预计到2027年35%国家将采用独立“主权AI”…AI基础设施需投入GDP的1%

提供可行客观见解的高德纳公司预测，到2027年全球将有35%的国家转向使用独立上下文数据的“主权AI”。这一AI平台转换率是目前约5%水平的七倍。

高德纳副总裁分析师高拉夫·古普塔解释道：“重视数字主权的国家正在寻求封闭式美国中心AI模型的替代方案。为此，它们正在扩大对涵盖计算能力、数据中心、云基础设施以及AI模型的本国中心主权AI堆栈的投资。”

他进一步指出：“AI平台的选择标准也在发生变化。决策者优先考虑的，不再是拥有最庞大训练数据的全球模型，而是更倾向于符合本国法律、法规、文化及用户期望的AI平台。”

区域专业化AI模型提供更高情境价值

研究表明，区域专业化AI模型能提供更高的情境价值。特别是在非英语环境中，教育、法规遵从、公共服务等领域，基于区域的大型语言模型表现优于全球模型。

确保主权AI需在2029年前投入至少GDP的1%

随着减少对西方中心技术生态系统依赖的趋势扩大，主权AI战略可能导致国家间合作减少和重复投资增加的结构性变化。因此，高德纳预测，构建主权AI堆栈的国家到2029年需在AI基础设施上投入至少GDP的1%。

主权AI是指国家或组织在其法律、法规和地理边界内独立控制AI开发、部署和运营方式的能力。

监管强化、地缘政治紧张、云服务本地化要求、国家AI战略、企业风险以及国家安全问题等因素交织，促使政府和企业都在迅速扩大对主权AI的投资。尤其是在AI技术竞争中可能落后的危机感，正加速以AI堆栈全面自立为目标的创新与投资。

古普塔分析师展望道：“数据中心和AI工厂基础设施是主权AI的核心基础。未来该领域的投资全面展开后，控制AI堆栈的部分企业有可能实现两位数增长并达成数万亿美元的企业价值。”

对此，首席信息官应制定以下主要应对策略：利用可实现跨区域、跨供应商大型语言模型转换的编排层，设计自由的工作流程；确保建立符合各国法律、法规、文化和语言要求的AI治理、数据驻留及模型调优体系；与市场内的云供应商、大型语言模型供应商及主权AI堆栈领先企业建立合作关系，获取经验证的合作伙伴；密切关注AI相关法律、法规、数据主权政策及新标准，并主动将其融入AI模型部署与数据处理策略中。

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