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。