虽然欧盟《人工智能法案》作为全球首部全面规范人工智能（AI）技术的综合性立法，开创了“基于风险”的横向监管范式，并在全球AI治理格局中确立了独特的制度影响力，但随着法案从立法设计进入落地实施阶段，标准滞后、制度准备不足、合规负担过重等结构性矛盾也逐渐显现，并引发了对“布鲁塞尔效应”的争议与质疑。

　　在此背景下，欧盟接续启动《数字综合法案》，对既有监管框架进行“校准”，同时加速推出《云计算与人工智能发展法案》（CADA），重点聚焦AI应用与产业发展。三部重要法案的衔接与互补，标志着欧盟AI治理正从最初的“规则输出”迈向更加注重“功能性平衡”的新阶段，推动其AI战略从“监管优先”逐步转向“发展与监管并重”。

“布鲁塞尔效应”的AI治理尴尬

　　欧盟推出《人工智能法案》时，全球AI治理还呈现出明显的碎片化特征，主要经济体对治理规则的探索也处于起步阶段。正因如此，《人工智能法案》不仅承载了欧盟长期以来在数字治理领域的规范雄心，也无疑释放出了欧盟在全球科技版图上所笃定的“布鲁塞尔效应”。

　　所谓“布鲁塞尔效应”，是指欧盟凭借其庞大的单一市场规模，能够将自身监管标准事实上“外溢”至全球市场，迫使非欧盟企业为了进入欧盟市场而遵守欧盟规则。回过头来看，欧盟在AI治理领域确实看到了“布鲁塞尔效应”的部分成果。例如，谷歌、微软、Meta等美国科技巨头纷纷调整其全球AI产品设计，以适应欧盟《人工智能法案》的相关要求。

　　《人工智能法案》将AI系统划分为禁止类、高风险类、有限风险类和最低风险类四个风险等级。禁止类主要包括利用潜意识操纵技术以实质性扭曲人的行为、利用特定人群（如儿童、残障人士）的脆弱性进行剥削，以及对自然人进行社会评分等。高风险类覆盖的应用场景主要有两类：一类是作为产品安全组件、纳入欧盟现有产品安全法规监管范围的AI系统；另一类是生物识别、关键基础设施管理、教育和职业培训、就业和员工管理、基本公共服务获取等八个特定领域中被确定为独立高风险系统的人工智能应用。

　　有限风险类主要涉及透明度义务，即当AI系统，如聊天机器人、深度合成内容生成工具、情感识别系统等，存在明显的“冒充风险”时，提供者须明确告知用户其正在与AI系统进行交互。最低风险类则涵盖绝大多数日常人工智能应用，如AI驱动的电子游戏、垃圾邮件过滤器等。

　　针对不同风险等级的AI系统，《人工智能法案》施加了不同程度的监管义务，并设置了具有较强威慑力的处罚机制。其中，违反禁止类AI实践的行为，最高可处以3500万欧元或全球年营业额7%的罚款，以较高者为准；违反高风险系统相关义务的，最高可处以1500万欧元或全球年营业额3%的罚款；向国家主管机关或公告机构提供不正确、不完整或误导性信息的，最高可处以750万欧元或全球年营业额1.5%的罚款。

　　值得特别关注的是，鉴于通用AI模型（GPAI）可执行多种任务，并可被集成至大量下游系统，在整个价值链中承担着特殊的角色与责任，《人工智能法案》对此专门作出了规定。法案要求GPAI提供者履行特定的透明度义务，包括编制并持续更新技术文档，供下游提供者参考。同时，对于最具先进性的通用AI模型，法案设定了更为严格的义务。此类模型的提供者须向AI办公室进行正式通报，并评估和缓解模型可能对基本权利、安全，甚至模型控制权丧失所构成的风险。

　　欧盟也为此发布了《通用人工智能模型提供者指南》，明确GPAI的定义标准，并通过《通用人工智能行为准则》为GPAI模型提供者在透明度、版权以及安全与保障等方面提供实用的自律指导。

　　为确保《人工智能法案》的落地，欧盟设计了从欧盟层面到成员国层面的多层次组织架构体系。“AI办公室”是欧盟层面负责通用AI模型监管的核心执行机构，主要由技术专家、经济学家、政策专家和律师等多领域全职工作人员组成，基本职责包括监督通用AI模型的合规情况、支持欧盟委员会开展执法行动、推动AI领域的专业知识和能力建设等。

　　“AI委员会”由每个成员国的一名代表组成，欧洲数据保护监督机构作为观察员参加，旨在促进成员国主管机关之间的协调，收集和分享技术与监管方面的专业知识和最佳实践，并就法案实施中的各类问题向欧盟委员会提供建议和协助。

　　“科学专家小组”由独立专家组成，为AI办公室提供关于通用AI模型的技术建议和科学支持，负责评估模型风险、审查通报材料等。“咨询论坛”则与“科学专家小组”并列，由行业代表、中小企业代表、初创企业代表、民间社会组织、学术界等利益相关方组成，为欧盟AI委员会和相关机构提供多元视角的咨询意见。此外，欧盟要求各成员国至少指定一个国家主管机关负责市场监督，以确保《人工智能法案》在本国范围内得到有效执行。

　　按照时间表，《人工智能法案》的完整落地执行要到2030年8月。在此期间，一般条款和高风险AI系统的核心条款将分批开始适用。这种分阶段的落地安排，既可为监管者建立执法基础设施创造充分时间，也能为企业调整业务流程和产品设计赢得空间，同时为技术发展留出缓冲，以避免对创新造成过度冲击。

　　但从目前情况来看，其执行效果已经大打折扣。不仅部分成员国没有按照法案要求建立相应的AI主管机关和必要的技术执法能力，用于高风险AI合格评定的关键协调标准也出现缺口，致使部分提供者陷入“合规瘫痪”状态。更为重要的是，欧盟通过前置性、预防性的严格规则降低社会风险的同时，也可能无形中提高欧洲本土AI企业的创新门槛。特别是，《人工智能法案》产生了欧盟此前未曾预料到的规模化企业“悬崖效应”，即中小企业成长为中型企业后，突然面临全部合规义务，这对欧洲创新生态产生了明显的抑制效应。

承压中主动变奏与修剪

　　实际上，除了《人工智能法案》自身制度设计的高度复杂性、技术标准体系的尚未成熟不足、以及对本土企业造成的合规成本压力外，欧盟AI治理路径的选择还面临着更为严峻的外部挑战。横向比较，全球AI治理格局中，美国、欧洲和中国构成了三种不同的模式分野，美国以“强发展”为导向，依托强大的私营投资主导创新，联邦层面采取去中心化、分部门的监管路径；中国以“强统筹”为特征，通过国家力量推动AI大规模落地，在发展与安全之间寻求动态平衡；而欧盟则展现出鲜明的“强治理”特征。模式分野背后，折射出不同的价值取向与战略目标。

　　细究不难发现，欧盟模式的核心优势在于其强大的制度输出能力，即通过制定全球首个综合性AI法案，欧盟在国际规则博弈中抢占了先机，将基本权利保护、透明度和可问责性等理念嵌入全球AI治理话语体系。然而，欧盟在治理体系构建方面取得的成就并不足以掩盖其在技术创新方面的相对劣势。美国凭借OpenAI、谷歌、微软等科技巨头在大模型和云计算领域占据绝对领先地位，欧洲虽然拥有强大的科研实力和工业基础，却始终缺少具有全球影响力的大模型和AI生态体系，因此，在美国与中国加速创新的背景下，欧盟若持续收紧监管，很有可能跌入“监管实验室”的困境，即规则由欧盟制定，而真正的技术和应用却由他国主导。欧盟已经被推到对自身监管体系进行重要再评估的窗口期。

　　作为对《人工智能法案》进行重要修订的关键性成果，欧盟委员会已经对《数字综合法案》完成了一读程序，目前法案进入欧委会、欧洲议会和欧盟理事会之间的“三方谈判”阶段，最终文本预计不久之后便会出台。《数字综合法案》最突出的制度创新是引入了“暂停计时”机制。高风险AI的合规义务不再仅与固定日期挂钩，而是与监管准备度的关键节点相联系，尤其是与协调标准在欧盟官方公报上的正式发布相关联；不仅如此，法案将原本只给中小企业的简化待遇（如简化技术文件）扩展到中小型市值企业，同时调整了监管范围，排除了部分已由行业监管机构负责的系统（如道路交通管理中的安全组件）；另外，法案优化了数据与隐私规则，如简化了数据安全事件的报告流程，增加了处理敏感数据的豁免情形等，并推出了“欧洲企业钱包”，目的是为企业提供统一的数字身份工具，支持在欧盟27个成员国间安全签署、存储和交换文件，便利跨境业务办理。

　　“暂停计时”机制无疑为企业和监管者提供了更大的灵活性，避免了因标准缺失而导致的“刚性合规困境”，同时，欧盟委员会估计，通过简化报告流程和延长准备期，到2029年可削减至多50亿欧元的行政成本，而“企业钱包”若广泛应用，每年可帮助企业节省高达1500亿欧元的行政流程成本。当然，更为重要的是，《数字综合法案》所代表的是欧盟在AI战略上的深层转向，标志着欧盟AI治理进入了“再平衡”新阶段，简言之，在立法规划上，欧盟正在系统推进以“简化监管”为核心的改革工作；在法律实施上，欧盟正在探索以创新友好的方式减轻企业合规负担。做出这样的选择，是欧盟对既有人工智能治理架构的一次重要“校准”，而非对《人工智能法案》的粗暴拆解，相反，通过优化监管设计释放创新潜力，可更好地平衡风险管控与技术发展目标。

面向未来的制度演进

　　积极推进《数字综合法案》出台的同时，欧盟在今年6月初推出了CADA，所确定的核心发展目标是未来5至7年内将欧洲数据中心容量提升至现有水平的3倍，并加强“应用AI战略”，同时，法案的核心规制内容是在公共采购中引入强制性“非价格标准”，从软硬件是否在欧盟开发、数据保护水平、第三国对数据的控制程度等多维度评估。因此，如果说《数字综合法案》是对AI法案的“修剪”，那么《云计算与人工智能发展法案》则代表了欧盟面向AI时代的新战略布局，并且与《人工智能法案》和《数字综合法案》的根本不同在于，CADA的重点不是监管AI，而是发展AI。

　　CADA围绕三大核心方向展开：第一，支持下一代云计算和人工智能技术研发，提升欧洲在核心技术领域的竞争力；第二，通过建设“AI工厂”和“AI超级工厂”，向企业和科研机构提供先进算力资源；第三，建立统一的“云计算和AI主权评估框架”，对政府、能源、医疗、金融等关键行业所使用的云服务和AI基础设施进行安全评估。不难看出，CADA的出台，意味着欧盟正在从防御性治理转向主动性产业建设。长期以来，全球云计算市场被美国企业主导，欧洲大量政府机构、医院、金融机构和能源企业都依赖AWS、Azure和Google Cloud等外国平台。欧盟认识到，如果AI时代的基础设施长期掌握在外国企业手中，欧洲将在数字经济竞争中处于被动地位。数字医疗被列为CADA的首批受益领域，目前欧洲医院已开始大规模部署AI医学影像系统和AI辅助诊断平台，这些应用背后都需要强大的云计算和数据中心支持。

　　全面地分析，《云计算与人工智能发展法案》与《人工智能法案》和《数字综合法案》共同构成了欧盟AI政策的“三驾马车”：《人工智能法案》确立了规则框架，《数字综合法案》优化了实施路径，《云计算与人工智能发展法案》则聚焦产业能力建设。三条线索并置串联，构成了一幅相对完整的欧洲AI战略图景。同时，综合三大法案，从政策动向上审视，欧盟正尝试走出一条独特的“以治理促创新”的道路。

　　首先，监管设计正在向“柔性化”演进。通过指南、行为准则等软法工具提供合规指导，而非采取刚性法条“一刀切”的适用方式，已成为欧盟的通行做法。《AI系统定义指南》等文件虽不具有法律约束力，但为市场参与者提供了更加明确、可预期的合规路径。欧盟在GPAI规制中采纳的“仅在发生重大修改时才需重新履行合规义务”等务实原则，也为中小企业和开源社区留出了创新空间。

　　其次，监管沙盒机制为创新提供了试验空间。《人工智能法案》相关条款明确鼓励成员国设立AI监管沙盒，允许企业在受控的真实世界条件下测试创新性AI系统，暂免适用部分法律要求。这一机制旨在缩短从实验室到市场的时间周期，降低创新试错的法律成本。

　　再次，成员国执法能力的建设是决定法案落地效果的关键。各成员国在执法准备程度上的不均衡，是当前各项法案实施中最突出的瓶颈之一。未来几年内，欧盟可能会投入大量资源用于能力建设、跨境协调和最佳实践共享，以真正实现“统一市场、统一标准”的制度愿景。

　　最后，从地缘政治竞争视角看，欧盟选择了一条“以监管换取发展空间”的战略路径。通过输出全球AI治理规则，欧盟试图在国际规则制定中掌握话语权；通过数字综合法案的校准，欧盟试图平衡监管负担与创新活力；通过CADA等产业政策，欧盟试图构建自主可控的AI基础设施体系。然而，这一战略能否成功，除取决于欧盟内部的执行能力外，更与美中欧三方博弈的动态变化紧密关联。

　　展望未来，欧盟AI治理面临的根本性拷问是：一个以规则输出见长的欧洲，能否同时成为人工智能产业的领导者？目前来看，答案尚不明朗。欧盟《人工智能法案》已经在全球范围内树立了AI治理的标杆，其基于风险的监管框架、分级义务体系和多层次治理机制，为其他国家和地区提供了可资借鉴的范本，但规则领导力并不会自动转化为产业竞争力，欧盟在全球AI竞争格局中的结构性弱势并非通过完善监管制度就能轻易解决，虽然《数字综合法案》已经对《人工智能法案》做了重要的修补，同时《云计算与人工智能发展法案》将“如何监管AI”拨正到“如何发展AI”的轨道，欧盟也从“规则制定者”转向“规则制定者与创新促进者的复合体”，但能否在坚守基本权利底线与提升产业竞争力之间找到可持续的平衡点，仍将决定欧盟在全球人工智能治理版图中的最终定位。

　　（作者系中国市场学会理事、经济学教授）