文／蔡孟凌（睿科金融科技有限公司創辦人兼執行長）
2026 年，企業對 AI 的焦慮已經不是「要不要導入」，而是「還剩下多少控制權」。當 LLM 深入決策核心，DeAI 不再是技術革命，而是一套關於「主權底氣」的應急工具組。
誰掌握了模型，誰就掌握了真相？
2026 年，企業對 AI 的焦慮已經不是「要不要導入」，而是「還剩下多少控制權」。
過去兩年，多數人關注焦點在效能與擴張。但當 LLM 深入財務與風控決策，本質問題就會浮現：那些承載產業機密的系統，究竟掌握在誰手上？如果你核心模型完全依賴雲端 API，一旦供應商策略調整或地緣政治導致限制，你將發現這個「數位大腦」其實並不完全屬於你。這正是我們面臨的數據主權流失困境。
算力韌性：數據實證下的「主權底氣」
為了解決這樣的困境，有人提出「去中心化 AI（DeAI）」的概念。這是一種將 AI 的訓練、運行與治理分散在多方參與者網路中（如區塊鏈），不再依賴單一中心化機構的模式。其核心優勢在於提升數據隱私、防止壟斷、並提高系統透明度。其概念核心為透過密碼學與智慧合約，讓全球用戶能協作貢獻計算能力與數據，並共享收益，實現 AI 的民主化與抗審查。不管是醫療、金融、反詐等產業都可以有 DeAI 應用的可能性。
然而 DeAI 在現階段仍不成熟，許多都還是在概念化驗證和測試的階段。除了需要建構必要的基礎設施、需與各節點間協調需求外，分散式推理仍面臨高延遲與計算資源調度的挑戰，若將其描述為立刻全面取代雲端的解方，那可能是過於樂觀的想法。
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不過從許多產業發展上，我們仍可見 DeAI 的可行性與未來，尤其在面對「風險對沖」的問題上，例如數位斷鏈、隱私洩漏、API 成本波動等。Intel 在 Decentralizing Generative AI (GenAI) Inference On Device 白皮書中指出，將推理移向數據源頭（On-device）能顯著改善隱私、成本與延遲。實測顯示（如 Lunar Lake 平台），在執行 Llama 3.2 等輕量化模型（如 1B 或 3B 參數規模）時，已能達到每秒 20-30 個標記（TPS）的效能。
這種透過內建 CPU-GPU-NPU 加速的本機推理，代表企業可以利用既有的硬體資產來實現 AI 競爭力，而不必持續支付昂貴且波動的雲端訂閱費。這種「算力韌性」讓企業可以重新思考：當雲端服務因政策因素中斷或網路頻寬不穩時，我們是否擁有足夠的本地推理能力作為備援？
從「信任供應商」轉向「驗證演算法」
然而，解決了算力，還有信任的問題待解。目前的 AI 像是一個無法監控的黑盒：當它參與金融借貸或法規判斷等高價值決策時，我們無法確認這顆大腦的數據源頭是否被刻意汙染過，更難以驗證眼前的推理結果，是否真的出自那個經過合規審計的模型版本。治理的終點不是效能，而是可追溯的真實性。
IEEE Xplore (2025) 研究提到的 ZK-ML（零知識機器學習）概念，在此可提供關鍵互補。Intel 在白皮書中提出了「私有數據隔離區（Private data enclaves）」來保護主權數據情報，讓敏感資料留在設備端處理。而 ZK-ML 則能進一步產出加密證明，確保在不洩露私有參數的前提下，向監管機構證明推理結果的正確性。
這是一種思維轉變：治理不再建立在單純「信任」之上，而是過渡到「驗證」。
代理人時代的資安新邊界
2026 年真正讓人不安的，其實不是模型本身，而是 AI 開始擁有「行動權」。
目前 Agentic AI（代理式 AI）已能自主調度資源、執行交易。當 AI 代理因為提示詞注入（Prompt Injection）而誤判指令，將資金撥往非法錢包時，傳統資安設備往往無法識別異常，因為所有指令在表面上都合乎規範。因此，現在遇到的風險不在於駭客突破防火牆，而在於 AI 在合法邏輯中被誤導。
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因此，治理重點必須延伸至「決策責任鏈」。關鍵交易是否應透過多方運算（MPC）避免單一 AI 代理完成決策？企業若無法證明決策過程可追蹤、可驗證，當法律責任開始追溯時，風險將直接反映在財務與聲譽上。
數位主權不再是抽象概念
我不認為 DeAI 是一種技術革命，它反而更像是應該握在手裡的一套應急工具組。它分散了算力風險，給了我們追蹤決策的證據。雖然這套體系要到全面成熟可能還得等個三、五年，但數位主權的危機現在就擺在桌上。
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所謂主權，其實就是一種「底氣」：是當你想換掉供應商時，沒人能用模型鎖死你；是當 AI 判斷出錯時，你有密碼學證據去追究責任，而不是只能跟雲端巨頭互踢皮球。
別讓企業的大腦長在別人的雲端。DeAI 還在長大，但我們對主權的重新思考，一刻都不能再等了。
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