記者劉品萱／馬來西亞綜合外電報導 — 馬來西亞首相安華（Datuk Seri Anwar Ibrahim）在 10 月 2 日宣布了一項重大決策：政府將建立「主權人工智慧雲」（Sovereign AI Cloud）。這不只是技術投資，更是國家戰略的體現——要讓關鍵資料、AI 模型與運算能力牢牢掌握在自己手中，確保國家數位主權不受制於人。
安華在主持「國家數位經濟與第四次工業革命委員會」（MED4IRN）會議後透露，這項計畫是政府朝 2030 年「AI 驅動國家」願景邁進的核心基礎建設，將由通訊與數位部門統籌推動，並與現行的國家雲端政策無縫接軌。
具體做法與時間表如何落地?
安華強調，建立主權 AI 雲的目的很明確：保障國家能力。這意味著敏感資料的主權、AI 模型的訓練與推論，都要能在本地安全運作，不再依賴外部雲端服務商。自由今日大馬（Free Malaysia Today）進一步指出，政府正積極整備相關設施與政策框架，讓「以 AI 為導向」的公共服務能在 2030 年前形成系統性能力。
從近期政策動向來看,馬國正朝「雲端優先＋主權雲」的方向調整。這可能延伸出更嚴格的供應商認證、資料分級管理，以及本地託管要求，同時也會牽動資安審查與合規流程。短期內，各部會之間需要建立一致的資料標準與 API 介面，避免形成「新型資料孤島」影響政策效果。
對產業與資本支出的牽動在哪?
主權 AI 雲本質上是一個「政策驅動＋基礎建設」的組合包：一方面提升政府上雲與 AI 應用的可控性；另一方面,對國內資料中心、GPU/AI 伺服器採購、資安服務、模型在地化與 AIOps 工具形成新的需求動能。
配合本周市場對政府在半導體與電電（E&E）產業加碼支持的預期，政策與資本支出可能形成正向循環：雲端與 AI 需求上升→帶動本地晶片封測、散熱、化學品與工業氣體等配套投資。不過挑戰也擺在眼前：電力、綠電與水資源的供應壓力，人才缺口,以及採購透明度問題，若資料分類與跨部會協作跟不上進度，投資乘數效果恐怕會大打折扣。
重點觀察與決策提醒
- 台灣雲端與 AI 供應鏈（GPU 伺服器、散熱模組、功率元件）如何針對馬來西亞「主權雲」的在地化條件,調整合規與交付模式以縮短認證時程?
- 面對公部門 AI 專案擴張,台灣系統整合商是否應與馬國本地 SI 合作,分進合擊投標,以降低在地化與人力成本風險?
- 若馬國要求關鍵資料與模型在地託管,台灣跨境資料與雲端服務輸出應如何因應潛在的資料主權與資安審查差異?
