在《2026年預測：AI主權》中，商業(yè)和技術洞察公司Gartner預測，到2027年，35%的國家將被鎖定在使用專有情境數(shù)據(jù)的區(qū)域特定AI平臺上。而當前鎖定率僅為5%。

Gartner副總裁分析師Gaurav Gupta表示："具有數(shù)字主權目標的國家正在增加對國內AI技術棧的投資，以尋找美國封閉式模式的替代方案，包括算力、數(shù)據(jù)中心、基礎設施以及符合當?shù)胤伞⑽幕蛥^(qū)域的模型。信任和文化契合度正成為關鍵標準。決策者優(yōu)先考慮與本地價值觀、監(jiān)管框架和用戶期望相一致的AI平臺，而非那些擁有最大訓練數(shù)據(jù)集的平臺。"

本地化模型的優(yōu)勢

特別是在非英語語言領域，本地化模型提供更多的情境價值；區(qū)域大語言模型在教育、法律合規(guī)和公共服務等應用中優(yōu)于全球模型。

國家AI主權投資需求

隨著客戶因擔心過度受跨區(qū)域服務商的影響而改變立場，AI主權將導致全球合作減少和任務重復。鑒于此，Gartner預測，建立主權AI技術棧的國家到2029年將需要在AI基礎設施上投入至少GDP的1%。

AI主權是指一個國家或組織獨立控制與其地理邊界相關的AI能力，包含如何開發(fā)、部署和使用。

監(jiān)管壓力、地緣政治、云本地化、國家AI使命、企業(yè)風險和國家安全擔憂正在推動政府和企業(yè)加速對主權AI的投資。對在AI技術競賽中落后的恐懼也將推動國家和公司快速創(chuàng)新并投資，試圖在AI技術棧的各個方面實現(xiàn)自給自足。

Gupta表示："數(shù)據(jù)中心和AI工廠基礎設施構成了AI技術棧的關鍵骨干，實現(xiàn)了AI主權。因此，數(shù)據(jù)中心和AI工廠基礎設施將迎來爆發(fā)式建設和投資，推動控制AI技術棧的少數(shù)公司實現(xiàn)兩位數(shù)的萬億美元估值。"

CIO的關鍵行動

鑒于此，CIO必須：

設計模型無關工作流：使用編排層，實現(xiàn)跨區(qū)域和不同供應商之間的LLM 切換；

確保AI治理：確保數(shù)據(jù)駐留和模型調優(yōu)實踐能夠滿足特定國家的法律、文化和語言要求；

建立合作伙伴關系：與國家云提供商、區(qū)域 LLM 供應商和主權 AI 技術棧領域的領導者建立關系，并建立經過審查的合作伙伴名單；

監(jiān)控法規(guī)變化：關注 AI 立法、數(shù)據(jù)主權規(guī)則和新興標準，這些可能影響他們在何處以及如何部署 AI 模型和處理用戶數(shù)據(jù)。