論文の概要: The Economics of AI Supply Chain Regulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.12630v1
• Date: Fri, 13 Mar 2026 04:03:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-16 17:38:11.893833
• Title: The Economics of AI Supply Chain Regulation
• Title（参考訳）: AIサプライチェーン規制の経済学
• Authors: Sihan Qian, Amit Mehra, Dengpan Liu,
• Abstract要約: この研究は、AIサプライチェーンの消費者余剰に政策介入がどう影響するかを分析するために、プロバイダと競合する2つの下流企業を含むゲーム理論モデルを用いている。 我々の分析は、下流市場における価格競争を促進する政策(すなわち、価格競争型政策)が、計算やデータ前処理コストが高い場合にのみ、消費者の余剰量を増大させることを示している。 対照的に、下流市場での品質競争を促進する政策(すなわち、プロクオリティ競争政策)は、常に消費者の余剰量を改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.21240872088122253
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 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.
• Abstract（参考訳）: ファンデーションモデルの台頭はAIサプライチェーンの台頭を招き、アップストリームのファンデーションモデルプロバイダは、ドメイン固有のアプリケーションを開発する下流企業に対して、微調整と推論サービスを提供する。 下流の企業は、自社のコンピューティングインフラストラクチャを使って、独自のデータでモデルを微調整し、モデルの品質を高めるコ・クリエーションのダイナミクスを作り出すために、プロバイダに支払っている。 ファウンデーションモデルプロバイダと下流企業が過剰な消費者の余剰を捕えるのではないかという懸念と規制措置の増加に加えて、この研究は、AIサプライチェーンの消費者の余剰に政策介入がどう影響するかを分析するために、プロバイダーと競合する下流企業2社を含むゲーム理論モデルを採用する。 我々の分析は、下流市場における価格競争を促進する政策(すなわち、価格競争型政策)が、計算コストやデータ前処理コストが高い場合にのみ消費者の余剰を増大させ、計算助成金はこれらのコストが低い場合にのみ有効であることを示し、これらの政策が相互に補完していることを示唆している。 対照的に、下流市場での品質競争を促進する政策(すなわち、プロクオリティ競争政策)は、常に消費者の余剰量を改善する。 また、原価競争政策や計算助成金の下では、プロバイダと下流の企業の両方が、消費者の余剰量の増加とともに高い利益を達成でき、勝利を収める結果が得られます。 しかし、プロクオリティ競争政策は、下流企業の利益を減らしながら、プロバイダーの利益を増大させる。 最後に、計算コストが低下するにつれて、価格競争政策は効果を失う可能性があるが、計算補助金は非効率から有効に変化する可能性がある。 これらの発見は、経済的に効率的で社会的に有益なAIサプライチェーンの育成を目指す政策立案者に洞察を与える。

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