心智觀察所：美國AI新規為何令黃仁勳坐立不安，喊出中國要贏

【文/觀察者網專欄作者 心智觀察所】

2025年秋季，全球人工智能競賽進入白熱化階段。年初，中國DeepSeek實驗室推出一款高效大型語言模型，以遠低於同行的成本與媲美頂尖系統的性能震動硅谷，也引發了美國政界對技術主導權可能流失的廣泛警覺。

在這一敏感時刻，英偉達首席執行官黃仁勳於11月在《金融時報》AI未來峯會的一場邊會上，罕見地發出尖鋭警告：“中國將贏得AI競賽。”

黃仁勳這一表態有着重要的背景。他其實是對美國本土監管生態，尤其是各州層出不窮的AI新規表達深度憂慮。這些旨在為AI裝上“安全閥”的法規，在黃仁勳看來，正演變為拖累美國創新步伐的沉重枷鎖。  

美國AI監管的演進路徑，呈現為一場從聯邦“頂層設計”向州級“基層自治”的權力下放實驗。  

拜登政府後期，聯邦層面已通過《國家AI倡議法案》（2023年）和對華芯片出口管制（2024年擴展版）築起國家安全防線，但國會兩黨分歧使全面聯邦立法（如《美國AI法案》提案）屢陷僵局。  

取而代之的是各州掀起的“填空式”立法浪潮：據國家州議會會議（NCSL）2025年中期報告，全美50個州及領地共提出逾260項AI相關法案，其中22項已簽署成法，約50項預計在年底前進入最終審議。

這一輪立法熱潮的導火索，正是DeepSeek模型的橫空出世——該模型僅憑本土資源便實現與OpenAI GPT-5相當的推理能力，暴露出美國AI企業在算力密集型訓練上的成本短板。  

州議員們以此為由推動本地化監管，旨在防範算法偏見、數據泄露與環境衝擊，但其實際效果，正如黃仁勳所批評的，是形成了“50套新規”——一個由多頭、異質規則交織而成的合規迷宮。  

企業若想實現全國無縫運營，就必須逐州制定合規策略，這不僅加劇行政與法務負擔，也削弱了美國在全球AI治理標準（如國際電聯AI框架）中的話語權。

州級法規的多樣與嚴苛

美國州級AI新規的多樣性與執行力度，是黃仁勳焦慮的首要來源。

以加州為代表的西海岸立法，作為硅谷的“母法”藍本，於2025年9月29日由州長紐森簽署《前沿人工智能透明法案》（SB 53），標誌着美國AI監管進入“加州時刻”。

這份法案規定，開發訓練算力超10^26 FLOPs或成本超1億美元的“覆蓋模型”的企業，須在公開發布前提交多層透明報告。具體而言，要求披露訓練數據來源分佈（含第三方數據許可）、算法架構的非機密概述，以及潛在風險矩陣（如幻覺生成或安全對齊失敗）；企業需建立持續披露機制，每年向加州AI安全局彙報模型更新情況。

罰則非常嚴厲。違規最高罰款可達全球年收入的1%，屢犯者或面臨產品召回乃至州內禁售。更具操作挑戰的是“獨立驗證”條款：企業須聘請州認證的第三方審計機構（如經NIST標準培訓的諮詢公司）審查核心代碼，常導致額外200-500萬美元支出與3-6個月的延遲。對英偉達而言，這直接衝擊其Blackwell系列GPU生態——下游AI開發者若因審計延誤推遲訓練計劃，芯片出貨量將應聲下滑，黃仁勳的季度營收目標岌岌可危。

加州的示範效應迅速向東蔓延。紐約州通過《人工智能消費者保護法案》（A. 10389，2025年6月通過），要求對招聘、信貸評分、醫療診斷與執法預測等高風險AI進行歧視風險評估，並向州檢察長提交報告。

作為全球金融樞紐，紐約此舉直擊量化交易與銀行風控AI的核心，預計將使華爾街機構年合規支出增加15%-25%。黃仁勳在訪談中暗指的“犬儒主義”，正源於此類條文對創新的“前置審查”：原本可通過快速A/B測試迭代的AI原型，如今需經歷層層倫理審批，開發週期從數週拉長至半年，在瞬息萬變的AI競爭中無異於主動棄權。

中西部州的立法更側重社會與就業影響。科羅拉多州《人工智能法案》（SB 24-205）於2024年5月簽署，經2025年修訂案（HB 25-1012）延期至2026年7月生效，其框架被視為“開發者責任模式”的典範。

法案核心第101節將“高風險自動化決策系統”定義為影響“公民基本權利”的AI工具，如自動簡歷篩選或福利分配算法；第201款要求提供詳盡的“技術文檔包”，涵蓋模型訓練參數、數據預處理流程、偏見檢測與緩解策略；第301款則針對使用方，規定須在72小時內通知受不利決策影響的個人，並提供人工複核渠道。第401款的“能源與環境附錄”（2025年新增）進一步引入可持續性要求，高風險AI系統須附碳足跡估算與能源來源聲明。

科羅拉多作為AI初創高地，該法旨在保障本地就業公平，但對全國性企業而言，卻製造了“文檔地獄”：一家跨州運營的招聘AI公司，可能需為加州準備透明報告、為紐約編制歧視評估、為科羅拉多生成偏見文檔。

州際規則不一的後果，就是易引發訴訟，年合規成本飆升至數千萬美元。黃仁勳“50個新規定”的比喻，正是對這種“聯邦內關税”的生動刻畫，它將統一的美國AI市場割裂為各自為政的堡壘。

伊利諾伊州立法則從人文關懷切入。2025年8月2日簽署的《心理健康AI監管法案》（HB 5274），針對AI在心理健康領域的濫用設立嚴格的“人類監督門檻”。禁止未經許可的AI系統模擬心理治療或生成個性化諮詢，包括聊天機器人與虛擬治療師；所有此類AI須由持州心理協會認證的專業人士即時監督，開發者需提交“臨牀有效性驗證”報告，證明模型準確率不低於85%；設年度合規審計與公眾舉報熱線，違規罰款上限50萬美元，或吊銷州內運營執照。

該法源於2024年芝加哥一起AI抑鬱諮詢App誤導用户的集體訴訟，但其影響遠超預期：不僅限制情感AI市場，還波及教育、客服等自然語言處理應用。英偉達的醫療AI合作伙伴面臨產品重構壓力——例如，依賴GPU訓練的對話模型需額外嵌入“人工干預模塊”，這既增加開發複雜度，也推高了部署成本。

能源成本與地緣戰略的雙重夾擊

黃仁勳的擔憂不止於行政與法律碎片化，更源於新規對AI基礎設施的“能源絞殺”。

AI訓練的電力飢渴近乎極端。英偉達H100或Blackwell GPU集羣單次大模型微調，耗電可抵一座中型城市一週用量。各州法規的能源條款將這一結構性痛點轉化為運營危機。加州SB 53要求開發者計算並報告訓練全鏈條碳排放，若超出州閾值（約5萬噸CO₂/項目），需繳納“氣候恢復費”或轉向百分之百可再生能源；科羅拉多SB 24-205修訂案第402款將高風險AI列為“能源敏感類別”，要求額外環境影響評估，審批週期達4-8個月；伊利諾伊HB 5274則從應用端施壓，AI心理工具的監督要求常意味着本地化服務器部署，擴大電力足跡卻無補貼緩衝。

這一能源困境與中國政策形成鮮明對比，加劇了黃仁勳的地緣焦慮。《金融時報》報道顯示，2025年中國多地政府為字節跳動、阿里巴巴、騰訊等巨頭的超大規模數據中心提供補貼，使邊際電力成本趨近於零。這不僅彌補了華為與寒武紀芯片的能效差距，還推動中國AI集羣從“跟跑”向“並跑”躍升。

加州工業電價約0.21美元/千瓦時，中國數據中心補貼後低至0.056美元/千瓦時。美國企業在高電價與監管罰款的雙重壓力下，難以匹配中國競爭對手的速度。

在上述這些背景下，黃仁勳多次遊説，呼籲聯邦統一州規、放寬出口，以維持全球對英偉達技術的依賴。否則，美國的算力優勢恐淪為“紙老虎”。

結語

DeepSeek的突破已使OpenAI與Anthropic的領先優勢從“代差”縮窄至“月差”，後者模型訓練成本高達數億美元，而DeepSeek將其壓縮至三分之一。

美國各州法規的內耗不僅蠶食本土資源，更無意中為中國“彎道超車”創造機會。更合理的監管可能會讓中國實驗室聚焦核心技術突破，硅谷開發者卻疲於應付審計報告。英偉達雖坐擁5萬億美元市值，但中國市場貢獻其營收的18%以上，若本土監管與出口管制疊加，供應鏈重塑將不可避免。

2026年聯邦《綜合AI法案》若順利落地，或許可借特朗普的“技術復興”議程整合美國各州亂局。

但若這一切繼續拖延，中國的能源與人才紅利將鑄就不可逆轉的領先地位。黃仁勳所呼籲的“更多樂觀”，本質是尋求安全與速度的平衡。美國能否從“50套新規”的謹慎泥潭中脱身，將決定AI時代的霸權歸屬。

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