金思宇/文

全球人工智能治理正步入“规则竞合”的关键周期。对中国AI产业而言，出海已不仅是技术与产品的市场延伸，更是治理理念与数字生态的深度嵌入。当前，中国AI出海面临国际规则碎片化、数据主权冲突与新型安全风险耦合等核心挑战，但同时也迎来新兴市场数字缺口、开源生态势能与全球治理共识窗口等历史性机遇。破局的关键在于：放弃简单复制国内模式，以“本地化合规为底线、场景化解决实际问题为导向”，将中国“发展优先、敏捷治理”的经验转化为全球多元治理体系中的共建力量。

一、主要挑战：规则、主权与风险的三重共振

1. 国际规则“马赛克化”与合规成本非线性攀升

全球AI监管远未形成统一框架，区域间标准相互割裂甚至对立。

· 制度落差推高适配成本： 欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）坚持“个人数据最小化收集”，印度《数字个人数据保护法》禁止生物识别等核心数据出境，而巴西《通用数据保护法》仅对敏感数据强制本地化存储。一家同时进入欧洲、南亚和拉美的中国企业，需要为同一款AI产品配置三套差异化的数据处理流程——从数据采集界面到存储架构，从用户授权协议到算法审计日志，合规系统变得臃肿而昂贵。

· “布鲁塞尔效应”形成隐性壁垒： 欧盟正借助《人工智能法案》将其严苛的“风险分级+全面监管”模式推向全球。这一体系要求高风险AI系统建立完整的风险管理、文档记录与人类监督机制，实质上抬高了非欧盟企业的准入门槛。中国“发展与安全并重、先试点再规范”的治理路径，与之存在理念与方法论上的张力，导致双方在合规互认上缺乏基础。

2. 数据主权诉求与模型训练需求的深层冲突

AI模型的性能高度依赖大规模、多样化的跨国数据，而各国数据主权立法正反向收紧。

· 本地化存储与算法透明度的双重困境： 许多国家（如印尼、沙特、越南）强制要求关键数据在境内存储，中国企业的“主权云+开源模型”方案虽然实现了数据不出境，但东道国监管机构往往进一步要求公开模型的训练数据来源、标注规则甚至推理逻辑，以验证其是否隐含政治或文化偏见。这触及企业核心知识产权，形成难以调和的僵局。

· 技术民族主义加剧硬件与生态封锁： 美国对高端GPU及先进半导体设备的出口管制，不仅限制了国内大模型在海外部署的算力基础，还通过限制云服务中AI芯片的使用，间接制约了中国AI企业在第三国提供高复杂度推理服务的能力。

3. 智能体出海催生新型安全风险耦合

相比传统AI模型，具备自主规划、工具调用与环境交互能力的智能体（Agent）将风险从“输出层”推向“行为层”。

· 风险跨环节传导与级联放大： 智能体的风险不再局限于单次生成错误，而可能在目标设定偏差、权限配置过宽、外部环境反馈恶意等环节的耦合中被指数级放大。例如，一个跨境电商智能体在收到伪造的“用户授权”后，可能擅自调用支付接口完成非预期交易。这类“工具滥用+不可信输入”的复合事故，其责任归属与溯源难度远超传统AI失误。

· 生态入口争夺白热化： 海外科技平台（如亚马逊、Meta、苹果）正围绕智能体的用户入口、API权限与数据接口展开激烈竞争。亚马逊已起诉AI搜索公司Perplexity未经授权抓取网站数据，反映出平台方对智能体“寄生式”访问的警惕。中国智能体若无法嵌入当地现有的数字服务生态，将面临“有技术能力、无落地场景”的窘境，被迫转向高成本的垂直自营。

二、核心机遇：缺口、优势与窗口期

1. 新兴市场的“数字赤字”待填补

东南亚、中东、拉美及非洲等地区在基础设施与应用场景之间存在明显断层，为中国AI治理方案提供了需求土壤。

· 基建与解决方案需求迫切： 网络覆盖不均、算力资源稀缺、本地语言数据匮乏是普遍痛点。中国企业在智慧农业（如病虫害识别）、政务便民（如智能客服）、跨境物流（如多语言报关）等领域积累了大量轻量化、可复用的解决方案。腾讯云助力印尼GoTo迁移微服务架构、阿里云参与泰国正大集团数字化转型，证明了“中国技术+本地场景”的适配能力。

· 对“技术平权”理念接受度高： 在一带一路共建国家及部分非洲、拉美地区，中国开源技术和设备的价格优势、实用性导向，相比欧美“高标准、高门槛”方案更具吸引力。中国强调的“弥合智能鸿沟”“保障发展中国家话语权”等治理主张，在这些地区能获得天然共鸣。

2. 开源生态与场景化能力构成差异化优势

中国AI产业已从“技术追赶”进入“局部引领”，开源模型的全球影响力显著提升。

· 开源大模型站上国际舞台： 据权威统计，中国开源大模型在Hugging Face等平台的下载量占比已达17.1%，首次超越美国。以DeepSeek为代表的国产模型月活突破1.29亿，登顶全球AI出海应用榜——这证明在模型性能逼近前沿的前提下，清晰的应用场景与本地化运营足以突破地缘刻板印象。

· 从“工具输出”转向“行动能力输出”： 智能体出海推动中国AI从单一模型授权向“技术—硬件—服务—生态”一体化输出升级。海外用户正从“为通用对话付费”转向“为解决具体问题付费”，视频生成工具KLING AI因强传播属性和明确创作场景，实现144%的环比增速，即是例证。

3. 全球治理共识窗口尚未关闭，多边合作需求强烈

尽管地缘政治紧张，但在AI治理领域，各国仍存在寻求“最大公约数”的现实动力。

· 初步共识正在形成： 联合国已通过首份全球AI治理决议，20多个国家提议设立国际AI伦理观察机构。在透明度、数据安全、风险分级、人工干预、可追溯性等五个维度，各国已出现可对话的基础。

· “发展优先”路径获得南方国家支持： 中国提出的《全球人工智能治理倡议》强调“确保人工智能始终服务于人类共同福祉”，并专门呼吁关注发展中国家的技术可及性。这与非洲、东南亚等地区“跨越式发展”“以技术解决民生短板”的诉求高度契合。通过“数智丝绸之路”等机制，中国有可能联合新兴市场形成一套不同于欧盟“伦理绝对优先”、美国“技术霸权主导”的“第三条治理路径”。

三、破局关键策略：从合规应对到规则共生

1. 短期（1-2年）：合规前置与本地化深耕

· 建立动态“合规适配层”而非堆叠式改造： 开发模块化的合规中间件，针对不同市场预置数据本地化存储、算法影响评估、用户权利响应等标准化接口，使同一套AI产品能通过配置切换快速满足多区域要求，而非每进入一个新市场就重构底层架构。

· 将合规成本转化为本地信任资产： 主动雇佣并培训东道国技术人才与合规专员，参与本地行业标准制定，甚至向中小企业开放部分合规工具。此举可将高昂的合规支出转化为“技术转移+能力建设”的公共善意，显著降低政治阻力。

2. 中期（3-5年）：产业链协同与生态共建

· “抱团出海”形成系统性落地能力： 借鉴华为5G出海时期带动供应链协同落地的经验，鼓励国内云服务商、芯片设计、应用开发商与解决方案集成商组成“能力集群”共同进入目标市场。例如，短视频平台出海时可联合本地物流、支付、营销服务商，构建封闭但友善的数字服务闭环。

· 输出开源标准，而非封闭生态： 积极参与IETF、W3C、IEEE等国际标准组织，将中国在多语言多模态处理、普惠金融风控、农业知识图谱等领域的实践优势，转化为公开可用的技术规范与数据集标准。通过“被引用”实现“被接受”，避免陷入被动遵循西方标准的局面。

3. 长期（5年以上）：推动治理理念从“并行”走向“融合”

· 在联合国等多边框架下深化“第三条路径”： 既不盲从欧盟“伦理绝对优先”导致技术应用迟滞，也不追随美国“技术霸权优先”忽视全球公平。提倡“敏捷治理+发展导向”模式，例如针对低风险场景（如农业、教育）实行备案制与事后追溯，针对医疗、自动驾驶等高风险场景引入分级沙盒机制——这些实践可成为填补全球治理空白的“中国方案”。

· 以解决实际问题定义规则话语权： 规则的说服力最终来自可验证的实效。在灾害预警（如中国AI助力缅甸强震救援）、传染病监测、极端天气应对等民生刚需领域，率先打造“中国治理+当地场景”的成功案例，用数据证明“安全与发展可兼得”。当足够多的国家在实践中受益，中国的治理经验便会自然融入全球多元体系。

结语：走出“规则接收者”角色，成为“治理共建者”

中国AI治理出海的本质，并非输出一套封闭的标准或复制国内管控模式，而是在全球治理碎片化中主动寻求连接与共识。当前窗口期的核心判断是：西方规则体系尚未完全固化，新兴市场亟需实用且低成本的治理方案，而中国同时具备大规模技术落地经验、开源生态优势以及参与多边合作的诚意。

真正的突破，不是让世界接受“中国规则”，而是让世界看到：来自中国的治理实践，能够帮助解决他们真实面临的难题。 唯有将合规成本转化为本地价值创造，将技术输出升级为治理能力的共生演进，中国AI出海才能穿越地缘风浪，实现从“产品走出去”到“规则坐下来”的历史性跃升。

作者金思宇，中国智库高级研究员、经济学家