广州拟立法容错国资投AI

8月17日，《广州市人工智能发展促进条例（草案修改稿·征求意见稿）》公开征求意见，拟于今年10月提交第三次审议并表决。

这和广州此前出台的行动计划、实施方案不太一样。这是一部地方性法规。

行动计划做的是加法：增加一轮补贴，新设一批项目。地方性法规要固定下来的是另一套东西：需要长期执行的部门职责、工作程序和责任边界。

草案里有两项少见的安排。

一项关于投资。国有企业投资基金所投项目没达到预期，只要尽调、决策和跟踪程序合规，按照规定不作负面评价。

一项关于订单。国家机关、事业单位和国有企业，要率先采购符合条件的人工智能产品和服务。

前一项回答“投错了怎么办”，后一项回答“谁来第一个买”。

从政策到法规

广州的人工智能政策，已经铺了近十年。

2018年，《广州市加快IAB产业发展五年行动计划（2018—2022年）》把人工智能与新一代信息技术、生物医药并列，财政资金、产业用地、创新平台、引导基金、公共数据开放、应用示范，都有涉及。

2020年，《广州市关于推进新一代人工智能产业发展的行动计划（2020—2022年）》提出建设产业集群、人工智能产业园、应用场景和示范项目，鼓励政府投资的信息化项目采用人工智能解决方案。

这份文件里有一句话：加强人工智能法治保障，探索建立地方法规和伦理道德框架。这次立法，承接的正是六年前留下的任务。

2021年，《广州市人工智能产业链高质量发展三年行动计划（2021—2023年）》引入“链长制”，把链主企业、开放创新平台、产业园区、金融机构和场景单位装进了同一套产业安排。

2026年3月，《广州市促进人工智能产业高质量发展实施方案》又提出建设算力协同调度平台、行业应用共性技术服务平台和AI应用中试基地，滚动发布场景目录，形成“模型备案—产品孵化—场景验证—规模推广”的服务链条。

几轮政策下来，算力、数据、中试、场景、基金、产品推广，基本都齐了。

问题出在分工上。这些工具分属不同部门，平台可以建成，场景可以发布，基金可以设立，企业却未必因此拿到投资和订单。

这次草案换了一个思路：按照产品转化流程，把分散的措施重新接起来。

算力和数据支持研发，中试平台完成技术验证，行业部门提出场景需求，应用赋能中心组织产品遴选、试用和评价，示范产品再进入政府及国企采购。

行动计划有实施期限，到期就结束了。地方性法规可以把部门职责和基本程序长期固定下来。

整条政策链里，最难处理的是两头：资本进入和产品采购。前者要有人拍板，投一个可能失败的早期项目。后者要有人签字，买一款缺少成熟案例的产品。

投资评价和产品采购又牵涉国资、财政、审计以及具体采购单位，比一般产业政策更需要清晰的责任依据。

草案的两项特殊条款，对准的正是这两道门槛。

投资：分清亏损与违规

产业基金被要求投早、投小、投硬科技。早期AI项目偏偏失败率高、退出周期长，估值和技术路线还可能快速变化。基金管理人要是仍按单个项目的财务结果接受考核，投资成熟项目显然更稳妥。

广州的基金规模并不小。截至2025年底，广州市、区国企设立管理的基金超过500只，总规模超过5000亿元，其中近200只把人工智能列为重点投资方向，规模超过1600亿元。2026年，广州又组建了总规模200亿元的人工智能产业投资基金。

钱很多，早期企业能不能拿到，仍取决于考核办法。

草案提出，国有企业投资基金应当综合评价社会资本放大作用和产业带动效果。项目没达到预期，只要尽职调查、决策程序和项目跟踪符合要求，相关人员没有谋取个人利益，可以按照规定不作负面评价。

这一条，不能简单读成“投资失败免责”。

尽调是否充分、决策流程是否完整、投后管理是否及时，都要留下证据。利益输送、失职失察、违规决策，都不在容错范围内。草案调整的是评价方式：早期项目出现亏损，不能直接等同于投资人员违规失职。

广州此前已经探索不单独考核单个子基金或单个项目，对部分管理型子基金设定了最高50%的容亏率。这次把相关原则写进地方立法，综合评价、长周期考核和组合投资就有了法规依据。

AI项目的市场风险不会因此消失。条款能减少的，是基金管理人对问责边界不清的顾虑。亏损项目和违规项目如果在执行中仍然分不开，国资投早投小，依然很难落地。

采购：从场景走向订单

场景开放位于政策链的中段，付费订单才是产品进入市场的结果。

政府可以发布需求、组织供需对接，也可以安排企业试用。场景单位未必同步安排采购预算，具体人员也未必愿意承担首用风险。

原因很实际。尚未大规模应用的AI产品，可能出现识别准确率不稳定、系统兼容困难、数据安全边界不清、运维成本过高等问题。

采购效果一旦不及预期，决策人员就要回答两个尴尬的问题：为什么选这家企业？为什么没有采购成熟产品？

结合广州草案和广东省正在推进的场景创新机制，一款新产品要走的路大致是：先进场景需求清单，凭能力清单获得推荐试用，试用评价合格后进入示范应用清单，再由政府和国企采购，最后走向市场推广。

免费试用和使用评价能帮企业修改产品，替代不了采购。试用之前如果没有明确的预算来源、评价主体、验收指标和后续采购方式，项目可能长期停在免费测试阶段。

草案把首购首用、示范清单和采购方式写进制度安排，补上了场景开放与付费订单之间的接口。

第一笔付费订单，能提供真实运行数据，形成对外展示的案例，还能帮助企业进入其他城市、央企和大型行业客户的供应商体系。政府部门和市属国企，由此承担起早期用户和产品验证者的角色。

率先采购不等于降低技术、安全和合规标准。产品怎么选、效果怎么评、责任怎么划，采购单位仍要逐一解决，场景清单才可能变成合同。

还有三个问题

草案已经搭起制度框架，能否改变企业的真实处境，还要看配套细则和实际案例。

第一个问题，国资容错的边界在哪里？

“市场尽职调查到位”由谁认定？考核看单个项目、单只基金，还是整个投资组合？社会资本放大作用和产业带动效果如何计算？容错机制如何与审计、纪检、资产评估和国有资产损失核销衔接？项目退出失败后，又通过什么程序认定相关人员已经勤勉尽责？

基金管理人最终看的不是条文，而是案例。第一个投资失败项目出现后，如果容错机制能够正常启动，并清晰区分市场损失与违规行为，制度才会影响下一次投资决策。

第二个问题，试用怎样变成付费订单？

场景需求是否同步安排预算？企业完成试用后由谁评价？进入示范应用清单要达到哪些标准？从试用到采购、再到续约，是否有明确期限？如果产品未达到预期，采购人员、场景单位和供应商分别承担什么责任？

发布了多少场景，只能说明政府开放了多少资源。试用转采购率、实际采购金额和后续续约率，才能说明企业有没有获得真实收入。

第三个问题，广州首单能否复制到外地？

政府首购可以完成第一次市场验证，但不能替代市场竞争。如果产品只能适应广州某个部门、某家医院或某家市属国企的定制需求，企业仍然难以形成规模收入。

获得首购的企业能否进入其他城市，能否进入央企和全国性企业的采购体系，外地订单占比是否提高，广州案例能否沉淀为行业标准和通用解决方案，都需要后续数据验证。

一张广州订单，只能证明产品在一个本地场景中可用。只有同类产品在其他地区、其他客户中继续成交，前期试用和首购才算完成商业验证。

条例通过后，可以用三组数字检验广州这套制度：

国资投了多少种子期、初创期AI项目，产品试用转化了多少付费订单，获得广州首购的企业又拿到了多少外地订单。

如果资金仍然集中在成熟项目，试用长期不能转为采购，企业收入又高度依赖单个本地客户，说明制度还没有完成产业化任务。

只有早期项目投资数量、试用转采购率和外地收入占比同步上升，才能说明这部条例真正越过了纸面，变成了企业手里的融资和订单。

今日决策参考

以上，是《今日决策参考》一篇分析的延展报道。

《今日决策参考》是雨前传播旗下战略情报产品，服务50,000+产经决策者，重点回答四个问题：

政策把资源投向哪里？地方在争什么？企业往何处去？哪些变化影响资本市场？

这份目录，显示我们每天在追踪什么。

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