AI 거버넌스는 위험, 윤리, 안전, 국제 협력 측면에서 자주 논의되지만, 필요한 컴퓨팅 인프라 없이는 이런 것들만으로는 충분하지 않습니다. AI 시스템을 운영, 모니터링, 유지할 수 없는 능력이 없으면 거버넌스는 이론에 불과합니다. 글로벌 AI 격차는 근본적으로 모델뿐만 아니라 인프라 접근성에 관한 것입니다. 대부분의 거버넌스 프레임워크는 국가가 고성능 컴퓨팅, 신뢰할 수 있는 데이터 파이프라인, 숙련된 운영자와 같은 필수 자원을 보유하고 있다고 가정하지만, 이는 종종 사실이 아닙니다."실행 계층"은 컴퓨트 인프라, 데이터 처리, 모니터링 도구, 운영 워크플로우를 통해 정책을 실천으로 전환합니다. 이 중요한 층은 거의 논의되지 않지만, 책임 있는 AI의 기반입니다. 이 현실을 무시하면 거버넌스를 실행 가능한 것이 아니라 이상적인 수준으로 만들어 구조적 불평등과 외부 제공자에 대한 장기적 의존으로 이어질 위험이 있습니다. 교육에만 집중하는 역량 강화 이니셔티브는 필요한 컴퓨팅 자원을 제공하지 않으면 효과가 없습니다.현실적인 글로벌 AI 거버넌스 전략은 인프라를 우선시하고, 지역 및 주권 컴퓨팅 용량, 공유 계약, 견고한 운영 도구를 옹호해야 합니다. 청소년 보호, 글로벌 협력, 기후 행동, AI 비용 관리는 모두 이 기반 인프라에 달려 있습니다. 궁극적으로 AI의 성공과 공정한 발전은 인프라를 역량의 핵심 요소로 인식하는 데 달려 있습니다. 컴퓨트가 없으면 능력이 없습니다; 역량이 없으면 거버넌스가 없습니다; 거버넌스가 없으면 형평성도 없습니다. 실행 계층은 AI와 그 거버넌스의 미래가 결정될 부분입니다.