AI 供应链监管的经济学

基础模型的兴起推动了 AI 供应链的出现，其中上游基础模型提供者为开发特定应用的下游企业提供微调和推理服务。下游企业向提供者支付以使用其计算基础设施对模型进行微调，利用专有数据进行微调，从而增强模型质量。鉴于基础模型提供者和下游企业可能过度占据消费者剩余的担忧，以及监管措施日益增加，本文采用博弈论模型，考虑一个提供者和两个竞争性下游企业，分析政策干预如何影响消费者剩余。我们的分析表明，促进下游市场价格竞争的政策(即亲价格竞争政策)只有在计算或数据预处理成本较高时才能提升消费者剩余，而计算补贴只有在这些成本较低时才有效，这表明这些政策相互补充。相反，促进下游市场质量竞争的政策(即亲质量竞争政策)始终能改善消费者剩余。我们还发现，在亲价格竞争政策或计算补贴下，提供者和下游企业都能实现更高的利润，同时拥有更大的消费者剩余，形成赢家赢家赢的结果。然而，亲质量竞争政策会增加提供者的利润，同时减少下游企业的利润。最后，随着计算成本下降，亲价格竞争政策可能失去其有效性，而计算补贴可能从无效转为有效。这些发现为寻求经济高效和社会有益的 AI 供应链监管政策制定者提供了见解。