VATA出海｜中国AI企业出海欧盟的监管冲突与合规策略——以欧盟《人工智能法》为参照

在全球人工智能技术快速发展的背景下，AI的相关治理规则也在持续演进。2024年8月，欧盟《人工智能法》正式生效，该法案带有一定域外效力，可能对面向欧盟提供服务的境外AI企业形成规则约束。随着国内生成式AI产业向外拓展，欧盟地区已成为不少中国AI企业的目标市场，而中欧的AI治理理念与制度框架存在客观差异，出海企业可能面临合规风险。

本文以欧盟《人工智能法》为主要参照，梳理中国AI企业进入欧盟市场遇到的监管冲突，对比中欧AI监管的共性与差异，分析实践中的合规矛盾，探索可供国内AI企业参考的合规思路，帮助企业在技术创新与域外合规之间寻求相对平衡，为国内AI产业开展海外业务提供实践层面的思考。

（一）中国AI企业出海的域外监管案例

大模型大多采用云端服务模式，即便企业没有在欧盟设立实体，在符合欧盟法规域外适用条件时，向欧盟地区用户提供AI服务，即可能受到欧盟相关监管约束。DeepSeek在意大利遭遇的监管事件，在一定程度上反映出部分中国AI企业出海初期容易触碰的法律风险：2025年1月28日，意大利数据监管部门向DeepSeek发出问询，关注其是否符合欧盟GDPR要求（General Data Protection Regulation，《通用数据保护条例》）。暴露的核心问题包括但不限于：DeepSeek作为数据控制者，未在欧盟设立机构，也未指定欧盟代表；隐私政策未披露标准合同条款、约束性公司规则这类跨境传输保护措施，对于数据存储期限、未成年人数据保护的内容也存在信息不全、表述模糊的问题。最后，意大利监管部门在当地对DeepSeek采取数据处理限制措施，相关服务在当地面临受限风险。

该案例折射出部分出海企业的共性处境。不少AI产品研发优先适配国内制度环境，对欧盟相关法案带来的合规压力预估不足。当产品面向欧盟开放，若模型训练逻辑、数据处理、输出管控没有结合当地规则做出适应性调整，就容易受到监管关注，除了短期业务损失，还可能影响企业在欧洲的品牌口碑，增加后续市场开拓成本。

（二）欧盟AI监管规则体系落地

欧盟《人工智能法》正式生效，法案既对受规制的AI产品范围作出规范，也对产业链参与主体进行角色划分，法案将主体划分为提供者、部署者、进口商、分销商、欧盟授权代表等不同角色，不同主体对应差异化的法律责任；同时法案也构建起四级风险分类监管体系，其中高风险AI为监管重心，提供者通常需要履行风险管理、数据治理等法定义务。出海企业需要重点关注由此带来的各项合规义务。

2025年，GPAI CoP（General-Purpose AI Code of Practice，通用人工智能行为守则）最终版本公布，为通用人工智能模型相关义务提供实践参考，围绕透明度、版权、安全与保障三大方向设置实操指引。由此，欧盟形成《人工智能法》主体法案、通用AI配套规则、GDPR数据保护规则相互结合的监管体系，既关注AI算法本身，也约束底层数据处理，共同构成中国AI企业布局欧盟需要考量的制度背景。

（一）欧盟《人工智能法》分级监管核心构造

欧盟《人工智能法》采取风险分级分类监管模式，划分不可接受风险、高风险、有限风险、低风险四级AI风险类别，划定各类别对应的法律规制边界。不可接受风险的AI应用因可能与欧盟基本权利相冲突，原则上禁止投放市场；高风险AI是监管重点，覆盖教育、就业、公共服务、关键基础设施、司法、生物识别等场景；有限风险AI以透明度相关要求作为主要规制手段；低风险AI一般不设置强制义务，更多依靠行业自律治理。

针对高风险AI系统，提供者需要落实系列法定义务，建立覆盖全生命周期的风险管理机制，做好数据治理工作，履行透明度输出义务，向部署方说明系统能力与局限，留存文档以备监管调取，部分部署者还可能需要开展基本权利影响评估，研判AI运行带来的各类权益影响。

（二）我国AI领域现行监管制度框架

《生成式人工智能服务管理暂行办法》是我国生成式AI领域的重要规范，立足国内数字产业实际，主要约束生成式AI服务提供者，聚焦训练数据合法性、个人信息保护、生成内容治理。规则强调平台主体责任，要求企业维护知识产权，防范有害内容输出，规范个人信息处理，明确数据出境应当遵循国内数据出境安全相关规定。

总体上国内监管较为看重服务应用端治理，兼顾产业创新，相较于欧盟，在算法可解释性、强制技术文档留存方面，没有设置同等细化的强制性技术条件。

（三）中欧AI监管制度的共性与分歧

中欧AI监管存在不少共通逻辑。双方均关注算法可能带来隐私泄露与违法信息生成等安全隐患，重视企业主体责任，倡导开展风险治理，尝试在产业创新和安全管控之间取得平衡。

同时两套制度也存在若干差异。第一，风险分级逻辑不同。欧盟以AI应用场景对公民基本权利的潜在危害划分风险等级，重点规制高风险场景产品；我国更多以生成式AI服务总体作为规制对象，设置通用性合规义务。第二，透明度义务强度有区别。欧盟对高风险AI提出较为严格的透明度及信息披露要求；我国更侧重AI生成内容标识，未对模型底层算法可解释性设置普遍强制要求。第三，跨境数据流动治理思路不一样。我国的制度设计以安全评估为核心，对达到法定申报条件的数据出境场景，需要根据具体情形履行相应程序，体现出事前管控、政府主导的风险防范逻辑；欧盟的框架以充分性认定为基础，标准合同等工具为补充，在宏观层面先对目标国家或地区的保护水平进行整体评估，认定充分即可自由流动，未获认定时则通过合同、公司规则等市场化手段补足保障，整体呈现分级管理、多元自治的开放型思路。二者虽都有标准合同等共通工具，但其逻辑起点和主导机制并不相同。

（四）中国AI企业面向欧盟市场的现实合规冲突

一是跨境数据流动的协调难题。国内部分重要数据存在境内留存相关要求，而欧盟通过充分性认定或标准合同条款等机制，在保障到位的前提下允许个人数据跨境传输。部分企业直接沿用国内数据架构，没有在架构层面清晰区分欧盟用户个人数据与非个人数据，较难同时兼顾两地规则，提升了数据合规的难度。

二是算法治理层面的现实难点。欧盟对高风险AI提出算法公平评估、偏见排查等要求。部分国产大模型研发阶段优先侧重效果优化，偏见测试、透明度义务配套机制虽已有相关规定，但仍与欧盟强制性合规要求之间仍可能存在差距，进入欧盟市场之后，可能较难匹配当地监管的技术导向。

三是双重法规叠加带来的合规负担。出海企业同时受《人工智能法》与GDPR约束，前者聚焦AI全生命周期，后者规范个人数据处理，义务相互交织。以高风险AI数据治理为例，企业既要满足数据集质量、偏见管控，又要落实数据最小化、数据保护影响评估，多重义务叠加抬高合规成本，实践中容易出现顾此失彼的情况。

（一）事前开展风险识别定位

正式向欧盟上线服务前，企业应参照欧盟《人工智能法》开展产品风险等级研判，结合实际使用场景评估风险类别。若属于高风险AI，企业需提前启动合规准备工作；若涉及通用人工智能模型，则需遵守相关的透明度、版权及技术文档等相关监管要求。

风险识别阶段应形成书面评估材料，梳理产品可能对欧盟民众基本权利造成的潜在影响，整理适用的法律清单，包含《人工智能法》、GDPR等。在符合适用条件时，非欧盟企业还需提前遴选并任命欧盟境内授权代表，完成主体层面前期筹备，降低合规风险。

（二）事中落实数据与算法合规义务

首先，做好数据分类管理。区分个人数据与非个人数据。处理欧盟自然人个人数据跨境传输时，参考GDPR评估标准合同条款等工具的适配性，兼顾国内数据安全与欧盟传输规则。有条件的企业可搭建相对隔离的数据处理架构，分开管理欧盟与国内业务数据，减少混同带来的隐患。落实隐私保护设计，贯彻数据最小化，完善访问权限管控。

其次，落实透明度相关工作。面向使用者准备详实使用说明，写明系统能力、局限性、输出解读方式、人工监督举措。落实AI生成内容的标识义务，确保符合法案透明度义务相关条款。

再者，按照留存要求，编制全套技术合规文档，涵盖风险评估报告、数据集治理记录、测试验证报告、人工监督方案、系统日志留存机制；在适用高风险AI规则的情况下，相关文档和技术档案应按法案要求持续更新并留存，系统日志也应在企业控制范围内按要求保存，以备成员国市场监管机构调取核查。

同时推进算法风险排查，梳理算法歧视、权益侵害等潜在风险，开展偏见测试并配套应对手段。考虑到大模型黑箱的客观技术现状，不宜简单要求完全拆解底层算法法，但需要面向使用者搭建结果解释机制。此外也要完善人工监督流程，保留人工干预的操作路径，从而缓释算法出错带来的风险。

（三）事后建立域外监管事件应急处置流程

建立欧盟监管动态跟踪渠道，跟进监管机构发布的指南、处罚案例、细则修订，结合变化更新内部合规清单，提前预判业务调整方向。

制定监管事件内部响应预案，明确法务、技术、产品部门分工。收到监管问询、立案通知时及时启动预案，法务负责对外沟通，技术准备文档、评估整改方案，产品评估业务调整，尽量减少响应滞后带来的不利后果。

搭建上线后的市场监测与事件上报机制，跟踪AI系统在欧盟的实际运行。一旦出现严重事件或可能影响自然人权益的风险事件，按照法案事后监控、严重事件报告的要求开展上报，落实补救举措，降低事件发酵的负面影响。

欧盟《人工智能法》的域外效力，给出海中国AI企业带来了合规门槛，数据跨境协调、算法治理难点、多重法律叠加等问题，对海外业务拓展形成一定挑战。与此同时，外部监管约束，也可以推动国内AI企业进一步完善算法治理与数据保护能力。

中国AI企业布局欧盟，不宜直接复制国内业务模式，需要正视不同地区监管体系的客观差异，搭建覆盖风险研判、业务运行管控、事后事件处置的全周期合规体系。在尊重当地法律的基础上发挥自身技术优势，稳妥推进海外业务落地。