Gartner預測，到2027年，35%的國家將被鎖定在區域專屬AI平臺上

　　商業與技術洞察公司Gartner預測，到2027年，35%的國家將被鎖定在使用專屬情境數據的區域專屬人工智能(AI)平臺上，并且平臺鎖定率將從5%攀升至35%。

　　Gartner研究副總裁Gaurav Gupta表示：“追求數字主權的國家正在加大對本土AI技術棧的投入，以期能夠找到替代美國封閉模型的方案，包括符合當地法律、文化和區域特征的算力、數據中心、基礎設施及模型。信任度與文化契合度正成為關鍵因素。決策者會優先選擇符合本土價值觀、監管框架及用戶預期的AI平臺，而不是訓練數據集規模最大的平臺。”

　　本地化模型在情境理解方面具備更高價值。在教育、法律合規及公共服務等領域，區域性大語言模型(LLM)的表現優于全球模型，尤其在非英語語言場景中更為明顯。

　　到2029年，各國需要將GDP的1%用于AI主權建設

　　隨著非西方國家和地區的客戶因對過度“西方化”影響的擔憂而調整合作策略，AI主權將導致合作減少，并加劇資源重復投入。因此，Gartner預測，到2029年，致力于構建主權AI技術棧的國家，需將至少1%的GDP用于AI基礎設施建設。

　　AI主權指國家或組織機構在其地理邊界內獨立掌控AI開發、部署及應用的能力。

　　在監管壓力、地緣政治因素、云本地化、國家AI任務、企業風險及國家安全等因素的共同推動下，政府與企業正在增加主權AI建設的投入。同時，對在AI技術競賽中落后的擔憂，也將促使國家及企業加速創新并加大投資，力求在AI技術棧各環節實現自給自足。

　　Gupta表示：“數據中心與AI工廠基礎設施構成了支撐AI主權的AI技術棧核心底座。因此，未來數據中心與AI工廠基礎設施將迎來爆發性建設與投資，推動少數掌控AI技術棧的企業實現兩位數的‘萬億美元’估值。”

　　基于此，首席信息官(CIO)必須：

　　設計基于編排層的模型中立工作流，實現跨區域、跨供應商的LLM切換。

　　確保AI治理、數據駐留及模型調優實踐符合各國特定的法律、文化和語言要求。

　　在重點市場建立與國家云提供商、區域LLM供應商及主權AI技術棧領導者的合作關系，并建立經過審核的合作伙伴名單。

　　密切關注可能影響AI模型部署與用戶數據處理地點和方式的AI立法、數據主權規則及新標準。