2026上半年AI监管政策盘点：欧盟AI Act全面落地、中国备案制扩面

2026年过半，全球AI监管正在经历一个微妙的转折点：一边是欧盟AI法案（AI Act）即将在8月2日迎来”全面适用”的高风险条款，一边是中国大模型备案体系持续扩围。监管的颗粒度从”原则性框架”切入了”具体合规义务”——企业不能再把合规当成PPT里的口号。

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欧盟AI Act：8月2日大限前的”临门一脚”

从禁用条款到GPAI规则，三阶段时间表只剩最后一公里

欧盟AI法案的适用节奏是分阶段推进的。2025年2月，不可接受风险类AI（如社会评分、操纵性AI）率先被禁止；2025年8月，针对通用人工智能模型（GPAI）的透明度义务和欧盟AI办公室（AI Office）的治理框架正式生效；按照既定日程，2026年8月2日，法案将迎来”全面适用”——附件III所列的八大类高风险场景（生物识别、关键基础设施、教育、就业、执法、移民、司法、基本服务）将完整进入合规倒计时。

截至今年7月，距离这一节点已不足两周。欧盟委员会在6月发布的最新合规指引中重申，所有被认定为高风险的AI系统必须在8月2日前完成合格评定、加贴CE标志、注册到欧盟高风险AI数据库。延期空间极为有限——只有作为大规模IT系统组件嵌入既有立法的产品（如医疗器械、玩具安全）才适用2027年5月之后的过渡期。

GPAI行为准则的”软法”博弈

2025年7月，欧盟AI办公室发布了《通用人工智能模型行为准则》（GPAI Code of Practice）的最终版本，在版权合规、系统性风险评估、严重事件报告三大模块设置了详细要求。这份”软法”文件被业内视为避免触发法案中”系统性风险”GPAI额外义务（模型评估、对抗测试、事件追踪、网安保护）的关键避风港。

过去半年，包括Mistral、Anthropic、Google DeepMind在内的多家头部模型厂商相继签署该准则。但据彭博社引述欧盟官员的说法，部分签署方在”系统性风险评估”模块上存在执行打折的情况——尤其是在自主训练数据透明度、第三方红队测试报告共享等环节。AI办公室在今年4月的一次闭门会上警告，将于8月2日后启动首轮合规审计，重点抽查提供API服务且参数规模超过10²⁵ FLOPs的GPAI模型。

罚款的牙齿开始长出来

AI法案的罚则分三档：违反禁用条款最高可罚3500万欧元或全球年营业额7%；违反GPAI义务最高可罚1500万欧元或3%；提供错误信息最高可罚750万欧元或1%。在5月之前，意大利数据保护局、法国CNIL等机构已依据GDPR对若干AI产品开出过百万欧元级别的罚单，AI法案原生罚单尚未落地。

但今年6月出现了一个标志性信号：西班牙AESIA（西班牙人工智能监管机构）宣布对一家未具名的招聘AI供应商启动调查，指控其未完成高风险系统合格评定即在欧盟市场销售。这是AI法案高风险条款正式适用前，监管机构首次依据法案本身对未合规产品”亮剑”。业界普遍预计，2026年第四季度起，AI法案的原生罚单将密集出现。

中国：从大模型备案到”全链条穿透”监管

备案数突破300款，但”双备案”门槛让中小厂商卡壳

国家网信办2024年发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》要求，具有舆论属性或社会动员能力的AI服务须完成安全评估（即俗称的”大模型备案”）。截至2026年6月，网信办已累计批准超过300款生成式AI服务上线，涵盖百度文心、阿里通义、字节豆包、腾讯混元、深度求索DeepSeek、月之暗面Kimi、智谱GLM等主流产品。

但合规门槛在今年悄然抬高。网信办在4月发布的新版备案指引中明确，AI服务商除了完成”模型备案”外，配套的算法还需同步进入”算法备案”系统（即俗称的”双备案”），并对训练语料来源、合成内容标识、个人信息处理等环节出具专项说明。多位中小厂商合规负责人在公开访谈中表示，2026年的备案审核周期从去年的平均45天延长至70天以上，被退回补正的比率超过60%。

合成内容标识强制化：9月1日是下一个大限

今年3月，国家网信办、公安部、广电总局联合发布的《人工智能生成合成内容标识办法》正式定档9月1日实施。办法要求AI生成的文本、图片、音视频必须添加显式或隐式标识：显式标识须在用户可见位置标注”AI生成”；隐式标识则要求在文件元数据中嵌入可被平台识别的元数据水印。

这是一项影响全行业的基础设施级要求。腾讯、抖音、快手等头部内容平台已在6月底前完成隐式标识识别系统的灰度测试，预计7月底前全量上线。但对大量长尾的内容创作类SaaS工具（如AI配音、AI短剧生成）而言，元数据嵌入与下游平台解析能力的对接仍存在大量未跑通的工程问题。多家厂商在最近一次行业闭门会上呼吁监管层给出3-6个月的”标识灰度期”。

人工智能法草案：一台仍未落地的”主引擎”

更值得关注的是酝酿中的《人工智能法》。据全国人大常委会2026年立法工作计划，该法草案拟于今年12月一审。如果顺利通过，将是中国第一部AI领域的综合性上位法，覆盖算法备案、模型训练、数据使用、生成内容、应用场景全链条，并设立分级分类监管框架。

草案目前披露的若干方向包括：建立AI研发机构”安全承诺”制度、设立国家AI发展与治理协调机制、明确训练数据合规边界（包括合成数据）、对涉及关键决策的AI系统（如自动驾驶L4以上、医疗诊断AI）设置单独许可。草案若如期出台，意味着中国AI监管将正式从”部门规章+规范性文件”的散点模式升级为”法律+法规+技术标准”的体系化模式——监管的确定性显著提升，但合规成本也将阶梯式抬升。

美英日韩：四种路径，四种选择

美国：”联邦静默+州级热闹”的去监管化

特朗普政府第二任期延续了对AI的轻监管基调。今年5月，白宫发布的《消除美国AI创新障碍》行政令要求联邦机构暂停执行拜登时期发布的EO 14110相关细则，撤回AI安全研究所的部分资助。但州一级立法并未停下：科罗拉多州的AI消费者保护法将在2026年8月生效，加州AB 2013/2885等训练数据透明度法案已从1月1日起进入执行期。OpenAI、Anthropic等头部厂商的法务团队正疲于应对跨州合规的”拼图”难题。

英国：从”安全优先”到”经济增长优先”

今年1月，英国AI安全研究所（AISI）更名为”AI Security Institute”，职能从通用安全研究收窄至网络安全、生物安全等”硬安全”领域。4月，英国政府发布《AI Opportunities Action Plan》更新版，提出放宽对训练数据合理使用范围的限制，并设立”AI Growth Zone”吸引数据中心投资。监管态度的转向使Anthropic、OpenAI相继宣布扩大在伦敦的工程团队。

日本与韩国：产业友好型立法的样板

日本《人工智能促进法》今年5月正式施行，没有设置任何强制性合规义务，而是通过”软法+政府指导”的方式推动企业自律。韩国则走出了另一条路——《人工智能基本法》今年1月生效，是亚洲首部AI综合性立法，但因业界强烈反弹，”高风险AI”许可制度被推迟到2027年1月才实施，给予了企业充足的过渡期。

企业真实的合规账：成本、博弈与全球碎片化

“布鲁塞尔效应”仍在，但反向输出也开始出现

欧盟AI法案的域外适用条款使其对全球AI厂商构成事实上的”布鲁塞尔效应”——即便不在欧盟销售，只要模型输出被欧盟用户使用，就可能被纳入管辖。中国信通院今年6月发布的《AI合规白皮书》估算，一家同时在欧盟、北美、中国运营的中型AI企业，年合规支出已占研发预算的8%-12%，较2024年翻倍。

但反向效应也在显现。中国《人工智能法》草案中”训练数据合理使用”条款若最终落地，将对依赖全球语料的模型训练构成限制；美国部分州的数据透明度法案则对来自欧盟、中国的训练数据集形成反向约束。G42、Stability AI、阿里云等在多个司法辖区同时运营的公司，正在构建”三套合规体系”——这是一笔巨大的固定成本，但也成为合规能力较强的头部公司的护城河。

开源模型的”合规灰色地带”

开源大模型的合规身份依然是2026年最模糊的地带。AI法案对GPAI的管辖以”系统性风险”为门槛，但开源权重是否触发该义务，至今缺乏明确司法解释。中国方面，《生成式AI服务管理办法》以”服务提供者”为抓手，对纯开源但无商业服务的行为监管较松。这种”两不管”的灰色地带，催生了Hugging Face、ModelScope等平台上大量”中国微调+全球开源”的模型——它们既不在欧盟销售，也不在中国境内面向公众提供服务，实质处于”全球合规真空”。这种状态不会持续太久，欧盟AI办公室和中国网信办都在今年的不同场合释放了”将加强开源模型治理”的信号。

如果说2023-2024年是全球AI监管的”立规矩”阶段，那么2025-2026年就是”执行与博弈”阶段。规则已经写下来，但谁来执行、怎么执行、企业如何应对，都在接下来18个月里见分晓。

整理自公开资料 | 2026年07月23日