云基础设施权力、企业金融化与数字垄断
科技巨头如何建起云端数字帝国？
第一篇论文将探讨，云巨头们究竟是如何通过其不断演进的 AI 云基础设施，在微观层面施展其「基础设施权力」，从而主导 AI 的生产、部署，并将用户「锁定」在其生态之内？它们又是如何巧妙运用「互补性创新」与「抽象化」策略，将影响力渗透至各行各业的呢？
第二篇论文则揭示大型科技公司除了技术创新，还在多大程度上依赖「企业金融化」——从金融资产积累、债务杠杆，到并购与股东回报——来巩固其数字垄断？这种模式又如何让它们能同时大规模投资未来并慷慨回馈股东，扮演「数字地主」的角色呢？
祝今日读写愉悦，洞见深省。
前沿速递
人工智能政治经济学中的平台力量：云基础设施的演变
核心概念
基础设施权力（Infrastructural power）：在本文的云 AI 背景下，指的是云平台（如 AWS、微软 Azure、谷歌云）通过构建和控制计算基础设施、AI 开发实践、话语体系和治理程序，从而塑造 AI 生产和部署的条件，并以此战略性地（再）生产和强制执行资本主义关系的能力。这种权力是关系性的、分散的，并通过庞大的云 AI 基础设施和服务网络在物质上显现出来，其战略目标是加强运营这些平台的公司的政治和经济地位。它不仅仅体现在对计算资源的控制，更体现在对整个 AI 开发和应用周期的战略性捆绑和影响上。
研究问题
近年来，亚马逊（Amazon）、微软（Microsoft）和谷歌（Google）这三大科技巨头，已经发展成为人工智能基础设施和服务领域的主导开发者。这些公司凭借其海量数据、强大的计算基础设施以及通过吸引顶尖 AI 专家、收购 AI 初创公司（例如谷歌收购 DeepMind）和建立广泛的商业伙伴关系（如微软与 OpenAI 的合作）所积累的 AI 专业知识，在当代 AI 技术发展中扮演着核心角色。
它们对各自的云计算平台——亚马逊网络服务（AWS）、微软 Azure 和谷歌云——进行了大量投资，这些平台占据了全球云计算市场的大部分份额，并提供用于生产、训练和部署机器学习系统的全栈集成工具和服务，这些系统依赖于它们专有的、可大规模提供计算能力的云基础设施。
此外，正如 AI 政治经济学研究所讨论的那样，这些快速的应用使得云平台能够将其 AI 基础设施作为核心的「商业计算资产」来加以利用，从而为第三方开发者制造了新的依赖关系，因为平台始终控制着 AI 生产和部署的工具及开发环境。这种经济和政治权力的迅速集中，已促使人们呼吁通过监管干预来应对和限制这种权力。
基于此，本文的研究问题是大型科技公司的云平台是如何通过其各自云 AI 基础设施和服务的演变，在微观物质层面具体运作其在 AI 领域的基础设施权力？这些云平台主要通过哪些具体方式来尝试行使其基础设施权力，以加强其在 AI 开发和实施前沿的主导地位？
