随着各国对人工智能的依赖程度日益加深,各国政府必须扪心自问:人工智能究竟有多少是主权财产?
试图控制人工智能的诱惑可能会使其运行速度变慢,在应对突发事件时反应不够敏捷,而且运营成本更高。
更好的策略是检查每个用例中处理的数据的敏感性,并据此应用数据主权。
今年,许多企业和政府机构从最初对人工智能感到惊艳,转变为对其依赖。在此过程中,他们逐渐意识到一个令人担忧的问题:仅仅因为一家供应商更改了合同条款,或者收到外国法院的命令,他们就可能失去对关键基础设施的控制权。
目前,许多机构正在采取行动保障这项技术的安全。主权人工智能是去年1月达沃斯世界经济论坛的焦点议题,此后,世界各国政府纷纷启动了各自的国家人工智能战略、设立了专项基金并建设了数据中心。随着各国政府投入资金,企业也纷纷跟进,一个问题不断浮出水面:企业究竟需要对人工智能拥有多少主权?
我们的答案是:远没有目前非此即彼的框架所暗示的那样重要。一个主要风险是过度应用主权;将所有工作负载都声明为主权关键型,其效果几乎等同于将所有文件都标记为绝密。对所有事物进行保护实际上保护作用微乎其微,而且会降低整体速度并增加成本。主权是一种宝贵的资源。此次构建的赢家将是那些能够将主权精确分配给那些控制权能够改变其实际风险敞口的工作负载的人。
如何定义主权
混乱始于“主权”一词本身。主权没有单一的定义,各国政府追求主权的目的也各不相同——有些是为了…… 安全有些人是为了所有权和价值获取,有些人是为了构建不受供应链中断影响的本地生态系统。一个词包含了所有这些诉求,而代价最高的解读——完全拥有人工智能技术栈,从芯片和数据中心到模型和应用程序——往往会不经意间胜出。
即使目标明确,主权也包含四种不同的控制权:数据和计算资源的物理存储位置(地域控制)、系统运行和安全的管理者(运营控制)、技术栈及其知识产权的所有者(技术控制)以及管辖访问权限的法院(法律控制)。在实践中,这些控制权往往难以区分。例如,一家医院网络可能需要根据国内法律将患者记录保存在境内,同时运行在国外开发和拥有的诊断模型。如果将这四个问题简化为一个简单的“是”或“否”的决定,就会导致过度分类。一旦面临非此即彼的选择,谨慎的机构往往会选择全部。
没有放之四海而皆准的模式。法国的Bleu是一家私营企业,它将运营控制权掌握在法国人手中,而一家全球超大规模云服务商则在双方约定的治理框架下提供底层技术——在法国需求所需的层面上保持自主权,在其他层面则采用全球技术。其他企业则构建全栈:像OVHcloud和Outscale这样的法国供应商,为国防、政府和受监管行业的客户提供端到端的基础设施运营服务,这些客户要求独立于外国技术。两种方案都是合理的;哪种方案更合适取决于具体的工作负载。
无论如何,主权都是有代价的。自主人工智能产品也需要付出代价。 10%至30% 与全球替代方案相比,自主人工智能的迁移通常需要三到四年时间,而且迁移到自主环境的过程也相对缓慢。大多数企业已经将自主人工智能纳入了2026年的发展路线图,但很少有企业制定详细的战略、预算或按敏感度对工作负载进行分类的方法。
独立的代价
我们建议的做法是根据底层数据对每个工作负载进行分类,遵循本地和区域数据分类协议,并据此应用数据主权。默认情况下不采用数据主权,只有当数据敏感度超过预设阈值时才升级。在国家层面,风险更高。对于国防、国家安全和监管严格的行业而言,拥有自主基础设施往往是切实的必要条件——这是摆脱对外国供应商依赖以及承担其带来的“终止开关”风险的代价。
在风险较低的情况下,同样的资金应该与对人才、应用和推广的投资进行权衡。对于大多数工作负载而言,全球平台是更高效的选择,因此它应该是起点。企业在其他方面已经采取了这种做法:约70%的企业表示,他们会更换人工智能供应商。 更优的价格和性能只对少数几种工作负载提出严格的要求,因为在这些工作负载中,供应商更改条款或外国法院命令可能会造成真正的损害,并且要认真保护这些工作负载。
麦肯锡估计,到2030年,主权因素可能会影响高达6000亿美元的人工智能支出。所有这些支出都是为了提升系统的韧性,而韧性源于迁移工作负载或更换供应商的灵活性。能够在压力下灵活应对的机构比坚持拥有整个技术栈的机构更加敏捷。这种灵活性体现在细则条款中:可移植性要求、退出条款和互操作性标准,这些都需要像价格一样经过仔细协商。无法维护、配备人员或升级的基础设施,只会用另一种依赖项取代旧的依赖项。
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展望 2027 年达沃斯世界经济论坛,今年意识到自身依赖性的各国政府和企业现在必须决定要减少多少这种依赖性。
等到主权概念有明确定义才做决定是错误的,因为人工智能供应商随时可能更改条款,外国法院也不会坐等主权定义明确。真正受到保护的机构,将是那些决定哪些特定形式的控制值得付费,而对其他控制形式则予以放任的机构。


