先定数据边界,再谈国际合作

2026 年 9 月 15日,一批新能源汽车在山东港口烟台港等待装船出口(无人机照片)
《环球》杂志:跨境经营中的数据、安全与合规问题,正在如何影响企业选择?
周鸿祎:对跨境经营的企业而言,数据主权与运行安全保障是关键因素。企业倾向于让AI在自己可控制的边界内运行:数据不出域、过程可审计、责任可追溯。我国将AI定位为可控的通用生产力。中国企业应主动为企业提供基于开源模型可私有化交付的“主权AI”系统,向国际组织输出大模型、智能体安全解决方案,参与国际标准制定,以“主权AI”产品和安全能力参与全球AI治理。
范振发:中欧在绿色、健康、节能建筑上有共同需求,但健康数据敏感、适用法规不同,合规直接影响市场进入和合作模式。未来中欧可在本地化部署、数据分级、隐私计算、合规审计、认证互认等方面开展合作。我们绿建产业二十多年的国际合作经验表明,技术引进必须根据当地情况进行二次开发和合规适配。
薄满辉:安全、合规始终是企业在经营过程中必须考虑的基础要件,是企业生存发展的前提。随着科技和社会的不断发展,不同国家的安全、合规的内涵都可能会发生变化,企业必须及时跟进并持续适配相关要求,这直接决定了跨境经营技术方案、商业模式和业务持续运营的可行性。
段永朝:这不只是合规手续的问题,而是深层的制度与价值观差异。根源是对于数据主权、网络空间主权与国家主权的关系的不同理解,决定了各方不同的政策取向,并传导至涉及跨境数据的具体业务场景。目前,中美欧都出台了相关法律法规,各有差异。这些差异正在改变企业的选择。
例如:采用全球统一平台,还是区域化部署?哪些数据留在本地,哪些可跨境?模型调用是否涉及跨境传输,日志、密钥、备份、远程运维由谁控制?是否在不同区域配置不同的合作伙伴与服务链?选择模型时,是否把合规与数据主权放到与性能同等重要的位置?
这些问题牵涉基础的价值观、思想与文化冲突,单靠讲道理未必奏效。需要运用东方智慧:在事实呈现上多下功夫,让相关方充分尝到共享共建的甜头,从实际效果出发逐步完善规制与治理规则。中国近两年的做法是先出台便利化规则,再增加认证等路径,再按行业和区域逐步配套,可以看作“从具体领域起步”的一种实践。
宋亚宸:VAST的用户大多数在海外——欧美、日韩等都是重要市场。所以跨境合规对我们来说是每天都要面对的真实问题。
首先,数据合规正在深刻影响产品架构设计。我们在设计Tripo的服务架构时,需考虑不同区域对用户数据的存储、传输和使用有不同的法规要求。这必须在架构层面前置考虑,不能等到上线之后再打补丁去解决。
其次,AI模型的训练数据合规是全行业面临的共同课题。3D领域相对好一些——和大语言模型或图像生成模型不同,3D模型的训练数据主要是三维空间数据,涉及个人隐私的风险相对较低。但我们仍然非常重视数据来源的合规性和可追溯性。
更深层次的影响在于,合规要求正在重塑全球化的路径。过去,互联网公司的全球化是一个产品打天下,现在需要更精细的区域化运营策略。对VAST来说,核心模型和研发在国内,商业服务面向全球,API是连接两端的桥梁。我们的方式是用统一的底层技术能力,适配不同市场的合规要求和用户习惯。
对于有志于走向全球的中国AI企业来说,合规不应被视为负担,因为它是信任建设的基础。VAST通过MIT协议开源代码、发表学术论文、积极参与国际学术社区和开发者、创客社区等方式,本质上都是为了建立透明度和信任。
王传东:跨境经营中的数据、安全与合规,已成为决定企业全球化布局的关键因素。合规失守意味着风险,做好合规则能树立品牌、赢得信任。
联想是中国最早“走出去”的科技企业之一,研发、制造、服务与合规团队遍布全球,在安全合规经营上积累了长期实践与方法论:一是坚持负责任AI。把伦理、安全与治理嵌入技术全生命周期,AI才能行稳致远。二是加强本地服务和交付能力。这既是尊重数据主权,也是赢得客户信任的关键。三是以混合式AI顺应数据本地化监管要求。未来,约80%的Token将产生在本地、边缘和终端,面对数据主权要求,企业应把核心数据留在本地。
归根到底,数据主权与合规的竞争,最终是“信任”的竞争。能让当地政府放心、让当地客户信任、让当地员工扎根,企业才真正“长”在了那片土地上——这也是联想一直坚持“全球资源+本地交付”的根本原因:它不是市场策略,而是AI时代全球化的“基础设施”。
郝彬彬:合规是出海的“入场券”,甚至会变成核心竞争力。具身智能涉及地理空间数据、场景运营数据,每个国家的数据安全、隐私法规都不一样,通通达在拓展中东、东南亚市场时,第一原则就是数据本地化部署,算法适配当地法规,和本地伙伴深度合作,但核心数据不出境。例如车规级的功能安全(ISO 26262)、信息安全标准,本身就是出海的硬门槛。我们提前按国际标准做产品研发,看似增加了成本,实际在出海时反而成了优势——很多同行过不了安全合规关,而我们能快速切入。

手机版