摘要：随着人工智能基础模型全球竞争加剧，中国技术原生型企业正积极出海，面临跨境数据治理差异、国际法律环境复杂化及全球生态格局不均衡等结构性挑战。企业普遍反映，当前挑战已从技术竞争转向体系竞争，核心诉求在于获得更高层面的制度性、体系化支持，而非直接资金补贴。具体建议包括建立跨部门国际争议协调机制、在安全前提下为特定数据处理设计更灵活的数据跨境“绿色通道”，以及通过国家层面的国际数字合作明确中国企业在全球生态中的分工定位。
线索：
* 投资机会：若国家层面能建立有效的制度性支撑体系（如协调机制、数据流动便利化、稳定的双边合作），将显著降低中国大模型企业的出海合规与运营成本，加速其国际化进程。关注那些技术实力扎实、已有海外布局基础，但当前受限于复杂合规流程或生态孤岛效应的企业，它们可能成为政策红利的首要受益者。
* 潜在风险：全球AI监管体系（如欧盟GDPR、AI Act）快速成型且标准不一，企业需为每个市场进行定制化合规适配，这将持续拉长业务周期、增加不确定性成本。同时，中国企业在海外市场可能面临同质化竞争与生态协同不足的问题，影响整体竞争效率和利润空间。地缘政治因素导致的非商业性纠纷，是企业难以独自应对的长期风险点。
正文：
在全球人工智能基础模型竞争加速的背景下，中国一批技术原生型企业正主动布局海外市场，其全球化进程涵盖数据中心部署、算法本地化、跨国交付到生态协作等多个环节。
在调研中，多家民营企业指出，大模型企业的全球化挑战不仅在于技术与商业模式，更深层的是跨境数据治理差异、国际法律环境复杂化以及全球生态格局不均衡等结构性因素，这些已开始影响企业的投入节奏与国际竞争力。
在跨境数据与AI合规方面，中国企业当前参考的国内制度框架主要包括《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》以及国家互联网信息办公室发布的《数据出境安全评估办法》《促进和规范数据跨境流动规定》等。这些法规明确了数据分类分级、个人信息处理边界以及数据出境的评估与备案机制。
与此同时，全球AI监管体系正在加速成型。例如，欧盟通过《通用数据保护条例》（GDPR）、《人工智能法案》（AI Act）等法规，构建了覆盖数据来源、模型可解释性、部署方式的复杂监管框架；部分新兴市场则强调本地生态建设、数据主权以及供应链可信度。面对差异化的监管需求，中国企业普遍需要在每个目标市场分别进行数据流动方式、部署架构、算力供给模式、模型安全要求等环节的合规适配，缺乏统一标准的监管环境显著拉长了国际业务的准备周期。
有企业指出，对于技术原生型企业，传统的经贸支持措施（如贸易代表团与金融补贴）不足以解决国际化中的关键难题。企业在海外遭遇的主要挑战常来自跨境知识产权诉讼、合规争议和涉及地缘政治因素的非商业性纠纷，这些往往处于法律模糊地带，企业凭自身力量难以获得清晰规则或及时救济。
从项目实践角度看，有企业反映，虽然在海外项目落地中尚未遇到直接由政策造成的阻断，但各国在数据治理、AI安全、模型本地化、算法可控性等方面的规则差异，已明显影响交付节奏。企业必须在进入每个新市场前重新进行合规分析、技术适配和合作伙伴信任度调研，这持续增加了时间成本与管理投入。
此外，与美国企业依托完整全球生态体系开展业务不同，中国企业往往以单点方式参与国际竞争。在缺乏明确生态分工与企业定位的情况下，多家中国企业可能在同目标国开展同质化竞争，这使得外部合作伙伴难以理解中国技术生态的结构，也降低了整体国际竞争效率。有观点认为，当前的全球化挑战更多来自产业生态格局的不均衡，而非项目本身受到的直接限制。
针对上述问题，多家企业在调研中强调，诉求集中于获得制度性、体系化的支持。具体建议包括：
1. 由更高层级部门牵头建立跨部门协调机制，帮助企业在面临重大国际法律争议时快速响应，以提供基础性的公平竞争环境。
2. 在数据治理方面，建议在现有数据安全法规框架内，针对经过匿名化、脱敏或聚合处理的数据，设计更灵活的数据跨境流动“绿色通道”，在确保安全与隐私的前提下简化流程，以提升模型测试、迭代和验证的效率。
3. 在国际竞争层面，建议国家层面在国际数字合作中明确中国企业在不同赛道中的代表性位置，这有助于海外各方清晰理解中国AI生态的分工结构，减少内耗。特别是在重点国家推动更稳定的双边数字合作机制，覆盖数据治理、AI安全标准、数字基础设施与人才培养等议题，以降低跨国合规成本并提高国际合作可信度。
整体而言，中国大模型企业正进入从技术竞争迈向体系竞争的关键阶段。技术能力仍是核心，但全球化成败越来越受到国际法律环境、数据跨境制度和全球生态分工等结构性因素的影响。企业的诉求集中在生态化、体系化和制度化层面的支持。
发布时间：2025-12-29 08:22:04
评论 ( 0 )