前一期（第一回）中，我们为您带来了 2026 年 2 月在印度新德里举行的国际 AI 活动「India AI Impact Summit 2026」的现场报导。在会场中，「主权 AI（AI 主权）」和「AI 的民主化」这两个关键词被反复提及。本期，我们将深入探讨这些主题为何现在重新受到关注，以及 Zoho 如何应对这些问题。 第一回请点此 【什么是主权 AI？】 「主权 AI」是指什么样的思维方式？一般而言，人们倾向于将其理解为「数据放在哪个服务器上」的论点。然而，在本次峰会上所探讨的「主权」并不仅限于此。所探讨的问题是，是否拥有能够自行理解、运用，并在必要时改良 AI 的能力。 不仅是数据的所在地，还包括能否由本国/本公司掌握 AI 技术的内部结构？出现问题时，是否能不依赖外部供应商，自行处理？将拥有这种能力称为「技术主权（Tech Sovereignty）」的趋势，已在政府、企业和研究机构之间获得了共识。 【为何现在主权 AI 备受关注？】 这个讨论加速的背景，是 AI 技术快速普及所伴随的 3 个结构性问题。 第一个是 AI 的黑盒子化。越来越多的情况下，用户无法解释为何会得到高度 AI 模型产生的输出结果，导致「虽然在使用，但却不理解」的状况日益扩泛。 第二个是过度依赖特定企业。AI 的开发、基础设施，甚至是数据的流动，正逐渐形成由少数全球科技巨头掌控的结构。这种依赖关系，引发了可能影响企业决策乃至国家政策判断的担忧。 第三个是各国日益提高的危机感。印度政府推动的「IndiaAI Mission 2.0」中，大规模扩充 GPU 基础设施（达 10 万规模）和强化国产 LLM 开发，是试图以自身力量改变此结构的具体政策动向之一。欧盟（欧洲 AI 法）也正在推进风险等级相应的法规（包括透明度和可解释性义务）。 【什么是 AI 的民主化？】 本次峰会还传达了另一个重要的问题，那就是「AI 的民主化」。 峰会主题「Sarvajana Hitaya, Sarvajana Sukhaya（为一切众生，为一切众生的幸福）」这句话，简洁地表达了其理念。过去的 AI 开发，是由拥有充裕数据和计算资源的少数科技巨头主导，其成果也集中在特定参与者手中。 然而，现在这种结构正在改变。各国政府和地区企业纷纷投入自主 AI 开发，中小规模的经营者也能业务上活用 AI 工具。AI 相关的主要国际会议在「全球南方」国家举办本身，就是这种变化的象征。不让 AI 的恩惠偏向特定国家或企业，而是让其更广泛地普及到整个社会——这就是「AI 的民主化」这个主题的本质。 【主权 AI 与民主化是相连的】 这两个主题，乍看之下似乎是独立的讨论。然而，追溯其本质，便会发现它们是同一问题的两个面向。 当我们能够不依赖外部，而是自行理解与控制 AI（主权=Sovereign）时，才能打破对特定参与者的集中，实现 AI 恩惠广泛普及的状态（民主化）。自主性带来分散，分散导向民主化——这种连锁反应，可以说是贯穿新德里讨论的底层逻辑。 这个问题，对日本企业而言绝非无关紧要。我们是否能掌握与控制自身数据的所在地及其 AI 使用方式？是否在依赖外部 AI 服务的同时，也能理解其内部运作？围绕主权 AI 的讨论，与日本企业的 CIO/CDO 或 DX 负责人所面临的问题，在结构上是相互重叠的。 【关于 Zoho 的立场】 在此，也说明一下 Zoho 的立场。Zoho 并非代表印度 AI 国家战略的立场，而是作为一家企业，致力于应对全球企业在 AI 应用上所面临的挑战。另一方面，Zoho 迄今为止所累积的立场，与本次峰会所探讨的问题，在根本上是重叠的。 Zoho 的 AI 基础设施「Zia」，是嵌入 CRM 等业务应用程序的 AI 助理，能够基于累积的业务数据进行提案、分析、预测和自动化等操作。其中内核是 Zoho 自主开发的大规模语言模型「Zia LLM」，支撑着生成 AI 的功能。Zia LLM 基于开放数据进行学习，并在 Zoho 的私有基础设施上运行，其设计强调企业应用所需的控制性与数据保护。 此外，Zoho 以「隐私优先」为原则，采用客户数据不被用于 AI 模型学习的方针。同时也不采用广告模式，这些理念已融入其商业模式之中。 更进一步说，由于 Zoho 自行集成开发并提供 CRM、财务、人事、支持等业务应用程序，因此能够在产品间连携数据，实现符合业务流程的 AI 应用。 【迈向下一期（第三回）「AI 时代的安全性与治理」】 「AI 属于谁？」「由谁来控制？」——在面对这些问题时，无法回避的是「那么，如何实现？」这个问题。下一期（第三回）将结合 Zoho 的实践与 ME 事业部的观点，探讨 AI 时代的安全性与治理。 ▼ 本新闻通信为全 3 回系列报导 ● 第一回：活动报导（