导语：2026年7月，俄罗斯总统普京签署《俄罗斯联邦人工智能技术发展支持法》，法案多数条款于2026年9月1日起正式生效，其中主权与国家大模型管理要求、开发者义务、AI生成内容标注、知识产权使用规范等核心专项条款，将于2027年3月1日起实施。该法案首次在俄罗斯联邦法律层面建立“主权人工智能基础大模型”和“国家人工智能基础大模型”制度，将本土控制、数据境内处理、技术可复现等要求纳入人工智能治理框架。由此，俄罗斯人工智能政策正在从早期强调技术追赶和产业应用，进一步转向兼顾技术发展、国家安全与自主可控的“主权AI”路径。
一、从技术追赶走向技术主权
俄罗斯将人工智能上升为国家战略，并非始于当前的外部制裁环境。2019年10月，普京批准《2030年前国家人工智能发展战略》（以下简称战略），系统提出人工智能科研、软件开发、数据获取、人才培养和产业应用等任务，并要求政府将联邦“人工智能”项目纳入国家数字经济建设框架。当时政策的主要逻辑仍是提升技术竞争力、扩大人工智能应用并争取国际领先地位，人工智能首先被视为推动经济和科技发展的通用性战略技术。
真正具有转折意义的是2024年的战略修订。2024年2月，普京签署第124号总统令，对2019年战略进行大幅更新，并将“技术主权”明确列入俄罗斯人工智能发展的基本原则。新版战略将其界定为：保持俄罗斯在人工智能领域必要程度的自主性，优先使用本国人工智能技术和解决方案，并在长期推动人工智能建立在国产软硬件系统之上。战略同时要求发展本国电子和无线电电子工业，到2030年推进适用于人工智能的竞争性微处理器在俄罗斯境内实现规模化生产。换言之，俄罗斯人工智能战略的政策目标已经不仅是“有没有自己的模型”，而是开始延伸至算力、芯片、软件、数据和产业应用所构成的完整技术链。
图1 2025年“人工智能之旅”（AI Journey）国际会议在莫斯科举行
这一转向在2025年进一步被明确。2025年11月，普京在第十届“人工智能之旅”（AI Journey）国际会议上表示，俄罗斯不能形成对外国系统的关键性依赖，这不仅涉及技术问题，也涉及国家、技术乃至价值层面的主权；俄罗斯应当掌握生成式人工智能的完整自主技术和产品体系，包括基础语言模型和行业小模型，并由俄罗斯专家掌握从研发、训练到适配应用的完整周期。2026年2月，俄罗斯又成立总统人工智能技术发展委员会，负责协调联邦政府、央行、地方政府及相关机构的人工智能政策，显示“主权AI”已逐步从技术理念进入国家治理和政策协调层面。
二、从战略原则进入联邦法律
2026年7月，俄罗斯总统普京签署的《俄罗斯联邦人工智能技术发展支持法》，主要调整“人工智能基础大模型”的开发、部署和应用，而并非一部覆盖所有人工智能系统的综合性“AI法典”。法案把“人工智能基础大模型”界定为可承担多种智能任务、可作为其他软件开发基础且参数量不少于10亿的模型，并确立技术独立、权利保护、风险导向、安全、本国开发者支持以及国际合作等基本原则。
图2 俄罗斯《俄罗斯联邦人工智能技术发展支持法》文件信息
该法案最受关注的制度创新，是区分“主权人工智能基础大模型”和“国家人工智能基础大模型”。按照法律第6条，“主权模型”的开发者必须是俄罗斯法人，模型生命周期各阶段的开发及关键特征调整由该法人实施，同时要求开发者具备包括模型训练在内的完整技术和工艺复现能力；面向用户生成响应以及数据存储，必须在俄罗斯境内、由俄罗斯法人拥有的数据中心完成。相关俄罗斯法人还须受到俄罗斯联邦、地方政府或者符合条件的俄罗斯公民等主体控制，法律将“控制”具体界定为能够直接或间接支配超过50%的表决权。
“国家模型”的门槛则相对灵活。其开发者同样必须是俄罗斯法人，核心结构、软件和可调参数等重要特征由俄方控制，模型推理和数据存储也须位于俄罗斯境内；但法律明确允许其开发过程中使用俄罗斯境内或境外开发的组件，包括其他大型基础模型，前提是这些组件依据开放许可证分发；法案第12条也专门提出促进国际合作和俄罗斯人工智能技术出口。由此可以看出，俄罗斯采取的并非简单的“完全排斥外国技术”模式，而是在主权模型与国家模型之间设计不同程度的自主性要求，为开源合作和技术引进保留一定空间。
三、构建模型算力数据应用自主链条
法律化只是俄罗斯“主权AI”体系的一环，其背后正在形成一套涵盖模型、算力、数据和应用的政策组合。在模型层面，《俄罗斯联邦人工智能技术发展支持法》授权俄罗斯政府对主权模型和国家模型开发者提供金融、财产、担保和信息等支持，并可以规定部分领域只能使用主权或国家大型基础模型。开发者同时可以参与人工智能伦理规则制定、开展国际联合研究以及出口俄罗斯人工智能技术。值得注意的是，这一“限定使用国产模型”的政府授权，以及主权、国家模型的具体认定制度，将于2027年3月1日起生效，并非在2026年9月1日法律整体生效时立即全面实施。对于此前已经建设或运行的部分信息系统，法律还设置了最长延续至2032年9月1日的过渡安排。
在算力基础设施层面，俄罗斯也在加快补短板。2024年修订后的国家人工智能战略提出，到2030年，将俄罗斯境内用于人工智能、配备GPU的超级计算机综合峰值算力从2022年的0.073 ExaFLOPS提高到至少1 ExaFLOPS；同时将人工智能相关高等教育毕业生人数由2022年的3048人提高到2030年的至少15500人。2026年3月，俄罗斯政府进一步批准高性能计算、人工智能算法、网格技术和超级计算基础设施“路线图”，由俄罗斯科学与高等教育部协调实施。上述安排表明，俄罗斯政策制定者已经把计算资源和人才供给视为人工智能自主能力的重要基础设施，而不仅把重点放在模型产品本身。
数据和应用同样被纳入这一自主体系。《俄罗斯联邦人工智能技术发展支持法》要求主权和国家模型的数据存储与用户响应处理在俄罗斯境内进行，并为符合条件的模型训练建立政府数据开放机制；在知识产权方面，该法案针对主权和国家基础模型训练设置了特定的数据分析和短期复制规则。
图3 俄罗斯科技企业Yandex推出的Alice AI产品界面示意图
与此同时，俄罗斯“数据经济与国家数字化转型”国家项目把国产数字平台、软件和人工智能纳入统一政策框架。俄罗斯本土企业也已经形成GigaChat、Alice AI等生成式人工智能产品，2025年AI Journey会议上，俄罗斯府公开展示了基于GigaChat的大模型智能助手和俄罗斯公司Yandex开发的Alice AI智能助手。尽管这些模型能否在国际前沿技术迭代中保持竞争力尚待时间检验，但其核心价值在于俄罗斯或已具备承载“主权AI”战略的本土模型主体。
四、自主可控背后的现实张力
俄罗斯推进“主权AI”的直接优势，是强化关键人工智能能力的国家控制力。在政府、金融、能源、工业等对安全和连续性要求较高的领域，将数据、模型运行和关键技术能力尽可能掌握在国内，可以降低因外部供应商退出、服务中断或者政策限制而产生的系统性风险。尤其是在2022年以来外部技术出口限制进一步扩大的背景下，这种政策选择具有明确的风险管理逻辑。美国商务部工业与安全局的公开文件显示，针对俄罗斯的出口管制已经覆盖大量受《出口管理条例》约束的敏感技术、软件和产品；2024年相关措施还进一步收紧了部分图形处理器和商业软件出口。对高度依赖先进计算硬件的人工智能产业而言，外部供应环境变化客观上增加了俄罗斯构建自主算力体系的紧迫性。
图4 俄罗斯高性能计算基础设施 Christofari Neo 超级计算机
但“技术主权”并不会自动转化为“技术领先”。俄罗斯自身战略设定的目标恰恰反映出其需要解决的结构性问题：从2022年的0.073 ExaFLOPS提升到2030年的1 ExaFLOPS，意味着官方规划中的人工智能超级计算能力需要实现接近14倍的扩张；国际顶级（A*级）人工智能会议上的俄罗斯作者论文数量目标则从2022年的113篇提高到2030年的至少450篇，高校AI相关专业毕业生也需增长至15500人。这些指标体现出俄罗斯希望同时扩大算力、科研和人才供给，但其实现程度仍取决于先进硬件获取、本国芯片产业能力、资本投入以及人才体系建设。
更深层的挑战在于如何处理“自主”与“开放”的关系。人工智能前沿创新高度依赖跨国科研合作、开源生态、全球人才和软硬件供应链。过度强调封闭式本地化可能提高研发成本、压缩技术选择范围，而过度依赖外部技术又可能削弱关键系统的可控性。《俄罗斯联邦人工智能技术发展支持法》的出台，表明俄罗斯已经意识到这种矛盾：一方面要求主权模型实现完整开发周期的本国可控，另一方面又允许国家模型使用符合开放许可条件的境外技术，并把国际科研合作和人工智能出口写入法律目标。这种“双轨”制度设计表明，俄罗斯正在尝试寻找一种介于完全自主与全球技术合作之间的平衡，而这种平衡能否长期维持，将成为观察其“主权AI”实践成效的重要变量。
五、结语
从2019年国家人工智能战略确立发展方向，到2024年把“技术主权”正式纳入战略原则，再到2025年明确提出避免对外国人工智能系统形成关键依赖，直至2026年通过法律建立主权和国家人工智能基础大模型制度，俄罗斯人工智能政策的演变呈现出一条清晰轨迹：人工智能正从产业竞争工具进一步转化为维护技术独立、数据安全和国家战略自主的重要基础设施。与此同时，俄罗斯并没有在法律上彻底关闭国际合作，而是试图通过不同层级的模型制度，在“自主可控”与“开放创新”之间划出新的边界。其最终成效，将不仅取决于法律制度是否完善，更取决于俄罗斯能否在算力、芯片、人才、科研与产业应用等环节形成可持续的技术能力。俄罗斯的实践由此提供了一个值得观察的样本：在人工智能日益成为国家基础能力的时代，“主权”究竟应延伸到技术链的何种程度，以及国家安全与全球创新网络之间如何实现平衡，正在成为人工智能治理中的一个长期命题。
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