文：王智遠 | ID:Z201440

最近，有一條新聞值得關注。

德國的數據保護專員梅克·坎普要求蘋果、谷歌從其德國的應用商店中，移除DeepSeek應用程序。

據環球網引用路透社的報道，此舉因為所謂的“數據安全風險”。但這里有個有趣的現象：

為什么DeepSeek會成為德國的目標，類似Meta這樣的公司，卻能在歐盟繼續運營？這其實不是技術上的較量，而是關于規則制定權的爭奪。

01

歐美國家越來越愛用“合規”當武器，提高外國企業進入市場的門檻。以前他們靠技術領先壓制別人，現在，則通過設定復雜的法律、監管規則來擋后發國家的企業。

歐盟的《通用數據保護條例》，簡稱GDPR，你可能聽說過。它像是歐盟給個人隱私數據定下的嚴格規矩。

想象一下，你的姓名、身份證號、電話號碼、住址，甚至瀏覽記錄和購物偏好，都被看作是很寶貝的東西。

以前這些信息可能被隨便收集和亂用，你根本不知道它們去了哪里。GDPR規定，公司在收集這些個人信息時，必須先明確告訴你怎么用，不能偷偷摸摸就拿走。

而且，你還擁有很多權利，比如讓公司刪除你的數據（這就是所謂的“被遺忘權”），或者停止處理你的數據。

但現在情況變了。歐盟政策表面上是為了保護用戶數據，實際上成了隱形的貿易壁壘。

中國特定企業要滿足幾百項標準才能進入市場，相關合規成本（包括體系建設、檢測認證、持續運維等）較普通行業可能高出 20% 以上。

微軟為了符合要求，花17億美元建數據中心；DeepSeek因為主服務器在中國，即便在德國有備份節點，還是被認為存在“數據跨境傳輸合規風險”。

美國的做法更直接。

一邊打著“自由流動”的旗號要求別國開放數據，一邊又以國家安全為由禁止中國企業獲取關鍵資源。比如：TikTok被迫出售美國業務，而Meta雖然違規，但只要交罰款就能繼續做生意。

這種制度差異導致了選擇性執法。表面上，大家都在講“公平競爭”，實際上很多國家已經開始用“數據本地化”做文章。

印尼對數字服務企業征收10%的“數字服務稅”，南非規定60%的云計算服務必須本地化，AWS為此多投了4億多美元才拿到入場券。這些做法不僅是為了安全，更多是在扶持本土企業。

再看看德國TüV機構幾乎壟斷了AI產品的認證，形成了事實上的準入門檻；歐盟《人工智能法案》對訓練數據的“可追溯性”和“合法性”要求，增加了依賴全球數據集企業的合規難度。

還有政治層面技術反制。數據不僅是資源，更是權力。

歐美擔心如果中國企業在海外掌握太多數據和算法能力，未來可能會反過來影響他們的技術主導地位。

因此，歐盟將DeepSeek的開源模型稱為“算法黑箱”，并不是因為它不透明，是因為審查難度大。這其實意味著：你可以來投資，但核心技術不能由你主導。

類似的策略還有很多，比如把一些中國AI推薦技術列入出口管制清單，也是為了防止關鍵技術被外部控制。

所以你看，數據主權已經不僅僅是技術合規問題，而是一場更高維度的規則博弈。誰掌握了規則制定權，誰就在未來的AI全球化中占據了主動。

02

既然合規成本越來越高，甚至成了隱形關稅。那中國AI企業能不能換個思路？用技術架構靈活性，對沖制度剛性呢？或者說，靠設計得更聰明一點，繞開人為設計的陷阱呢？

答案有的。目前來看，主要有三種突圍路徑：

第一種比較傳統，叫“在地設點，以退為進”。簡單來說，在當地建數據中心，把數據留在本地處理，以此換取市場準入資格。

TikTok當年就這么做了。

他們在英國推出了一個叫“三葉草計劃”的方案，專門設立了一個獨立的數據中心，并引入第三方監督機制，來應對歐盟嚴苛的數據監管要求。

這種模式雖穩妥，但成本比較高。我特意交叉核實了下數據，該計劃每年投入約12億歐元（大約13億美元），用于數據中心建設、合規系統的開發及第三方審計等。

不過好處也很明顯，至少能避免類似Meta那樣的巨額罰款，Meta曾因數據泄露問題被罰了年營收的4%。

第二種思路是“用技術換信任”。

核心做法是通過隱私增強技術，比如聯邦學習、差分隱私、同態加密這些手段，讓數據變得更“干凈”，降低監管機構的警惕感。

華為在中東就嘗試過這條路。他們跟沙特電信合作，建立本地數據中心，并且采用加密技術處理醫療數據，滿足當地的宗教倫理審查要求。

雖然算力需求因此提升了不少，但換來沙特主權基金高達5億美元的投資支持；更重要的是，他們成功綁定了政府項目，比如參與了NEOM智慧城市的建設，形成了長期合作壁壘。

不過，這條路不是沒有問題。每個國家審查標準不一樣，導致一些技術方案難以復用。比如：這個加密方案就很難直接搬到東南亞去用，反而可能造成資源浪費。

第三種思路更直接：“開源透明，以柔克剛”。

即開放模型框架、訓練代碼和數據清洗工具，吸引全球開發者共建生態，用技術透明換取監管寬容。

DeepSeek 目前正采取這一策略，開源后，社區貢獻了 200 多個微調模型，不僅緩解了歐盟對 “黑箱算法” 的質疑，還使推理速度提升 40%，合規審計成本下降一半，并避開了部分 “算法備案” 要求。

但風險同樣存在，歐盟法院明確表示 “開源≠免責”，平臺需對社區模型的歧視性輸出負責。

而且，代碼公開后容易被二次迭代，比如Meta就在Llama系列中融合了大量的開源成果，反過來對原作者形成競爭壓力。

這三條路徑各有優劣，“實體化” 路線降低了合規風險，但成本過高；“技術脫敏” 路線能贏得信任，卻犧牲了技術通用性；“開源” 路線降低了監管門檻，卻面臨責任兜底和商業壁壘削弱的風險。

03

不過，地緣沖突也不是沒有好處。當歐美市場越來越難進時，中東、拉美、東南亞這些地方反倒成了中國AI企業出來的突破口。

只要中國企業愿意沉下心去理解當地的文化、制度和信任機制，就能找到新的落腳點。

先看中東，比如沙特、阿聯酋、伊朗。那里的核心挑戰是宗教與文化規則。

比如伊斯蘭教法禁止生成人體圖像，數據必須本地存儲。這些規定看起來嚴苛，但其實也是建立信任的契機。只要你遵守規則，就更容易獲得政府認可。

再看拉美，像墨西哥、巴西。他們更看重主權自主。

當地人對美國科技公司的“數字殖民”歷史一直有警惕，如果你強調的是“技術合作”，而不是“控制”，就更容易被接受。

舉個例子：巴西在2025年6月跟中國簽署了人工智能合作備忘錄，把中國技術納入“優先采購清單”。目的很明顯，就是為了對沖美國的技術控制。

最后是東南亞，比如印尼、越南。這里的關鍵是利益平衡。

谷歌、Meta早就通過投資控股了Gojek、Grab這些本地平臺，形成了生態壁壘。中國企業想進去，就得讓利換合作。比如提高本地伙伴的分成比例，才能打破現有格局。

所以你看，新興市場的信任，不是靠技術碾壓來的。而是靠文化上的謙遜，加上政治上的敏感度，慢慢建立起來的。

那對中國AI企業出海來說，未來路該怎么走呢？

一，建立 “合規矩陣”，中東側重宗教合規，拉美側重主權尊重，東南亞側重利益共享。不能一套打法打天下。

二，要學會借力本地資源，對接政府資金、基礎設施和政策優惠，這樣才能增強信任杠桿；三，要從“技術輸出者”轉型為“生態共建者”，不是只把產品賣出去就算了，而是要跟本地市場一起成長。

只有這樣，中國AI企業才能在全球秩序重構的過程中，真正打開屬于自己的生存空間。

04

目前趨勢來看，中國企業在全球化競爭里，已經到了要爭奪規則定義權的階段了。

以前我們是跟著市場跑，現在也能參與標準制定了。這意味著，技術開源、算力基建、治理聯盟這些方面，都得重新布局。

就拿技術來說：

全球有83%的AI論文用的是PyTorch框架，華為的MindSpore只占4%。這不只是技術上的差距，更關鍵的是，開發者已經習慣了PyTorch，想改過來可不容易。

那怎么破這個局？辦法只有一個：持續開源。

只有把技術開放出來，才能吸引頂尖研究團隊加入。這樣，不僅能在學術圈混個臉熟，有了影響力，還能反過來推動自己的商業生態發展。

再看看基建方面。

“算力外交”可能是一個突破口；寧夏的數據中心就是個好例子。靠著當地豐富的風電資源，它的PUE（能源使用效率）降到了1.1，不光省電，還符合歐盟碳關稅的要求。

這種“綠電+算力”的組合，成了中國企業出海的重要跳板，幫我們打破了國際市場的碳壁壘。

最后是治理，中國企業在國際標準制定上，話語權還得再往上提提。

比如在ISO/IEC JTC1（人工智能標準委員會）中，中國提案采納率是18%，美國是39%；IEEE標準工作組里，中國專家占比11%，美國占了48%（2024年數據）。

不過，中國企業已開始主動突破：寧德時代通過推廣CTP電池技術標準，重新定義了動力電池的全球測試規范，就是一個不錯的參考案例。

在區域合作方面，中國-東盟數字經濟框架雖然覆蓋了6國數據互通，但還沒觸及核心算法標準，還需要進一步深化。

那三個維度之間找到動態平衡呢？總結起來是：

技術層，農村包圍城市，先通過開源滲透學術與中小開發者生態，再逐步主導框架標準。基建層以資源換規則，短期輸出 “綠電 + 算力” 方案幫發展中國家降碳，長期爭取全球算力定價權。

治理層，從邊緣突破，先參與數據標注規范等細分標準制定，再推動國家間 AI 專利池互認。

一句話總結：技術層要持續開源破局，基建層要 “以綠電換準入”，治理層要 “從邊緣到核心”。

也許唯有如此，中國企業才能真正實現從“AI模型出海”，到“規則輸出”的跨越，在全球秩序重構中掌握主動權。