摘要：《人工智能法案》将AI系统划分为禁止类、高风险类、有限风险类和最低风险类四个风险等级，对不同等级的AI系统施加了不同程度的监管义务、设置了具有强大威慑力的处罚机制，其中违反禁止类人工智能实践的行为，最高可处以3500万欧元或全球年营业额7%的罚款；违反高风险系统的相关义务，最高可处以1500万欧元或全球年营业额3%的罚款；向国家主管机关或公告机构提供不正确、不完整或误导性信息，最高可处以750万欧元或全球年营业额1.5%的罚款。
《人工智能法案》还对人工智能模型（GPAI）专门作出了规定，要求GPAI的提供者必须表现出特定透明度，包括编制并持续更新技术文档以供下游提供者参考；同时通用人工智能模型设定了更为严格的义务，其提供者须向AI办公室进行正式通报，评估并缓解模型可能对基本权利、安全甚至对模型控制权丧失所构成的风险，欧盟也为此发布了《通用人工智能模型提供者指南》。按照时间表，《人工智能法案》的完整落地执行要到2030年8月，其间一般条款和高风险人工智能系统的核心条款将分批开始适用。作为对《人工智能法案》进行重要修订的关键性成果，欧盟委员会已经对《数字综合法案》完成了一读程序，目前法案进入欧委会、欧洲议会和欧盟理事会之间的“三方谈判”阶段。
从规则输出到功能性平衡、从监管优先到发展与监管并重。
作为全球首部全面规范人工智能技术的综合性立法，欧盟《人工智能法案》开创了“基于风险”的横向监管范式，但进入落地阶段后，其标准滞后、制度准备不足、合规负担过重等问题也迅速显现，引发了对“布鲁塞尔效应”的争议。于是，欧盟接续启动了《数字综合法案》，对既有框架展开“校准”，并推出了《云计算与人工智能发展法案》（CADA），重点聚焦AI的应用部位。
三部重要法案的衔接与互补，标志着欧盟人工智能治理从“规则输出”到“功能性平衡”、从“监管优先”到“发展与监管并重”的战略转型。
“布鲁塞尔效应”的AI治理尴尬
欧盟推出《人工智能法案》的时候，全球AI治理还呈现明显的碎片化特征。因此，《人工智能法案》不仅承载了欧盟在数字治理规范领域的雄心，也释放出其笃定的“布鲁塞尔效应”。所谓“布鲁塞尔效应”，是指欧盟凭借庞大的单一市场规模，将自身监管标准“外溢”到全球市场，迫使非欧盟企业为进入欧盟市场而遵守规则。
《人工智能法案》将AI系统划分为禁止类、高风险类、有限风险类和最低风险类四个风险等级，对不同等级的AI系统施加了不同程度的监管义务、设置了具有强大威慑力的处罚机制，其中违反禁止类人工智能实践的行为，最高可处以3500万欧元或全球年营业额7%的罚款；违反高风险系统的相关义务，最高可处以1500万欧元或全球年营业额3%的罚款；向国家主管机关或公告机构提供不正确、不完整或误导性信息，最高可处以750万欧元或全球年营业额1.5%的罚款。
《人工智能法案》还对人工智能模型（GPAI）专门作出了规定，要求GPAI的提供者必须表现出特定透明度，包括编制并持续更新技术文档以供下游提供者参考；同时通用人工智能模型设定了更为严格的义务，其提供者须向AI办公室进行正式通报，评估并缓解模型可能对基本权利、安全甚至对模型控制权丧失所构成的风险，欧盟也为此发布了《通用人工智能模型提供者指南》。
按照时间表，《人工智能法案》的完整落地执行要到2030年8月，其间一般条款和高风险人工智能系统的核心条款将分批开始适用。现在看来，执行效果已经大打折扣，不仅部分成员国没有响应法案的要求建立指定的AI主管机关和必要技术执法能力；而且用于高风险AI合格评定的关键协调标准出现缺口，致使提供者陷入“合规瘫痪”状态；更为重要的是，严格的规则无形中提高了欧洲AI企业的创新门槛。特别是，《人工智能法案》产生了令欧盟没有预想到的规模化企业“悬崖效应”，即中小企业成长为中型企业后，突然面临全部合规义务，这对欧洲创新生态产生了明显的抑制效应。
承压中主动变奏与修剪
在自身制度设计的高度复杂性、技术标准体系尚未成熟，以及对本土企业造成的合规成本压力外，欧盟AI治理路径的选择还面临着更为严峻的外部挑战。
全球人工智能治理格局中，美国、欧洲和中国构成了三种不同的模式分野，美国以“强发展”为导向，依托强大的私营投资主导创新，联邦层面采取去中心化、分部门的监管路径；中国以“强统筹”为特征，通过国家力量推动AI大规模落地，在发展与安全之间寻求动态平衡；而欧盟展现出鲜明的“强治理”特征。
欧盟模式的核心优势在于其强大的制度输出能力，即通过制定全球首个综合性AI法案，在国际规则博弈中抢占先机。然而，美国凭借OpenAI、谷歌、微软等科技巨头在大模型和云计算领域占据绝对领先地位，欧洲却始终缺少具有全球影响力的大模型和AI生态体系。因此，在美国与中国加速创新的背景下，欧盟若持续收紧监管，很有可能跌入“监管实验室”的困境，即规则由欧盟制定，而真正的技术和应用由他国主导。欧盟已经被推到对自身监管体系进行重要再评估的窗口期。
作为对《人工智能法案》进行重要修订的关键性成果，欧盟委员会已经对《数字综合法案》完成了一读程序，目前法案进入欧委会、欧洲议会和欧盟理事会之间的“三方谈判”阶段。《数字综合法案》最突出的创新是引入了“暂停计时”机制。高风险AI的合规义务不再仅与固定日期挂钩，而是与监管准备度的关键节点联系。法案还将原本只给中小企业的简化待遇扩展到中小型市值企业，同时调整了监管范围，排除了部分已由行业监管机构负责的系统（如道路交通管理中的安全组件）。另外，法案优化了数据与隐私规则，如简化了数据安全事件的报告流程，增加了处理敏感数据的豁免情形等，并推出了“欧洲企业钱包”，目的是为企业提供统一的数字身份工具，支持在欧盟27个成员国间安全签署、存储和交换文件，便利跨境业务办理。
“暂停计时”机制为企业和监管者提供了更大的灵活性，避免了因标准缺失而导致的“刚性合规困境”。欧盟委员会估计，通过简化报告流程和延长准备期，到2029年可削减至多50亿欧元的行政成本，“企业钱包”若广泛应用，每年可帮助企业节省高达1500亿欧元的行政流程成本。
《数字综合法案》代表了欧盟在人工智能战略上的转向，标志着欧盟AI人工智能治理进入了“再平衡”新阶段。
面向未来的制度演进
今年6月初，欧盟推出了CADA，核心目标是未来5至7年内将欧洲数据中心容量提升至现有水平的3倍，并加强“应用人工智能战略”。如果说《数字综合法案》是对AI法案的“修剪”，那么《云计算与人工智能发展法案》则代表了欧盟面向人工智能时代的新战略布局。它的重点不是监管AI，而是发展AI。
CADA围绕三大方向展开：第一，支持下一代云计算和人工智能技术研发，提升欧洲在核心技术领域的竞争力；第二，通过建设AI工厂和AI超级工厂，向企业和科研机构提供先进算力资源；第三，建立统一的云计算和AI主权评估框架，对政府、能源、医疗、金融等关键行业使用的云服务和AI基础设施进行安全评估。
CADA的出台，意味着欧盟正在从防御性治理转向主动性产业建设。长期以来，全球云计算市场被美国企业主导，欧洲大量政府机构、医院、金融机构和能源企业都依赖AWS、Azure和Google Cloud等外国平台。如果AI时代的基础设施长期掌握在外国企业手中，欧洲将在数字经济竞争中处于被动地位。
三大法案共同构成了欧盟人工智能政策的“三驾马车”：《人工智能法案》确立了规则框架，《数字综合法案》优化了实施路径，CADA则聚焦产业能力建设。欧盟正尝试走出一条独特的“以治理促创新”的道路。
首先，监管设计正在向“柔性化”演进。通过指南、行为准则等软法工具提供合规指导，而非法条生硬适用，已成为欧盟的通行做法。《AI系统定义指南》等文件虽不具有法律约束力，但为市场参与者提供了可预期的合规路径。欧盟在GPAI规制中采纳的“仅重大修改需合规”等务实原则，也为中小企业和开源社区留出了创新空间。
其次，监管沙盒机制为创新提供了试验空间。《人工智能法案》鼓励成员国设立AI监管沙盒，允许企业在受控的真实世界条件下测试创新性AI系统，暂免适用部分法律要求。
再次，成员国执法能力的建设是决定法案落地效果的关键。未来几年，欧盟可能会投入大量资源用于能力建设、跨境协调和最佳实践共享，以真正实现“统一市场、统一标准”的制度愿景。
最后，从地缘政治竞争视角看，欧盟选择了一条“以监管换取发展空间”的战略路径。通过输出全球AI治理规则，欧盟试图在国际规则制定中掌握话语权；通过数字综合法案的校准，欧盟试图平衡监管负担与创新活力；通过CADA等产业政策，欧盟试图构建自主可控的AI基础设施体系。然而，这一战略能否成功，除取决于欧盟内部的执行能力外，更与美中欧三方博弈的动态变化紧密关联。
（作者系中国市场学会理事、经济学教授）
暂无回复，快来抢沙发吧！
本次需消耗银元：
100
当前账户余额: 0 银元
《人工智能法案》还对人工智能模型（GPAI）专门作出了规定，要求GPAI的提供者必须表现出特定透明度，包括编制并持续更新技术文档以供下游提供者参考；同时通用人工智能模型设定了更为严格的义务，其提供者须向AI办公室进行正式通报，评估并缓解模型可能对基本权利、安全甚至对模型控制权丧失所构成的风险，欧盟也为此发布了《通用人工智能模型提供者指南》。按照时间表，《人工智能法案》的完整落地执行要到2030年8月，其间一般条款和高风险人工智能系统的核心条款将分批开始适用。作为对《人工智能法案》进行重要修订的关键性成果，欧盟委员会已经对《数字综合法案》完成了一读程序，目前法案进入欧委会、欧洲议会和欧盟理事会之间的“三方谈判”阶段。
从规则输出到功能性平衡、从监管优先到发展与监管并重。
作为全球首部全面规范人工智能技术的综合性立法，欧盟《人工智能法案》开创了“基于风险”的横向监管范式，但进入落地阶段后，其标准滞后、制度准备不足、合规负担过重等问题也迅速显现，引发了对“布鲁塞尔效应”的争议。于是，欧盟接续启动了《数字综合法案》，对既有框架展开“校准”，并推出了《云计算与人工智能发展法案》（CADA），重点聚焦AI的应用部位。
三部重要法案的衔接与互补，标志着欧盟人工智能治理从“规则输出”到“功能性平衡”、从“监管优先”到“发展与监管并重”的战略转型。
“布鲁塞尔效应”的AI治理尴尬
欧盟推出《人工智能法案》的时候，全球AI治理还呈现明显的碎片化特征。因此，《人工智能法案》不仅承载了欧盟在数字治理规范领域的雄心，也释放出其笃定的“布鲁塞尔效应”。所谓“布鲁塞尔效应”，是指欧盟凭借庞大的单一市场规模，将自身监管标准“外溢”到全球市场，迫使非欧盟企业为进入欧盟市场而遵守规则。
《人工智能法案》将AI系统划分为禁止类、高风险类、有限风险类和最低风险类四个风险等级，对不同等级的AI系统施加了不同程度的监管义务、设置了具有强大威慑力的处罚机制，其中违反禁止类人工智能实践的行为，最高可处以3500万欧元或全球年营业额7%的罚款；违反高风险系统的相关义务，最高可处以1500万欧元或全球年营业额3%的罚款；向国家主管机关或公告机构提供不正确、不完整或误导性信息，最高可处以750万欧元或全球年营业额1.5%的罚款。
《人工智能法案》还对人工智能模型（GPAI）专门作出了规定，要求GPAI的提供者必须表现出特定透明度，包括编制并持续更新技术文档以供下游提供者参考；同时通用人工智能模型设定了更为严格的义务，其提供者须向AI办公室进行正式通报，评估并缓解模型可能对基本权利、安全甚至对模型控制权丧失所构成的风险，欧盟也为此发布了《通用人工智能模型提供者指南》。
按照时间表，《人工智能法案》的完整落地执行要到2030年8月，其间一般条款和高风险人工智能系统的核心条款将分批开始适用。现在看来，执行效果已经大打折扣，不仅部分成员国没有响应法案的要求建立指定的AI主管机关和必要技术执法能力；而且用于高风险AI合格评定的关键协调标准出现缺口，致使提供者陷入“合规瘫痪”状态；更为重要的是，严格的规则无形中提高了欧洲AI企业的创新门槛。特别是，《人工智能法案》产生了令欧盟没有预想到的规模化企业“悬崖效应”，即中小企业成长为中型企业后，突然面临全部合规义务，这对欧洲创新生态产生了明显的抑制效应。
承压中主动变奏与修剪
在自身制度设计的高度复杂性、技术标准体系尚未成熟，以及对本土企业造成的合规成本压力外，欧盟AI治理路径的选择还面临着更为严峻的外部挑战。
全球人工智能治理格局中，美国、欧洲和中国构成了三种不同的模式分野，美国以“强发展”为导向，依托强大的私营投资主导创新，联邦层面采取去中心化、分部门的监管路径；中国以“强统筹”为特征，通过国家力量推动AI大规模落地，在发展与安全之间寻求动态平衡；而欧盟展现出鲜明的“强治理”特征。
欧盟模式的核心优势在于其强大的制度输出能力，即通过制定全球首个综合性AI法案，在国际规则博弈中抢占先机。然而，美国凭借OpenAI、谷歌、微软等科技巨头在大模型和云计算领域占据绝对领先地位，欧洲却始终缺少具有全球影响力的大模型和AI生态体系。因此，在美国与中国加速创新的背景下，欧盟若持续收紧监管，很有可能跌入“监管实验室”的困境，即规则由欧盟制定，而真正的技术和应用由他国主导。欧盟已经被推到对自身监管体系进行重要再评估的窗口期。
作为对《人工智能法案》进行重要修订的关键性成果，欧盟委员会已经对《数字综合法案》完成了一读程序，目前法案进入欧委会、欧洲议会和欧盟理事会之间的“三方谈判”阶段。《数字综合法案》最突出的创新是引入了“暂停计时”机制。高风险AI的合规义务不再仅与固定日期挂钩，而是与监管准备度的关键节点联系。法案还将原本只给中小企业的简化待遇扩展到中小型市值企业，同时调整了监管范围，排除了部分已由行业监管机构负责的系统（如道路交通管理中的安全组件）。另外，法案优化了数据与隐私规则，如简化了数据安全事件的报告流程，增加了处理敏感数据的豁免情形等，并推出了“欧洲企业钱包”，目的是为企业提供统一的数字身份工具，支持在欧盟27个成员国间安全签署、存储和交换文件，便利跨境业务办理。
“暂停计时”机制为企业和监管者提供了更大的灵活性，避免了因标准缺失而导致的“刚性合规困境”。欧盟委员会估计，通过简化报告流程和延长准备期，到2029年可削减至多50亿欧元的行政成本，“企业钱包”若广泛应用，每年可帮助企业节省高达1500亿欧元的行政流程成本。
《数字综合法案》代表了欧盟在人工智能战略上的转向，标志着欧盟AI人工智能治理进入了“再平衡”新阶段。
面向未来的制度演进
今年6月初，欧盟推出了CADA，核心目标是未来5至7年内将欧洲数据中心容量提升至现有水平的3倍，并加强“应用人工智能战略”。如果说《数字综合法案》是对AI法案的“修剪”，那么《云计算与人工智能发展法案》则代表了欧盟面向人工智能时代的新战略布局。它的重点不是监管AI，而是发展AI。
CADA围绕三大方向展开：第一，支持下一代云计算和人工智能技术研发，提升欧洲在核心技术领域的竞争力；第二，通过建设AI工厂和AI超级工厂，向企业和科研机构提供先进算力资源；第三，建立统一的云计算和AI主权评估框架，对政府、能源、医疗、金融等关键行业使用的云服务和AI基础设施进行安全评估。
CADA的出台，意味着欧盟正在从防御性治理转向主动性产业建设。长期以来，全球云计算市场被美国企业主导，欧洲大量政府机构、医院、金融机构和能源企业都依赖AWS、Azure和Google Cloud等外国平台。如果AI时代的基础设施长期掌握在外国企业手中，欧洲将在数字经济竞争中处于被动地位。
三大法案共同构成了欧盟人工智能政策的“三驾马车”：《人工智能法案》确立了规则框架，《数字综合法案》优化了实施路径，CADA则聚焦产业能力建设。欧盟正尝试走出一条独特的“以治理促创新”的道路。
首先，监管设计正在向“柔性化”演进。通过指南、行为准则等软法工具提供合规指导，而非法条生硬适用，已成为欧盟的通行做法。《AI系统定义指南》等文件虽不具有法律约束力，但为市场参与者提供了可预期的合规路径。欧盟在GPAI规制中采纳的“仅重大修改需合规”等务实原则，也为中小企业和开源社区留出了创新空间。
其次，监管沙盒机制为创新提供了试验空间。《人工智能法案》鼓励成员国设立AI监管沙盒，允许企业在受控的真实世界条件下测试创新性AI系统，暂免适用部分法律要求。
再次，成员国执法能力的建设是决定法案落地效果的关键。未来几年，欧盟可能会投入大量资源用于能力建设、跨境协调和最佳实践共享，以真正实现“统一市场、统一标准”的制度愿景。
最后，从地缘政治竞争视角看，欧盟选择了一条“以监管换取发展空间”的战略路径。通过输出全球AI治理规则，欧盟试图在国际规则制定中掌握话语权；通过数字综合法案的校准，欧盟试图平衡监管负担与创新活力；通过CADA等产业政策，欧盟试图构建自主可控的AI基础设施体系。然而，这一战略能否成功，除取决于欧盟内部的执行能力外，更与美中欧三方博弈的动态变化紧密关联。
（作者系中国市场学会理事、经济学教授）