一、前言

全球人工智慧發展正加速由技術競爭邁向國家戰略與治理能力的全面競逐。本文彙整史丹佛大學人本人工智慧研究院(Institute for Human-Centered Artificial Intelligence, HAI)於2026年4月發布之《2026年人工智慧指標報告》(Artificial Intelligence Index Report 2026)，從人才分布、研發成果、基礎設施到政策治理等面向，檢視全球主要國家與地區的AI發展現況與競爭格局。

二、各國AI研發量能

(一)人才分布與專業領域
該報告引用Zeki [1]統計數據，2025年AI出版品作者與專利發明人數量最多的國家為美國，共22萬人，其次依序為印度(5萬人)、德國(4.9萬人)與英國(3.4萬人)。然而若以人均數據來看，2025年每十萬人中AI出版品作者與專利發明人數量最多的國家，分別為瑞士(110.4人)、新加坡(109.5人)與瑞典(80.6人)。芬蘭(77.6人)、荷蘭(77.6人)等人口規模較小的國家，排名皆優於美國(64.8人)、德國(58.1人)與英國(49.6人)等人口較多的大國(相關數據請參閱圖一)。中國則未納入統計。

就AI出版品作者與專利發明人之專業領域來說，以「電腦視覺與影像處理」、「醫療與生物資訊」，以及「硬體、超大型積體電路(VLSI)與物聯網(IoT)」為全球最普遍的領域。韓國和新加坡在「硬體、超大型積體電路(VLSI)與物聯網(IoT)」領域的人才占比最高，分別為20%及15%，歐美國家則普遍更側重「醫療與生物資訊」領域，占比皆在10%以上。主要國家AI作者與發明家領域分布如下圖所示：

(二)研發成果與創新表現
針對研發成果與創新表現，可從AI專利、AI模型與AI專案三個面向加以檢視。
在AI專利方面，該報告採用歐洲專利局(European Patent Office, EPO)的全球專利統計資料庫(PATSTAT)。2024年，每十萬人擁有之AI專利數最多的國家為韓國(14.3件)，其次為盧森堡(12.3件)、中國(7件)、美國(4.7件)與日本(4.3件)。
在AI模型方面，該報告以Epoch AI [2]資料庫作為資料來源。過去十年間，美國具技術突破性、歷史重要性或高引用率的重要模型產出量始終位居首位，中國其次。2025年持續此趨勢，重要模型產出量最高的國家分別為美國(50個)、中國(30個)與韓國(8個)。
在AI專案方面，該報告引用開源平台GitHub的數據。在2025年，美國雖然仍是具影響力AI專案數量最多的國家，但已從2011年近80%的比例下滑至31.7%(相關數據請參閱圖三)，這顯示出其他地區的開發者在平台上的影響力日益增強。需要注意的是，由於GitHub數據無法涵蓋使用中國開源平台的開發者，中國在全球AI開發活動的占比很可能被低估。

(三)資料中心的全球分布
資料中心是算力的實體載體，其容量規模、地理分佈與背後的供應鏈，共同決定了人工智慧系統的建構能力與發展區域。該報告採用Cloudscene的資料，追蹤全球資料中心的分佈狀況，結果顯示全球資料中心高度集中於少數國家(相關數據請參閱圖四)。2025年，美國以5,427座資料中心遙遙領先，數量超過其他任何國家的十倍以上；其次依序為德國(529座)、英國(523座)與中國(449座)。

三、AI政策與治理

(一) AI法案
在各國AI立法活動方面，報告分析G20國家已通過之AI相關法案數量 [3]，國家AI戰略因不具法律性質，並未納入計算。2016年以前，各國尚無AI相關立法紀錄，自2017年起，AI立法活動逐步增加。截至2025年，美國通過的AI相關法案數量最多，共25項；其次為韓國，共17項；日本、法國與義大利亦相對活躍，各通過9至10項法案；此外，英國通過6項、德國5項、澳洲2項、中國與印度各1項；亦有部分國家尚未通過任何AI相關法案，相關數據如圖五所示。

(二) AI主權
隨著AI技術快速發展，其在國家經濟、貿易、安全與文化等面向的重要性日益提升，各國亦逐漸重視並積極發展AI主權(AI Sovereignty)，即國家在AI研發、部署與治理方面，具備自主決策與控制的能力。各國從多個面向著手發展AI主權，包括建置高效能運算基礎設施、保護關鍵數據資源、建立自主開發與部署AI模型的能力，以及推動AI落地應用。HAI報告就上述面向，分析主要地區之發展情形如下：

1. AI基礎設施主權
國家所建置之AI超級電腦與GPU高效能運算系統等基礎設施，為發展AI主權的重要基礎。報告採用Epoch AI資料庫之數據，分析2010年至2025年主要地區由政府或公私合資建置、用於訓練先進AI模型的AI超級電腦數量。結果顯示，自2017年起，各地區AI超級電腦數量快速成長。至2025年，中國擁有最多公共或公私合營AI超級電腦，共85個；歐洲與中亞地區於2023年超越北美成為第二，至2025年累計44個，北美地區則以41個緊隨其後；東亞與太平洋地區(不包括中國)排名第四，共27個。相關數據如下圖所示：

2. 資料主權
AI系統高度依賴大量且多元的資料，而資料主權是指國家對於資料蒐集、儲存、處理與跨境流動的掌控能力。其常見作法為推動資料在地化(data localization)措施，限制特定資料留存於境內，或對跨境資料傳輸加以規範。
報告分析2000年至2024年主要地區的資料在地化措施 [4]，結果顯示，自2016年起相關措施明顯增加。就區域分布而言，東亞與太平洋地區的資料在地化措施數量最多(共77項)，其次為撒哈拉以南非洲(71項)，以及歐洲與中亞(66項)，均屬於高度資料在地化的地區；相較之下，北美地區僅有3項措施，反映其政策取向較偏重資料自由流動。

3. AI模型主權
AI模型主權指國家對AI模型開發與部署的能力與控制權，各國近年積極發展本土AI模型。報告分析2010年至2025年主要地區公開發布的AI模型數量 [5]，美國與中國的模型發布數量快速成長，美國發布AI模型數量最多，2018年至2025年間有明顯增長，累計發布數量從237個增加至1,618個。其次為中國，其AI模型數量於2022年至2025年間快速上升，累計發布數量從151個增加至849個，並於2024年超越歐洲與中亞地區。歐洲與中亞地區累計發布數量為666個，其中以英國(229個)與法國(141個)為主要貢獻者。隨後依序為東亞與太平洋地區(不包括中國，累計330個)，以及北美地區(由加拿大發布累計125個)，相關數據如圖七所示。

4. AI應用主權
AI應用主權係指國家在公私部門推動AI應用的能力與自主程度，報告採用美國智庫布魯金斯研究院(Brookings Institution)的資料，以各國政府在AI相關合約與補助的公共投資為指標，分析各國於不同應用領域的投入情形。結果顯示，在主要國家中，美國、英國與中國於幾乎所有應用領域皆呈現高強度投資；日本、印度、德國與法國等國則在各應用領域間呈現較均衡的投入。相較之下，部分國家集中於特定領域發展，如台灣與韓國主要投入於「商業與企業服務」、「醫療與生命科學」，新加坡則除上述兩個領域外，亦在「金融服務」領域投入較多。各國投資分布情形如下圖所示：

[1] Zeki Data藉由研究成果、資料儲存庫及新模型等可觀測的AI產出，蒐集 2010年至2025年間，涵蓋北美洲、歐洲、亞洲(中國以外)、拉丁美洲及中東等多國之人才資料。
[2] Epoch AI依據技術突破性、歷史重要性或高引用率等標準，將特定模型列為值得關注的對象。由於為人工篩選，該資料庫並未涵蓋所有AI模型。
[3] 報告採用Digital Policy Alert資料庫之數據，納入已正式通過的AI相關法案；相關數據反映法案數量，未衡量其重要性。
[4] 報告採用來自歐洲大學學院(European University Institute)之數位貿易整合資料庫(Digital Trade Integration)中的資料在地化法規資料集(Data localisation regulations)，其彙整全球155個國家資料在地化相關法規與政策。
[5] 報告採用Epoch AI資料庫之AI模型數據，其追蹤全球公開發布的AI模型，涵蓋各種規模的模型，規模較小與影響力較低者亦包含在內。