The Economics of AI Supply Chain Regulation
作者: Sihan Qian, Amit Mehra, Dengpan Liu
分类: econ.TH, cs.AI, cs.CY, cs.HC, econ.EM
发布日期: 2026-03-13
备注: An earlier version of this paper, titled "The Economics of Fine-Tuning for Large-Scale AI Models," was presented at WISE 2023, where it won the Best Student Paper Award
💡 一句话要点
通过博弈论模型分析AI供应链监管政策对消费者剩余的影响
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: AI供应链 监管政策 博弈论 消费者剩余 基础模型
📋 核心要点
- 现有研究缺乏对AI供应链中监管政策如何影响消费者剩余的深入分析，尤其是在基础模型兴起的背景下。
- 论文构建了一个博弈论模型，模拟了基础模型提供商和下游应用开发商之间的互动，并分析了不同监管政策的影响。
- 研究发现，亲价格竞争政策和计算补贴在特定条件下能提升消费者剩余，而亲质量竞争政策始终有效，并揭示了不同政策对供应链参与者利润的影响。
📝 摘要（中文）
基础模型的兴起推动了AI供应链的出现，上游基础模型提供商向下游公司提供微调和推理服务，下游公司付费使用提供商的计算基础设施，利用专有数据微调模型，形成共同创造的动态，从而提高模型质量。考虑到基础模型提供商和下游公司可能过度获取消费者剩余，以及监管措施的增加，本研究采用包含一个提供商和两个竞争下游公司的博弈论模型，分析政策干预如何影响AI供应链中的消费者剩余。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）仅在计算或数据预处理成本较高时才能提高消费者剩余，而计算补贴仅在这些成本较低时才有效，表明这些政策相互补充。相比之下，促进下游市场质量竞争的政策（即，亲质量竞争政策）总是能提高消费者剩余。我们还发现，在亲价格竞争政策或计算补贴下，提供商和下游公司都可以实现更高的利润以及更大的消费者剩余，从而创造三赢局面。然而，亲质量竞争政策提高了提供商的利润，同时降低了下游公司的利润。最后，随着计算成本的下降，亲价格竞争政策可能会失去效力，而计算补贴可能会从无效变为有效。这些发现为寻求促进经济高效且对社会有益的AI供应链的政策制定者提供了见解。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在研究在AI供应链中，不同的监管政策（如促进价格竞争、质量竞争以及计算补贴）如何影响消费者剩余、基础模型提供商和下游应用开发商的利润。现有研究缺乏对这些政策在AI供应链特定环境下的系统性分析，尤其是在基础模型日益重要的背景下。
核心思路：论文的核心思路是构建一个博弈论模型，将AI供应链简化为一个基础模型提供商和两个竞争的下游应用开发商之间的互动。通过分析不同政策干预下，各参与者的策略选择和收益变化，从而评估政策对消费者剩余和社会福利的影响。这种方法能够捕捉到AI供应链中复杂的竞争和合作关系。
技术框架：论文构建了一个三阶段博弈模型。第一阶段，基础模型提供商决定其服务的价格。第二阶段，下游应用开发商选择是否以及如何使用基础模型进行微调，并决定其产品的质量。第三阶段，下游应用开发商在市场上进行竞争，消费者根据产品价格和质量做出购买决策。模型中考虑了计算成本、数据预处理成本等关键因素。
关键创新：论文的关键创新在于将博弈论模型应用于分析AI供应链中的监管政策。通过该模型，论文能够量化不同政策对消费者剩余、提供商和下游企业利润的影响，并揭示政策之间的互补性和替代性。此外，论文还考虑了计算成本下降对政策效果的影响，这在现有研究中较少涉及。
关键设计：模型中，下游企业的效用函数设计为考虑了产品质量和价格的差异化需求模型。提供商的利润函数取决于其服务价格和下游企业的需求量。博弈的求解采用逆向归纳法，首先求解下游企业的均衡策略，然后求解提供商的均衡价格。论文还对模型的参数进行了敏感性分析，以评估结果的稳健性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
研究发现，促进下游市场价格竞争的政策仅在计算或数据预处理成本较高时才能提高消费者剩余，而计算补贴仅在这些成本较低时才有效。亲质量竞争政策始终能提高消费者剩余。在特定政策下，提供商和下游公司可以实现更高的利润以及更大的消费者剩余，创造三赢局面。随着计算成本的下降，亲价格竞争政策可能会失效，而计算补贴可能会变得有效。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于指导AI领域的政策制定，帮助政府部门设计更有效的监管措施，以促进AI产业的健康发展，同时保障消费者权益。研究结论对于理解AI供应链的经济特性，以及评估不同政策工具的影响具有重要参考价值。此外，该模型也可以扩展到其他类似的平台经济或数字经济领域。
📄 摘要（原文）
The rise of foundation models has driven the emergence of AI supply chains, where upstream foundation model providers offer fine-tuning and inference services to downstream firms developing domain-specific applications. Downstream firms pay providers to use their computing infrastructure to fine-tune models with proprietary data, creating a co-creation dynamic that enhances model quality. Amid concerns that foundation model providers and downstream firms may capture excessive consumer surplus, along with increasing regulatory measures, this study employs a game-theoretic model involving a provider and two competing downstream firms to analyze how policy interventions affect consumer surplus in the AI supply chain. Our analysis shows that policies promoting price competition in downstream markets (i.e., pro-price-competitive policies) boost consumer surplus only when compute or data preprocessing costs are high, while compute subsidies are effective only when these costs are low, suggesting these policies complement each other. In contrast, policies promoting quality competition in downstream markets (i.e., pro-quality-competitive policies) always improve consumer surplus. We also find that under pro-price-competitive policies or compute subsidies, both the provider and downstream firms can achieve higher profits along with greater consumer surplus, creating a win-win-win outcome. However, pro-quality-competitive policies increase the provider's profits while reducing those of downstream firms. Finally, as compute costs decline, pro-price-competitive policies may lose their effectiveness, whereas compute subsidies may shift from ineffective to effective. These findings offer insights for policymakers seeking to foster AI supply chains that are economically efficient and socially beneficial.