Greg Jensen的論點很直接:當少數幾家公司控制足夠多的關鍵基礎設施、足以動搖社會穩定時,監管機構終會介入。在他看來,AI算力——即主要由先進晶片與資料中心提供、用於訓練與運行AI模型的專用運算能力——就是下一個目標。

Jensen是全球最大對沖基金橋水聯合基金(Bridgewater Associates)的聯席首席投資官,他呼籲參照針對系統重要性金融機構(即俗稱的SIFI)所適用的監管框架,對任何控制全球或美國逾5%AI算力資源的公司建立監管機制。

為何5%門檻至關重要

SIFI框架源於2008年金融危機。當時監管機構意識到,某些機構規模過大、關聯過深,一旦倒閉可能威脅整個體系。這一認定會觸發更高的資本要求、壓力測試,以及普通企業從未面臨的監管審查。在美國,2010年的《多德-弗蘭克法案》專門設立金融穩定監督委員會,以識別此類系統重要的非銀行企業,為Jensen援引的概念提供了具體的法律依據。

Jensen發表上述言論的時機——據報導,他在接受科技新聞媒體The Information採訪後,相關報導於2026年9月17日至18日左右刊出——並非偶然。他援引預測稱,OpenAI與Anthropic合計可能在約兩年內掌控全球AI算力容量的35%至50%。在他看來,這種程度的集中,恰恰造就了當年令監管機構後悔在2008年前對金融綜合企業放任不管的條件。

他偏好的類比是2020年2月,即COVID-19成為全球緊急事件之前的平靜數週。Jensen似乎認為,AI治理討論正處於類似的轉折點:建立前瞻性架構的窗口正在收窄,而在重大事件發生才到來的被動式監管,成本將更高、效果也將更差。

橋水自身的AI版圖

考量到橋水自身在AI領域的地位,Jensen的監管呼籲多了一層複雜性。該公司於2023年設立AIA Labs,這是一個專責的AI投資與開發部門,目前擁有超過80名員工,管理約45億美元與AI驅動策略相關的資產。

橋水始終強調,AIA Labs的運作流程中內建了審慎的人為監督——這一設計選擇正呼應了Jensen更宏觀的論點:對關鍵決策具有重大影響力的AI系統,不應在缺乏實質問責架構的情況下運作。

持股上限在實務上意味著什麼

將Jensen提出的5%門檻轉化為實際政策,正是問題變得複雜之處。銀行的SIFI認定依賴於成熟的全球監管架構:金融穩定委員會協調國際標準,各國監管機構在國內予以落實。AI算力目前尚無對等的制度架構,因此任何類似的監管機制都必須透過新立法與跨境協調來建立,而非附加於現有監管機構之上。

就監管目的而言,如何定義「算力」本身就是一道難題。它指的是原始晶片產能、資料中心坪數、模型訓練運行次數,還是推論吞吐量?每一種定義都會描繪出不同的控制版圖,也會為試圖保持在監管上限之下的企業創造不同的誘因。

最直接處於Jensen射程之內的公司——OpenAI與Anthropic,這兩家最知名的大規模AI系統開發商——均為私人持股,並獲得全球一些最大的科技與創投公司的大力支持。監管集中度上限可能使它們當前的成長軌跡複雜化,而此刻兩家公司正在進行大規模的基礎設施投入。

來源:CryptoBrief