一年之后：主权AI与选择之战
又到了一年一度的生日周，我们传统上会向互联网送出礼物。今年，其中两份礼物来自欧洲：EuroLLM，覆盖所有24种欧盟官方语言；以及Apertus，瑞士的完全开放模型，基于超过1500种语言训练。两者均由公立大学和研究机构构建。两者都将登陆Workers AI，你今天就可以申请访问权限。
我们还推出了实践研讨会，帮助政府网络机构和关键基础设施运营商构建适用于任何模型的AI防御。首场研讨会将于10月在新加坡举行。
今天的公告源于我们一年前提出的一个论点，当时关于AI访问和主权的问题正在各国首都引发热议。我们的答案是选择：自由选择适合工作的工具，并在需要时切换。
自那以后，这些讨论变得更加严峻。攻击者已使用前沿模型发动网络攻击。对某些前沿模型的访问现在取决于你所在的位置。限制开放模型的呼声越来越高。综合来看，很容易得出这样的结论：AI主权是零和博弈——另一个国家控制的每一个模型都是你无法依赖的，因此安全的做法是筑起高墙。
我们认为过去一年可以指向相反的方向。印度、日本和新加坡专注于开源模型，亚太地区的人们在这些模型上为农村居民、老年患者以及照顾他们的护士构建了工具。我们自己的安全团队构建了适用于任何模型的AI防御，因此失去对一个模型的访问并不意味着失去你的防御。
帮助构建更好的互联网一直意味着更多选择，而非更少。这就是为什么我们致力于防止供应商锁定的开放标准，为什么我们构建的许多东西一开始就是免费的，以及为什么我们的网络运行在125多个国家的335多个城市，其中230多个城市拥有用于AI推理的GPU。我们认为任何国家都不应被迫依赖一家公司来获得其AI能力。这包括我们自己。
Workers AI上的两个欧洲开放模型
今年2月，Matthew Prince在新德里举行的2026年印度AI影响力峰会上表示，去中心化、可负担的AI访问是国家韧性的问题。我们几个月前添加的来自印度、日本和新加坡的模型是我们的首个证明。峰会系列将于2027年6月在日内瓦举行，使命是“所有人的繁荣与进步”。
EuroLLM支持35种语言，包括所有24种欧盟官方语言，其中许多语言在现有开放模型中服务不足。它是在Horizon Europe、欧洲研究理事会和EuroHPC的支持下，由包括Instituto Superior Técnico、爱丁堡大学、Instituto de Telecomunicações、巴黎-萨克雷大学、Unbabel、索邦大学、Naver Labs和阿姆斯特丹大学在内的联盟开发的。它在MareNostrum 5超级计算机上训练，据该联盟称，在欧盟多语言基准和机器翻译方面优于同等规模的模型。
你可以在Workers AI上此处申请访问EuroLLM。
Apertus（拉丁语意为“开放”）是瑞士首个大规模、完全开放的多语言模型。它基于超过 15 万亿个 token、涵盖 1,500 多种语言训练而成，其中 40% 的训练数据为非英语语言。它由苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）、洛桑联邦理工学院（EPFL）和瑞士国家超级计算中心（CSCS）作为 Swiss AI Initiative 的一部分开发：由公共机构构建，服务于公共利益。其架构、权重、训练数据和方法均已公开。它在设计时考虑了瑞士和欧洲的法规，如欧盟《人工智能法案》和 GDPR，这意味着要尊重训练退出选择、移除个人数据并防止记忆。它在 CSCS 的 Alps 超级计算机（超过 10,000 块 GH200 GPU）上训练，其开发者报告称，在稀有和区域性语言上，从罗曼什语和瑞士德语到亚洲和非洲的低资源语言，它的表现显著优于领先的闭源和开源模型。
你可以__在此__申请访问 Workers AI 上的 Apertus。
人们去年构建了什么
去年的国家级模型并没有被束之高阁。自从我们将它们加入 Workers AI 以来，亚太地区数百名学生、初创企业、小企业和公职人员都在它们之上进行了构建，其中许多是在我们与当地合作伙伴举办的 buildathon 上完成的。以下是其中三个：
- 无需阅读的政府表格 – Form Mitra（印度）：用晦涩英语写成的福利表格，将许多本应受益的农村、低识字率和视障公民拒之门外。印度理工学院德里分校的学生在我们与 CyberPeace 共同举办的 buildathon 上构建了 Form Mitra：一个语音引导助手，使用 AI4Bharat 的 IndicTrans2 模型，以 22 种印度语言中的任意一种引导人们填写表格。 - 用患者自己的方言提供护理 –
MedBridge（新加坡）：许多照顾新加坡老年患者的护士来自东南亚各地，不会说当地方言，因此关键临床信息可能在翻译中丢失。MedBridge 以 14 种语言引导患者进行健康对话，包括福建话和粤语。 - 一键获得正确的公共服务 – Anshin Concierge（日本）：对于老年居民、残障人士以及任何不太熟悉数字工具的人来说，在需要时弄清楚该拨打哪项公共服务可能令人不知所措。Anshin Concierge 作为黑客松原型构建，让人们用自己的话描述问题（“我的膝盖疼”、“我的手机上出现了一个奇怪的屏幕”），并通过电话或网页，一键将他们连接到正确的东京都政府支持服务台。
不依赖单一模型的 AI 防御
政府希望利用 AI 来保护基本服务和国家级基础设施。能够大规模发现漏洞的前沿模型，也能为防御者发现漏洞。但建立在单一模型之上的防御，其可靠性仅取决于你对该模型的访问权限，而各国政府已经看到，对关键模型的访问会在几乎没有预警的情况下受到限制。
我们遇到了同样的问题，而在安全领域，我们始终是自己的第一个客户。在过去一年里，我们的安全团队与公司各团队合作，着手构建不依赖任何单一模型的 AI 防御体系。我们构建了一个 harness：一个编排层，协调多个 AI 模型并行工作，以搜寻漏洞、验证发现并确定威胁优先级。我们发表了关于将前沿模型与开放模型结合使用所学到的经验，将 harness 开源，以便任何组织都能用自己选择的模型运行它，并阐述了我们所使用的分层架构，用以从一开始就阻止配备前沿模型的攻击者发现漏洞。
由于该 harness 可与任何模型配合使用，无论是闭源还是开源，失去对某一个提供商的访问权限并不会让你的防御失效。当我们向各国政府介绍这一方案时，最常见的反应是如释重负。接着便是实际问题：如何在他们自己的环境中、按照他们自己的规则将其搭建起来。简报会很快变成了对实操培训的需求。
因此，今天我们推出了一项面向政府网络安全机构和关键基础设施运营商的实操研讨会计划。参与者将构建自己的 AI 安全 harness 和分层防御，并在离开时懂得如何将两者适配到自己的组织中。这些模块即插即用，旨在嵌入国家 AI 技能培养和网络韧性计划。首场研讨会将于今年十月在新加坡举行，地点是新加坡国际网络周。
与我们共同构建
这一切都不是独自完成的。印度的 CyberPeace 和 Code for Japan 等合作伙伴帮助将开放模型转化为可用的工具。如果你负责一个国家 AI 计划、一个网络机构或关键基础设施，并且希望拥有比现在更多的选择，请通过 policy-team@cloudflare.com 与我们联系。申请访问 EuroLLM 和 Apertus，或从 harness 开始。
一年前，我们说过选择是通往 AI 主权的道路。今年表明，它也是通往 AI 安全的道路。