科技快速发展，人工智能（AI）成为全球科技领域的新宠。从硅谷初创企业到科技巨头，都在加大AI技术研发投入，引发全球人工智能浪潮。自动驾驶、机器学习、自然语言处理、计算机视觉等技术突破，使AI深入日常生活。
AI在医疗、教育、交通、金融等行业的应用，提升了效率，催生了创新产品和服务。全球范围内，AI影响力扩大，各国寻求构建具有本土特色和主权的AI系统，以适应和引领变革。因此，“主权AI”这一概念的提出愈发显得重要。在2024年世界政府峰会上，英伟达创始人兼CEO黄仁勋提出了“主权人工智能”的概念。他表示，每个国家都需要拥有自己的AI基础设施，以便保护自己的文化和经济安全。人工智能DIKWP测评国际标准委员会主任段玉聪在“主权AI”技术报告中指出，“主权AI”是指由国家自主开发、训练和控制的综合性人工智能系统，“主权AI”具备高级的学习、感知、推理和自我认知能力，能够在特定的文化背景下进行决策和互动，体现该国的文化、社会和伦理价值观。
随着全球科技竞争加剧，“主权AI”建设成为各国科技战略重要组成部分。作为世界第二大经济体和科技强国，我国面临复杂形势。在国际竞争背景下，确保“主权AI”稳健发展，是维护国家安全与稳定、提升国家竞争力和国际地位的重要举措。同时，人工智能浪潮的汹涌来袭，既为全球带来了前所未有的发展机遇，也给各国在AI领域的发展带来了各方面的考验。对于我国而言，“主权AI”的建设更是面临着严峻的挑战。
“主权AI”发展的基石挑战——AI算力供需失衡。在AI时代，算力成为紧缺战略资源，对构建国家“主权AI”体系至关重要。我国算力基建虽居世界前列，但标准化、普惠化服务市场未完全形成，制约“主权AI”发展。同时，面临算力供给紧张与资源闲置问题，芯片技术瓶颈加剧算力短缺。AI产业和深度学习技术快速发展推高对高性能计算需求，而我国计算基建滞后，尤其超大规模数据中心和高性能计算集群方面与国际有差距，限制AI算法训练与模型优化，阻碍技术创新。
“主权AI”创新的桎梏——大模型同质化。近年来，我国AI大模型的开发呈现出“一窝蜂”现象，众多企业和研究机构纷纷推出自己的大模型。?根据相关报告和数据显示，我国10亿参数规模以上的大模型数量已超过100个。但国内大模型的建设缺乏统一规划，各自为政较为突出，缺乏差异化和创新性，技术同质化较为严重，很多大模型都是用ChatGPT支撑。
“主权AI”发展不平衡——场景应用偏重与底层技术缺失。尽管我国在AI应用场景方面取得了显著成就，如智能客服、自动驾驶、图像识别等，但我国人工智能产业注重应用技术层面的学习和模仿，缺乏底层技术和原创核心算法，存在“头重脚轻”发展不均衡问题。我国人工智能核心技术环节受制于人，阻碍了人工智能领域重大科技创新，也不利于国内企业参与国际竞争。
“主权AI”语言应用的瓶颈——优质中文语料匮乏。中文是全球使用人数最多的语言，其在AI领域的应用潜力巨大。但目前中文语料库规模较小，质量不一，无法满足大规模AI模型训练需求。全球科学性最强的语料主要来自学术资料库，如期刊和出版物。研究发现，1900至2015年间，SCI收录的3000多万篇文章中，92.5%为英语发表；SSCI收录的400多万篇文章中，93%为英语发表。在ChatGPT的训练数据中，英文语料占比92.6%，中文语料不足千分之一。这限制了中文AI模型的训练效果和应用性能，难以与英文模型相比。
“主权AI”发展的智力支撑不足——基础层AI人才短缺。近年来，我国人工智能人才培养数量显著增加，但基础层人才储备不足。尽管在AI人才培养上投入巨大，高端人才特别是基础理论和底层技术研发人才仍然稀缺。人才流失严重，优秀人才流向国际大公司，加剧了国内人才短缺。《中国人工智能人才培养白皮书》指出，2022年美国在基础层、技术层、应用层的人才比例分别为22.8%、37.3%、39.9%，中国为3.3%、34.9%和61.8%，基础层领军人才尤其短缺。
面对人工智能浪潮，我国“主权AI”的发展应有以下几个方面的作为。
建立自主安全可控的AI基础设施，确保关键核心技术基本实现自主控制。我们需构建自主可控的AI基础设施，确保国家信息安全和技术独立。随着AI应用普及，国家级算力需求增长，关键环节需实现自主创新。国内应设立开发和运行团队，进行定制化开发和维护，确保数据安全和用户隐私。习近平总书记指出：“加快建立新一代人工智能关键共性技术体系，在短板上抓紧布局，确保人工智能关键核心技术牢牢掌握在自己手里。”我国应聚焦人工智能基础理论框架体系，开展研究布局，形成具有国际影响力的人工智能原创理论体系。加大研发投入，鼓励创新，确保核心技术自主，加强知识产权保护，为自主技术发展创造良好环境。
建设一体化中文语料库，确保AI发展符合我国价值观，构建AI全球治理话语权。我国互联网用户众多，为建立中文语料库提供便利。国家应建多领域、多语种、多模态的语料库，并鼓励数据共享、保护隐私，以提升AI能力。党的二十届三中全会强调文化自信和传承中华优秀传统文化。我们应用符合本国文化的数据训练AI大模型。借鉴OpenAI经验，加速中文GPT语料库建设，并确保数据安全。建议结合中华文化与AI训练，提升GPT在全球的影响力。此外，要加强网络治理，构建国际传播体系。生成式AI能传播价值观，塑造舆论，“主权AI”须符合我国主流价值观，避免歧视。在全球治理变革中，我国应积极参与构建全球AI治理，展示大国形象，倡导AI发展符合全人类共同价值，利用多渠道构建国际制度性话语权。
培养人工智能底层技术领域的领军人才，加强科研创新，突破核心技术瓶颈。党的二十届三中全会《决定》强调教育、科技、人才对现代化的重要性，特别是人工智能作为关键技术的作用。发展“主权AI”需通过教育、科技、人才三位一体推进，培养AI领军人才。要求设立AI课程，鼓励学生研究AI，并提供奖学金吸引人才。需与产业界合作，建立实习项目，提升实践能力，还可与国际顶尖机构合作，提升全球视野。实施“产、学、研”一体模式，推动AI自主创新。政府和企业应增加AI研究投资，鼓励深入研究，推动跨学科研究，支持高风险科研项目，建立数据共享平台，激发创新思维。政策上鼓励创新，为AI技术发展奠定基础。
加快制定出台《人工智能法》。2024年5月，欧盟理事会批准了全球首部综合性《人工智能法案》，强调风险防控。我国于2023年8月实施了首部关于生成式AI的立法《生成式人工智能服务管理暂行办法》，并建议在此基础上加快制定《人工智能法》。国务院2024年度立法计划提出审议该法草案。我国AI立法旨在统筹国内外大局，应对科技革命，促进创新与法治，支持新生产力，弘扬文化，确立人才体制，推进治理现代化，并展现中国在全球AI治理中的智慧。
优化产业布局，推动产业集群发展。中国作为全球重要的人工智能市场，正优化产业布局以推动“主权AI”发展。政府和企业探索适合国情的产业集群模式，实现资源共享和协同创新。多地建设AI产业园区，打造全产业链生态，并通过政策鼓励AI与传统产业融合，提升国内AI产业核心竞争力。在国内条件成熟的高校设立数据标注专业，开设数据标注课程，培养数据标注专业应用型人才，并与相关产业园区合作，打造数据要素高端产业集群。
拓展国内市场应用，培育新的经济增长点。人工智能正广泛应用于国内市场，如智能家居、自动驾驶等，改变着传统行业模式。在医疗、教育、零售和服务业中，AI提高了效率和服务质量。政府和企业推动AI在农业、物流和金融等传统行业应用，促进产业升级，为我国经济的持续增长注入新活力。
加强国际交流合作，共同应对全球性挑战。全球化趋势下，人工智能领域的国际合作至关重要。国际间共享AI技术、共同研究及制定国际标准和规范，是推动全球AI发展的关键。通过跨国合作，各国可共享数据资源，解决跨学科问题，提升AI研究水平。联合研究项目和研讨会可促进技术交流，提高AI的可靠性、安全性和伦理标准，推动全球统一准则的建立。
（作者为江苏经贸职业技术学院副院长、中国法治现代化研究院特邀研究员）
