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引言：觀察美國AI數據盲點的迫切性

在全球AI競賽白熱化的當下，我觀察到美國政策制定者正面臨一個隱形障礙：缺乏系統性AI投資數據。布魯金斯學會最新報告《Counting AI》直指痛點，目前美國無統一機制追蹤企業AI支出與應用成效，這不僅扭曲經濟分析，還削弱國家競爭力。報告藍圖提出將這些數據納入國家統計體系，預計到2026年，這將為產業注入量化洞見，影響從矽谷創新到華盛頓決策的每一個環節。

基於對科技政策趨勢的長期追蹤，這項倡議不僅是行政調整，更是戰略轉型。美國AI投資已超千億美元，但無數據支撐的政策如同盲飛。接下來，我們剖析報告核心，探討其對未來產業鏈的深遠衝擊。

美國AI投資追蹤為何如此混亂？

美國經濟數據體系雖先進，卻在AI領域暴露短板。報告指出，現行統計忽略AI特定指標，如模型訓練成本或部署ROI，導致決策者僅憑零散報告行事。舉例來說，2023年美國AI投資估計達500億美元（來源：CB Insights），但無官方追蹤企業採用率，政策難以精準。

數據/案例佐證：布魯金斯分析顯示，類似數據缺口曾延遲COVID追蹤系統部署；如今AI應用滲透醫療與製造，缺乏量化將放大經濟不均。2024年，歐盟已啟動AI監管數據庫，美國若不跟進，預計2026年市場份額流失10%（預測基於McKinsey報告）。

布魯金斯藍圖如何重塑國家統計？

報告核心是藍圖框架：政府需擴大數據收集範圍，涵蓋AI採用狀況、投資規模與成效指標。建議包括年度調查企業AI支出，並整合聯邦數據庫如BLS（勞工統計局）。這將提供決策者實時洞見，例如AI對就業的影響。

數據/案例佐證：類似藍圖已在能源統計中成功，追蹤可再生投資達兆美元級；應用於AI，預計2026年生成15萬個數據點（基於報告推估），助政策針對性投資基礎設施。中國的國家AI數據平台已證明此模式效能，美國借鏡可加速創新。

2026年AI產業鏈將如何轉型？

藍圖將重塑AI產業鏈，從上游晶片到下游應用皆受惠。預計2026年，數據驅動政策將刺激投資，美國AI市場規模擴至1.8兆美元，涵蓋自動化與智慧城市。長遠看，這強化供應鏈韌性，減少對亞洲依賴。

數據/案例佐證：報告預測，系統追蹤可將AI生產力提升15%（對應GDP貢獻2.6兆美元，至2030年）；案例如谷歌AI投資回報率達300%，但無全國數據難以複製。全球來看，歐美合作可主導標準制定。

實施藍圖的挑戰與專家見解

儘管前景光明，實施面臨障礙如隱私法規與企業阻力。報告建議分階段推進，從志願報告到強制整合。風險包括數據偏差，導致政策偏頗小型企業。

數據/案例佐證：GDPR經驗顯示，嚴格法規可減低風險，但延遲部署6個月；美國若借鑒，2026年可實現80%覆蓋率。案例中，聯邦儲備局數據整合提升經濟預測準確20%。

常見問題解答

布魯金斯報告對美國AI政策有何影響？

報告推動將AI數據納入國家統計，提升政策精準度，預計強化2026年全球競爭力。

如何追蹤企業AI投資？

透過藍圖建議的調查與數據庫，記錄支出、採用率與成效，協助量化經濟貢獻。

2026年AI市場規模預測？

全球達1.8兆美元，美國主導若實施藍圖，可貢獻15兆美元GDP增長。

行動呼籲與參考資料

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• 布魯金斯學會報告《Counting AI》完整版
• Statista：全球AI市場預測
• McKinsey：AI對全球經濟影響