文 | 西南政法大学国家安全学院 万婷 陈云志
人工智能大模型的爆发式发展重塑了全球数字竞争的底层逻辑，数据要素战略价值发生质的跃升，数据主权从传统网络空间治理的附属议题跃升为国家安全领域的重要议题。欧盟数据治理侧重个人数据权利保障与数据处理合规，主权效力主要通过管辖规则和跨境传输条件实现。人工智能时代，欧盟数据治理进一步延伸至训练数据、算力资源、算法模型和数字基础设施的全链条控制，其实质是从“数据管得住”升级为“技术控得了”，规则能力与技术能力的耦合程度决定了数据主权保护的实际效能。欧盟较早以《通用数据保护条例》（GDPR）为制度根基，出台《欧洲数据战略》《数据治理法》《数字市场法》《数字服务法》《数据法案》《人工智能法案》等，同步推进Gaia-X欧洲主权云计划、欧盟云安全认证体系（EUCS）、《欧洲芯片法案》，并推出《欧盟开源战略》《云与人工智能发展法案（草案）》等产业扶持与安全保障政策，形成覆盖立法规范、基础设施自主建设、跨国治理协同的复合型数据主权保护体系。
一、欧盟数据主权的内涵与外延
本文所称欧盟数据主权是指欧盟及其成员国通过规则、技术与市场机制，对辖区内数据资源及其关键处理环节保持自主治理与实质控制的能力。其内涵体现为数据属地管控、安全保障与产业自主三重权利结构，其外延则进一步延伸至算力、算法、数字基础设施、跨境规则及数字地缘博弈等多个层面。二者共同构成人工智能场景欧盟数据主权的完整分析框架。
（一）人工智能时代欧盟数据主权的内涵
在人工智能应用场景，欧盟数据主权最基础的核心权利体现为属地管辖层面的优先管控权。只要数据产生于欧盟境内，无论其中包含居民生物特征、医疗记录、金融交易、政务运行等敏感信息，也无论是否用于跨成员国人工智能联合训练，欧盟层面与各成员国均享有优先监管权限。各类人工智能企业开展数据采集、标注、模型训练工作，必须严格遵循《通用数据保护条例》提出的最小必要、知情同意、数据可删除等基础准则。主权管辖效力覆盖人工智能数据从采集到最终销毁的全部环节。
从国家安全维度看，人工智能场景的欧盟数据主权，包含三层核心安全权限。一是关键信息基础设施配套数据的独立控制权，能源、交通、医疗、国防领域智能系统数据不得脱离欧盟监管体系；二是针对域外非法数据调取的防御权利，用以对冲境外单边跨境管辖权限对欧盟属地管辖的侵蚀；三是人工智能产业链数据自主保障权，通过制度约束境外企业垄断欧盟本土训练数据集、主流算力服务平台，避免其他国家借助算法、数据渗透干预欧盟公共决策、引导社会舆论走向。
伴随人工智能产业对海量高质量数据集的刚性需求，产业自主分配与市场规制权也成为欧盟数据主权不可分割的组成部分。欧盟有权统一调度境内公共部门和市场主体留存的数据资源，优先供给本土人工智能研发使用；依托立法强制头部境外数字平台开放非敏感数据交互接口，打破跨国企业的数据资源垄断；针对高风险人工智能应用划定数据跨境流动约束标准，保障本土人工智能企业能够公平获取数据生产要素，缓解境外头部人工智能企业规模优势带来的竞争压力。
（二）人工智能时代欧盟数据主权的外延
人工智能大模型往往需要整合多国多区域数据完成混合训练，欧盟顺势将数据主权边界向外拓展，延伸至跨境数据流动规则制定领域。同时，欧盟持续对外输出自身数据主权规范，依靠《通用数据保护条例》形成的长臂管辖效力，推动全球范围运营的人工智能企业适配欧盟数据安全标准，以规则影响力争夺全球数字治理话语权。
人工智能数据与算力、算法及数字基础设施深度耦合。欧盟数据主权的外延随之延伸至整套数字技术底座。在数据集层面，欧盟出台规则限制境外企业无偿获取欧洲公共行业、细分产业数据集，用于海外大模型持续迭代；在算力层面，欧盟推进Gaia-X欧洲主权云计划，要求敏感行业人工智能训练任务优先选用欧盟本土可完全管控的算力资源；在算法层面，欧盟依靠《人工智能法案》推动高风险智能应用算法透明化，防范境外黑箱算法借助欧洲本地数据开展歧视性判定和持续性社会监控；在基础设施层面，欧盟将数据中心及跨境海底光缆等划入主权保护范畴，规避底层硬件设施对外依附引发的数据失控风险。
在中、美、欧三方数字战略竞争格局之下，数据主权成为欧盟实现数字战略自主的地缘工具，形成差异化对外治理边界。针对美国数字企业，欧盟依靠规则约束、高额处罚以及数据本地化要求管控美国云计算与人工智能巨头；针对其他域外主体划定安全准入门槛，欧盟限制敏感行业数据无序流动。对内，欧盟打通成员国间相互割裂的数据市场，依靠统一的数据主权规则消除区域内部数字壁垒，整体提升欧盟在全球数字博弈中的自主地位。
二、欧盟数据主权风险与生成逻辑
人工智能技术放大了数据主权层面的安全脆弱性和治理层面的复杂性。大模型训练依赖海量、多源、持续更新的数据资源，云计算和分布式算力架构又使数据存储、处理和调用突破传统领土边界。对欧盟而言，这一技术特征叠加其自身数字产业短板、各国法律体系冲突、大国数字竞争挤压以及成员国政策执行差异，进一步催生复合型数据主权风险。
（一）欧盟面临的数据主权风险
域外管辖与属地监管冲突引发数据控制权被弱化风险。当前，欧盟云计算市场大部分份额由亚马逊、微软、谷歌三家美国企业占据，欧盟境内用于人工智能训练的海量数据，大多存储于美国企业运营的欧洲本地机房。美国《澄清域外数据合法使用法案》（CLOUD Act）确立了以数据控制者为中心的管辖逻辑。只要相关企业总部注册于美国，即便用户数据物理存储在欧盟境内，美国执法机关仍可依法要求企业调取和移交相关数据。这一制度安排直接削弱了欧盟以属地管辖为基础的数据主权规则。大模型集中整合海量公民信息、政务和行业敏感数据，一旦出现批量数据被境外调取的情况，将引发系统性的数据主权风险，成为人工智能时代欧盟最突出的国家安全隐患。
底层技术和数字产业依附导致数据主权空心化风险。欧盟人工智能全产业链在高端芯片、云计算服务和大模型底层框架等环节存在明显短板。在算力硬件层面，人工智能训练所需高端GPU芯片市场基本由美国企业垄断，欧盟本土缺少成熟先进芯片生产线，算力硬件长期依赖进口；在云计算服务层面，Gaia-X欧洲主权云计划尚未实现规模化商用，医疗机构和公共行政等敏感领域仍大量采购美国企业云服务；在大模型研发层面，欧盟本土头部人工智能企业在数据规模和模型生态上与中美头部企业仍有差距，本土模型研发普遍依赖海外开源模型。上述短板叠加，陷入“数据控制权倒挂”困境，即欧盟虽掌握大量本土数据资源，但数据存储、加工、模型训练等依托的关键技术工具受制于域外企业，数据主权出现形式上保留、实质上受限的空心化问题。
成员国监管分歧引发数据主权统一规则执行效能稀释风险。欧盟通过《通用数据保护条例》《人工智能法案》《数据法案》等规则构建了较为完整的数据主权保护框架，但成员国之间在数字经济发展阶段、产业利益结构和监管偏好方面并不一致。德国、法国更重视本土算力和数据本地化，而爱尔兰、卢森堡等国家因依赖跨国数字企业投资，倾向于保持相对宽松的监管环境。成员国监管尺度差异容易形成跨国企业“监管套利”空间，使欧盟统一数据主权规则在执行层面被持续稀释。
地缘数据竞争加剧欧盟战略数据外流风险。在全球人工智能技术竞争加速的背景下，欧盟用户数据与行业数据受到美国依托域外管辖法律和庞大数字平台生态影响而被广泛收集。欧盟境外资本频繁并购欧洲本土数据服务企业，间接掌握细分行业领域核心数据集。如果这一情况长期持续，将进一步侵蚀欧盟人工智能产业自主能力和数字战略自主空间。
（二）欧盟数据主权风险的生成逻辑
技术产业依附逻辑是数据主权风险的底层根源。一方面，技术架构变迁改变了传统数据治理的主权边界。传统数据主权主要依托数据存储地点和属地管辖原则展开，但人工智能大模型训练具有跨区域、分布式、动态调用等特点。数据可能在采集、标注、清洗、训练、推理和迭代过程中多次跨境流动，不同环节又可能分别由不同平台、算力节点和服务商承担，欧盟难以仅凭本地存储规则实现对数据全生命周期的实质控制。另一方面，产业技术能力与规则能力错位削弱数据主权实质控制。欧盟拥有庞大的数字市场和高质量行业数据资源，也具有较强的规则制定和规则输出能力，但其在高端芯片、云计算平台、大模型生态和底层软件框架等方面缺乏足够技术支撑。当公共部门、医疗机构、工业企业和科研机构需要依托域外云平台、算力芯片和基础模型开发人工智能应用时，欧盟法律规则即便能够明确数据归属和使用边界，也难以完全穿透到底层技术环节。这也是欧盟数据主权保护陷入“规则领先、技术滞后”困境的根本原因。
法律规则冲突逻辑进一步加剧欧盟数据主权管控困境。欧盟数据主权整套规则以属地管辖为核心，依托《通用数据保护条例》落地实施。美国则采用属人管辖原则，将本国国家安全需求置于首位，依靠《澄清域外数据合法使用法案》实现全球数据调取。由于欧盟约70%的公有云市场由美国企业占据，两套法律体系对同一批境内数据拥有平行管辖权限，相关运营企业陷入两难困境：严格遵循欧盟数据保护规则，拒绝美方数据调取要求，会违反美国国内法律；配合美方调取数据，又会触犯欧盟数据保护相关法规。这一法律义务冲突并非个案，而是欧盟数据主权面临的制度性结构困境。
数字地缘竞争逻辑放大了欧盟内部治理脆弱性。网络数字空间已经成为大国博弈的重点场域，人工智能时代的大国竞争逐渐从平台市场竞争延伸至数据资源、算力基础设施、算法标准和数字规则制定权的综合竞争。欧盟仅能依靠自身规则标准发挥规范影响力，缺少底层技术硬实力作为支撑，在全球数据主权博弈中长期处于被动防御地位。外部地缘竞争压力与内部成员国利益分化相互叠加，持续放大欧盟整体数据安全风险。
上述三重逻辑并非孤立作用的，而是形成“技术依附—规则冲突—地缘博弈”的相互强化风险链条：技术依附使欧盟难以摆脱对域外数字底座的路径依赖，规则冲突使属地管辖在跨境调取面前反复失灵，地缘竞争则进一步压缩欧盟通过技术追赶的时间窗口。这一闭环揭示，人工智能时代数据主权的核心问题，已由是否拥有规则管辖权进一步转变为能否将规则管辖权转化为持续、可执行的技术控制能力。
三、欧盟数据主权保护的具体实践
欧盟传统数据治理主要围绕个人数据处理主体的合规义务与违法责任展开。随着人工智能技术迭代推进，欧盟数据主权保护实践实现了三个维度的转向，其保护对象拓展到工业数据集、政务敏感数据以及大模型训练素材，监管范围从静态合规审查延伸覆盖算法运行与模型迭代的全生命周期，保护手段从单一司法追责审计转为立法约束、自主基建、开源替代与多层协同并行的复合工具箱。
（一）保护理念：从个人数据合规向安全与产业自主拓展
人工智能技术改变了数据的价值形态，推动欧盟以隐私权为中心的合规范式转向以国家安全与产业自主相结合的双轮驱动范式。
个人数据保护与国家安全并重。《通用数据保护条例》的制度原点在于保障公民基本隐私权。数据主权更多属于个人数据保护附带形成的规范效应。人工智能规模化应用之后，医疗档案、能源调度及政务运行过程产生的高价值敏感数据，持续流入模型训练环节。域外主体调取或窃取敏感数据，足以干预社会舆论走向，扰乱公共治理秩序。欧盟由此将国家安全诉求嵌入数据主权价值，在保护自然人数据基本权利的基础上，重点防范大模型应用诱发的数据集外泄。
实施全链条风险分级治理。区别于过往依托地域静态管控的思路，针对人工智能数据采集、标注、训练、推理以及流转的技术特征，将风险分级原则贯穿于数据主权保护全过程。欧盟拒绝简单推行数据封锁或全盘隔离举措，而是结合人工智能应用对应的风险层级，设置差异化的数据管控、算力选用与跨境流动约束标准，谋求可信赖人工智能建设同数据战略自主之间的平衡。
内部一体化协同、外部防御制衡。欧盟数据主权治理呈现鲜明的“对内整合、对外防御”双向逻辑。对内破除成员国之间存在的数据市场壁垒，推动区域内部数据规则实现统一，消解成员国监管碎片化问题，聚合整体市场体量提升数字博弈能力；对外搭建数据安全防御屏障，抵御域外法律带来的长臂侵入效应，约束境外科技企业无节制攫取欧洲本土数据资源。同时，欧盟参与国际数字治理对话，维护欧盟数字共同体的整体利益。
（二）政策工具：从规则约束向“立法－基建－开源”协同延伸
立足于《通用数据保护条例》形成的制度底座，欧盟围绕人工智能全生命周期完善政策工具，形成“立法－基建－开源”三轮驱动升级。
构建适配人工智能场景的分层立法体系。《数据治理法》划定公共数据集再利用边界，规范公共部门开展的数据开放行为，防范域外企业无偿攫取欧洲公共领域积累的数据资源；《数据法案》将保护范围拓展至非个人属性的工业数据，破除平台企业制造的数据锁定效应，保障本土人工智能研发主体可以公平获取数据要素；《人工智能法案》针对高风险人工智能应用构建全周期监管框架，对训练数据集提出溯源留痕要求。
聚焦主权数字基础设施建设。Gaia-X欧洲主权云计划是欧盟落实数据主权的核心产业抓手，搭建欧洲本土可互操作、可控可信的云数据空间，引导医疗、政务、国防领域人工智能训练任务优先部署至主权云环境，降低对美国商业云服务的依赖；欧盟持续推进云安全认证体系（EUCS），拟通过统一的安全要求和准入标准，强化云服务的安全性与透明度；《欧洲芯片法案》配套专项产业资金，扶持本土高端芯片研发制造，回应大模型训练对高端GPU的巨大需求。
提供更具执行力的基建保障。2026年6月，欧盟提出“数字主权计划”，同步提出《欧盟开源战略》与《云与人工智能发展法案（草案）》作为核心配套文件，标志着欧盟数据主权保护实践从“规则约束加基建投入”的双轮模式，向“规则—基建—开源”的三轮驱动升级。前者将开源定位为技术主权的核心路径，在操作系统、云计算、人工智能等关键领域以欧洲开源方案替代非欧盟专有解决方案，从软件底层降低对域外技术的依附。后者的发布则进一步将主权云建设纳入立法轨道，通过设立“云计算服务欧盟保障级别”认证体系、建设数据中心加速区和引入供应商准入评级机制等措施，为欧盟数据主权提供更具约束力和执行力的基建保障。
完善数据跨境流动制度，对冲域外管辖带来的安全威胁。面对美国《澄清域外数据合法使用法案》带来的数据强制调取风险，欧盟强化《通用数据保护条例》第四十八条适用效力，要求未经欧盟法定授权的，原则上禁止向境外执法机构移交境内数据。
（三）保护手段：从合规监管向多主体协同与规则输出拓展
以往，欧盟数据主权保护主要依靠监管执法与司法追责。进入人工智能时代，欧盟综合运用法律强制约束、多元主体协同、标准输出等手段保护数据主权。
依托法律强制约束与常态化合规审计落实监管目标。欧盟立法设置高额处罚机制，依靠高额罚款对违反数据主权相关规则的企业形成市场威慑。针对大模型与高风险人工智能系统，推行强制文档留存、训练数据集溯源还有事后合规审计制度。监管机构有权核查模型训练素材来源、数据存储位置以及算力服务商背景，实现对数据全生命周期的穿透式监督。
构建多层主体协同的治理网络。欧盟委员会承担顶层战略规划与立法推进工作，各成员国完成欧盟法律的国内转化落地，其中，德国、法国主动推进本国主权云项目建设。Gaia-X欧洲主权云计划吸纳产业联盟、科研机构组建共同体，推动技术标准落地实施。《欧盟开源战略》进一步引入欧盟公共部门开源项目办公室网络、数字公共资源欧洲数字基础设施联盟等新型协同载体，将公共管理机关塑造为开源生态的核心用户与贡献者。科研机构参与人工智能数据集风险评估，弥补监管部门在技术研判层面存在的能力短板。
借助市场杠杆开展标准输出与数字地缘博弈。发挥欧盟统一大市场具备的杠杆效应，依托“布鲁塞尔效应”推动全球大模型企业适配欧盟制定的数据监管标准，将区域内部治理规则转化为全球商业实践，在国际数字治理议程当中输出欧盟方案，争夺人工智能与跨境数据领域对应的规则制定权。
四、欧盟数据主权保护的优势与局限
欧盟形成立法、基础设施、多元协同相互配合的数据主权保护体系，应对人工智能带来的数据安全挑战，但受数字产业短板、成员国利益分歧、全球数字竞争挤压影响，存在结构性矛盾，呈现规则建构领先、技术落地受限的鲜明特征。欧盟的这些制度优势亦孕育了相应的结构性局限，二者构成难以自洽的内在张力。
（一）欧盟数据主权保护的优势
全链条制度框架输出全球治理范式。欧盟率先面向大模型拓展保护范围。《人工智能法案》《数据法案》与《通用数据保护条例》相互衔接，分类规制个人信息、工业非个人数据和政务敏感数据。这套法律框架为各国应对大模型数据风险提供了参考，推动全球数据主权治理从单纯隐私保护转向兼顾国家安全与产业竞争的综合治理。
统一大市场释放制度外溢效用。凭借27国庞大市场，“布鲁塞尔效应”促使全球主流大模型遵守欧盟规则。即便本土缺乏头部人工智能企业，仍能借此制衡域外科技企业，并为中小国家维护数据主权提供参考。
风险为本的分级治理平衡安全与创新。欧盟不推行全面断流或者极端本地化政策，而是区分风险层级：低风险鼓励数据流动与创新；高风险应用严格限制数据流转与算力选型，避免“一刀切”式的数据封闭，在安全与创新之间保持动态平衡。
（二）欧盟数据主权保护的局限
规则建构和产业技术实力错位，存在数据主权空心化风险。欧盟法律可以界定数据权属和行为边界，却难以穿透域外掌控的芯片、算力以及底层模型，造成形式主权完备、实质管控不足。虽然欧盟寄希望以《欧盟开源战略》降低技术依附，但其本土技术生态短期内仍难完全弥补产业链短板。
成员国利益分化削弱制度落地效果，监管套利持续存在。各成员国国内法律转化进度、监管尺度各不相同，跨国企业可选择宽松成员国规避监管。欧洲数据保护委员会仅有协调权，无法强制干预成员国执法，统一规则在执行中被稀释，整体安全能力被内部分化消耗。
域外管辖带来的法律冲突难以根源化解，防御手段存在边界。美国《澄清域外数据合法使用法案》和欧盟属地管辖形成冲突，企业面临双向法定义务矛盾。欧盟依靠法条与罚款约束企业，却不能改变美国立法，无法根除域外调取威胁，同时，高额罚金威慑存在上限，企业可转嫁合规成本，制度冲突无法彻底消解。
此外，不断扩展的规则体系本身亦可能产生额外的发展成本。人工智能治理越向数据、模型、云服务和基础设施延伸，企业承担的合规负担与制度不确定性越可能上升，尤其对技术能力和合规资源有限的本土中小企业与初创企业构成较大压力。若安全规制持续加码而产业创新能力未能同步增长，数据主权保护反而可能因产业竞争力下降而失去长期支撑。
欧盟的实践表明，人工智能时代数据主权的有效维护既有赖于规则治理，更取决于技术创新与产业发展形成的实质控制能力。因此，统筹发展和安全、以发展能力增强安全能力，应当成为人工智能时代数据主权保护的基本逻辑。
（本文刊登于《中国信息安全》杂志2026年第8期）
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