2026年，全球AI治理的焦点已经从"要不要监管"转向"如何监管"。美国AI安全行政令进入实施阶段，欧盟AI法案的合规期限正在逼近，中国的算法备案和大模型备案双轨制度全面落地。对于在全球范围内运营AI业务的企业来说，理解并遵循不同司法管辖区的AI监管要求，已经成为合规工作的核心议题之一。
2026年，美国AI安全行政令的核心机制——自愿式AI模型安全审查制度——进入了全面实施阶段。根据该行政令，开发前沿AI模型的企业可以向美国AI安全研究所（USAISI）提交模型进行安全审查。审查内容包括模型的安全对齐情况、对抗性鲁棒性、偏见评估和滥用风险评估。
虽然审查是"自愿"而非强制性的，但在实践中，自愿审查正在变为"事实上的强制性"。主要原因有两个：一是大型云平台和API提供商开始将安全审查通过作为合作前置条件——如果某个AI模型未通过或未参与USAISI的审查，AWS、Azure和谷歌云可能不允许该模型在其平台上托管。二是企业采购方在评估AI产品时，越来越多地将"USAISI安全审查通过"作为采购的硬性要求。
截至2026年6月，已有超过50个AI模型完成了USAISI的安全审查流程，包括GPT-5系列、Claude Opus 4系列、Gemini系列以及部分国产大模型的国际版本。审查通过率约为85%，未通过的模型主要集中在偏见评估和滥用风险评估两个环节。
值得注意的是，美国AI安全行政令仍存在一些争议。批评者指出，自愿审查制度的"软约束"不足以防范AI系统的潜在风险，建议建立强制性的安全审查制度。而业界则担心过度的监管会抑制创新，特别是在开源模型的审查问题上——开源模型的开发者往往没有资源和渠道参与USAISI的审查流程。
欧盟AI法案是全球第一部全面的AI监管法律，2026年正处于"合规过渡期"的关键阶段。根据法案的时间表，高风险AI系统的合规期限规定为2026年12月，通用AI模型的透明度和版权义务也将在2026年下半年全面生效。
欧盟AI法案对AI系统的分类和监管要求是分级别的：不可接受风险的AI系统（如社交评分系统、实时远程生物识别系统）被全面禁止；高风险AI系统（如用于招聘、信贷评估、移民管理的AI系统）需要满足严格的合规要求，包括风险管理、数据治理、透明度和人类监督等。通用AI模型则需要履行透明度义务，披露训练数据来源、能源消耗和模型能力边界等信息。
欧洲企业正在积极备战AI法案的合规要求。根据一项面向欧洲企业的调查，约70%的AI企业已经启动了AI合规项目，其中大型企业的准备进度明显快于中小企业。合规成本方面，一家中型AI企业完成高风险AI系统合规认证的平均成本约为10万至20万欧元，包括外部审计、文档准备和系统改造等费用。
2026年，中国AI监管进入了"常态化合规"阶段。算法备案制度要求所有提供算法推荐服务的互联网平台完成算法备案，披露算法的基本原理、运行机制和潜在风险。截至2026年中，全国已有超过2000个算法完成了备案。不备案或备案内容虚假的行为面临行政处罚和法律诉讼风险。
大模型专项备案制度则是针对生成式AI服务的专项监管。与算法备案面向所有算法不同，大模型备案专门针对生成式大模型服务，要求模型在上线前通过安全评估并完成备案。2026年的大模型备案要求较2025年有所收紧——新增了对模型训练数据来源的合规性审核、对模型输出内容的安全过滤能力测试、以及对用户隐私数据保护措施的评估。
据国家网信办公布的数据，截至2026年6月，全国已有超过80个生成式大模型完成备案并获得上线许可。主要互联网厂商和AI创业公司的大模型产品已基本完成备案，但仍有部分中小型AI公司的大模型在安全评估环节被要求整改。
对于在全球范围内运营AI业务的企业，跨司法管辖区的AI合规是一个复杂但必须面对的现实。行业最佳实践建议从以下几个方面入手：首先是建立集中化的AI合规团队，协调不同国家和地区的合规要求，制定统一的合规标准和流程。其次是采用"最严格标准"策略——同时参照美国、欧盟和中国中最严格的要求来设计AI系统，确保产品的全球合规性。第三是定期进行AI系统的独立审计和风险评估，确保合规状态的持续性和有效性。
2026年，全球AI安全治理从"讨论阶段"进入了"实操阶段"。美国的自愿审查机制在市场的推动下正在变为事实上的强制要求，欧盟AI法案的合规期限逼近使企业加快合规准备，中国的算法备案和大模型备案双轨制度构建了完整的AI监管体系。对于AI企业来说，合规已经从"负担"变成了"竞争力"——拥有完善AI合规体系的企业在获取合作伙伴信任、开拓海外市场和降低法律风险方面具有明显的优势。在AI监管日益完善的时代，合规能力正在成为AI企业核心竞争力的重要组成部分。
来源：国家网信办、欧盟委员会、美国AI安全研究所、CSDN博客
发布时间：2026-06-25