报告概述
本报告是OECD关于人工智能市场竞争状况的最新政策简报。报告以AI价值链为分析框架，从硬件、云基础设施、数据、基础模型到下游应用，逐一评估各环节的市场结构、技术特征和竞争风险。报告引入了“AI经济前沿”概念，用于衡量模型性能与价格的动态关系，并基于2024年至2026年间的数据，分析了AI模型性能提升、价格下降以及供应商数量增长的趋势。报告旨在帮助政策制定者和研究者理解AI市场的竞争动态，识别可能阻碍创新和用户利益的长期风险，并提出促进市场可竞争性的政策建议。
报告的核心结论
AI市场结构存在显著竞争风险
报告指出，AI价值链的关键投入（算力、数据、技能）高度集中，先发优势和垂直整合可能进一步巩固少数企业的市场支配地位。尽管基础模型领域表现出一定活力，但上游芯片和云服务市场的寡头格局，以及数据反馈循环，使得结构性风险真实且可能加剧。
基础模型领域竞争激烈，技术领导地位不断更迭
报告显示，AI基础模型（尤其是大语言模型）的性能快速提升，价格大幅下降，且新进入者持续涌现。截至2026年4月，AI经济前沿的开发者数量从2家增至8家，包括科技巨头和专业AI实验室，技术领先地位通常仅维持数月。
垂直整合与关键投入集中威胁市场可竞争性
许多领先数字企业同时运营AI模型开发、云服务和下游应用，能够通过捆绑、排他性合作和提高用户转换成本来削弱竞争。报告警告，如果不对整个价值链实施竞争执法，AI市场可能重复搜索引擎和社交媒体领域的垄断路径。
政策制定者需采取主动、前瞻的竞争监管方法
报告建议，政策制定者应在促进创新与防止市场锁定之间取得平衡。具体措施包括：降低AI投入（数据、算力、技能）的准入壁垒，提高市场透明度，监控垂直整合与排他性行为，并加强国际竞争合作，以应对AI市场的全球性挑战。
报告回答的关键问题
AI市场竞争状况对经济有何影响？
报告强调，AI带来的生产率提升依赖于广泛获得高性价比的AI工具，这要求AI市场保持创新和可竞争性。如果市场集中导致价格上涨、选择减少，将抑制AI的经济效益。报告指出，当前AI模型价格虽大幅下降，但有效使用成本可能因AI代理消耗大量代币而上升，从而影响系统性采纳。
基础模型市场是否已经形成垄断？
报告认为，基础模型市场虽然高度寡头垄断，但尚未形成稳固垄断。证据表明，该市场的技术领导地位频繁变动，价格竞争激烈，新进入者（如中国AI公司）不断涌现。但报告同时警告，如果先发者通过数据反馈和垂直整合巩固优势，未来可竞争性可能下降。
哪些因素可能导致AI市场集中度上升？
报告指出，关键投入（高端芯片、云基础设施、专有数据）的集中、规模经济和范围经济、先发优势以及垂直整合是主要风险因素。例如，NVIDIA占据GPU市场90%份额，三大云服务商占全球云市场74%。这些上游瓶颈可能被现有企业用来排挤竞争对手。
报告中的代表性数据
AI语言模型质量调整价格指数降幅
2024年1月至2026年4月，根据OECD构建的质量调整价格指数，文本生成AI模型的价格在观察期内下降了约80%，表明模型性能提升的同时价格大幅降低。
AI经济前沿开发者数量变化
2023年至2026年4月，指在给定价格下提供最高性能模型的开发者数量。这一增长表明基础模型市场的竞争活力，但地理高度集中在美国和中国。
美国五大科技公司2025年资本支出
2025年，报告引用数据，该支出预计2026年将增至6600亿美元，反映AI基础设施投资的集中趋势。
以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。
完整报告包含什么
- AI市场价值链各环节的详细竞争风险评估表，涵盖硬件、云、数据、基础模型和下游应用的风险特征。
- 基于AI经济前沿模型的新型指标，包括模型性能、价格及开发者数量的动态变化追踪。
- AI投资与算力能力的跨国对比分析，揭示美国与中国在AI研发和基础设施上的领先地位。
- 对垂直整合、排他性合作和数据反馈循环如何强化市场支配地位的深入讨论。
- 开源AI对市场竞争的双重影响分析：既降低进入壁垒，也可能因生态系统锁定而强化先发优势。
- 政策建议部分，包括促进准入、提升透明度、加强国际竞争合作的具体措施。
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