עצמאות AI לאומית: הכרח כלכלי לעתיד

אזהרה חמורה מהדהדת במסדרונות התכנון הכלכלי העולמי, מועברת בבהירות ובדחיפות הראויות לשינוי שעלול להיות סייסמי. Arthur Mensch, המנכ”ל של המתחרה הצרפתית השאפתנית בתחום הבינה המלאכותית, Mistral, מציג עתיד שבו גורלן הלאומי של מדינות תלוי באופן קריטי ביכולות AI מקומיות. המסר שלו חד משמעי: מדינות שלא יצליחו לטפח תשתית AI משלהן ניצבות בפני סיכוי קודר לדמם כלכלי משמעותי, כאשר טכנולוגיה טרנספורמטיבית זו מעצבת מחדש את הנוף הפיננסי העולמי. ההשפעה החזויה אינה שולית; Mensch צופה ש-AI ישפיע על התוצר המקומי הגולמי (GDP) של כל אומה באחוזים דו-ספרתיים בשנים הקרובות. אין מדובר רק באימוץ תוכנה חדשה; מדובר בשליטה בטכנולוגיה הבסיסית העומדת להגדיר מחדש את הפרודוקטיביות, החדשנות והיתרון התחרותי בקנה מידה עולמי.

נבואת התמ”ג הדו-ספרתי: פענוח הרעידות הכלכליות של ה-AI

הטענה ש-Artificial Intelligence עשויה להשפיע על נתוני ה-GDP הלאומיים באחוזים דו-ספרתיים מצדיקה בחינה מדוקדקת. היא מרמזת על טרנספורמציה כלכלית החורגת בהרבה מהרווחים ההדרגתיים הקשורים בדרך כלל לטכנולוגיות חדשות. כיצד עשויה השפעה כה עמוקה להתממש? הנתיבים רבים, ושזורים כמעט בכל היבט של הפעילות הכלכלית.

שחרור הפרודוקטיביות: במהותה, AI מבטיחה קפיצות חסרות תקדים בפרודוקטיביות. אוטומציה, המונעת על ידי אלגוריתמים מתוחכמים יותר ויותר, יכולה לייעל תהליכי ייצור, למטב שרשראות אספקה, לנהל לוגיסטיקה מורכבת ולטפל בכמויות עצומות של ניתוח נתונים שדרשו בעבר מאמץ אנושי עצום. בתעשיות השירות, AI יכולה לשפר את תמיכת הלקוחות, להתאים אישית ייעוץ פיננסי, להאיץ גילוי תרופות בתחום התרופות ולשפר את דיוק האבחון בתחום הבריאות. כאשר רווחי היעילות מתפשטים על פני מגזרים מרובים בו זמנית, ההשפעה המצטברת על התפוקה הלאומית אכן יכולה להיות משמעותית, ועלולה לדחוף את צמיחת ה-GDP לטריטוריה חדשה עבור מדינות המנצלות ביעילות כלים אלה.

הצתת החדשנות: AI אינה רק מנוע יעילות; היא זרז לחדשנות. מודלים של Machine learning יכולים לזהות דפוסים ותובנות החבויים במאגרי נתונים עצומים, מה שמוביל לתגליות מדעיות חדשות, עיצובי מוצרים חדשניים ומודלים עסקיים חדשים לחלוטין. Generative AI, המודגמת על ידי טכנולוגיות כמו מודלי שפה גדולים, פותחת פוטנציאל יצירתי בתחומים החל מפיתוח תוכנה ועד שיווק ובידור. מדינות המטפחות מערכות אקולוגיות תוססות של מחקר ופיתוח AI עומדות לתפוס את הערך שנוצר על ידי חידושים אלה, ליצור משרות בעלות ערך גבוה ולקבוע מנהיגות בשווקים גלובליים מתפתחים. מחזור חדשנות זה, המואץ על ידי AI, עלול להרחיב משמעותית את הפער הכלכלי בין חלוצים לעוקבים.

טרנספורמציה ושיבוש שווקים: שילוב ה-AI ישבש בהכרח את מבני השוק הקיימים. תעשיות שיאטו להסתגל עלולות לגלות שהמודלים העסקיים המסורתיים שלהן הפכו למיושנים. לעומת זאת, שווקים חדשים יצוצו סביב שירותים, פלטפורמות ויישומים מונעי AI. שקלו את הפוטנציאל לחינוך מותאם אישית ברמה גבוהה, שירותי תחזוקה חזויה לציוד תעשייתי, או תכנון עירוני מבוסס AI הממטב את זרימת התנועה וצריכת האנרגיה. מדינות המסוגלות לטפח תעשיות אלה הנמצאות בחיתוליהן ולנהל את המעבר עבור עובדים שנעקרו ממקומם יהיו בעמדה טובה יותר לנווט בכוחות המשבשים ולתפוס את היתרונות הכלכליים הנובעים מכך. ההשפעה הדו-ספרתית, אם כן, מייצגת לא רק רווחים פוטנציאליים אלא גם את קנה המידה הפוטנציאלי של עקירה כלכלית אם ההסתגלות תיכשל.

זרימת הערך הגלובלית: האזהרה של Mensch נוגעת במפורש בבריחת הון. בכלכלה מונעת AI, ההשקעות יזרמו באופן טבעי לאזורים המציעים את תשתית ה-AI המתקדמת ביותר, מאגרי כישרונות וסביבות רגולטוריות תומכות. רווחים שנוצרו מיישומי AI שפותחו במדינה אחת אך נפרסו ברחבי העולם יצטברו בעיקר למדינה המקורית. הדבר מרמז על ריכוז פוטנציאלי של עושר וכוח כלכלי במדינות המובילות ב-AI, פוטנציאלית על חשבון אלה התלויות בייבוא טכנולוגיות ושירותי AI. התנודה הדו-ספרתית ב-GDP עלולה להתבטא בצמיחה משמעותית עבור המובילות ובקיפאון או אפילו ירידה עבור המפגרות מאחור, מה שמחריף את אי-השוויון הכלכלי העולמי.

ההכרח בריבונות AI: מעבר לאימוץ בלבד

קריאתו של Mensch ל”מערכות AI מקומיות” חורגת הרבה מעבר לעידוד עסקים להשתמש בכלי AI מוכנים מהמדף שפותחו במקומות אחרים. היא מדברת על המושג ריבונות AI (AI sovereignty) – יכולתה של אומה לפתח, לפרוס ולמשול בטכנולוגיות בינה מלאכותית באופן עצמאי ובהתאם לאינטרסים האסטרטגיים, לסדרי העדיפויות הכלכליים ולערכים החברתיים שלה. מדוע הבחנה זו כה קריטית?

שליטה על תשתיות קריטיות: הסתמכות בלעדית על פלטפורמות ותשתיות AI זרות יוצרת תלויות עמוקות. מגזרים קריטיים כמו פיננסים, אנרגיה, ביטחון ובריאות עלולים להפוך לתלויים במערכות הנשלטות על ידי גורמים חיצוניים, שעלולים להיות כפופים להשפעה ממשלתית זרה, שיבושים בשירות או תמחור מופקע. יכולת AI ריבונית מבטיחה שאומה תשמור על שליטה בעמוד השדרה הטכנולוגי של כלכלתה וביטחונה העתידיים.

ממשל נתונים ופרטיות: מערכות AI מוזנות על ידי נתונים. מדינות חסרות תשתית AI מקומית עלולות לגלות שנתוני האזרחים והתאגידים שלהן זורמים לחו”ל, מעובדים על ידי אלגוריתמים זרים תחת משטרים רגולטוריים שונים. הדבר מעלה חששות משמעותיים לגבי פרטיות, אבטחת נתונים והפוטנציאל לניצול כלכלי או אפילו מעקב. פיתוח יכולת AI לאומית מאפשר למדינה ליישם מסגרות ממשל נתונים המגנות על האינטרסים שלה ועל זכויות אזרחיה.

התאמה אלגוריתמית והטיה: אלגוריתמי AI אינם ניטרליים; הם משקפים את הנתונים שעליהם אומנו ואת המטרות שנקבעו על ידי יוצריהם. מערכות AI שפותחו בהקשר תרבותי או כלכלי אחד עשויות להטמיע הטיות או לתעדף תוצאות שאינן תואמות את הערכים או הצרכים של אומה אחרת. לדוגמה, AI המתעדף תוצאות מסחריות גרידא עלול להתנגש עם יעדים לאומיים הקשורים לשוויון חברתי או הגנת הסביבה. AI ריבוני מאפשר פיתוח אלגוריתמים המותאמים להקשרים מקומיים, שפות ומטרות חברתיות, ומפחית את הסיכון להטיה מיובאת.

לכידת ערך כלכלי: כפי שנדון קודם לכן, הערך הכלכלי המשמעותי שנוצר על ידי AI – מפיתוח תוכנה ועד הכנסות מפלטפורמות – סביר יותר שיילכד באופן מקומי אם טכנולוגיות הליבה מפותחות ונמצאות בבעלות מקומית. הסתמכות על יבוא פירושה זרימה מתמדת של הון החוצה לתשלום עבור רישיונות, שירותים ומומחיות, מה שמעכב יצירת עושר מקומי.

אוטונומיה אסטרטגית: בעידן של תחרות גיאופוליטית גוברת, מנהיגות טכנולוגית קשורה באופן מהותי לאוטונומיה אסטרטגית. תלות ב-AI זר עבור פונקציות קריטיות יוצרת פגיעויות. יכולת AI ריבונית משפרת את יכולתה של אומה לפעול באופן עצמאי בזירה הגלובלית, לאבטח את גבולותיה הדיגיטליים ולרדוף אחר האינטרסים הלאומיים שלה ללא אילוצים טכנולוגיים חיצוניים מיותרים. Mistral AI עצמה, כישות אירופית, מגלמת את הדחף הזה לריבונות טכנולוגית אזורית בנוף הנשלט לעתים קרובות על ידי ענקיות אמריקאיות וסיניות.

הדים של חשמול: הקבלה היסטורית

כדי להדגיש את חומרת המצב, Mensch מצייר הקבלה משכנעת לאימוץ החשמל לפני כמאה שנה. אנלוגיה זו חזקה מכיוון שהיא ממסגרת מחדש את ה-AI לא רק כשדרוג טכנולוגי נוסף, אלא כתשתית יסוד העומדת לחווט מחדש את עצם המרקם של החברה והכלכלה, בדומה לאופן שבו עשה החשמל.

שחר של עידן חדש: בסוף המאה ה-19 ובתחילת המאה ה-20, החשמל עבר מלהיות סקרנות מדעית למניע חיוני של קדמה תעשייתית וחיים מודרניים. מפעלים עברו מהפכה, השילו את מגבלות כוח המים או הקיטור והתארגנו מחדש סביב הגמישות של מנועים חשמליים. ערים השתנו על ידי תאורה חשמלית, תחבורה ותקשורת. תעשיות חדשות לחלוטין צצו, שבמרכזן מכשירי חשמל ותשתיות.

הכרח התשתית: היתרונות הנרחבים של החשמל, עם זאת, לא מומשו בין לילה או ללא מאמץ מכוון. הדבר דרש השקעה מסיבית בבניית תחנות כוח (ה”מפעלי חשמל” ש-Mensch מתייחס אליהם), רשתות הולכה ורשתות חלוקה. מדינות ואזורים שהשקיעו מוקדם ואסטרטגית בתשתית זו זכו ליתרון תחרותי משמעותי. הם הניעו את התעשיות שלהם ביעילות רבה יותר, משכו השקעות וטיפחו חדשנות המבוססת על מקור האנרגיה החדש.

מחיר העיכוב: לעומת זאת, אלה שפיגרו מאחור בחשמול מצאו עצמם בנחיתות מובהקת. התעשיות שלהם נותרו פחות תחרותיות, הערים שלהם פחות מודרניות, והכלכלות שלהם פחות דינמיות. הם הפכו תלויים בשכנים או בספקים חיצוניים עבור משאב קריטי זה, ויצרו את אותן תלויות ש-Mensch מזהיר מפניהן בהקשר של AI. הם נאלצו “לקנות אותו מהשכנים שלהם”, ועלולים היו להתמודד עם עלויות גבוהות יותר, פחות אמינות ועמדה כלכלית נחותה. פער הפיתוח התרחב.

AI כחשמל החדש: ההקבלה עם AI מדהימה. כמו חשמל, AI ניחן במאפיינים של טכנולוגיה לשימוש כללי (General Purpose Technology - GPT) – טכנולוגיה בעלת פוטנציאל להשפיע כמעט על כל מגזר ולשנות באופן יסודי מבנים כלכליים. בניית “מפעלי ה-AI” הדרושים – מרכזי הנתונים, תשתית המחשוב, צינורות הכישרונות ומערכות המחקר האקולוגיות – דורשת ראיית הנולד דומה ומחויבות לאומית משמעותית. כישלון לעשות זאת מסכן בהורדת אומה למעמד של צרכנית בלבד, במקום יצרנית ומחדשת, בכלכלה הגלובלית מונעת ה-AI, תלויה תמידית בספקים חיצוניים עבור “תשתית” חיונית זו ההולכת וגוברת. הלקח ההיסטורי ברור: שינויים טכנולוגיים יסודיים דורשים אסטרטגיות לאומיות פרואקטיביות לבניית יכולת מקומית, פן ימצאו עצמן אומות בצד הלא נכון של פער כלכלי עמוק.

הסכנות שבפיגור מאחור: בריחת הון ופגיעות אסטרטגית

ההשלכות של כישלון בהקמת יכולות AI מקומיות חזקות חורגות הרבה מעבר להזדמנויות צמיחה שהוחמצו. האזהרה של Arthur Mensch מרמזת על תרחיש שבו חוסר מעש מוביל להפסדים כלכליים מוחשיים ולשחיקה מסוכנת של האוטונומיה הלאומית. רוח הרפאים של התלות מאיימת בגדול, ונושאת עמה מפל של השלכות שליליות.

המגנטיות של מרכזי AI: הון, הן פיננסי והן אנושי, הוא נייד מטבעו ומחפש סביבות המציעות את התשואות הגבוהות ביותר ואת ההזדמנויות הגדולות ביותר. מדינות הנתפסות כמובילות AI, המתהדרות במחקר חדשני, כוח מחשוב שופע, מדיניות תומכת ומאגר עמוק של כישרונות, ישמשו כמגנטים רבי עוצמה. הון סיכון יזרום לסטארט-אפים שלהן בתחום ה-AI. תאגידים רב-לאומיים יקימו שם מרכזי R&D. אנשי מקצוע מיומנים בתחום ה-AI – מדעני נתונים, מהנדסי machine learning, אתיקאים של AI – ימשכו למרכזים אלה, ויחלו או יחריפו “בריחת מוחות” ממדינות מפגרות. זרימה זו החוצה מייצגת אובדן ישיר של פוטנציאל חדשנות, פעילות כלכלית והכנסות ממסים עבור המדינות שנותרו מאחור. ההון לא רק זורם למקומות אחרים; הוא מתרכז באופן פעיל בידי החלוצות בתחום ה-AI.

הפיכה למושבה דיגיטלית: תלות בפלטפורמות ושירותי AI זרים יוצרת דינמיקה המזכירה באופן לא נוח קולוניאליזם היסטורי, אם כי בלבוש דיגיטלי. מדינות ללא יכולות AI ריבוניות עלולות למצוא עצמן תלויות בספקים חיצוניים לכל דבר, החל מתשתית מחשוב ענן ועד לאלגוריתמים המניעים את המערכות הקריטיות שלהן. תלות זו באה במחיר – דמי רישוי, חיובי שירות והסכמי גישה לנתונים השואבים ערך כלכלי החוצה. באופן קריטי יותר, היא מציבה מערכות לאומיות לחסדי החלטות המתקבלות במקומות אחרים. העלאות מחירים, שינויים בתנאי השירות, הגבלות שירות ממניעים פוליטיים, או אפילו ריגול המתבצע באמצעות דלתות אחוריות טכנולוגיות הופכים לסיכונים מוחשיים. האומה מאבדת למעשה שליטה על גורלה הדיגיטלי, והופכת לשוק צרכני במקום לשחקנית ריבונית.

שחיקת היתרון התחרותי: בכלכלה גלובלית, תחרותיות היא המפתח. ככל ש-AI משתלב עמוקות בייצור, לוגיסטיקה, פיננסים ושירותים ברחבי העולם, חברות הפועלות במדינות ללא תמיכה חזקה ב-AI מקומי יתקשו לעמוד בקצב. ייתכן שיחסר להן גישה לכלים האחרונים לשיפור היעילות, לתובנות הנתונים הדרושות לחדשנות, או לכוח העבודה המיומן הנדרש ליישום אסטרטגיות AI. המוצרים והשירותים שלהן עלולים להפוך ליקרים יותר או פחות מתקדמים יחסית, מה שיוביל לאובדן נתח שוק הן מקומית והן בינלאומית. שחיקה הדרגתית זו של התחרותיות על פני מגזרים מרובים יכולה להתורגם לצמיחה כלכלית איטית יותר, אבטלה גבוהה יותר וירידה ברמת החיים.

חולשות אסטרטגיות וביטחוניות: שילוב ה-AI בביטחון, מודיעין וניהול תשתיות קריטיות מציג שיקולי אבטחה משמעותיים. הסתמכות על מערכות AI שפותחו בחו”ל עבור יישומים רגישים אלה יוצרת פגיעויות בלתי קבילות. הפוטנציאל לנוזקות מוטמעות, דליפת נתונים או מניפולציה חיצונית מהווה איום ישיר על הביטחון הלאומי. יתר על כן, חוסר במומחיות AI מקומית מעכב את יכולתה של אומה לפתח אמצעי נגד לאיומים מבוססי AI, כגון מתקפות סייבר מתוחכמות או קמפיינים של דיסאינפורמציה. תלות טכנולוגית מתורגמת ישירות לחולשה אסטרטגית בזירה הגלובלית. היכולת להקרין כוח, להגן על אינטרסים לאומיים ואפילו לשמור על יציבות פנימית עלולה להיפגע עקב כישלון בשליטה בטכנולוגיה קריטית זו.

בניית יסודות ה-AI: יותר מסתם קוד

הקמת “מערכות AI מקומיות” ש-Mensch דוגל בהן היא משימה מונומנטלית, מורכבת הרבה יותר מאשר מימון פשוט של כמה פרויקטים של תוכנה. היא דורשת בנייה מכוונת של מערכת אקולוגית לאומית מקיפה – התשתית הבסיסית שעליה יכולה לפרוח חדשנות ופריסה של AI. הדבר כרוך במאמצים מתואמים על פני תחומים מרובים:

1. כוח מחשוב ותשתית נתונים: AI, במיוחד למידה עמוקה, היא עתירת חישובים, ודורשת כוח עיבוד עצום (לעתים קרובות חומרה מיוחדת כמו GPUs ו-TPUs) ומאגרי נתונים עצומים לאימון. מדינות זקוקות לאסטרטגיות להבטחת גישה למשאבי מחשוב מתקדמים, בין אם באמצעות מרכזי מחשוב-על לאומיים, תמריצים להשקעות של המגזר הפרטי במרכזי נתונים, או שותפויות אסטרטגיות. חשובה לא פחות היא פיתוח תשתית נתונים חזקה, מאובטחת ונגישה, יחד עם מסגרות ממשל ברורות המאפשרות שיתוף נתונים למחקר ופיתוח תוך הגנה על פרטיות ואבטחה.

2. טיפוח כישרונות: מערכת אקולוגית של AI חזקה רק כמו האנשים שבתוכה. הדבר דורש גישה רב-זרועית לפיתוח כישרונות. אוניברסיטאות זקוקות לתוכניות חזקות במדעי המחשב, מדע הנתונים, מתמטיקה ואתיקה של AI. יוזמות הכשרה מקצועית חייבות לצייד את כוח העבודה הרחב יותר במיומנויות לעבודה לצד מערכות AI. יתר על כן, מדיניות צריכה לשאוף למשוך ולשמר כישרונות AI בינלאומיים מובילים תוך טיפוח מומחיות מקומית. הדבר כולל השקעה ב-R&D, יצירת מסלולי קריירה אטרקטיביים וטיפוח תרבות של חדשנות.

3. טיפוח מחקר ופיתוח (R&D): פריצות דרך ב-AI דורשות השקעה מתמשכת במחקר בסיסי ויישומי. ממשלות ממלאות תפקיד מכריע באמצעות מימון ישיר לאוניברסיטאות ולמכוני מחקר, מענקים לפרויקטים חדשניים ותמריצי מס ל-R&D תאגידי. יצירת סביבות שיתופיות שבהן האקדמיה, התעשייה והממשלה יכולות לעבוד יחד חיונית לתרגום מחקר ליישומים בעולם האמיתי ולהצלחה מסחרית.

4. טיפוח מערכת אקולוגית תוססת של סטארט-אפים: חלק ניכר מחדשנות ה-AI מתרחש בתוך סטארט-אפים זריזים. סביבה תומכת למיזמים אלה כוללת גישה למימון ראשוני והון סיכון, תוכניות חונכות, תהליכים רגולטוריים יעילים (ארגזי חול), והזדמנויות לשיתוף פעולה עם תעשיות גדולות יותר וסוכנויות ממשלתיות. טיפוח סצנת סטארט-אפים דינמית מאיץ את הפיתוח והאימוץ של פתרונות AI חדשים המותאמים לצרכים לאומיים.

5. הקמת מסגרות אתיות ורגולטוריות: ככל ש-AI הופך נפוץ יותר, הנחיות אתיות ברורות ומסגרות רגולטוריות חזקות הן חיוניות. אלה חייבות להתייחס לנושאים כגון הטיה, שקיפות, אחריות, פרטיות ובטיחות. במקום לחנוק חדשנות, רגולציות מעוצבות היטב יכולות לבנות אמון ציבורי, לספק בהירות למפתחים ולעסקים, ולהבטיח ש-AI נפרס באחריות ומתיישר עם ערכים חברתיים. פיתוח מסגרות אלה באופן מקומי מבטיח שהן משקפות סדרי עדיפויות לאומיים.

6. שותפויות ציבוריות-פרטיות: בניית בסיס AI לאומי דורשת לעתים קרובות שיתוף פעולה בין המגזר הציבורי והפרטי. ממשלות יכולות לשמש כזרזים, לספק מימון ראשוני, לקבוע כיוון אסטרטגי וליצור תנאים מאפשרים. המגזר הפרטי מביא מומחיות מסחרית, השקעות וזריזות לפיתוח ופריסה של פתרונות AI בקנה מידה. שותפויות יעילות ממנפות את החוזקות של שני המגזרים להשגת יעדי AI לאומיים.

לוח השחמט הגיאופוליטי: AI כחזית החדשה

המירוץ לעליונות בבינה מלאכותית הופך במהירות למאפיין מגדיר של הגיאופוליטיקה של המאה ה-21. קריאתו של Arthur Mensch לתשתית AI לאומית מהדהדת עמוקות בהקשר זה, ומדגישה את תפקידה של הטכנולוגיה לא רק בשגשוג כלכלי אלא גם במאזן הכוחות העולמי. הפיתוח והשליטה ב-AI מעצבים את היחסים הבינלאומיים, בריתות אסטרטגיות ואת עצם ההגדרה של ריבונות לאומית בעידן הדיגיטלי.

עליית הטכנו-לאומיות: אנו עדים לגל של “טכנו-לאומיות”, שבו מדינות רואות יותר ויותר במנהיגות טכנולוגית, במיוחד בתחומי יסוד כמו AI ומוליכים למחצה, כחיונית לביטחון לאומי ולהשפעה גלובלית. מעצמות גדולות כמו ה-United States ו-China משקיעות רבות ב-R&D של AI, רכישת כישרונות ותשתיות, ולעתים קרובות ממסגרות את מאמציהן במונחים תחרותיים. מדינות וגושים אחרים, כולל ה-European Union (שם Mistral היא שחקנית מפתח), שואפים לסלול את דרכם, ומחפשים “אוטונומיה אסטרטגית” כדי להימנע מהפיכה לתלויים יתר על המידה באחת משתי המעצמות. דינמיקה תחרותית זו מתדלקת השקעות אך גם מסתכנת בפיצול הנוף הטכנולוגי העולמי באמצעות בקרות יצוא, סינון השקעות ותקנים רגולטוריים שונים.

שינוי דינמיקת הכוח: היסטורית, עוצמה כלכלית וצבאית קבעו את מקומה של אומה בהיררכיה הגלובלית. יותר ויותר, יכולת טכנולוגית, במיוחד ב-AI, הופכת לעמוד תווך שלישי קריטי. מדינות המובילות ב-AI עומדות לזכות ביתרונות משמעותיים: כלכלות המחוזקות על ידי פרודוקטיביות וחדשנות מונעות AI; צבאות המשופרים על ידי מערכות אוטונומיות, ניתוח מודיעין מבוסס AI ויכולות סייבר; והשפעה רבה יותר בקביעת נורמות ותקנים גלובליים לממשל טכנולוגי. לעומת זאת, מדינות המפגרות מאחור מסתכנות בכך שכוחן היחסי יפחת, והן יהפכו למקבלות כללים במקום לקובעות כללים בסדר הבינלאומי המתפתח.

הפער הדיגיטלי המתרחב: בעוד ש-AI טומן בחובו הבטחה עצומה, ייתכן שיתרונותיו לא יחולקו באופן שווה ברחבי העולם. ההשקעות המשמעותיות ה