中国人民大学：人工智能治理全球合作进展研究报告（2026年）

中国人民大学人工智能治理研究院人工智能治理全球合作进展研究报告20261本报告围绕人工智能治理全球合作的最新进展展开系统研究，立足生成式人工智能、大模型、智能体、自动化决策系统和高性能算力基础设施快速发展的时代背景，揭示人工智能治理从单一技术监管议题转向全球规则竞争、制度协调、产业重组、伦理约束和社会信任建构并行推进的复杂格局。当前，人工智能已深度嵌入经济发展、国家安全、公共治理、数字贸易、数据流动、社会伦理和公众认知之中，任何国家都难以独立完成全部治理任务，任何单一制度模式也难以覆盖全球多元应用场景。因此，系统梳理人工智能治理全球合作的阶段演化、主体结构、规则路径、基础设施条件和社会认知基础，既有助于理解国际科技治理的新趋势，也有助于为我国参与全球人工智能治理、本报告围绕人工智能治理全球合作进展从八个方面对当前人工智能治理全球合作的主要进展、突出问题、典型案例和未来趋势进行梳理，分别是总体格局、政策演化、标准化合作、基础设施建在人工智能治理国际合作总体格局方面，国际合作从早期以国际组织倡议为主，逐步转向政府、区域组织、智库、立法机构等多元主体共同参与，其中国际政府间组织、美国、欧盟、中国、英国构成了核心主体。当前合作形式仍以软性文本、政策协调和原则倡议为主，但制度化比例持续上升，在人工智能治理政策演化方面，政策主题从早期概念辨识与伦理关注，逐步转向安全、责任、偏差治理、制度建设和应用场景治理。政策产出呈现明显头部集中，美国、英国、欧盟和国际组织是主要推动力量，但不同地区关注重点存在差异，欧洲大陆国家、英语国家、东亚国家、印度和国际组织形成不同主题派系，表明全球人工智能治理政策在形成共同议题的同时，也深受法律传统、在人工智能治理标准化合作方面，人工智能标准化并非单纯由传统标准组织主导，而是由政府、国际组织、智库、立法机构和非政府组织共同推动。人工智能标准化的核心关切并不只是技术统一，历从“技术可行性”向“价值可许性”的范式转换，传统技术标准制定模式正在被多元利益相关方参与在人工智能基础设施建设方面，对于芯片生产与贸易，全球半导体产业正从自由贸易和比较优势驱动的全球化分工，转向以安全与主权为核心的阵营化重塑。供应链俱乐部化、产能过剩与高端短缺并存、出口管制复杂化和长臂管辖共同加剧了算力基础设施的不平等。对于数据中心与算力网络，跨境算力合作正由商业化海外布点转向能源、安全、主权云、绿色合规和海缆安全共同塑造的在人工智能伦理治理方面，尚未形成单一全球治理模式，而是形成三层并行结构：一是以规则落地为中心的区域与国内法推进，二是以风险评估、模型测评和技术互通为中心的跨国治理网络，人工智能治理全球合作进展研究报告20262三是以包容发展、能力建设和全球南方代表性为中心的新型全球合作格局。全球核心伦理议题包括伦理监管、标准化与跨国协定、数据隐私、安全风险治理、可解释性与透明性、社会伦理影响和军在人工智能企业出海方面，中国企业出海经历了贸易驱动、品牌出海和科技出海三个阶段。人工智能正在将传统商品出海转变为“软件定义硬件”和“AI作为独立商品与服务”的数智化出海。中国人工智能企业出海的核心竞争力来自完整产业链、新工程师红利、敏捷开发、高维数智运营和深度在全球数据跨境流通与人工智能治理方面，数据跨境流通已经成为人工智能国际合作的基础性议题，人工智能也使数据跨境从简单文件传输转向模型、数据、算力一体化流动。国际人工智能治理合作的核心正在转向数据互信与规则互操作，但仍面临数据出境规则与人工智能技术需求不匹配、在人工智能治理的全球公众认知方面，人工智能已进入社会公众的日常生活，但不同国家对于人工智能的认知水平存在较大差异。发展中国家更倾向于将人工智能视为发展机会和效率工具，发达国家则更强调风险控制、隐私保护和制度约束。社会公众并非通过全面理解人工智能技术而建立展望未来，人工智能治理全球合作将进入更加复杂而关键的新阶段。第一，合作重点将从原则倡议转向规则执行，围绕规则互认、标准协调、审计认证、跨境执法和责任追究展开。第二，安全治理将成为主轴，前沿模型、智能体、深度伪造、网络攻击、生物安全和军事应用等风险将推动全球建立更强的测评、预警和响应机制。第三，全球南方和发展中国家的代表性将进一步上升，人工智能治理不能只服务少数技术领先国家，而应面向能力建设、算力可及、数据资源共享和发展权保障。第四，基础设施和数据制度将成为治理合作的硬条件，芯片、算力、数据中心、主权云、可信数据空间和跨境数据规则将决定各国参与人工智能合作的实际能力。第五，公众信任将成为治理有效性的关键，未来治理不能只追求技术透明和制度完备，还要让公平、安全、可解释和可申诉成为关键词：人工智能治理国际合作政策演化企业出海人工智能基础设施数据跨境流通人工智能治理全球合作进展研究报告20263摘要 1.人工智能治理国际合作概况 1.1.国际合作时间分布 1.2.国际合作主体演化 1.3.国际合作议题演化 1.4.国际合作形式演化 2.人工智能治理政策全球合作演化趋势 2.1.政策主题时间演化 2.2.政策主题空间分布 3.人工智能治理标准化国际合作发展概况 223.1.标准化制定主体结构 223.2.标准化核心议题结构 244.人工智能基础设施建设的全球合作 274.1.芯片生产与贸易的国际协作 274.2.数据中心与算力网络的跨境构建 355.人工智能伦理领域的全球合作格局 425.1.人工智能伦理领域全球核心议题 425.2.主要国家与国际组织的核心主张与行动 445.3.人工智能伦理领域的全球合作典型案例 475.4.人工智能伦理领域的全球合作发展趋势 6.中国人工智能企业出海 516.1.中国企业出海的阶段演进 6.2.中国人工智能企业出海的主要模式与案例 6.3.中国人工智能企业出海的核心竞争力 6.4.中国人工智能企业出海面临的挑战与风险 6.5.发展趋势与未来展望 60人工智能治理全球合作进展研究报告202647.全球数据跨境流通与人工智能治理 7.1.数据跨境流通支撑人工智能国际合作的基础逻辑 627.2.全球数据治理迈向人工智能协同治理的实践进展 647.3.人工智能治理国际合作面临的主要风险与新挑战 667.4.可信数据跨境流通支撑人工智能治理合作的对策 688.人工智能治理全球公众认知现状 8.1.全球公众AI信任全景图 708.2.发展中国家与发达国家的认知分化 718.3.全球公众AI认知判断 728.4.全球公众AI信任的社会分层 738.5.国家差异的深层原因 758.6.从公众认知到AI治理 76 人工智能治理全球合作进展研究报告20265人工智能正在成为重塑全球科技竞争、产业结构、社会治理和国际秩序的重要力量。随着生成式人工智能、大模型、智能体、自动化决策系统和高性能算力基础设施的快速发展，人工智能已经不再只是单一技术领域的问题，而是深度嵌入经济发展、国家安全、公共治理、社会伦理、国际贸易、数据流动和公众认知之中的综合性议题。与此相应，人工智能治理也不再局限于某一国家内部的法律监管或技术规范，而日益呈现出全球合作、规则竞争、制度协调和能力建设相互交织的复杂格局。如何理解当前人工智能治理全球合作的进展，既关系到对国际科技治理趋势的准确判断，也关系到对未来全球数字秩序、产业分工和发展公平的战略把握。本报告围绕人工智能治理全球合作进展展开系统分析，设置八个相互关联的部分，分别从总体格局、政策演化、标准化合作、基础设施建设、伦理治理、人工智能企业出海、数据跨境流通和全球公众认知等方面，对当前人工智能治理全球合作的主要进展、突出问题、典型案例和未来趋势进行梳理。这八个部分并非彼此孤立的专题，而是共同构成理解人工智能治理全球合作的完整分析框架：第一部分回答“全球合作总体处于什么阶段”，第二部分回答“政策议题如何演化并呈现何种空间分布”，第三部分回答“标准化如何成为制度化合作的重要路径”，第四部分回答“算力、芯片和数据中心等基础设施如何重塑合作基础”，第五部分回答“伦理、安全、公平、透明与责任如何成为全球治理的价值核心”，第六部分回答“企业和技术出海如何推动治理规则跨境适配”，第七部分回答“数据跨境流通如何影响全球人工智能发展与合规秩序”，第八部分回答“公众认知和信任如何构成全球合作的社会基础”。通过这八个维度的展开，报告力图从政策、制度、技术、产业、数据和社会认知多个层面，呈现人工智能治理全球合作的全景图。第一、第二部分提供宏观趋势和政策结构；第三、第五部分揭示规则化和价值化的治理路径；第四、第七部分说明人工智能治理所依赖的基础设施和数据条件；第六部分呈现企业跨境实践中的治理压力和适配机制；第八部分则回到公众信任与社会接受这一治理根基。总体而言，本报告不仅呈现了人工智能治理全球合作“发生了什么”，也能够解释“为什么会这样发展”以及“未来可能走向何处”。在全球人工智能治理进入制度竞争、技术重组和价值协调并行推进的新阶段，对这八个方面进行系统分析，有助于更全面理解人工智能全球合作的复杂性、结构性和战略意义，也有助于为我国参与全球人工智能治理、推动开放包容、安全共治和普惠发展的国际合作体系提供参考。人工智能治理全球合作进展研究报告20266本报告以Overton政策文献数据库为主要数据来源，采用“核心词精确检索＋扩展词补充检索＋合并去重筛选”的分层检索策略，识别与AI治理国际合作直接相关的政策文献。检索时间均为2026年4月18日，时间范围设定为2010至2026年，来源类型主要包括政府、国际政府组织、标准组织和智库等主体，文献类型则重点保留政策报告、政府文件、国际组织文件、标准文件和宣言等与研究主题高度相关的记录，共获得5,996条，包含33个字段，主要涉及文献类型、发布时间、标题、来源国家、来源部门、来源机构类型、主题标签、语言、作者和链接等信息。从年度发文趋势看，AI治理国际合作相关文献在2016年以前数量较少，整体处于零散起步状态；2018年后增长速度明显加快，2019-2022年进入持续上升阶段，2023年以后进一步跃升，并在2025年达到阶段性高点。这表明，AI治理国际合作已由早期的议题萌芽逐渐转入快速扩张和制度化推进阶段。图1AI治理国际合作年度发文趋势从时间分布来看，AI治理国际合作相关文献整体呈现出较为明显的阶段性增长特征。早期相关文本数量较少，议题多停留在概念引介和原则讨论层面；2018年以后，文献数量开始持续上升，2022年后进一步进入快速增长区间，说明AI治理国际合作已由相对分散的议题探索，逐步转向高频且持续的国际政策议程。结合时间序列分析结果来看，AI治理相关文献总量由2015年的11篇增长至2025年的939篇，整体呈现出显著扩张趋势。人工智能治理全球合作进展研究报告20267图2结构性断点检验分析（一）进一步看，这一增长过程并不是均匀推进的，而是在若干关键技术事件和制度节点的作用下出现了明显加速。事件窗口分析显示，GDPR生效后前后6个月文献量增长75.0%，ChatGPT发布后增长35.5%，首尔AI峰会后增长38.9%，EUAIAct生效后增长9.9%，说明生成式AI技术突破及其引发的治理回应，是近年AI治理国际合作快速升温的重要推动因素。结构性断点检验进一步验证了这一判断。严谨分析结果表明，GDPR生效、OECDAI原则、G20AI原则、EUAIAct提案、ChatGPT发布、布莱切利宣言、首尔宣言和EUAIAct生效等节点均对应显著断点，其中ChatGPT发布、布莱切利宣言和EUAIAct生效的影响尤为突出。这说明，国际AI治理合作的时间演进并非线性累积，而是在技术扩散与制度推进的双重作用下呈现出阶段性跃升。总体而言，AI治理国际合作的时间分布可以概括为由萌芽走向起步、再进入快速发展和制度化推进的过程。人工智能治理全球合作进展研究报告20268图3结构性断点检验分析（二）近十年来，国际AI治理合作呈现出明显的扩张趋势，合作主体结构也从早期以国际组织主导，逐步转向政府、区域组织与智库等多类主体共同参与的多元格局。从国家和地区主体的总体格局来看，欧盟、国际政府间组织、美国和英国构成了当前国际AI治理合作的核心主体。其中，欧盟发文量为134篇，占27.5%，位居首位；国际政府间组织为111篇，占22.7%；美国为85篇，占17.4%；英国为60篇，占12.3%。这一结果说明，当前国际AI治理合作并非由单一国家或单一类型主体主导，而是呈现出区域组织、国际组织与主要国家并行发声的格局。从阶段变化来看，合作主体结构呈现出较为清晰的演化路径。第一阶段，即2016-2019年，国际政府间组织是最主要的发文主体，占比接近四成，说明早期AI治理合作更多由国际组织推动，具有较强的议题倡导和原则讨论特征。第二阶段，即2020-2022年，欧盟发文量快速上升并超过国际政府间组织，成为最主要的发文主体，这反映出欧盟在AI治理规则建构和制度设计中的主动性明显增强。第三阶段，即2023-2026年，美国与欧盟发文量并列第一，英国和国际政府人工智能治理全球合作进展研究报告20269间组织仍保持较高活跃度，同时加拿大进入前五，说明国际AI治理合作已由早期的国际组织推动，逐渐转向美欧并重、多个国家和区域主体共同参与的格局。图4AI治理主体类型阶段变化从机构类型变化来看，政府始终是最重要的合作主体，并在中后期保持主导地位。第一阶段中，国际政府间组织占比最高，政府占比相对较低；第二阶段起，政府占比明显上升并超过国际政府间组织；到第三阶段，政府仍维持最高占比，表明AI治理国际合作正在由原则倡议和国际协调，进一步走向国家层面的政策制定与规则落实。与此同时，智库占比持续上升，说明其在议题扩散、政策倡议和知识支持中的作用不断增强；立法机构也在后期明显增加，反映出AI治理合作开始更多进入法律规范和立法审议层面。相比之下，非政府组织占比呈下降趋势，说明其作用更多体现在早期的议题倡导阶段，而在后期制度化推进过程中相对减弱。人工智能治理全球合作进展研究报告2026图5AI治理国际合作机构类型阶段变化总体来看，国际AI治理合作主体演化呈现出三个主要特征：一是发文规模持续增长，合作议题快速升温；二是主体结构由早期国际组织主导，逐步转向政府、区域组织和主要国家共同主导；三是合作形式日益制度化，智库和立法机构在中后期的重要性明显提升。这表明，国际AI治理合作正在从议题倡议阶段走向规则竞争与制度建构阶段。从时间维度来看，国际AI治理合作议题大致经历了萌芽期、探索期、加速期和制度化期四个阶段，文献数量分别为45篇、583篇、1215篇和2998篇，整体呈持续扩张态势。这表明，AI治理国际合作已由早期的零散讨论，逐步进入快速增长和制度化推进阶段。从核心议题来看，人工智能（Artificialintelligence）始终是各阶段最核心的主题，其占比由萌芽期的11.1%上升至探索期和加速期的20%以上，并在制度化期进一步提升至24.8%，说明AI本身始终是国际合作讨论的中心议题。与此同时，AI安全（AIsafety）、算法偏见（Algorithmicbias）、自动化（Automation）、问责（Accountability）等议题在不同阶段持续出现，反映出国际AI治理已从一般性的技术讨论，逐步转向安全风险、算法偏差、自动化应用和责任约束等更具体的治理问题。人工智能治理全球合作进展研究报告2026图6AI治理国际合作核心议题演化分阶段来看，萌芽期主要以基础概念和原则讨论为主，除人工智能（Artificialintelligence）外，问责（Accountability）、AI安全（AIsafety）、信息获取（Accesstoinformation）等议题已经有所出现；探索期开始呈现出较明显的应用分化，算法（Algorithm）、自动化（Automation）等技术与应用类议题逐渐上升；加速期中，应用伦理（Appliedethics）、分析（Analytics）等主题热度提高，表明伦理规范和数据分析类议题开始进入核心讨论；到了制度化期，AI安全（AIsafety）回升至4.0%，算法偏见（Algorithmicbias）升至2.1%，同时通用人工智能（Artificialgeneralintelligence）、审计（Audit）、信息获取（Accesstoinformation）等议题进一步受到关注，显示国际AI治理开始更多聚焦安全治理、审计监管、信息透明和前沿技术风险。人工智能治理全球合作进展研究报告2026图7分阶段AI治理国际合作议题分布从新兴议题的变化来看，后期增长最明显的主题包括信息获取（Accesstoinformation）、援助（Aid）、认知（Cognition）、应用数学（Appliedmathematics）、审计（Audit）、通用人工智能（Artificialgeneralintelligence）等。其中，信息获取增长21.9倍，审计增长2.3倍，通用人工智能增长2.1倍，说明在制度化推进过程中，信息透明、审计监管和前沿技术治理正在成为新的关注重点。相较之下，新冠疫情（COVID-19pandemic）、自动化决策（Automateddecision-making）、准确性与精确性（Accuracyandprecision）、东盟（ASEAN）等议题热度有所回落，表明部分事件性或阶段性议题正在逐渐退出核心讨论。人工智能治理全球合作进展研究报告2026图8AI治理国际合作新兴议题演化趋势总体来看，国际AI治理合作的议题演化呈现出三点特征：一是核心议题由“人工智能”这一总括性概念持续统领；二是治理重心不断向安全、伦理、偏差与责任问题深化；三是随着制度化进程推进，审计、信息获取、通用人工智能等议题逐渐进入前沿。这说明国际AI治理合作正在从概念倡议和原则讨论，逐步转向更具规则性、监管性和实践导向的议题结构。从合作形式的总体分布来看，AI治理国际合作目前仍以软性形式和其他非制度化文本为主，制度化形式占比相对有限。具体而言，在AI治理与国际合作相关数据中，其他文本占61.01%，软性形式占28.93%，制度化形式仅占10.06%；而在标准化专题中，制度化形式占比达到17.98%，明显高于前者。由此可见，国际AI治理合作整体上仍处于以原则倡议、框架指引和政策协调为主的阶段，但标准化议题已经更明显地呈现出向技术规范、认证机制和规则文本延伸的趋势。人工智能治理全球合作进展研究报告2026图9AI治理国际合作文本形式演化分析从阶段演化看，AI治理国际合作的制度化程度呈现出缓慢上升特征。2016-2019年，制度化形式占比仅为6.8%，合作文本主要以非正式、探索性和软性协调为主；2020-2022年，这一比例上升至8.5%，软性形式占比同步提高到35.8%，说明国际合作开始由零散讨论逐步转向较为成型的框架和原则；到2023-2026年，制度化形式占比进一步上升至12.3%，表明AI治理国际合作已开始出现更多带有规则化和制度化色彩的文本，但总体上仍未进入以硬法或强约束标准为主导的阶段。人工智能治理全球合作进展研究报告2026图10AI治理国际合作文本形式制度化程度分析相比之下，标准化专题的制度化演化更为明显。其制度化占比由2016-2019年的7.1%快速上升至2020-2022年的21.2%，虽在2023-2026年回落至18.0%，但整体仍显著高于AI治理国际合作样本。这说明，标准化专题比一般国际合作文本更早、更强地表现出制度化倾向，也从侧面表明标准化正在成为AI治理国际合作由软性协调走向制度化安排的重要通道。人工智能治理全球合作进展研究报告2026图11标准化专题与普通专题制度化程度对比总体来看，AI治理国际合作形式演化表现出两个突出特点：一是合作仍以软性文本和政策协调为主，制度化程度有限；二是制度化比例已呈上升趋势，尤其在标准化相关议题中更为明显。这意味着，国际AI治理合作正在从早期的倡议性、框架性合作，逐步走向更具规则约束和制度支撑的合作阶段，但这一过程仍是渐进推进的。人工智能治理全球合作进展研究报告2026整体来看，国际AI治理政策主题并不是对既有议题的简单延续，而是呈现出较为清晰的阶段性变化，即从早期的概念辨识与伦理关注，逐步转向安全、责任和偏差治理，并进一步扩展到制度建设和应用场景之中。与此同时，从较长时间跨度来看，相关政策文献数量也由萌芽期的45篇增长至制度化期的2998篇，这说明AI治理已经快速进入高频政策议程。第一，人工智能始终是贯穿各阶段的核心主题，但政策关注点已经从一般性的技术讨论逐步转向更具体的治理议题。全样本中，人工智能（Artificialintelligence）始终保持最高频次；在早期阶段，政策讨论更多围绕基础概念、责任和信息获取等问题展开，而2016年以后，问责（Accountability）、算法（Algorithm）、自动化（Automation）等主题持续上升，表明国际讨论开始从发展AI转向规范AI。第二，安全与伦理议题在后期明显强化，体现出较突出的安全转向特征。从阶段变化来看，AI安全（AIsafety）在后期快速上升，并在制度化阶段进入核心议题前列；与此同时，算法偏见（Algorithmicbias）、应用伦理（Appliedethics）、问责（Accountability）等主题持续活跃，说明公平、责任和偏差控制已经成为国际AI治理的重要内容。也就是说，AI治理政策不再停留于技术促进层面，而是更加重视技术应用中的风险防范与伦理约束。第三，政策主题结构由相对单一走向复合，制度化和应用化特征不断增强。中后期除了安全、责任、偏差等议题外，分析（Analytics）、商业（Business）、审计（Audit）、信息获取（Accesstoinformation）、通用人工智能（Artificialgeneralintelligence）等主题也明显增长，反映出AI治理正在向审计监管、信息公开、产业应用和前沿技术治理等方向扩展。相较之下，新冠疫情（COVID-19pandemic）、自动化决策（Automateddecision-making）等阶段性议题的热度有所回落，这也说明国际AI治理政策正在从事件驱动逐步走向更稳定的制度安排。总体而言，国际AI治理政策主题演化表现出三个较为鲜明的特点：一是核心议题保持相对稳定，但治理重心不断深化；二是安全、伦理与责任问题快速上升，并逐渐成为政策主轴；三是政策主题由技术导向转向制度导向，AI治理正在加快从议题形成走向规则落地。人工智能治理全球合作进展研究报告2026图12AI治理政策主题演化桑基图从政策数量来看，国际AI治理政策主题分布呈现出明显的头部集中格局。美国以2673篇文献居于首位，国际组织、英国和欧盟分列其后，说明当前AI治理议题主要由美国、欧洲及超国家组织等核心主体推动。从代表性主题来看，美国主要聚焦犯罪（Crime）、刑事司法（Criminaljustice）、政策（Policy）、政治（Politics）和刑法（Criminallaw）等议题，体现出较强的公共安全和法律规制取向；英国和欧盟均突出审计（Audit）与滥用（Abuse）等主题，更强调审计监管、制度约束和规则协调；国际组织则更多涉及人工智能应用（Applicationsofartificialintelligence）、生物多样性（Biodiversity）、空气污染（Airpollution）等主题，呈现出较为明显的跨领域治理特征。其他国家的主题分布相对分散。澳大利亚、加拿大等英语国家更偏向治理实践和信息获取议题；德国、荷兰、比利时等欧洲国家除技术和监管外，还涉及外交、安全、环境等更广泛的政策场景；日本、韩国、新加坡、印度等亚洲国家的样本量相对较小，但整体上更突出技术发展、区域合作和新兴治理机制等方向。总体而言，国际AI治理政策主题的地理分布表现出三个较为明显的特征：一是政策产出高度集中于美国、英国、欧盟和国际组织等核心主体；二是不同国家和地区在共有AI治理议题之外，形成了各具特色的政策关注重点；三是AI治理已经不再局限于技术监管本身，而是更多嵌人工智能治理全球合作进展研究报告2026入刑事司法、审计监管、区域合作、环境治理和社会政策等更广泛的治理场景之中。由此可见，AI治理呈现出全球共识与地方差异并存的格局，而国家间差异则更集中地体现为法律传统、治理模式和国际战略重点的不同。图13国际AI治理政策主题地理分布树状图（一）人工智能治理全球合作进展研究报告2026图14国际AI治理政策主题地理分布树状图（二）本研究基于不同国家和地区政策主题的Jaccard相似度构建关系网络，并结合Louvain聚类结果对国际AI治理主题派系进行识别。结果显示，在对聚类结果进一步拆分后，国际AI治理政策主题大致可划分为5个主题派系。这一结果表明，虽然各国在AI治理上存在共同议题，但在具体关注重点上仍形成了较为清晰的群体分化。从派系构成看，主题派系1主要包括欧盟、法国、比利时、德国、瑞典和荷兰，整体上以欧洲大陆国家和欧盟主体为核心，较多涉及审计、伦理、安全、欧盟规则等议题；主题派系2包括美国、英国、加拿大和澳大利亚，呈现出较明显的英语国家集聚特征，关注点更多落在政策、审计、刑事司法、信息获取等治理实践层面；主题派系3由日本、韩国和新加坡构成，体现出东亚国家在技术发展、计算、认知和区域合作议题上的相近性；主题派系4仅包括印度，说明其政策主题具有较强独特性；主题派系5仅包括国际组织，表明超国家主体在议题结构上与主权国家存在一定差异，更体现跨领域、跨议题的综合治理取向。总体来看，国际AI治理政策主题派系划分呈现出一定的区域性和治理模式差异：欧洲大陆国家更强调规则、伦理与制度协调，英语国家更重视政策执行和治理工具，东亚国家则更突出技术发展与应用导向，而印度和国际组织表现出相对独立的主题结构。这说明国际AI治理虽然具有全球共识基础，但不同国家和地区仍会围绕本国制度传统、区域合作框架和现实治理需求，形成各具特色的政策主题组合。人工智能治理全球合作进展研究报告20图15AI治理政策主题派系划分网络图人工智能治理全球合作进展研究报告2026从制定主体结构来看，标准化专题文本并不是主要由传统意义上的国际标准组织单独主导，而是表现出政府、国际组织和智库等多元主体共同参与的特征。总体上，政府（Government）占比最高，为44.3%；国际政府间组织（IGO）占22.9%；智库（ThinkTank）占17.7%；立法机构（LegislativeBody）、非政府组织（NGO）和司法机构（JudicialBody）分别占7.9%、6.6%和0.6%。这一结果表明，标准化相关政策文本的生产仍主要依托政府和国际组织体系展开，智库也在议题扩散和政策讨论中发挥了较为重要的作用，而司法机构参与相对有限。图16标准化专题来源主体类型分布进一步看高频来源机构分布，标准化专题样本呈现出较明显的区域组织和公共政策平台集聚特征。发文量最高的机构为欧盟出版办公室（PublicationsOfficeoftheEuropeanUnion达到126条，明显高于其他来源；其后依次为经济合作与发展组织（OECD）64条、联合研究中心（JointResearchCentre）22条、澳大利亚政策在线（AustralianPolicyOnline）22条、欧洲议会研究服务局（EuropeanParliamentaryResearchService）16条、联合国（UnitedNations）16条、联合国教科文组织（UNESCO）14条和欧洲药品管理局（EuropeanMedicinesAgency）14条。此外，欧盟理事会（CounciloftheEuropeanUnion）、世界经济论坛（WorldEconomicForum）、英国政府（TheUKGovernment）、欧盟法律数据库（EUR-Lex）等机构也位居前列。整体来看，欧盟机构、经合组织和联合国系统构成了标准化专题最重要的来源主体，而国际标准化组织（ISO）、国际电工委员会（IEC）、国际电信联盟（ITU）等传统国际标准组织在现有样本中并未占据主导位置。这说明，在政策文本层面，标准化更多表现为一种由政府、区域组织和国际组织共同推动的制度化议题，而不只是技术标准机构的单独行动。人工智能治理全球合作进展研究报告2026图17标准化专题高频来源机构TOP20从阶段变化看，标准化专题的来源主体结构也表现出一定演化特征。2016-2019年，国际组织与区域组织占比最高，是推动标准化议题进入国际治理讨论的重要力量；2020-2022年，这一类主体占比进一步上升，说明在标准化议题扩展过程中，超国家和区域性平台发挥了较强的议程整合作用；2023-2026年，国际组织与区域组织占比有所回落，而国家政府与公共机构占比明显上升，显示出标准化相关议题正在更多进入国家政策和公共治理体系之中。与此同时，立法或准立法机构的占比也呈上升趋势，说明标准化讨论正在逐步从倡议和框架层面向规则制定和制度安排层面延伸。图18分阶段来源主体类型结构变化人工智能治理全球合作进展研究报告2026总体而言，标准化专题的来源主体结构表现出三点特征：一是政府、国际组织和智库构成主要推动力量；二是欧盟及其相关机构在标准化议题上具有突出的文本生产优势；三是标准化的政策推进并不完全依赖狭义的标准组织，而是嵌入更广泛的区域治理、国际合作和公共政策过程之中。这也说明，AI治理中的“标准化”首先是一种制度化和规则化的治理趋势，其次才体现为具体标准文件和技术规范的制定过程。从议题分布来看，AI标准化讨论呈现出较为明显的治理优先特征。在高频主题词中，人工智能（Artificialintelligence）作为元主题占据首位，占比为36.77%；但在去除泛化主题后，问责制（Accountability）以66次出现位居第二，占比为9.44%。这一结果较为清楚地说明，标准化讨论的核心关切并不只是技术如何统一，而是进一步指向谁来为AI系统的行为负责。紧随其后的主题包括算法偏见（Algorithmicbias占比3.58%；应用伦理（Appliedethics占比3.43%；AI安全（AIsafety占比1.86%。这些均属于治理相关议题。相比之下，传统意义上的技术标准主题词，如应用程序接口（API）、最佳实践（Bestpractice）等，占比相对有限。图19标准化专题高频主题词TOP30人工智能治理全球合作进展研究报告2026图20议题模块分布分阶段演变揭示议题重心转移。从时间维度观察，安全与风险治理议题呈现爆发式增长，2016-2019年标准化专题主要集中于“产业与场景应用”和“责任、透明度与伦理”；2020-2022年后，“技术标准与互操作”“安全与风险治理”“审计、认证与测评”等模块明显上升；到2023-2026年，这一趋势继续延续，说明标准化议题正在由早期的应用拓展和原则倡议，逐步转向更具体的安全治理、审计认证和规则细化。图21分阶段议题模块占比变化总的来说，标准化正在从技术走向治理。安全、审计、认证等治理议题的上升，以及技术标准议题的相对回落，印证了一个重要趋势——AI标准化讨论正从“技术可行性”向“价值可人工智能治理全球合作进展研究报告2026许性”范式转换。这一转变对标准组织的角色定位具有深远启示：传统技术标准制定模式正在被多元利益相关方参与的治理框架所补充甚至替代。人工智能治理全球合作进展研究报告20262025年至2026年，全球人工智能算力基础设施的底层硬件支撑——芯片的生产与贸易，其国际合作的底层逻辑已发生深刻重构。全球半导体产业正从过去四十年“自由贸易与比较优势驱动”的全球化分工，全面转向以“安全与主权驱动”为核心的阵营化重塑。在这一阶段，半导体供应链的跨国协作不再仅仅遵循资本收益最大化和硬件制造的简单地理位移，而是深度嵌入到大国战略竞争、技术封锁与反封锁的复杂地缘政治博弈之中。政府间合作的重心，已实质性地从降低关税与促进自由流通，转移至构建排他性的“可信供应链”与保障本国“主权算力集群”的安全底座上。当前，全球半导体生产与贸易网络的重构集中面临供应链阵营化、产能供需错配以及管制制度复杂化三大突出矛盾，这些问题构成了当前芯片国际协作的严峻现实，同时也深刻影响着未来芯片生产与跨国贸易的演进路径。首先，供应链“俱乐部化”趋势加剧，政策倡议正加速演变为排他性的技术壁垒与标准“巴尔干化”。以美国主导的“芯片四方联盟”（Chip4）为代表的小多边机制，正从早期的“供应链韧性与危机预警对话”，实质性落地为包含技术标准互认、关键矿物闭环供给、产能优先配给以及联合出口管制的“生态铁幕”。这一趋势的制度根源在于美国商务部全面落地的《芯片法案》“国家安全护栏”条款（NationalSecurityGuardrails）1。该条款以法律形式强制规定，获得美国补贴的企业在未来10年内，不得在受关注国家（如中国）实质性扩大先进制程产能或进行联合研发。这种基于“友岸外包”（Friend-shoring）和“价值观同盟”的俱乐部化运作，已经超出了传统贸易保护主义的范畴。一方面，联盟内部通过设立排他性的知识产权（IP）池与早期研发共享机制，试图在硅光子、量子芯片等下一代技术上锁定先发优势；另一方面，这种阵营化操作极大地抬高了非联盟成员国及全球南方国家的技术准入门槛。跨国芯片企业被迫放弃全球资源最优配置的商业逻辑，在不同阵营间进行代价高昂的“双轨制”供应链切割与重复建设。更为严峻的是，不同技术联盟在先进封装接口标准（如UCIe）、测试规范上的分歧，正导致全球半导体技术底座走向“巴尔干化”（Balkanization严重迟滞了全球AI创新的整体步其次，产能过剩与结构性短缺并存的“双轨并行”矛盾日益凸显，产业周期波动被地缘焦虑剧烈放大。在各国以“主权安全”为由推出动辄数百亿美元产业补贴的刺激下，全球芯片产能结构正走向极端两极化。在成熟制程（28nm及以上）领域，由于中国大陆为对冲制裁加速推进全产业链本土化，加之美欧亦将车规级、工业级“传统芯片”（LegacyChips）视为关键基础设施进行重复补贴扩产，特定区域正面临着产能急剧扩张带来的倾销风险与惨烈的价格战。尽1U.S.CHIPSandScienceAct(2022)/bill/117th-congress/house-bill/4346人工智能治理全球合作进展研究报告2026管2025年后，多国开始探索避免“补贴内卷”的协调机制，通过信息共享与政策对话减少无效竞争2。然而，随着生成式人工智能和多模态大模型的爆发，处于金字塔尖的2nm及以下先进制程、高带宽内存（HBM）以及复杂先进封装（如台积电的CoWoS产能）却陷入极度短缺。这种“低端严重过剩、高端极度饥渴”的结构性错配，暴露出全球半导体供应链在缺乏有效国际宏观协调下的脆弱性。少数能够掌控先进制程与先进封装节点的国家与平台企业，实质上掌握了全球AI发展算力的“水龙头”，这进一步拉大了国家间的“算力鸿沟”（Compute-divide）。最后，出口管制制度的极端复杂化与“长臂管辖”嵌套，彻底打破了半导体自由贸易的制度平衡。跨国技术管控的逻辑已从防范军事转移的“终端产品拦截”，前置为旨在全面剥夺科技发展潜力的“基础能力封锁”。单边制裁正演变为多国协同的“织网式”与“溯源式”管控。例如，美国通过持续修订《出口管理条例》（EAR不断扩大对先进计算芯片、AI加速器以及相关制造设备的限制范围，并通过“长臂管辖”机制约束第三国企业3；更通过与荷兰、日本达成非公开的“小多边”政治协议，将管控范围从尖端的极紫外光刻机（EUV）精准下探，全面扩充至深紫外光刻机（DUV）、光刻胶等核心耗材，甚至明令禁止原厂提供设备软件升级与售后维护服务4。同时，审查范围也从硬件设备外溢至电子设计自动化（EDA）软件与高端半导体人才流动的限制。这种多国法律、行政指令与国家安全审查（如CFIUS审查）的重重嵌套，使得半导体设备、材料和前沿技术的跨境贸易面临极高的合规成本、天价罚款风险与不可预测性，在产业界引发了严重的“寒蝉效应”，使得正常的国际学术交流与企业间技术授权举步维艰。4.1.2.主要国家动向过去一年，芯片生产与贸易的国际协作已明显从企业主导的跨国投资与市场扩张，转向政府深度介入下的“国家战略—企业执行—联盟协同”三层结构。不同经济体围绕半导体供应链安全、先进制程控制、成熟制程保障以及区域承接能力塑造，形成了各具侧重的国际协作路径。总体来看，美国强调以同盟体系和管制规则巩固其技术主导地位，中国强调以产业投资和替代性合作网络增强供应链韧性，欧盟则以“技术主权”和制度化产业治理推进能力重构，东南亚国家则在全球产业链重组背景下加速承接封装测试、材料配套与部分制造环节，逐渐成为国际半导体分工中的关键枢纽。.美国：以联盟体系、补贴工具与出口管制同步强化技术控制过去一年，美国继续将半导体置于“经济安全即国家安全”的核心框架之中，其对外与对内政策已不再是单纯的产业促进，而是围绕先进制程、先进封装、关键设备和上游材料，构建一套兼具补贴激励、投资审查和出口限制的综合治理体系。其基本逻辑是：在国内通过财政支持和政策护栏推动先进产能回流本土，在国外通过盟友协调和长臂管辖压缩竞争对手获得关键2EuropeanCommission,EuropeanChipsActhttps://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/european-chips-act3OverviewoftheU.S.ExportAdministrationRegulations(EAR)/current/title-15/subtitle-B/chapter-VII4U.S.DepartmentofCommerce:ExportControlRegulationsforAdvancedComputingandSemiconductorManufacturing/index.php/policy-guidance/export-control-reform人工智能治理全球合作进展研究报告2026能力的空间。2023年9月，美国商务部正式发布《芯片与科学法案》国家安全护栏最终规则5，明确禁止获得CHIPS资金的企业在未来十年内于“受关注外国”显著扩张先进制程产能，并限制相关联合研发和技术许可合作；这意味着相关企业的全球投资布局被正式纳入美国国家安全审查逻辑之中。与此同时，美国还持续通过行政和贸易工具加码本土化压力。2026年1月，白宫以国家安全为由，依据《1962年贸易扩展法》第232条对半导体、半导体制造设备及其衍生产品采取行动6，进一步将芯片进口问题置于国家安全框架下处理。这表明美国关于半导体的政策重心，正由早期“鼓励国内生产”进一步升级为“限制外部依赖、重塑进口结构与投资方向”的系统性产业安全政策。在联盟协同方面，美国仍在推动半导体合作从双边议题向多边经济安全机制延伸。一方面，美国国务院曾明确将半导体供应链投资吸引、政策协调和与“志同道合伙伴”合作识别监管工具，列为国际技术安全与创新基金的重要方向；另一方面，日本外务省在2025年外交蓝皮书中也确认，美日、美日韩等机制已将半导体合作、供应链预警、技术安全与可信生态系统建设纳入常态化协商议程。换言之，美国对盟友的要求已不只是“共同生产”，而是要求对方在标准、预警、投资方向和出口管制节奏上与其形成制度耦合。此外，美国还将半导体纳入更广泛的国家安全与贸易政策体系。例如，2025—2026年，美国政府多次通过行政命令与国家安全评估，将半导体、关键矿物与AI芯片纳入“国家紧急状态”与产业安全框架之中7。这表明，美国正在将半导体产业从“经济议题”上升为“国家安全基础设施”。白宫2026年科技政策总结文件指出，CHIPSforAmerica在2025年10月重新开放并修订了支持半导体材料和制造设备设施的第二轮资助机会，意在扩大对产业链上游环节的支持8。这说明美国并不满足于吸引单个晶圆厂落地，而是试图通过财政工具系统性补齐本土半导体生态的薄弱环节，减少在设备与材料方面的外部暴露。总体来看，美国过去一年围绕芯片生产与贸易的国际协作，已经形成了“国内补贴筑底—护栏规则设限—盟友协调织网—贸易工具施压”的完整政策链条。其目标并非恢复传统意义上的开放型全球供应链，而是构建一个由美国主导、在技术上可控、在制度上可追溯、在政治上可约束的半导体联盟体系。.中国：以产业投资、成熟制程稳链与外部合作网络增强自主韧性与美国强调“规则锁定”和“先进能力限制”不同，中国过去一年在芯片生产与贸易领域采取的是“内部补链强链、外部拓展合作接口”的策略。其基本方向不是简单复制美式联盟体5U.S.DepartmentofCommerce,CHIPSGuardrailsRule/news/press-releases/2023/09/biden-harris-administration-announces-final-national-security6WhiteHouse,Section232SemiconductorAction(2026)/presidential-actions/2026/01/adjusting-imports-of-semiconductors-semiconductor-manufacturing-equipment-and-their-derivative-products-into-the-united-states/7TheWhiteHouse,SemiconductorNationalSecurityActions/fact-sheets/2026/018NationalInstituteofStandardsandTechnology(NIST),CHIPSforAmerica–FundingOpportunitiesforSemiconductorMaterialsandEquipmentFacilities/chips/funding-opportunities人工智能治理全球合作进展研究报告2026系，而是以国家级产业基金和制造业政策为支撑，强化本土供应链韧性，并通过数字合作、区域产业协作和“一带一路”相关框架，在东南亚、中东等区域拓展产业链外沿。在国内政策层面，中国最具代表性的动作是国家集成电路产业投资基金三期9的设立。2024年5月至6月，中国围绕大基金三期设立与国有金融机构出资的批复密集公布，金融监管部门公开文件显示，相关银行获批参与投资，政策目标被明确指向“推动集成电路产业高质量发展”。公开信息显示，大基金三期注册资本达到3440亿元人民币，明显高于前两期，显示出国家层面对半导体长期资本投入的再强化。与此同时，2025年财政预算报告10也提出要“构建更加科学高效的政府投资基金管理体系”，并加强对制造业科技创新和产业链韧性的支持，这为半导体等关键领域继续获得政策性资本提供了更稳定的制度环境。在产业方向上，中国的重点并不完全放在直接突破最先进制程，而是更强调在成熟制程、设备材料、功率半导体、特色工艺以及配套环节形成规模优势和系统能力。在当前国际管制持续加码的背景下，这种布局有助于稳定汽车电子、工业控制、消费电子和部分AI边缘应用所需芯片供给，并在全球成熟制程市场中继续保持较强份额。也正因此，中国在国际合作上呈现出更为务实的结构：对内强调供应链自主可控，对外则强调与周边国家和新兴经济体在制造、封测、应用市场和数字基础设施上的联动。在外部合作方面，“数字丝绸之路”仍是中国推动数字与硬科技合作的重要政策接口。《数字中国发展报告（2024年）》明确提出，“数字丝绸之路”共建走深走实，中国同“一带一路”国家不断深化数字合作，并与多个国家签署数字经济合作谅解备忘录。11虽然这类表述并不总是直接点名半导体，但其所覆盖的数字基础设施、智能制造、人才交流和技术平台合作，实际上为芯片制造装备、封测能力和下游应用协同预留了制度空间。具体到区域方向，中国近年的合作重心明显向东南亚和中东延伸。以马来西亚为例，中马2025年联合声明提出要深化产业链、供应链、价值链、数据链与人才链融合，这种“五链融合”虽然并非专为半导体而设，但与当前芯片产业向东南亚转移、封测材料和电子制造集群加速集中的趋势高度契合。对中国而言，这类合作的意义不在于将先进制程整体外迁，而在于借助周边制造基地与友好市场，建立更具弹性的区域半导体分工网络，以对冲高端技术封锁带来的外因此，中国过去一年围绕芯片生产与贸易的国际动作，可以概括为“以内稳链、以投强链、以外延链”。其国际协作并非建立在排他性技术同盟之上，而是更多依托产业投资、区域协作和数字合作平台，构建一种具有替代性、韧性和可持续扩展能力的供应链网络。9国家集成电路产业投资基金三期批复/cn/view/pages/governmentDetail.html?docId=1165035&itemId=865&generaltype=110中国2025年财政部预算报告/zhengwuxinxi/yinpinshipin/202502/t20250226_3958986.htm11数字中国发展报告（2024）/sjj/ywpd/sjzg/0530/20250530151342718164521_pc.html人工智能治理全球合作进展研究报告202.欧盟：围绕“技术主权”重构半导体政策，并通过对外伙伴关系弥补能力短板过去一年，欧盟在半导体领域的行动逻辑仍以“技术主权”为核心，但与单纯依靠补贴吸引项目不同，欧盟更强调以公共政策、制度协调和跨国伙伴关系共同塑造产业能力。欧盟并不具备单独主导全球先进制程链条的全部条件，因此其路径呈现出明显的“双线并进”特征：一条线是在欧洲内部通过《欧洲芯片法案》12及其后续修订准备，推动成员国之间形成更协调的半导体产业支持体系；另一条线则是通过与日本、印度等伙伴建立半导体合作接口，借外部协作弥补研发、材料、设备和市场侧的短板。在内部政策层面，欧盟官网2025年和2026年的文件显示，《欧洲芯片法案》已从出台期逐渐转入实施评估与修订准备阶段。2025年9月，由27个成员国组成的“SemiconCoalition”签署声明，提出推动“ChipsAct2.0”13，意在针对脆弱环节、技术机会和供应链韧性进行再部署。2026年3月，欧盟委员会围绕《芯片法案》实施展开对话，并将即将到来的修订纳入更广泛的“技术主权”政策包中。这表明欧盟已不再把芯片法案视为一次性补贴计划，而是视为持续塑造欧洲半导体能力、增强经济安全的重要制度框架。在对外合作上，一方面，欧盟与日本的数字伙伴关系持续向半导体深化14。欧盟委员会2025年5月发布的消息显示，第三次欧日数字伙伴理事会已将半导体列为重点合作领域之一；同年4月举行的第八次欧日数字政策对话，也将半导体纳入关键数字领域合作范畴。其背后逻辑在于，日本在材料、设备和工艺配套方面具有深厚积累，而欧盟希望通过制度化伙伴关系，把这种能力嵌入其自身的产业升级和供应链韧性战略之中。另一方面，欧盟与印度的合作更多体现出“供应链多元化”和“地缘平衡”意图。2025年2月举行的第二次欧印贸易与技术委员会会议将技术与数字合作列为重点内容；欧盟对外行动署2025年文件进一步写明，优先事项包括全面落实“欧印半导体协议（2023年11月）”15。这说明欧盟已把印度视作未来半导体产业链多元化的重要伙伴，不仅是潜在市场，也是生产、设计和供应链再分布中的合作节点。总体来看，欧盟过去一年的特点在于：它没有像美国那样通过强硬出口管制主导全球规则，也不像中国那样通过超大规模本土市场和国家资本集中推进替代链条，而是力图通过“内部规则整合+外部伙伴嵌入”的方式，构建一个更符合欧洲制度风格的半导体协作网络。其核心目的，是在开放合作中提升自主能力，并将半导体能力建设嵌入“技术主权”与“经济安全”两大政策目标之中。.东南亚：承接全球产业重组，向封测、材料与区域制造枢纽升级过去一年，东南亚在全球半导体供应链中的地位继续显著上升。与美国、欧盟、中国主要围绕先进制程、政策规则和技术主权展开博弈不同，东南亚国家的优势在于其作为“承接空间”和“制造缓冲区”的战略位置。受“China+1”布局、全球电子制造重组、企业风险分散和区域12EuropeanChipsActhttps://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/european-chips-act13SemiconCoalition/ChipsAct2.014EU–JapanDigitalPartnershiphttps://csds.vub.be/wp-content/uploads/2025/10/192025-Raluca-and-Eva-IDP-Japan-EU-Digital.pdf15EU–IndiaTradeandTechnologyCouncilhttps://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_23_2728人工智能治理全球合作进展研究报告2026成本考量影响，马来西亚、越南、新加坡等国正在吸收更多封装测试、材料设备维护、电子组装及部分高附加值制造环节，逐渐从单纯的代工基地向更完整的半导体生态节点演化。其中，马来西亚的上升最具代表性。马来西亚投资发展局2025年5月在SEMICONSoutheastAsia期间再次强调，国家正依托“国家半导体战略”（NSS）16和《2030年新工业大蓝图》（NIMP2030）17，推动半导体价值链向更高端环节延伸。MIDA在多份2025—2026年的公告中反复将NSS作为吸引全球投资、深化本地能力建设和扩大高技能人才储备的政策基础。2026年2月，台湾厂商Chipbond在槟城新设施落地时，马方公开表述该项目将带来先进OSAT能力、晶圆凸块及芯片级封装技术，并强化本地大学合作和人才培养。这表明马来西亚的目标已经不再只是承接低成本制造，而是试图在先进封装、工艺服务和工程人才方面形成区域竞争力。越南则体现出“从电子装配基地向半导体能力培育平台”转型的趋势。越南信息通信部英文官方平台在2026年先后披露，政府已批准《到2030年、展望2050年的半导体产业发展战略》18，并将半导体人力资源视为决定性要素，提出到2030年培养至少5万名大学及以上层次人才；相关政策目标还包括发展芯片设计企业、建立先进封装与测试能力、推动本土制造项目。官方表述强调，越南正从传统制造和装配角色，转向逐步参与更高附加值环节。这意味着越南并不满足于继续作为消费电子代工地，而是在尝试借国际合作和技术转移进入芯片设计、封测和部分制造的更高层级。从更广区域看，东南亚的价值不仅在于单一国家的成本优势，更在于其作为“区域组合承接地”的整体功能。新加坡长期拥有设计、研发、金融与全球总部优势，马来西亚在OSAT和后段制造方面积累深厚，越南则在电子组装、工程人才和新项目引入上势头迅猛。三者共同构成一种分工互补的区域结构：新加坡偏管理和高端服务，马来西亚偏封测与中后段工艺，越南偏扩张性制造与人才储备。对国际芯片企业而言，这种区域结构有助于在亚洲内部实现多点布局、降低单点中断风险；对大国竞争而言，东南亚则成为全球半导体供应链“再平衡”的重要空间载体。此外，值得注意的是，东南亚过去一年并非只是被动承接产业转移，而是在国家战略、人才政策和投资促进机制共同推动下，逐渐形成面向全球芯片企业的制度化承接平台。随着先进封装重要性上升、后段制造对AI芯片交付速度的影响日益突出，东南亚在未来国际半导体协作中的地位很可能继续上升，并从“辅助节点”演变为“关键枢纽”。总体来看，过去一年各主要国家和地区围绕芯片生产与贸易的国际协作，已经形成了较为清晰的分工与竞争逻辑：美国着力以联盟体系和国家安全规则锁定高端能力与制度主导权，中国以国家投资和替代性区域协作增强供应链韧性，欧盟则通过技术主权框架和外部伙伴关系重塑产业基础，东南亚国家则依托承接空间和政策激励加速嵌入全球半导体分工体系。芯片国际16MalaysiaNationalSemiconductorStrategy.my/mida-news/nss-a-multifaceted-boon-to-chip-sector/17MalaysiaNIMP2030.my/launch-of-the-new-industrial-master-plan-2030