编者按 · 2026.04.03
当AI算力基础设施跃升为战略资产，其安全趋势正深刻重塑全球技术竞争格局。本文指出，在美国AI产业发展布局中，美国试图在包括中东在内的全球南方地区布局算力基础设施，从而依托集中化算力节点与全球网络扩展等在全球南方构建优势。然而，这种布局存在结构性风险，包括经济依赖、冲突暴露与数据主权等问题。在未来冲突风险上升与制度分化加剧的环境中，这种模式所面临的挑战将愈发突出，其内在结构也正在逐步显现出脆弱性与外部性。
当数据中心成为打击目标：
AI算力基础设施的“安全化”
随着美伊冲突持续升级，以数据中心为核心的AI算力基础设施，正愈发频繁地暴露在现实冲突的直接打击范围之内。2026年3月初，伊朗通过无人机袭击了美国科技企业在阿联酋和巴林部署的数据中心设施，多处云服务节点受损并引发区域性服务中断。与此同时，伊朗媒体还发布潜在“打击目标名单”，将多家美国科技企业及其数据中心纳入其中。这一系列行动释放出一个清晰信号：支撑人工智能与数字经济运行的算力基础设施，正在从远离冲突的技术系统，向新的高价值战略目标转变。
这一变化并非偶发事件，而是人工智能与数字经济发展到一定阶段后的结构性结果。随着算力成为关键生产要素，数据中心作为AI算力基础设施的核心载体，正逐渐从企业层面的技术资源，转变为支撑产业运行与技术扩展的关键基础设施，其战略重要性正逐渐比肩传统能源、电力与通信网络。在这一背景下，AI算力基础设施正被深度嵌入国家安全与冲突的底层逻辑，“安全化”趋势由此加速形成。
伊朗在一个不明地点举行无人机演习（图源：美国之音）
为什么AI算力基础设施
成为“战略资产”：
从技术基础到制度与权力结构
进一步追问：为什么以数据中心为核心的AI算力基础设施会成为冲突目标？其根源不仅在于技术本身，而在于该设施在当代经济与技术体系中所担任的多重角色。
首先，从技术基础上看，数据中心作为AI算力基础设施的核心载体，已经成为人工智能运行的物理基础。无论是大模型训练、实时数据分析，还是各类智能应用的部署，均依赖大规模算力资源，而这些资源必须运行在高密度、高稳定性的专业数据中心中。随着算力需求持续增长，数据中心不再是辅助性设施，而成为“算力生产”的核心环节。
其次，从经济运行结构上看，AI算力基础设施已成为数字经济的关键枢纽。金融支付、电商平台、数字政府以及内容分发等系统均高度依赖分布式算力网络运行，一旦关键节点受损，其影响往往会迅速扩散至多个行业，形成明显的系统性风险。这种“高价值-高脆弱”的特征，使其在功能上逐渐接近传统能源与通信基础设施。
再进一步，从技术体系与生态扩展上看，AI算力基础设施承载着“平台扩展与技术路径锁定”的功能。云计算与人工智能平台具有显著的网络效应，一旦某一技术体系在特定区域形成规模应用，便会吸引开发者、企业与数据持续进入，从而形成稳定的技术生态。数据中心作为这一体系的物理基础，其布局直接影响技术扩展路径，使其成为技术竞争的重要节点。
最后，从制度与权力结构上看，AI算力基础设施正在成为“数据主权”与数字治理的重要载体。谁建设并运营本地数据中心，往往意味着在数据监管、技术标准与治理体系中拥有更大影响力。同时，跨国算力基础设施合作也逐渐被纳入外交与安全合作框架，成为技术联盟与政治关系的重要组成部分。
正是在上述多重机制的叠加下，AI算力基础设施已跨越了单纯的“技术设施”，跃升为“战略资源”，并进一步被界定为地缘政治冲突中的核心“安全对象”。这一转变意味着，围绕算力网络与数据中心的竞争，不再只是技术与产业竞争，而正在演化为以安全逻辑与权力结构为核心的地缘政治博弈。
美国在全球南方的
AI算力基础设施布局：
从区域延伸到关键节点
从当前全球格局来看，美国之所以能够在人工智能竞争中占据主导地位，很大程度上源于其在AI算力基础设施领域的长期布局与系统性扩展。依托Amazon Web Services、Microsoft Azure和Google Cloud等头部企业，美国在全球范围内构建起以数据中心为核心的算力基础设施网络，并在全球云基础设施市场中长期保持领先地位。到2025年前后，三大云服务平台合计市场份额接近三分之二，这不仅意味着其掌握了算力资源的供给能力，也意味着其技术体系能够通过基础设施节点在全球范围内持续扩展，并加速向全球南方关键区域延伸。
从空间结构上看，美国的AI算力基础设施布局呈现出“核心区域+全球南方节点”的网络化特征。一方面，美国在本土及欧洲等核心市场持续扩大超大规模数据中心集群，巩固其在高端算力与人工智能训练能力方面的优势；另一方面，其布局重心正逐步向全球南方转移，重点落在中东、印度与东南亚等区域，通过建设区域性云服务中心，将算力节点延伸至新兴数字经济增长空间。其中，印度与东南亚正逐渐成为承接算力基础设施扩展的重要区域，而中东则在能源与资本优势支撑下，呈现出更为突出的“战略节点”特征。这些节点不仅承担降低延迟、满足数据本地化要求等功能，更成为连接本地用户与美国技术体系的重要接口，使其算力网络在全球南方具备持续扩展能力。
在这一结构基础上，中东地区近年来逐渐成为美国AI算力基础设施布局中的关键节点。一方面，该地区拥有丰富的能源资源与充足资本，为高耗能数据中心建设提供了现实条件；另一方面，中东国家正加速推进经济结构转型，将人工智能与数字产业作为未来发展的核心方向。在此背景下，美国政府与科技企业明显加强在该地区的协同布局，通过高层外交推动，将算力基础设施建设与能源合作、资本投资及安全关系相结合。2025年前后，多家美国科技企业宣布在中东建设新的云计算区域，并投入数十亿美元用于人工智能相关基础设施建设，试图将该地区打造为面向更大范围市场的区域算力枢纽。
从运作机制上看，美国在中东等全球南方地区的布局实践，集中体现出其在全球推进AI算力基础设施建设所形成的一种稳定模式，即“美国技术+全球资本+本地资源”。在这一模式中，美国企业提供云平台架构、人工智能软件生态及算力调度能力，而各国则通过提供资本、土地及能源参与基础设施建设。这种模式一方面降低了企业在海外扩展的成本，另一方面也使美国的技术体系能够通过基础设施网络延伸至不同地区的经济运行体系之中，从而在全球南方形成持续扩展的技术与产业网络。
总体来看，美国在全球南方推进的AI算力基础设施布局并非单一企业行为，而是技术优势、资本能力与国际合作共同作用的结果，其核心在于通过数据中心网络将人工智能技术体系与新兴市场深度绑定。但这种以集中化算力节点与跨区域网络扩展为特征的布局方式，也在无形中重塑了风险结构。这意味着，美国当前的AI算力基础设施优势，本身也正在成为其风险来源。
亚马逊网络服务位于阿联酋的数据中心遭物体撞击而引发火灾事故，造成断电故障，相关受影响的设施须暂停作业（图源：亚马逊网络服务官网）
美国模式在全球南方的
结构性风险：经济依赖、
军事冲突暴露与数据主权矛盾
具体而言，这种由集中化算力节点与跨区域网络扩展所形成的风险结构，主要体现在经济依赖、军事冲突暴露以及数据主权矛盾三个方面，并在全球南方地区呈现出更为突出的影响。
首先，从经济结构上看，这一模式会给全球南方地区的数字经济带来明显的外部依赖性风险。当前美国AI算力基础设施的核心特征，在于以少数超大型数据中心作为区域算力枢纽，并通过这些节点向更广范围提供云服务与人工智能算力。这种模式在技术与经济层面具有规模优势，但其对应的建设成本、运维成本以及服务价格通常较高，对于价格敏感型的全球南方市场而言，往往难以形成以本地企业和开发者为核心的数字生态。在这种情况下，相关国家的数字经济发展更依赖外部算力供给与平台服务，其产业结构对外部技术体系的依赖程度不断加深，使数字经济的自主发展能力受到一定限制。而从供给侧反观，这种高度依赖外部需求的算力供给模式，也意味着美国在全球南方布局的AI基础设施的市场需求基础相对脆弱：一旦本地市场无法形成稳定且可持续的应用生态与付费能力，相关算力设施的利用率与商业回报将面临不确定性，从而削弱其长期运营的可持续性。
其次，地缘政治冲突风险在全球南方地区表现得更为突出。一方面，相较于发达国家，部分全球南方国家在政治稳定性与安全环境方面存在更大不确定性，中东等地区本身长期处于地缘冲突高发区域；另一方面，美国近年来在对外政策上呈现出更为强硬的倾向，在特定情境下甚至可能采取军事手段，这使其在海外布局的关键基础设施更容易卷入冲突环境。与此同时，AI算力基础设施逐渐呈现出“高价值-低防御”的结构特征，即其在技术体系中的战略重要性不断上升，但在物理防护与安全加固方面相对有限，这种不对称使其更容易成为潜在打击目标。近期美伊冲突中针对数据中心的袭击，已经在一定程度上揭示出这一风险路径。同时，随着人工智能技术在军事与情报体系中的应用不断加深，包括利用AI辅助军事决策与行动的趋势逐渐显现，算力基础设施作为支撑AI能力的重要载体，其战略目标属性也随之上升。在这一背景下，美国在全球南方地区的AI算力基础设施不仅是经济节点，也可能在冲突中转化为潜在打击对象，从而放大其安全暴露风险。
更为深层的风险则体现在数据主权与制度外溢层面。虽然相较于欧美国家，全球南方在数字治理与数据主权方面的制度体系仍在完善过程中，但近年来相关意识与政策正在明显增强，包括中东、印度及东南亚多个国家陆续推进数据本地化与数字监管相关立法。在这一趋势下，关键AI算力基础设施由外国科技企业主导运营，往往会引发对数据控制权与监管能力的关注。与此同时，美国不断强化其对全球数据流动与数字技术的管辖能力，通过行政命令与法律机制将本国监管规则向外延伸，例如美国2024年发布的《14117行政令》（Executive Order 14117）即授权政府限制“敏感个人数据”向特定国家转移，并要求相关企业接受审查。在跨国运营环境中，这种规则往往通过云平台与算力基础设施外溢至其他国家，使基础设施不仅承载技术功能，也在客观上成为制度影响力扩展的通道。在此背景下，全球南方国家在引入美国相关基础设施的同时，也面临在技术合作与监管自主之间进行权衡的压力。
总体来看，美国以集中化算力中心与跨区域网络扩展为特征的AI算力基础设施模式，在提升效率与技术优势的同时，也在全球南方地区放大了经济依赖、军事冲突暴露与数据主权矛盾等多重风险。这些风险并非外部冲击所致，而是嵌入其发展路径之中，并可能在未来的技术竞争与地缘政治环境中持续强化。
AI 服务需要大量的运算能力，摩根士丹利估算全球在 2029 年前将投入约 3 万亿美元用于建设数据中心以支持AI（图源：BBC）
从算力规模到基础设施模式：
竞争逻辑的转变
在AI算力基础设施加速扩展、集中化结构不断强化，并逐步进入地缘政治博弈与制度竞争的背景下，问题的关键已不再只是“谁拥有更多算力”，而是“以何种方式构建算力基础设施体系”。美国当前以集中化算力中心与全球网络扩展为核心的发展路径，在过去一段时间内确实形成了技术与市场优势，但其内在结构也正在逐步显现出脆弱性与外部性。在冲突风险上升与制度分化加剧的环境中，这种模式所面临的挑战将愈发突出。
在这一过程中，中美在全球南方的人工智能竞争，也正在从单纯的算力规模竞争，逐步转向基础设施体系与发展路径的竞争。与美国以集中化算力节点和跨区域网络扩展为特征的模式不同，中国在部分地区更倾向于通过分布式基础设施布局、通信与能源等基础设施协同推进，以及应用生态驱动的方式，逐步扩展算力能力，使相关基础设施能够与本地经济发展阶段相适配。这种路径不以单一超大规模算力中心为核心，而更强调成本控制、渐进扩展与本地需求支撑，在全球南方市场中呈现出一定的差异化特征。
从更长周期看，未来人工智能竞争的关键，或许并不在于谁能够率先构建规模最大的算力中心，而在于谁能够建立更稳定、更可扩展、且更具适应性的基础设施体系。换言之，这不仅是一场技术能力的竞争，更是一场围绕基础设施结构、风险分布与发展路径选择的竞争。
本文作者
梁湛非：前海国际事务研究院研究助理。
黄平：前海国际事务研究院副院长，香港中文大学（深圳）公共政策学院副教授、助理院长。
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校对｜周宇笛
排版｜许梓烽
初审｜覃筱靖
终审｜冯箫凝
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