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面對封閉模型高昂代幣計價與成本飆升，企業開始尋求「AI主權」：從 Palantir(PLTR) 聯手 Nvidia(NVDA) 打造開源客製模型，到中國 Ant Group 大舉佈局人形機器人與垂直場景，全球 AI 正從雲端平台時代走向主權與實體化新階段。
生成式 AI 在企業端的蜜月期，正快速進入冷靜期。過去一年，許多公司享受著看似「補貼式」的便宜算力與代幣計價模式，如今卻發現帳單愈來愈沉重、技術路線也愈來愈失控。這股反思浪潮，正在推動全球出現一個關鍵新議題——「AI 主權（AI sovereignty）」，不只牽動美國科技巨頭，連中國金融科技龍頭 Ant Group 也將資金與技術，直接押注在人形機器人與自有系統上。
在美國，資料分析與國防科技公司 Palantir Technologies(PLTR) 的執行長 Alex Karp，在接受 CNBC 專訪時，罕見公開點名前沿 AI 實驗室 Anthropic 與 OpenAI 的代幣定價模式「出了問題」。他批評，現在企業端流行的心態，是「就這樣 chillax，然後把時間浪費在代幣上」，而不是思考真正的價值與長期能力。Palantir 更在 X 上發布一篇九點長文，直指所謂的「tokenmaxxing」會劫持組織的價值取向，讓機構的堅韌度與智慧下滑。
Karp 的核心論點，是代幣用量愈高、愈容易鼓勵「一次性腳本」而非堅實軟體，企業在代幣數字上看到的是「假進步的上癮感」，卻沒有真正的技術與資產累積。他指出，那些販售代幣的公司不願意以「產出價值」計價，正反映出這種商業模式的結構性問題。這番發言，引起不少關注，也讓 Palantir 股價在周三大漲近 8%，顯示市場對「AI 成本與控制權」議題的敏感度升高。
在具體行動上，Palantir 選擇與 Nvidia(NVDA) 合作，走向開權重（open-weight）與客製化模型的道路。最新公布的合作內容，是使用 Nvidia 的開源 Nemotron 模型，協助政府機構打造專屬 AI 系統，降低封閉模型帶來的安全與專有權風險。Karp 在訪談中強調，企業最在意的，是能掌握自己的算力、模型、資料堆疊與 Alpha（獨特競爭力），也就是「擁有生產工具，而不是將其移轉給別人」。這句話，某種程度點出當前雲端平台時代的最大矛盾：算力與模型掌握在少數平台手上，企業看似便利，卻失去長期主權。
這股「AI 主權」思潮，不只在美國科技圈蔓延，也在中國形成另一種路線。北京傳來的最新消息顯示，阿里巴巴關聯企業 Ant Group 正加速進軍人形機器人領域。Ant 領投了人形機器人新創 Zeroth Robotics（中文名為蘇州喆音智能科技），在最新一輪 5 億人民幣（約 7,358 萬美元）的融資中扮演主角。根據 CNBC 依據 PitchBook 的分析，自 2025 年初以來，Ant 已經投資了至少 12 家相關企業，從 Galaxea、Unitree 等人形機器人公司，到 Linkerbot、Hypershell、Genrobot AI 等零組件與軟體新創，等於打造出一條完整的 AI 機器人產業鏈。
Ant Group 在 2020 年遭遇監管風暴、IPO 被喊停後，走出了一條「從金融科技轉向實體科技」的轉型路線。除了推出醫療服務 App、自研 AI 模型之外，Ant 在 2024 年成立人形機器人子公司 RobbyAnt，並研發自有機器人產品。近期，Ant 還推出對 AI 與機器人友善的 Alipay 支付版本，讓未來機器人可以直接嵌入支付體系。Zeroth 表示，未來希望與 Alipay 在這個領域合作，顯示支付與機器人的結合，將成為中國場景化 AI 的重要支點。
Zeroth 創辦人 Guo Renjie 今年稍早接受 CNBC 專訪時透露，公司刻意尋找具智慧型手機晶片背景的投資方與合作夥伴，目前機器人採用的是 Horizon Robotics 的晶片，凸顯算力與硬體整合的重要性。他規劃先從老人陪護與寵物照護機器人切入市場，後續再拓展到兒童教育等家庭應用。Zeroth 宣稱，已獲得逾 3 萬台訂單，今年上半年營收年增 600%，並計畫在今年秋天，於北美與歐洲啟動海外銷售，一切得視當地法規與合規審查而定。
從 Palantir 的「去代幣化」到 Ant Group 的「實體機器人化」，其實指向同一個深層變化：企業不再滿足於在他人平台上「租用智慧」，而是希望擁有可以觸碰、可以控制的自家 AI 資產。不論是掌握模型權重與算力主權，或是透過機器人把 AI 直接嵌入場景，企業的關鍵考量都是「不可被隨時關掉的能力」。Karp 在 X 上寫道，「主權是選擇的前提，一旦放棄主權，未來的選擇就被交到別人手上，而對方極可能為自己利益，而非你的利益使用這些選擇。」這段話，對高度依賴雲端封閉模型的組織而言，不啻是一記警鐘。
當然，反對意見也存在。支持代幣計價與封閉模型的人認為，這樣的模式可以讓小型企業快速接觸全球最新技術，透過按需付費分散風險，也減少自行養模型、養算力帶來的巨大固定成本。開源模型與自建機器人雖能強化主權，卻需要更高技術門檻與長期投入，一旦判斷錯誤，投資失敗的風險也更集中。對政府與大型企業而言，安全與控制權是決策關鍵；但對資源有限的中小企業來說，雲端平台仍可能是唯一現實選擇。
展望未來，美中兩地的案例顯示，AI 發展正從「雲端平台霸權」走向「主權分散」與「場景實體化」。美國企業在封閉模型成本壓力下，開始尋求開源權重、客製模型與算力自主；中國則將資金與政策資源導向人形機器人與垂直場景，將 AI 轉化為可落地的照護與教育產品。這場變化，最終將回到一個根本問題：在下一個十年，誰真正擁有 AI 的生產工具與主權，誰就有機會在經濟與技術競賽中掌握主導權。對企業與投資人而言，現在開始重新檢視自己在 AI 生態系中的位置與依賴關係，恐怕已是刻不容緩的課題。
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