人工智能陷阱：为何英伟达、Palantir 和思科可能构成威胁，以及为何托管式人工智能才是正确的解决方案——关于人工智能的创意图片：Xpert.Digital
主权骗局：美国科技巨头如何企图征服我们的权力
主权陷阱：为什么美国科技巨头的新人工智能承诺对德国当局极其危险
舒适的依赖？英伟达、Palantir 和思科的秘密计划
公共管理数字化正处于关键转折点。英伟达、Palantir 和思科这三家美国科技巨头强强联手，为政府机构提供了一个极具吸引力的方案：一套预配置的人工智能堆栈，涵盖从数据中心、数据模型到即用型人工智能代理的所有组件，全部来自同一供应商。这种所谓的“自主人工智能”旨在缓解技能型人才短缺、解决复杂的集成难题，并大幅加速公共部门缓慢的现代化进程。.
但这种便利蕴含着巨大的战略风险。将政府机构的硬件、网络架构、模型运行以及内部语义知识外包给专有生态系统，并不能创建一个主权国家，反而会使其陷入前所未有的技术依赖。位于欧洲的本地服务器并不能避免被大规模供应商锁定。这份全面的分析揭示了这种新型全栈架构为何会危及政府的行动能力，以及欧洲当局为何迫切需要采用独立、开放、可管理的AI架构。.
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巨大的主权骗局：谁向当局提供完整的人工智能堆栈，谁就控制了不仅仅是技术。
英伟达、Palantir 和思科之间的合作远不止是快速增长的人工智能市场中的又一次合作。这三家美国公司正在将数字价值链的关键组件整合到一个共享的参考架构中：英伟达提供人工智能模型和计算硬件；Palantir 提供数据和应用层，包括其人工智能平台 Foundry、Sovereign AI 操作系统及其本体；思科则与 Supermicro 合作，提供服务器、网络、安全组件、冷却和系统监控等基础设施。最终目标是构建一个高度预配置的环境，使政府机构和受监管组织能够从数据中心构建人工智能应用，最终部署到实际应用。.
从经济角度来看，这种方法极具吸引力。公共机构不再需要选择众多独立的解决方案，将它们连接起来，并稳定运行多年。相反，他们只需获得一个架构，其组件在技术上已经协调一致，既可以在自有数据中心运行，也可以在受控的云和托管环境中运行。通过这种方式，英伟达、Palantir 和思科正在解决政府数字化转型面临的最大障碍之一：缺乏熟练的技术人员、集成专业知识以及能够运行复杂人工智能系统的稳健模式。.
但这种看似简单的模式背后却隐藏着代价。当硬件、网络、数据模型、人工智能平台、模型运行和业务流程紧密交织在一起时，传统的供应商关系便不再可行。由此产生的战略依赖性会对政府机构的运作产生深远影响。这正是“主权人工智能架构”这一概念存在问题的原因。一个系统可以本地部署，技术上得到保障，并使用欧洲数据运行，但仍然在法律、经济和技术上依赖于美国供应商。.
为什么英伟达、Palantir 和思科现在要联手？
这三家公司各有所长，优势互补。英伟达在生成式人工智能的计算基础设施领域占据主导地位。该公司不仅提供图形处理器，还提供日益完善的平台，这些平台涵盖加速器、网络技术、系统软件、库和人工智能模型。因此，英伟达早已超越了传统的半导体业务。该公司的目标不仅是销售芯片，更是要为企业和政府开发人工智能应用奠定技术基础。.
Palantir 在将来自政府机构、安全组织、军队、工业界和供应链的异构数据集集成到通用运营系统中方面拥有多年经验。其核心优势并非主要在于语言模型，而在于数据、权限、流程和决策之间的关联。Palantir 的本体以数字化方式映射组织的对象、关系和行动方案。这使得 AI 代理不仅可以生成文本，还可以在既定角色范围内访问现实世界的业务流程、分析关系并生成可执行的建议。.
思科为这一层提供了必要的基础设施，以确保政府部门的持续运作。这包括高性能网络、安全功能、遥测、可观测性以及分布式数据中心的互联。思科与Supermicro合作，可部署高密度、风冷或液冷GPU系统。计划支持Vera Rubin NVL72和HGX Rubin NVL8等新型Nvidia系统，表明该架构不仅面向当前应用，也面向下一代计算密集型模型和智能体系统。.
这种联合方案遵循清晰的经济逻辑。每一层附加功能都会提升其他层的价值。当 Palantir 提供可立即使用的应用程序时，Nvidia 硬件的吸引力就会增强。当 Palantir 的平台运行在标准化的 Nvidia 系统上时，其性能也会得到提升。反过来，思科可以将其基础设施定位为安全且符合政府法规的完整人工智能系统的基础。各个产品被整合到一个捆绑包中，虽然客户难以直接比较，但却更容易采购和部署。.
从图形处理器到政府决策
该架构连接了多个技术层，这些技术层以前通常是独立采购和运营的。最底层包括数据中心、GPU 系统、网络、存储、冷却和安全组件。在其之上是英伟达的软件库、优化工具和开源的 Nemotron 模型，这些模型专为基于代理的 AI 应用而设计。Palantir 将这些模型集成到 Foundry、AIP 和 Sovereign AI OS 中，并将它们链接到各自组织的本体。.
“本体”一词的含义远不止于数据库。它描述的是组织的语义模型：人员、地点、车辆、材料、流程、能力、权限、风险和依赖关系都被表示为相互关联的对象。这使得人工智能代理能够识别出，特定的交付延迟不仅影响单个订单，还会危及生产线、运营准备或政府服务。因此，代理并非仅仅处理文档，而是处理现实世界流程的数字化表示。.
这为公共机构带来了巨大的生产力提升潜力。审批流程可以加快，案件档案可以进行结构化分析，资源规划可以更加高效，并且可以从众多数据源生成复杂的态势感知信息。在安全机构中，特工可以预先整理大量信息并突出显示相关的关联信息。在采购方面，可以持续分析供应链、备件库存和合同风险。经济效益不仅体现在节省人力成本上，更主要体现在处理时间缩短、决策效率提高以及现有数据利用率提升上。.
然而，这种深度集成使得该技术栈比普通办公软件更加敏感。任何掌控机构语义模型的人都能深入了解其数据逻辑、优先级、角色和决策流程。因此，该平台成为了一种数字化的神经系统。几年后更换它并非像更换文字处理器那样简单，而是如同移植核心组织职能。.
这种新的市场战略被称为垂直整合。
英伟达、Palantir 和思科正在着手解决人工智能市场的一个结构性问题。许多组织拥有数据、预算和具体的应用案例，却在实施过程中举步维艰。从高性能语言模型到符合法律法规的生产系统，需要完成大量的技术和组织工作：数据清洗、权限映射、模型适配、接口开发、结果监控以及安全要求满足。在受监管的行业，情况更加复杂，因为决策必须可追溯、访问记录必须完整，运营风险必须得到控制。.
参考架构将这种复杂性转化为标准化的产品。从经济角度来看，这代表了一种垂直整合形式，尽管参与公司在法律上保持独立。它们共同覆盖了价值链的大部分环节，并减少了交接点。这降低了集成成本，加快了项目进度，但同时也使市场力量向提供完整解决方案的供应商转移。.
这种效应在其他技术市场中早已为人熟知。操作系统、应用程序、数据格式和硬件的集成度越高，转换成本就越高。起初，集成系统看起来更便宜，因为消除了接口问题。然而，之后扩展、许可、迁移和定制的成本会增加。由于客户几乎无法再有效地威胁要转换系统，供应商可以获得越来越大的利润份额。.
对于英伟达、Palantir 和思科而言，此次合作不仅仅是一个技术项目，更是一项旨在长期立足政府和监管市场的战略。政府机构的特点是使用周期长、需求高、供应商更换速度慢。那些能够及早确立自身标准架构的企业，可以从维护、容量扩展、软件许可、咨询以及新的应用场景中获益多年。具体价格尚未公布，但对于此类平台模式而言，更大的经济价值通常体现在持续的收入上，而非一次性的硬件交付。.
为什么政府机构对全栈技术特别感兴趣？
公共行政部门面临着巨大的现代化压力。公民和企业期望获得数字化服务、更快捷的流程以及对现有信息的更有效利用。与此同时，许多地方缺乏熟练的专业人员、现代化的数据平台和统一的技术标准。数据分散在不同的专用应用程序、文件系统和各级政府部门中。职责分散，项目周期漫长，整个系统的责任归属往往不明确。.
在这种情况下，预配置的人工智能堆栈就成了一条捷径。政府机构无需耗费数年时间构建自己的平台，而是可以依赖现成的计算能力、数据集成和人工智能应用组合。供应商承诺降低技术风险，并更快地将试点项目投入常规运营。这种速度对于政治敏感项目尤其具有吸引力，因为可以在一个立法任期内就展现出成效。.
此外，大型供应商联盟能够提供清晰的责任架构。如果系统出现故障或模型产生不良结果，监管机构无需在十家小型服务提供商之间进行调解。英伟达、Palantir、思科和超微可以作为一个技术协调的生态系统运作。这种整合可以降低运营风险并简化规划。.
然而，这种优势不应与战略成本效益混淆。如果数据模型、工作流程和专门程序与专有平台紧密绑定，以至于几乎不可能有其他替代方案，那么快速实施从长远来看可能会变得代价高昂。公共部门客户通常根据购置和实施成本来评估项目。然而，更相关的指标应该是十年或十五年的总成本，包括许可费用上涨、额外计算能力、模型变更、数据迁移、培训以及潜在的退出策略。.
主权不仅仅是德国的一台服务器。
在推广“主权人工智能架构”这一概念时，使用了政治上吸引人但技术上却含糊不清的术语。数字主权由多个层面构成，包括对数据、加密密钥、身份、软件、模型、接口、硬件、运营人员和法律管辖权的控制。服务提供商可以确保个别层面的安全，但同时也可能在其他层面造成严重的依赖关系。.
在政府所有的数据中心进行本地化运营可以增强对物理系统和数据流的控制。然而，这并不能自动避免软件更新、许可证、签名、支持服务或专有模型组件仍然依赖于制造商。同样，由美国公司运营的欧洲云区域并不等同于欧洲的法律自主权。物理存储位置仅能回答数据存储在哪里的问题，但无法回答哪家公司拥有技术访问权限，也无法回答该公司受哪些法律管辖。.
美国《云法案》可以强制美国公司交出其拥有、保管或控制的数据，即使这些数据存储在美国境外。这给欧洲当局造成了法律冲突：一方面是国家和欧洲的数据保护义务，另一方面是美国可能提出的信息披露要求。.
即使技术上增加了获取难度，战略依赖依然存在。外国制造商可以随时更改产品特性、价格或许可条款。在地缘政治危机中，出口管制、制裁或政治指令都可能影响硬件和软件的供应。因此，真正的主权并非意味着完全的自给自足，而是指能够在不造成不可接受的成本或中断的情况下，继续履行关键职能的能力。.
帕兰提尔的优势也是它最大的风险。
Palantir 对此次合作至关重要，因为该公司弥合了人工智能模型与机构决策之间的鸿沟。Foundry 负责整合数据和流程，AIP 将生成式和智能体人工智能引入实际应用，而本体则提供组织背景。正是通过这种方式，模型不仅能够给出通用答案，还能对机构的具体情况、权限和行动方案做出响应。.
这种能力解释了为什么Palantir能够成功服务于安全机构、军队和大型工业企业。复杂的组织需要能够连接来自多个数据源并构建强大态势感知能力的系统。在危机、军事行动、供应链或灾难救援中，速度至关重要。能够近乎实时地可视化相关关系的平台具有极高的运营价值。.
但同样的架构也会导致权力集中。当越来越多的个人数据、运营数据和行政数据汇聚到单一模型中时，就会出现最初数据收集时未曾预料到的分析可能性。因此，多年来批评人士一直警告说，国家监控范围的扩大以及利用众多个人数据集构建全面的个人和关系档案的风险不容忽视。.
问题并非仅限于Palantir。任何强大的数据平台都可能被滥用。区别在于集成范围和深度。政府职能越依赖于同一本体，清晰的法律界限、独立监督、日志记录、用途限制和技术分离就越发重要。政府机构不能指望供应商通过产品设计来解决这些问题。法治监督必须独立于平台之外。.
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供应商锁定：州政府被低估的成本
英伟达出售的不仅仅是计算能力，而是一种标准。
英伟达的合作是其战略的一部分，其影响远不止于销售新的GPU系统。政府人工智能参考架构的制定者将影响软件库、模型格式、网络设计和运行流程。应用程序针对英伟达平台的优化程度越高，未来版本升级依赖英伟达硬件的可能性就越大。.
开放的Nemotron模型旨在弥合专有服务与可控的内部运营之间的差距。政府机构可以在自身环境中运行模型，将其连接到内部数据，并针对特定任务进行重新训练。这比完全依赖外部接口的服务有所改进，因为数据流和模型行为可以得到更严格的控制。.
仅开放模型权重并不能构建开放的基础设施。训练和推理仍然可能依赖于专有工具链、优化库和特定硬件。即使模型理论上可以在其他加速器上运行，性能损失、缺乏支持或高昂的迁移成本也会使切换变得不具吸引力。因此，开放性必须从多个层面进行评估：模型权重、许可证、接口、运行时环境、数据格式和硬件可移植性。.
从商业角度来看，英伟达的立场是可以理解的。该公司正利用其技术领先优势，将自身平台打造为行业标准。但对于政府机构而言，同样的情况却呈现出复杂的局面。虽然短期内它们可以从高性能和成熟的生态系统中获益，但从长远来看，它们必须防止单一供应商垄断价格、技术发展以及关键计算资源的供应。.
思科和超微正在使该技术栈适合政府使用。
在公众讨论中，思科往往容易被忽视，因为人们的注意力通常集中在人工智能模型和数据分析上。然而，对于政府机构的稳定运行而言，网络和安全层的重要性至少不亚于此。大型人工智能系统需要在存储设备、GPU集群和应用程序之间传输海量数据。即使是微小的瓶颈也会显著降低昂贵计算硬件的利用率。与此同时，必须控制访问权限、检测异常情况并持续监控运行状态。.
思科在复杂的企业和政府网络、安全架构和可观测性方面拥有丰富的经验。超微则凭借高密度服务器系统和多样化的散热方案，进一步增强了思科的优势。液冷技术的重要性日益凸显，因为新一代GPU将拥有极高的功耗和发热量。这使得能源和建筑技术本身成为人工智能基础设施的关键组成部分。.
对于政府机构而言，这意味着人工智能程序并非仅仅是购买几台服务器那么简单。电源供应、冷却、应急运行、物理安全、网络容量和备件供应等都必须统筹规划。集成式堆栈可以降低这些风险，因为组件是预先匹配的。然而，如果未来的扩展仅支持经过认证的组合，则集成式堆栈也可能限制选择。.
因此，经济评估必须同时考虑技术效率和采购灵活性。高度优化的系统可以降低单位计算能力的运营成本。然而，如果只有少数兼容的供应商，就会出现集中风险。因此，政府机构需要允许使用替代服务器、网络和加速器的架构规范，同时确保安全性和运行稳定性不受影响。.
供应商锁定带来的代价被低估了
供应商锁定并非仅指合同禁止更换供应商的情况。当更换供应商在技术、组织或财务方面变得过于繁重，以至于几乎不可能时，就会出现供应商锁定。对于政府人工智能系统而言，这种锁定可能同时发生在多个层面：专有本体、定制模型、个体数据管道、角色和授权系统、培训、流程变更以及底层硬件。.
知识库对服务提供商而言尤为重要。随着每个新用例的出现，更多的政府知识被转化为平台对象、规则和工作流程。这种结构难以直接导出。即使原始数据仍然可用，新的服务提供商也会缺少多年积累的语义模型。迁移不仅需要技术工作，还需要与政府内部众多部门重新进行协调。.
由此导致谈判局面不对等。项目初期，多家供应商竞相争取。但项目实施后，切实可行的替代方案数量减少。价格上涨、新增模块或新的许可模式等问题随之而来，供应商更难抵挡。这对政府而言尤其棘手，因为公共服务不能简单地在成本上升时停止。.
因此，合理的成本效益分析必须包含锁定溢价。这包括数据导出、文档编制、并行运行、模型迁移和重新认证等方面的条款。此外，合同还应规定具有约束力的退出权、标准化接口、完整的协议访问权限以及业务模型的可转移性。如果没有这些保障措施，短期内高效的采购可能会在长期内变成代价高昂的依赖。.
为什么独立管理的AI更合适
独立托管的人工智能系统提供了一种介于完全内部运营和完全依赖全球全栈服务之间的折衷方案。技术环境由专业人员运营，而数据、密钥、模型和战略架构决策仍由相关机构或欧洲赞助商控制。运营商负责监控、更新、扩展、安全管理和模型部署，但并不拥有业务逻辑。.
这种模式对公共机构尤其有利，因为完全自主运营人工智能需要大量资源。现代人工智能基础设施需要GPU集群、MLOps、网络安全、模型评估和数据保护等方面的专业人员。许多公共机构无法在短时间内培养出足够的内部能力。一家欧洲托管人工智能服务提供商可以汇集这些能力，并将其提供给多个公共部门客户。这样既能实现规模经济，又无需将数据和决策权拱手让给非欧洲平台公司。.
关键区别在于互换性的架构。模型应通过标准化接口集成，数据以开放格式存储，应用程序与各自的模型品牌解耦。这使得代理机构可以根据任务需要，选择欧洲模型、美国模型或自有模型。敏感应用可以完全在受控环境中运行，而不太关键的任务也可以使用外部服务。.
因此，管理型人工智能并不意味着所有技术都必须自主研发。主权并非源于自给自足，而是源于选择的自由、控制能力以及切实可行的退出策略。如果一个机构能够更换供应商、替换模型、完全导出数据，并在必要时将运营转移到其他欧洲地区，那么它就能保持主权。.
与此相关：
欧洲的司法管辖权并非无关紧要的细节。
欧洲运营商并不能自动保证绝对安全，但它从根本上改变了法律格局。当公司、人员、关键管理和技术控制完全位于欧盟境内时，欧洲的数据保护、安全和行政标准即可适用，无需承担美国域外法律的复杂性。对于处理高度敏感信息的机构而言，这种明确的管辖权本身就具有经济优势。.
法律确定性能够降低风险。数据泄露、未经授权的传输或未解决的第三国访问问题都可能导致法律程序中止、引发政治危机，并需要进行代价高昂的修订。与从一开始就考虑这些要求的系统相比，事后才纳入数据保护和保密措施的架构通常会导致更高的总体成本。.
诸如保密计算之类的技术手段可以进一步加强法律管控。这不仅能在存储和传输过程中保护数据，还能在处理过程中提供保护。结合完全由客户或独立的欧洲受托人持有的密钥管理，基础设施运营商的访问权限可以得到显著限制。.
此类程序并不能取代健全的法律原则和负责任的组织。然而，它们确实减少了需要信任的实体数量。这应当成为政府人工智能的指导原则：并非要求单一提供商做出尽可能多的承诺，而是尽可能减少技术上必要的信任假设。.
单靠开放模式是不够的
开放语言模型的可用性提升了政府机构的谈判地位。这些模型可以根据需要进行本地化操作、测试、调整和替换。然而，将开放模型权重等同于完全的数字主权是错误的。模型仍然依赖于训练工具、运行时环境、安全过滤器、向量数据库、编排系统和硬件。.
因此，切实可行的AI管理策略必须涵盖整个生命周期。这包括模型的选择和评估、训练数据的来源和质量、重新训练、运行监控、变更记录以及故障功能的安全关闭。监管机构还需要自己的测试集，以便独立于供应商评估准确性、偏差、异常情况和安全风险。.
此外，基础模型与专业知识的分离至关重要。通用语言模型应保持可互换性，而机构特定信息则存储在受控数据库、知识图谱或检索系统中。如果专业知识过度集成到单一模型中，则会增加依赖性。相反，如果将其清晰分离并通过标准化接口提供，机构即可在不重建整个知识库的情况下切换模型。.
因此，更佳的欧洲方案并非简单地用三家提供同样封闭产品的欧洲公司取代英伟达、Palantir 和思科。关键在于构建一个开放的架构，让多家厂商参与竞争，避免任何单一厂商垄断所有层级。.
联邦数据空间而非集中式数据能力
借助 Gaia-X 和行业特定数据空间，欧洲正在探索一种与单一平台截然不同的方法。数据不必集中存储在中心位置，而是保留在各自的所有者手中，并根据通用规则、身份和技术标准以受控方式共享。其目标是构建一个联邦式生态系统，以增强互操作性和竞争性。.
这一原则对公共机构尤为重要，因为政府数据历来分散在不同层级和管辖区。联邦、州和地方政府以及公共企业必须在不完全放弃各自职责的前提下开展合作。联邦式方法可以根据用途、角色和时间段控制访问权限，同时支持共享的人工智能应用。.
从经济角度来看，联邦制避免了单一平台运营商成为所有数据流的必然中介。服务提供商可以在身份、策略和数据合约保持不变的情况下交换各自的服务。这增强了竞争压力，从长远来看，降低了价格过高的风险。.
然而，联邦制比购买现成的完整技术栈要求更高。必须就标准达成一致，明确责任，并维护接口。短期来看，这种部署方式可能成本更高、速度更慢。但从长远来看，它所创建的基础设施的价值并非完全归于单一提供商，而是作为公共部门共享的数字资本而得以保留。.
一条既不牺牲技术又切实可行的道路
负责任的战略既不应完全排除美国技术，也不应不加批判地将其作为所有政府流程的基础。英伟达硬件或许是某些工作负载的最佳技术选择。Palantir 可以在特定、明确的应用场景中带来显著的运营优势。思科可以提供可靠的网络和安全功能。关键因素在于这些组件的部署条件。.
当局应首先根据应用程序的保护需求和战略重要性对其进行分类。通用知识工作、翻译或公共信息服务可以采用与警务、税务、医疗或情报数据不同的运行模式。功能越敏感、越不可或缺，就越需要严格评估其法律控制、技术自主访问和退出机制。.
对于关键核心流程，建议使用由欧洲控制的、具备独立密钥管理、开放接口和多种模型选项的托管人工智能平台。该平台可以使用美国组件，但前提是这些组件必须保持可互换性，并且不允许不受控制的数据访问。对于敏感度较低的应用，如果能够保证数据最小化、日志记录和彻底删除策略，外部云服务也是一个可行的选择。.
这种多阶段战略比出于意识形态动机的全面排斥更具经济意义。它既能充分利用现有的顶尖产品，又不会放弃所有控制机制。同时，它还能创造对欧洲运营商、集成商和车型开发商的需求，从而逐步加强国内生态系统。.
国家必须保留其谈判能力。
核心经济政策问题不在于英伟达、Palantir 和思科能否提供高性能技术。它们当然可以。关键问题在于，即便十年之后，国家是否仍能自由选择供应商、模式、数据和运营方式。如果这种自由丧失，技术效率将转化为战略依赖。.
因此，公共部门客户不仅应描述功能，还应确保架构原则得到切实执行。这些原则包括开放的编程接口、可移植的数据格式、文档化的本体、独立于供应商的身份标识、客户拥有的加密密钥以及定期的迁移测试。退出策略不应仅仅是纸上谈兵，而必须在持续运营过程中进行实践检验。.
同样重要的是培养内部专业能力。如果政府机构将所有架构决策都委托给外部供应商，就很难评估他们的绩效。因此，政府需要内部团队来了解数据模型、人工智能风险、成本结构和安全架构。托管式人工智能应该减少运营工作量，但不能取代管理工作的能力。.
归根结底，欧洲需要联合采购和规模化发展。单个市政当局或小型机构很难对全球性企业施加市场影响力。联合平台、框架和专业中心可以汇集需求，并为欧洲供应商开辟可预测的市场。只有这样，才能出现一种不仅在政治上可取，而且在技术上高效且具有价格竞争力的替代方案。.
清晰的观点：舒适并不等同于主权。
英伟达、Palantir 和思科联合推出的 AI 技术栈之所以在技术上极具吸引力，是因为它解决了现实世界的问题。政府机构需要的是集成化、安全且可运行的 AI 系统，而不仅仅是单个模型或服务器。英伟达的计算能力和 Nemotron 模型、Palantir 的 Foundry、AIP、Sovereign AI OS 和 Ontology，以及思科和 Supermicro 的基础设施相结合，可以缩短部署时间并支持复杂的应用。.
正是这种优势使得该方案在战略上存在风险。供应商联盟对技术价值链的覆盖越全面，其依赖性就越大。本地部署的美国全栈系统仍然是美国全栈系统。它可以提供数据驻留，但无法提供完全的法律和技术独立性。“主权”一词主要描述的是系统内部的控制权，而非摆脱系统的自由。.
因此，对于欧洲和德国当局而言，独立管理的人工智能从根本上来说是更优的目标架构。它结合了专业运营、欧洲司法管辖权、独立密钥控制、开放标准和可互换模型。虽然初期需要更多的规划和机构专业知识，但从长远来看，它能够保障谈判能力、竞争以及国家行动的能力。.
英伟达、Palantir 和思科不应被视为对手。它们的产品可以成为宝贵的构建模块，但它们绝不能成为数字国家的唯一基础。一个主权政府可以利用强大的技术，但不会放弃其决策权。那些从单一供应商处采购整套人工智能技术栈的企业，短期内或许能获得速度优势；但从长远来看，那些掌控架构、密钥和退出策略的企业，才能真正获得主权。.
