江天骄：“卡罗来纳原则”藏着美国利己盘算

美国正加紧在二十国集团（G20）框架内推进一套被称为“卡罗来纳原则”的新兴科技监管规则。就范围来讲，该原则适用于更广泛层面的新兴技术，但人工智能（AI）无疑是其中最受关注的议题。“卡罗来纳原则”主张优先沿用既有行业规则，针对不同行业采取不同监管方式，但总体上避免成立新的AI监管机构，而是通过“轻监管”方式降低相关领域创新成本，仅在面对“真正的新型问题”时才新增监管。

较之“卡罗来纳原则”文本本身，国际舆论更关注的一个问题是：美国为何选择此时推出这样一套有关新兴科技特别是AI领域治理的规则主张？

结合美国现任政府近两年的AI政策可以看到，对内为本土大型科技企业发展降低政策成本，对外为美国AI技术生态扩大市场和规则空间，正在成为华盛顿一套内外联动的组合拳。这也解释了为何美国开始将其AI“轻监管”思路向外扩散。

进入“特朗普2.0”时期以来，美国AI政策制定的一个显著调整，是以加速创新为由推行所谓“去监管化”。2025年以来，白宫先后在联邦层面提出《消除美国AI领导地位障碍》《赢得AI竞赛：美国AI行动计划》等行政令和政策文件，并在《消除阻碍国家AI政策的州法律》行政令中明确反对各州通过立法形成昂贵的监管“拼布”。在此过程中，华盛顿的逻辑当然不是完全取消监管，而是尽量以相对统一、可预期、低成本的规则支持美国AI研发、投资以及更广泛层面的商业化进程。

这一政策趋势背后，是美国联邦政府与本国大型科技企业关系的再校准。在AI技术与产业快速发展迭代的浪潮下，美国头部科技巨头掌握着核心算法、巨额算力、数据中心以及海量资金和人才等关键要素。美国政府需要这些企业承担技术突破和产业扩张的主体角色，以“硅谷七巨头”为代表的美国大型科技和AI企业则希望政府降低在安全监管、隐私保护、知识产权以及基础设施建设等方面的政策摩擦。在不久前举行的G20创新部长会议上，美国商务部长卢特尼克主张允许AI企业在“合理使用”原则下使用受版权保护的内容进行训练，英伟达CEO黄仁勋则呼吁避免围绕“理论上的风险”过早制定规则，就体现出美国政府监管倾向与美国科技巨头诉求之间的合流。

随着11月美国国会中期选举临近，这种关系的国内政治指向变得明显起来。数据中心建设带来的用电、用水成本问题以及对AI可能引发冲击的担忧等，导致美国多个州爆发反对数据中心建设的浪潮。美国大型科技企业扩张与地方利益、监管诉求之间的博弈日趋复杂。美国多家AI企业和科技富豪正在加大对中期选举的投入，美国政府此时抛出一套“轻监管”的AI治理框架，就是想通过展现政策方面的连续性来稳定资本和产业界预期，进而维持“美国赢得AI竞赛”的增长和技术领导力叙事。

但仅在美国国内“松绑”还不够。AI产业发展具有显著的规模效应。美企要把技术优势转化为长期领先，还需要更大的海外市场和更低的跨境制度成本。去年白宫一份名为《促进美国人工智能技术栈出口》的行政令，明确要求推动“美国AI技术、标准和治理模式在全球得到采用”，并把芯片、服务器、云、数据中心、模型和应用等打包成“美国AI技术栈”向伙伴国家推广。现在的“卡罗来纳原则”恰好补上了“规则”这一环：对内减轻企业发展的政策负担，对外推动形成更有利于美国AI生态部署的监管环境，这本质上是一枚硬币的两面。

选择在G20推出也并非偶然。与七国集团（G7）相比，G20既包括美国的盟友和伙伴，也包括中国、印度、巴西等重要新兴经济体。美国借今年G20轮值主席国的身份推动相关规则，就是希望扩大自身治理理念的国际接受度，伺机观察不同国家对“轻监管—技术扩散”组合拳的反应，从而为后续双多边AI合作、技术栈出口和国际标准协调等提供空间。

也正因为如此，“卡罗来纳原则”真正值得关注的，除了美国是否以及具体如何监管AI技术及其产业发展，更主要的是美国正试图把技术、企业、标准和治理模式等组合成一个能够向外延伸的完整生态。未来全球AI竞争也将超出单纯比较模型性能和监管条款本身，转向谁能提供芯片、云、模型和基础设施，谁能定义制度接口，谁能让自己的技术和规则成为其他国家更容易采用的“默认选项”。

这也解释了美国政策看似矛盾的一面：一方面，在“卡罗来纳原则”中主张降低AI跨境部署的监管壁垒；另一方面，依然以“国家安全”为由，对中国先进芯片和关键计算能力进行出口控制。由此可以看出，“轻监管”背后争的是AI生态主导权。美方实际逻辑并非无条件地推动全球技术自由流动，而是“对伙伴扩散、对竞争者设限”，扩大美国技术生态覆盖面的同时，限制竞争性生态获得关键上游能力。

对发展中国家而言，这一模式虽然可能在开始阶段起到降低AI采用门槛的作用，但后续将演变成新的技术依赖。能接入外国云和模型，不等于拥有自主的算力、人才和产业能力；“能够使用AI”也不等于“拥有AI能力”。发展中国家真正需要的，是可选择、可负担、可持续的AI能力和产品供给。因此，未来全球AI治理的核心问题，也不只是监管究竟应该轻还是重，更是谁掌握基础设施、标准以及最终的政策选择权。国际社会相关各方应进一步把AI治理议题的焦点从“监管轻重”提升到如何实现“公平的创新治理”。只有把创新友好、安全负责、能力公平和政策自主结合起来，才能形成更有国际吸引力也更加有效的治理方案。（作者是复旦大学发展研究院副教授、全球人工智能创新治理中心研究员）