2025-07-04
人工智慧相關的技術演進相當快速,以驚人速度推動全球經濟、生產與治理模式變革,百工百業,甚至是政府治理體系,無不受到其影響發生轉變。以生成式AI(Generative AI)為例,包括OpenAI的ChatGPT、Google的Gemini、Anthropic 的 Claude 等領先模型,不僅催生全新產業應用,也重新定義數位經濟的競爭態勢。
然而,回顧Stanford AI Index 2024等關鍵報告的說法,頂尖模型成本主要來自於大量的運算資源,也就是所謂的「算力」。除了Stanford之外,包括MIT、WEF、IEEE等研究機構,也提出十分相近的看法,如無法提供足夠的算力資源、建構前瞻性的算力基礎設施,那麼AI的科技創新發展將面臨停滯。綜合上述研究機構的觀點,所謂的「算力」基礎設施,至少涵蓋了:高階晶片、資料中心、通訊網絡、軟體服務等不同層次。其從晶片設計到資料中心營運,再到雲端與軟體服務,整體「AI算力」基礎建設的生態涵蓋多元面向:
• 高階AI運算晶片(AI Chip):以 NVIDIA 的 A100、H100 為代表的 AI 晶片,在全球市場中扮演主導角色。Google 的 TPU、Amazon 的 Inferentia,以及其他國家的晶片研發計畫,均積極發展自有架構,形成多極競爭格局。
• AI資料中心:AI資料中心作為AI算力的核心載體,已成為國際大廠戰略中的關鍵組成。隨著生成式AI、大型語言模型的迅速擴展,對高速運算與資料儲存需求激增,AI資料中心不僅支撐技術創新,更直接關聯產業競爭力與數位主權。
• 網路與邊緣基礎設施:AI算力的部署,與水平算力與儲存資源分享,也有賴穩定、可靠的網路與通訊,除此之外,5G、光纖、衛星通訊與邊緣運算架構,更決定了AI模型的部署效率與用戶體驗,尤其對於低延遲需求的應用更至關重要。
• 雲端平台與軟體服務:AI成為當前雲端運算的重要服務,同樣的,雲端資料中心的維運也需要軟體進行驅動或實現,比如容器化、分散式系統、資料分析與預測、模型管理及合規服務,亦幫助實現靈活、高效與安全的算力調度與管理。
然而,值得留意的是,包括MIT、WEF、IEEE等研究機構,在探討AI算力基礎設施的同時,也提到AI算力需求的劇增,也同樣會帶來新的能源需求,因此,如何兼顧永續發展,也同樣是打造AI算力生態系必須面對的課題。
地緣政治之下的算力競賽:國家AI算力基礎建設已成為競賽的根本
回到「AI算力」基礎建設的議論之上,全球主要經濟體,紛紛提出國家自建AI算力與資料中心的宣示,議題藉此來強化本土科技基礎與數位主權。
歐盟委員會2025年4月提出「歐洲AI大陸行動計畫」(AI Continent Action Plan),該計畫首要的行動方案,就是在歐盟境內建構大規模AI數據運算基礎設施,並提出AI工廠網絡(Network of AI Factories)的行動方案,意圖藉此來提高歐盟所能夠自我生產的AI算力來訓練、開發更為複雜與高階的模型。
日本也積極藉由政策資源來推動本國的AI算力基礎設施。值得留意的是,日本進入到2020年之後,日本政府積極與國際AI大廠合作推動日本AI算力的建置,比如在2024年的NVIDIA AI日本高峰會上,NVIDIA就攜手軟銀在日本打造AI超級電腦,以因應更密集的運算需求,促進製造業與政府系統的智慧化應用。韓國亦不落人後,在2025年2月宣布將大量採購GPU,以提高國家的AI運算能力,並且預計在2027 年啟動新的國家AI運算中心,韓國除政府推動的層次之外,企業間在AI算力合作也相當頻繁,2025年6月SK與Amazon旗下的雲端服務AWS共同宣布,將於蔚山啟動AI專用資料中心建設計畫,甚至是超越本國國境,2025年6月Naver攜NVIDIA宣布將協助摩洛哥打造主權AI資料中心,進一步掌握「主權AI資料中心」潛在的全球市場需求。
彙整上述歐盟、日本、韓國對於「AI算力」與「主權AI資料中心」戰略,可以發現這些國家的共同選擇有二:首先,強調本國必須擁有獨立、自主、足夠以及安全的AI算力資源。其次,AI算力不只是一種商業發展的思考,它被視為一種國家策略投資。這些都再次反映出「算力即主權」的全球趨勢,透過本土化AI資料中心與運算基礎建設,確保AI應用的國家主控權,增加國家在算力上的韌性。
細部觀察,歐盟、日本、韓國對於「AI算力」國家戰略,建置國家級AI算力的戰略之下,也融入了「主權AI」(Sovereign AI)的思考,也意味著一種融合了國家主權概念的新治理框架的成形,「主權AI」不僅關乎建置技術能力,更涉及資料治理、數位信任、模型開發、自主部署與社會價值的全面主張。
比如歐盟是推動「主權AI」最具代表性的區域,歐盟通過《人工智慧法案》(AI Act)對高風險AI應用進行嚴格管制,強調資料合法性、模型透明度及人權保障。同時,歐盟也積極推動Gaia-X計畫,建構可信賴的歐洲本地資料與算力平台之外,也積極維護歐盟的數位主權、塑造創新數位的生態體系,尤其是在公共服務、公衛與醫療、科技研發等具有高度機敏性數據的應用領域中,更加關注資料安全與治理的重要性。
藉由歐盟的經驗來看,我們可以發現到「資料治理」是「主權AI」的核心,而這樣的思考也必須納入在「AI算力」國家戰略之中。這是因為數據、資料不只是模型訓練的燃料,更是政治、隱私與倫理的爭議焦點。舉例來說,生成式AI的開源模型,雖然降低了技術門檻,卻也帶來資安漏洞與責任歸屬的挑戰,因此,如何以數位信任價值作為基礎,建立可控、透明且合規的資料治理,是維護AI生態穩定與安全的基石。
同時,「主權AI」與「數位信任」密不可分,參考新加坡國立大學可信的網際網路與社群中心(NUS Centre for Trusted Internet and Community)的分類,數位信任除了資安技術與機制層次上的信任之外,也包含社會關係性的信任,因此,公民對AI系統的信任,同樣發揮了相當關鍵的作用,如何協同公、私部門與公民社群共同制定的規範及制度,確保各類型AI的應用(如演算法的設計、可解釋的模型以及安全的資料應用)符合公平性與公共利益的原則,AI信任問題,也同樣需要關注。
AI正成為引領全球創新與國力競爭的競逐,從高階晶片、資料中心、通訊網路到雲端與軟體服務所構成的AI算力生態系,已成為國家實力的關鍵象徵。AI開發與應用的關鍵,不再只是演算法的創新,而是背後所依賴的大規模算力支援。AI算力的強弱,深刻影響到數位經濟、社會治理與國家安全。尤其在地緣政治加劇的當下,多國相繼建構本土AI運算中心,強化主權AI,凸顯「算力即主權」已是重要發展趨勢。
在這樣的國際架構下,AI不僅是技術競賽,更涉及治理與信任問題,資料治理也成為國家推動AI發展不可或缺的要件。沒有合法合規的資料治理制度、沒有可信任的AI應用,就無法建構穩定、安全且具韌性的AI發展體系。因此,國家的AI戰略不能僅著眼於建設硬體設施,更應系統性地整合資料治理、數位信任,才能真正讓算力成為推動整體國力的引擎。
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