2025年1月14日，美國蘭德公司發布《出口管制能否創造美國主導的全球人工智能生態系統？》（Can Export Controls Create a U.S.-Led Global Artificial Intelligence Ecosystem）報告，分析了美國管控先進人工智能技術和GPU芯片全球擴散的《人工智能擴散框架》（以下簡稱《框架》）的十大核心要點，以幫助政策制定者和利益相關者了解其機制、局限性和潛在影響。

一、《框架》的十大核心要點

（一）美國對國家安全的擔憂

美國政府認為，隨著前沿人工智能系統的快速發展，其帶來的國家安全風險日益凸顯。先進的人工智能系統可能使惡意行為者能夠發展復雜的軍事能力、降低大規模殺傷性武器的開發門檻、增強進攻性網絡作戰能力，以及通過大規模監控等技術侵犯人權。這些對國家安全的擔憂促使美國政府制定了這一新的框架。

（二）美國對多重戰略目標的平衡

該框架旨在同時實現多個戰略目標：防止受控人工智能模型的盜竊和濫用，限制人工智能芯片的非法轉移，確保特定國家在發展前沿人工智能方面的能力受到限制，保持對武器禁運國家（包括中國和俄羅斯）的限制，同時在全球范圍內推動人工智能技術有控制地擴散，以獲取經濟利益。

（三）美國對出口管制的擴展

該框架進一步擴大了對人工智能芯片的許可要求，除對之前武器禁運國的限制外，要求對出口到中東、中亞和越南的國家逐案發放許可。此外，該框架首次引入了對人工智能模型的管制措施，滿足特定條件的非開源人工智能模型將被禁止出口。

（四）美國采用分級管控策略

該框架將各國分為三個層級，以決定人工智能芯片和受控模型在國際上的共享方式。第一層級包括美國及其18個主要伙伴國家和地區，如“五眼聯盟”成員國（澳大利亞、加拿大、新西蘭和英國）、北約內的主要盟國（比利時、丹麥、芬蘭、法國、德國、意大利、荷蘭、挪威、西班牙和瑞典）、關鍵半導體生態系統伙伴（日本、韓國和中國臺灣地區）以及愛爾蘭。這些國家和地區可以自由進口人工智能芯片，但需協同防止向第二層級國家的過度擴散。第二層級涵蓋世界大部分地區和“搖擺不定的國家”。美國允許通過“經驗證最終用戶”（VEU）計劃、小批量豁免和許可選項等方式有控制地向這些國家擴散。第三層級是所謂的“武器禁運國家”。美國維持現有人工智能芯片的出口限制，補充了半導體制造設備規則，以限制這些國家獲取生產和進口先進人工智能芯片的能力。

（五）美國擴展數據中心“經驗證最終用戶”（DC VEU）計劃

該框架利用并擴展了美國商務部于2024年9月宣布的DC VEU計劃，為在第二層級國家部署大規模人工智能基礎設施提供了標準化路徑。數據中心運營商可以通過兩種類型的DC VEU獲取計算能力：一是通用“經驗證最終用戶”授權，適用于第一層級國家的公司，經授權后可在任意第二層級的國家部署限定算力規模的數據中心；二是國家經驗證最終用戶（NVEU）授權，適用于第二層級國家的公司，但需為建立數據中心的目標國家單獨申請授權，同樣受到算力配額的限制。

（六）美國對算力進行配額管制

對于持有UVEU的公司，須確保至少75%的人工智能算力部署在第一層級國家，且在任何單個第二層級國家部署的算力比例不得超過7%。此外，美國公司的UVEU還需確保至少50%的算力保留在美國境內。對于持有NVEU的公司，其在每個目標國家部署的算力限額為絕對上限：即到2025年底最多為10萬個H100等效的人工智能芯片，到2026年底為27萬個，到2027年底為32萬個。

（七）美國允許通過非DC VEU路徑向第二層級的國家出口更多的人工智能芯片

在第一層級國家成立的公司即使沒有DC VEU，仍可享受無限制進口。對于第二層級國家，如果希望在非DC VEU授權之外獲取人工智能芯片，可以通過標準的一次性出口許可來實現，其許可條件與DC VEU計劃相似。美國商務部工業和安全局將根據先到先得的原則，將這些出口匯總到每個國家的上限（2025年至2027年期間每年為5萬個H100等效人工智能芯片）。此外，第二層級國家的每個公司每年還可額外獲得最多1700個NVIDIA H100等效人工智能芯片，這些芯片不計入國家上限。

（八）美國對人工智能模型進行嚴格管制

美國首次引入對人工智能模型的出口管制，但同時規定了豁免的情況，以確保大多數現有模型交易不受影響。美國商務部將對訓練計算量超過10^26次運算的模型進行管制。開源模型被明確排除在這些管制之外，因為這些模型的管制意義不大。此外，在第一層級國家的公司可在第一層級和第二層級的國家部署受控模型，只要它們實施了必要的安全措施。

（九）防止未經授權的模型訓練

所有算力供應商必須實施新的驗證系統，以防止在第二層級和第三層級國家的公司訓練受控模型。僅僅將人工智能芯片放置在安全的數據中心是不夠的，因為算力可以通過遠程訪問被未經授權的實體使用。為防止開發未經授權的模型，算力供應商（云服務供應商或基礎設施即服務供應商）必須采取措施，以防止未經授權的公司使用其基礎設施訓練受控模型。對于美國本土的算力供應商，通過“視同出口”法規進行限制，該法規將外國人在美國訪問受控模型的行為視為未經授權的出口。對于美國之外的算力供應商，這一限制是人工智能芯片出口到該國的條件之一。此外，該框架還限制了總部位于第二層級和第三層級國家的美國子公司訓練人工智能模型。

（十）防止模型盜竊和濫用的保障措施

在DC VEU授權下的數據中心必須實施一系列保障措施，包括在網絡安全方面需符合美國聯邦風險和授權管理項目（FedRAMP）高合規標準，在物理安全方面遵循美國國防部標準、人員安全以及供應鏈獨立性。這些設施必須對模型存儲實施特殊控制，并保持嚴格的報告要求，包括每半年進行一次芯片核算，以確保持續合規。此外，該框架還禁止支持第三層級國家的軍事或情報活動，要求報告與第三層級國家的實體的任何合資企業或合作活動，并強制要求披露所有來自或與第三層級國家有關的重大投資或與第三層級國家的任何聯系。

二、美國管理人工智能在全球擴散的機制

（一）美國認識到地理位置作為最終控制點的重要性

隨著人工智能行業的發展，出于可用電力容量、更快的基礎設施建設速度以及經濟激勵等因素，越來越多的企業傾向于在海外建立數據中心，尤其是在阿聯酋和沙特阿拉伯等國家，然而這些國家的國家利益并不總是與美國保持一致。這種趨勢帶來了安全問題，因為對計算資源的物理控制既是第一道防線，也是最后一道防線。人工智能芯片的地理位置最終決定了其控制權。托管這些計算資源的國家擁有最終權力，因為它可以沒收這些資源，或將其重新出口到受限制的國家。該框架通過設定明確的限制并向美國公司發出信號，促使其優先在國內和伙伴國家部署，從而應對這些問題。

（二）美國將控制權擴展到地理位置之外

該框架指出，對人工智能芯片的物理控制雖然至關重要，但僅靠物理控制是不夠的。該框架加強了防止芯片轉移和走私的保護措施。第二層級國家的人工智能芯片運輸將受到配額限制，超額部分需要獲得VEU（驗證最終用戶）身份，并采取相應的核算措施。其次，框架解決了遠程訪問算力用于受控人工智能模型訓練的問題。因為即使人工智能芯片在物理上是安全的，其算力也可能被未經授權的實體通過遠程訪問來使用。此外，框架將控制范圍擴展到模型，填補了以往相關法規的空白。美國要求對模型的盜竊和濫用采取安全措施，并限制受控模型的海外部署。

（三）美國通過云服務強化管制

該框架特別鼓勵將算力作為服務提供給全球客戶，唯一的限制是不能用于開發受控模型。與對人工智能芯片實施出口管制相比，這種方法考慮到了將計算作為一種服務可以提供更好的治理機會。與人工智能芯片不同，云訪問提供了即時的算力，可以根據需要進行限制或關閉，這使其成為一種更精確的監督工具。此外，云基礎設施通過技術整合創建硬件和軟件生態，建立了持久且深度的依賴關系，包括針對美國人工智能芯片優化的庫和工具，以及深度集成的云服務等。這些依賴關系使得客戶轉向其他替代供應商需要付出昂貴的代價，這將有利于保持美國供應商的競爭力和其在人工智能生態系統中的主導地位。

三、《框架》的局限性

（一）人工智能模型管控的困境

該框架對模型的管控措施并不影響任何現有模型的交易，且在大多數情況下并不影響第一層級國家的公司進行人工智能部署。盡管這些管控措施理論上可以通過減少模型存儲位置的數量來提高安全性，但其實際作用值得商榷。模型的地理位置并不是主要威脅因素，事實上，當前模型更容易受到數字攻擊。更重要的是，對算力的控制已經間接地影響了模型的分布。這種關系是雙向的：控制模型出口會影響算力的分配決策，因為實體不太可能在無法開發和部署模型的地方投資基礎設施；而對算力的監管限制了模型部署的機會，因為如果沒有數據中心，模型部署將變得不可行。因此，僅通過算力控制可能就足以限制前沿模型的部署地點，從而最小化受控模型被擴散的風險。

（二）國家分級體系缺乏靈活性

該框架的國家分級體系缺乏靈活性，它將許多國家歸為一類，卻沒有例外情況或明確的升級路徑。值得注意的是，一些北約盟友（如拉脫維亞和愛沙尼亞）以及美國的一些重要伙伴（如奧地利和以色列）并未被列入第一層級。這些遺漏引發了關于第一層級是否劃分得過于狹窄，以及是否需要進一步細分第二層級的疑問。此外，美國單方面對不同國家進行層級劃分可能不會得到其盟友廣泛的支持，并影響最終實施效果。

（三）美國忽視了本土的隱患

該框架強調可信計算供應商和安全環境，這對于管理能力日益增強的人工智能系統帶來的風險尤為重要。然而，該框架對全球的數據中心實施了嚴格的安全保障措施，但它幾乎未觸及美國本土。作為一種出口管制規則，它僅規范美國邊境以外的出口，這造成了一個局面：即位于美國海外的數據中心在獲得DC VEU授權的情況下，可能面臨比美國本土設施更嚴格的安全要求，而大多數前沿人工智能系統的開發實際上都是美國在國內進行的，這就使得美國本土的人工智能基礎設施反而可能會更加脆弱。

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