本研究文件由云安全联盟编写，探讨了当前围绕人工智能的监管治理情况。 虽然本文涉及各种法律和监管框架，但必须强调的是，所提供的信息不适用于 任何特定情况的法律指导。 人工智能的监管环境正在迅速演变，法律法规的解释和应用会因各种因素 而存在很大差异，这些因素包括： ● 管辖范围（国家或地区） ● 具体的情景（如行业、应用场景等） ● 具体的人工智能技术或应用 因此，云安全联盟和本文作 和监管情况。虽然内容并非详尽无遗，但对于组织来说，这是一个了解自身现 状并确定负责任和合规的使用生成式人工智能应该考虑哪些关键因素的起点。 由于技术的不断进步以及法律和政策环境的演变，提供一份完整的概述是 具有挑战性的。因此，我们建议将这些信息作为了解不断演变的人工智能法规 和监管机构的基础。重要的是要意识到，人工智能法规来自全球各级政府和司 法管辖区。此外，尽管数据隐私和反歧视法规等法律不是专门为人工智能设计， 足人工智能领域的从业者和企业提供了对当前人工智能治理环境及其不足之 处的基础理解。旨在通过强调这些不足，促进一场关于负责任人工智能开发和 应用所需法律框架的公开讨论。 引 言 人工智能领域的迅速扩展，需要法律和监管环境的不断演变，以确保在保 护个人和社会的同时，负责任地发展、部署和创新。 了解人工智能的道德和法律框架有助于组织实现三个关键目标： ● 建立信任和品牌声誉：通过展示透明、负责任的人工智能实践，与利 益相关者建立信任，并提升品牌声誉。

音频，智能体具备目标设定—推理—规划—工具调用能力，计算 从可预测的“蛮力”转向动态、异构、有状态的“认知计算”，基础设施重心转为低时延互联 + 智 能编排平台。 [7] 模型发展的不同阶段，算力系统面临的瓶颈和挑战也在不断演变。AI 的核心任务从“生成”转向“交 互”，即从一个数字世界的“内容创作者”，变为一个能够理解并影响物理世界的“行动者”。这 一范式转变，对底层的计算架构提出了与单纯追求规模截然不同的新挑战。 1）。然而，这些并行方式，特别是当并行域（如 TP>8）超出单台服务 器的范围时，会产生大量且不可避免的跨节点网络通信。因此在这一阶段，跨服务器节点的通信带 宽成为决定整体训练效率的核心瓶颈。 正是这种瓶颈的演变，最终凸显了传统服务器集群架构面临的三重系统性挑战。首先是通信墙， 千亿级模型一次梯度同步即 TB 级数据，传统以太网难以承受。其次是功耗与散热墙，为破通信墙 而提升密度，促使液冷、48V 供电 基础设施正在从“服务器集群”时代，迈向以软 硬件一体化、绿色高效为核心特征的“集成计算单元”时代。 3.1 全球产业的演进路线：从硬件聚合到系统构建 图 3.1 数据中心基础计算架构通信范式的演变 多颗 AI 处理器通过大带宽总线互联形 成一个逻辑上的超节点 超节点架构 … … … NPU NPU … NPU NPU … NPU NPU … NPU NPU … NPU NPU

选型 & 架构 应用场景 建设成 效 反欺诈 申请 从个人 / 企业主体，转变为黑 产主体。 交易 从一方欺诈演变成更加隐 蔽、实时的三方欺诈。 营销 从个人 / 团体行为薅羊毛，到 职业化的漏洞挖掘与利用。 贷前信审 信贷产品竞争加剧，机器学习可以 挖掘边界客户，实现精准授信。 贷中风控 数据指标变化快，需要实现实时

规 则 语义角色标注 命名实体识别 情感分析 位置标注 词性标注 语义分割 事件检测 语法分析 语音识别 目标检测 P15 打造行业通用能力 05 空间意象生成 历史演变 趋势模拟 优化建议 空间类 能力 01 画像理解 维度生成 画像验证 。 。 。 画像生成 实施过程分解 。

SDLC（软件开发生命周期）将被 Agent 代 软件形态变化：从程序到“程序 +Agent” 13 理化，AI 可自动生成需求文档、产出代码、执 行测试、提交 PR，人类则监督关键节点。开发 流程将演变为人机协作流水线，强调回滚机制 与可靠性保障。 架构重构：从微服务到 Agent 工作流。过度 微服务带来复杂性，未来将回归“模块化单体” 降低接口复杂度、强化边界清晰与可观察性。同 时，长事务和复杂流程将通过“工作流即代码” 融，虚实融合正在成为新一代信息社会的基础体验 范式。这一趋势不仅会改变人类获取信息和交流的方式，还将深刻重构生产生活的底层逻辑。随之 而来的是，智能终端的定位也将被重新定义，从“信息的承载器”，演变为数字世界与物理世界互 通的“桥梁”，成为碳基生命与硅基生命交融的入口，推动人类迈入一个全新的感知与交互时代。 交互方式：从平面到空间、从单模态到多模态 15 交互范式的更新为虚实融合打开了入口， 源正被重新激活。这些数据因频繁参与模型迭 代与实时推理，逐渐转变为“温数据”，甚至 因持续调用而成为“热数据”。我们预测，到 2035 年，温数据的占比有望超过 70%，传统 的数据三层结构将逐渐演变为“热温 - 温冷” 两层结构，比例趋于 3:7。这一转变不仅显著 提升数据利用效率，更意味着企业和社会能够 从历史数据中挖掘出前所未有的价值，推动数 据资源从“被动存储”走向“主动赋能”。

习 框 架 泛在网络 物联网 感知需求 分析需求 发 现 所 需 提 供 资 源 和 服 务 信息、数据、 服务支持 环境、终端 外部支持 智慧课堂：智慧教育主阵地 课堂信息化演变过程 Classroom 2.0 基本特征 交互性 智能化 网络化 虚拟化 未来教室 案例：南方科技大学附属实验学校 信息化应用环境建设 自带设备学习 （ BYOD ） 新技术全学科运用

本文件最后部分。  随着各国监管政策持续完善，稳定币在合规框架下的发展路径日益明晰，正凭借其独特的价值锚定机制，从数字 货币创新前沿逐步渗透至主流金融场景。 8 稳定币重塑加密货币格局，也演变为重构国际货币体系的关键变量  前十大市值的加密货币中，两大稳定币市值占 比约7%，但日交易量占比48% 数据源： CoinMarketCap 全球对加密货币的探索始于2009年比特币的 稳定币，为离岸人民币稳定币的推出积累经验。  离岸人民币稳定币的推出有适用场景。鉴于跨境贸易中越来越多地采用人民币计价和结算，特别是在一带一路倡 议沿线，向基于区块链的结算系统过渡代表了一种自然演变，将提高效率并减少交易中的摩擦。  离岸人民币稳定币的发行需要稳健地获得相应的人民币资产，特别是香港固定收益市场的发展。 28 离岸人民币稳定币市场潜力分析 此页载有机密数据，其全部成任何

中国制造业细分领域众多，行业间数字化基础差距较大且需求各异，在制造业由高增速向高质量发展过程中，我国制造业仍然面临低端供给过 剩、高端供给不足、创新能力不适应高质量发展要求等诸多挑战。从全球工业革命的演变历程来看，我国尚处于工业化升级的进程当中，需要 工业 2.0 、工业 3.0 与工业 4.0 “ 并行式”发展。 第四次工业革命 2010 年 智能化生产时代 核心技术为人工智能、物联 图：中国智能制造数字化、网络化与智能化“并行推进、融合发展” 促进产业链网络化升级。 来 源 ： 易 观 分 析 来源：公开资料易观分析整理 CAnalysys 易观分析 2024-1-11 图：工业革命的四次演变与中国工业发展进程 第一次工业革命 (18 世纪 60 年 代 ) 网络化 --------5 数字化 ---= 2 数字化 智能化 网络化 全 球 智 能 升 级 智能化

小模型年代主要技术路线 “大数据、小算力、专用决策” GPT 为内容创造和自动推理开辟可能性 “大数据、大算力、通用模式” 基于DS-v3构建推理模 型，通过强化学习提升推 理能力，且训练成本极低 AI技术演变路线 5 理解Chatgpt,J⼀个AI领域的“⼯程奇迹” Chatbot： ⽂本交互式应⽤ Gpt3： 预训练⼤模型 Prompt engineering 提⽰词⼯程 RLHF 强化学习

Meilich）与埃斯特班·奥 尔达诺（Esteban Ordano）想做的不过是一个像素版的网格地 图，他们把其中的一个个像素格子分发给参与者，让大家一起 成为这个虚拟世界的“地主”。后来，它演变成了我们现在看 到的3D版虚拟世界，并最终于2020年2月正式上线。走入其中的 实际感觉和它的建设方式，让它像一个虚拟城市。 虽然呈现形式上有所变化，但这个虚拟城市的土地整体规 划也就是地图 馆，我们也可以去水族馆主 题的俱乐部。我个人则更喜欢那些在实体城市中可能会到的地方：科幻艺术 博物馆、背景是蜘蛛侠的会议中心。 图4-1 Decentraland的创世广场与虚拟世界的地图演变 前期，Decentraland团队把重点放在了土地规划与发展 上。2019年，为了优化整体城市规划，它取消了部分原本作为 公共土地的主题区，而将这些土地售卖。它与多个合作方共建 了数字原生 Decentraland看成是元宇宙的博览馆，一个展示型的虚拟世界 入口。 未来，如果这些人群在Decentraland中进一步发展自己的 数字存在，从“展示”走向“互动”，再走向“社交”与“使 用”，它就有机会演变为整个元宇宙的真正入口。 Decentraland现在的状态其实像两个城市，一个未建成， 一个已建成。未建成的是建筑师柯布西耶设想的“光辉城市” 或“辐射城市”。在《光辉城市》中，他写道：“12～15层高