人工智能算力主權對全球算力基礎設施布局的影響分析

2025年6月，牛津大學互聯網研究所發布了文章《人工智能算力主權：跨地域、云提供商和加速器的基礎設施控制》（AI Compute Sovereignty: Infrastructure Control Across Territories, Cloud Providers, and Accelerators）。文章指出，人工智能算力已成為地緣政治競爭與人工智能領導權爭奪的核心戰略資源。其地理位置、所有權歸屬與控制權限，引發了各國對“算力主權”的高度關切。前沿人工智能模型訓練所需算力呈指數級增長，加之推理需求激增，正推動各國通過政策干預，謀求算力供應鏈“境內化”，以保障監管權威、供應鏈韌性與戰略自主權。在此背景下，本文將“算力主權”置于數字主權與人工智能地緣政治框架下，基于對全球九大公共云提供商人工智能算力基礎設施的實證調查，深入分析其對國家政策、國際關系與全球科技格局的戰略意涵。

“算力主權”或“主權人工智能算力”作為數字主權的衍生概念，旨在通過產業政策，以推動算力供應鏈本土化。為厘清這一復雜議題，本研究提出一個三層分析框架（管轄權、云商歸屬地、芯片供應商歸屬地），為理解各國政策差異、剖析全球人工智能算力分布的地緣政治邏輯提供了清晰工具。該框架有助于評估不同層面追求算力主權的實際效果、國家間協調的可能性及其廣泛的社會經濟影響。本研究構建的“算力主權”三層框架如下：

境內管轄權層面：其核心訴求是使數據中心位于本國境內，確保政府能夠直接行使監管權。政府通過激勵政策與法規推動本地化，云服務商亦提供“主權云”方案響應此需求。

云提供商歸屬地層面：認為僅境內化不足以保證數據安全，需避免其它國家政府通過其母國企業干預關鍵基礎設施（如后斯諾登時代的安全憂慮、美國“長臂管轄”法律）。理想目標是擁有本土注冊的云服務商，但受限于世界大國科技巨頭主導的全球市場，迫使各國在依賴策略上“對沖”（依賴多國供應商）或“結盟”（依賴單一國家聯盟供應商）。

加速器供應商歸屬地層面：聚焦于提供算力核心——人工智能芯片供應商的歸屬地。高度集中的全球半導體供應鏈使其成為關鍵的地緣政治工具，刺激中美加速發展本土芯片。多數國家同樣面臨在芯片供應上“對沖”或“結盟”的戰略抉擇。

二、研究方法

本研究旨在繪制全球人工智能算力的分布圖譜。研究選取了美國（AWS、Google Cloud、Microsoft Azure）、中國（阿里云、華為云、騰訊云）和歐洲（Exoscale、Hetzner、OVHcloud）各三家前沿公共云提供商作為樣本，覆蓋全球約78%的云基礎設施市場，并具有歐洲在算力主權政策下的代表性，研究對象為提供商的“云區域”（特定地理位置的數據中心集群）。截至2024年11月，研究收集了每個區域公開可用的、對前沿人工智能模型訓練和推理最為相關且性能最強大的人工智能加速器信息（包括英偉達H100/A100、谷歌Trillium、亞馬遜Trainium、微軟Maia100、華為昇騰910B等），數據來源于云服務商官網及客戶界面。依據算力與適用場景，加速器分為主要適用于前沿模型訓練（如H100）和主要適用于推理（如V100）兩類。本研究覆蓋46個國家/地區的225個云區域及其可用的11種關鍵人工智能加速器。

三、研究發現

（一）算力主權的境內管轄權

若將“算力主權”定義為對境內人工智能數據中心行使管轄權，研究表明，全球僅有33個國家符合此條件（占調研的43個擁有云區域國家的77%）。在225個公共云區域中，有132個地區配備了人工智能加速器，分布于33個國家。其地理分布高度集中于北美、歐洲、中東和亞洲，南美與非洲僅巴西和南非兩國擁有此類設施。進一步區分算力等級顯示：33個國家中有24個國家部署了支持前沿人工智能模型訓練的高級加速器，其余9國僅具備推理算力。值得注意的是，絕大多數國家在九大領先云服務商體系內缺乏人工智能算力公共基礎設施，凸顯了全球人工智能算力資源在地理分布與功能等級上的雙重失衡格局。

（二）算力主權的云提供商所屬地

若將“算力主權”定義為由本土企業運營的數據中心，則僅有美國、中國及完全依賴歐洲供應商的奧地利等極少數國家符合標準。這反映出全球人工智能算力市場高度集中于超大規模服務商的現實。當前，超大規模企業主導全球市場，在缺乏本土運營商的情況下，他國服務商的所屬國家成為算力主權考量的核心。這其中的關鍵問題在于：是依賴單一外國勢力，還是在多國供應商間分散風險。作為主要服務輸出國，中國和美國不屬于能力依賴型國家，而且其企業廣泛滲透全球市場；奧地利成為唯一完全規避中美依賴、僅采用歐洲本土算力的特例。由此可見，算力主權不僅關乎算力基礎設施所處的位置，更涉及對企業的控制權以及對供應鏈風險的掌控能力。

（三）算力主權的加速

器芯片供應商所屬地

若將“算力主權”定義為對人工智能加速器芯片供應鏈的控制，則目前僅有美國和中國具備這種能力。數據顯示，美國憑借英偉達占據全球人工智能加速器芯片市場80-95%的絕對份額。中國則通過部分云服務商自研芯片（如昇騰）展現出自主能力，其芯片已在6個國家和地區部署（中國占3個，法國、新加坡、阿聯酋各1個）。這使得中美成為唯二在本國運營公共人工智能算力數據中心、并采用部分國產芯片的國家。除前述三國短暫提及外，調查內其余擁有人工智能算力的國家均完全依賴單一外國供應商——美國的加速器技術。因此，在芯片供應鏈控制層面，絕大多數國家實際處于依附美國的狀態，僅中美兩國具備完整的算力主權能力。

四、討論

對公共云人工智能算力數據的分析表明，一國的“算力主權”狀況因采用的定義不同而呈現顯著差異。

（一）境內主權：是否在

境內擁有人工智能算力？

盡管追求境內人工智能算力主權，即在本土部署設施是最普遍的目標，但全球僅33個國家具備人工智能推理能力，僅24個國家擁有訓練能力，分別僅占聯合國成員國的17%和12%，且資源分配極度不均。政府推動人工智能算力境內主權的戰略考量包括：保障關鍵資源安全、監管人工智能應用、限制戰略對手訪問，以及期望通過大型數據中心建設帶動稅收和本地就業。然而，數據中心屬資本密集型產業，前期投入巨大但附加值有限，而且地方或政府的稅收減免還會抵消其財政收益。此外，極高的電力消耗推升工業和民用電價，對電力緊張地區構成威脅；大量水資源需求也會在干旱地區加劇資源爭奪。

從純經濟角度看，本土數據中心產業僅對具備特殊優勢，如寒冷氣候、低成本低碳高容量電網、充足冷卻水的國家才具競爭力。此外，算力數據中心開發易引發社區抗議，帶來政治成本，對地方政府吸引力有限。因此追求境內算力主權實質是在戰略安全、經濟利益與資源消耗、社會沖突、區域治理壓力之間進行復雜權衡，其政策選擇必須基于各國具體資源稟賦與戰略環境，絕非普適方案。

表1 部署人工智能算力數據中心的利弊分析

國民經濟發展

創造稅收、建筑業和少量運營就業崗位

相對于資源需求，創造的就業崗位較少。若有稅收減免，稅收可能被抵消

治理

實現對數據和遵守國家法律（如隱私、安全等）的司法管轄控制

在數據中心由外國云提供商運營的情況下，存在司法管轄權交叉的監管復雜性

可持續性

推動私營部門在可再生能源領域的投資

消耗包括土地、能源和水在內的本地資源，直接與家庭/民用沖突

運營

改善國家人工智能工作負載和終端用戶的延遲、帶寬效率和可靠性

由于本地限制，高能源、冷卻和土地需求可能管理效率較低——處理和接入能源互聯可能需要數年時間

戰略與地緣政治

若數據中心歸他國提供商所有，高投資和建成后的資本低流動性意味著歸屬地政府可能對云提供商的他國投資進行限制

若數據中心歸他國提供商所有，基礎設施的對外依賴存在被武器化的風險

社會許可

對數據和遵守本地法律的國內控制感，可能增加公眾對數字經濟的信任

若歸他國提供商所有，榨取性產業對國家有限資源的壓力增強，可能導致社會抗議

除了國家層面的境內主權，另一種路徑是通過區域信任框架與集體治理實現算力主權。例如，歐盟主導的歐洲高性能計算聯合執行體（EuroHPC）即為此類公私合作伙伴關系。它匯聚歐盟成員國資源，協調高性能算力基礎設施在成員國內的開發與使用，使各國在共享算力的同時保留治理影響力。此類框架為較小或資源有限國家提供了獲取先進算力的途徑，無需本土托管。它們更為均衡地分配經濟與環境成本，并能支持建立共同的負責任人工智能監管框架。

（二）提供商：誰擁

有數據中心的所有權？

外國云服務商在他國境內運營人工智能算力設施時，可能會引發主權管轄權的重疊沖突。他國云服務商會同時受到本國和服務所在國的管理約束，形成管轄權嵌套，可能導致數據控制權爭議。這種管轄嵌套問題可能會削弱購買服務國家的監管排他性，尤其在國防、醫療等敏感領域，私營云服務商面臨合規義務沖突。當前全球31個擁有加速器的國家中，約三分之一采取“對沖”策略（依賴中美多國云商），近三分之二選擇“結盟”（其中13個國家與美國綁定，5個國家與中國結盟）。技術自主權與地緣戰略深度交織，迫使各國在完全自給自足和戰略性依賴間謹慎權衡。

“結盟”與“對沖”構成人工智能算力主權的戰略連續體。“結盟”國（如澳大利亞與亞馬遜云平臺合作建立情報云）通過深化與單一可信賴盟友的技術生態綁定，將云服務商視為政治聯盟延伸，換取高性能算力保障。“對沖”國則通過多元布局提升韌性，例如新加坡均衡部署3個美國與3個中國的云算力，規避可能由單一依賴導致的“武器化”風險。歐盟通過《芯片法案》構建本土供應鏈，同時允許英偉達參與人工智能工廠建設，體現了監管主導加有限合作的第三條路徑。可見，主權實現不必然依賴國內全鏈條控制，而在于通過管理風險與信任關系，在相互依賴中維護自主性——本質是數字時代技術重構，需在能源消耗、地緣站隊與社會成本間動態取舍。

（三）加速器主權：人工智能

加速器芯片供應商的歸屬地

全球人工智能加速器市場高度集中，僅美國（英偉達）和中國（華為昇騰）擁有本土領先供應商。英偉達的技術優勢及昇騰芯片的海外限制，迫使絕大多數國家依賴英偉達。盡管該企業屬美國所有，其“人工智能國家”倡議正協助多國（如以色列、英國）構建人工智能算力主權基礎設施。同時，部分國家積極推動供應鏈多元化：歐盟斥巨資發展本土半導體（《芯片法案》），美國則試圖將臺積電產能境內化以強化控制。相比數據中心建設與云服務開發，芯片設計制造需巨額研發投入、資本積累與頂尖人才。因此，多數國家選擇與英偉達結盟，在技術依賴與戰略自主間尋求平衡。加速器主權的全面實現需數十年持續投入，短期內難以突破現有供應鏈格局的桎梏。

五、結論

人工智能被各國政府視為全球戰略競爭、國家安全與經濟創新的核心，這使得人工智能算力資源的所有權與治理成為關鍵的地緣政治議題。這對全球人工智能治理構成挑戰，各國都試圖在相互依賴的全球供應鏈中施加控制并增強自主性。

本研究對人工智能算力供應鏈中的主權問題進行了多層次審視（境內管轄、云商歸屬、芯片商歸屬）。基于對中、美、歐領先的公共云人工智能算力基礎設施的全球調查，數據揭示了顯著的不對稱性：僅34個國家擁有公共人工智能算力，其中僅24個國家具備訓練級算力，且大多數國家依賴于由他國控制的云或芯片基礎設施。18個國家與單一超級大國的人工智能云計算基礎設施“結盟”，12個國家通過依賴中美兩國企業進行“對沖”。除中國外，調研的所有國家均依賴美國的英偉達加速器來建設其境內人工智能計算設施。

未來還需對人工智能算力主權進行進一步研究，主要有三個方面。一是動態追蹤。通過重復并擴展類似調查，持續追蹤全球數據中心及前沿人工智能加速器的分布變化、主權配置的演變態勢，評估各國平衡技術依賴與自主性方面的實際成效。二是策略響應。深入探究主權策略如何隨國際環境變化而變化，分析其對國家間主權觀念以及對抗他國監管立場的影響。三是私營部門角色。重點考察超大規模云服務商等私營主體在塑造人工智能算力主權訴求的合法性及相關責任機制方面所扮演的關鍵角色。

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