人工智能经济正在快速增长，但其在传统GDP统计中的存在感仍然很有限。美国智库彼得森国际经济研究所（Peterson Institute for International Economics，PIIE）政策简报《Where Is AI in GDP Statistics? Filling the Measurement Gap》指出，当前美国AI经济的名义算力支出、原始算力容量和质量调整后的AI产出均在高速扩张，但由于AI活动分散在云服务、软件、数据处理和专业服务等多个行业，且AI能力提升带来的价格下降难以被传统统计方法充分捕捉，现有国民经济核算体系尚难准确呈现AI经济的真实规模。文章认为，AI与以往半导体、互联网等技术不同，除提高人类劳动效率之外，也可能会大范围替代部分劳动工作。若统计体系不能及时跟上，财政收入预测、劳动税基评估、利率判断和宏观政策情景分析等都可能出现滞后。面对此情况，文章也提出了多项针对性建议措施，以避免测量缺口进一步转化为政策缺口。

当前，全球人工智能（AI）算力与前沿模型的极度集中，正在深刻重塑大国博弈与科技地缘的底层逻辑。长期以来，“二元对立”与被动的“选边站队”几乎主导了全球关于中等强国应对技术竞争的全部叙事。然而，卡内基国际和平基金会（Carnegie Endowment for International Peace）近日发布的《巨头阴影下的AI治理：韩国对大国人工智能竞争的战略回应》报告，罕见地对这种缺乏主体性的“战略依附”路线提出了严厉的系统性解构，欲以极具现实主义的“嵌入式杠杆”与“双轨全栈”布局打破这一刻板共识，标志着国际战略界在评估中等强国应对颠覆性技术时的底层思维正发生重大范式转移。对于关注大国科技博弈、中等强国地缘外交及全球AI产业链重构的研究者与决策者而言，该报告提供了一个极具穿透力的宏观分析坐标。以下译文仅代表原作者的研究观点与分析立场，不代表编译者或发布平台的立场。

加拿大国际治理创新中心智库最新文章指出，人工智能伴侣在提供陪伴和情感支持的同时，还会引发一系列监管与治理问题。

哈佛大学肯尼迪学院贝尔弗科学与国际事务中心及哈佛大学工程与应用科学院电力与人工智能倡议项目研究团队提出，美国数据中心用电占比快速攀升，传统社会化成本分摊模式难以为继，各州需转向成本归因原则并强化跨机构协同治理。

大西洋理事会（Atlantic Council）发布政策简报指出，欧盟正通过GDPR、人工智能法案与欧洲健康数据空间条例三重监管框架，重塑健康数据的跨境流动与AI开发规则，并与美国开放式数据池模式形成日益显著的制度分化。

本文系统梳理了九个安全关键行业（航空、核能、医疗、网络安全等）的事件报告实践，提出了一套由七个维度构成的制度设计分析框架，并以此为基础，就美国人工智能事件报告制度的构建提出了关键考量。

比利时布鲁塞尔的未来世代中心（Centre for Future Generations，CFG）最新文章为我们观察欧洲如何从产业、治理与安全多个维度系统推进人工智能战略，提供了一个较为完整的分析视角。

布鲁金斯学会（BrookingsInstitute）发布研究文章指出，AI正重塑职业通道，冲击劳动者向上流动路径，需立足地方市场强化技能与人才供给。