Wyraźne ostrzeżenie rozbrzmiewa w korytarzach globalnego planowania gospodarczego, przekazane z jasnością i pilnością godną potencjalnie sejsmicznej zmiany. Arthur Mensch, dyrektor generalny ambitnego francuskiego konkurenta w dziedzinie sztucznej inteligencji, Mistral, postuluje przyszłość, w której losy narodów będą krytycznie zależeć od krajowych zdolności w zakresie AI. Jego przesłanie jest jednoznaczne: kraje, które nie zdołają rozwinąć własnej infrastruktury AI, staną przed ponurą perspektywą znaczącego krwotoku gospodarczego, gdy ta transformacyjna technologia przekształci światowy krajobraz finansowy. Przewidywany wpływ nie jest marginalny; Mensch przewiduje, że AI wpłynie na Produkt Krajowy Brutto (GDP) każdego narodu o dwucyfrowe wartości procentowe w nadchodzących latach. Nie chodzi tu jedynie o przyjęcie nowego oprogramowania; chodzi o kontrolowanie fundamentalnej technologii, która ma na nowo zdefiniować produktywność, innowacyjność i przewagę konkurencyjną na skalę globalną.
Dwucyfrowa przepowiednia GDP: Analiza ekonomicznych wstrząsów AI
Twierdzenie, że Artificial Intelligence może wpłynąć na krajowe wskaźniki GDP o dwucyfrowe wartości, wymaga starannego rozważenia. Sugeruje to transformację gospodarczą znacznie przekraczającą przyrostowe korzyści zwykle związane z nowymi technologiami. Jak taki głęboki wpływ mógłby się zmaterializować? Ścieżki są liczne, przeplatając się przez niemal każdy aspekt działalności gospodarczej.
Uwolniona Produktywność: W swej istocie AI obiecuje bezprecedensowe skoki produktywności. Automatyzacja, napędzana przez coraz bardziej zaawansowane algorytmy, może usprawnić procesy produkcyjne, zoptymalizować łańcuchy dostaw, zarządzać złożoną logistyką i obsługiwać ogromne ilości analiz danych, które wcześniej wymagały ogromnego wysiłku ludzkiego. W branżach usługowych AI może wzmocnić obsługę klienta, spersonalizować doradztwo finansowe, przyspieszyć odkrywanie leków w farmacji i poprawić dokładność diagnostyczną w opiece zdrowotnej. Kiedy wzrost wydajności rozprzestrzenia się jednocześnie w wielu sektorach, skumulowany wpływ na produkcję krajową może rzeczywiście być znaczący, potencjalnie pchając wzrost GDP na nowe terytoria dla narodów skutecznie wykorzystujących te narzędzia.
Rozpalona Innowacyjność: AI to nie tylko silnik wydajności; to katalizator innowacji. Modele Machine learning mogą identyfikować wzorce i spostrzeżenia ukryte w ogromnych zbiorach danych, prowadząc do nowych odkryć naukowych, nowatorskich projektów produktów i całkowicie nowych modeli biznesowych. Generatywna AI, której przykładem są technologie takie jak duże modele językowe, uwalnia potencjał twórczy w dziedzinach od rozwoju oprogramowania po marketing i rozrywkę. Kraje wspierające dynamiczne ekosystemy badań i rozwoju AI mają szansę przechwycić wartość generowaną przez te innowacje, tworząc miejsca pracy o wysokiej wartości i ustanawiając przywództwo na powstających rynkach globalnych. Ten cykl innowacji, przyspieszony przez AI, może znacznie powiększyć przepaść gospodarczą między pionierami a naśladowcami.
Transformacja i Zakłócenia Rynku: Integracja AI nieuchronnie zakłóci istniejące struktury rynkowe. Branże powolne w adaptacji mogą odkryć, że ich tradycyjne modele biznesowe stały się przestarzałe. Z drugiej strony, pojawią się nowe rynki wokół usług, platform i aplikacji napędzanych przez AI. Rozważmy potencjał wysoce spersonalizowanej edukacji, usług konserwacji predykcyjnej dla sprzętu przemysłowego czy planowania miejskiego wspomaganego przez AI, optymalizującego przepływ ruchu i zużycie energii. Narody zdolne do pielęgnowania tych rodzących się branż i zarządzania transformacją dla pracowników przesiedlonych będą lepiej przygotowane do nawigowania siłami zakłócającymi i przechwytywania wynikających z nich korzyści gospodarczych. Dwucyfrowy wpływ reprezentuje zatem nie tylko potencjalne zyski, ale także potencjalną skalę dyslokacji gospodarczej w przypadku niepowodzenia adaptacji.
Globalny Przepływ Wartości: Ostrzeżenie Menscha wyraźnie dotyka kwestii ucieczki kapitału. W gospodarce napędzanej przez AI inwestycje naturalnie będą kierować się do regionów oferujących najbardziej zaawansowaną infrastrukturę AI, zasoby talentów i wspierające środowiska regulacyjne. Zyski generowane z aplikacji AI opracowanych w jednym kraju, ale wdrożonych globalnie, będą przypadać głównie narodowi pochodzenia. Sugeruje to potencjalną koncentrację bogactwa i potęgi gospodarczej w krajach wiodących w dziedzinie AI, potencjalnie kosztem tych, które polegają na imporcie technologii i usług AI. Dwucyfrowa zmiana w GDP może objawiać się znaczącym wzrostem dla liderów oraz stagnacją lub nawet spadkiem dla maruderów, pogłębiając globalne nierówności gospodarcze.
Imperatyw Suwerennej AI: Poza Zwykłą Adopcją
Apel Menscha o ‘krajowe systemy AI’ wykracza daleko poza zwykłe zachęcanie firm do korzystania z gotowych narzędzi AI opracowanych gdzie indziej. Mówi on o koncepcji suwerenności AI – zdolności narodu do niezależnego rozwijania, wdrażania i zarządzania technologiami sztucznej inteligencji zgodnie z własnymi interesami strategicznymi, priorytetami gospodarczymi i wartościami społecznymi. Dlaczego to rozróżnienie jest tak krytyczne?
Kontrola nad Krytyczną Infrastrukturą: Poleganie wyłącznie na zagranicznych platformach i infrastrukturze AI tworzy głębokie zależności. Krytyczne sektory, takie jak finanse, energetyka, obronność i opieka zdrowotna, mogą stać się zależne od systemów kontrolowanych przez podmioty zewnętrzne, potencjalnie podlegające wpływom obcych rządów, przerwom w świadczeniu usług lub wygórowanym cenom. Suwerenna zdolność AI zapewnia, że naród zachowuje kontrolę nad technologicznym kręgosłupem swojej przyszłej gospodarki i bezpieczeństwa.
Zarządzanie Danymi i Prywatność: Systemy AI są napędzane danymi. Narody pozbawione krajowej infrastruktury AI mogą odkryć, że dane ich obywateli i korporacji przepływają za granicę, przetwarzane przez zagraniczne algorytmy podlegające innym reżimom regulacyjnym. Rodzi to poważne obawy dotyczące prywatności, bezpieczeństwa danych oraz potencjału eksploatacji gospodarczej lub nawet inwigilacji. Rozwijanie krajowych zdolności AI pozwala państwu wdrażać ramy zarządzania danymi, które chronią jego interesy i prawa obywateli.
Dopasowanie Algorytmiczne i Stronniczość: Algorytmy AI nie są neutralne; odzwierciedlają dane, na których zostały wytrenowane, oraz cele ustalone przez ich twórców. Systemy AI opracowane w jednym kontekście kulturowym lub gospodarczym mogą zawierać uprzedzenia lub priorytetyzować wyniki niezgodne z wartościami lub potrzebami innego narodu. Na przykład AI priorytetyzująca czysto komercyjne wyniki może kolidować z krajowymi celami związanymi ze sprawiedliwością społeczną lub ochroną środowiska. Suwerenna AI pozwala na rozwój algorytmów dostosowanych do lokalnych kontekstów, języków i celów społecznych, łagodząc ryzyko importowanej stronniczości.
Przechwytywanie Wartości Ekonomicznej: Jak omówiono wcześniej, znacząca wartość ekonomiczna generowana przez AI – od rozwoju oprogramowania po przychody z platform – jest bardziej prawdopodobna do przechwycenia w kraju, jeśli podstawowe technologie są rozwijane i posiadane lokalnie. Poleganie na imporcie oznacza ciągły odpływ kapitału na opłacenie licencji, usług i ekspertyz, hamując tworzenie krajowego bogactwa.
Autonomia Strategiczna: W erze rosnącej konkurencji geopolitycznej przywództwo technologiczne jest nierozerwalnie związane z autonomią strategiczną. Zależność od zagranicznej AI w krytycznych funkcjach stwarza słabości. Suwerenna zdolność AI zwiększa zdolność narodu do niezależnego działania na arenie międzynarodowej, zabezpieczania swoich cyfrowych granic i realizowania swoich interesów narodowych bez nadmiernych zewnętrznych ograniczeń technologicznych. Sama Mistral AI, jako podmiot europejski, uosabia dążenie do regionalnej suwerenności technologicznej w krajobrazie często zdominowanym przez amerykańskich i chińskich gigantów.
Echa Elektryfikacji: Historyczna Paralela
Aby podkreślić powagę sytuacji, Mensch rysuje przekonującą paralelę do przyjęcia elektryczności około sto lat temu. Ta analogia jest potężna, ponieważ przekształca postrzeganie AI nie tylko jako kolejnej modernizacji technologicznej, ale jako fundamentalnego medium, które ma na nowo okablować samą tkankę społeczeństwa i gospodarki, podobnie jak zrobiła to elektryczność.
Świt Nowej Ery: Pod koniec XIX i na początku XX wieku elektryczność przeszła od naukowej ciekawostki do niezbędnego motoru postępu przemysłowego i nowoczesnego życia. Fabryki zostały zrewolucjonizowane, zrzucając ograniczenia mocy wodnej lub parowej i reorganizując się wokół elastyczności silników elektrycznych. Miasta zostały przekształcone przez oświetlenie elektryczne, transport i komunikację. Pojawiły się całkowicie nowe branże, skoncentrowane wokół urządzeń elektrycznych i infrastruktury.
Imperatyw Infrastrukturalny: Powszechne korzyści płynące z elektryczności nie zostały jednak zrealizowane z dnia na dzień ani bez celowego wysiłku. Wymagało to ogromnych inwestycji w budowę elektrowni (owych ‘fabryk elektryczności’, o których wspomina Mensch), sieci przesyłowych i dystrybucyjnych. Narody i regiony, które zainwestowały wcześnie i strategicznie w tę infrastrukturę, zyskały znaczącą przewagę konkurencyjną. Wydajniej zasilały swoje przemysły, przyciągały inwestycje i wspierały innowacje oparte na nowym źródle energii.
Koszt Opóźnienia: Z drugiej strony, ci, którzy pozostali w tyle w elektryfikacji, znaleźli się w wyraźnie niekorzystnej sytuacji. Ich przemysły pozostały mniej konkurencyjne, miasta mniej nowoczesne, a gospodarki mniej dynamiczne. Stali się zależni od sąsiadów lub zewnętrznych dostawców tego krytycznego zasobu, tworząc właśnie te zależności, przed którymi ostrzega Mensch w kontekście AI. Musieli ‘kupować ją od sąsiadów’, potencjalnie stając w obliczu wyższych kosztów, mniejszej niezawodności i podrzędnej pozycji gospodarczej. Luka rozwojowa się powiększyła.
AI jako Nowa Elektryczność: Paralela z AI jest uderzająca. Podobnie jak elektryczność, AI posiada cechy Technologii Ogólnego Przeznaczenia (General Purpose Technology - GPT) – technologii o potencjale wpływu na niemal każdy sektor i fundamentalnej zmiany struktur gospodarczych. Budowa niezbędnych ‘fabryk AI’ – centrów danych, infrastruktury obliczeniowej, ścieżek rozwoju talentów i ekosystemów badawczych – wymaga podobnej przezorności i znacznego zaangażowania narodowego. Zaniedbanie tego ryzykuje zdegradowanie narodu do statusu zwykłego konsumenta, a nie producenta i innowatora, w globalnej gospodarce napędzanej przez AI, wiecznie zależnego od zewnętrznych dostawców tego coraz bardziej istotnego ‘medium’. Historyczna lekcja jest jasna: fundamentalne zmiany technologiczne wymagają proaktywnych strategii narodowych w celu budowania krajowych zdolności, w przeciwnym razie narody znajdą się po złej stronie głębokiego podziału gospodarczego.
Niebezpieczeństwa Pozostawania w Tyle: Ucieczka Kapitału i Wrażliwość Strategiczna
Konsekwencje braku ustanowienia solidnych krajowych zdolności w zakresie AI wykraczają daleko poza utracone możliwości wzrostu. Ostrzeżenie Arthura Menscha implikuje scenariusz, w którym bezczynność prowadzi do wymiernych strat gospodarczych i niebezpiecznej erozji autonomii narodowej. Widmo zależności rysuje się wyraźnie, niosąc ze sobą kaskadę negatywnych implikacji.
Magnetyzm Hubów AI: Kapitał, zarówno finansowy, jak i ludzki, jest z natury mobilny i poszukuje środowisk oferujących najwyższe zwroty i największe możliwości. Narody postrzegane jako liderzy AI, szczycące się najnowocześniejszymi badaniami, obfitością mocy obliczeniowej, wspierającą polityką i głębokim zasobem talentów, będą działać jak potężne magnesy. Kapitał wysokiego ryzyka popłynie do ich startupów AI. Międzynarodowe korporacje będą tam zakładać centra R&D. Wykwalifikowani specjaliści AI – analitycy danych, inżynierowie machine learning, etycy AI – będą grawitować w kierunku tych hubów, inicjując lub pogłębiając ‘drenaż mózgów’ z krajów pozostających w tyle. Ten odpływ stanowi bezpośrednią utratę potencjalnych innowacji, działalności gospodarczej i dochodów podatkowych dla narodów pozostawionych w tyle. Kapitał nie tylko przepływa gdzie indziej; aktywnie koncentruje się w rękach liderów AI.
Stawanie się Cyfrową Kolonią: Zależność od zagranicznych platform i usług AI tworzy dynamikę niepokojąco przypominającą historyczny kolonializm, aczkolwiek w cyfrowym przebraniu. Narody bez suwerennych zdolności AI mogą znaleźć się w zależności od zewnętrznych dostawców we wszystkim, od infrastruktury chmury obliczeniowej po algorytmy zasilające ich krytyczne systemy. Ta zależność ma swoją cenę – opłaty licencyjne, opłaty za usługi i umowy o dostęp do danych, które wysysają wartość ekonomiczną na zewnątrz. Co ważniejsze, stawia to systemy narodowe na łasce decyzji podejmowanych gdzie indziej. Podwyżki cen, zmiany warunków świadczenia usług, ograniczenia usług motywowane politycznie, a nawet szpiegostwo prowadzone za pomocą technologicznych ‘tylnych drzwi’ stają się realnymi zagrożeniami. Naród skutecznie traci kontrolę nad swoim cyfrowym losem, stając się rynkiem konsumenckim, a nie suwerennym graczem.
Erozja Przewagi Konkurencyjnej: W zglobalizowanej gospodarce kluczowa jest konkurencyjność. W miarę jak AI staje się głęboko zintegrowana z produkcją, logistyką, finansami i usługami na całym świecie, firmy działające w krajach bez silnego krajowego wsparcia AI będą miały trudności z dotrzymaniem kroku. Mogą nie mieć dostępu do najnowszych narzędzi zwiększających wydajność, wglądów w dane potrzebnych do innowacji lub wykwalifikowanej siły roboczej wymaganej do wdrożenia strategii AI. Ich produkty i usługi mogą stać się relatywnie droższe lub mniej zaawansowane, prowadząc do utraty udziału w rynku zarówno w kraju, jak i za granicą. Ta stopniowa erozja konkurencyjności w wielu sektorach może przełożyć się na wolniejszy wzrost gospodarczy, wyższe bezrobocie i spadek standardu życia.
Słabości Strategiczne i Bezpieczeństwa: Integracja AI z obronnością, wywiadem i zarządzaniem infrastrukturą krytyczną wprowadza znaczące względy bezpieczeństwa. Poleganie na systemach AI opracowanych za granicą w tych wrażliwych zastosowaniach stwarza niedopuszczalne słabości. Potencjał osadzonego złośliwego oprogramowania, eksfiltracji danych lub zewnętrznej manipulacji stanowi bezpośrednie zagrożenie dla bezpieczeństwa narodowego. Co więcej, brak krajowej ekspertyzy w dziedzinie AI utrudnia zdolność narodu do opracowywania środków zaradczych przeciwko zagrożeniom napędzanym przez AI, takim jak zaawansowane cyberataki czy kampanie dezinformacyjne. Zależność technologiczna przekłada się bezpośrednio na słabość strategiczną na arenie globalnej. Zdolność do projekcji siły, obrony interesów narodowych, a nawet utrzymania stabilności wewnętrznej może zostać osłabiona przez niezdolność do opanowania tej krytycznej technologii.
Budowanie Fundamentu AI: Więcej Niż Tylko Kod
Ustanowienie ‘krajowych systemów AI’, za którymi opowiada się Mensch, jest monumentalnym przedsięwzięciem, znacznie bardziej złożonym niż zwykłe finansowanie kilku projektów oprogramowania. Wymaga to celowej budowy kompleksowego ekosystemu narodowego – fundamentalnej infrastruktury, na której może kwitnąć innowacja i wdrażanie AI. Obejmuje to skoordynowane wysiłki w wielu dziedzinach:
1. Moc Obliczeniowa i Infrastruktura Danych: AI, szczególnie deep learning, jest intensywna obliczeniowo, wymagając ogromnej mocy przetwarzania (często specjalistycznego sprzętu, takiego jak GPUs i TPUs) oraz ogromnych zbiorów danych do treningu. Narody potrzebują strategii zapewniających dostęp do najnowocześniejszych zasobów obliczeniowych, czy to poprzez krajowe centra obliczeniowe o wysokiej wydajności, zachęty dla inwestycji sektora prywatnego w centra danych, czy strategiczne partnerstwa. Równie ważny jest rozwój solidnej, bezpiecznej i dostępnej infrastruktury danych, wraz z jasnymi ramami zarządzania, które ułatwiają udostępnianie danych do badań i rozwoju, jednocześnie chroniąc prywatność i bezpieczeństwo.
2. Kształcenie Talentów: Ekosystem AI jest tak silny, jak ludzie w nim działający. Wymaga to wielotorowego podejścia do rozwoju talentów. Uniwersytety potrzebują solidnych programów w dziedzinie informatyki, nauki o danych, matematyki i etyki AI. Inicjatywy szkolenia zawodowego muszą wyposażyć szerszą siłę roboczą w umiejętności pracy obok systemów AI. Ponadto polityka powinna mieć na celu przyciąganie i zatrzymywanie najlepszych międzynarodowych talentów AI, jednocześnie pielęgnując krajową ekspertyzę. Obejmuje to inwestowanie w R&D, tworzenie atrakcyjnych ścieżek kariery i wspieranie kultury innowacji.
3. Wspieranie Badań i Rozwoju (R&D): Przełomy w AI wymagają trwałego inwestowania w badania podstawowe i stosowane. Rządy odgrywają kluczową rolę poprzez bezpośrednie finansowanie uniwersytetów i instytucji badawczych, granty na innowacyjne projekty oraz zachęty podatkowe dla korporacyjnego R&D. Tworzenie środowisk współpracy, w których akademia, przemysł i rząd mogą współpracować, jest niezbędne do przełożenia badań na rzeczywiste zastosowania i sukces komercyjny.
4. Pielęgnowanie Dynamicznego Ekosystemu Startupów: Wiele innowacji AI ma miejsce w zwinnych startupach. Wspierające środowisko dla tych przedsięwzięć obejmuje dostęp do finansowania początkowego i kapitału wysokiego ryzyka, programy mentorskie, usprawnione procesy regulacyjne (piaskownice regulacyjne) oraz możliwości współpracy z większymi branżami i agencjami rządowymi. Wspieranie dynamicznej sceny startupowej przyspiesza rozwój i adopcję nowych rozwiązań AI dostosowanych do potrzeb krajowych.
5. Ustanowienie Ram Etycznych i Regulacyjnych: W miarę jak AI staje się coraz bardziej wszechobecna, niezbędne są jasne wytyczne etyczne i solidne ramy regulacyjne. Muszą one dotyczyć kwestii takich jak stronniczość, przejrzystość, odpowiedzialność, prywatność i bezpieczeństwo. Zamiast tłumić innowacje, dobrze zaprojektowane regulacje mogą budować zaufanie publiczne, zapewniać jasność dla deweloperów i firm oraz gwarantować, że AI jest wdrażana odpowiedzialnie i zgodnie z wartościami społecznymi. Rozwijanie tych ram w kraju zapewnia, że odzwierciedlają one priorytety narodowe.
6. Partnerstwa Publiczno-Prywatne: Budowa krajowego fundamentu AI często wymaga współpracy między sektorem publicznym a prywatnym. Rządy mogą działać jako katalizatory, zapewniając początkowe finansowanie, wyznaczając kierunek strategiczny i tworząc warunki sprzyjające. Sektor prywatny wnosi wiedzę komercyjną, inwestycje i zwinność w rozwijaniu i wdrażaniu rozwiązań AI na dużą skalę. Skuteczne partnerstwa wykorzystują mocne strony obu sektorów do osiągnięcia krajowych celów AI.
Geopolityczna Szachownica: AI jako Nowa Granica
Wyścig o supremację w dziedzinie sztucznej inteligencji szybko staje się definiującą cechą geopolityki XXI wieku. Apel Arthura Menscha o narodową infrastrukturę AI głęboko rezonuje w tym kontekście, podkreślając rolę technologii nie tylko w dobrobycie gospodarczym, ale także w globalnej równowadze sił. Rozwój i kontrola AI kształtują stosunki międzynarodowe, sojusze strategiczne i samą definicję suwerenności narodowej w erze cyfrowej.
Wzrost Techno-Nacjonalizmu: Obserwujemy wzrost ‘techno-nacjonalizmu’, gdzie kraje coraz częściej postrzegają przywództwo technologiczne, szczególnie w fundamentalnych obszarach, takich jak AI i półprzewodniki, jako kluczowe dla bezpieczeństwa narodowego i globalnego wpływu. Główne mocarstwa, takie jak United States i China, intensywnie inwestują w R&D w dziedzinie AI, pozyskiwanie talentów i infrastrukturę, często przedstawiając swoje wysiłki w kategoriach konkurencyjnych. Inne narody i bloki, w tym European Union (gdzie Mistral jest kluczowym graczem), starają się wytyczyć własne ścieżki, dążąc do ‘strategicznej autonomii’, aby uniknąć nadmiernej zależności od któregokolwiek z supermocarstw. Ta konkurencyjna dynamika napędza inwestycje, ale także ryzykuje fragmentację globalnego krajobrazu technologicznego poprzez kontrole eksportu, przeglądy inwestycji i rozbieżne standardy regulacyjne.
Zmieniająca się Dynamika Władzy: Historycznie, potęga gospodarcza i militarna decydowały o miejscu narodu w globalnej hierarchii. Coraz częściej sprawność technologiczna, zwłaszcza w dziedzinie AI, staje się krytycznym trzecim filarem. Narody wiodące w AI mają szansę zyskać znaczące korzyści: gospodarki wzmocnione przez produktywność i innowacje napędzane przez AI; siły zbrojne wzmocnione przez systemy autonomiczne, analizę wywiadowczą wspomaganą przez AI i zdolności cybernetyczne; oraz większy wpływ na ustalanie globalnych norm i standardów zarządzania technologią. Z drugiej strony, narody pozostające w tyle ryzykują zmniejszenie swojej względnej siły, stając się odbiorcami zasad, a nie ich twórcami w ewoluującym porządku międzynarodowym.
Pogłębiający się Podział Cyfrowy: Chociaż AI niesie ogromne obietnice, jej korzyści mogą nie być równomiernie rozłożone na świecie. Znaczne inwestycje wymagane do budowy konkurencyjnych ekosystemów AI ryzykują stworzenie ostrzejszego podziału między ‘posiadaczami’ a ‘nieposiadającymi’ AI. Kraje rozwijające się, często pozbawione niezbędnego kapitału, infrastruktury i specjalistycznej wiedzy, mogą mieć trudności z znaczącym uczestnictwem w rewolucji AI. Może to pogłębić istniejące globalne nierówności, pozostawiając biedniejsze kraje jeszcze bardziej w tyle i potencjalnie bardziej zależne od technologii opracowanych i kontrolowanych przez bogatsze narody. Międzynarodowa współpraca i inicjatywy mające na celu demokratyzację dostępu do AI i budowanie zdolności są kluczowe dla złagodzenia tego ryzyka.
Sojusze i Bloki w Erze AI: Tak jak narody tworzyły sojusze oparte na wspólnych ideologiach politycznych lub interesach bezpieczeństwa w przeszłości, możemy zobaczyć pojawienie się nowych partnerstw skoncentrowanych wokół rozwoju i zarządzania AI. Kraje mogą się sprzymierzać na podstawie wspólnych podejść do etyki AI, standardów prywatności danych lub wspólnych inicjatyw badawczych. Z drugiej strony, konkurencja może prowadzić do rywalizujących bloków walczących o dominację technologiczną. Strategiczne wybory, jakie narody podejmują dzisiaj w odniesieniu do rozwoju AI i współpracy międzynarodowej, znacząco ukształtują ich pozycję geopolityczną na nadchodzące dziesięciolecia. Dążenie do suwerennej zdolności AI, jak podkreśla Mensch, jest zatem nierozerwalnie związane z szerszymi kalkulacjami strategicznymi, jakie narody muszą podjąć na tej nowej geopolitycznej szachownicy.