商傳媒｜責任編輯／綜合外電報導
隨著人工智慧（AI）技術日益普及，企業正重新思考如何掌握其AI策略，以確保數據安全與營運彈性。有別於傳統「全開放」或「完全地端部署」的單一模式，業界逐漸傾向一種「混合式AI主權」（hybrid AI sovereignty）策略，意即企業在維持自主控制的同時，也能彈性運用外部供應商服務。
「AI主權」指的是企業對其人工智慧基礎設施、資料及模型擁有掌控權的能力。然而，要實現全面性的AI主權極其複雜，美國企業軟體公司 BlackLine 資訊長 Jill Knesek 便指出，許多方面幾乎不可能由單一企業完全掌握。因此，企業正朝「混合式AI架構」邁進，這是一種企業在維持一定自主控制的同時，也能彈性運用外部供應商服務的策略，而非全然的「全境封鎖」。
數據與模型控制成核心
確保數據主權是企業AI策略的關鍵環節。數據主權不僅關乎資料的存放地點，更重要的是誰擁有資料的控制權，包括適用法規與存取權限。美國 1mind AI, Inc.（Clari/Salesloft）的資訊長 Peter Liebert 表示，該公司對所有AI供應商都採行「零資料保留政策」，核心理念是不允許任何公司或客戶資料用於AI模型的訓練，以維護其數據主權。
除了數據，模型控制也日益被視為AI主權的重要區別點，特別是為應對供應商變動與政府干預。目前AI模型的「可攜性」普遍偏低，企業難以將在某供應商模型上建立的資料與AI代理程式，輕鬆轉移至其他供應商。為此，許多企業正採用「模型冗餘架構」（model-redundant architecture），這種架構不依賴單一供應商或模型，能快速更換或切換模型，從而增加企業的議價能力。
自建與外購的策略平衡
在AI主權的實踐中，「自建」（build）與「外購」（buy）的權衡是一大重點。企業需決定哪些領域值得內部投入資源以實現最佳控制，而哪些領域可接受第三方或開源產品。據研究公司 Omdia 在 2025 年 11 月發布的報告指出，平均有 54% 的受訪企業使用 2 到 3 家模型供應商，更有 44% 企業使用 3 到 5 種生成式AI模型。這顯示多供應商策略已成為主流，平衡了最新技術取得與避免廠商鎖定之間的考量。
法規遵循更是驅動AI主權討論的主要因素。各國政府日益要求AI操作相關數據須儲存於本地，導致地緣政治緊張。美國企業軟體公司 BlackLine 透過採行「最高標準原則」來應對法規，選擇遵循最嚴格且全面的法規標準，例如國際人工智慧管理系統標準 ISO/IEC 42001。BlackLine 資訊長 Jill Knesek 認為，ISO/IEC 42001 作為國際標準，能有效地應對全球大多數法規要求，為企業建立穩固的AI治理基礎。
