中国是唯一可能在AI全栈领域挑战美国主导地位的国家；新加坡凭借早期领导地位在全球脱颖而出；马来西亚通过区域数据中心战略定位为AI枢纽——亚太各国的人工智能区域格局正按经济规模、战略优先级和国内能力分化为四类不同路径。德勤报告系统梳理了从全栈式自给到选择性主权的差异化战略。
四类战略路径——从全栈到混合
亚太各国/地区正通过多样化的路径推进AI主权，而非采用单一模式。
安全导向型大型经济体（中国、印度）：推进更全面的全栈式策略，力求对数据、基础设施、计算能力和治理体系拥有更大控制权。中国推行以国家为主导的集中化框架，拥有丰富的AI研究成果，并在国内数据中心及AI模型上投入巨资——是唯一可能在AI全栈领域挑战美国主导地位的国家。印度在自力更生与全球融合之间寻求平衡，有强有力的公共投资、监管改革及庞大且技术娴熟的人才储备支撑。
全球化程度更高的经济体（新加坡、澳大利亚、新西兰）：采取“选择性主权”策略，侧重健全的监管、可信的数据治理和风险管理，同时与超大规模科技公司合作弥补能力缺口。新加坡凭借早期且一贯的领导地位在全球脱颖而出，在AI基础设施和公共部门应用方面位居世界前列。
发达工业经济体（日本、韩国、台湾）：在半导体、先进制造业和AI研究等战略领域高度重视主权，将有针对性的本土能力建设与深度融入国际供应链相结合。
新兴经济体（印度尼西亚、越南、泰国、马来西亚、菲律宾）：将数据治理、AI技能及针对性的国家平台等基础性推动因素列为优先事项，发展受限于计算能力和数据规模。马来西亚凭借区域数据中心战略脱颖而出，将自身定位为云计算和AI枢纽。
区域多样性背后的共同逻辑
这种多样性反映出一个现实：主权AI并非非此即彼的结果，而是一个由经济规模、战略优先事项和国内能力共同塑造的连续体。大多数经济体正趋向于采用混合模式，在本土能力建设的同时继续依赖非本土技术、云服务和跨境合作伙伴关系。
新加坡完善的AI基础设施包括主权计算计划、全面的国家AI战略和完善的数据治理与伦理框架。韩国正致力于成为AI负责任发展的全球领导者，以《大韩民国人工智能基本法》为指导。台湾于2025年12月颁布了AI相关法规，旨在推动AI发展同时保障安全、负责任地应用。
区域合作与竞争并存
主权AI并不意味着数字孤立。亚太各国正通过APEC、ASEAN、Quad和CPTPP等区域平台推动互操作性和共同规则。《2025年APEC庆州领导人宣言》启动的《APEC人工智能倡议（2026-2030）》旨在促进负责任AI应用并协调各成员经济体的政策框架。
政策制定者在计算能力、治理机制、人才队伍以及跨境合作方面的选择，不仅将决定AI的采用速度，还将决定各国自主决策能力的程度——尤其是在AI日益成为关键领域不可或缺组成部分的背景下。
