摘要：2025年7月16日，美国布鲁金斯学会（Brookings Institution）发布《描绘人工智能经济地图：哪些地区为下一次技术飞跃做好了准备？》（Mapping the AI economy: Which regions are ready for th

2025年7月16日，美国布鲁金斯学会（Brookings Institution）发布《描绘人工智能经济地图：哪些地区为下一次技术飞跃做好了准备？》（Mapping the AI economy: Which regions are ready for the next technology leap?）的研究报告，系统评估了美国387个都市区在人工智能领域的经济准备情况。研究基于人才、创新和应用三大支柱，构建了包含14项具体指标的综合评估框架，并将各都市区划分为“超级巨星”、“明星枢纽”、“新兴中心”、“重点行动者”、“新生采纳者”和“其他”六个等级。报告揭示了美国人工智能经济高度集中于少数沿海技术中心，但内陆地区也呈现出追赶势头。同时，报告指出了人工智能就业市场迅速增长但总体规模尚小、行业应用渗透不均等关键特征，并为美国和各地区在各自层面如何抓住人工智能发展机遇、缩小区域差距提出了详细的政策建议。启元洞见编译了其中的重点内容，以供读者学习和参考。

一、执行摘要

人工智能正以前所未有的速度重塑美国经济格局。然而，各地区在人工智能人才培养、技术研发和企业应用方面的能力差异巨大，政策制定者对此缺乏清晰的认知。鉴于人工智能在推动各行各业及区域经济创新与生产力提升方面的巨大潜力，美国为迎接人工智能时代所做的准备至关重要。

为应对这一挑战，报告对全美387个都市区的人工智能变革进行了深入分析，评估了美国及地方经济在创造、应用和驾驭人工智能方面的准备情况。报告首先强调了人工智能对国家和区域经济发展的深远影响，随后通过一项基准测试，将14个指标归纳为区域人工智能准备度的三大支柱：人才、创新和应用。“人才”支柱衡量人工智能从业人员的流动情况，“创新”支柱反映科研实力，而“应用”支柱则追踪产业的实际采纳水平。

基于此框架，报告将美国根据不同都市区人工智能经济准备度将其划分为六个梯队，清晰地描绘了人工智能发展在全国范围内的地理分布格局。延续布鲁金斯学会2021年一份报告的分析模式，新的聚类分析揭示了以下几类主要的人工智能社群。

超级巨星（Superstars）：由旧金山和圣何塞两大都市区组成，在人才、创新和应用所有三个支柱上均展现出无与伦比的实力；

2.明星枢纽（Star Hubs）：由28个都市区组成，形成了实力均衡的第二梯队人工智能生态系统，在人才、创新和应用方面表现出色；

3.新兴中心（Emerging Centers）：由14个都市区组成，它们在两个支柱上表现顶尖，但在一个领域仍处于发展阶段；

4.重点行动者（Focused Movers）：由29个都市区组成，在一个支柱上表现卓越，同时在其他两个领域也奠定了坚实基础；

5.新生采纳者（Nascent Adopters）：由79个都市区组成，在所有三个支柱上均表现出中等水平；

6.其他（Others）：由43个都市区组成，目前在多个支柱上表现滞后。

通过追踪这些集群的进展，报告得出以下几点主要发现。

1.人工智能市场虽小但增长迅速

在2010年至2025年间，与人工智能相关的职位发布年均增长率高达28.5%，但其总量仍仅占美国所有招聘职位的2.5%左右。

2.高度集中化

两个“超级巨星”的人工智能相关职位发布量占全国的13%。若将两个“超级巨星”与28个“明星枢纽”合计，这30个表现最佳的都市区占据了全美人工智能总职位发布量的67%。

3.地域扩散迹象显现

包括匹兹堡、底特律、麦迪逊和亨茨维尔在内的一些非沿海都市区，现已在至少两个评估支柱上跻身前四分之一，表明人工智能中心正超越传统的沿海科技地带，向内陆扩散。

4.机会差距持续存在

超过一半的美国都市区仍处于准备度的后两个梯队，暴露出它们在人才储备、研究基础设施和企业应用方面存在显著短板。

二、具体研究发现

（一）发现一：总体而言，美国的人工智能产业正迅速增长，但规模仍然有限

对美国人工智能产业的宏观数据分析，为我们提供了一个衡量该行业增长速度和当前规模的尺度。

企业报告当前或计划使用人工智能技术的比例持续上升，是人工智能在美国经济中影响力扩大的最明确指标之一。根据美国人口普查局（United States Census Bureau）的“商业趋势与展望调查”（BTOS），在生产商品或服务中实际使用人工智能的企业比例，从2023年初的约4%上升至2025年中的8.7%。企业对近期应用人工智能的预期更高，最新调查显示，11%的企业计划在未来六个月内采用人工智能。这些趋势表明，企业层面的人工智能整合正在稳步推进。

图1 人工智能企业的采用率正在上升，但仍处于低位

招聘信息中包含人工智能技能的职位是衡量人工智能应用的另一项重要指标。Lightcast的数据显示，人工智能相关职位发布的绝对数量和占全经济体职位发布的比例都在迅速增长。从绝对数量看，人工智能相关职位发布从2010年4月的约3800个增至2025年的约83000个。这一增长意味着在2010至2025年间，人工智能职位发布的年均增长率达到28.5%，远超同期总体经济职位发布11.1%的年均增长率。

图2 人工智能职位正在快速增长

尽管人工智能产业增长迅速，但其在美国经济中的总体规模仍然有限。这很大程度上是因为人工智能广泛渗透到各个行业，使其经济影响难以独立剥离出来。

人工智能职位发布总量仅占美国劳动力市场的一小部分。到2025年中期，包含人工智能技能的职位发布仅占美国总职位发布量的2.2%。其他来自美国人口普查局的商业调查也证实了这一点。例如，美国年度商业调查（ABS）的数据显示，2021年仅有约5%的美国企业在其运营中使用了人工智能技术，而2025年的BTOS数据也显示，仅有8.7%的企业在生产商品和服务时使用人工智能。

图3 人工智能相关职位发布在总职位发布中的占比依然很小

至于哪些类型的企业正在使用人工智能，情况因规模和行业而异。根据2025年的BTOS数据，大型企业在使用人工智能方面报告了最高的采用率，达到14.2%，远超中小型企业。有趣的是，最小规模的企业（1到4名员工）报告的使用率（9.5%）也相对较高，这表明利基市场（niche market）或高度数字化的小企业也可能是早期采用者。

图4 人工智能仍只占美国产业的一小部分

（二）发现二：美国主要的人工智能产业高度集中，但正向内陆扩散

人工智能准备度在其地理分布上表现出高度的不均衡和差异性。聚类分析揭示了主要的六种人工智能社区类型，其发展水平迥异。目前的分析表明，美国的人工智能产业仍然集中在那些大众所熟知的沿海科技中心，但正开始向全美扩散，并呈现出不同程度和类型的局部聚集。

图5 六种不同类型的人工智能都市区

注：本图基于布鲁金斯学会对Lightcast职位发布数据的分析，展示了六种人工智能集群类型在美国的地理分布。圆圈大小代表2025年第一季度人工智能职位发布的数量。读者可访问原文网站查看更详细的交互式图表。

从绝对就业规模来看，两个“超级巨星”地区占据了全国人工智能总活动的13%，另有54%的活动发生在28个“明星枢纽”中。这意味着，全国约三分之二（67%）的人工智能就业活动仅发生在这30个顶尖都市区。不过，这种集中程度在过去十年中略有减弱，自2018年以来，这两个顶尖集群的职位发布份额出现小幅下降，表明人工智能经济正呈现出一定的地域扩散趋势。

图6 各集群的人工智能职位发布份额

（三）发现三：区域表现由多样化的成功因素组合驱动

深入探究这六种集群类型的性质，可以进一步揭示国家人工智能产业的形态、特征及其顶层表现和增长准备情况。

1.超级巨星

美国的两个“超级巨星”都市区——旧金山和圣何塞，是美国人工智能产业的绝对主导中心。它们在人才、创新和应用方面的深度和广度均无与伦比，拥有14%的全美人工智能人才和34%的人工智能专利，并吸引了全球顶尖的人工智能企业，包括旧金山的OpenAI、Anthropic和Databricks，以及圣何塞的谷歌、英伟达和苹果等企业。

2.明星枢纽

“明星枢纽”群体由28个都市区组成，它们在人才、创新和应用方面取得了平衡，正在弥合“超级巨星”与其他地区之间的差距。这些地区包括西雅图、纽约、波士顿等老牌科技中心，也涵盖了奥斯汀、罗利等快速发展的新兴城市，它们合计贡献了全国54%的人工智能职位。

3.新兴中心

“新兴中心”集群包括14个在人工智能领域崭露头角的都市区，它们通常在人才和创新两个支柱上表现优异。这些地区，如底特律、纳什维尔和匹兹堡，拥有一些全美最具影响力的研究机构，如卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University），并在人工智能论文发表和高性能计算资源使用方面表现突出。

4.重点行动者、新生采纳者及其他

其余的都市区则表现出不同的发展模式。重点行动者（29个）通常在一个支柱上具有明显优势；新生采纳者（79个）在所有支柱上均处于中等水平，代表了广大的转型中的腹地；而其他（43个）则在多方面表现滞后，人工智能存在感非常有限。

三、讨论与建议

数据揭示，随着美国人工智能发展的加速，其产业地理格局也开始显现。湾区的“超级巨星”继续主导，但更广阔的版图也显示出可喜的去中心化趋势。28个“明星枢纽”、14个“新兴中心”和29个“重点行动者”各自代表了人工智能扩散和应用的重要中心，它们合计贡献了全国82%的人工智能职位发布。

然而，美国仍有超过200个都市区缺乏显著的人工智能存在。作为一个整体，这些处于核心圈层之外的广大区域经济体，在人才培养、创新或商业应用方面都缺乏重要的参与。

（一）国家层面：建立一个强大的人工智能支持平台

为了扩大美国在人工智能领域的领导地位并促进区域的广泛应用，政府、产业、学术界和公民社会应围绕一套核心优先事项进行合作。报告认为，以下五个领域需要重点关注：

1.研究（Research）

更广泛的人工智能应用需要维持一个主导性的人工智能研究基础。国家应在未来十年优先大幅增加人工智能研发总支出，并优化其结构，扩大对基础研究和学术机构的投入。

2.区域产业发展（Regional Industrial Development）

加速人工智能应用还需要促进新兴人工智能集群的增长。联邦政府应利用其近期在“基于地方”的产业投资方面的经验，通过定向支持，加速有潜力的地区和行业的人工智能集群规模化发展。

3.人才（Talent）

人工智能应用的领导地位还取决于确保在多个地区存在充足的高质量人才库。一个支持性的联邦政策平台需要通过高等教育培养更多人工智能人才，并深思熟虑后制定签证改革方案，打通国际人工智能人才流入美国的渠道。

4.基础设施（Infrastructure）

推动区域人工智能应用将进一步依赖于关键基础设施的交付。联邦政府应致力于促进及时、精心规划且环境友好的数据中心和电力发展，并简化相关审批流程。

5.劳动者保障（Worker Security）

任何区域人工智能规模化的国家平台都需要包含提供基本劳动者保障的策略。这些条款是必要的，因为成功的人工智能应用将为许多劳动者带来收益，也可能给另一些人带来失业。将干扰降至最低将有助于加速应用。

（二）区域层面：参与战略性集群发展

联邦政府在支持区域人工智能发展中扮演着重要角色，但建立一个国家级的人工智能支持平台只是更宏大议程的一部分。同样重要的是各个地区与其州政府合作，自下而上地采取行动。

大多数地区应推行几项跨领域的自我评估，以了解它们在人工智能应用方面的起点。理想情况下，这些评估虽然聚焦于人工智能的特质，但也应建立在该地区早期经济发展评估和规划的基础上。评估应涵盖人才（技术技能、教育设施）、创新（研究实验室、学术产出）和应用（产业专长、企业采纳情况）等多个维度。简而言之，各地区在努力提升自身之前，需要了解自己所处的位置。

除了加强国家整体能力的优先事项外，各地区还需要关注本身的特定优势和劣势。每种类型的集群都面临着独特的优先战略需求，因此策略必须因地制宜。例如：

1.超级巨星

核心任务是维持全球领导地位，同时探索如何“民主化”其创新基础设施，让更多初创企业受益，并率先解决人工智能带来的劳动力市场调整问题。

2.明星枢纽和新兴中心

应致力于加强其商业生态系统，将本地的人才和创新优势与关键产业的需求相结合，并投资于计算资源等基础设施，以加速商业化进程。

3.重点行动者

应专注于其核心优势（无论是人才、创新还是应用），并围绕这一优势构建互补能力，避免资源过于分散。

4.新生采纳者及其他

应从基础做起，如通过扫盲课程和试点项目培养广泛的人工智能认知，并围绕本地大企业的需求推动应用，逐步建立信心和能力。

四、结论

作为一种通用技术的人工智能的出现，为美国区域经济发展提供了一个拐点。报告显示，尽管人工智能的应用和准备活动正在迅速扩大，但它仍然高度集中在沿海地区狭窄的科技导向型中心地带。然而，在这些精英飞地之外，一个更广泛的新兴都市区地理格局正在形成，这些地方是日益扩大的美国人工智能经济中的“后起之秀”。

尽管如此，超过一半的国家都市区仍然处于这场变革的边缘。这种分化凸显了报告的一个关键发现：人工智能的益处不会自动扩散，这意味着公共和私营的领导者必须主动行动，建立一个国家级的人工智能平台，并催化各地区更快的应用。

展望未来，报告呼吁采取双管齐下的战略。首先，联邦政府必须扩大其在人工智能研究、基础设施、人才和包容性创新方面的投资。其次，各州和地区自身必须评估其独特的优势和差距，并围绕人工智能人才发展、创新能力和商业应用，进行有意识的集群建设。

最终，自下而上的举措将是至关重要的。地方政府、研究机构、企业和公民组织必须主导本地区的转型轨迹，将战略与自身独特的资产和愿景相结合。如果能够形成这样一种国家与地方的契约，人工智能的应用和生产力收益将能扩展到少数几个中心之外，帮助更多区域经济体参与并受益于人工智能时代。如果做得好，区域人工智能的发展将不仅仅是跟随国家进步的脚步，更会成为推动其前进的重要力量。

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来源：全球技术地图