AI与法律｜中国AI产业出海的重点法律问题研究

来源：瑞恩资本RyanbenCapital

作者：袁立志、刘旭龙、陈书琦

今年年初，广东省汕头市华侨经济文化合作试验区率先完成国内首个城市级模型与算力出海（以下简称“Token出海”）全链路验证。服务提供者在试验区部署与境内公共互联网物理隔离的算力集群及国产人工智能模型（以下简称“模型”），通过跨境专用网络接收境外客户提交的提示词（Prompt）等输入，在境内完成模型推理并向境外返回生成结果，为人工智能能力跨境交付提供了实践样本。

本文围绕Token出海、算力出海和模型出海等主要模式，从业务架构、数据流向、法律角色及合规义务等方面，分析中国AI产业相关企业出海面临的主要法律问题，为企业开展出海业务提供参考。

一、AI产业多模式出海的主要形态

众所周知，人工智能产业的三要素为模型（算法）、算力与数据。理论上说，三要素可以分别出海，也可以两种以上的要素组合出海，但现实中，由于数据安全和隐私保护等风险，数据要素的出海受到抑制，故当前AI产业出海主要围绕模型和算力展开，主要模式有三种：算力出海、模型出海，以及“算力+模型出海”（即Token出海）。

各业务模式的差异在于模型、算力与数据的部署及控制关系，以及境外客户取得的产品或服务的具体内容。该等差异将直接影响数据流向、交易结构、法律角色及合规义务，企业需结合自身技术能力、客户需求及目标市场监管要求，识别数据安全、个人信息保护、技术进出口、出口管制及知识产权等相关要求。

1. “算力+模型”出海（Token出海）

Token出海，是指企业利用其部署和控制的模型及算力，面向境外客户提供在线推理服务，并按照Token数量、调用次数或资源消耗计量、计费。其本质是将模型技术、算力基础设施、电力资源、数据与知识体系、系统与工程化能力所承载的价值转化为可跨境交付的数据服务，主要包括自研模型API服务、推理聚合平台服务及第三方模型API分发服务。

通常情况下，境外客户将提示词及其他业务数据传输至境内，服务提供者调用模型和算力完成推理后，以数据流形式向境外返回推理结果。跨境传输的数据可能包括用户输入、模型输出、接口参数及相关日志数据等。

（1）自研模型API服务

该模式下，企业自主研发基础模型或垂直领域模型，并利用自有或控制的算力，通过开放API等方式向境外客户提供在线推理服务，并按照Token数量、调用次数或资源消耗计费。

该类企业的核心竞争力主要体现为模型性能、推理成本、服务稳定性、工程化能力及持续迭代能力。企业一般享有模型知识产权或相关商业使用权利，并具备模型训练、部署、推理及优化能力。其核心技术和数据资产涵盖模型权重、训练数据、人类反馈强化学习数据、推理日志及用户反馈等。

该类企业通常构成合同项下的在线推理服务提供方，面向终端用户的人工智能服务提供者、个人信息处理者。除此之外，企业属于跨境数字服务提供方，需履行我国法律项下关于跨境数字服务的相关义务。

（2）推理聚合平台服务

该模式下，企业基于推理工程和算力调度能力，整合开源、自研或商业模型，通过统一API向境外客户提供模型调用、路由及推理管理服务，并按照Token数量、调用次数或资源消耗计费。

该类企业的核心能力主要体现为模型接入与路由、负载均衡、推理优化、资源调度、服务监测及统一计费等，其核心技术和数据资产可能包括路由策略、性能参数、调度策略、推理日志及用户反馈等。

该类企业的法律角色需结合具体业务场景及数据处理安排分别判断。企业可能构成面向终端用户的人工智能服务提供者或转接服务提供者。对于用户输入、推理日志等数据，企业可能构成个人信息处理者，或上游模型厂商的受托处理者；对于账号管理、身份认证、服务计费及网络安全保障等相关数据，企业通常构成个人信息处理者。除此之外，企业属于跨境数字服务提供方，需履行我国法律项下关于跨境数字服务的相关义务。

（3）第三方模型API分发服务

该模式下，企业从上游模型厂商批量采购API调用额度，经接口封装、聚合或转接后，通过统一API或调用工具的方式向境外客户提供模型调用服务，并通过购销差价或增值服务获取利润。

该类企业的核心竞争力主要体现为获取、整合上游模型厂商推理资源的能力，以及接口聚合与路由、账号管理、用量监测、计费结算及服务稳定性保障等工程化能力。与前两种模式相比，第三方模型API分发服务的技术研发及基础设施投入要求较低。

该类企业通常构成API分发、转售或技术转接服务提供方，通常不构成人工智能服务提供者、个人信息处理者。除此之外，企业属于跨境数字服务提供方，需履行我国法律项下关于跨境数字服务的相关义务。

实践中，部分企业未取得上游模型厂商的合法授权，而是通过账号共享、账号拆分、接口逆向调用、绕过访问限制等方式，转售第三方推理服务并获取差价。一旦上游厂商调整定价、收紧授权或封禁违规账号，相关业务即可能停摆。除此之外，未经授权的转售行为还可能违反上游模型厂商服务协议，并引发不正当竞争、知识产权侵权、数据权益侵权等法律风险；若企业采取侵入、绕过技术措施或其他非法手段获取系统数据，还可能危害计算机信息系统安全，构成非法获取计算机信息系统数据罪、非法控制计算机信息系统罪等相关犯罪。

2. 算力出海

算力出海，是指企业向境外客户提供独立于特定模型的算力资源、算力基础设施或相关硬件，客户原则上自行部署或选择模型，并控制其业务数据。按照交付形态，算力出海主要包括三类：一是利用境内数据中心向境外客户提供云算力、裸金属服务器或算力集群服务；二是向境外出口AI服务器、芯片及相关设备；三是通过新设、并购或合作等方式在境外投资、建设或运营算力基础设施。三类模式分别具有跨境服务贸易、货物出口和对外投资属性，适用不同的法律要求。

在基础设施租赁模式下，客户通常自行部署模型并开展训练或推理活动，企业原则上仅提供计算、存储、网络及配套运维能力。企业可能处理客户账号信息、计费信息、设备信息、资源使用及运行日志等，原则上不参与模型训练、模型推理及终端用户数据处理。但若企业提供托管运维、模型部署、训练管理或故障诊断等深度服务，并因此访问客户业务数据、用户输入或其他个人信息，可能构成个人信息处理者或受托处理者。

在硬件出口模式下，企业向境外客户提供AI服务器、芯片及相关设备，或源代码、设计文件、工艺参数、技术资料、远程技术支持或其他技术服务的，需评估是否落入《两用物项出口管制清单》、临时管制公告等范畴，或构成限制出口技术或受出口管制的技术、服务。

在对外投资模式下，企业通过投资方式在境外建设或运营算力基础设施，需评估是否符合对外投资监管相关要求。

3. 模型出海

模型出海，是指企业通过模型权重许可、开源发布、软件许可、容器镜像或其他技术交付方式，向境外客户提供模型及相关技术能力，由客户自行配置算力、部署和运行模型，并控制用户输入、生成结果及推理日志等业务数据。与Token出海及算力出海相比，该模式的核心交付对象为模型权重、软件或相关技术，而非持续在线推理服务或独立算力资源，企业通常按照许可或项目收取费用。

在客户本地化部署模式下，模型、算力与业务数据原则上均由境外客户控制，企业不直接面向终端用户提供推理服务，亦不处理用户输入、生成结果及推理日志等数据。但若企业提供远程运维、模型更新、故障诊断或安全保障等深度服务，则可能访问客户业务数据、用户输入或其他个人信息，进而构成个人信息处理者或受托处理者。

在技术出口管理、两用物项出口管制、重要数据保护、知识产权许可及对外投资监管等方面，企业向境外提供模型权重、源代码、算法参数、软件及技术文档，可能落入《中国禁止出口限制出口技术目录》《两用物项出口管制清单》及重要数据保护等监管范围。

二、AI产业出海下的法律合规挑战

在理论上，AI产业出海的各种模式可以进行区分，但在实践中，同一企业可能同时采用多种架构，面向多个法域，经营多项业务，扮演多重角色。这就使得法律合规工作面临重大挑战。

1. 业务架构的多样性

在AI产业出海业务中，模型提供者、算力服务提供者、平台运营者、应用开发者及客户可能分别位于不同司法辖区。各主体除需遵守属地监管规定外，还可能受到客户所在地、数据处理地等多法域规则的约束，不同法域规则并行适用，导致合规义务叠加甚至冲突。例如，若境外监管机构依据当地法律要求境外主体调取、披露或提供由境内主体处理、存储或控制的数据，则可能与我国数据安全、个人信息保护、数据跨境流动及出口管制制度产生冲突。

实践中，我国AI产业相关出海企业通常采用三类业务架构：一是由境内主体直接与境外客户签约，并在境内完成模型部署和推理；二是由境外关联主体负责签约、收款及客户运营，境内主体完成模型部署、推理，并面向境外提供服务；三是由境外主体独立签约，并在境外部署模型和算力，境内主体提供模型研发、软件许可、模型更新和后台支持。

不同业务架构下，合同签署主体、模型控制主体、知识产权授权主体、服务提供主体及数据处理主体可能并不一致，其责任边界、数据流向、跨境结算、税务安排及监管要求亦存在显著差异。

通过境外主体对外提供人工智能服务，并由境内主体提供模型权重、源代码或技术支持的，除履行数据跨境流动相关义务外，还需结合技术内容、交付方式、最终用户、最终用途及目标市场等，评估技术出口管理、两用物项出口管制、重要数据保护、知识产权许可及对外投资监管等要求。

2. 业务角色的不确定性

AI产业出海业务通常存在业务流、数据流、资金流分离的情形。不同主体可能分别或同时承担模型提供者、算力服务提供者、平台运营者及应用开发者等多重业务角色，其法律身份亦可能发生叠加或交叉，进而增加责任划分与法律关系认定的难度。

除此之外，同一主体还可能组合使用境内与境外、自研与第三方模型提供服务，或同时提供模型、算力、平台及应用服务，形成多模式叠加的复合业务架构。

当同一客户请求涉及模型训练、模型推理、路由分发及数据处理等众多环节时，需根据相关主体的实际模型控制能力、服务提供方式、数据处理权限等，逐个分析认定其法律身份，并确定相应义务。

3. 数据流向的复杂性

从数据流向分析，境外客户将提示词及相关数据传输至境内进行推理，构成数据入境活动；境内主体对相关数据进行收集、传输、存储、使用或分析，属于境内数据处理活动；其后，境内主体将模型输出、推理日志等数据向境外客户提供，则构成数据出境活动。

对于境外客户传入境内的数据，企业需核查其来源、授权范围、个人信息处理基础、知识产权及商业秘密等风险，并结合客户所在地、数据来源地及服务提供地等连接点，确保相关数据处理活动符合其适用的法律要求。若企业在提供推理服务或处理相关数据的过程中，引入境内个人信息、重要数据等依法受到监管的数据，还需按照我国数据跨境流动相关规定履行相应义务。

若境外数据进一步用于境内模型训练、微调或优化，企业需评估训练数据合规性、数据安全风险及其对模型能力和生成内容安全的影响，若该等训练后的模型向境内公众提供生成式人工智能服务，需根据服务功能和适用规则，履行安全评估、算法备案、生成式人工智能服务备案及生成内容治理等法律义务。

除此之外，在模型路由、多模型融合、智能体自主调用等业务场景下，同一客户请求可能调用不同司法辖区的模型、数据库、搜索引擎、插件或第三方接口。相关调用可能伴随提示词、用户标识、模型输出和推理日志等数据传输，并引入新的数据处理者或服务提供者，从而改变原有数据流向和法律义务。

需要说明的是，在上述三类出海模式下，Token出海通常涉及境外客户与境内模型之间持续、双向的数据交互，其个人信息保护、数据安全及跨境数据流动的合规问题尤为突出。相比之下，模型出海通常更侧重技术出口、出口管制、知识产权许可、最终用户和最终用途管理。算力出海则需根据具体模式分别关注数据跨境、网络与基础设施安全、货物出口、出口管制或对外投资等问题。

鉴于上述三个挑战，企业开展出海业务前，需结合我国及目标市场的适用法律，合理确定合同签署与结算主体、模型及算力部署地点、技术人员配置、信息系统架构和客户服务方式等，并根据所采用的单一或组合出海模式，统筹评估数据安全、个人信息保护、数据跨境流动、技术出口、出口管制、对外投资等法律要求，制定合理的境内外部署方案。

三、网络与基础设施安全

1. 关键信息基础设施的认定

根据《关键信息基础设施安全保护条例》第2条、第10条，关键信息基础设施是指公共通信和信息服务、能源、交通、水利、金融、公共服务、电子政务、国防科技工业等重要行业和领域的，以及其他一旦遭到破坏、丧失功能或数据泄露，可能严重危害国家安全、国计民生、公共利益的重要网络设施、信息系统等。关键信息基础设施运营者的身份以关键信息基础设施保护工作部门的认定为准，并会通知被认定者。

AI产业出海业务通常涉及建设或使用大规模的算力集群，结合其所属行业领域、对关键核心业务的重要程度、遭受破坏或数据泄露可能造成的危害及跨行业影响，相关算力集群可能构成关键信息基础设施，运营企业可能被认定为关键信息基础设施运营者。

2. 关键信息基础设施运营者的法律义务

根据《网络安全法》第39条、第40条，关键信息基础设施运营者在境内运营过程中收集和产生的个人信息与重要数据应在境内存储，业务确需向境外提供的，应通过国家网信部门的安全评估。运营者应每年至少开展一次网络安全与潜在风险的检测评估，并将检测评估情况及改进措施报送相关主管部门。

基于上述规定，若算力集群被认定为关键信息基础设施，其运营企业的网络安全与数据保护义务将显著增加。具体而言，相关企业除应当履行网络安全等级保护义务外，还需落实安全保护措施与设施的同步规划、同步建设、同步使用，并设置专门的安全管理机构，配备相关责任人员，依法履行年度检测评估、重大事件报告等特殊义务。除此之外，相关网络产品和服务的采购、委托运营以及数据跨境传输活动也将适用更严格的安全管理和审查要求。

3. 合规建议

为保障业务及其相关数据处理活动的连续性，企业需审慎确定出海业务所使用的算力集群。企业建设或选用算力集群前，需评估其所属行业、承载业务、数据类型、系统中断影响及业务连续性要求。使用第三方算力服务的，还需核查服务提供者是否已被认定为关键信息基础设施运营者，以及由此对服务采购、数据处理和安全管理产生的影响。

对于承载关键业务或处理重要、敏感数据的算力集群，企业可通过业务与数据分区隔离、冗余部署、主备或双活架构、多可用区部署、异地容灾及故障切换等措施，降低系统切换对业务连续性的影响。

四、数据跨境合规

AI产业出海业务可能涉及境外数据入境、境内处理和数据再次出境。企业需按照完整处理链路识别提示词、模型输出、推理日志、知识库检索结果及第三方接口数据的来源、流向和接收主体，并判断是否引入境内个人信息或重要数据。

上述数据处理活动还需同时满足客户所在地、数据来源地及服务提供地等法域适用的法律要求。

1. 数据过境的认定

根据《促进和规范数据跨境流动规定》第4条，数据处理者在境外收集和产生的个人信息传输至境内处理后向境外提供，处理过程中没有引入境内个人信息或重要数据的，免予申报数据出境安全评估、订立个人信息出境标准合同、通过个人信息出境认证（以下合称“数据出境手续”）。

在Token出海及算力出海场景下，若企业在处理境外客户推理或训练需求的过程中，全程未引入境内个人信息或重要数据，可豁免数据出境手续。前述处理过程不仅包含狭义的模型推理或训练计算，还应包括账号登录、系统缓存、日志记录、运维信息、模型路由、知识库检索、外部接口调用与计费结算等环节。

值得注意的是，日志记录、运维信息等推理计算过程中产生的数据，并非数据处理者在境外收集和产生的数据，亦非境外数据直接处理生成的数据，此类数据有极大概率被认定为境内生成的数据，难以适用《促进和规范数据跨境流动规定》第4条规定的豁免规则。

2. 数据过境隔离措施

实践中，为确保推理计算过程不引入境内个人信息或重要数据，企业通常采用物理隔离或逻辑隔离的技术方案。

物理隔离是指为出海业务设置相对独立的网络、计算、存储和安全管理环境，并通过专用或受控链路传输境外数据，原则上不与境内业务系统交换业务数据。该方案的隔离边界清晰，从硬件和网络层面降低境内外数据交互的风险，但对专属基础设施、网络链路、运维管理和安全审计的要求较高。

逻辑隔离是指在共享数据中心或云环境中，通过独立的虚拟网络、租户、计算资源池、存储空间、密钥、日志和权限体系，为出海业务建立专属处理环境，并限制其与境内业务系统的数据交互。该方案基础设施利用率较高，但隔离效果依赖于持续的权限管理、配置审计、漏洞管理和运维控制，对合规能力的要求较高。

3. 境内数据引入与境外数据输入风险

当前主流技术方案中，企业多采用逻辑隔离的方式确保出海业务相关数据与境内数据隔离。但在出海业务与境内业务共享基础设施、模型更新通道、日志系统或数据资源时，可能因权限配置不当、数据路由错误、运维操作或接口调用不规范而引入境内数据，导致隔离失效或数据混同。

除此之外，境外客户的不当使用行为，也可能增加隔离边界被击穿的风险。例如，提示注入和越狱攻击可能诱导模型绕过应用层安全策略，生成不当内容或泄露系统提示词。若模型或智能体被授予知识库、数据库、文件系统、插件或外部工具访问权限，攻击者还可能利用过度授权、配置错误或访问控制不足等漏洞获取其他数据或触发非预期操作。

若模型推理计算过程中调用的检索增强生成知识库、专家知识库，或第三方接口的返回结果中含有境内个人信息或重要数据，则该等调用行为本身即构成引入境内数据的处理活动，需满足我国关于数据跨境管理的法律要求。

4. 合规建议

为保障模型及推理链路中的数据安全，企业需围绕模型、数据源、输出内容及系统日志建立全流程管理机制。

在模型安全管理方面，建议结合境内外服务对象、部署方式、访问路径及适用规则，建立模型准入、安全评估和版本管理机制，持续评估模型的数据泄露、提示注入、越狱攻击及异常输出风险。未面向境内公众服务的生成式人工智能服务，通常不适用《生成式人工智能服务管理暂行办法》规定的相关监管要求，但对服务所涉模型进行必要的安全评估或使用境内已备案模型，可在一定程度上缓解输出内容泄露个人信息、重要数据及其他敏感数据的法律风险。

在数据源安全管理方面，建议对接入出海业务推理链路的知识库、数据库及外部接口进行事前分类分级，建立数据源台账、准入审查及白名单机制，识别包含境内个人信息、重要数据及其他敏感数据的数据源，并根据风险采取访问限制、分区隔离、脱敏处理或禁止接入等措施。

在输出内容管理方面，建议建立境内个人信息、重要数据及其他敏感数据的识别和过滤规则，配置输出监测、异常识别、自动阻断和来源追溯机制，及时发现并处置异常输出，防止模型通过生成、复述或检索结果泄露受保护数据。

在日志与审计管理方面，建议留存必要的模型调用及数据处理记录，记录处理目的、数据类型、调用主体、处理节点、接口关系、数据流向、接收主体及其所在司法辖区等，并结合上述措施，确保模型、数据源、接口调用关系及数据流向可识别、可阻断、可追溯、可审计。

五、个人信息保护

在AI产业出海业务中，企业可能涉及处理账号、身份认证、网络标识、计费结算、用户输入及模型输出等数据，需根据数据能否识别或关联自然人，判断其是否构成个人信息，并确保相关处理活动符合我国、客户所在地及数据来源地等法域的个人信息保护相关法律要求。

1. 个人信息界定

在Token出海、算力出海与模型出海三种模式下，企业均可能处理境外客户账号与结算相关信息，包括但不限于用户标识信息（例如注册邮箱、绑定手机号）、身份认证信息（例如API Key）、服务计费信息（例如账单地址、支付方式）等。若该等数据能够直接关联可识别自然人，则构成境外客户个人信息。

企业在提供推理服务或处理相关数据的过程中，还可能处理提示词、用户输入数据、网络标识信息等。该等数据通常无法直接关联可识别自然人，但若通过与用户标识信息、身份认证信息或历史记录相关联，进而实现识别具体自然人，则同样构成境外客户个人信息。

除此之外，在多模态模型的业务场景下，多模态提示词可能包含涉及人脸、声纹等生物特征的图像或音频输入，可能构成境外客户的敏感个人信息。即便单轮对话交互信息维度单一，若将同一账号多轮对话、操作行为与用户标识相关联，亦可能反映特定主体的职业、兴趣、习惯及其他个人特征，形成用户画像，进而导致数据的敏感程度显著上升。

根据《个人信息保护法》第3条第1款的规定，在中华人民共和国境内处理自然人个人信息的活动，适用本法。即我国法律以个人信息处理活动是否发生在中国境内为主要连接点，并未限定处理的个人信息必须归属于境内主体。因此，在境内处理境外自然人的个人信息仍然受到我国法律管辖，需满足我国法律关于个人信息保护的一般性规定，并满足与敏感个人信息、未成年人个人信息保护相关的特殊规则。

2. 处理者角色认定

AI产业出海业务通常涉及主体业务角色及法律身份的叠加或交叉，需综合各参与主体对个人信息处理目的、处理方式的决定与控制权进行判断。

若企业能够基于自身业务需求，自主决定个人信息处理目的和处理方式，便构成个人信息处理者。反之，若企业仅能够按照客户或上游模型厂商的指示处理个人信息，且不具有独立决定权，则构成个人信息受托处理者。

不同的法律身份对应不同的合规义务，企业需注重与个人信息处理相关的业务架构及法律文件设计，避免产生合规义务错位、遗漏的问题。例如，在第三方模型API分发模式下，企业可通过在协议中明确客户、上游模型厂商的数据处理权限、指示关系及责任边界，明确相应角色，确保各方严格按照约定处理个人信息。

值得注意的是，在账号管理、身份认证、服务计费及网络安全保障等环节，企业通常构成个人信息处理者，需在管理及技术层面完善个人信息处理活动的边界划分，以避免因身份混同而在受托处理环节被认定为个人信息处理者。

3. 个人信息跨境合规

对于不满足《促进和规范数据跨境流动规定》第4条规定的个人信息跨境传输豁免条件，且在处理过程中涉及引入境内个人信息的企业，建议结合自身是否属于关键信息基础设施运营者、出境个人信息数量及敏感程度等信息，综合判断是否需要申报数据出境手续。

AI产业出海通常具有境外客户数量多且难以统计、业务形态变化快、数据流式传输、缓存机制复杂等特点，对于持续、重复发生的API调用或流式传输，企业可基于相对稳定的业务场景、产品功能及数据处理链路，梳理境外接收主体、个人信息种类、预计传输数量和安全措施等，统一开展个人信息保护影响评估及数据出境手续申报工作，并在原有条件发生实质性变化时，重新或补充开展评估及申报工作。

除此之外，企业需要密切关注客户所在地、数据来源地等法域适用的个人信息保护规则变化，确保个人信息收集、处理及跨境传输全流程满足相关规定。

4. 合规建议

在AI产业出海中，企业通常以境外客户数据为主要处理对象。若境外数据传入境内处理后再向境外提供，且处理过程中未引入境内个人信息或重要数据，可豁免数据出境手续；但若模型推理、知识库检索、日志记录及运维管理等环节引入境内个人信息，进而改变原有数据流向与法律行为性质，并触发相应的数据出境和个人信息保护义务。基于前述风险，企业需从角色划分、服务分层、传输与接收管理、多模态输入、数据关联与日志管理等方面落实个人信息保护相关的法律要求。

在主体管理方面，建议建立境外个人信息接收主体清单及分级管理机制，结合主体数量、数据类型、敏感程度及业务稳定性，评估个人信息跨境传输合规路径。企业原则上应识别实际接收个人信息的境外主体，并确保标准合同主体、备案材料与实际数据流一致。由境外关联主体统一接收并进行后续传输的，应确保该主体实际承担数据接收、管理和安全保障职责，并在合同中明确后续接收主体、传输条件和责任安排；对于复杂架构，可事先与所在地省级网信部门沟通。

在角色划分方面，建议根据各参与主体对数据处理目的、方式的决定与控制权，准确识别个人信息处理者、受托处理者、境外接收者及其他相关主体，并在业务架构及其法律文件中明确数据处理的目的、方式、数据类型、保存期限、安全措施及责任边界等，避免角色混同和义务遗漏。

在服务分层方面，建议区分不接触客户业务数据的基础服务与可能访问客户数据的远程运维、模型更新、故障诊断等深度服务，分别设置访问权限、审批流程、数据处理安排和合同条款。必要时，可由不同主体或团队承接，以降低权限扩张和角色混同风险。

在传输控制方面，建议将个人信息跨境传输风险评估作为业务上线或重大变更的前置条件，识别传输过程中涉及的个人信息、敏感个人信息、数据流向及境外接收主体，采取分类分级、访问控制、风险预警及异常阻断等措施。对于无法有效识别内容风险或无法确认已履行合规程序的数据，原则上需避免直接向境外传输；确有必要传输的，需采取匿名化处理等必要措施。对于异常传输、超范围调用及其他高风险访问活动，应设置自动阻断、风险分流或人工审核机制。

在多模态输入方面，建议建立内容识别和风险分流机制，对于包含人脸、声纹或其他高风险敏感个人信息的输入，可根据服务目的和风险级别，采取限制处理、单独提示、加强授权或转入专用处理环境等措施。确有必要处理的，需核查处理目的、合法性基础、数据主体授权及安全保护措施等，并严格限制访问和使用范围，避免将相关数据用于未经授权的模型训练、服务优化及其他目的。

在数据量统计方面，建议结合客户申报、用户标识、活跃账号、API Key、设备标识及调用主体等，建立合理、可验证的数据量统计口径，设置内部预警阈值，在相关数量接近个人信息出境安全评估申报标准前，及时启动数据盘点、个人信息保护影响评估及申报准备工作，并留存统计方法、计算依据和复核记录。

在数据关联与日志管理方面，建议避免提示词、推理日志、接口参数与用户标识间的不必要关联，合理设置日志、缓存及临时文件的保存期限。对于用于统计分析、服务评估或内部管理的数据，需在必要时采取去标识化、匿名化等处理措施，降低数据关联识别特定个人或还原敏感业务数据的风险。

六、技术出口管理与重要数据保护

AI产业出海业务中，Token出海以及算力出海模式通常不涉及向境外客户直接交付模型权重、源代码或相关模型技术。在模型出海或部分深度服务场景下，若企业通过模型权重许可、开源发布、软件许可、容器镜像或相关技术交付等方式，向境外客户提供模型及相关技术能力，或允许境外主体对模型权重进行微调、蒸馏及其他二次开发，则需评估该等活动是否构成技术出口、受出口管制物项出口或重要数据出境。

1. 技术出口管理

根据《技术进出口管理条例》第2条，技术进出口是指从中国境外向中国境内，或从中国境内向中国境外，通过贸易、投资或经济技术合作的方式转移技术的行为，包括专利权转让、专利申请权转让、专利实施许可、技术秘密转让、技术服务和其他方式的技术转移。从中国境内向中国境外出口技术的，需遵守《技术进出口管理条例》《禁止出口限制出口技术管理办法》《中国禁止出口限制出口技术目录》规定的相关法律要求。

《中国禁止出口限制出口技术目录》将部分先进信息处理技术列为限制出口技术，包括专门用于汉语及少数民族语言的语音识别、语音合成技术，专门用于汉语及少数民族语言的人工智能交互界面技术，基于数据分析的个性化信息推送服务技术等。企业需在向境外客户许可、交付相关技术前，逐项比对限制出口技术的控制要点，全面评估所涉出口技术的属性及合规性。

2. 出口管制

根据《出口管制法》第2条、《两用物项出口管制条例》第2条，我国对两用物项、军品、核以及其他与维护国家安全和利益、履行防扩散等国际义务相关的货物、技术和服务，包括相关技术资料等数据，实施出口管制措施；对从中国境内向境外转移管制物项，以及中国公民、法人和非法人组织向外国组织和个人提供管制物项的行为，采取禁止或限制性措施。其中，两用物项是指兼具民事用途和军事用途，或有助于提升军事潜力，特别是可用于设计、开发、生产或使用大规模杀伤性武器及其运载工具的货物、技术和服务。此外，《两用物项出口管制条例》第12条规定，根据维护国家安全和利益、履行防扩散等国际义务的需要，经国务院批准，或经国务院、中央军事委员会批准，国务院商务主管部门可以对两用物项出口管制清单以外的货物、技术和服务实施临时管制，并予以公告。临时管制的实施期限每次不超过2年。

截至目前，《两用物项出口管制清单》尚未设置以通用模型参数规模、模型权重或推理算力为单独控制标准的普遍性条目，但无法完全排除监管部门根据国家安全和利益的需要，出台临时管制的可能性。

建议企业主动排查相关模型是否专门设计或改造用于受控设备、密码分析、网络攻防、导弹、飞行控制、军事指挥等用途，以及最终用户、最终用途和目的地是否涉及军事、大规模杀伤性武器、恐怖主义或其他国家安全风险，并确保相关技术，尤其是密码模块、网络安全产品及相关软件等，未落入《两用物项出口管制清单》规定的特定技术范畴。

3. 重要数据保护

根据《数据安全法》第21条，国家建立数据分类分级保护制度，对数据实行分类分级保护。国家数据安全工作协调机制统筹协调有关部门制定重要数据目录，加强对重要数据的保护。关系国家安全、国民经济命脉、重要民生、重大公共利益等数据属于国家核心数据，实行更加严格的管理制度。各地区、各部门应当按照数据分类分级保护制度，确定本地区、本部门以及相关行业、领域的重要数据具体目录，对列入目录的数据进行重点保护。

截至目前，我国法律并未发布人工智能领域重要数据目录，但不能排除监管部门将部分特定模型及相关数据列入重要数据的可能性。一方面，若模型训练数据涉及大量中国境内个人信息，或基础设施、金融、医疗等重点领域的关键业务数据，则该等训练数据可能落入相关领域重要数据范畴，进而导致模型整体敏感程度上升。另一方面，我国领先的模型技术，未来亦有可能被监管部门认定为具有战略价值的人工智能技术，进而把相关源代码及算法参数纳入重要数据或核心数据的保护范围。

4. 合规建议

技术出口管理与重要数据保护是两套并行的法律制度，在AI产业多模式出海场景下，相关制度存在并行与交叉。

对于通过新设、并购、增资、融资或担保等方式，取得境外企业或资产相关权益，形成对外投资AI产业出海项目的企业，还应遵守《国务院关于对外投资的规定》。根据该规定第13条，投资者开展对外投资活动，不得出口、使用国家禁止出口的货物、技术、服务及相关数据，或未经许可出口、使用国家限制出口的货物、技术、服务及相关数据；不得以跨境派遣技术人员、组织人员赴其他国家（地区）工作、跨境提供技术指导、安排人员跨境培训等方式向其他国家（地区）转移国家禁止出口的货物、技术、服务及相关数据，或未经许可向其他国家（地区）转移国家限制出口的货物、技术、服务及相关数据。

在AI产业多模式出海场景下，同一项目或业务可能分别或同时涉及限制出口技术、受出口管制的软件或技术，以及重要数据等不同监管要求。为统筹出海业务相关技术出口、出口管制及数据安全风险，建议企业将重要数据识别、出口技术审查及两用物项出口管制审查纳入统一内部评审流程，共享支撑评审的事实信息，避免重复审查和风险遗漏。

在技术出口和出口管制合规方面，建议企业根据不同出海场景，从模型技术、交付内容、交付方式、最终用户、最终用途及目标市场等方面，开展逐项评估，识别境外客户实际获得的模型能力、软件、技术资料及控制权限，避免将在线服务与模型权重、源代码等技术资产交付作同一处理。

在重要数据识别方面，建议建立数据分类分级、重要数据识别及持续评估机制，对于涉及模型权重、训练数据、推理日志或其他数据出境的场景，综合评估数据来源、数据内容、所属行业、数据规模，以及模型权重是否可能固化、反映或泄露特定训练数据内容等因素，全面分析数据出境风险，并采取相应合规措施。

在监管沟通方面，建议就涉及先进模型技术、重要行业训练数据或其他高风险数据的项目，在开展技术出口与出口管制申报论证的同时，就重要数据认定及申报工作与主管部门沟通。对于暂未识别为重要数据的模型权重或训练数据，建议建立内部台账并定期复核，以便根据最新重要数据目录、行业规则或监管指引及时调整。

在客户管理方面，建议建立境外客户尽职调查、最终用户和最终用途核验及异常使用监测机制，并在合同中明确模型的授权用途、禁止用途、使用主体、部署地点、再许可及再出口限制、二次开发及用途变更限制等。对于客户身份不明、交易结构异常、用途说明不充分或可能涉及军事、武器研发及其他高风险用途的项目，应暂停交付并开展进一步审查。

七、知识产权

AI产业相关出海企业应确保自身对拟向境外提供或用于境外服务的模型架构、模型权重、源代码及相关技术，具有充分、清晰且覆盖商业化使用的权利基础或授权基础。

对于自主研发的模型，建议企业核查职务成果、委托开发、合作开发等情形下的权益归属，并建立模型及代码权利来源档案，完整留存自主研发、委托开发、合作开发、员工职务成果、数据采购及授权等相关文件。对于基于开源模型开发的模型，建议企业审查基座模型适用的开源许可证、模型许可证及可接受使用政策，重点识别商业使用、修改、分发、衍生作品披露、再许可及使用场景等限制。

开源发布并不意味着相关模型不再受知识产权的保护，相关企业在使用、修改、分发及商业化开源模型时仍应遵守相应的适用许可条件。宽松型许可证通常对商业使用限制较少，但仍可能附有署名、版权声明、专利及免责条款；具有互惠性或者共享要求的许可证，可能要求特定修改成果、衍生作品或分发内容按照相同或兼容条件开放，并对闭源部署、收费、交付及再许可安排产生影响。

企业可建立开源模型及组件清单，并在对外报价、交付或许可前，核查相关许可义务与拟定的闭源、收费、再许可及二次开发安排是否匹配。向境外客户许可模型时，企业需在协议中明确许可范围、使用方式、使用地域与期限及再许可权限等，防止模型及相关技术被超范围使用或分发。

模型产品集成第三方软件组件、开发工具、数据库或其他外部能力的，企业需核查相关使用条款是否限制境外商业化，避免引发知识产权、不正当竞争及数据权益风险。企业可建立第三方组件及工具清单，逐项审查其使用条款、商业化权限、适用地域、转售及再许可条件；对于核心第三方能力，可通过书面协议取得与实际商业模式相匹配的使用、集成、分发或转售授权。

对于训练数据，企业应核查数据来源及授权链条，确认相关权利或许可覆盖实际处理和使用方式，并留存相应授权文件及合规记录。境外客户、合作方或监管机构对模型及服务开展审查时，可能进一步关注训练数据的来源及版权合规性，因此企业应确保训练数据来源可追溯、授权范围与实际用途相匹配。

八、模型输入、输出与内容安全

AI产业出海中，若境外客户输入数据被用于模型训练或微调的，恶意或低质量数据可能引发训练数据污染和模型安全风险。有害、虚假、敏感或对抗性内容被用于模型训练，可能影响模型输出的准确性、内容安全及系统安全。攻击者还可能通过提交污染数据实施数据投毒或知识库投毒，持续破坏模型能力。

企业需严格隔离业务数据与训练数据，出海业务相关数据原则上不应用于模型训练。确需将相关数据用于模型优化或其他二次用途的，应谨慎评估处理目的、合法性基础、数据主体权利、数据跨境安排及目标市场适用要求，并通过物理或逻辑隔离、数据分类、访问权限控制及准入审批等措施落实隔离要求。

除此之外，企业应结合服务对象、服务提供地、内容传播地及相关法律的适用范围，识别中国及目标市场关于违法内容、儿童保护、恐怖主义防范、歧视、虚假信息与知识产权等治理要求。对于不直接面向终端用户的服务，可在服务协议中明确境外客户的用户管理、内容审核与违法内容处置责任，合理划分责任边界。

对于依法需标识的人工智能生成合成内容，企业需按照适用规定设置显式及隐式标识，还可通过数字水印、哈希指纹与可信时间戳等辅助技术措施增强来源验证和追溯能力。

结 语

汕头华侨试验区开展的全链路验证，为中国AI出海企业探索技术、产品、服务及基础设施等多模式出海提供了实践样本。当前，中国及目标市场的人工智能监管规则仍在持续演进，监管机构尚在行业发展与风险治理之间寻求平衡，稳定、成熟的跨境治理框架尚未完全形成。

相关企业应持续跟踪相关法律和监管要求，根据业务模式、技术架构及目标市场实施风险识别、分级管理和动态调整，建立与业务发展相适应的灵活合规体系，将合规要求嵌入产品设计、技术开发和运营管理全过程，为出海业务的持续、稳健发展提供基础保障。