随着人工智能成为国家竞争力和企业增长的新基础设施，AI竞争已从模型能力延伸至算力、数据与治理体系。报告指出，2024年全球近70%的领先AI模型来自美国，约25%来自中国，全球AI核心能力高度集中，引发各国对技术依赖、供应链安全及长期创新能力的重新审视。不过研究认为，并非所有AI业务都必须实现本地主权化，仅约三分之一的AI工作负载需要采用主权AI架构，其余仍可通过全球与本地资源混合部署，实现创新效率与安全之间的平衡。
埃森哲针对28个国家、1928位政府及企业高管的调查显示，61%的受访机构因地缘政治风险上升，更倾向采用具备主权能力的技术方案；73%的企业认为政府将在数字主权建设中发挥关键作用。然而，仅15%的企业已将AI主权提升至CEO或董事会层面管理，而37%的企业仍由数据或AI负责人负责相关决策，说明多数企业尚未将AI主权纳入战略核心，而更多停留在技术治理层面。
数据显示，目前企业建设主权AI的主要驱动力仍偏向风险管理。46%的企业出于法规合规考虑推进主权AI，28%希望掌控关键数据与AI模型，27%关注国家安全及行业监管要求，21%旨在应对地缘政治和供应链风险。相比之下，仅15%的企业将其视为提升客户信任的竞争优势，仅12%的企业关注数据商业化及本地AI生态协同。这意味着大量企业仍将主权AI视作成本中心，而非新的增长引擎，价值创造潜力尚未充分释放。
技术路径方面，全球企业正由单一云服务商转向混合生态。2022年仅24%的企业考虑采用全球与本地供应商混合模式，而2025年这一比例已提升至55%，增长超过两倍。同时，仅依赖全球云厂商的比例由56%下降至27%。研究进一步指出，仅约三分之一AI应用真正需要高等级主权保护，因此未来AI基础设施将形成多云、多模型、本地与全球供应商协同发展的连续体，以兼顾创新速度、成本效率及数据安全。
值得关注的是，企业当前的AI治理仍存在明显短板。60%的机构已对数据实施主权管理，46%覆盖基础设施，35%覆盖安全治理，但真正将主权要求延伸至AI应用的仅32%，覆盖AI模型的仅22%。这意味着最具战略价值的模型层仍暴露于治理盲区。与此同时，报告构建的“主权成熟度指数”显示，航空航天与国防、政府公共部门及医疗健康行业排名领先；区域方面，北欧、德国、瑞士、英国、法国及加拿大处于全球第一梯队，显示高监管行业与成熟经济体正在率先形成完整的主权AI生态体系。
趋势洞察
主权AI正在从传统的数据本地化升级为覆盖模型、算力、治理及产业生态的系统性竞争能力。未来全球AI竞争将不再是单纯的大模型竞赛，而是围绕“数据控制权、算力部署权、模型治理权和产业协同能力”的综合竞争。随着监管持续强化、产业联盟不断扩大以及本地AI生态快速成熟，能够构建开放混合架构、兼顾全球创新与本地主权能力的企业，将率先获得新的市场准入优势、产业话语权及长期增长空间。
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