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【文/观察者网专栏作者 心智观察所】
2025年秋季,全球人工智能竞赛进入白热化阶段。年初,中国DeepSeek实验室推出一款高效大型语言模型,以远低于同行的成本与媲美顶尖系统的性能震动硅谷,也引发了美国政界对技术主导权可能流失的广泛警觉。
在这一敏感时刻,英伟达首席执行官黄仁勋于11月在《金融时报》AI未来峰会的一场边会上,罕见地发出尖锐警告:“中国将赢得AI竞赛。”
黄仁勋这一表态有着重要的背景。他其实是对美国本土监管生态,尤其是各州层出不穷的AI新规表达深度忧虑。这些旨在为AI装上“安全阀”的法规,在黄仁勋看来,正演变为拖累美国创新步伐的沉重枷锁。
美国AI监管的演进路径,呈现为一场从联邦“顶层设计”向州级“基层自治”的权力下放实验。
拜登政府后期,联邦层面已通过《国家AI倡议法案》(2023年)和对华芯片出口管制(2024年扩展版)筑起国家安全防线,但国会两党分歧使全面联邦立法(如《美国AI法案》提案)屡陷僵局。
取而代之的是各州掀起的“填空式”立法浪潮:据国家州议会会议(NCSL)2025年中期报告,全美50个州及领地共提出逾260项AI相关法案,其中22项已签署成法,约50项预计在年底前进入最终审议。
这一轮立法热潮的导火索,正是DeepSeek模型的横空出世——该模型仅凭本土资源便实现与OpenAI GPT-5相当的推理能力,暴露出美国AI企业在算力密集型训练上的成本短板。
州议员们以此为由推动本地化监管,旨在防范算法偏见、数据泄露与环境冲击,但其实际效果,正如黄仁勋所批评的,是形成了“50套新规”——一个由多头、异质规则交织而成的合规迷宫。
企业若想实现全国无缝运营,就必须逐州制定合规策略,这不仅加剧行政与法务负担,也削弱了美国在全球AI治理标准(如国际电联AI框架)中的话语权。
州级法规的多样与严苛
美国州级AI新规的多样性与执行力度,是黄仁勋焦虑的首要来源。
以加州为代表的西海岸立法,作为硅谷的“母法”蓝本,于2025年9月29日由州长纽森签署《前沿人工智能透明法案》(SB 53),标志着美国AI监管进入“加州时刻”。
这份法案规定,开发训练算力超10^26 FLOPs或成本超1亿美元的“覆盖模型”的企业,须在公开发布前提交多层透明报告。具体而言,要求披露训练数据来源分布(含第三方数据许可)、算法架构的非机密概述,以及潜在风险矩阵(如幻觉生成或安全对齐失败);企业需建立持续披露机制,每年向加州AI安全局汇报模型更新情况。
罚则非常严厉。违规最高罚款可达全球年收入的1%,屡犯者或面临产品召回乃至州内禁售。更具操作挑战的是“独立验证”条款:企业须聘请州认证的第三方审计机构(如经NIST标准培训的咨询公司)审查核心代码,常导致额外200-500万美元支出与3-6个月的延迟。对英伟达而言,这直接冲击其Blackwell系列GPU生态——下游AI开发者若因审计延误推迟训练计划,芯片出货量将应声下滑,黄仁勋的季度营收目标岌岌可危。
加州的示范效应迅速向东蔓延。纽约州通过《人工智能消费者保护法案》(A. 10389,2025年6月通过),要求对招聘、信贷评分、医疗诊断与执法预测等高风险AI进行歧视风险评估,并向州检察长提交报告。
作为全球金融枢纽,纽约此举直击量化交易与银行风控AI的核心,预计将使华尔街机构年合规支出增加15%-25%。黄仁勋在访谈中暗指的“犬儒主义”,正源于此类条文对创新的“前置审查”:原本可通过快速A/B测试迭代的AI原型,如今需经历层层伦理审批,开发周期从数周拉长至半年,在瞬息万变的AI竞争中无异于主动弃权。
中西部州的立法更侧重社会与就业影响。科罗拉多州《人工智能法案》(SB 24-205)于2024年5月签署,经2025年修订案(HB 25-1012)延期至2026年7月生效,其框架被视为“开发者责任模式”的典范。
法案核心第101节将“高风险自动化决策系统”定义为影响“公民基本权利”的AI工具,如自动简历筛选或福利分配算法;第201款要求提供详尽的“技术文档包”,涵盖模型训练参数、数据预处理流程、偏见检测与缓解策略;第301款则针对使用方,规定须在72小时内通知受不利决策影响的个人,并提供人工复核渠道。第401款的“能源与环境附录”(2025年新增)进一步引入可持续性要求,高风险AI系统须附碳足迹估算与能源来源声明。
科罗拉多作为AI初创高地,该法旨在保障本地就业公平,但对全国性企业而言,却制造了“文档地狱”:一家跨州运营的招聘AI公司,可能需为加州准备透明报告、为纽约编制歧视评估、为科罗拉多生成偏见文档。
州际规则不一的后果,就是易引发诉讼,年合规成本飙升至数千万美元。黄仁勋“50个新规定”的比喻,正是对这种“联邦内关税”的生动刻画,它将统一的美国AI市场割裂为各自为政的堡垒。
伊利诺伊州立法则从人文关怀切入。2025年8月2日签署的《心理健康AI监管法案》(HB 5274),针对AI在心理健康领域的滥用设立严格的“人类监督门槛”。禁止未经许可的AI系统模拟心理治疗或生成个性化咨询,包括聊天机器人与虚拟治疗师;所有此类AI须由持州心理协会认证的专业人士实时监督,开发者需提交“临床有效性验证”报告,证明模型准确率不低于85%;设年度合规审计与公众举报热线,违规罚款上限50万美元,或吊销州内运营执照。
该法源于2024年芝加哥一起AI抑郁咨询App误导用户的集体诉讼,但其影响远超预期:不仅限制情感AI市场,还波及教育、客服等自然语言处理应用。英伟达的医疗AI合作伙伴面临产品重构压力——例如,依赖GPU训练的对话模型需额外嵌入“人工干预模块”,这既增加开发复杂度,也推高了部署成本。
能源成本与地缘战略的双重夹击
黄仁勋的担忧不止于行政与法律碎片化,更源于新规对AI基础设施的“能源绞杀”。
AI训练的电力饥渴近乎极端。英伟达H100或Blackwell GPU集群单次大模型微调,耗电可抵一座中型城市一周用量。各州法规的能源条款将这一结构性痛点转化为运营危机。加州SB 53要求开发者计算并报告训练全链条碳排放,若超出州阈值(约5万吨CO₂/项目),需缴纳“气候恢复费”或转向百分之百可再生能源;科罗拉多SB 24-205修订案第402款将高风险AI列为“能源敏感类别”,要求额外环境影响评估,审批周期达4-8个月;伊利诺伊HB 5274则从应用端施压,AI心理工具的监督要求常意味着本地化服务器部署,扩大电力足迹却无补贴缓冲。
这一能源困境与中国政策形成鲜明对比,加剧了黄仁勋的地缘焦虑。《金融时报》报道显示,2025年中国多地政府为字节跳动、阿里巴巴、腾讯等巨头的超大规模数据中心提供补贴,使边际电力成本趋近于零。这不仅弥补了华为与寒武纪芯片的能效差距,还推动中国AI集群从“跟跑”向“并跑”跃升。
加州工业电价约0.21美元/千瓦时,中国数据中心补贴后低至0.056美元/千瓦时。美国企业在高电价与监管罚款的双重压力下,难以匹配中国竞争对手的速度。
在上述这些背景下,黄仁勋多次游说,呼吁联邦统一州规、放宽出口,以维持全球对英伟达技术的依赖。否则,美国的算力优势恐沦为“纸老虎”。
结语
DeepSeek的突破已使OpenAI与Anthropic的领先优势从“代差”缩窄至“月差”,后者模型训练成本高达数亿美元,而DeepSeek将其压缩至三分之一。
美国各州法规的内耗不仅蚕食本土资源,更无意中为中国“弯道超车”创造机会。更合理的监管可能会让中国实验室聚焦核心技术突破,硅谷开发者却疲于应付审计报告。英伟达虽坐拥5万亿美元市值,但中国市场贡献其营收的18%以上,若本土监管与出口管制叠加,供应链重塑将不可避免。
2026年联邦《综合AI法案》若顺利落地,或许可借特朗普的“技术复兴”议程整合美国各州乱局。
但若这一切继续拖延,中国的能源与人才红利将铸就不可逆转的领先地位。黄仁勋所呼吁的“更多乐观”,本质是寻求安全与速度的平衡。美国能否从“50套新规”的谨慎泥潭中脱身,将决定AI时代的霸权归属。
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