隨著企業 AI 成功的關鍵因素之一，數據和模型的主權越來越成為決定性因素，並且成為打造安全自主系統的先決條件。當生成式 AI 首次從研究實驗室進入現實商業應用時，企業達成了一項默契協議：「現在獲得能力，稍後再獲得控制權。」將您的專有數據輸入第三方 AI 模型中，您將獲得強大的結果。但您的數據經過您不擁有的系統，受制於您無法設定的治理。您所依賴的保護措施，其耐久性僅限於提供商的下一次政策更新。
如今，生成式 AI 已在日常商業運營中確立，並且高度複雜的新型自主 AI 系統日新月異，企業正在重新評估這項交易的條款。EDB 首席執行官 Kevin Dallas 表示：「數據實際上是一種新貨幣；對許多公司來説，它是知識產權。」這反映了客户們的持續焦慮。「主要的擔憂是，如果您正在部署一個融合 AI 的應用程序，而該應用程序使用的是基於雲的語言模型，您是否正在失去您的知識產權？
您是否正在失去競爭地位？」這個問題現在促進了一場運動，旨在重新獲回迅速成為核心商業基礎設施一部分的數據和 AI 系統。據 Dallas 引述內部 EDB 數據，AI 和數據主權，即打破對集中提供商的依賴，並建立對模型和數據資產的真正控制，已成為許多公司的緊迫優先事項：「70% 的全球高管認為，他們需要一個主權數據和 AI 平台才能成功。」AI 主權的理念正成為全球政策對話的焦點。
NVIDIA 首席執行官 Jensen Huang 最近在 2026 年 1 月的達沃斯世界經濟論壇年會上談到了這種變革的必要性：「我真的相信，每個國家都應該參與建設 AI 基礎設施，建立自己的 AI，利用您的基本自然資源——也就是您的語言和文化——發展您的 AI，持續完善它，讓您的國家智能成為您的生態系統的一部分。」本報告探討了企業在快速採用 AI 的時代如何追求對其模型和數據資產的主權。
根據 EDB 對超過 2,050 名高級高管進行的調查及一系列與行業專家的訪談，研究確認企業層面的主權運動已經在穩步推進。這些內容由 MIT Technology Review 的 Insights 部門製作，並非由 MIT Technology Review 的編輯團隊撰寫。研究、設計和撰寫均由人類撰稿人、編輯、分析師和插畫師完成，包括調查問卷的撰寫和數據的收集。
可能使用的 AI 工具僅限於經過人類審核的二次生產過程。與 OpenAI 首席科學家 Jakub Pachocki 的獨家對話，探討他們公司的新挑戰和 AI 的未來。根據斯坦福大學的 2026 年 AI 指數，AI 正在快速發展，我們正在努力跟上。Musk 保持冷靜，而 OpenAI 的律師則以尖鋭的問題逼問他關於起訴該公司的動機。MIT Technology Review 對 2026 年 AI 中的 10 種技術、新興趨勢、大膽想法和強大運動的權威概述。
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