战略投资对可持续人工智能发展动态影响的评估：基于改进SIR模型的定量分析

本研究通过改进的SIR（Susceptible-Infected-Recovered）模型，定量评估了技术开发投资（V1 ）与技术扩散投资（V2 ）对AI技术突破频率的差异化影响。结果表明，V1 投资能显著加速技术突破，但需平衡环境与社会公平；V2 投资则展现长期市场潜力，助力缩小数字鸿沟。研究为政策制定者提供了动态投资策略框架，推动AI技术与可持续发展目标（SDGs）协同。

　　

人工智能（AI）技术正以前所未有的速度重塑全球产业格局，但如何平衡技术创新与可持续发展仍是核心挑战。当前，各国在AI领域的战略投资呈现两极分化：或过度聚焦技术研发（V₁
）导致资源浪费，或偏重市场推广（V₂
）而忽视底层突破。这种失衡可能加剧技术垄断和数字鸿沟，与联合国可持续发展目标（SDGs）背道而驰。更棘手的是，现有模型难以量化两类投资对技术突破频率的动态影响，导致政策制定缺乏科学依据。

针对这一难题，中国的研究团队在《Sustainable Futures》发表了一项开创性研究。他们巧妙改造了流行病学中的SIR模型，剔除“康复”阶段并引入技术突破重置机制，构建出首个能同步模拟AI技术开发（V₁
）与扩散（V₂
）的双轨动力学模型。通过设定突破概率p(v₁
)=1-e^-λv₁

和采用率β(v₂
)=e^κv₂

-1等关键方程，团队实现了对投资效益的精准量化。

研究主要采用三类方法：一是基于GDP比例设定V₁
（研发投资占2.5%）与V₂
（市场投资占97.5%）的基准值；二是利用AI企业数量（17,670家）和月均初创企业增长数（495家）校准模型参数；三是通过100次蒙特卡洛模拟确保统计稳定性。

敏感性分析揭示：V₁
投资在初期呈现指数级回报，但当v₁

5后出现明显收益递减，表明研发投入存在“天花板效应”；而V₂
投资虽见效缓慢，但在v₂
570后开始显著提升突破频率，显示技术扩散具有长尾效应。

案例研究数据更具说服力：在四组对照实验中，纯V₁
投资组（v₁
=5）年均突破达12.52次，显著高于平衡组（v₁
=v₂
=3）的11.92次（p<0.01）。但值得注意的是，当V₂
投资增至1000单位时，其突破曲线仍保持线性增长，暗示新兴市场远未饱和。

讨论部分深入阐释了模型的政策含义：其一，技术开发投资类似“病毒变异”，能快速产生颠覆性创新，但需警惕资源过度集中导致的生态失衡；其二，技术扩散如同“群体免疫”，通过扩大应用场景反哺创新生态。这种双轨动力学为破解“索洛悖论”提供了新思路——当AI渗透率超过临界点时，市场规模本身将成为技术突破的催化剂。

该研究的现实意义有三重：首先，为政府设计阶梯式投资策略提供量化工具，建议在技术萌芽期侧重V₁
，成熟期转向V₂
；其次，揭示绿色AI技术的扩散需要政策引导，如通过国际技术溢出（ITS）机制降低采纳门槛；最后，创新的“重置机制”设计为后续研究可持续技术生命周期树立了新范式。正如作者Pengwei Zhu和Yiwan Sun强调的，唯有动态平衡“创新浓度”与“市场广度”，才能实现AI技术的社会价值最大化。