英国AI主权与国家安全的四重控制维度：从“完全自主”到“可控依赖”

导语：2026年7月20日，英国艾伦·图灵研究所新兴技术与安全中心（CETaS）发布《人工智能主权与国家安全：识别英国的控制维度》（AI Sovereignty and National Security: Identifying the UK's Dimensions of Control）报告。报告提出，英国在人工智能主权问题上不应陷入二选一的困境：既无需完全依赖美国前沿人工智能公司，也不必强求全盘国产化，而应追求更灵活的策略。围绕合同控制、技术控制、模型所有权控制和运营控制这四重控制维度，报告构建了十种访问原型，核心主张是实现“受控依赖”。

一、Claude Fable 5事件

与人工智能主权问题的提出

2026年6月9日，Anthropic发布Claude Fable 5模型，三天后美国政府援引《国际紧急经济权力法》（International Emergency Economic Powers Act）要求暂停其访问权限，直至7月1日才恢复。这是首次由美国政府以国家安全为由直接干预前沿人工智能模型的部署，暴露出依赖外国闭源模型的结构性风险。一家美国法律科技公司已就此事起诉美国政府，而在此前后，拜登政府2023年人工智能行政令要求前沿开发商披露大规模训练运行和安全测试结果，白宫2026年6月发布《推动先进人工智能创新与安全》（Promoting Advanced Artificial Intelligence Innovation and Security）行政令，特朗普政府亦被曝要求OpenAI分阶段发布GPT-5.6模型，显示美国对前沿模型的控制正在从自愿框架走向行政强制。

对英国而言，该事件的冲击尤为直接。英国前首相斯塔默曾呼吁英国应成为人工智能的制造者而非仅仅是使用者；科学、创新与技术大臣肯德尔则将人工智能主权描述为减少过度依赖、增强关键国家战略优先事项的韧性，以在最重要的问题上获得更大的控制权和杠杆力。在此语境下，本报告中的“人工智能主权”（AI sovereignty）被界定为：英国在存在外部依赖的条件下，仍能就人工智能系统做出并维持独立运营决策的程度。高水平的自主意味着英国可在情报分析、自主系统和网络安全等关键国家安全能力领域，与美国等盟友及对手同步保持在技术前沿。

二、四重控制维度：

英国可操作的主权工具

四重控制维度覆盖了人工智能全栈中英国可杠杆化的维度，为评估具体部署场景的自主程度提供了分析框架。

（1）“合同控制”指通过企业级协议约束服务提供方，包括禁止将用户数据用于模型训练、限定数据留存周期、实施零数据留存策略等。优势在于实施门槛低，但合同承诺在法律强制令或服务条款变更面前仍可能让步。合同控制的有效性也因地缘关系而异：与英国提供商签订的合同条款可视为最强约束，其次是欧盟提供商，再次是美国提供商。

（2）“技术控制”核心是利用硬件级安全机制确保数据隐私。当前最具前景的是基于可信执行环境的机密计算：数据在内存中加密，仅在与主机隔离的安全飞地内解密，模型提示词和响应在理论上对托管方、云管理员和模型提供方均不可见。用户可通过远程证明功能验证软件配置与批准部署方案是否一致。但可信执行环境并非绝对安全：证明不能保证代码零漏洞或所有相关组件均在证明边界之内，芯片供应商仍是信任链条中的依赖环节，且硬件与软件栈历史上存在侧信道攻击的实例。此外，如果模型调用网页搜索等外部工具，相关数据可能离开飞地保护范围。

（3）“模型拥有权控制”即自行托管开放权重模型，降低因外部决策被切断访问的风险。但成本不容忽视：自托管一个前沿开放权重模型，前期资本支出约150万美元，涵盖三套八卡H200系统、网络、存储及集成，每年运营费约75万美元。英国工业电价2025年下半年为欧洲主要经济体最高，全年非居民均价约为每千瓦时23.8便士，约为美国工业电价每千瓦时8.62美分的3.5倍。此外，英伟达H200图形处理器采购周期长达36至52周。即便租用亚马逊云服务可将年费降至约70万美元级别，引入第三方管理又会带来新的安全与基础设施隐患。

（4）“运营控制”涉及基础设施的行政权限、管辖权和连续性，常被简化为数据驻留问题，但实则包含多个层次：推理在何处物理执行、数据与日志存储何处、谁有权管理基础设施并批准变更、提供商为英国所有还是盟国所有或受外国母公司控制的全球云服务商、适用哪国法律管辖权，以及环境是否经过正式认证可处理特定级别的政府保护材料。一个在英国区域运行的人工智能服务，如果仍依赖于外国云服务商、非英国的更新通道或受制于他国法律的合同条款，就不能算作真正意义上的英国主权部署。英美“数据桥”（UK-US Data Bridge）虽允许个人数据流向经认证的美国机构，但仅覆盖数据跨境传输的法律基础，不解决技术和运营层面的实质性暴露。

三、十种访问原型：

安全需求决定控制强度

四重控制维度并非孤立存在，而是相互叠加、组合使用。例如，经适当认证的数据中心可减少甚至替代对机密计算等技术控制的需求，或对零数据留存等合同控制的需求。以此为框架，可排列出十种访问原型，按控制强度由低到高递进：最低一端是闭源基线形态，即提供商可随意访问数据、暂停服务、撤换模型，往上依次叠加合同管控、欧盟机密计算、英国区域部署、英国运营商托管、英国运营商加机密计算、经认证运营商托管闭源模型、经认证运营商托管开放权重，最高一端是英国基础设施上的英国自训模型。这一终极原型虽在所有维度上达到最高控制水平，但英国自训模型极不可能达到闭源或开放权重的前沿水平。

不同国家安全任务对应不同控制需求。一个假想应用示例如下：非涉密环境下的开源情报分析，采用带合同条款的闭源模型即可满足；常规低密级执法任务可用开放权重模型配合机密计算；反恐场景建议采用英国托管的开放权重模型；而应对国家威胁的涉密情报分析，则需要闭源模型搭配开放权重备用方案，运行在经认证的英国运营商基础设施上。评估维度包括信息敏感度与泄露后果、任务关键性与最大可容忍中断时长、所需能力相对备用模型的优势，以及对手资源与可能的攻击方式。

事实上，追求百分之百的人工智能主权既不现实也无必要。一枚人工智能芯片的生产链横跨多个国家与地区：中国的稀土原料、日本的硅晶圆、荷兰的极紫外光刻机，其本身依赖德国光学系统和美国光源技术，中国台湾地区的制造与封装、韩国的高带宽内存、美国的芯片设计、英国的指令集知识产权。没有任何国家拥有端到端的人工智能主权，全栈控制既不经济也不可行，只需确保供应链通过盟友网络实现分布式保障。

四、五项政策建议

与受控依赖

第一，将国家安全领域的重要活动对照控制维度和访问原型进行系统映射。典型活动包括开源情报分析、支持执法和反恐的涉密分析、应对国家威胁的涉密分析，以及进攻性代理式网络安全行动。

第二，明确可发送至外部提供商的数据敏感度上限，分别针对两类对象：在美国进行推理并实施零数据留存政策的前沿人工智能提供商，以及位于美国、欧盟或英国的开放权重模型提供商。

第三，由国家网络安全中心对机密计算下的私有推理概念开展安全审查，逐一检查安全飞地内运行的代码及飞地的硬件实现，评估不同资源水平的对手利用相关漏洞的可行性。

第四，设立竞争性项目或采购计划，建设政府托管的机密计算推理能力，此举亦可为公民和企业在开发开放权重人工智能软件过程中提供更安全的选项。

第五，要求政府系统在应用程序编程接口层面实现广泛兼容，定期开展开放权重与闭源模型之间的备用切换测试，并在采购环节约定可移植性要求，防止服务全面中断。

归根结底，没有任何架构能保证英国不受干扰地持续访问全球人工智能前沿。即便英国从今天开始自研模型，达到与闭源或开放权重前沿的同等水平仍需数年时间，且财务代价高昂。英国的务实目标是受控依赖：在前沿系统优势足以抵消访问中断等风险时充分使用，同时构建备用方案，使关键人工智能功能的退化是渐进的、可管理的，而非突然的、彻底的失效。

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