报告概述
本报告聚焦亚太地区“主权人工智能”这一前沿议题，系统分析了各国在人工智能领域追求自主权与战略控制力的动因、路径与挑战。报告覆盖亚太主要经济体，包括中国、印度、日本、韩国、新加坡、澳大利亚、印度尼西亚、越南等，从经济、安全、文化、信任等维度剖析主权人工智能的驱动力。采用八大政策支柱框架（战略、治理、计算、能源与水资源、数据集与模型、劳动力、生态系统、全球合作）作为分析工具，探讨各经济体的务实选择。报告旨在帮助政策制定者与企业决策者理解在互联互通的世界中如何平衡本土能力建设与国际合作，避免数字孤立，提升战略韧性。
报告的核心结论
主权人工智能的核心是自主权，而非全栈自给自足。
报告指出，全栈式人工智能主权对大多数经济体而言不切实际，受制于资本、技术、人才和资源。务实的选择是采取混合策略，在关键能力上自主可控，同时与可信赖伙伴合作，从而在控制权、成本与创新速度之间取得平衡。
亚太经济体根据自身条件采用不同主权人工智能路径。
中国和印度追求全栈式控制，新加坡、澳大利亚等采取选择性主权策略，日本、韩国在半导体等战略领域重点投入，而新兴经济体优先发展数据治理和技能基础。这种多样化反映了经济规模、战略优先事项和国内能力的差异。
八大政策支柱是推动主权人工智能成功的系统性框架。
报告提出战略、治理、计算、能源与水资源、数据集与模型、劳动力、生态系统和全球合作八大支柱。各国需在每根支柱中做出权衡，例如在计算投资中兼顾成本与韧性，在人才培养中兼顾短期培训与长期教育改革。
人才和政策生态比单纯技术投入更能决定主权人工智能成败。
报告强调，培养本土AI人才队伍、建立开放数据集、推动公共部门采用和监管沙盒等举措，能够加速创新和商业化。缺少人才和市场激励的投资难以转化为持续能力，因此生态系统建设至关重要。
主权人工智能不等于数字孤立，国际合作是关键。
报告认为，在维护数据主权的前提下，通过多边和双边合作（如联合研发、数据大使馆、区域平台）可降低风险、扩大规模。孤立主义将削弱创新和适应能力，而基于信任的伙伴关系能增强韧性和互操作性。
报告回答的关键问题
什么是主权人工智能？
主权人工智能是指国家或社区独立开发、部署、管理和控制人工智能系统及其数据、基础设施、算法的能力。其核心是自主权，包括数据主权、治理权、所有权和基础设施控制权，目的是减少对外部供应商的依赖，确保人工智能符合本地法律、价值观和战略利益。
亚太地区各国如何推进主权人工智能？
亚太地区各国根据自身条件采取不同策略：中国和印度追求全栈式控制，新加坡、新西兰等采取选择性主权策略，日本、韩国在半导体等关键领域重点投资，而印度尼西亚、越南等新兴经济体优先发展数据治理和技能培训。大多数国家趋向混合模式，在本土能力建设与国际合作间平衡。
发展主权人工智能面临哪些主要挑战？
主要挑战包括：高昂的计算基础设施成本，能源和水资源可持续性问题，本土人才短缺，高质量本地数据集不足，以及供应链依赖风险。对于中小经济体，全栈式自给自足不现实，需要在控制权、成本和创新速度之间做出务实取舍。
主权人工智能与数字孤立有何区别？
主权人工智能强调自主权和韧性，但报告明确反对数字孤立。它主张通过可信赖的合作伙伴关系、共享标准、区域合作（如APEC、ASEAN）和联合研发来增强能力，同时维护数据主权。数字孤立会损害创新和市场准入，而主权人工智能旨在以自身条件参与全球人工智能生态。
如何评估一个国家的主权人工智能成熟度？
报告提出的八大政策支柱可作评估框架：战略清晰度、治理与伦理框架、计算基础设施韧性、能源与水资源保障、数据集与模型丰富度、劳动力技能水平、生态系统活跃度、全球合作深度。各国可通过追踪采用率、专利、人才储备、模型部署等指标衡量进展。
报告中的代表性数据
2024年美国私营领域AI投资额
2024年，根据斯坦福大学2025年人工智能指数报告，2024年美国私营领域AI投资额达1091亿美元，远超中国的93亿美元、韩国的13亿美元、印度的12亿美元和日本的9亿美元。
全球数据中心用电量预测
2030年，德勤分析指出，2023年全球数据中心用电量超过380太瓦时，预计到2030年将增长近三倍至约1000太瓦时，约占全球电力消耗的3%。国际能源署预计到2026年数据中心、AI和加密货币用电量可能翻番。
全球AI需求取水量预测
2027年，2023年研究估计，到2027年全球AI需求可能导致高达66亿立方米的取水量，大约相当于英国年取水量的半数，凸显冷却系统对水资源的压力。
以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。
完整报告包含什么
- 主权人工智能的定义、关键方面（数据主权、计算基础设施、模型与算法、治理等）及历史起源，帮助读者建立基本概念。
- 亚太地区各经济体（中国、印度、日本、韩国、新加坡、澳大利亚、印度尼西亚、越南等）的主权人工智能现状与具体举措分析。
- 八大政策支柱的详细阐述与关键举措建议，涵盖战略制定、治理框架、计算基础设施、能源与水资源、数据集与模型、劳动力、生态系统、全球合作。
- 主权人工智能与不断变化的世界秩序的关系，包括地缘政治、供应链风险、芯片战争等背景分析。
- 代表性案例分析，如东南亚语言模型SEA-LION、马来西亚ILMU、印度AVOSh平台、日本GENIACC挑战赛、沙特阿拉伯数据大使馆等。
- 主权人工智能的驱动力分析，包括经济增长、数据安全、文化完整性、战略韧性、公众信任和地缘政治实力。
- 政策取舍与务实解决方案的讨论，帮助决策者理解在成本、能力与创新速度之间的权衡。
- 亚太地区人才发展具体目标和项目，如越南培养5万AI工程师、台湾培养20万AI专业人才等详细计划。
- 能源与水资源可持续性数据、图表及环境足迹分析，含德勤《驱动人工智能》报告关联内容。
- 致谢、联系人信息及德勤简介。
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