9月14日，2026年国家网络安全宣传周在山东国际会展中心开幕。在网络安全技术高峰论坛主论坛上，中关村实验室首席科学家、中国工程院院士云晓春围绕AI供应链安全形势及挑战发表主旨观点。
云晓春指出，AI供应链安全的对象是持续变化的系统行为。它不但要保证组件可信，还要保证过程可信，行为可信。传统的清单式供应链治理主要回答了“装了什么”，AI治理还必须回答为何这样行动，何时发生变化，后果是否可控。我们知道AI供应链覆盖七类相互依赖的资产，数据、模型、软件、算力、平台、工具、服务，任何一类资产的来源都可能改变最终模型的安全、合规和业务表现。
相比于传统的软件供应链，云晓春认为，AI供应链多出三类动态风险。第一类是在数据的层面，数据的输入是可塑造整个AI行为的，数据的来源、分布、标注不仅影响了质量，还可能嵌入偏差、后门与合规风险。
第二个是模型，模型的组件我们说具有涌现行为，权重、适配器、检索内容这些组合可能会产生不可预期的涌现行为，所以我们单独运用单一的版本号来描述供应链是不够的。
第三个是AI的供应链在运营时会发生变化，策略和供应商的更新可在重新构造、重塑应用的情况下，改变这个结果。
因此AI的构建不是一次构建，一次验收，是持续的配置和行为的管理。
最后，他指出，AI供应链安全，最重要的是在于证明可信依赖能够产生可信结果，我们需要看见完整链条，要绑定可验证的证据，随时准备变化与退出。最后一项是清单让供应链可见，来源让制品可信，评测让行为可知，韧性让依赖可控。