核心洞察
治理逻辑的根本倒转
2025年，全球AI治理已超越单纯的技术规制，演变为决定国运兴衰的关键战略变量。传统的"风险与发展平衡"范式正在瓦解，取而代之的是以争夺技术霸权、维护数字主权及拓展产业空间为核心的生存法则。
2025年，全球人工智能治理迎来了从“伦理共识构建”向“制度落地”与“地缘战略博弈”的历史性范式重构。在生成式AI技术爆发式迭代与国际政治格局深度调整的双重驱动下，人工智能已超越单纯的技术工具范畴，演变为决定国运兴衰的关键基础设施与战略变量。这一转变促使全球治理逻辑发生根本性倒转：传统的“风险规制与发展促进”平衡范式正在瓦解，取而代之的是一种以争夺技术霸权、维护数字主权及拓展产业生存空间为核心的全新生存法则。人工智能不再仅被视为一种离散的工具，而是演变为一种快速扩张的技术基础设施，这种转变促使治理逻辑从“nice-to-have”的伦理美德转向了成功的商业运作与国家竞争的核心先决条件1。
在此背景下，主要经济体的立法取向呈现出截然不同的战略分化。美国联邦政府在政权更迭后确立了“效率优先”的竞争思维，试图通过激进的去监管化与物理产能扩张，构建排他性的绝对技术优势；欧盟则在理想主义立法与严峻产业现实的张力中被迫进行“战略回调”，通过推迟严苛条款的实质生效以换取本土产业的喘息空间，防止制度优势异化为发展阻碍；英国坚持“亲创新、重科学”的第三条道路，致力于将自身打造为全球技术落地的最佳试验场。与此同时，亚太地区展现出鲜明的实用主义特征：日韩通过立法确立国家主导的产业促进战略，新澳在治理工具与安全标准领域深耕，而香港则依托独特的制度接口优势，探索数据要素跨境流通的枢纽模式。
本文旨在深入剖析2025年域外主要经济体人工智能治理范式的演进路径。通过梳理美、欧、英及亚太地区的政策全景与深层动因，揭示全球人工智能治理正从单一的风险规制走向地缘博弈、产业促进与技术务实并举的复杂新阶段。
一、美国范式
地缘竞争驱动下的“去监管化”与霸权重构
（一）核心摘要
2025年，在政府更迭与外部技术突围的双重驱动下，美国AI治理格局正迎来历史性的范式调整。联邦层面的战略重心从拜登时期的“负责任创新”显著转向特朗普政府的“效率优先”。特朗普政府致力于通过去监管化降低行政成本，以确立地缘政治竞争优势；而以加州为代表的地方立法机构则试图填补联邦监管调整后的空间，密集出台了针对具体应用场景的防御性法案。然而，随着《构建国家人工智能政策框架》的发布，联邦政府明确将AI定性为关键国家战略资产，判定州级分散式立法可能影响国家整体战略的实施。这种央地取向的结构性差异，使得美国AI治理体系形成了一种“联邦侧重加速、地方侧重兜底”的复杂博弈结构，并最终演化为一场关于监管主权的深层法律协调难题——这实质上是联邦政府试图通过强化内部统筹来服务于外部竞争优势的重塑。
（二）当前AI政策概览
1、治理观念的转变：从“负责任创新”到“效率优先”
2025年1月特朗普上台，标志着美国联邦AI战略逻辑发生根本性调整，从拜登政府时期侧重风险管控的“创新与合规并重”策略，全面转向新政府以供给侧扩张与去监管化为核心的“能力优先”路线。
相比于此前将社会外部性治理视为前置条件的思路，特朗普政府发布的《破除人工智能领域阻碍美国领先地位的壁垒》与《关于提升美国在人工智能基础设施领域领导地位》确立了新的行政基调，倾向于认为过高的合规成本可能成为影响国家竞争力的负担。随着《大而美法案》《创世纪计划》以及《赢得人工智能竞赛：美国人工智能行动计划》的推进，联邦政府职能从技术的规制者转型为资源配置的加速器。政府撤销了拜登时期的部分行政令以优化合规流程，更通过《推动政府高效利用人工智能》等新备忘录，将政策重心从软件层面的算法伦理下沉至算力集群、基础设施建设与政府采购，旨在通过大规模扩充物理产能和优化监管环境，巩固美国在AI领域的核心优势。
2、安全关注的转向：从“算法伦理”到“地缘竞争”
2025年，美国AI政策中安全概念的内涵经历了深刻演变，从此前侧重于算法偏见、民权保护和隐私合规的内向型社会治理，转变为聚焦于地缘政治博弈与技术保持的外向型国家安全战略。这一转变在5月提出的《防止外国对抗人工智能法案》与10月强化的《关于在特定国家的国家安全技术和产品领域进行美国投资的规定》中得到了体现：此时的安全更多指向防止地缘竞争对手获取同等的技术能力。与此同时，《五眼人工智能法案》与《创世纪计划》进一步强化了这种竞争性逻辑，通过构建盟友间的技术合作网络及加速AI的战略级深度整合，将治理重心转移至通过技术优势确保核心安全与关键战略领域的领先地位。
3、内部秩序的强制整合：以“联邦优先权”统一竞争步调
2025年下半年，为了确保“去监管化”战略的全国统一执行，美国AI治理格局从松散的分层治理演变为央地法律适用的深度磨合。面对联邦层面转向“效率优先”的路线，以加州为代表的州级政府试图通过SB-53、AB-853等法案保持监管力度，但这被特朗普政府视为可能抑制创新的行为。随着12月11日《构建国家人工智能政策框架》的签署，联邦政府明确将AI定性为关键国家战略资产，指出州级分散立法可能削弱国家统一参与全球竞争的能力。对此，联邦政府启动“联邦优先权”程序，试图以“避免过度监管”的联邦标准统筹地方设定的“安全底线”。这一举措不仅导致美国AI治理面临监管管辖权的法律争议，更标志着华盛顿为了服务于外部竞争，正在经历一场以调整地方立法空间为代价的内部治理结构再平衡。
（三）政策演进的深度分析
从拜登时期到特朗普时期，美国AI政策的底层逻辑、立法重心及驱动因素均发生了显著变化。
1、治理观念转变：从防御性社会保护到积极的全球竞争战略
这一根本性的范式转换，源于美国决策层将AI治理的底层逻辑从拜登时期的“防御性社会保护”重置为新政府时期的“积极的全球竞争战略”。拜登政府奉行“负责任的创新”哲学，通过《人工智能权利法案蓝图》与《关于安全、可靠和可信地开发和使用人工智能》构建伦理护栏，试图在技术爆发前确立以风险管控为核心的防御体系。例如，此前OMB发布的《推进机构使用人工智能的治理、创新和风险管理》要求对高风险AI应用进行严格的事前评估。
然而，2025年特朗普政府的新政策彻底颠覆了这一平衡，将战略目标锁定为“不惜一切代价的胜利”。通过发布《通过创新、治理和公众信任加速联邦对人工智能的使用》与《推动政府高效利用人工智能》两份备忘录，新政府实质上废除了阻碍效率的繁琐合规流程，转而以激进的去监管化推动联邦机构的加速采购与部署。这种转变表明，在《赢得人工智能竞赛：美国人工智能行动计划》的宏大叙事下，发展的速度与规模获得了更高优先级，对微观社会风险的内部管控暂时让位于对全球技术霸权的外部追求。
2、立法重心的转移：从普适性预防到实用主义分化
2025年的立法格局彻底摒弃了此前拜登政府试图通过《联邦人工智能风险管理法案》《2020年政府人工智能法案》及《2020年国家人工智能计划法案》等法案，构建单一普适性风险预防体系的理想主义路径，转而呈现出一种极具实用主义色彩的结构性分化。
一方面，立法重心向服务于国家竞争力的产业促进倾斜，以《大而美法案》为代表的产业促进型立法不再纠结于微观合规，而是通过巨额财政补贴、能源许可豁免及去监管条款，为构建国家级AI基础设施扫清障碍，这种做法实质上确立了国家资本主义式的产业加速机制，通过政府力量直接干预市场资源配置，以确保在算力、能源等关键要素上的绝对优势。
另一方面，针对社会风险的治理则从关注算法原理转向了精准的外科手术式打击，特别是《移除法案》与《内容来源保护和防止编辑和深度伪造媒体完整性法案》的推出，明确将监管锚点锁定在深度伪造、内容篡改等具体的显性危害上。这种立法策略的二元并存，标志着美国决策层已从试图监管技术本体的黑箱，转向了上游放任技术爆发、下游严控应用后果的全新治理逻辑。
3、地缘政治的焦虑与实用主义的回归
2025年，以DeepSeek为代表的中国AI企业的技术突破，成为美国政策转向的决定性催化剂。白宫人工智能主管戴维·萨克斯（David Sacks）坦承美国在模型层面的领先优势可能仅剩三到六个月，这种外部竞争格局的剧变致使地缘政治维度的生存焦虑压倒了传统的伦理考量。
面对全球技术霸权争夺的态势，美国决策层将AI视为关乎国运的战略变量。在此视角下，任何可能拖慢技术部署的内部合规审查都被视为竞争劣势。Open AI等企业也游说政府，呼吁必须对中国等竞争对手加强封锁。这种焦虑促成了高度聚焦的竞争思维：即在不触动产业扩张核心利益的前提下，通过芯片管制等外部技术封锁和内部去监管化，以牺牲部分安全性换取绝对的发展速度。
（四）结论
2025年的美国AI治理格局，已从单一的联邦主导模式演变为“联邦促发展、地方管安全、对外筑高墙”的复杂三元结构。
第一，AI战略属性的异化。在以Deepseek为代表的外部竞争压力催化下，华盛顿决策层已彻底摒弃了负责任创新的思维，转而高度紧迫的竞争思维。美国正将AI视为一种类似于关键基础设施的地缘战略资产，通过《大而美法案》《创世纪计划》等政策文件优先确保物理产能的绝对霸权与军事化集成，而将社会副作用的治理视为可被暂时牺牲的次要目标。
第二，先发展后治理路径下的央地张力。联邦政府试图通过去监管化清除创新壁垒，而加州等州政府则试图通过立法填补监管空间。这种方向差异，使得美国不可避免地陷入了关于监管管辖权的深层博弈。这种张力不仅影响了AI产业的统一市场环境，也对联邦制的协调能力提出了挑战。
第三，长期的结构性风险。这种联邦推油门、地方踩刹车的博弈，虽然在短期内将极大地加速美国AI基础设施的物理部署与技术突围，但也可能因联邦层面对社会风险管控的相对宽松，在就业替代、信息环境等领域带来潜在的结构性挑战。美国正在进行一项重大的战略抉择：试图通过暂时的内部法律秩序调整与风险承担，换取在全球技术竞赛中不可撼动的稳固地位。
美国政策总结：
二、欧盟范式
从严密监管向“制度修正”的务实转型
（一）核心摘要
2025年，欧盟人工智能治理面临理想与现实的深刻张力，正式进入战略回调阶段。尽管以《人工智能法案》为核心的监管框架已在形式上生效，但在执行层面，布鲁塞尔被迫按下暂停键。面对美国新政府“去监管化”的竞争压力及内部日益凸显的产业空心化风险，欧盟委员会于11月发布《数字综合法案》提案，试图实施关键的制度修正。政策重心正从单向度的监管输出转向“监管缓冲”与“产业扶植”并重，试图以推迟高风险系统合规期限为代价，为本土AI产业争取生存窗口，避免引以为傲的“布鲁塞尔效应”在激烈的全球竞逐中异化为扼杀创新的“布鲁塞尔幻象”。
（二）当前AI政策概览
2025年的欧盟政策体系呈现出“纸面严厉、落地迟缓”的二元矛盾特征，重点体现在监管颗粒度的细化与执行时间表的实质性妥协。
1、监管规则的细化与补全
在微观技术层面，欧盟依然致力于编织严密的合规法网，但在落地方式上采取了引导姿态。2025年8月2日是《人工智能法案》中通用目标人工智能（GPAI）模型规则生效的关键节点。为此，欧盟于7月发布了《通用人工智能实践指南》，并依托AI办公室推动制定了《通用人工智能行为准则》。这些文件为大模型提供商划定了透明度、版权及系统性风险评估的义务边界，试图将抽象的法律条文转化为可操作的技术标准。
与此同时，监管触角进一步向公共部门延伸：3月推出的《高风险人工智能公共采购示范合同条款》确立了政府采购的准入红线，而随后的《大型语言模型隐私风险指南》与《人工智能安全与数据保护中的法律与合规》手册，更是将监管颗粒度精细化到了具体的隐私审计与操作合规层面。
2、制度修正的核心：《数字综合法案》提案与合规推迟
这是2025年欧盟治理逻辑转变的最关键信号。2025年6月，欧洲初创企业创始人联合44位企业高管公开发表联名信，呼吁欧盟委员会暂缓执行法案关键条款或推迟其生效时间。产业界的强烈呼吁促使欧盟委员会于2025年11月19日正式提议推出《数字综合法案》。该提案建议将高风险AI系统的合规义务生效时间，从原定的2026年8月实质性推迟。新提案旨在将其与“协调标准”的发布挂钩，这实际上将有望给予企业额外的缓冲期（预计延至2027年底），以换取技术准备时间。提案明确计划通过简化重叠的数字化法规（如GDPR、数据法案与AI法案的冲突），为中小企业减少至少35%的行政负担，以挽留正在流失的创新资本。
3、产业扶持的补课：《人工智能大陆行动计划》
在做减法的同时，欧盟试图在“做加法”上亡羊补牢。欧盟于2025年4月9日推出《人工智能大陆行动计划》，旨在解决欧盟最致命的短板——算力。该计划核心在于通过公私合作机制投资建设“人工智能工厂”及跨域数据空间，允许初创企业低成本使用超算资源进行模型训练，试图构建物理层面的产业竞争力。此举反映出欧盟政策重心已从单一规则输出，转向“监管缓冲”与“基建补强”并行的务实路径，试图在规范发展与产业竞争力之间寻求新的平衡。
（三）政策演进的深度分析
纵观2018年至2025年的政策沿革，欧盟AI治理逻辑完成了一次深刻的结构性嬗变。这一演进脉络折射出，在严峻的产业空心化压力下，欧盟治理哲学正由理想主义的“价值规范”向现实主义的“生存博弈”艰难回归。
1、治理逻辑的“U型”演变
第一阶段：伦理构筑期（2018-2020）
以《人工智能伦理指南》为代表，欧盟试图利用软性的伦理规范确立“可信AI”品牌，在缺乏统一立法的初期阶段，以道德话语构建治理合法性，并谋求在全球数字伦理领域的话语引领权。
第二阶段：立法硬化期（2021-2024）
随着《人工智能法案》的通过，欧盟确立了基于风险的分级监管体系。这一时期的核心逻辑是防御，即通过严苛的法律保护欧盟价值观免受外部技术巨头的侵蚀。
第三阶段：战略妥协与修正期（2025）
进入2025年，欧盟的治理逻辑经历了一次痛苦的现实检验。面对几乎没有国家真正效仿欧盟模式的尴尬局面，以及“布鲁塞尔效应”可能成为阻碍创新的“布鲁塞尔幻象”的风险，欧盟被迫承认单方面定义市场规则的局限性。《数字综合法案》提案的发布，推迟《人工智能法案》关键条款生效实质上是监管层向产业界的务实妥协，试图用监管的时间差，换取欧洲产业追赶中美技术代差的微薄空间。
2、立法工具的实操化与事后补救
与宏观战略的休整相呼应，2025年的立法工具箱开始呈现出明显的事后治理特征。《人工智能责任指令》的细化与《产品责任指令》的转化，标志着欧盟不再执着于在技术准入环节严防死守，而是转为强化损害发生后的赔偿与救济路径，试图用法律责任的威慑力替代行政审批的滞后性。更关键的是，随着简化合规规则提案的出台，布鲁塞尔的政策逻辑已从单向度的规则叠加转向务实的行政瘦身，试图通过切实降低制度性交易成本，遏制创新资本与技术人才的流失趋势。
（四）驱动变化的深层动因与国际局势
2025年欧盟政策风向的急转弯，主要受到外部地缘政治格局突变和内部竞争力危机的双重挤压。
1、“中美夹击”下的生存危机
2025年2月的巴黎人工智能行动峰会成为欧盟心态转变的催化剂。会上，美国新政府展示了以物理算力堆叠为核心的“基建化”路径，而中国在应用层面的深耕也令欧盟相形见绌。布鲁塞尔意识到，在缺乏本土头部模型企业支撑的情况下，过度严苛的《人工智能法案》正沦为无本之木。
2、监管节奏与技术周期的错配
欧盟推迟执行的另一个深层原因，是对重蹈红旗法案覆辙的恐惧。2025年的技术迭代速度呈指数级增长，立法者意识到静态的法律条文难以适应指数级的技术迭代。政府层面缺乏对人工智能不确定性的控制能力，过于自信的监管设定反而破坏了市场预期，因此不得不提议通过《数字综合法案》人为制造监管休眠期。
（五）结论
2025年，欧盟AI治理处于一个理想主义退潮、现实压力主导的休整期。虽然拥有全球最完善的法律文本，但通过提议推迟高风险系统合规期限及推出“AI工厂”计划，欧盟实质上承认了当前监管模式的局限性。这标志着欧盟从“以监管促发展”的迷梦中惊醒，不得不试图牺牲法律执行的刚性，来为岌岌可危的本土产业争取生存资源。在2025年的欧洲，生存的优先级最终压倒了形式上的合规。
欧盟政策总结：
三、英国范式
机遇导向下的“窄口径立法”与科学突围
（一）核心摘要
2025年，英国在人工智能治理领域确立了“亲创新、重应用、窄立法”的第三条道路。与欧盟构建全域法律堡垒的路径不同，英国新政府通过《人工智能机遇行动计划》与《人工智能赋能科学战略》（AI4S）双轮驱动，将政策重心从单纯的“防范生存风险”回调至“利用AI驱动经济增长”与“科学发现”。英国采取了极具辨识度的“混合治理”策略：在底座层面，保留《人工智能监管白皮书》确立的分行业灵活监管框架；在顶层设计上，推进针对“前沿模型”的窄口径立法。旨在利用脱欧后的制度敏捷性，在中美竞争的夹缝中，将英国打造为全球AI公共服务落地的最佳测试场与科学发现引擎。
（二）当前AI政策概览
2025年的英国政策生态摒弃了宏大的法律定义之争，呈现出“抓大放小”与“科学至上”的鲜明特征。
1、战略总纲：《人工智能机遇行动计划》与政府示范
2025年1月发布的《人工智能机遇行动计划》是英国治理模式的转折点。科技大臣明确提出“不能仅关注安全而将发展留给市场”。政府公共部门为配合《英国政府人工智能手册》（AI Playbook）的落地，计划将医疗服务体系和公共服务打造为AI应用的第一场景。政府不仅是监管者，更是通过采购标准倒逼市场的超级用户。此外，政策明确将AI作为解决英国经济停滞的关键变量。
2、差异化竞争核心：《人工智能赋能科学战略》（AI4S）
2025年11月发布的《人工智能赋能科学战略》（AI4S）构成了英国差异化竞争的核心支柱。面对美国在算力基础设施上的绝对优势，以及中国在应用规模上的领先地位，英国避开正面交锋，转而依托DeepMind、牛津、剑桥等深厚学术积淀，聚焦于利用AI加速新材料、生物医药及气候科学研发。英国试图避开卷算力的正面战场，转而占据科学发现这一高附加值环节，确立全球AI科学引擎的生态位。
3、“监管拼图”的最终成型
2025年，英国的监管架构并未走向设立单一超级监管机构的中心化模式，而是依托既有监管网络形成了成熟的分行业治理体系。
（1）数据层：信息专员办公室（ICO）通过关于生成式AI的系列咨询，确立了数据保护的合规边界。
（2）竞争层：竞争与市场管理局（CMA）依据《人工智能战略》重点监控市场垄断与不公平竞争。
（3）内容层：通信管理局（Ofcom）聚焦于在线安全与内容治理。这种去中心化的监管模式构成了英国灵活治理的基石，避免了一刀切式立法对创新的潜在抑制。
（三）政策演进的深度分析
从2017年到2025年，英国AI政策经历了一个从战略摸索到框架确立，最终走向工具化落地的演进过程。
1、演进的三个阶段
第一阶段：战略摸索期（2017-2021）
以《产业战略》和2021版《国家人工智能战略》为代表。这一时期旨在脱欧后寻找新的经济增长点，政策侧重于人才培养与生态建设，但在具体监管抓手上尚显模糊。
第二阶段：监管框架确立期（2023-2024）
这一阶段的核心是确立非立法监管路径。苏纳克政府发布《人工智能监管白皮书》及后续回应，英国明确拒绝了欧盟式的《人工智能法案》路径，主张情境化监管。尽管期间出现了关于《人工智能（监管）法案》草案的讨论，但政府最终坚持了更为灵活的白皮书路线，仅通过监管机构发布指导方针。
第三阶段：工具化与科学化期（2025）
进入2025年，政策重心迅速转向工具化落实。英国不再试图在全球输出监管哲学，而是专注于展示如何利用AI提升政府效率与科研产出，以实际应用成效确立国际影响力。
2、驱动变化的深层动因
英国正处于一种极度尴尬的战略夹缝中：它既无法像欧盟那样利用庞大的单一市场制定具有域外效力的“布鲁塞尔标准”，也无法像美国那样拥有绝对的算力霸权与资本厚度。更关键的是，来自中国的竞争维度正在发生质变——中国不仅在基础模型（如DeepSeek）上展现出惊人的追赶速度，更在工业应用落地上拥有难以复制的数据规模与迭代效率。
如果说美国封锁了算力天花板，欧盟抬高了合规地板，那么中国正在快速侵蚀应用转化与科学发现的中间地带。这种“前有美欧、后有中国”的格局迫使英国必须通过《人工智能赋能科学战略》（AI4S）构筑极具辨识度的“科学护城河”，试图利用牛津、剑桥及DeepMind的科研存量优势，在美中欧的战略挤压中保住全球AI科研高地的身位。
（四）英国与欧盟的显著区别
（五）结论
2025年的英国成功构建了一个区别于美欧的监管避风港。面对美国在基础设施领域的绝对主导与欧盟在合规层面的严苛围墙，英国通过《人工智能赋能科学战略》及分行业监管模式，为全球AI企业提供了一个既有秩序规范又无过度干预的替代性选择。英国的战略意图在于，利用欧盟纠结于合规细节与美国聚焦于算力堆叠的窗口期，确立其作为最懂科学的AI应用国的独特地位，从而在全球产业链的高附加值环节占据一席之地。
英国政策总结：
四、中国香港范式
普通法系的“软治理”与数据要素的“超级接口”
（一）核心摘要
2025年，香港在人工智能治理领域确立了“行业主导的软法治理”与“数据流通的枢纽试验”双重模式。作为连接内地与国际市场的超级联系人，香港未效仿欧盟的统一立法干预或完全照搬内地的行政许可备案制，而是坚持指引与原则先行的实用主义路线。政策重心高度集中于金融科技与数据隐私两大维度，旨在利用“一国两制”赋予的制度差序优势，在保持国际宽松监管环境以吸引外资的同时，配合国家整体安全战略，将香港打造为连接内地数据要素与国际资本市场的安全港。
（二）当前AI政策概览
2025年的香港政策生态呈现出显著的垂直性与操作性特征，核心逻辑围绕商业应用的合规落地与隐私保护的底线防御展开。
1、生成式AI的垂直落地指引
2024年中成立的数字政策办公室（DPO）在2025年正式跃升为治理枢纽，推动了生成式AI从行政系统到司法领域的垂直落地。DPO于4月15日发布的《香港生成式人工智能技术及应用指引》虽不具硬性法律效力，但巧妙地利用政府采购与公务员行为准则作为杠杆，通过明确“人在回路”等关键决策红线，“以身作则”地为全行业确立了事实上的合规基准；与此同时，香港司法机构率先出台的应用指引严格规范了法官及辅助人员的操作边界，这种行政与司法系统的同步响应，不仅填补了技术落地的规范空白，更在普通法系视域下树立了维护制度韧性与专业性的治理标杆。
2、金融核心地位的强化
作为国际金融中心，香港的AI政策带有鲜明的金融属性。2024年下半年发布的《有关在金融市场负责任地应用人工智能的政策宣言》及《应用人工智能监察可疑活动》指引，明确界定了AI在反洗钱、市场监控及客户服务中的应用边界。监管层明确鼓励金融机构利用AI提升效能，但前提必须严守合规底线，体现了负责任创新的治理思路。
3、数据治理的高阶协同
2025年9月17日发布的《建立值得信赖的数据治理框架以促进创新和保障私隐的人工智能发展联合声明》释放了关键信号。它标志着香港个人资料私隐专员公署（PCPD）与其他监管机构达成了深层次共识，试图在制度层面解决AI训练数据跨境流动与本地隐私保护之间的深层矛盾。
（三）政策演进的深度分析
从2019年到2025年，香港AI政策经历了一个从被动跟随到自主构建框架的演变过程。
1、演进的三个阶段
第一阶段：原则探索期（2019-2021）
以2019年的《应用人工智能的高层次原则》和2021年的《开发及使用人工智能道德标准指引》为代表。这一时期香港主要参考OECD等国际标准，发布通用的道德呼吁，政策缺乏强制力和具体抓手，更多是姿态性的展示。
第二阶段：隐私防御期（2023-2024）
随着生成式AI的爆发，反应主要体现在隐私保护上。2024年的《个人资料保障模范框架》和《人工智能道德框架》开始将焦点从抽象的道德要求转移到具体的个人资料私隐条例（PDPO）合规上，试图用现有的隐私法律框架来规制AI。
第三阶段：生态融合期（2025）
政策逻辑从单纯防御转向生态融合。随着DPO的运作和金融指引的细化，监管者致力于建立一套“前店后厂”的治理体系——即香港作为“前店”提供符合国际标准的法律环境，大湾区作为“后厂”提供数据与算力支持。
2、驱动变化的深层动因
香港政策转型的深层逻辑，在于应对区域竞争挤压与产业合规需求的双重挑战。面对新加坡通过技术测试工具与跨境数据规则抢占治理高地的态势，香港急需在普通法系的制度确定性与背靠内地数据的资源优势之间找到差异化支点，以此向国际资本证明其不可替代的枢纽价值。与此同时，市场对人工智能的关注焦点已从可行性探讨转向具体的合规操作，迫使监管层摒弃早期模糊的原则性呼吁，转而回应企业对于版权界定、责任归属及模型标识等实质性问题的迫切需求，通过提供具有实操价值的战术指引来降低金融与科技产业的试错成本。
（四）中国香港与中国内地的区别与联系
理解香港AI治理的独特性，关键在于把握一国两制框架下构建的监管缓冲区效应。
1.显著的区别
2.紧密地联系
香港与内地的连接已超越单纯的地缘邻近，演变为一种深度的功能性耦合与战略协同。在数据要素层面，香港正实质性承担起国家数据安全出海的转换器职能，通过大湾区标准合同等机制引入内地数据资源，在本地完成脱敏清洗与模型训练后服务于国际市场，从而在保障数据主权的前提下实现了要素的全球化配置。这种软性制度的连接背后是硬性技术底座的互通，随着商汤、华为及阿里等内地科技巨头深度参与香港算力中心与智慧城市建设，香港的人工智能基础设施已事实上嵌入国家整体技术版图，成为承接国家“人工智能+”行动并向全球展示中国技术解决方案的国际化窗口。
（五）结论
2025年的香港AI治理走的是一条务实的中间路线。它既未采纳欧盟式的严苛立法，也未照搬内地的行政管控，而是保留了类似于普通法系国家的灵活性与透明度。香港试图向全球投资者传递明确信号：在此既可利用中国庞大的数据资源与场景优势，又能享受透明、可预期的监管环境。这种制度接口与资源腹地相结合的模式，构成了2025年香港AI政策的核心逻辑。
中国香港政策总结：
五、亚太新范式
（新日韩澳）
实用主义驱动下的“多元促进”与“敏捷治理”
（一）核心摘要
与中美欧在监管与发展之间寻求平衡的路径不同，2025年的亚太地区呈现出鲜明的国家主导下的实用主义多元化特征。面对大国科技竞争的外部压力，亚太主要经济体并未盲目跟随欧盟式的强监管模式，而是选择了一条“国家主导下的产业促进”道路。
日本在2025年出台《人工智能相关技术研发及应用促进法》，利用国家意志试图挽救其在数字时代的竞争颓势。这标志着其治理逻辑的根本性转折——从早期的伦理宣示转向以“去监管化”为核心的法律扶持。其核心在于确立政府在数据开放与算力供给上的法定责任，并依托广岛AI进程的遗产，致力于在全球确立软法治理与互操作性的协调者地位，推动技术快速社会化落地。
韩国则采取了更为激进的“半导体绑定”战略，通过《人工智能基本法》结束了此前碎片化的治理状态，将AI产业支持上升为国家义务。韩国构建了独特的“双轨制”治理架构：一方面在产业法中设置低烈度的合规门槛，构建“弱监管、强扶持”的生态以保障企业试错空间；另一方面通过极高颗粒度的隐私监管筑牢数据防线，旨在应对严峻的人口悬崖并巩固其在全球半导体供应链中的主权地位。
与此同时，新加坡选择避开大国间高强度的算力军备竞赛，继续深化其作为全球治理工具试验场的独特地位。其战略重心在于构建具有操作性的评估框架，将抽象规则转化为可执行的技术测试标准，确立其作为全球人工智能治理方案输出者的角色；澳大利亚则在保持与“五眼联盟”盟友安全标准高度同步的同时，采取了相对稳健的跟随策略，重点强调公共部门在合规应用中的示范效应。
整体而言，亚太地区的治理逻辑在于：在法律框架内确立发展的优先权，将政策重心聚焦于解决数据流通、隐私合规及技术测试等制约产业落地的具体问题，以应对人口结构变化与全球技术脱钩的双重挑战，通过制度供给保障技术发展的红利。
（二）各国政策概览与深度解析
2025年，亚太主要经济体的AI治理不再追求大一统的监管范式，而是根据各自的资源禀赋与地缘位置，演化出四种截然不同的战略路径。
1、韩国：半导体立国战略下的“双轨制”治理
2025年，韩国确立了“产业法做减法、隐私法做加法”的二元治理架构，旨在通过制度差序应对严峻的人口悬崖。
将于2026年1月生效的《人工智能基本法》是韩国治理的基石。该法设立直属总统的国家人工智能委员会，将支持AI产业上升为法定国家义务。面对全球半导体竞争，该法在产业层面选择了极具实用主义色彩的低惩罚机制，对违规行为设置了显著低于国际标准的罚款上限（仅3000万韩元），旨在为本土中小企业保留极大的试错空间，保障算力基础设施与芯片产业的深度绑定。
与产业法的宽容形成互补，韩国个人信息保护委员会（PIPC）在数据要素层面构建了严密防火墙。继2024年先行确立《非结构化数据假名化处理标准》以扫清非结构化数据利用障碍后，PIPC于2025年8月进一步发布《生成式人工智能开发和使用指南》，将监管颗粒度深化至具体的模型训练与生成场景。这种“前期定标准、后期管场景”的监管接力，配合《人工智能基本法》的产业扶持，确保了韩国在放宽市场准入的同时，精准管控作为AI燃料的数据要素风险，实现了“数据主权”与“产业速度”的动态平衡。
韩国政策总结：
2、日本：法律手段驱动的制度松绑与产业振兴
2025年，日本的AI治理逻辑完成了从“国内产业振兴”向“全球规则输出”的升级，形成了“促进法+广岛进程”的双轮驱动模式。
2025年5月的《人工智能相关技术研发及应用促进法》（AI Promotion Act），标志着日本治理逻辑的彻底转型。与欧盟侧重惩罚不同，该法属于典型的促进法，未新设针对技术的行政处罚，而是侧重于明确政府在数据开放、算力支持及人才培养上的法定责任。日本试图通过法律背书消除社会对AI替代劳动力的抵触情绪，强力推动AI在制造、养老等劳动力短缺领域的规模化部署。
作为G7广岛进程的遗产守护者，日本总务省（MIC）于2025年2月7日正式推出了《广岛AI进程报告框架》（Reporting Framework）。这是一个基于OECD平台的全球性监督机制，允许全球企业在自愿基础上报告其遵守国际行为准则的情况。通过这一机制，日本成功将“软法治理”的理念输出为国际通用的透明度标准，确立了其在全球AI治理中的“协调人”地位。
日本政策总结：
3、新加坡：地缘博弈下的治理枢纽与工具输出
作为缺乏算力规模与数据腹地的小国，新加坡在2025年选择避开大国间的正面资源竞赛，转而深耕治理工具开发与国际标准制定，确立了差异化的竞争优势。
新加坡摒弃了宏大的伦理辩论模式，专注于将治理规则转化为可执行的技术代码。通过更新《AI Verify测试框架》及《生成式AI应用测试入门套件》，新加坡成功将抽象的合规要求转化为可操作、可验证的软件产品。这种务实的策略使新加坡在全球治理体系中确立了作为第三方评估中心的独特地位，实现了从理念输出向技术供给的职能转变。
依托《新加坡共识：全球AI安全研究优先事项》及《小国人工智能行动手册》等外交文件，新加坡致力于在中美欧三方之外构建一套具有中立色彩的技术标准体系。其核心战略意图在于利用地缘政治张力，确立自身作为数据与算法跨境流动的可信中转枢纽，从而在全球产业链日益割裂的背景下，锁定不可替代的节点价值。
新加坡政策总结：
4、澳大利亚：联盟框架下的敏捷治理与主权能力建设
澳大利亚的治理路径呈现出显著的战略跟随与内部敏捷特征。2025年，随着《国家人工智能计划》（National AI Plan）的正式出台，澳大利亚确立了以采用优先为核心、以现有监管为底座的务实路线。该计划确立了捕捉机遇、广泛惠及与保障安全三大支柱，但在监管上展现了明显的软着陆倾向——并未立即推行覆盖全域的独立AI法案，而是强调优先激活现有的消费者法及隐私法，并将强制性护栏的适用范围严格限定在极高风险领域，表明政府在增长压力下选择了不扼杀创新的实用立场。作为执行核心，正式获得法定地位的澳大利亚人工智能安全研究所（AISI）将承担技术雷达职能，通过与美英机构的安全标准对齐，确保盟友技术防务体系之间的兼容性。
在缺乏全社会硬性法律的背景下，政府内部治理成为了试验田。2025年7月生效的《政府人工智能技术标准》为公共部门划定了严格界限，明确了政府在采购和部署AI系统时的透明度与问责要求。这种“内紧外松”的策略，旨在通过每年数十亿澳元的政府采购杠杆，倒逼私营供应商主动提升产品的安全水位。
澳大利亚政策总结：
撰稿｜刘晋名 责编｜卢蔷
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