跨国企业都在致力于人工智能（AI）的发展——现在，国内的企业也同样如此。

IDC 预测，到 2028 年，全球 AI 基础设施支出将超过 1000 亿美元；在未来五年里，亚太地区 AI 基础设施支出的复合年增长率将增长 20%，美国增长 16%，而欧洲、中东和非洲地区预计将增长 13%。各国投资的一个主要领域将是主权人工智能 Sovereign AI。

自从 OpenAI 推出 ChatGPT 让 AI 突破广泛应用的临界点以来，企业、组织和其他实体一直在创建自己的 AI 模型，或用自己的数据训练 LLM。

然而，这确实引出了一个问题：如果人工智能要开源，谁来控制这些数据，以及这些数据是否会与某个国家的文化、经济目标或国家安全相冲突？

这就是主权AI的由来，它是一个国家创建或采用其自身专有的 AI ，正日益成为各国关注的优先事项。让我们共同探讨这一新兴的竞争格局，以及主权人工智能如何在未来改变 AI 的获取和使用方式。

日益重要的主权人工智能以及数据主权的发展历程

如今，全球正在进行一场人工智能领域的顶尖竞争——或者至少是在全球范围内与其他人工智能领军者竞争。

随着人工智能的不断发展，各国面临着一个问题：是依赖其他国家开发的人工智能模型，还是引导本国的技术未来。

许多人选择了后者，他们正在研究如何在自己的数据、基础设施和网络上开发 AI 。主权人工智能是一种本地方法，它创造了一个更加封闭、受控的环境，尤其是在满足更严格的数据隐私法规方面。通过主权人工智能，国家或地区将主权延伸至模型的训练、部署和使用。

一个地区拥有自己的 AI ，这一个概念由来已久。数据主权规定，数据应由其生成、收集或存储所在地区的法律法规进行管理。这个想法延伸到主权人工智能，但又更进一步。

AI 并非仅仅管理该地区的数据，而是基于该地区独特的数据资源、研究资料、智力成果和历史积淀构建而成。由于基础设施是在国内开发和托管的，主权人工智能模型可以解决安全挑战并降低依赖外国 AI 模型的风险。

例如，考虑到当今欧盟内部的经济和政治状况，数据保护变得更加重要。主权人工智能可以成为数字创新的源泉，适合欧盟分散的数据转型。欧盟和更广泛的欧洲、中东和非洲地区的司法和政治战略大相径庭，而主权人工智能可在数字化转型时代为国家带来竞争优势。

主权人工智能的主要优势

主权人工智能带来的最大优势是，它提高了国内的数据隐私和安全性。各国可以控制其本国 AI 模型的各个方面，而不是依赖于其他国家开发的 AI。这包括使用哪些数据来训练 AI，以及如何运行和托管 AI。

将 AI 模型保留在国内，不仅可以增强对安全参数和数据隐私的控制，还可以根据国家安全需求进行定制。这一点尤为重要，Gartner 预测，到 2027 年，40% 的数据泄露事件将源于滥用跨境数据。

此外，主权人工智能模型可以根据一个国家的文化、历史和社会学的细微差别，使用与该国相关的国家数据，以满足该国的独特需求。AI 模型可以基于该国的研究成果和国家优势领域（例如医疗保健和技术进步）进行训练。这是一种与所在国家“讲同一种语言”的 AI。

Gartner 还预测，到 2027 年，强有力的数据治理方法将成为“全球 Sovereign AI 法律法规”的要求。主权人工智能本质上需要良好的治理，并强制应用数据本地化，即在特定区域内收集、处理和存储数据。这可以实现更快的访问和低延迟，从而使 AI 的使用更加高效、更有影响力。

建设和实施主权人工智能的挑战

虽然主权人工智能可能有很大的上升空间，但各国在建立自己的模型时可能会面临一些巨大的挑战。如果一个国家想要创建自己的 AI 模型，就必须具备相应的投资实力，以支撑其 AI 发展宏图。

这包括建立支持 AI 高能耗需求的基础架构、具有高性能计算的数据中心解决方案、用于加速 AI 训练所需的并行处理的 GPU 集群，以及先进的网络互联。

另一项挑战在于培养并维持一支具备 AI 开发与管理能力的专业人才队伍，以支持国家的 AI 发展宏图。一份新报告显示， AI 工程职位是英国和荷兰增长最快的职位之一，也是十多个国家增长最快的职位之一。

要打造具有全球竞争力的 Sovereign AI 创新体系，意味着必须投资 AI 教育和培训计划，以确保目标实现。

除人才建设外，还需建立强有力的监管框架，以规范主权 AI 的开发和使用。这包括数据的收集和使用方法、AI 模型的训练方式、数据隐私的透明度，以及解决围绕 AI 使用产生的诸多伦理问题。各国还需建立涵盖监督、领导、管理与问责的治理体系。

主权人工智能的实施与政府支持倡议

我们看到主权人工智能的发展，包括各国政府承诺投资于本国的 AI 创新和发展，并与私营公司合作推进 AI 倡议。

美国已承诺与包括 OpenAI 和 Microsoft 在内的私营公司合作，共同推进星际之门项目。目标是在未来四年内向美国的 AI 发展投资5000亿美元，包括在全美各地建设数据中心。
2024 年 10 月，丹麦正式启用其Gefion 超级计算机，据丹麦 AI 创新中心介绍，该超级计算机将运用 AI 加速多领域创新，涵盖量子计算、药物研发，乃至绿色能源转型等社会性挑战议题。获取该超级计算机所需的算力曾是阻碍创新的瓶颈之一，但通过公私合作机制，丹麦现已具备推进其 AI 战略目标的实施能力。
在 2025 年 2 月的 AI 行动峰会上，法国总统埃马纽埃尔·马克龙承诺投资 1090 亿欧元用于 AI 技术研发与人才培养，其中包括建设数据中心和基础设施，以支持相关技术发展。虽然法国 AI 公司 Mistral 一直致力于开源大型语言模型 (LLM)，并推出名为 Le Chat 的 GPT 竞争对手，但尚不清楚法国政府新宣布的投资将用于支持 Mistral 等本土私营企业，还是用于资助全新的国有 AI 模型研发。
巴黎 AI 行动峰会还宣布成立 InvestAI，其目标是筹集 2000 亿欧元用于 AI 投资，其中包括在欧盟范围内建设 AI 超级工厂。欧盟委员会主席乌苏拉·冯德莱恩在一份声明中表示：“ AI 将改善医疗保健，推动研究和创新，并提升我们的竞争力。我们希望 AI 成为推动社会福祉与经济发展的力量。我们正通过独具欧洲特色的发展路径实现这一目标。
意大利、德国和瑞典也宣布了战略合作伙伴关系和技术发展，这将显著提升各国本土的 AI 及其投资规模。阿联酋也承诺对法国的 AI 计划进行投资，并希望通过专门的 AI 研究所和开发自己的名为“猎鹰”的大型语言模型来推进其 AI 计划。

主权人工智能的未来

主权人工智能仍属新兴概念，目前各国对其研发的投入才刚刚起步。随着这些战略举措的推进，各国将面临关键路径选择，即完全由政府主导开发主权人工智能模型，还是扶持私营企业进行独立研发，抑或采用混合模式。

在大力自上而下推进 AI 计划的国家和地区，IT 领导人不仅需要为新型主权 AI 模型做好准备，还需要预判这些技术对所在区域数据主权的整体影响。

显而易见的是，推动 AI 演变的巨大努力和投资，将在未来数年间持续推动公共与私营领域的 AI 进步。

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