国家级GPU集群、主权云平台、本土大语言模型、AI人才培养、国际数据合作——主权AI的建设需要一套覆盖技术、治理、人才和国际协作的完整政策框架。德勤报告提出了八大政策支柱，为亚太各国政府提供了从战略规划到落地执行的系统性蓝图。
战略与治理——设定目标、建立规则
战略支柱要求制定与本土发展目标相契合的AI愿景和路线图。关键举措包括设定国家AI目标（对GDP的贡献、公共服务效率提升等）、协调跨部门政策、征集多方利益相关者意见。新加坡的全面国家AI战略、韩国以《大韩民国人工智能基本法》为指导的路径是典范。
治理支柱要求建立体现本土价值观并保护公共利益的监管和道德框架。需要全面法律框架（隐私、数据保护、网络安全、算法问责制）、基于风险的务实监管方法、国际协调与互操作性，以及明确的风险管理与模型可靠性要求，包括对高风险系统进行部署前审查和持续部署后监测。
计算与能源——基础设施的硬实力
计算支柱要求构建具有韧性的本土AI计算基础设施。关键举措包括建立国家级GPU集群、主权云平台和分布式边缘网络；制定数据位置与控制规则；利用税收优惠和基础设施合作调动私人资本；设计混合架构融合本地部署与主权云；强制执行安全加固标准。
能源与水资源支柱要求确保为数据中心提供可靠、清洁的电力及可持续冷却水源。2023年全球数据中心用电量超380太瓦时（占全球电力消耗1.4%），预计2030年增长近三倍至约1000太瓦时。AI需求可能导致2027年全球取水量高达666亿立方米。政策制定者应将数据中心能源和水资源视为关键基础设施。
数据、人才与生态——软实力的构建
数据集与模型支柱要求建立国家级数据集、模型和标准。亚太地区已迅速行动：SEA-LION是为东南亚语境打造的开源大语言模型；马来西亚ILMU是首个理解马来语的多模态LLM；印度AIKosh平台整合1500余个数据集和217个AI模型。
劳动力支柱要求投资于劳动力发展和技能培训。越南目标2030年前培养超5万名AI工程师；印度尼西亚计划支持约900万名新数字工作者；台湾计划2028年前培养20万名AI专业人才，2040年前培养50万名（投入约1000亿新台币）。
AI生态系统支柱要求培育健全的AI生态系统并投资于研发创新。日本启动“生成式AI加速器挑战赛”资助国内初创企业和研究团队。
全球合作——主权不等于孤立
全球合作支柱要求在维护主权的前提下开展国际合作。新西兰与得克萨斯大学合作开发生命体征实时数字模型技术。沙特阿拉伯通过《全球AI枢纽法》草案引入“数据大使馆”概念，允许外国在沙特境内存储数据但受其本国法律管辖。
各国政府应利用APEC、ASEAN等区域平台推动互操作性和共同规则，协调法规以减少贸易摩擦，建立多边和双边伙伴关系共同建设能力，并利用贸易政策和多元化战略降低对单一来源的依赖。
