文／鄭宜芬
[ 加入 CIO Taiwan 官方 LINE與 Facebook，與全球 CIO 同步獲取精華見解 ]
在地緣政治局勢、監管與安全相關壓力下，促使各國政府加大專用AI基礎結構投資力度。商業與技術洞察公司 Gartner 預測，2027 年有 35% 國家鎖定於特定情境資料專用區域化人工智慧（AI）平台，平台鎖定率預計從 5% 升至 35%。
Gartner 研究副總裁 Gaurav Gupta 表示：「追求數位主權的國家加大本土 AI 技術堆疊投資力度，以期找到針對美國封閉式模型、符合當地法規、文化與區域特徵之運算力、資料中心、基礎結構暨模型的替代方案。相對於訓練資料集規模大小，決策者優先考慮信任度與文化契合度，選擇符合本國價值觀、監管體系與使用者預期的 AI 平台。」
基於當地語系的語言模型在情境理解方面具更高價值。在教育、法律合規性與公共服務等領域，地端大型語言模型（LLM）表現優於世界模型，在非英語應用情境中更明顯。
[ 推薦閱讀：國家主權資料的量子生存能力 ]
2029 年各國 GDP 之 1% 用於建設主權 AI
非西方國家與地區客戶因擔憂過度「西方化」影響調整合作方針，主權 AI 或導致減少合作與投入資源冗餘。Gartner 預測，2029 年，專注構建主權 AI 技術堆疊的國家需有至少 1% 的 GDP 用於建設 AI 基礎結構。
主權 AI 是「數位主權」概念其一分支，指國家或組織機構在其地理邊界內掌握 AI 技術獨立開發、部署與應用的能力。
在監管壓力、地緣政治、在地雲端語言模型、國家 AI 任務、企業風險、國家安全等因素驅動下，政府與企業開始增加主權 AI 建設投資，鼓勵相關行業加速創新，力求在 AI 技術堆疊各環節實現自給自足。
「資料中心與 AI 工廠基礎結構奠定主權 AI 與 AI 技術堆疊基礎。未來資料中心與 AI 工廠基礎結構或迎來大規模建設與投資，掌握 AI 技術堆疊的少數企業有望藉此實現兩位數『兆美元』估值。」於此，資訊長（CIO）必須：
- 設計基於協作層的模型中立工作流程，實現跨區域或供應商 LLM 切換。
- 確保 AI 治理、資料駐留與模型調校實踐符合各國法規、文化與語言要求。
- 在目標市場與國家雲端服務提供商、地端 LLM 供應商、AI 主權技術堆疊領導者合作，建立經過核准的合作夥伴名單。
- 密切關注任何可能影響 AI 模型部署與使用者資料處理區域暨方案的相關立法、資料主權規則暨新標準。
[ 推薦閱讀：守護國家數位 DNA 衛福部主權雲戰略佈局與八大方針 ]
(本文授權非營利轉載，請註明出處：CIO Taiwan)
