《Applied Geography》：Role of computing power infrastructure in shaping the geographic landscape AI enterprise in China
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本研究探讨计算基础设施（CPI）对人工智能企业空间分布的影响，采用结构方程模型分析，发现CPI与AI企业呈现显著空间耦合，经济、创新环境等因素强化其引导作用，重构AI产业空间格局。
Fangye Du|Jiaoe Wang|Pei Zhang
山东师范大学地理与环境学院，济南，250358，中国
摘要
随着数字化转型的加速，对计算资源的需求激增，计算能力基础设施（CPI）已成为新兴产业的关键驱动力，以及重塑经济活动地理格局的新力量。尽管现有研究已经探讨了CPI的区域分布模式，但其如何影响产业空间动态的机制仍不够清晰。以人工智能（AI）产业为实证案例，本研究运用结构方程模型分析了CPI（主要通过数据中心的覆盖范围和容量来衡量）如何影响AI企业的空间分布。研究结果表明：（1）CPI与AI企业之间存在强烈的空间耦合关系，表现为明显的东-西不平衡现象，尽管在某些地区已出现协同增长的迹象；（2）AI企业的空间布局受到多种因素的影响，其中CPI、经济发展、创新环境、政策支持及传统基础设施是最为重要的因素；（3）区域经济发展、创新条件、政策环境以及交通和数字连接性显著增强了CPI对AI企业选址的引导作用。本研究为理解数字基础设施如何重组空间资源配置提供了新的实证证据，并为优化AI企业的空间布局、提高区域CPI效率及促进更平衡的数字发展提供了政策建议。
引言
基础设施长期以来通过塑造空间结构和区位优势在区域发展中发挥着核心作用。传统的物理基础设施（如交通和能源系统）促进了生产要素的集聚和流动，推动了城市和区域经济的发展（Hong等人，2011；Elburz等人，2017；Wang等人，2021；Zandiatashbar & Hamidi，2021；Gallego等人，2023；Zhang & Cheng，2023）。随着数字经济的兴起，计算能力基础设施（CPI）作为一种战略性的基础设施形式，嵌入到了数据流动、知识传播和创新过程中，从而重塑了产业空间逻辑和区域发展路径（Gong等人，2023；Jiang等人，2020；Meng等人，2023）。
与传统基础设施不同，CPI具有明显的平台特性、网络外部性和组织耦合性。它不仅支持复杂的计算任务，还通过改善资源配置和促进跨区域合作来重构企业间及区域间的互动。因此，理解CPI的空间影响对于解释数字经济重组和解决数字化转型中的区域不平等问题至关重要。现有研究强调了CPI在城市网络、产业集聚、创新和绿色转型中的作用（Meng等人，2023；Pan & Yang，2024；Sotolongo，2023；Tranos & Mack，2016；Wang等人，2023；Xu & Wang，2025）。然而，CPI通常被视为一种普遍的背景条件，而非一个独立的空间因素，导致计算能力如何影响企业选址（尤其是在技术密集型行业）的机制尚未得到充分探讨。
AI企业是一个特别相关的研究领域，因为它们依赖于高性能、低延迟的计算能力。CPI支持模型训练和大规模数据处理（Tang & Zhao，2023；Wen & Zhan，2023），同时促进知识溢出并降低创新扩散成本，从而影响企业的选址和空间组织。然而，现有研究对CPI如何影响AI企业选址的机制了解有限。本研究旨在探讨CPI如何影响AI企业的空间分布，并通过纳入经济基础、创新能力、传统基础设施和政策条件等情境变量，来分析CPI效应在不同城市间的差异。这一研究为数字基础设施与产业地理学的讨论提供了实证依据。
文献综述
企业选址长期以来被认为是多种相互作用因素的结果。经典区位理论认为，企业的空间分布是由企业特定属性、行业特征和区域条件共同作用的结果，其中资源禀赋、市场规模、集聚经济、制度环境和创新能力是主要的区位决定因素（Barbero等人，2018；Huang等人，2022；Kong等人，2025；Zhou
概念框架
在数字经济中，计算能力基础设施（CPI）已成为人工智能（AI）产业的关键生产要素，其空间布局与AI企业的选址紧密相关，重塑了产业地理格局。与传统基础设施主要依赖物理可达性不同，CPI通过网络连接性、计算能力和服务覆盖范围发挥空间影响力。基于经典区位理论
数据收集
本研究聚焦中国大陆（不包括香港、澳门和台湾），选取296个地级及以上城市作为分析单位。这些城市是中国经济活动、基础设施建设和政策实施的主要节点，在数字基础设施发展和数字产业增长方面表现出显著的空间异质性。它们相对稳定的行政地位和数据可用性保证了研究的可靠性
结果讨论
从核心机制的角度来看，研究结果表明计算能力基础设施（CPI）在塑造AI企业集聚过程中起着主导但非对称的作用。数据中心通过缓解计算压力并提供高性能、低延迟的服务，显著提升了城市的区位吸引力。虽然AI企业的集聚也促进了CPI的扩张，但这种反馈作用较弱，表明基础设施仍然是主要驱动力。
结论
本研究采用结构方程模型（SEM）框架，系统分析了以数据中心为代表的计算能力基础设施（CPI）如何影响AI企业的空间分布。实证结果表明，在数字时代，CPI已成为重塑AI产业空间格局的关键力量。CPI与AI企业选址之间存在显著的空间耦合关系，形成了明显的“强
作者贡献声明
Fangye Du：撰写 – 审稿与编辑，撰写 – 原稿撰写，可视化，验证，方法论设计，资金筹集。Jiaoe Wang：撰写 – 审稿与编辑，验证，监督，项目管理，概念构建。Pei Zhang：资金筹集。
致谢
本研究得到了国家自然科学基金（项目编号：42225106、42301197）和教育部人文社会科学基金（项目编号：23YJC630034）的支持。
