中国正在努力弥合AI世界的割裂。

5月16日，中国和俄罗斯就AI的发展、安全与治理发表了联合声明。这是中国继本月与法国、美国开展在AI领域的高端交流后的第三个政府间对话。

除国家层面的合纵连横之外，近期中国也明确了对AI企业合作的开放态度。特斯拉、苹果等AI大厂正在积极推进在中国的战略合作布局。

据路透社报道，本周五，多名知情人士透露特斯拉计划在中国建立数据中心，并进行数据处理，以训练AI最大的应用场景——FSD全自动驾驶算法。

值得注意的是，同天临港区政府发布了《中国（上海）自由贸易试验区临港新片区智能网联汽车领域数据跨境场景化一般数据清单（试行）》(以下简称“数据清单”)。对全球协同生产研发等领域所需的跨境数据传输，明确了相关管理规范要求。

这或许意味着，中国与国际各AI大厂的合作即将进入下一阶段。

与中国正致力于弥合AI领域的裂痕相比，一些其他国家却继续在AI领域奉行“小院高墙”策略，试图加剧AI领域的大国竞争。5月7日，拜登政府计划对ChatGPT等先进大模型设置出口管制，通过相关法案来防止外国竞争对手使用美国的AI技术。

通过收紧AI领域的技术流动出口，美国正对全球收起吊桥。

AI大厂落地中国，或进入Next Level

在路透社释放出“特斯拉计划在中国建立数据中心”信息前，特斯拉创始人CEO曾多次对特斯拉的AI公司身份进行重新定义。马斯克曾多次表示“我们应该被视为一家AI公司”，自动驾驶技术和AI对特斯拉的未来至关重要。

在马斯克的考量中，与中国的战略合作至关重要。马斯克表示特斯拉将在“任何能获得监管部门批准的市场”发布FSD服务并“包括中国。”

毕竟，中国有170万特斯拉用户，这些数据将有助于特斯拉改进AI算法，并进一步加强其电动汽车在中国市场的布局。

在中国运行FSD等跨境AI技术，一个关键点就是跨境数据传输安全问题。这让特斯拉FSD在国内的落地迟迟未定，也是其他一些AI大厂落地“中国计划”必须要翻越的一个山丘。

针对这一问题，此前特斯拉的做法是：致力于获得批准，将其在中国用户数据转移到国外。但这一情况，可能发生关键变化。

据路透社周五报道，马斯克正在调转策略——特斯拉计划将数据中心建立在中国境内，并在国内进行数据处理，以训练FSD算法。同时，特斯拉正与英伟达讨论为国内数据中心购买GPU的问题。

同天，随着官方数据传输场景化清单的出炉，似乎也为特斯拉等AI大厂的“中国计划”所涉及的，关键数据传输问题制定了更为明确的规则。

本周五，临港新片区管理委员会发布的数据清单旨在促进数据跨境安全有序流动，发挥临港新片区先行先试作用，主要包括跨境场景、数据类别、典型示例和说明、传输要求等内容。该数据清单针对跨国生产制造、全球研发测试、全球售后服务等场景明确了传输要求。

该清单中的数据不应通过车辆直接向境外传输，不应包含人脸、车牌等个人信息，所涉及的车辆 VIN 号（车辆识别代号）跨境传输至数据接收方后应无法直接或间接识别到个人。 数据处理者应按照《中国（上海）自由贸 易试验区临港新片区数据跨境流动一般数据清单操作指南（试 行）》的管理要求开展数据跨境流动。清单自发布之日起立即生效。

这一规定，或给特斯拉FSD吃了一颗定心丸，也给那些希望加强与中国合作的AI大厂打了样。

意义更为深远的是：这彰显了，中国对于AI领域企业合作的开放态度。

在跨境数据传输的规则被进一步明确后，AI大厂在中国的落地方法论将更为清晰，这预示着中国与国际各AI大厂的合作或许会进入下一阶段。

AI全球化的推力和阻力

在加大对国际AI厂商的开放度之外，中国正通过深化政府间合作，加速AI时代的全球化步伐。

本周四，普京访华之际，中俄发布深化新时代全面战略协作伙伴关系的联合声明，将AI领域的合作提上日程。

声明表示，双方高度重视人工智能问题，愿就人工智能的发展、安全和治理加强交流与合作。俄方欢迎中方提出《全球人工智能治理倡议》，中方欢迎俄方在人工智能领域提出治理准则。同时反对利用技术垄断、单边强制措施恶意阻挠他国人工智能发展、阻断全球人工智能供应链。

5月7日，中国与法国在4月7日《中法联合声明》达成共识的基础上，共同发布了最新的《关于人工智能和全球治理的联合声明》。

声明指出两国致力于促进“安全、可靠和可信”的人工智能系统，坚持“智能向善”宗旨。呼吁团结，增强人工智能国际治理的互操作性。并关注了尚未处于数字化的“全球南方”人工智能发展赤字风险，希望依托联合国框架，弥合数字鸿沟。

知名经济学者盘和林认为该声明并未涉及技术内容，谈影响国际竞争为时尚早。未来如果中国和法国乃至欧盟基于人工智能的合作能够深入到具体的技术和应用层面，或将对中美AI竞争格局产生实质性的影响。

AI领域的国际开放合作愈发频繁，然而不和谐的信号也依然存在。

随着中国在AI领域的崛起，美国的AI焦虑日甚一日，同时企图通过技术封锁来抑制对手发展。

5月9日，美国两党议员小组公布了一项法案，该法案将使拜登政府更容易对人工智能模型实施出口管制，来防止外国竞争对手使用美国的AI技术。

美国政府担心，对手国家可能会利用这些人工智能模型来发动侵略性网络攻击，甚至制造强大的生物武器。路透社援引消息人士的话称，美国这一新的限制措施将针对中国、俄罗斯、朝鲜和伊朗。

如果获得批准，该措施将消除《国际紧急经济权力法》中规定的开源模型出口监管障碍，并赋予美国商务部监管权力。

中国驻美大使馆对此回应称，此举为“典型的经济胁迫和单边霸凌行为，中国坚决反对”。

那么，该法案生效后会对国内的AI产业产生什么影响呢？

对此，上海人工智能技术协会首席顾问尹智对虎嗅表示：该法案对国内产业的影响更多是象征性的，没有太多实质意义。

部分原因在于：大模型的出口监管很难实施。

在开源模型领域，中国的人工智能模型在某种程度上确实依赖美国开发的开源模型。很多国内公司在LLaMA等开源模型基础上，通过私有数据训练进一步精调出自己的行业模型。

有大模型技术专家告诉虎嗅：“LLaMA，GPT都是基础大模型，基于Transformer架构训练，使用了不同的方法，有encode-decode结构的，也有像GPT类decode only的。所以从零开始的话，就是要基于像Transformer这样的架构重新开发，并自己训练，各大厂商自研大模型都是如此的。还有一类就是基于现有的基础大模型，有Continue Pretrain，finetune等方法，进行再训练或者微调，基于LLaMA这样的开源架构，有很多团队在上面做工作。”

也就是说，基于LLaMA训练大模型，是国内大模型创业的主流形态。

但是，现阶段对LLaMA这样的开源模型进行出口限制几乎是伪命题。

这是因为：目前LlaMA 3模型完全开源，意味着任何用户都可以通过Hugging Face等开源社区获取和使用，因此很难找到有效措施来针对性地禁止某个国家或地区使用开源模型。另外，经过再训练和微调的“改头换面”后，也难以分辨出该模型是否是基于开源模型架构开发的。

基于开放、共建理念的开源精神，起源于美国20 世纪八十年代初的自由软件运动，而美国在AI领域逐渐竖起的壁垒，让其与这一精神背道而驰，在全球化浪潮中失去平衡。

“毕竟世界是开放的，固步自封常常会南辕北辙。”北京邮电大学人机交互与认知工程实验室主任刘伟对媒体表示。

Meta的AI教父Yann LeCun在《连线》专访时提到：“AI不是武器。无论我们是否把技术开源，中国都不会落后。他们会掌控自己的人工智能，开发自己的本土技术堆栈。”

文章来自 ” 虎嗅网 “，作者 王欣，关注AI及创投领域