人工智慧（AI）的快速發展，正在全球劃出一道深刻的科技鴻溝，而非如普遍預期的成為平等化工具。一篇分析指出，AI技術正加速地緣政治的分層，使得全球北方與全球南方之間的差距日益擴大。
據《Mail & Guardian》報導，全球北方勞動年齡人口使用先進演算法系統的比率，是全球南方的兩倍以上。這種差距不僅體現在軟體應用，更根植於運算基礎設施的巨大失衡。拉丁美洲和非洲合計僅掌握全球運算能力的不到 3%，且全球僅有 32 個國家擁有先進、專業的資料中心。由於缺乏硬體自主性，單純的軟體應用程式將形成典型的依賴陷阱。
報導指出，當全球南方國家錯失科技轉型的核心實體基礎設施時，不僅會延遲當地經濟成長，更可能陷入對外國數位架構的從屬循環。目前的體系正呈現運算基礎設施被壟斷的危機，地緣政治的科技架構是由實體地理位置與資本支出決定。南亞部署的每項演算法工具，都將產生租金，並把關鍵的行為資料轉移到矽谷或東海岸的科技中心。這種佈局反映了歷史上的殖民貿易動態，即原始資料從全球邊陲地區提取，在科技中心精煉後，再以專有軟體服務形式售回。
此外，這種結構性分歧也因能源限制與環境現實而加劇。先進的演算法模型需要龐大的電力資源，這與發展中國家面臨的能源挑戰形成衝突。隨著先進經濟體建立高耗能資料中心，它們也面臨國內對碳排放與電網壓力的反彈，促使科技公司尋求在土地與再生能源潛力豐富的地區設立次級資料中心。然而，若發展中國家僅提供設施設備，卻未能掌握運算能力的所有權，恐將面臨新形式的資源開採。當地電網與水資源系統將支援外國資料處理中心，而當地居民卻鮮少獲得高價值技術能力。
在全球規則制定方面，國際監管框架由經合組織（OECD）與七大工業國組織（G7）等少數排他性組織主導，發展中國家在其中多扮演被動觀察者的角色。當西方或中國實體為演算法透明度、資料治理與責任制定標準時，它們的規則往往保護自身產業優勢，迫使後發展國家為進入國際市場而被迫採納這些框架，這也使旨在建立本土科技生態系的國內政策難以推動。
為避免永久性結構邊緣化，專欄作家暨地緣戰略分析師 Dr Imran Khalid 建議發展中經濟體應轉向以技術主權為核心的具體三面向策略，而非被動消費。首先是透過全球南方國家之間的合作，建立共享的區域雲端基礎設施，以彌補與全球北方國家在科技基礎建設投資上的資本差距。其次是停止無限制的資料開採，要求當地行為、農業及人口統計資料儲存在國內。第三，對於資本稀缺的國家而言，從零開始建構通用大型語言模型是難以獲勝的策略。相反地，公共政策應將資源導向高影響力的在地產業，例如預測性農業、水資源管理和公共衛生診斷，將重點從一般消費性聊天機器人轉移到針對性的自動化應用程式。
歷史經驗顯示，錯失蒸汽動力或電網佈建的國家，在接下來的半世紀中，都在經濟劣勢中艱難追趕。目前的運算鴻溝對發展中國家而言，構成了一項同等嚴峻的挑戰，而建立獨立的國家與區域能力以控制基礎設施、能源系統及資料循環，是實現技術主權的關鍵。
