AI時代下，國家是否負責具有生產與維繫AI運作所需的基礎建設、資料、人力與供應鏈，亦即擁有多大的「AI主權」，儼然成為衡量一國戰略競爭力的新面向。在國內建設可供使用的AI算力中心，已成為各國爭相投入的重要科技戰略行動。AI算力中心的建設若要能支持「AI主權」、亦即讓AI資料中心可穩定服務國內AI生產與運作需求，而非純粹由市場機制決定，必須在其營運方式與治理架構多做著墨。
綜觀國際主權AI算力中心的營運模式，大致可分為政府直營、公私合營（PPP）、民間企業主導，以及外商合作等四類。四種模式在主權保障、技術掌握、營運效率與財務彈性等面向各有特性，需要國家在政策設計時，妥適安排不同營運模式AI主權算力中心的比重。
首先，「政府直營模式」代表由公部門或政府直屬組織直接營運AI算力中心。例如國家高速網路中心均具有最高的主權保障，能直接將算力提供給國防、氣象、科研、行政機關運作等國家關鍵領域。在此模式下，AI算力中心系統設計與操作安全由國家自行管理，且數據從收集、儲存到運算均經過多層管理，主權風險極低。
然而，這種模式的弱點也很明顯。由於營運與預算調度受政府部門程序限制，效率與彈性不如企業主導。政府直營AI算力中心較不易對應政府或學術領域以外產業對AI需求的快速升級變化。在成本控制與資本支出方面，政府需承擔全部建設與營運負擔，形成財政壓力。
其次，國家為兼顧主權與營運效率，亦可考慮在建設主權AI算力中心時，採用企業負責算力中心實質建設與營運責任，政府則部分出資、提供土地，或進行補貼的角色的公私合營（PPP）。
此模式具備一定的靈活性，企業可依實際市場需求，快速擴充設備或導入新技術。而國家仍能以契約規範負責AI算力中心經營的企業維持主權，如要求資料在地儲存、供應商透明審查與系統可監控等。財務方面，政府常透過提供土地、電價或補助來提供建設初期的財務基礎與分攤風險，日後包含設施更新或商業運作，則由參與PPP的民間企業負責。
第三是民營企業於本土設立AI算力中心，因為主要提供服務的對象仍為本國企業與組織，廣義上來說仍為主權算力一類。由於本質為民營，在效率、技術與市場導向方面最具競爭力。這類企業在提供主權AI算力上的最大優勢，在於其商業化經營本質使其對於服務品質的維繫意願更高。
政府若選擇以扶植民間企業算力服務，可以在節省初期投資的條件下，快速為企業或組織提供AI算力。然而，主權問題是此模式最大挑戰。若企業為跨國控股或接受外資主導，其算力使用與數據控制權較難掌握。此外，以此模式建置的算力是否適合提供政府與國家較具戰略考量的AI運作所需，或用以支持國內企業與組織的AI算力需求為主，亦須規劃。
第四，當國內在地資源與提供AI算力經驗有限時，與具經驗的國際級外商合作亦為快速且可得到本土AI算力服務的選項。擁有最多建置資料中心經驗的跨國大型業者多有提供如「主權雲」的產品，以協助政府或組織建置架構獨立的資料中心服務。藉由國際大型雲端業者的協助，此模式在技術上能快速與全球主流標準對接，對於短期內需大量算力的國家有吸引力。但此模式下的資料主權與監理風險也較高。
各種AI算力中心的營運模式各有其優勢與限制，政府若以國防、機敏資料與政策性AI應用為首要任務，自建與公營結構可能較穩健選擇；若希望推動算力普及與產業創新，導入PPP、扶持本地科技企業建設算力中心，或與外商合作，可能較易滿足快速部署的需求。未來AI算力建設可採取三層架構設計：由政府營運核心主權算力、民間平台服務產業與科研需求，並以外商平台作為輔助資源與備援節點，此混合模式可確保主權、安全、效率與市場活力，以協助國家邁向數位自主與創新驅動。
（本文刊登於2025/7/27 經濟日報A11版）
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