主權AI是什麼?一文看懂為何重要、有哪些國家布局
主權AI是什麼?一文看懂為何重要、有哪些國家布局
主權AI是什麼?

AI競賽現在不只是各個科技公司間的較勁,從美國、歐洲到亞洲國家的政府現在都開始投資AI基礎設施,試圖建立不仰賴其他國家的「主權AI」(Sovereign AI),而主權AI究竟是什麼,為何成為眾多國家追尋的目標?

主權AI(Sovereign AI)是什麼?它是輝達的成長新動力?

早在去年底,輝達(NVIDA)執行長黃仁勳曾經向媒體表示,世界正在經歷第二波AI浪潮。他認為從科技巨頭到AI新創乃至整個科技業,是第一波浪潮的主要推手;而 推動第二波AI浪潮的,則會是各國政府 ,因為他們開始意識到每個國家地區都需要建立自己的人工智慧,也就是主權AI。

輝達是主權AI的提倡者,黃仁勳曾於世界政府高峰會上呼籲各個國家建立自己的AI主權,強調每個國家需要擁有自己的AI基礎設施,在享受AI發揮經濟潛力的同時,保護自己的文化,「你絕不會允許讓其他人來做」。

黃仁勳
黃仁勳今年2月曾在公開場合呼籲各國投入主權AI,認為各國政府必須將部份數據牢牢掌握在自己手中。
圖/ 蔡仁譯攝影

輝達財務長柯萊特.柯雷斯(Colette Kress)5月財報電話會議時也不諱言, 輝達建立了主權AI業務,預估今年可望從零到帶來近百億美元營收

有趣的是,近期恰好外界開始擔憂企業投入500億美元購買AI晶片,卻只產生30億美元營收的情況下,輝達的成長趨勢能否延續。

延伸閱讀:輝達3大成長隱憂大盤點,GPU盛世盡頭在哪?

主權AI跟數位主權有什麼差別?

那主權AI究竟是什麼?根據外媒《SiliconAngle》的介紹, 主權AI是「數位主權」概念的一個分支 ,因為數位技術對政治、經濟、文化、軍事甚至社會趨勢等領域有著越來越大的影響力,為了保障國家的利益,必須將這類技術掌握在自己手中。

以一介聊天機器人為起點,生成式AI在這些年向人類展現了這項技術的龐大潛力──無論好壞。生成式AI可以幫助上班族免去事務性的龐雜工作、還能撰寫程式、快速生成各種類型的創作內容,但同時也帶來了工作流失、捏造假新聞更容易等問題,還被有心人士用於詐騙等犯罪當中,開始讓各國意識到這項技術必須受到管理,甚至是親自管理。

尤其私人公司看重的往往是市占率與利潤,不會將國家利益放在第一位。在各國政府越來越清楚AI雙面刃的本質後,也開始保護主權、安全、經濟競爭力及社會福祉的前提下,規劃及推動AI的發展策略。

聽起來有些拗口,實務上的目標則簡單明瞭: 在國內開發AI技術,並使用國民的資料、國家語言訓練大型語言模型,打造一個符合國家價值觀的AI模型

為什麼主權AI值得投入?盤點2大影響力

「生成式AI造成的經濟影響讓部分政府感到非常焦慮。」前Google、微軟政策主管,現任職於新美國安全中心的帕伯羅.查維斯(Pablo Chavez)指出,各國政府希望對此擁有更強的影響力與控制力。

不過,主權AI的出現不光是為了掌控、防範AI可能帶來的負面影響,輝達也強調主權AI有著眾多的運用潛力,例如協助保護和重振原住民語言、促進網路安全、促進能源效率甚至應對氣候變遷,加快各個國家永續發展的腳步。

世界經濟論壇在一篇文章中,則將主權AI帶來的影響主要分為 經濟安全 兩方面。

主權AI影響力一:提升經濟、人才,帶動其他依賴高科技產業領域

在經濟方面,生成式AI從自動化各種日常事務、協助疾病檢測到改善詐欺檢測系統等,能夠在眾多產業發揮功用。同時培育國內AI產業也能刺激高科技產業發展,進而振興其他依賴高科技產業的領域。

另外,過程中培育的AI及科技人才會是國家創新生態系統的重要土壤,從而推動科技進步創造國家競爭優勢,在推動經濟發展之餘,還還能國家成為全球數位經濟的領導者。簡單來說,除了看準主權AI帶來的實際用途外,也希望朝這個目標邁進的過程可以培養AI人才及產業發展。

主權AI影響力二:

在安全方面,主權AI本身的目標就是透過發展AI產業,確保國家能夠將關鍵數據、技術、專業知識及基礎設施掌握在手中,減少對外國AI技術的依賴,讓國家能免於各種「斷供」的影響,強化國家在AI領域的自主性。

AI之戰第二波!主權AI競賽開跑,哪些國家在布局?

荷蘭:開發開源大型語言模型GPT-NL,拚當AI領導者

現在越來越多國家開始投入主權AI的行列。荷蘭政府2024年1月發布了生成式AI技術,其中包括開發開源大型語言模型GPT-NL,希望減少對私人企業的依賴,打造符合道德及國家價值的AI助力國家社會發展,並且積極推動歐洲主權AI計畫,希望成為AI領域的領導者。

法國、義大利:打造AI超級電腦,開發本土語言的大型語言模型

《華爾街日報》指出,法國、義大利的電信公司也都在使用輝達晶片打造AI超級電腦,想藉此開發本土語言的大型語言模型。法國總統馬克宏也在上個月表示,掌握AI技術是一項「存亡挑戰」,並呼籲歐盟加大AI投資,不要依賴美國或中國。

NVIDIA
許多國家都開始與輝達合作,希望建立更為自主的主權AI。
圖/ NVIDIA

新加坡:亞洲最積極!國家超級運算中心大升級、打造大型語言模型Sea-Lion

這股浪潮也在亞洲內席捲開來。新加坡便是最積極的國家之一,不光與輝達合作打造大型語言模型Sea-Lion,新加坡的國家超級運算中心使用輝達最新的AI晶片進行升級,新加坡電信公司同樣與輝達合作,將共同建立支援AI的資料中心。

印尼:與輝達合作打造資料中心

印尼同樣透過與輝達的密切合作,想打好建立主權AI的基礎。印尼電信公司Indosat先前就宣布將輝達 Blackwell晶片整合進基礎設施當中,以推動「印尼進入主權AI和科技進步的新時代。」後續也傳出與輝達將斥資2億美元在當地建立新的資料中心。

日本:建立超級電腦、資助AI開發

日本也在今年4月宣布向KDDI在內的5家電信公司投資725億日圓建立超級電腦、資助AI開發,同樣是希望降低對美國技術的依賴。

台灣:國科會推動AI對話引擎TAIDE,針對台灣人量身打造

甚至台灣也有類似主權AI的模型正在發展。國科會推動的TAIDE(Trustworthy AI Dialog Engine,可信任的AI對話引擎)便是台灣文化為基礎,再融入台灣語言、價值觀、習俗等元素打造,能夠理解和回應台灣用戶的需求。

主權AI浪潮興起反應了各國對待AI的態度正在出現變化,這項技術不再只是中美兩大強權的競爭標的,更多國家開始到AI可能將是未來不可或缺的基礎設施。不過也有看法擔心,主權AI的發展可能導致全球數位生態進一步分裂,甚至變成貿易、智慧財產權等各種爭端的導火線。

資料來源:華爾街日報Silicon AngleNvidia

責任編輯:林美欣

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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