主權 AI 是什麼？解析自主 AI、台灣模型與全球 AI 競賽的發展趨勢
- marketing639699
- 2025年12月23日
- 讀畢需時 6 分鐘
人工智慧（AI）正迅速成為經濟、軍事與公民生活的基礎性通用技術，這讓許多國家開始主張對 AI 的開發與部署擁有主權控制的必要性。這場全球的 AI 競賽不僅關乎技術速度，更關乎技術自主權的建立。 AI 發展的本質雖需要全球數據、半導體供應鏈和國際標準，但國家必須在接受全球互賴和確保自主 AI 能力之間找到一個微妙的平衡點。
一、 什麼是主權 AI？全球新一波科技裝備競賽
1.主權 AI 的定義是什麼？它與傳統國家主權概念有何不同？
主權 AI 不應被視為一種固定、二元的狀態，而是一個動態的連續體 ，強調在當今相互連結的世界中管理戰略依賴 。由於 AI 價值鏈在全球範圍內相互聯結，沒有任何單一國家可以達成完全的 AI 技術自主權 。因此，主權 AI 追求的是網絡自主權 (Networked Autonomy) ，即選擇性地參與國際合作、開源協作和跨國監管協議，同時對關鍵 AI 組件行使控制權 。此外，主權 AI 還涉及控制主導性敘事和意識形態 。即使模型是在國內開發，但若其訓練數據反映了其他國家的價值觀和規範，其主權也會受到影響 。（Shalabh Kumar Singh,2025）
2. 發展主權 AI 的主要目標，是與 AI 領先國競爭嗎？
對於中等收入國家和全球南方國家來說，發展主權 AI 的目標並不是在通用能力上與最領先的 AI 系統競爭 。關鍵在於建立策略足夠的（Strategically Sufficient）模型 。這些模型雖然可能無法達到前沿 AI 的絕對性能 ，但足以支持國家和機構的關鍵需求，例如教育、法律推理、行政自動化和本地語言對齊 。這類模型設計成可在資源受限的基礎設施上部署、在公共治理框架下可審計，並可適應國家或機構的優先事項 。(Sandra Malagon,2025)
二、 主權 AI 需要什麼核心要素？四大支柱與挑戰
主權 AI 的實施被定義為跨越四個相互依存的支柱，這些也是決策者可以實際著力的槓桿 。
1. 數據/資料主權與算力基礎設施：互補性與效率決定成本
數據（Data）支柱涉及訓練和營運數據集的所有權、治理和管理 。數據主權不僅僅是數據在地化（僅要求數據儲存於國內），它還意味著對數據的收集、儲存和使用的技術堆棧擁有完全的司法管轄和 AI 基礎設施控制 。然而，過於僵硬的數據主權策略，如禁止外國雲服務，可能會阻礙創新並帶來經濟成本 。
算力基礎設施（Compute Infrastructure）支柱則包括晶片、伺服器和主權雲基礎設施 。由於大多數先進的 AI 晶片由美國公司設計，在台灣和韓國製造，使 AI 主權容易受到全球供應鏈中斷的影響 。在成本考量上，硬體效率是關鍵的決定因素 。論文舉例，使用 A100 等較舊的 GPU，由於其效率較低，需要更多的設備來達到訓練目標，導致總成本增加到 1900 萬至 3200 萬美元；而使用 H100 等高效能加速器，總成本則控制在 800 萬至 1400 萬美元之間 。這表明硬體效率而非能源定價，才是決定財政可行性的主要因素。
2. 模型自主性與規範對齊：持續治理的挑戰
模型自主性（Model Autonomy）支柱指的是對大型語言模型和基礎模型的控制權 。即使模型最初是主權的，但持續的更新、來自用戶反饋的強化學習 (RLHF) 以及與外部服務的整合，可能逐步引入外國依賴性 。因此，ModelOps（模型生命週期管理）是持續保持控制的關鍵，需要制度化的能力來審計和適應模型的行為 。
規範對齊（Normative Alignment）支柱，則要求在 AI 系統中嵌入本地語言、價值觀和文化優先事項 。
三、 全球國家發展主權 AI 的範例與策略
1.不同國家如何實施主權 AI 策略？
全球國家正採取不同的路徑來實施 主權 AI 策略。以墨西哥和巴西為例，研究指出訓練一個策略足夠的 大型語言模型 是技術上和財政上可行的 。他們可以透過政策槓桿延長訓練時程（例如從 90 天延長到 150 天），來減輕對最先進硬體的依賴，並維持在基礎設施和預算限制內 。(Sandra Malagon,2025)
沙烏地阿拉伯和阿拉伯聯合大公國則採取了國家主導的高權重路徑 。他們在阿拉伯優先模型和主權雲上進行了大規模公共投資 ，策略上是確保本地數據和治理控制 ，並以有護欄的管理互賴方式與全球合作（例如 G42 與微軟的合作）。這類策略旨在確保服務能與當地的人口語言和文化保持一致 。
印度則採取了管理互賴的混合路徑，旨在通過 IndiaAI Mission 等計劃，在數據和運算（如 AIRAWAT 超級電腦）方面建立主權立足點 。但印度面臨的挑戰是整合：數據集（如 Bhashini 的多語言數據）和運算資源的投資尚未緊密耦合 ，這有可能導致資源閒置 。因此，印度的策略重點是配對數據與運算，並通過 ModelOps 強化模型生命週期的治理 。（Shalabh Kumar Singh,2025）
2.台灣如何透過「算力主權」與公私協力，邁向主權 AI 新紀元？
台灣的主權 AI 策略則聚焦於將「算力」視為國家主權的基石。在 2025 年 10 月的雙十演說中，總統明確宣示「台灣要成為全球前五大算力中心，打造屬於自己的主權 AI」，將算力與能源、晶片並列為主權支柱。此願景呼應了行政院投入超過新台幣 1,900 億元的「AI 新十大建設」藍圖，其中將主權 AI 及算力建設列為核心戰略。
台灣的策略基於 NVIDIA 所揭示的「資料、模型、算力、框架」四大支柱，並體認到全球算力版圖已從十年前的公部門主導，轉向今日的民間企業主導。因此，台灣政府正透過「政策導引 x 金融支持」的雙重推進策略，鼓勵民間投資營運 AI 基礎設施：
政策引導與稅務減免： 透過修訂《產業創新條例》，將 AI 相關硬體和服務納入可抵減項目，並將 AI 資料中心納入《重大公共建設審議原則》及《促進民間參與公共建設法》（促參法）範圍，享有稅務減免及關稅優惠。
金融支持與引流： 修訂《保險業資金辦理專案運用公共及社會福利事業投資管理辦法》，開放壽險與產險資金投資 AI 算力設施，將此類投資列為低風險系數資產（1.28%），預估首波可導入超過 100 億元保險業長期資金。
這些政策配套將民間算力投資的回收期大幅縮短，倍增預期收益，藉此吸引民間企業投入 AI 基建。透過公私協力（PPP） 機制，例如在台南沙崙發展 AI 產業專區並規劃興建算力中心，政府可簽訂長期算力採購契約（如 BOO 機制），保障民間收益並降低風險，共同成就台灣的算力主權。（CIO Taiwan報導,2025）
落實繁體中文 AI 實戰應用，成就國家自主 AI 能力
APMIC 的 ACE 系列，正是台灣主權 AI 模型的實際案例。這套模型由 APMIC 菁英 AI 模型團隊基於 PrivModel 微調與蒸餾解決方案精心打造，專注於高精度繁體中文推理及產業特化應用。ACE 系列模型不僅涵蓋了「數理邏輯、日常推理、工具指令」等關鍵的繁中資料集，更深度結合了豐富的台灣文化、台灣用語、產業知識，從而形成了高精度、可立即落地的繁中特化模型。
更重要的是，APMIC 的繁體中文 AI 模型，是全台第一批通過政府 AI 評測機構（人工智慧評測中心 AIEC）語言模型可信任測試的產品。這意味著各級政府單位與法人在導入時，ACE 系列具備了最高標準的安全、可控與合規保障。這套模型確保了企業能夠在本地數據上運行，並實現對模型行為的實質控制，真正建立起自主 AI 的核心能力。
留言