AI时代来临，然而与之对应的是海量的数据的安全性和合规性如何保障，如何平衡个人与智能体的利益，恰巧，最近Gartner发布了《How Global AI Policy and Regulations Will Impact Your Enterprise》，我们就其中的观点一起进行探讨。

战略规划假设

我们首先关注的是关键的战略规划假设。

第一，预期 2027 年，全球有 60% 的企业将采用联邦制组织模型，以此来应对分散的业务和监管要求。这种模型有助于企业在不同地区灵活调整业务策略和运营模式，满足各地多样化的监管标准，同时还能保持企业整体的战略一致性，对于在全球不同主权国家开展业务、面临复杂多变监管环境的企业来说意义重大，可使其更好地平衡全球业务的统一性和本地市场的适应性。

第二，预计到 2030 年，美国人口中有 50% 将以某种形式被州级 AI 规则所覆盖，而这一比例在当下仅为 18%。这体现出美国在 AI 监管方面州级层面的政策拓展趋势，意味着未来在美国开展业务的企业，需要应对更加复杂且差异化的州级 AI 法规，企业在不同州的业务布局、产品服务以及数据处理等各环节都可能受到相应影响，必须提前做好合规准备和应对策略规划。

假设分析

全球 AI 政策和法规方法差异

全球 29 个国家的 AI 政策和法规呈现出显著差异，这些差异源于各国对 AI 创新中心性与敏捷性同特定背景风险缓解优先级的适配性评估不同。

美国聚焦于 AI 创新中心性。美国的 EO 14179 行政令旨在减少监管限制，促进 AI 创新，还强调 AI 开发和使用要避免包括 “意识形态偏见” 或 “设计的社会议程偏见” 在内的各种偏见。2025 年 4 月 7 日白宫管理和预算办公室（OMB）发布的两份修正版 OMB 备忘录政策，进一步明确了美国在 AI 发展上的政策导向，如 OMB-25-21 强调机构作为技术买家要最大化使用美国 AI 解决方案，定义了机构首席 AI 官的角色为 “变革代理人” 和 “AI 倡导者”，重点关注低风险 AI 的推广、高影响 AI 的风险缓解以及 AI 投资支出建议等；M-25-22 则要求机构作为美国主权 AI 的推动者，最大化利用美国 AI 系统和服务，避免供应商锁定，这些政策虽针对美国联邦机构，但也预示着私有市场在与之相适应的行业最佳实践或客户需求下可能会采取类似政策，美国在 AI 领先的模型数量也印证了其在 AI 创新上的领先地位，不过美国私有部门的负责任 AI 已逐渐成为行业驱动，而联邦政府在 AI 采购和使用上的负责任 AI 势头仍在。

美国州级 AI 监管则反映出不同的公共政策考量，往往与各州自身优先事项相一致。如犹他州针对 GenAI 使用有特定监管，加州则有针对 GenAI 的水印要求，将于 2026 年 1 月 1 日生效，科罗拉多州对开发者对消费者的注意义务有规定，将于 2026 年 2 月生效，新墨西哥州、纽约州和德克萨斯州等也在考虑起草与科罗拉多州 AI 法案类似的监管草案，以规范自动化决策制定。

欧盟侧重于 AI 风险等级划分。欧盟 AI 法案尝试通过分层风险方法来平衡 AI