人工智能治理全球合作进展研究报告（2026年）总结
核心观点： 人工智能治理已从单一技术监管议题转向全球规则竞争、制度协调、产业重组、伦理约束和社会信任建构并行推进的复杂格局。当前，人工智能已深度嵌入经济发展、国家安全、公共治理、社会伦理、国际贸易、数据流动、社会伦理和公众认知之中，任何国家都难以独立完成全部治理任务，任何单一制度模式也难以覆盖全球多元应用场景。
关键数据： 研究报告基于Overton政策文献数据库，识别与AI治理国际合作直接相关的政策文献，共获得5,996条，包含33个字段，主要涉及文献类型、发布时间、标题、来源国家、来源部门、来源机构类型、主题标签、语言、作者和链接等信息。研究发现，AI治理国际合作的时间分布呈现出明显的阶段性增长特征，国际合作主体结构也从早期以国际组织主导，逐步转向政府、区域组织与智库等多类主体共同参与的多元格局。
研究结论：
- 总体格局： 国际合作从早期以国际组织倡议为主，逐步转向政府、区域组织、智库、立法机构等多元主体共同参与，其中国际政府间组织、美国、欧盟、中国、英国构成了核心主体。当前合作形式仍以软性文本、政策协调和原则倡议为主，但制度化比例持续上升，尤其标准化议题正在成为从软性合作走向规则化治理的重要通道。
- 政策演化： 政策主题从早期概念辨识与伦理关注，逐步转向安全、责任、偏差治理、制度建设和应用场景治理。政策产出呈现明显头部集中，美国、英国、欧盟和国际组织是主要推动力量，但不同地区关注重点存在差异，欧洲大陆国家、英语国家、东亚国家、印度和国际组织形成不同主题派系，表明全球人工智能治理政策在形成共同议题的同时，也深受法律传统、治理模式、发展阶段和战略利益影响。
- 标准化合作： 人工智能标准化并非单纯由传统标准组织主导，而是由政府、国际组织、智库、立法机构和非政府组织共同推动。人工智能标准化的核心关切并不只是技术统一，而是问责、算法偏见、应用伦理、AI安全、审计、认证与测评等治理议题。人工智能标准化正在经历从“技术可行性”向“价值可许性”的范式转换，传统技术标准制定模式正在被多元利益相关方参与的治理框架所补充。
- 基础设施建设： 对于芯片生产与贸易，全球半导体产业正从自由贸易和比较优势驱动的全球化分工，转向以安全与主权为核心的阵营化重塑。供应链俱乐部化、产能过剩与高端短缺并存、出口管制复杂化和长臂管辖共同加剧了算力基础设施的不平等。对于数据中心与算力网络，跨境算力合作正由商业化海外布点转向能源、安全、主权云、绿色合规和海缆安全共同塑造的新型战略基础设施竞争。
- 伦理治理： 尚未形成单一全球治理模式，而是形成三层并行结构：一是以规则落地为中心的区域与国内法推进，二是以风险评估、模型测评和技术互通为中心的跨国治理网络，三是以包容发展、能力建设和全球南方代表性为中心的新型全球合作格局。全球核心伦理议题包括伦理监管、标准化与跨国协定、数据隐私、安全风险治理、可解释性与透明性、社会伦理影响和军事伦理问题。
- 企业出海： 中国企业出海经历了贸易驱动、品牌出海和科技出海三个阶段。人工智能正在将传统商品出海转变为“软件定义硬件”和“AI作为独立商品与服务”的数智化出海。中国人工智能企业出海的核心竞争力来自完整产业链、新工程师红利、敏捷开发、高维数智运营和深度本地化能力，但也面临地缘政治、监管合规、文化品牌、知识产权和全球组织管理等挑战。
- 数据跨境流通： 数据跨境流通已经成为人工智能国际合作的基础性议题，人工智能也使数据跨境从简单文件传输转向模型、数据、算力一体化流动。国际人工智能治理合作的核心正在转向数据互信与规则互操作，但仍面临数据出境规则与人工智能技术需求不匹配、模型跨境部署责任边界不清、国际规则碎片化和技术互信不足等挑战。
- 公众认知： 人工智能已进入社会公众的日常生活，但不同国家对于人工智能的认知水平存在较大差异。发展中国家更倾向于将人工智能视为发展机会和效率工具，发达国家则更强调风险控制、隐私保护和制度约束。社会公众并非通过全面理解人工智能技术而建立对人工智能的信任，更多是依赖结果是否公平的直观感受。
未来趋势： 人工智能治理全球合作将进入更加复杂而关键的新阶段。合作重点将从原则倡议转向规则执行，安全治理将成为主轴，全球南方和发展中国家的代表性将进一步上升，基础设施和数据制度将成为治理合作的硬条件，公众信任将成为治理有效性的关键。
