一则谣言，照出中美AI巨头安全协同的“温差”

17日，一则所谓“七部门联合发布《人工智能安全治理三年行动计划》”的消息被证实为虚假信息。

工业和信息化部等部门从未发布过该文件，官方辟谣平台提醒公众不信谣不传谣。

不过，这条谣言能传开，本身就说明了很多问题。

AI技术狂飙突进，深度伪造、智能诈骗、数据泄露等风险接踵而至，公众期待强有力的治理框架，更期待掌握核心技术的巨头企业能够联手应对。

七部门联动的传闻之所以迅速传播，恰恰因为这种跨部门、跨企业的协同机制，符合人们对系统性风险需要系统性解决方案的直觉。

无独有偶，就在辟谣消息发布的前后，大洋彼岸的八家美国科技巨头——包括谷歌、亚马逊、微软、Meta、OpenAI等，在联合国全球欺诈峰会上签署了一份《反网络诈骗服务协议》，承诺共享有关诈骗者滥用其服务的威胁情报，跨平台协作打击欺诈行为。

一边是公众期待“七部门联手”的谣言得以广泛传播，一边是硅谷巨头们正在搭建跨企业的情报共享桥梁。

两相对照，中美两国科技巨头在AI安全领域的协作姿态，形成耐人寻味的反差。

企业天生是要竞争的，这没错。

市场经济的活力正源于企业之间的优胜劣汰、此消彼长。

但在某些议题上，竞争的逻辑需要让位于合作的必要。

网络安全、反欺诈、AI治理，恰恰属于这样的领域。

一个骗子不会只盯着一家平台，深度伪造视频不会只在单一渠道传播，一种新型诈骗手法很可能在不同App之间快速复制。

如果企业各自为战，每个平台都只能看到威胁的碎片，而攻击者却拥有全局视角。

如此信息不对称，对防守方极为不利。

正因如此，早在多年前，全球科技行业就已经开始探索“竞合”的边界：在商业上寸土必争，在安全上互通有无。

把中美两国科技巨头的合作实践放在一起看，会发现两种截然不同的模式。

这些年来，美国企业的协作往往呈现“企业主导、标准驱动”的特征。

以网络威胁情报共享联盟为例，Palo Alto Networks、Fortinet、Cisco等安全厂商及科技巨头每月共享超过1000万个威胁情报观察指标，采用STIX 2.1国际标准格式共享恶意文件、域名、IP地址等数据，并建立价值算法奖励高质量情报共享。

这种协作不依赖政府指令，而是基于共同的技术语言和互信机制。

2024年2月，亚马逊、谷歌、IBM、TikTok等20家科技公司在慕尼黑安全会议上联合宣布打击深度伪造信息，提出平台或产品解决方案以检测和防止欺骗性AI生成内容。

最新的反网络诈骗服务协议更进一步，明确了签署方如何跨平台协作打击诈骗者，推动行业与各国政府、执法部门形成合力。

该机制的核心是Google的全球信号交换平台，参与公司向该平台输入并从中提取数据，从而获得任何单一平台都无法独自构建的威胁行为者视图。

谷歌旗下公益基金为此提供了1500万美元资助。

中国企业的协作则呈现出另一种面貌，可以概括为“政府指导、联盟运作”。

2013年，在公安部指导下，阿里巴巴联合腾讯、百度、新浪、盛大、网易、亚马逊中国等21家互联网企业成立互联网反欺诈委员会，形成电子商务生态圈“联防联打”战略合作框架，启动统一用户安全模型机制，建立信息共享机制，明确信息发布、沟通、交易、支付四大环节的联防联打权利义务。

同年末，腾讯联合深圳警方发起天下无贼反信息诈骗联盟，后续包括京东、VISA、银联、百度、阿里巴巴等120余家单位加入，建立行业统一标准的信息诈骗数据库。

2016年，北京网安与360公司联合发起猎网联盟，首批25家互联网企业包括百度、京东、网易、新浪微博、搜狐、搜狗等，360将网民举报的诈骗数据、识别的钓鱼网站和欺诈电话数据实时同步分享给联盟成员，联盟企业发现的诈骗线索同步推送给猎网平台，警方通过后台系统实时跟踪处置进度。

成立一年累计收集网络诈骗举报15万起，协助侦破60余起诈骗案件。

“警企民”联动的模式，执行效率高、落地见效快，但往往依赖于公安机关的协调与监督考核。

两种模式各有各的道理，无可厚非。

但当我们把目光投向正在到来的AI时代，一个隐忧开始浮现：在AI安全这个最需要跨企业深度合作的领域，中国巨头之间似乎缺乏彼此开放、主动协作的意愿。

近年来，国内科技企业在AI研发上投入巨大，百度文心一言、阿里通义千问、腾讯混元、字节豆包等大模型相继面世，技术能力快速逼近国际领先水平。

但在安全治理层面，我们看到的更多是单点突破：阿里与清华大学启动为期五年的智能体与多模态安全产学研合作，聚焦AI用户在真实应用场景中面临的核心安全挑战；百度建立内容异常识别系统，对用户提问触发敏感语义自动降权处理；字节跳动旗下豆包实施三级审查机制，每日拦截可疑请求超过18万条。

巨头们的种种努力值得肯定，但它们都是“各自为战”。

一家平台发现的诈骗线索，另一家平台可能浑然不觉；一种针对大模型的攻击手法在A平台被拦截，B平台或许还在承受同样的攻击。

如此局面的形成，背后有客观原因。

国内企业的安全协作长期以来依赖政府部门的组织协调，企业之间缺乏直接建立信任通道的传统和机制。

在反欺诈联盟、猎网联盟等既有协作平台中，数据流向往往是“企业-警方-企业”的间接模式，而非企业之间的直接共享。

其模式有其合规上的审慎考量，但也带来了效率损耗：情报需要经过中转、清洗、脱敏，难以实现实时同步。

而在AI安全领域，威胁的演化速度是以小时甚至分钟计算的，迟滞一步，可能就是成千上万用户遭受损失。

更严重的问题在于长期所形成的竞争逻辑对合作空间的挤压。

互联网时代的流量争夺、数据割据，塑造了巨头之间戒备森严的护城河。

如果不是工信部的强力干预，BAT的互联互通至今恐怕还是一个梦。

AI时代，数据重要性让位于算力与算法，但路径依赖仍在，今天的AI赛道，巨头们都在争分夺秒地跑马圈地。

大模型被视为下一代操作系统的核心入口，谁掌握了模型能力，谁就有可能定义下一个时代的用户交互方式。

在赢家通吃的预期下，企业对核心数据、核心技术、核心能力的开放共享天然持审慎态度。

安全情报共享，在某种程度上意味着暴露自己的短板、披露自己遭受的攻击，这些信息如果被竞争对手掌握，会不会被另作他用？

上述顾虑并非杞人人天，但它恰恰说明，国内企业之间尚未建立起足够成熟的互信机制和安全共享的游戏规则。

“墙”的存在，不光是产业层面的问题，更指向国家层面的竞争力差距。

李开复在谈到中美AI发展路径时指出，美国企业以豪赌式投入押注通用人工智能的终极胜利，中国企业则凭借开源模式和应用场景走出“协同进化”之路。

但他同时强调，在基础大模型领域，美国仍处于领先地位，中国保持三到六个月的差距。

这一差距不仅体现在模型参数和训练效率上，更体现在生态协同能力上。

兰德公司的分析更为明确地指出：美国的真正优势不在于模型更聪明，而在于制度的可持续性与生态的开放性。

美国依托基础生态主导全球AI软件标准，凭借长期积累的开源生态、企业级AI解决方案以及大模型技术的前沿探索，在AI基础模型、API服务、SaaS集成等方面占据主导地位。

OpenAI构建完整API生态系统，Google Cloud AI Platform整合全栈AI服务，Microsoft将GPT能力深度集成到Azure云服务，形成从芯片到算法、从平台到应用的完整技术生态，成为全球大模型开发的“基准模板”。

在AI安全治理的国际话语权博弈中，生态优势更为凸显。

2025年，美国借助经合组织、七国集团与美欧科技理事会推动“可信AI”框架的全球签署，该框架涵盖算法可解释性、数据透明度、模型可追溯性与责任分担机制，截至2025年4月已有42个国家正式采纳。

OpenAI与微软、谷歌等公司参与制定的“国际模型透明度评估协议”，成为多个国家引入AI审查机制的模板基础。

中国虽然在联合国平台上提出“全球AI发展倡议”，并与金砖国家启动"AI伦理合作沙箱”，但其影响力仍相对集中在亚非国家。

在应对AI风险方面，美日欧三方已于2025年3月启动“跨境红队协同计划”，建立模型交叉攻击共享库用以测试系统脆弱性，而中国仍以国家内部管控为主，未建立跨国模型评估通用接口。

如此，可能会限制中国AI治理模式的国际吸引力。

AI安全能力正在成为全球市场准入的隐性门槛。

欧盟AI法案、美国AI行政令，均将安全治理水平作为监管重点，缺乏国际互认的安全认证，意味着出海受阻。

美国巨头通过协作构建的安全生态，逐步形成对外排斥的"护城河"，国内巨头若继续各自为战，将在全球规则制定中丧失话语权。

打破这堵墙，需要意识上的觉醒，也需要机制上的创新。

国内企业在反欺诈、网络安全等领域并非没有协作经验。

互联网反欺诈委员会运行多年，天下无贼联盟积累了大量数据共享的实践，猎网联盟证明过“企业-警方”联动的有效性。

以上经验完全可以为AI时代的深度合作提供基础。

问题的关键在于，能否将这些曾经成功的模式升级迭代，从“政府驱动”转向“政企共治”，从“事后处置”转向“实时共享”，由“有限参与”升级为“全面覆盖”。

更重要的是，能否建立起一套企业之间可以直接互信的规则体系，让安全情报的共享变得可预期、可控制、可持续。

拆掉"墙"，需要巨头们动起来。

制度层面，可参考新加坡模式，由政府搭建对话平台，但由企业自主协商技术标准与协作规则，避免行政过度介入导致的市场扭曲。

观念层面，需重新定义竞争边界：在应用层、商业层，竞争应充分甚至激烈；在安全层、伦理层，协作应成为默认选项。

八家美国巨头的协议中，Match Group与Meta在社交领域激烈竞争，OpenAI与谷歌在AI模型领域针锋相对，但在打击诈骗议题上，彼此开放。

这种"竞合"智慧，值得借鉴。

AI安全的协作，亦是中美产业竞争的缩影。

美国企业已通过协作机制，开始输出安全标准、塑造全球规则。

国内巨头若继续困于"墙"内，失去的将不仅是技术领先性，更是产业主导权。

打破"墙"的时机，不在政策文件发布之日，而在企业主动伸出手的那一刻。

谣言已破，期待未减。

AI安全需要拆掉那堵"墙"，是时候了。

桥的那一头，是一个更安全的AI未来，也是中国AI产业真正具备全球竞争力的那一天。

全文完

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