隨著人工智慧逐漸從產業議題進入公共治理領域，日本政壇近期出現一個引人注目的新現象：由工程師與科技從業者組成的政黨，正試圖以 AI 作為核心政治敘事進入國會體系。

由軟體工程師安野貴博領導的新政黨「未來團隊」（Team Mirai），在最新一輪日本眾議院選舉中取得突破，也讓科技治理首次成為選舉動員的重要主軸。

科技創業者進軍國會，AI 成為政治主軸

35 歲的軟體工程師兼國會議員安野貴博，在日本政治圈顯得格外醒目。綁著馬尾辮、穿著印有電腦程式碼的黑色 T 恤與靛藍色西裝的他，與日本政壇長期保守的形象形成鮮明對比。

安野領導的未來團隊是一個由科技從業者創立的政黨，主張透過人工智慧與數位化技術提升政府效率與治理能力。在之前舉行的日本全國大選中，這個成立不久的政黨取得出乎意料的成果。

該黨此次共推出 14 名候選人，原本設定的選舉目標是贏得至少 5 個席位，但最終透過比例代表制選區拿下 11 席，在擁有 465 個席位的日本眾議院中取得一席之地。出口民調顯示，未來團隊獲得超過 300 萬張選票，占總票數約 7%，並在四、五十歲的城市選民中表現尤為突出。

對於一個僅有約 2,600 名註冊成員的新政黨而言，這樣的成果相當罕見，其快速崛起甚至在網路上引發陰謀論，有人聲稱這些工程師可能涉及中國的影響力行動。不過政治分析人士認為，該黨之所以能迅速獲得支持，很大程度來自其以科技為核心的治理敘事。

安野在東京辦公室接受訪問時表示，人工智慧的影響力將像火一樣改變社會。在競選期間，他也透過社群媒體與街頭演講與選民互動，逐漸在年輕族群中累積支持。

AI 作為治理工具：效率、透明與勞動力解方

未來團隊將人工智慧視為提升政府治理能力的重要工具。其政見包括導入政府聊天機器人、自動駕駛巴士，以及建立更透明的資料系統，以加快政策制定與行政流程。

該黨領導者認為，科技可以讓原本緩慢的政治體系變得更有效率，同時協助解決日本長期存在的結構問題，例如行政效率低落、政治資金透明度不足，以及日益嚴重的勞動力短缺。

在競選期間，該黨部署了一個聊天機器人，用於解釋政策內容並收集民眾意見。根據公布的數據，該機器人已回答近 39,000 個問題，並收到約 6,200 條政策建議。

候選人也提出多項以科技回應民生問題的政策，例如為有子女的家庭減稅、推動無人駕駛公車，以及增加科學研究投資。該黨同時主張降低社會保險費，並增加對人工智慧等成長產業的投資，試圖將科技發展與經濟政策結合。

其領導者表示，如果人工智慧能夠提升政府效率並節省行政成本，這些資源可以用於減輕勞工家庭在退休金與醫療保健上的負擔。

理性技術路線 vs. 傳統政治結構

與許多日本政黨不同，未來團隊刻意淡化傳統左右政治立場，而是強調以問題解決為導向的技術治理思維。

政治顧問公司 Japan Foresight 創辦人 Tobias Harris 指出，該黨在部分政策議題上甚至採取與主流輿論相反的立場；例如，在其他政黨普遍主張降低或暫停消費稅的情況下，未來團隊採取較為謹慎的態度。

安野表示，如果透過減稅刺激需求，可能進一步推升通貨膨脹，因此倉促減稅存在風險。他在日本公共電視 NHK 節目中表示，該黨是少數明確反對削減消費稅的政黨之一，這也讓部分不支持減稅政策的選民將其視為新的選擇。

不過，工程師背景的議員在國會體系中也面臨現實挑戰。新當選議員古川葵表示，日本政治體系仍保留大量紙本文件與傳統行政流程，「這裡文件太多了」。

日本官僚體系長期以保守著稱，甚至仍大量使用傳真機與紙本資料，一些議會會議室也禁止使用筆記型電腦與平板電腦。對於習慣數位化工作的工程師而言，這樣的制度環境顯然形成摩擦。

古川曾在矽谷擔任工程師，他認為程式設計與立法在某種程度上具有相似性，都是透過結構化方式解決問題。

日本 AI 戰略與文化背景

未來團隊的崛起，也反映出日本社會對人工智慧的特殊態度。

儘管機器人長期存在於日本文化之中，日本在人工智慧技術的實際採用上仍落後於美國與中國。部分選民因此認為，日本需要加快人工智慧研發與應用的步伐，以維持國際競爭力。

安野認為，日本社會對人工智慧的情緒與西方國家有所不同。在一些西方討論中，人工智慧常被視為可能取代人類工作的威脅，甚至聯想到《魔鬼終結者》中的機器殺手。

相較之下，日本社會更容易將人工智慧與漫畫角色哆啦A夢聯繫在一起——一個幫助人類解決問題的機器夥伴。安野表示，日本人並不害怕人工智慧，日本早就習慣利用人工智慧來做事。

AI 政治敘事的下一步

儘管在 465 席的眾議院中僅占 11 席，未來團隊仍需與首相高市早苗領導的自民黨等主要政黨合作，才能推動政策。

在去年秋天的國會特別會議中，為了表決 2025 財年補充預算案，未來團隊曾與自民黨在參議院達成政策共識並投下贊成票。由於執政聯盟在參議院仍未掌握多數席位，這個新興政黨未來在部分議題上的投票動向可能受到外界關注。

對日本政治而言，未來團隊的出現代表一種新的實驗：人工智慧不再只是政策工具，也成為政治動員與治理理念的一部分。隨著 AI 持續改變經濟與社會結構，科技治理可能逐漸成為政治競爭的重要議題。

未來，科技政黨能否在既有政治體系中持續發揮影響力，也將成為觀察民主制度如何回應數位轉型壓力的重要指標。

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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《The New York Times》、《The Japan News》，圖片來源：チームみらい【公式】

（責任編輯：鄒家彥）

麥肯錫發布報告《Sovereign AI: Building ecosystems for strategic resilience and impact》，預估到了 2030 年，主權 AI 將撼動全球高達 6,000 億美元的市場商機。

然而現況是，高達 72% 的企業雖將主權 AI 納入發展藍圖，卻深陷「必須全端自建」的迷思，導致專案淪為缺乏預算的紙上談兵。

這份報告從市場規模、企業導入痛點到生態系建構，提供一套診斷與行動框架，並提出務實的「最低限度充分主權」觀念，幫助企業不盲目追逐硬體擴張，掌握化解地緣政治壓力與佈局生態系的長期競爭優勢。

📎 這份報告適合誰閱讀？

建立成功的主權 AI，必須仰賴生態系中多方角色的協同合作。因此，這份報告特別適合以下四大領域的工作者與決策者閱讀：

• 企業高階主管與商業決策者，包括企業執行長、資訊長、技術長，以及負責數位轉型的高階主管。
• 政府官員與政策制定者，包括公部門決策者、法規制定者，以及推動國家層級科技與數位發展的相關人員。
• 科技與基礎建設供應商，包括大型雲端業者、在地雲端供應商、資料中心營運商、電信公司、AI 模型開發者與系統整合商。
• 投資機構與投資人。

🔴 報告洞見

隨著地緣政治的不確定性加劇，以及各國對資料合規的要求日益嚴格，主權 AI（Sovereign AI）已經從單純的政策辯論，正式轉變為全球經濟與企業戰略的絕對核心。

然而，許多企業與政府在推動主權 AI 時，往往陷入「必須全部自己來」的迷思，導致專案停滯不前。

麥肯錫這份主權 AI 報告剖析全球主權 AI 的發展現況，打破傳統的全端自建迷思，並為政府、企業、技術供應商與投資者提出了具體的戰略定位與三階段落地藍圖。

💡 主權 AI 的四維定義

過去，市場往往將主權 AI 狹隘地理解為「採購本地 GPU」或是「發布國家級語言模型」等單一硬體或技術的投入。然而，真正的主權 AI 是由四個不同維度交織而成的光譜：

1. 領土層面：資料與算力設施在物理上位於何處。
2. 營運層面：由誰來負責管理與確保資料及算力的安全。
3. 技術層面：誰擁有底層技術架構與智慧財產權（IP）。
4. 法律層面：存取權限與合規性受哪個司法管轄區的約束。

基於這四個維度，麥肯錫預估，主權 AI 將成為未來幾年 AI 領域最大的商機之一。

到了 2030 年，全球高達 30% 到 40% 的 AI 支出將受到主權需求的影響，整體潛在市場規模將高達 5,000 億至 6,000 億美元。

核心觀念翻轉：「最低充分主權」才是致勝關鍵

報告指出，一個成功的主權 AI 生態系，絕對不是要求每一項技術與硬體都必須在國內從頭建置。相反地，決策者應該追求的是「最低限度的充分主權（minimum sufficient sovereignty）」。

這意味著企業只需在關鍵的控制點（如資料分類、加密金鑰所有權、存取權限）上實踐主權設計，而技術堆疊中的其他元素，依然可以保持開放，積極尋求全球合作夥伴的資源與競爭力。

💡 企業導入現況與市場痛點分析

儘管主權 AI 商機龐大，但供給端與需求端之間目前仍存在巨大的落差與痛點。

規劃與執行的嚴重脫節

調查顯示，高達 72% 的企業已經將主權 AI 納入 2026 年的發展藍圖中。然而，卻只有約 29% 的企業真正具備了詳細的行動計畫或是編列了專屬預算。這顯示多數企業仍停留在「概念階段」，缺乏實質的落地能力。

高昂的轉換成本與決策現實

企業普遍認為，主權 AI 解決方案的總體擁有成本，會比全球通用解決方案高出 10% 到 30%。在現實的商業考量下，超過七成的企業表示，「價格與效能」依然是他們決定是否轉換供應商的首要因素，單靠「具備主權合規」這張牌，並不足以讓客戶買單。

主權功能唯有在涉及敏感資料、法規遵循等特定工作負載時，才能顯現其不可替代的商業價值。

長達數年的漫長陣痛期

資料顯示，基礎設施層面的主權 AI 轉移通常需要耗費 3 到 4 年的時間。值得注意的是，導致時程拖延的主因並非「在地技術不成熟」。事實上，許多本地供應商在底層基礎設施的服務水準，已能與全球巨頭媲美。

真正的瓶頸在於，企業在釐清哪些資料需要主權保護，以及調整內部營運模式以適應新架構時，面臨了巨大的組織摩擦力。

💡 打造卓越主權 AI 生態系的七大特徵

要跨越上述痛點，單靠單一企業或政府的努力是不夠的。全球最成功的主權 AI 生態系，通常都具備以下七個互相強化的系統性特徵：

1. 需求驅動與產業導入：政府必須將公共採購與主權戰略對齊，作為生態系的「首購族（anchor customers）」，集中並驅動早期的市場需求。
2. 主權基礎設施支柱：必須具備深厚的國內運算骨幹，包含資料中心、高密度 GPU 叢集、海底電纜，以及支撐這些耗能巨獸的穩定綠色能源與土地水資源。
3. 明確的主權基準與參考架構：必須將「不可妥協的控制點」進行標準化，例如明確規範資料分類、加密金鑰所有權、身分驗證與事件回應機制。
4. 可信任的資料治理與政策：透過土地分配、電力供給、進出口規範與投資誘因等政策工具，打造能吸引跨國與本土資金投入的法規環境。
5. 務實的模型與資料戰略：採取「混合式戰略」。在不涉及機密的領域，盡可能利用全球最先進的前沿模型；而在主權需求與商業價值最高的特定領域，才投入資源微調或開發本地專屬的語言及領域模型。同時，必須建立產業間的資料共享機制與標準。
6. 匹配風險的資本投入：底層的基礎建設需要具備耐心的長期資本（如私募股權或基礎設施基金），而上層的應用與模型開發則需要具備風險承受力的創投資金，生態系必須引導合適的資金進入對應的技術層。
7. 本地人才培育：持續投資教育與技能重塑計畫，以填補 AI 整合所帶來的新型態工作職缺。

具備上述特徵的生態系，需要政府、企業、供應商與投資者各司其職。以下是報告對四方角色的具體行動建議。

💡 具體行動指南：生態系四大角色的戰略定位

主權 AI 的落實需要四方角色的緊密協作，報告針對各方提出了具體的行動戰略：

政府（協調者與核心客戶）：政府擁有將零散野心轉化為協同執行的獨特能力。政府必須率先界定哪些工作負載（如國防、敏感公民資料）需要強烈的主權控制，並透過建立認證制度，讓受高度監管的產業有標準可循。

此外，政府應整合公共部門的需求，發包大型的跨年度專案，創造出具備規模經濟的採用循環。

技術供應商（能力建構者）：供應商（包含雲端巨頭與在地業者）不應再將主權 AI 包裝成一種「意識形態」來推銷，而應該將其轉化為具體的「投資組合決策」。

供應商的任務是協助企業，將內部的工作負載清楚劃分為「主權、混合、全球」三個層級，並提供跨越不同環境的資料營運工具，幫助企業加速解決最關鍵的「資料整備度」瓶頸。

企業（需求引擎）：企業是將基礎建設轉化為實質經濟價值的核心。高階決策者必須停止內部關於「要完全主權還是完全開放」的無效爭論，著手建立具體的工作負載分級制度與預算編列。

企業應深刻認知，主權 AI 的導入是一場跨年度的組織轉型，而非一次性的系統採購。

投資機構（資本提供者）：投資者在跨越「採用低谷」的過程中扮演關鍵角色。最頂尖的投資者，不會輕易將資金投入純粹炒作硬體或空泛宣示的專案，而是專注於支持那些「具備真實底層需求」且「遊戲規則明確」的計畫，並協助本土新創擴展規模。

💡 五種市場驗證的主權 AI 合作模式

為了加速將主權野心轉化為實際部署，報告總結了五種已被市場驗證的最佳合作模式：

1. 具備標準化控制的主權 AI 區域：將能源、算力、合規控制打包成單一的營運框架，減少企業每次導入時的合規摩擦。
2. 需求聚合與採購承諾：將政府與受監管產業的需求整合為跨年度框架，確保基礎建設的投資能獲得穩定的回報。
3. 聯合營運模式：由本地法律實體與全球科技巨頭，共組混合營運架構。例如法國的 Bleu 合資企業，完美結合了全球最頂尖的雲端技術與本地化的絕對控制權。
4. 模型適應與資料聯盟：透過公私協力匯聚資金與資料，共同開發特定語言或領域的模型（例如支援多語言的 BLOOM 大型語言模型）。
5. 混合融資架構：利用公共資金來承擔基礎設施早期的建置風險，隨著使用率提升，再逐步過渡到純商業模式。

上述合作模式需要搭配明確的時程規劃，才能轉化為可落地的執行路徑。

🧭【企業與政府的跨年度三階段落地藍圖】

成功的生態系無法一步登天，必須依循以下三個波段循序漸進地推進：

第一波：確立基準與解鎖早期需求

在此階段，重點不在於打造最完美的架構，而是建立市場信任。領導者應專注於釐清哪些工作負載真正需要主權控制，制定相應的採購機制，並集中資源推出少數幾個具備指標意義的大型應用案例，證明主權環境的可靠性與安全性。

第二波：擴展共享基礎設施與數據生態

當早期需求獲得驗證後，生態系即可在具備商業可行性的基礎上，大規模擴展算力與能源基礎設施。同時，必須投資於特定產業的數據共享機制與營運模式。許多專案之所以在此階段失敗，正是因為他們在尚未解決治理規則與人才短缺問題前，就盲目擴張硬體設施。

第三波：建立持久優勢與出口能力

在最後階段，生態系將深化特定領域的專業能力，並培育出具有競爭力的本地供應商與新創企業。此時，受信任的主權 AI 能力不僅能滿足國內需求，更能拓展為具備區域或全球競爭力的主權 AI 輸出能力。

總結來說，主權 AI 從來都不是一場追求「全端技術獨立」的零和遊戲，而是一場高度複雜的生態系賽局。

唯有政府、企業、供應商與投資者在關鍵的控制點上精準發力、對齊彼此的商業誘因，才能真正將龐大的 AI 基礎建設，轉化為具備長期戰略韌性與實質經濟影響力的國家級競爭優勢。

＊閱讀完整報告內容，請見：Sovereign AI: Building ecosystems for strategic resilience and impact

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＊初稿由 AI 協作，首圖來源：Unsplash

早上用共享機車趕上捷運，中午透過外送平台解決用餐，下午在咖啡廳借一顆行動電源撐完會議，晚上再打開通訊軟體協調隔天行程。這些行為分別落在交通、物流、租賃與通訊服務之中，但對使用者而言，它們早已自然地串連在同一段生活流程裡。

這樣的改變，也反映在數位平台本身。許多平台已不再只是單一服務的提供者，而是同時涵蓋交易、媒合、資料處理與即時調度等多重功能，並在不同場景之間持續延伸。當服務邊界逐漸模糊，平台的角色也從單點工具，轉向支撐多元生活情境的基礎設施。

延續前一篇對平台變動的觀察，當服務樣態持續跨域整合，一個更實際的問題逐漸浮現：現行的數位政策框架，是否仍能清楚對應這些運作方式。

從制度的角度來看，台灣多數數位平台相關治理，仍建立在「產業別與主管機關分工」的邏輯之上。交通、電商、通訊與內容，各自對應不同的主管機關與規範體系。這樣的設計，長期以來確實提供了穩定的治理基礎，讓權責分配清楚，也讓業者在制度中具備一定的可預期性。

在平台發展相對單純的階段，這樣的架構運作順暢。不同服務之間的界線清楚，監理對象容易辨識，政策設計也能精準對應。然而，當平台逐漸整合多種功能，並在不同場景中同時發揮作用，制度與實務之間的距離開始變得更明顯。

例如，一個平台同時涉及交通服務與資料處理，可能需要面對不同政策領域的要求；在另一種情境中，某些新型態服務尚未被既有分類完整涵蓋，制度適用需要透過解釋與協調來完成。這些情況並非個別案例，而是隨著平台發展逐漸成為常態的現象。

從更宏觀的角度來看，這些挑戰指向同一個核心問題：制度框架與實際服務樣態之間的適配程度。當制度需要仰賴頻繁的跨部會協調或個案判斷來回應新情境，也代表原有的分類方式，正面臨重新檢視的時機。

進一步來看，這並不僅是技術或執行層面的問題，而是治理邏輯本身的轉變。數位平台的運作，逐漸呈現出「功能整合」與「情境導向」的特性，治理思維也需要從靜態分類，逐步轉向能回應動態場景的設計方式。當制度能以使用情境與風險特性作為觀察基準，將更有機會貼近實際運作，並提升整體的一致性與可理解性。

同時，制度在維持基本秩序的過程中，也需要保留一定程度的調整空間。平台的產品設計與商業模式仍在快速演進，制度若能提供穩定原則與清楚邊界，並搭配持續檢視與修正的機制，將有助於在秩序與發展之間建立較為穩定的關係。

這樣的討論，也逐漸延伸到地方治理層面。數位平台的影響，往往直接體現在城市運作之中，包括交通流動、空間使用、即時服務供給與在地生活支援。不同城市在面對這些變化時，會依據自身條件與政策思維做出調整，而這些回應方式，也反映出整體政策框架在實務中的運作情形。

接下來，協會將透過「六都數位政策調查」，進一步觀察地方政府在不同平台場景中的政策設計與實務回應，並整理其中的共通趨勢與差異。在進入具體案例之前，回到制度框架本身，釐清其形成邏輯與當前的適配狀態，有助於建立更完整的討論基礎。

當平台持續在不同領域之間延伸與整合，制度如何回應這樣的變化，將直接影響數位治理的穩定性與發展空間。這個問題的答案，並不只關乎政策設計本身，也關乎城市如何在快速變動的環境中，維持運作效率與公共信任。

社團法人台灣數位平台經濟協會

社團法人台灣數位平台經濟協會（DEAT）集結了台灣社會關心網路協作與共享經濟發展趨勢的業者、學者、法律專家，致力推動有利創新的商業模式與法規環境、促進社會支持、以及推動本地數位平台與共享新創的蓬勃發展，會員涵蓋共享智慧運輸、外送服務、承攬媒合與資訊平台等領域，服務用戶突破千萬，就業人口達十多萬人，為台灣新經濟與新生活型態的重要推動者。

＊ 本文經社團法人台灣數位平台經濟協會授權刊登，首圖來源：社團法人台灣數位平台經濟協會。

（責任編輯：李昀蔚）