當生成式人工智慧首次從研究實驗室進入現實商業應用時，企業默契地接受了一個條件：「先求能力，後求控制。」將專有數據輸入第三方AI模型，能獲得強大的結果，但數據會通過你不擁有的系統，並受你無法設定的治理規範保護。你所依賴的保護措施，僅取決於供應商下一次政策更新的穩定性。

如今，隨著生成式AI在日常商業運作中已成常態，且更先進的自主AI系統日益發展，企業正重新評估這項協議的條款。

「數據實際上是一種新貨幣；它是許多公司的智慧財產權（IP），」EDB執行長Kevin Dallas說，這反映了客戶普遍的焦慮。「最大的擔憂是，如果你部署一個結合雲端大型語言模型的AI應用，你是否會失去你的IP？是否會失去競爭優勢？」

這個問題推動了一場回收數據與AI系統的運動，這些系統已迅速成為企業核心基礎設施的一部分。所謂的AI與數據主權，指的是擺脫對集中式供應商的依賴，並建立對模型與數據資產的真正控制權。Dallas引用EDB內部數據指出：「70%的全球高階主管認為，他們需要一個主權數據與AI平台才能成功。」

AI主權的概念正成為全球政策討論的焦點。NVIDIA執行長黃仁勳於2026年1月在達沃斯世界經濟論壇年會上談到這種轉變的必要性：「我真的相信每個國家都應該參與建設AI基礎設施，打造自己的AI，利用你們的基本自然資源——語言與文化，發展AI，持續精進，並讓國家情報成為你們生態系統的一部分。」

本報告探討企業如何在快速採用AI的時代追求對模型與數據資產的主權。根據EDB對2050多位高階主管的調查及多位產業專家的訪談，研究證實企業層級的主權運動已經展開。