📑 📰 中国拟出台 AI 技术出口管制相关监管规则。 📅 10 月 16 日，中国商务部、科技部对外公示《》修订草案，拟新增 40 项技术，覆盖人工智能、生物医
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📰 中国拟出台 AI 技术出口管制相关监管规则。 📅 10 月 16 日，中国商务部、科技部对外公示《》修订草案，拟新增 40 项技术，覆盖人工智能、生物医药、光伏三大领域。 🗓️ 公开征求意见的截止时间为 11 月 15 日。 ℹ️ 修订版目录正式施行日期暂未对外公布，但。 ✅ 本次草案明确：已经对外公开发布的全部开源模型、AI 技术不在本次监管约束范围之内。 📋 草案将 AI 技术划分成两大类别，第一类为；第二类为。 🔒 拟禁止出口的技术聚焦敏感数据以及国家安全相关技术，草案划定四大类。 📌 第一类，主要用于保障中国跨境数据传输的高级深度伪造检测技术。 📌 第二类，部分具备 AI 能力的网络攻击技术、面向国家安全敏感场景使用的高性能智能代理程序。 📌 第三类，使用中国《》定义下的完成训练的基础大模型。 📌 第四类，面向关键基础设施、国防、政府核心职能这类敏感场景所开发的高性能 AI 智能代理程序。 ⚠️ 上述出口禁令绑定特定技术、数据、应用场景，。 📋 草案另外设置限制出口 AI 技术清单，清单覆盖 AI 全产业链的前沿技术，包含基础大模型、AI 智能代理、AI 芯片、AI 计算集群。 🧠 针对基础大模型，只要满足下面三项条件当中任意一项，就会被划入限制出口清单。 📌 条件一：模型累计计算量至少达到 10 的 26 次方浮点运算量。 📌 条件二：参数量达到至少 2 万亿。 📌 条件三：具备全球领先能力；判定标准包含在综合性能、专项能力、使用规模、安全性、训练效率等公开评测当中进入全球前十。 📎 除此之外，如果模型训练过程使用了中国《》定义的，该模型同样归入限制出口清单。 ✅ 草案设置两类豁免情形，满足其一即可不划入限制出口管控。 📌 第一种：训练仅使用极少量重要数据，占全部训练数据比重不足 0.1%；该部分数据不会实质性提升模型能力；同时采用数据脱敏、清洗等防护手段，确保这部分数据不会在模型输出内容当中复现。 📌 第二种：训练所用到的重要数据属于合法向公众公开的数据。 🏛️ 根据商务部的说明，针对限制出口清单内 AI 技术的监管，重点判断标准是技术是否从中国境内向境外完成技术转移。 🤝 商务部同时表示，致力于建设 AI 开源生态，推动行业共同发展，并明确四条执行口径。 📌 第一，达到限制清单阈值的开源基础大模型，完成向商务部登记之后，可自动获得出口批准。 📌 第二，限制清单内的模型，如果部署在我方主体自主运营的海外基础设施上，完成登记后自动获得出口批准。 📌 第三，通过应用程序接口、应用、网页界面、软件即服务、移动端 / 电脑端轻量化本地部署这类方式对外提供模型调用访问，不属于本次草案的监管范围。 📌 第四，在海外进行本地部署限制清单内模型，需要遵守本草案规则；但如果部署于模型开发方自主运营的海外基础设施，登记后依旧可以自动获得审批。 📝 草案明确，几类跨境交易行为需要向监管机构履行事前登记义务。 📌 将技术所有权向境外进行转移。 📌 将境内技术授权给境外主体使用。 📌 境内技术的所有权人、实际控制人变更为境外实体。 💡野村机构观点 📊 我们判断，本次新规对于国内基础大模型行业的短期影响整体可控，。 ✅ 国内 AI 实验室已经对外发布的开放权重模型，大概率能够适用该项豁免；国内前沿大模型系列大多属于开放权重模型。 🤔 但独立 AI 实验室未来发展前景相对复杂。 🔋 考虑到国内算力资源紧张，部分独立 AI 实验室未来计划将新模型部署在海外云基础设施，以此服务海外用户。 ⚠️ 该计划有可能会被本次监管草案阻碍，只有满足下面两个条件其中之一才可以实现。 📌 条件一：新模型被监管机构认定属于开源模型。 📌 条件二：受管制模型部署在模型开发方自主直接运营的海外云设施之上。 📈 我们认为第二个条件对于独立 AI 实验室门槛较高；但是对于已经布局海外自建数据中心的三家互联网平台公司构成利好，分别是阿里巴巴（美股，买入评级）、字节跳动（未上市）、腾讯（港股，买入评级）。 🎯 草案监管对象主要是前沿大模型，例如参数量超过 2 万亿的模型；大量轻量化模型不在监管覆盖范围。 ✨ 像深度求索 V4.1 Flash、通义千问 3.8‑Flash 这类轻量化模型，依靠优秀性价比实现海外大规模使用，基本不受约束。 ❓ 草案当中依旧存在部分模糊地带，监管机构后续拥有调整执行尺度的操作空间。 📌 模型训练所用数据，如果被判定为《》下的核心数据，会被划入禁止出口清单；如果判定为重要数据，则划入限制出口清单；法律条文对于核心数据、重要数据的定义存在较大解释空间。 📌 草案将海内外模型平台、评测机构给出的全球排名，作为划入限制清单的判定依据，但并未明确指定具体采用哪些排名、哪些评测机构。 📜 草案规定，不在禁止清单内的开源模型对外发布至海外市场可以自动获批。 ⚠️ 但草案没有明确定义何为 “开源”；国内主流 AI 实验室发布前沿模型大多采用开放权重模式，并非严格技术定义上的开源。 💬 结合我们和多家 AI 实验室业内人士沟通，我们倾向于认为，只要国内前沿大模型整体依旧落后全球顶尖大模型，监管机构大概率会将当下开放权重的实践广义视作符合开源原则。 🧭 我们的判断建立在监管会采取务实 AI 政策的前提之上：监管一方面重视 AI 安全、数据安全、技术主权，另一方面也希望国内 AI 实验室能够追赶全球顶尖同行，即便国内算力约束条件更加严苛。 🌍 海外市场对于国内大模型具备财务与战略双重关键意义。 📊 根据我们测算，海外市场能够贡献国内独立 AI 实验室；同时海外用户高频调用，还可以加速模型迭代优化。 ✅ 基于以上原因，我们认为现阶段监管大概率会继续允许国内前沿大模型参与全球市场竞争。 ⭐ 在我们覆盖的中国互联网公司当中，我们更看好阿里巴巴，它在国内 AI 领域实力突出，电商业务还可以提供稳定现金流。
总体总结
主题正文
- 📅 10 月 16 日，中国商务部、科技部对外公示《》修订草案，拟新增 40 项技术，覆盖人工智能、生物医药、光伏三大领域。
- 📌 第四类，面向关键基础设施、国防、政府核心职能这类敏感场景所开发的高性能 AI 智能代理程序。
- 🏛️ 根据商务部的说明，针对限制出口清单内 AI 技术的监管，重点判断标准是技术是否从中国境内向境外完成技术转移。
- 📌 第三，通过应用程序接口、应用、网页界面、软件即服务、移动端 / 电脑端轻量化本地部署这类方式对外提供模型调用访问，不属于本次草案的监管范围。
- ✨ 像深度求索 V4.1 Flash、通义千问 3.8‑Flash 这类轻量化模型，依靠优秀性价比实现海外大规模使用，基本不受约束。
- 💬 结合我们和多家 AI 实验室业内人士沟通，我们倾向于认为，只要国内前沿大模型整体依旧落后全球顶尖大模型，监管机构大概率会将当下开放权重的实践广义视作符合开源原则。
- 🧭 我们的判断建立在监管会采取务实 AI 政策的前提之上：监管一方面重视 AI 安全、数据安全、技术主权，另一方面也希望国内 AI 实验室能够追赶全球顶尖同行，即便国内算力约束条件更加严苛。
- ✅ 基于以上原因，我们认为现阶段监管大概率会继续允许国内前沿大模型参与全球市场竞争。