斯坦福大学近期发布的 2026 年人工智能指数报告显示，人工智能主权已成为全球科技博弈的核心议题。报告将其划分为基础设施、数据、模型、应用、人才五大核心维度，完整勾勒出当下全球 AI 发展的分层格局。

在算力基础设施层面，各国加速布局本土 GPU 集群与超算中心，意在减少外部技术依赖，强化算力自主可控；欧洲及中亚算力扩张速度突出，北美、东亚稳步增长，而多数新兴地区仍处于建设初期。

数据主权维度上，全球数据本地化规则持续收紧，2016 年之后进入加速落地期。亚太、非洲、欧洲形成强监管阵营，坚持数据本土留存；北美则长期奉行数据自由流动原则，区域治理路线分化明显。

模型研发高度集中于中美两国，模型发布数量遥遥领先，欧洲紧随其后。多数经济体虽尝试布局本土大模型，但整体规模与技术实力仍存在明显差距，全球模型研发的马太效应持续强化。

AI 应用呈现明显分层特征：中美及欧洲发达国家实现全领域布局，覆盖工业、医疗、金融、国防等赛道；多数国家依托自身资源，选择单点垂直领域差异化突破。

人才维度上，全球顶尖 AI 人才跨境流动放缓，逐步转向区域内循环。美国依旧是人才集聚高地，但优势有所收窄；印度人才结构由净流出转向净流入，中东、北非也正在培育新兴人才中心。

整体来看，AI 主权竞争已贯穿算力、数据、模型、应用、人才全链条，全球形成头部领跑、中间跟进、尾部追赶的稳定梯队，也为未来全球 AI 治理与科技格局埋下长期变量。

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