风险or机遇？主权AI重塑科技供应链，哪些公司将成最大赢家？

主权AI：战略、价值、生态、架构四维解析国家和企业的竞争力框架

走向未来

人工智能已经超越了技术奇迹的范畴，成为定义国家竞争力与商业生存的根本基础。然而，支撑这一基础的模型、算力与数据，其源头高度集中。2024年的数据显示，全球近七成的领先人工智能模型源自美国，另有四分之一来自中国。这种集中化格局导致了许多国家在不同程度上产生依赖，并由此引发了关于韧性、竞争力与长远创新的深刻诘问。在探索风险缓解与韧性建设的路径上，一个巨大的增长机遇随之浮现：主权AI。

主权AI，指向一个国家依靠自身的基础设施、数据、模型与人才，独立发展和部署人工智能的能力。这种能力使国家得以在保留对AI完整生命周期完全控制权的同时，有效培育创新、驱动经济增长并推进其战略目标。

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然而，对主权AI的理解不应陷入孤立主义的误区，认为每个国家或企业都必须从零开始构建整套AI技术栈，事实上鲜有参与者能做到这一点。主权AI的核心并非隔绝，而是在自身设定的条件下实现互操作性。其目标是构建一套目标明确、灵活且安全的AI技术栈，将全球与本地的组件进行有机融合，并根据具体用例和国家优先事项，施以不同层级的恰当监管。

这种主权能力允许国家和企业创建并参与到新的可信AI生态系统中，建立安全的数据共享方式，同时有效对冲地缘政治风险并强化国家韧性。它为本地产业的增长注入动力，培育自力更生的能力，并加速由AI引领的经济扩张。从本质上看，主权AI将一种潜在的战略脆弱性，转化为了推动创新、提升竞争力并通过GDP扩张来衡量的国家建设引擎。

地缘政治的持续不确定性，加剧了人们对过度依赖少数供应商可能导致供应链脆弱性的担忧，这种脆弱性或将冲击创新乃至国家利益。专有模型可能内嵌与本地规范不符的文化或监管偏见。更为关键的是，数据与算力的主权归属，最终决定了谁能从AI创新中捕获绝大部分价值。对国家而言，它定义了经济增长的轨迹和对公共基础设施的控制力；对企业而言，它加速了竞争优势的形成并拓展了利润空间。

因此，对主权AI需求的迅猛扩张已随处可见。一项覆盖28个国家近2000名商界与政府领袖的调研显示，随着地缘政治风险加剧以及AI的经济价值日益清晰，61%的受访者现在更倾向于寻求主权技术解决方案。

分析师们对这个新兴市场的总体机遇规模给出了不同估算，但其增长势明晰可见。有研究机构将潜在的主权AI基础设施机遇定位于1.5万亿美元的规模，其中包括欧洲的1200亿美元。Gartner预测，到2027年，35%的国家将锁定于使用专有上下文数据的特定区域AI平台。到2028年，全球65%的政府将增加技术主权规则，以提升独立性并保护自身免受外部监管影响。

构建主权解决方案的竞赛，为全球云供应商和本地供应商双方都创造了机遇，促使他们提供基于云的基础设施、数据、网络安全和AI模型。对企业而言，它创造了一个可信的技术栈，激励了区域产业和跨行业的协作及数据货币化。对国家而言，主权AI同样提供了赋权于民、保障其权利的契机，它使得系统能够反映本地的语言、文化和价值观，让公民在算法失当时拥有追索权，也让本地机构得以捕获更多价值。现实情况是，主权AI正在将AI从一种强加于人的事物，转变为一种为民而建的工具。

全球多数国家正在将主权纳入其AI战略，这一转变清晰明确：主权AI现已成为全球数字战略的决定性支柱。在企业层面，受访者压倒性地将政府视为关键催化剂：73%的人认为政府、国家或类似欧盟的机构，在通过监管、补贴或投资等手段增强数字与AI主权方面扮演着关键角色。

面对这一趋势，那些意图利用主权AI所创造的新兴机遇的企业，正在迅速采取行动，它们高瞻远瞩，同时采取攻防兼备的策略。基于深入的研究和实践，四项关键行动准则将引领者与其他参与者区分开来。

首先，领导者将主权设为由CEO直接领导的优先事项，使AI战略与企业韧性、增长目标及地缘政治现实保持一致。其次，他们重新定义主权，将其视为价值创造的源泉，而不仅是风险规避或合规的手段。再者，他们构建混合生态系统，将本地信任与全球创新及规模进行结合。最后，他们精心构建AI架构，确保在基础设施、数据和模型层面均具备灵活性。本文的数据主要来自于埃森哲发布的最新《主权AI》报告（该报告已收录至“走向未来”知识星球，可加入星球获取），并结合了对技术和产业的深度洞察。下面，我们将深入剖析这四项决定未来AI格局的战略准则。

一、 战略：将主权AI提升至CEO领导层

当英伟达首席执行官去年在哥本哈根与丹麦国王并肩启动该国首台AI超级计算机时，传递的信息已不言而喻：AI主权的竞赛业已拉开序幕。它不再仅仅是政府的事务，而已然上升为CEO和董事会层面的核心关切。

主权AI决定了谁对数据拥有监督权，谁来塑造市场，以及谁来书写数字交融的规则。它深刻影响着信任、增长乃至地缘政治格局。正因如此，相关战略必须始于最高层。行业的监管程度越高，其利害关系就越重大。

在金融服务业，主权决定了谁控制交易数据、交易模型和客户身份——这些是定义竞争优势与信任的核心资产。在医疗健康与生命科学领域，它管控着对患者记录、基因组数据和临床模型的访问——这些领域受到严格监管与国家监督的约束。在国防和关键基础设施中，它直接决定了AI系统能否在主权算力上安全运行，免受外国依赖或干预。相比之下，零售、媒体和消费服务等行业的限制较少，但即便在这些领域，客户画像数据和推荐模型也引发了日益增长的控制与合规担忧。

然而，当下的现实是，仅有15%的企业将AI主权列为CEO或董事会层面的关切。这是一个关键的认知盲区。如果缺乏最高执行层的主导，主权问题就有可能降级为又一个需要打勾的合规选框，而不是实现差异化和创造价值的杠杆。

政府可以在这方面以身作则。例如，在公共部门设立“AI主权官”之类的角色，以昭示高层主导的重要性，并鼓励商界效仿。研究显示，20%的政府机构常设有董事会级别或高级别的主权AI负责人。

最高层的主导权是无可商榷的。企业领导者必须采取三项果断行动。

第一，基于复杂的地缘政治和韧性考量来选择供应商。问题不再是是否使用构成AI供应链的全球参与者，而是在何处、何时以及如何最好地组装这些技术，以捕获并保留最大价值。这绝非IT层面的决策。它们涉及在创新速度、地缘政治风险、供应链韧性与长期成本之间进行权衡。只有CEO和董事会才具备在企业层面做出这些决策的权威与全局视角。

第二，协调所有业务单元。AI主权横跨法律、财务、技术和声誉边界。没有高管层的协调与董事会的监督，组织就可能陷入碎片化执行的风险。CEO必须确保治理框架能够将投资、伙伴关系和合规性与国家优先事项及企业与国家的增长战略统一起来。

第三，积极与政策制定者和行业领袖互动。主权AI不仅是在被构建，它更是在被协商。随着世界各国政府相关政策的制定，企业和行业领袖的声音成为这一进程的重要组成部分至关重要。

领导层必须迅速行动。那些将主权视为战略的企业，将塑造AI时代的规则。而那些迟疑不决者，将只能继承他人书写的规则。

二、 价值：从风险管理转向价值创造

大多数组织在接触主权AI时抱着一种防御姿态。其动机主要是满足合规要求（46%）、控制关键数据（28%）以及网络安全顾虑（27%）。只有不到13%的组织将数据货币化或文化对齐列为战略动因。普遍的观点认为：主权是为了缓解风险，而非创造价值。然而，仅仅将主权视为一种保障措施，将使巨大的潜在价值被埋没。

企业应当彻底转换视角。主权AI能够通过将本地信任和文化对齐转化为竞争优势，从而解锁全新的价值。

当企业构建的AI能够真正“说”出其市场的语言——无论是字面上还是比喻意义上——它们就能同时赢得客户的信心与监管的批准。这种信任反过来会解锁在其他情况下无法实现的协作。例如，由英国政府主权AI部门资助800万英镑支持的OpenBind联盟，正在构建一个用于AI驱动的药物发现的英国数据集，其规模比以往任何同类项目大20倍。这种级别的数据共享，只有在本地层面积累了高度信任的前提下才可能发生，它清晰地展示了主权AI如何能直接赋能国家产业和公民。

主权AI平台使同一个生态系统内（跨越国家、地区、行业或供应链）的参与者能够安全地共享数据并采取行动。在受监管的环境中，这意味着组织可以在不引发合规风险或暴露敏感资产的前提下，就AI模型、数据和洞察进行协作。这是一种跨企业合作的新高度，只有在可信的主权框架内才具有可行性。

领先企业已经证明，主权的能力可以从“保护”延伸到“参与”。一些企业正通过成为供应商来投资于生态系统的成熟度，帮助其供应商、客户和政府采用主权解决方案。三分之二的领导者表示，他们的生态系统需要这种支持。如果实施得当，主权能够催生数据市场、吸引人才、创造适应文化细微差别的本地模型，并培育本土创新生态系统，从而将合规要求转化为国家建设的动力。

这一幕正在跨行业上演。印度尼西亚的电信运营商Indosat Ooredoo Hutchison正与埃森哲和英伟达合作，构建该国首个主权AI云，在确保国家数据留存境内的同时，为本地初创企业和政府客户提供支持。在软件与平台领域，Oracle的欧盟主权云使欧洲组织能够在完全遵循环盟法律的情况下运行敏感工作负载。在医疗健康领域，法兰克福主权AI工厂等项目为医院和研究机构提供了合规的环境，使其能够在GDPR和AI法案的框架下训练和部署模型。

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另一方面，政府在将主权雄心转化为经济影响方面扮演着关键角色。它们可以通过资助本地基础设施、补贴可信供应商以及在关键领域开放公共数据集来强化这一势头，从而激发中小企业、初创公司和研究组织的创新活力。与学术界的合作同样至关重要，这有助于构建下一代AI人才梯队，在本地开发新模型，并将创新锚定在国内。

而供应商则应扮演生态系统“锚点”的角色，赋能规模较小的参与者参与其中并蓬勃发展。一个清晰的案例是STACKIT，作为Schwarz集团（Lidl和Kaufland等零售巨头的母公司）的IT和数字部门Schwarz Digits的云供应商，STACKIT最初是为服务集团内部业务而构建的内部主权云，现已发展成为面向外部组织的成熟供应商。如今，STACKIT向商业生态系统和公共机构全面提供其基础设施和数据主权云服务。

为了保持这一势头，组织必须为了长期的相关性与生存而参与主权建设，而不仅仅是为了安全与合规。组织必须思考：你将捕获哪些新价值？由于你具备了主权相关性与成熟度，你将瞄准哪些新客户或新市场？

将主权作为商业战略的一部分，正在改变企业的竞争方式。今天，对竞争力的角逐已然与主权建设的速度密不可分，因为组织在寻求对其增长所依赖的技术获得更大的保障、自主权和信任。主权现在正塑造着市场准入、客户信任乃至营收表现。

政府可以通过将主权嵌入国家数字战略和产业战略来使这种转变常态化，通过政策制定基调，要求供应商满足主权标准。政府可以通过切实的案例展示，企业捕获的AI价值如何转化为国家优势。例如，当能源公司将本地治理的AI应用于电网时，既能增强韧性，也能降低整个国家的成本。这些实例清晰地证明了企业价值创造与国家建设是同步推进的。

三、 生态：驾驭主权连续统一体

主权并非一个二元对立的选项，它是一个连续统一体。企业必须辨别在哪些领域主权真正重要，以及如何根据风险和价值来调高或调低主权的级别。值得庆幸的是，参与主权市场并从国家主权议程中受益，并不意味着要推倒重来，也不要求将每一个工作负载都实现主权化。

研究表明，企业只需将其三分之一的AI计划应用主权措施，就能有意义地参与并捕获主权机遇。即便在这三分之一的范围内，所需的严格本地化程度也是各不相同的。

并非所有事物都需要变革性的改变或沉重的投资。一些用例可能只需要本地数据驻留以及对全球基础设施的监督；而另一些用例则要求全栈主权——本地的数据和基础设施、多云和多模型的访问、机密计算、高级加密，甚至在必要时采用物理隔离（air-gapped）系统。

相应地，AI基础设施的未来也将是一个充满选择的连续统一体，它允许组织将全球规模与本地监督灵活地结合起来，创造出最适合特定目的的解决方案。

以小模型和行业对齐模型的快速发展为例。虽然许多超大语言模型将来自全球供应商，但小模型或行业模型可能越来越多地源自本地供应商，由他们开发特定领域和适应文化背景的能力。企业需要具备快速适应的能力，能够选择并微调那些为其特定情境带来最高相关性、性能和成本效益的模型。这一趋势并不仅仅是市场偏好的转变，更是克服通用大模型固有缺陷的技术必然。灯塔书《知识增强大模型》一书中深入分析了通用大模型存在“幻觉”和“知识陈旧”两大核心问题。对于主权AI而言，这意味着依赖全球通用模型不仅有数据安全的顾虑，更有效能上的短板——它们无法精准掌握本地的、行业的、实时的专有知识。从而，“垂直大模型”和“知识增强”范式为此提供了关键路径。主权AI的实现，正依赖于此：通过构建或微调针对特定领域（如金融、医疗、法律）的垂直模型，并将它们与本地的、可控的知识库（如通过检索增强生成RAG或知识图谱）相结合。

这种“图模互补”或“检索增强”的架构，使得企业和国家不必从零开始构建万亿参数的基础模型，而是可以巧妙地将全球模型的通用能力与本地数据的“主权知识”相融合，从而在保障安全可控的同时，实现更低成本、更高精度的智能应用。这为“主权连续统一体”的理念提供了坚实的技术支撑。同样，虽然全球规模的云基础设施仍将由全球云供应商提供最佳服务，但区域供应商可以为那些需要在不移动数据的情况下进行高强度AI训练、或需要边缘处理和低延迟推理的工作负载，提供无缝的补充。

这种演进指向一个远比以往更具适应性和分布式的生态系统。未来的竞争优势不在于整齐划一，而在于有能力精心编排供应商、架构和模型/服务的正确组合，并随着技术、法规和市场需求的变化而持续演进。

在这一连续统一体中，本地供应商对于维持选择的多样性至关重要。然而，在许多地区，本地选项仍然有限或缺席，这造成了对全球参与者的结构性依赖。没有可行的本地选项，主权就会受到外部能力和优先事项的制约。因此，各国政府正在积极帮助本地供应商变得更具韧性、竞争力和可信度。例如，欧洲国家似乎热衷于通过汇集资源来创建“AI超级工厂”（AI Gigafactory），这一倡议已获得16个成员国的浓厚兴趣。随着政府出手干预以加强国内供应，此类模式将会不断扩展。

企业如今在AI解决方案供应商方面拥有众多选择。我们的分析显示，市场正发生显著变化。2022年，56%的欧洲组织在考虑主权云时仅考虑全球供应商，而考虑混合使用两者的比例仅为16%。然而，展望2025年的主权AI，情况发生了戏剧性转变：考虑“仅全球供应商”的比例骤降至19%（下降了3倍），而考虑“混合使用两者”的比例飙升至55%（增长了3倍）。这一数据的剧烈摆动清晰地揭示了市场向混合生态系统的决定性转变。

这个新兴的生态系统主要由四类参与者构成。

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首先是全球云供应商，它们提供无与伦比的规模、广泛的服务和快速的创新步伐。它们也在提供强大的法律、运营和技术主权能力，例如AWS的欧洲主权云和谷歌与其欧盟伙伴合作的主权产品。

其次是“前沿者”（Frontliners），这些是国家认可的全国冠军企业（通常是本地的电信或高科技巨头），拥有本地品牌认知度，能满足公共部门的信任要求，并运营政府认可的行业或跨行业解决方案（即AI的数据与应用空间）。

第三类是“新云”（Neoclouds），这些是为计算新时代而生的AI原生供应商。它们提供为AI工作负载量身定制的高性能基础设施，将基于现代AI堆栈构建的本地能力结合起来。Nebius、Nscale、CoreWeave和Lambda等公司是这一模式的例证，它们提供快速部署、现代架构和可信运营，使企业能安全、高速地扩展AI。

最后是“联盟体”（Federated consortia），这是由政府、行业和技术供应商组成的联盟，共同开发共享的主权基础设施解决方案和治理框架。早期的倡议如Catena-X展示了跨组织可信数据协作的价值。而下一波浪潮，以欧洲各地涌现的AI超级工厂式联盟、沙特阿拉伯的HUMAIN倡议和印度尼西亚的主权AI TechCo等国家级项目为代表，正在从联盟治理转向联盟能力。它们也在基础设施层之上运作，将信任、互操作性和合规性转化为共享能力与新的市场机遇。

这四类参与者各自带来了独特且互补的优势：云供应商的全球规模与创新节奏，“前沿者”的政策级保障与行业召集力，“新云”的敏捷、本地治理的AI构建能力，以及“联盟体”的资源池与协作力量。最具韧性的战略，是将这四者根据需要进行组合，并通过数据驻留和多云设计来精心编排。

四、 架构：为智能而非仅为设施定义主权

随着商业承诺和运营模式的到位，组织接下来应根据主权要求评估其数字基础。这意味着要针对每个关键用例，积极地评估硬件、数据、云就绪度、算力需求、网络安全和AI模型的选择。

近来生成式AI和智能体AI（Agentic AI）的发展，使得我们有必要、也完全有可能更广泛地反思传统的架构方法。主权现在的意义，已不仅仅是选择数据的存储、管理地点或基础设施的归属。它还囊括了“智能”本身——即模型、智能体和平台如何在设定的限制内进行对话、学习和做出决策。

这种演进需要一类全新的架构，专为多云、多模型乃至多智能体协作而构建。在这些架构中，技术共享记忆、交换上下文并协同解决复杂的工作流。主权在这些场景中之所以尤其具有挑战性，是因为单个工作负载可能会从具有不同主权级别的不同供应商那里调用多种服务和模型。

这些分布式的、基于智能体的系统也带来了新的设计要求和风险。它们需要为概率性结果设计错误处理机制，需要将合规性与护栏嵌入到每个模型和智能体中，还需要一种既能允许自主性又能保持问责制、信任和韧性的治理方式。

企业的第一步是为每个用例进行主权审计，考量因素包括国家风险、行业法规以及业务或用例的关键性。基于此评估，企业可以确定所需的主权级别，并相应地应用技术。

接着，他们应对当前的基础设施、数据驻留和供应商依赖关系进行基准测试，以建立一个清晰的基线。这种基准测试有助于识别整个组织内的差距，并确定补救措施的优先级。作为此过程的一部分，公司还必须检测交织在其数字核心中的系统性、互连性威胁——这些问题通常跨越应用、平台和供应商。

最后，组织应在整个AI技术栈上建立动态控制和治理，使他们能够预见新兴风险，并维持系统的韧性、可信度和可防御性。这种方法将主权从静态的合规演练，转变为一种随法规、技术和业务需求而演进的鲜活能力。

然而，研究揭示了一个巨大的盲区。60%的组织对数据实施了主权监督，46%对基础设施（包括云）实施了监督。但只有22%的组织将主权监督扩展到AI模型，仅有32%将其应用于应用程序。这意味着AI最具战略意义的层面正暴露在风险之中。

跨越硬件、数据、云、算力和AI模型等多个层面进行实时审计和测量，有助于企业在依赖性演变为负债之前将其检测出来。这也阐明了在何处需要动态控制。静态的合规性已不再足够。AI系统必须能预见并适应新兴的法规与威胁。主权必须变得具有预测性，而非仅仅是被动反应。

此举的重点是以最低的风险配置交付最大的创新。这意味着既要允许访问数百万个开源模型，又要部署确保安全的机制——检查提示注入、追踪恶意行为，并防范隐藏的后门。这些保障措施必须跨层运作：在数据层、模型层，乃至芯片/运行时（runtime）层面。通过嵌入此类监督，企业和政府可以在确保主权与安全永不受损的前提下，规模化地释放创新。这一系列架构上的演进，从生成式人工智能、大模型、AIGC到AI芯片、机器人和智能体，都预示着一个全新的技术范式。对于这些前沿技术的产品、应用和实践，以及如何使用它们为工作增效、为生活添彩，推荐加入最具价值的知识星球“走向未来”进行深入探讨。

结论：为适应主权而重塑全球化

主权AI标志着全球化的下一个阶段——一个各国和企业在保留自主权的同时共享技术的时代。随着主权生态系统的成熟，新市场随之涌现。本地AI开发者构建出适应国内文化和法规的模型，而各行业则将适应国家背景的智能进行货币化。

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在这一进程中，主权不再是一种限制，它转变成了数字竞争力的核心驱动力。

那些立即采取行动的组织——将主权AI设为CEO的优先事项，将主权从风险管理重新定义为价值创造，跨越主权连续统一体扩展其生态系统，并为未来智能重新定义其架构——将塑造下一个技术时代的轮廓。

地缘政治的不确定性将持续存在，监管将日益收紧，而AI的战略价值将一路飙升。在这一背景下，选择原地不动是唯一真正的风险。未来属于那些构建它的人——而在人工智能时代，这意味着未来属于那些以主权方式构建它的人。