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一份来自中国人民大学的重磅报告，揭示了AI治理从“该怎么做”到“谁说了算”的全球博弈全景图。

当ChatGPT在2022年底横空出世，全球为之震动。短短三年多，人工智能已从技术圈的“小众狂欢”跃升为各国政府、国际组织、科技巨头乃至普通公众都无法回避的核心议题。

但你知道吗？人工智能治理，早已不是要不要管的问题，而是谁来管、怎么管、管得了谁的问题。

最近，中国人民大学人工智能治理研究院发布了一份近100页的重磅报告——《人工智能治理全球合作进展研究报告（2026年）》。这份报告汇聚了来自信息资源管理学院、国际关系学院、新闻学院等多学科团队的研究成果，系统梳理了全球AI治理的八大维度。

本文将带你一文读懂这份报告的核心发现，看清全球AI治理的大棋局。

一、全球AI治理：从“各自为政”到“百团大战”

如果你以为AI治理还停留在几个专家在会议室里讨论伦理原则的阶段，那就大错特错了。

报告数据显示，2015年全球与AI治理相关的政策文献仅有11篇，而到2025年这一数字飙升至939篇，十年增长了85倍。

更值得关注的是增长节奏的突变：

• • GDPR（欧盟通用数据保护条例）生效后6个月，相关文献增长75%
• • ChatGPT发布后，增长35.5%
• • 首尔AI峰会后，增长38.9%

这不是线性增长，而是技术突破触发制度追赶的“蛙跳式”演进。

研究团队通过结构性断点检验进一步证实：ChatGPT发布、布莱切利宣言、EU AI Act生效等节点，均对应着全球AI治理合作的阶段性跃升。

我的解读： 每一次AI技术的“出圈”时刻，都在倒逼治理体系加速进化。技术跑得越快，制度的追赶就越紧迫。

二、谁是主角？欧盟领跑，中美博弈，全球南方觉醒

发文量排名（政策文献）

欧盟 — 134篇（27.5%），以《人工智能法案》领跑全球规则制定

国际政府间组织 — 111篇（22.7%），OECD、联合国等发挥协调作用

美国 — 85篇（17.4%），更侧重国家安全与创新竞争力

英国 — 60篇（12.3%），扮演美欧之间的“桥梁角色”

三阶段演化（2016-2026）

• • 第一阶段（2016-2019） ：国际组织主导，以原则讨论为主
• • 第二阶段（2020-2022） ：欧盟异军突起，规则制定主动性大增
• • 第三阶段（2023-2026） ：美欧并重，多主体共同参与格局形成

报告特别指出，智库占比持续上升，立法机构参与度也明显增加，表明AI治理正从“务虚”走向“务实”。

三、政策主题：从“技术讨论”到“制度构建”

核心议题演化路径

萌芽期 → 探索期 → 加速期 → 制度化期

政策关注点经历了清晰的转变：

2016年前： 概念辨识、责任归属、信息获取

2016-2019： 算法、自动化、应用场景开始涌现

2020-2022： 应用伦理、数据分析热度上升

2023-2026： AI安全（回升至4.0%）、算法偏见（2.1%）、审计（增长2.3倍）、通用人工智能（增长2.1倍）

五个主题派系（基于政策相似度聚类）

1. 1. 欧洲大陆派（欧盟、法国、德国等）：审计、伦理、规则协调
2. 2. 英语国家派（美、英、加、澳）：政策执行、刑事司法、信息获取
3. 3. 东亚技术派（日、韩、新加坡）：技术发展、计算、区域合作
4. 4. 印度独行派：政策主题独特，自成一体
5. 5. 国际组织派：跨领域、跨议题综合治理取向

我的解读： 这说明AI治理虽有全球共识，但各国“说的不是同一件事”。欧洲谈权利，美国谈安全，东亚谈发展，印度谈普惠——治理话语权的争夺本身就是一场博弈。

四、标准化：从“技术可行”到“价值可评”

报告最精彩的发现之一：AI标准化，早已不是工程师的专属领地。

谁来制定标准？

• • 政府：44.3%
• • 国际政府间组织：22.9%
• • 智库：17.7%
• • 立法机构：7.9%
• • 非政府组织：6.6%

ISO、IEC、ITU等传统标准组织在现有样本中并未占据主导位置。

标准化讨论的核心议题（去除泛化主题后）

1. 1. 问责制 — 9.44%（第一！）
2. 2. 算法偏见 — 3.58%
3. 3. 应用伦理 — 3.43%
4. 4. AI安全 — 1.86%

相比之下，“应用程序接口”“最佳实践”等技术标准主题词占比十分有限。

报告明确指出：AI标准化正在经历从“技术可行性”向“价值可评性”的范式转换。 传统技术标准制定模式，正在被多元利益相关方参与的治理框架所补充，甚至替代。

我的解读： 谁掌握了AI标准制定权，谁就掌握了AI治理的“方向盘”。这已不是工程师之间的技术讨论，而是大国博弈的制度战场。

五、芯片战争：全球半导体供应链的“阵营化”重塑

报告第四部分对芯片产业链的分析，堪称全文最“硬核”的内容之一。

三大突出矛盾

1. 供应链“俱乐部化”

以美国主导的“芯片四方联盟”（Chip4）为代表，正从“供应链韧性对话”实质性落地为 “生态铁幕” 。美国《芯片法案》“国家安全护栏”条款以法律形式规定：获得补贴的企业未来10年内，不得在“受关注外国”实质性扩大先进制程产能。

跨国芯片企业被迫放弃全球资源最优配置逻辑，在不同阵营间进行代价高昂的 “双轨制”供应链切割。

不同技术联盟在先进封装接口标准、测试规范上的分歧，正导致全球半导体技术底座走向 “巴尔干化” ——这是一个地缘政治学术语，意指一个整体被分割成若干相互对立、互不协调的部分。

2. 产能过剩与结构性短缺并存

• • 成熟制程（28nm及以上） ：严重过剩，价格战惨烈
• • 先进制程（2nm及以下）、高带宽内存、先进封装：极度饥渴

少数能掌控先进制程的国家和平台企业，实质上掌握了全球AI发展算力的 “水龙头” ，国家间的 “算力鸿沟” 正在急剧拉大。

3. 出口管制极端复杂化

美国通过持续修订《出口管理条例》（EAR），不断扩大对先进计算芯片、AI加速器的限制范围，并通过 “长臂管辖” 约束第三国企业。审查范围从硬件设备外溢至EDA软件、高端人才流动。

主要玩家动向

六、数据中心：算力竞争的下一个制高点

报告揭示了一个容易被忽视的趋势：算力即国力，数据中心正在从商业设施升级为战略基础设施。

三大挑战

1. 能源主权冲突

一座大型数据中心的耗电量堪比一座中小城市。在碳中和目标与AI算力需求双重挤压下，“电从哪来” 成了比“服务器放哪”更紧迫的问题。

2. “主权云”崛起

阿布扎比政府2025年与微软、Core42合作推进主权云系统，确保政府数据保留在本地司法管辖区内。这标志着 “算力资本与国家主权意志的深度绑定” ——数据主权不再是抽象概念，而是具体的技术架构要求。

3. 绿色约束与海缆安全

欧盟计划2026年全面推进数据中心统一评级方案，建立严苛的能效、水资源消耗及可再生能源使用评价体系。与此同时，承载99%洲际互联网流量的海底电缆安全问题被提上议程。

典型案例

沙特NEOM项目： 投资50亿美元，规划总容量1.5吉瓦，完全由可再生能源供电，打造“能源—园区—链路”一体化工程。

阿布扎比主权云： 与微软合作，覆盖政府每日超过1100万次数字交互。同时推出“数字大使馆”和“绿盾”方案，提出 “可携带的AI主权” 概念——即使基础设施位于境外，也能保持对数据、系统和政策的完全法律控制。

我的解读： 中等强国在AI主权上的追求，本质上是在 “全球技术体系内部寻求受限的自主空间” 。完全自主不现实，完全依附不可接受——这是一种艰难的平衡术。

七、伦理治理：三层并行，谁在主导叙事？

报告指出，全球AI伦理治理并未走向单一模式，而是形成了三层并行结构：

第一层：区域与国内法推进

• • 欧盟《人工智能法案》进入适用阶段
• • 中国《人工智能生成合成内容标识办法》2025年9月施行
• • 《网络安全法》修正案2026年1月施行，正式确立AI发展原则与监管框架
• • 韩国、意大利围绕生成式AI展开数据保护执法

第二层：跨国治理网络

• • 国际人工智能安全报告
• • 人工智能安全研究所国际网络（INASI）
• • G7广岛人工智能进程报告框架

第三层：全球南方与包容发展

• • 巴黎人工智能行动峰会（2025年2月）
• • 非洲联盟高层对话
• • 联合国独立国际人工智能科学小组
• • 印度AI Impact Summit

主要玩家的核心主张

典型案例

巴黎AI行动峰会（2025年2月）：

• • 约60国签署《关于造福人类与地球的包容及可持续人工智能声明》
• • 法国宣布注资4亿美元成立“Current AI”公共利益基金会
• • 谷歌、OpenAI等发起“鲁棒在线安全工具”（ROOST）倡议
• • 中国DeepSeek大模型因其开源普惠特征获广泛赞誉

一个值得玩味的细节： 美国和英国拒绝签署联合声明。美国副总统万斯警告 “过度监管可能扼杀变革性产业” 。这清晰暴露了美欧在AI治理路径上的根本分歧。

八、企业出海：中国AI的“大航海时代”

报告第六章对中国AI企业出海进行了全景扫描，提出了 “贸易驱动→品牌出海→科技出海” 三阶段演进模型。

五大出海模式与代表企业

1. 模型生态型（字节跳动、智谱华章、MiniMax）

• • 字节跳动：CapCut整合多模态视频AI，Coze搭建全球Agent开发平台，Gauth登顶多国教育榜
• • MiniMax：Talkie在北美和东南亚掀起AI社交陪伴热潮，情感计算语音大模型实现人类化交互

2. 产品输出型（比亚迪、石头科技、店匠科技）

• • 比亚迪：DiPilot智能驾驶+DiLink智能座舱，软硬件深度集成
• • 石头科技：自研SLAM激光雷达+AI视觉避障，海外营收占比近半

3. 业务输出型（ReelShort、Temu）

• • ReelShort：中国微短剧模式+AI翻译/剧本改写，力压TikTok登顶美区iOS娱乐榜
• • Temu：全托管/半托管数智供应链+极致推荐算法，2023年全球GMV达180亿美元

4. 技术服务型（PingCAP、声网）

• • PingCAP：分布式数据库TiDB，服务多国金融巨头
• • 声网：软件定义实时网（SD-RTN），全球赋能超50万个应用

5. 资本并购型（腾讯、吉利）

• • 腾讯：全资收购英国Sumo Group
• • 吉利：增持阿斯顿·马丁股份，输出电动化与智能驾驶技术

核心竞争力

报告提炼了四点：

1. 1. 完整产业链：全球唯一拥有全部工业门类的国家，供应链“抱团出海”
2. 2. 新工程师红利：软件开发者与AI从业人员规模全球领先
3. 3. 敏捷开发与高维运营：以“天”为单位迭代，SHEIN的“小单快反”是典范
4. 4. 深度本地化能力：中东高温工况vs欧洲环保标准，算法灵活适配

挑战与风险

地缘政治： 涉华经贸摩擦指数在高科技行业长期高居重度警戒区间

监管合规： 欧盟《外国补贴条例》、碳边境调节机制、GDPR、EU AI Act ——“超级法律审查网络”

文化与品牌： “廉价”“山寨”等刻板偏见，ESG责任压力

知识产权： 涉华专利侵权诉讼大幅攀升，“337调查”频发

组织管理： 海外复合型管理人才严重短缺

九、数据跨境：AI创新的“命门”

报告第七章揭示了一个核心矛盾：AI越发展，对跨境数据的依赖越强，但数据跨境流动却越来越难。

三大基础逻辑

1. 跨域多源数据供给

基础大模型需要多语言、多文化语料；行业模型需要垂直领域数据。单一国家无法独立满足。

2. 模型-数据-算力一体流动

数据可能以原始记录、脱敏样本、向量特征、模型参数、提示词、输出内容等多种形式存在。数据跨境治理的对象，正在从静态数据包扩展到AI系统的全生命周期。

3. 规则互操作是前提

如果不能解决“数据能不能传、传给谁、怎么用”的问题，AI国际合作就是空中楼阁。

主要风险

风险一：规则适配不足

现有数据跨境规则主要围绕个人信息、重要数据分类管理，对向量化数据、嵌入数据、合成数据、模型参数、梯度更新等AI特有数据形态回应不足。

风险二：责任边界不清

一个跨境AI应用往往涉及数据提供方、模型开发方、云服务商、平台运营方、行业应用方、最终用户等多个主体。出事了找谁？

风险三：规则碎片化

欧盟强调风险分级与基本权利；美国强调创新与国家安全；我国强调发展与安全并重；发展中国家强调能力建设。不同制度路径各有合理性，但规则互操作严重不足。

十、公众认知：AI信任的全球地图

报告第八章基于覆盖19个国家、7600份有效样本的跨国调查，揭示了一个反直觉的结论：

技术越先进的国家，公众对AI的信任反而越低。

全球信任全景

• • 平均信任水平： 3.4/5分，中等偏上
• • 最高信任国家： 印度、尼日利亚等发展中国家
• • 最低信任国家： 美国、瑞典等发达国家

约13.7% 的信任差异来自国家层面变量——说明国家背景是影响AI认知的重要结构性因素。

发展中国家 vs 发达国家

公平性 > 透明性 > 问责性

报告有一个重要发现：在公众认知中，公平性、透明性、问责性并非并列关系，而是层级结构。

• • 公平性：直接影响信任，是信任的起点（跨文化共识最强）
• • 透明性：影响有限，存在理解门槛
• • 问责性：制度保障，风险发生后才会被激活

“公众并非通过全面理解AI技术而建立信任，更多是依赖结果是否公平的直观感受。”

社会分层

• • 性别： 男性＞女性
• • 年龄： 年轻＞年长
• • 收入： 高收入＞低收入
• • 教育： 影响相对较弱（间接作用）

我的解读： AI信任不是均匀分布的，而是谁从技术中受益更多，谁就更信任它。这意味着AI可能在不经意间放大社会不平等。

未来展望：五大趋势

报告在结语部分提出了五大趋势判断：

1. 从原则倡议到规则执行

合作重点将转向规则互认、标准协调、审计认证、跨境执法和责任追究。

2. 安全治理成为主轴

前沿模型、智能体、深度伪造、网络攻击、生物安全、军事应用等风险将推动全球建立更强的测评、预警和响应机制。

3. 全球南方代表性上升

AI治理不能只服务少数技术领先国家，必须面向能力建设、算力可及、数据资源共享和发展权保障。

4. 基础设施和数据制度成为硬条件

芯片、算力、数据中心、主权云、可信数据空间和跨境数据规则，将决定各国参与AI合作的实际能力。

5. 公众信任成为治理有效性的关键

未来治理不能只追求技术透明和制度完备，还要让公平、安全、可解释和可申诉成为公众能够感知的现实体验。

写在最后

这份来自中国人民大学的报告，为我们勾勒了一幅全球AI治理的宏大图景：

这不是一场关于“技术该怎么做”的讨论，而是一场关于“世界该由谁说了算”的权力博弈。

从芯片到数据中心，从标准制定到伦理框架，从数据跨境到公众信任——每一个环节都在被重新定义、重新争夺。

在这个大棋局中，没有旁观者。无论你是政策制定者、企业管理者、技术开发者，还是只是每天使用AI产品的普通用户，这场博弈的结果，终将影响每一个人的生活。

报告最后一句话意味深长：

“面对快速演进的人工智能技术，没有任何一个国家能够独立完成全部治理任务，也没有任何一种制度模式能够完全覆盖全球复杂场景。”

或许，这正是我们这个时代最大的挑战，也是最大的机遇。

本文基于中国人民大学人工智能治理研究院《人工智能治理全球合作进展研究报告（2026年）》撰写。

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编辑：Zero

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