当今的竞争环境受到诸多因素的影响：地缘政治的不确定性、欧盟人工智能法案等日益严格的监管以及人工智能的快速普及等等。随着这些力量的汇聚，合规性正变得更加动态和多元化，并延伸至人工智能系统的训练和部署方式。然而，许多组织仍然将数据主权视为一种合规性实践，仅关注数据存储的位置。
能够掌控整个人工智能生命周期（包括数据和基础设施）的组织将获得最持久、最显著的竞争优势。然而，与直觉相反，合规性和保障措施能够通过为团队提供清晰的边界，降低复杂性并简化执行流程，从而加速大规模人工智能创新。
以下是领导者们从最近一场关于数据主权的网络研讨会中可以获得的启示，以及对话中揭示的一些关键见解。
主权正在超越数据范畴
Dario Maisto 在网络研讨会伊始便将数据主权定义为独立性。维护这种主权意味着组织不会受到外部实体（例如外国政府和司法管辖区）的不当影响。随着数字生态系统变得日益复杂和全球化，这种独立性对于维持运营韧性、保护敏感资产和保持长期战略灵活性至关重要。
Dario 还警告人们不要将数据主权等同于数据驻留，数据驻留仅指数据实际存储的位置。领导者可能认为，只要数据存储在本地，就自动拥有主权，但在人工智能驱动的世界里，没有主权的数据驻留会造成一种虚假的安全感。即使数据存储在特定国家/地区，外国母公司可能仍然拥有基础设施，外部政府也可能仍然拥有合法访问权限。
数据主权的核心在于协调管辖权和治理，从而对数据行使法律和运营控制权，无论数据位于何处。
为什么现在主权如此重要？
主权的紧迫性由来已久，但如今的形势已截然不同。那么，为什么是主权问题？为什么是现在？
首先，各组织现在正面临着日益加剧的地缘政治碎片化。各个地区正在制定各自的数据隐私和人工智能治理规则，这些规则往往相互冲突或无法在全球范围内保持一致，导致企业无法在全球统一标准下运营。
Chris Royles 提出了监管压力不断上升以及对供应链和基础设施风险日益增长的担忧，而这些都与这种去中心化密切相关。国际冲突和贸易限制会扰乱硬件的获取，因为云基础设施仍然与物理区域和政治体系紧密相连。与此同时，许多企业正在从云采用转向人工智能部署，这迫使企业做出新的决策：人工智能应该在哪里运行？谁来控制模型？如果情况发生变化，工作负载能否跨区域迁移？
正如 Chris 所指出的，企业需要构建一次即可在任何开展业务的地方运行的系统，在设计时兼顾灵活性，同时又不失去对数据和运营的控制。主权使企业能够快速适应监管、运营或市场的变化，而无需被锁定在单一环境中。
从合规到竞争优势
Rodrigue Vitini 谈到了主权如何消除可能阻碍企业扩展创新规模的障碍。企业现在必须同时考虑诸多因素，包括监管壁垒、安全问题和运营限制。
借助正确的自主权战略，企业可以在不牺牲合规性的前提下加速人工智能部署。通常，企业需要在速度和合规性之间做出权衡，但自主权通过将人工智能引入数据，并在各种环境中应用策略控制和安全措施，解决了这一难题。这样，创新可以在不违反监管要求的前提下扩展规模。
问题的关键不在于遵守规则或勾选正确的选项。领导者必须重视自主权，才能获得必要的控制权，以抵御当前供应链脆弱且成本高昂的危机。
借助 Cloud Anywhere 和统一治理实现自主权
四位专家还讨论了“云无处不在”方法的重要性，该方法涉及在公共、私有和本地环境中部署数据和人工智能工作负载，同时确保一致性和控制力。这种灵活性确保数据始终在所需的管辖范围内，并且工作负载可以随着新法规和不断变化的地缘政治需求而转移。
统一的治理是实现这一目标的关键。就主权而言，关键在于从数据收集到模型部署的各个环节都保持一致的政策。这意味着要严格控制谁可以访问数据，通过实施强大的加密和安全措施来保护敏感信息，并确保我们可以追踪数据的使用方式。充分了解人工智能模型的来源和所有权，有助于领导者了解模型的开发和部署方式，从而更好地掌控模型所产生的价值。
一条切实可行的前进之路
数据主权并不需要从一开始就进行彻底的改革。企业应避免试图一次性解决所有问题，而应专注于实现最低限度的可行主权，并随着需求的变化而不断演进。
在人工智能驱动的世界中，企业必须超越数据驻留，实现完全的数据主权，才能释放其经济价值。通过识别控制至关重要的敏感数据和工作负载，并逐步构建，企业可以实现数据主权的运营，并保持竞争力。
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