新美國安全中心（CNAS）8月釋出的《主權AI指數》2.0版顯示，全球主權AI專案已從2023年初的1個增至184個，覆蓋67個國家及歐盟。這一增長表明，主權AI已從個別富裕國家的政策偏好演變為全球性浪潮，而其中最值得關注的變化發生在供應側：美國基礎模型的主導地位出現鬆動，中國模型正通過兩家實驗室進入6個國家。
該指數為觀察主權AI的全球擴散提供了量化刻度。2023年1月，指數僅追蹤到1個主權AI專案；截至2026年年中，累計專案已達184個。僅2026年上半年就新增41個專案，超過2024年全年總和；新增峰值出現在2025年下半年，達到51個。擴散呈現“廣而淺”的特徵：40%的追蹤國家只支援1個專案。參與門檻在下降，2023年主要是歐洲、東亞和海灣地區的富裕經濟體，到2026年年中已擴至67國，其中10個首次進入的國家全部屬於中低收入經濟體，包括柬埔寨、多明尼加、埃及、迦納、尼泊爾、巴基斯坦、巴布亞紐幾內亞、巴拉圭、菲律賓和烏拉圭。目前全球約三分之一的國家在推進某種形式的主權AI，這些國家合計佔中美兩國以外全球GDP的約90%。
主權AI的擴散並非均勻推進，先行者持續加碼。2023年已有專案的國家此後都在追加投入，2026年上半年約70%的新專案來自指數已收錄的國家，僅10個國家就佔了全部追蹤專案的近40%。新入場者擴大了參與範圍，但持續加碼的老玩家才是供應側博弈的核心，他們的底座選擇直接決定全球主權AI供應鏈的格局。
在模型層面，美國仍佔主導，但基礎正發生變化。多數國家承認從零打造有競爭力的主權模型並不現實，因此仍以美國基礎模型為技術底座。CNAS判斷，各國對美國底座的持續偏好“並非理所當然”。變化的驅動力來自中國模型的入場：中國模型在2025年之前基本缺席，如今已通過兩家實驗室出現在6個國家——阿里巴巴的通義千問（Qwen）進入埃及、新加坡、泰國、烏干達和阿聯酋；哈薩克的國家模型AlemLLM則由零一萬物（01.AI）提供直接技術支援，據稱基於中國專有底座。CNAS報告未明確說明各國選擇中國底座的具體原因，但資料指向兩個關鍵因素：成本與可得性，以及供應連續性的保證。主權AI的核心動機本就是降低對外依賴，選擇哪家供應商取決於誰更不可能在關鍵時刻切斷供應，這種分散化策略為中國底座打開了機會視窗。
還有一批國家選擇更徹底的路徑：從零訓練自己的模型，不依賴任何外國底座，原因在於擔心未來被切斷供應。指數追蹤的“從零構建”主權模型數量每年約翻一倍，目前約佔全部模型專案的40%，創歷史新高。這些模型在能力上明顯落後於前沿水平，但CNAS強調“次前沿並不等於無用”。約三分之二的從零構建模型引數不足700億，與中國月之暗面Kimi K3的2.8萬億引數懸殊。然而，只要能力滿足特定場景需求就有價值：瑞士從零訓練的Apertus模型整體效能低於前沿水平，但提契諾州微調後，在機密檔案翻譯方面的表現優於Meta的Llama Scout。這揭示了主權模型專案中的普遍權衡：以接受能力降級為代價，換取對資料的本土控制權。
主權AI的推進深度出現分化。算力、模型、資料構成AI技術棧的三個層面，多數國家僅停留在算力建設層面，只有印度、韓國、英國和中國台灣等少數經濟體在三個層面均有可運營專案。全棧參與者與僅擁有單層專案的國家之間的差距，可能比傳統國家間貧富差距更值得關注。與此同時，產業級主權AI正在興起：2026年上半年，韓國推出造船基礎模型，中國台灣推出金融行業模型，烏克蘭推出國防資料平台；此前已有土耳其資助醫療與金融領域特定模型、法國啟動國防AI專案等先例。專有資料、嚴格監管和國家安全意義，使關鍵產業有強烈動機降低對外依賴，主權AI正從“國家戰略”下沉到“行業基礎設施”層面。
面對這一浪潮，CNAS報告給華盛頓的建議是：將推動海外全面採用美國AI技術棧作為政策目標既不現實也不明智，沒有任何國家，包括美國最親密的盟友，會接受這種程度的依賴。美國的正確目標應是成為“全球首選的主權合作伙伴”，通過讓美國AI技術棧的獲取更可預測、透明、可靠，來緩解各國對技術依賴的焦慮。
對中國而言，這份指數揭示了其雙重角色：既是參與者——自身算力與模型自主建設，也是供應者——通義千問、零一萬物等技術底座已進入別國主權AI專案。當美國以“首選主權夥伴”為定位鞏固盟友生態時，中國模型出海構成了另一條供應線。值得思考的不僅是自身主權是否足夠，還包括“成為別國主權AI的供應底座意味著什麼”——這涉及技術標準、資料治理與地緣信任等多重成本。值得注意的是，主權AI投入最大的群體是2023年既已啟動並持續加碼的先行者，這些國家主權訴求最強、底座切換最謹慎，既是中國作為供應者最難爭取的物件，也是最有戰略價值的客戶。