北京
斯坦福大學近期發布的 2026 年人工智能指數報告顯示，人工智能主權已成為全球科技博弈的核心議題。報告將其劃分為基礎設施、數據、模型、應用、人才五大核心維度，完整勾勒出當下全球 AI 發展的分層格局。
在算力基礎設施層面，各國加速布局本土 GPU 集群與超算中心，意在減少外部技術依賴，強化算力自主可控；歐洲及中亞算力擴張速度突出，北美、東亞穩步增長，而多數新興地區仍處于建設初期。
數據主權維度上，全球數據本地化規則持續收緊，2016 年之后進入加速落地期。亞太、非洲、歐洲形成強監管陣營，堅持數據本土留存；北美則長期奉行數據自由流動原則，區域治理路線分化明顯。
模型研發高度集中于中美兩國，模型發布數量遙遙領先，歐洲緊隨其后。多數經濟體雖嘗試布局本土大模型，但整體規模與技術實力仍存在明顯差距，全球模型研發的馬太效應持續強化。
AI 應用呈現明顯分層特征：中美及歐洲發達國家實現全領域布局，覆蓋工業、醫療、金融、國防等賽道；多數國家依托自身資源，選擇單點垂直領域差異化突破。
人才維度上，全球頂尖 AI 人才跨境流動放緩，逐步轉向區域內循環。美國依舊是人才集聚高地，但優勢有所收窄；印度人才結構由凈流出轉向凈流入，中東、北非也正在培育新興人才中心。
整體來看，AI 主權競爭已貫穿算力、數據、模型、應用、人才全鏈條，全球形成頭部領跑、中間跟進、尾部追趕的穩定梯隊，也為未來全球 AI 治理與科技格局埋下長期變量。
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