美國AI新規為何令黃仁勛坐立不安，喊出中國要贏
來源：倍可親(backchina.com)2025年秋季，全球人工智慧競賽進入白熱化階段。年初，中國DeepSeek實驗室推出一款高效大型語言模型，以遠低於同行的成本與媲美頂尖系統的性能震動矽谷，也引發了美國政界對技術主導權可能流失的廣泛警覺。
在這一敏感時刻，英偉達首席執行官黃仁勛於11月在《金融時報》AI未來峰會的一場邊會上，罕見地發出尖銳警告：「中國將贏得AI競賽。」
黃仁勛這一表態有著重要的背景。他其實是對美國本土監管生態，尤其是各州層出不窮的AI新規表達深度憂慮。這些旨在為AI裝上「安全閥」的法規，在黃仁勛看來，正演變為拖累美國創新步伐的沉重枷鎖。
美國AI監管的演進路徑，呈現為一場從聯邦「頂層設計」向州級「基層自治」的權力下放實驗。
拜登政府後期，聯邦層面已通過《國家AI倡議法案》（2023年）和對華晶元出口管制（2024年擴展版）築起國家安全防線，但國會兩黨分歧使全面聯邦立法（如《美國AI法案》提案）屢陷僵局。
取而代之的是各州掀起的「填空式」立法浪潮：據國家州議會會議（NCSL）2025年中期報告，全美50個州及領地共提出逾260項AI相關法案，其中22項已簽署成法，約50項預計在年底前進入最終審議。
這一輪立法熱潮的導火索，正是DeepSeek模型的橫空出世——該模型僅憑本土資源便實現與OpenAI GPT-5相當的推理能力，暴露出美國AI企業在算力密集型訓練上的成本短板。
州議員們以此為由推動本地化監管，旨在防範演演算法偏見、數據泄露與環境衝擊，但其實際效果，正如黃仁勛所批評的，是形成了「50套新規」——一個由多頭、異質規則交織而成的合規迷宮。
企業若想實現全國無縫運營，就必須逐州制定合規策略，這不僅加劇行政與法務負擔，也削弱了美國在全球AI治理標準（如國際電聯AI框架）中的話語權。
州級法規的多樣與嚴苛
美國州級AI新規的多樣性與執行力度，是黃仁勛焦慮的首要來源。
以加州為代表的西海岸立法，作為矽谷的「母法」藍本，於2025年9月29日由州長紐森簽署《前沿人工智慧透明法案》（SB 53），標誌著美國AI監管進入「加州時刻」。
這份法案規定，開發訓練算力超10^26 FLOPs或成本超1億美元的「覆蓋模型」的企業，須在公開發布前提交多層透明報告。具體而言，要求披露訓練數據來源分佈（含第三方數據許可）、演演算法架構的非機密概述，以及潛在風險矩陣（如幻覺生成或安全對齊失敗）；企業需建立持續披露機制，每年向加州AI安全局彙報模型更新情況。
罰則非常嚴厲。違規最高罰款可達全球年收入的1%，屢犯者或面臨產品召回乃至州內禁售。更具操作挑戰的是「獨立驗證」條款：企業須聘請州認證的第三方審計機構（如經NIST標準培訓的諮詢公司）審查核心代碼，常導致額外200-500萬美元支出與3-6個月的延遲。對英偉達而言，這直接衝擊其Blackwell系列GPU生態——下游AI開發者若因審計延誤推遲訓練計劃，晶元出貨量將應聲下滑，黃仁勛的季度營收目標岌岌可危。
加州的示範效應迅速向東蔓延。紐約州通過《人工智慧消費者保護法案》（A. 10389，2025年6月通過），要求對招聘、信貸評分、醫療診斷與執法預測等高風險AI進行歧視風險評估，並向州檢察長提交報告。
作為全球金融樞紐，紐約此舉直擊量化交易與銀行風控AI的核心，預計將使華爾街機構年合規支出增加15%-25%。黃仁勛在訪談中暗指的「犬儒主義」，正源於此類條文對創新的「前置審查」：原本可通過快速A/B測試迭代的AI原型，如今需經歷層層倫理審批，開發周期從數周拉長至半年，在瞬息萬變的AI競爭中無異於主動棄權。
中西部州的立法更側重社會與就業影響。科羅拉多州《人工智慧法案》（SB 24-205）於2024年5月簽署，經2025年修訂案（HB 25-1012）延期至2026年7月生效，其框架被視為「開發者責任模式」的典範。
法案核心第101節將「高風險自動化決策系統」定義為影響「公民基本權利」的AI工具，如自動簡歷篩選或福利分配演演算法；第201款要求提供詳盡的「技術文檔包」，涵蓋模型訓練參數、數據預處理流程、偏見檢測與緩解策略；第301款則針對使用方，規定須在72小時內通知受不利決策影響的個人，並提供人工複核渠道。第401款的「能源與環境附錄」（2025年新增）進一步引入可持續性要求，高風險AI系統須附碳足跡估算與能源來源聲明。
科羅拉多作為AI初創高地，該法旨在保障本地就業公平，但對全國性企業而言，卻製造了「文檔地獄」：一家跨州運營的招聘AI公司，可能需為加州準備透明報告、為紐約編製歧視評估、為科羅拉多生成偏見文檔。
州際規則不一的後果，就是易引發訴訟，年合規成本飆升至數千萬美元。黃仁勛「50個新規定」的比喻，正是對這種「聯邦內關稅」的生動刻畫，它將統一的美國AI市場割裂為各自為政的堡壘。
伊利諾伊州立法則從人文關懷切入。2025年8月2日簽署的《心理健康AI監管法案》（HB 5274），針對AI在心理健康領域的濫用設立嚴格的「人類監督門檻」。禁止未經許可的AI系統模擬心理治療或生成個性化諮詢，包括聊天機器人與虛擬治療師；所有此類AI須由持州心理協會認證的專業人士實時監督，開發者需提交「臨床有效性驗證」報告，證明模型準確率不低於85%；設年度合規審計與公眾舉報熱線，違規罰款上限50萬美元，或吊銷州內運營執照。
該法源於2024年芝加哥一起AI抑鬱諮詢App誤導用戶的集體訴訟，但其影響遠超預期：不僅限制情感AI市場，還波及教育、客服等自然語言處理應用。英偉達的醫療AI合作夥伴面臨產品重構壓力——例如，依賴GPU訓練的對話模型需額外嵌入「人工干預模塊」，這既增加開發複雜度，也推高了部署成本。
能源成本與地緣戰略的雙重夾擊
黃仁勛的擔憂不止於行政與法律碎片化，更源於新規對AI基礎設施的「能源絞殺」。
AI訓練的電力饑渴近乎極端。英偉達H100或Blackwell GPU集群單次大模型微調，耗電可抵一座中型城市一周用量。各州法規的能源條款將這一結構性痛點轉化為運營危機。加州SB 53要求開發者計算並報告訓練全鏈條碳排放，若超出州閾值（約5萬噸CO₂/項目），需繳納「氣候恢復費」或轉向百分之百可再生能源；科羅拉多SB 24-205修訂案第402款將高風險AI列為「能源敏感類別」，要求額外環境影響評估，審批周期達4-8個月；伊利諾伊HB 5274則從應用端施壓，AI心理工具的監督要求常意味著本地化伺服器部署，擴大電力足跡卻無補貼緩衝。
這一能源困境與中國政策形成鮮明對比，加劇了黃仁勛的地緣焦慮。《金融時報》報道顯示，2025年中國多地政府為位元組跳動、阿里巴巴、騰訊等巨頭的超大規模數據中心提供補貼，使邊際電力成本趨近於零。這不僅彌補了華為與寒武紀晶元的能效差距，還推動中國AI集群從「跟跑」向「並跑」躍升。
加州工業電價約0.21美元/千瓦時，中國數據中心補貼后低至0.056美元/千瓦時。美國企業在高電價與監管罰款的雙重壓力下，難以匹配中國競爭對手的速度。
在上述這些背景下，黃仁勛多次遊說，呼籲聯邦統一州規、放寬出口，以維持全球對英偉達技術的依賴。否則，美國的算力優勢恐淪為「紙老虎」。
結語
DeepSeek的突破已使OpenAI與Anthropic的領先優勢從「代差」縮窄至「月差」，後者模型訓練成本高達數億美元，而DeepSeek將其壓縮至三分之一。
美國各州法規的內耗不僅蠶食本土資源，更無意中為中國「彎道超車」創造機會。更合理的監管可能會讓中國實驗室聚焦核心技術突破，矽谷開發者卻疲於應付審計報告。英偉達雖坐擁5萬億美元市值，但中國市場貢獻其營收的18%以上，若本土監管與出口管制疊加，供應鏈重塑將不可避免。
2026年聯邦《綜合AI法案》若順利落地，或許可借特朗普的「技術復興」議程整合美國各州亂局。
但若這一切繼續拖延，中國的能源與人才紅利將鑄就不可逆轉的領先地位。黃仁勛所呼籲的「更多樂觀」，本質是尋求安全與速度的平衡。美國能否從「50套新規」的謹慎泥潭中脫身，將決定AI時代的霸權歸屬。