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AI出海,政府与企业需要新默契 | 《财经》社评

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文|《财经》执行主编 谢丽容

中国AI出海正站在一个微妙的转折点上。

当前,出海已形成四路并进的格局:AI原生应用与智能硬件直面海外C端用户;大模型与核心技术能力通过API(应用程序编程接口)吸引全球开发者;算力基础设施以重资产模式抢占新兴市场;AI解决方案则深度嵌入海外产业链。

四路形态各异,但都面临着惊人的共性挑战——合规门槛越来越高,本地化要求越来越深,商业化压力越来越大,地缘政治变量越来越不可控。

单一的技术优势,不足以对冲这四重风险的叠加。

当此之时,政府与企业需要建立一种新的默契——不是简单的“政府搭台、企业唱戏”,而是各司其职、前后协同的“系统作战”。

政府该做什么?提供“制度基础设施”。

AI出海面临的合规挑战,本质上是不同司法管辖区之间的制度摩擦。单个企业应对欧GDPR(General Data Protection Regulation,通用数据保护条例),以及《人工智能法案》、美国隐私法案或东南亚数据本地化要求,成本极高且重复投入。政府可以在三个层面发挥作用。

一是推动国际规则对接。通过双边或多边谈判,争取在数据跨境流动、人工智能治理框架上形成互认机制。这比企业单打独斗应对各国监管要高效得多。中国已申请加入DEPA(数字经济伙伴关系协定),这类制度性突破是AI出海的“基础设施”。

二是建立海外合规服务体系。在重点市场,通过使领馆、贸易促进机构为企业提供本地法律法规的预警和解读。尤其是针对AI这一新兴领域的监管动态,企业往往滞后于政策变化,政府的早期预警机制可以大幅降低合规风险。

三是协调算力与供应链资源。高端芯片的出口管制是单家企业无法突破的结构性障碍。在符合国际规则的前提下,政府可以通过多边合作、供应链多元化布局,为产业争取更大的战略纵深。同时,在金融支持上,应鼓励政策性金融机构为出海企业提供中长期、低成本的资金,匹配AI基础设施投资回报周期长的特点。

企业该做什么?构建“三位一体”的闭环能力。政府提供制度环境是提供更好的护航模式,企业的自身能力才是决定性变量。

合规产品化。将合规从“事后补救”升级为“产品架构的一部分”。这意味着在模型训练阶段就考虑数据来源的合法性,在应用设计阶段就内置隐私保护机制,在基础设施选址阶段就纳入数据主权要求。合规能力强的企业,甚至可以将合规流程转化为可对外输出的服务——这是更高的价值层级。

在全球不同区域国家解决数据合规问题,对于企业来说其实有不少现实障碍。各国家地区法规滞后于技术,而AI技术的迭代速度远超立法进程,合规标准本身是移动靶;合规产品化意味着高昂的前置投入,与AI创业的“快速迭代”逻辑存在根本冲突;合规产品化要求技术、法务、产品、市场四支团队深度融合,但现实中往往各自为战;此外,即便企业愿意投入合规,部分障碍也不是单家企业能够跨越的。

相对务实的破局思路也不是没有。比如,现实中最可行的是采用“分层合规”策略。不是所有市场的合规要求都一视同仁。将市场分为“核心市场”与“非核心市场”,对前者投入全量合规资源,对后者采用轻量级合规方案,等待市场验证后再追加投入。

另外,合规中台化。将合规能力抽象为可复用的中台服务——数据治理平台、隐私保护引擎、模型透明度报告生成工具,一次投入、多产品复用,降低边际成本。

还有一个办法是生态协同。与云服务商、合规咨询机构、本地法律事务所形成深度合作,将部分合规能力外包,避免自建带来的成本压力。

政府与企业之间最理想的默契,可以用一句话概括:政府做长周期的制度供给,企业做快节奏的市场应变。

无论在哪个国家,政府介入商业竞争,或者企业指望政府解决所有外部障碍,都是错位且不现实的。良性的状态是政府做好“制度护航者”,企业做好“市场竞争者”,两者之间形成清晰的分工和顺畅的协同。

AI很快,但出海水很深,跑得快的同时,更要考虑走得稳。



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