中国企业“国内训练、全球部署”的合规与架构全集成方案
一、总体思路：国内把“数据与出口”做干净，境外把“本地合规”做扎实
一句话概括中国企业“国内训练、全球部署”的整体策略：
在中国境内把“数据合规、技术出口风险”处理干净，在境外把“本地数据保护与对美制裁/出口管制风险”处理干净，两端通过清晰的法律实体链路 + 数据/技术边界隔离起来。
拆解为三大闭环：
1.1 境内合规闭环：
以《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》《生成式人工智能服务管理暂行办法》《数据出境安全评估办法》等为基础，做到：
- 训练数据来源合法
- 数据分类分级与台账完备
- 个人信息处理合规
- 数据出境路径可证明、可复盘
1.2 境外合规闭环：
按欧盟GDPR、欧盟AI Act、美国与重点国家隐私/AI监管要求，设计：
- 本地数据控制者/处理者责任
- 本地数据驻留与跨境机制
- 模型在当地部署与本地化微调
1.3 中美对抗与出口管制防火墙：
在技术路径、供应链与公司结构上，尽量：
- 去美国关键依赖（特别是闭源模型与托管训练服务）
- 降低模型被纳入美国出口管制监管链路的可能性
- 在合同和组织流程中注入“出口合规”机制
二、中国境内：数据治理、模型训练与出境合规
2.1 法规底座与企业内部建设
2.1.1 核心法规框架
《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》：
- 数据分类分级
- 关键信息基础设施保护
- 重要数据出境管制
- 个人信息处理规则
《生成式人工智能服务管理暂行办法》：
- 面向公众的生成式AI服务算法备案
- 安全评估
- 内容安全与使用记录要求
《数据出境安全评估办法》及配套问答：
- 数据出境定义
- 触发安全评估的门槛
- 标准合同与认证路径等机制
2.1.2 企业内部必须完成的基础动作
数据分类分级与台账系统
将所有数据按以下类别标注并建目录：
- 重要数据 / 核心数据
- 个人信息 / 敏感个人信息
- 一般业务数据、公开数据
建立：
- 《数据分类分级规范》
- 《数据目录与数据流转图》
这两项是后续安全评估、数据出境、对外解释的关键证据基础。
训练数据合规治理
自采数据：
- 取得“明确告知+同意”，并在隐私政策/协议中写明“可用于AI模型训练与优化”
- 符合“最小必要原则”
爬虫/公开数据：
- 评估是否侵犯他人著作权
- 是否包含个人信息
- 是否违反网站爬虫限制条款
第三方数据：
在合同中约定：
- 数据来源合法性保证
- 是否允许训练/再利用
- 出境限制与再转移条件
- 侵权/违规责任分配
生成式AI合规建设
若面向境内公众且具有舆论属性或社会动员能力：
- 按办法要求做算法备案 + 安全评估
- 上线内容安全审核、用户实名、使用记录留存机制
若仅为企业内部或To B使用，不向公众开放：
- 可不适用该办法，但仍须遵守数安法、个保法等基础制度。
2.2 训练阶段与部署阶段的明确区分
高水平做法是“训练合规”与“部署合规”拆开设计：
训练阶段（中国境内）
核心问题：
- 训练数据来源是否合法
- 个人信息能否合法用于训练
- 是否包含重要数据/核心数据
- 尽量实现“数据+算力均在境内闭环”，减少原始数据的跨境暴露。
部署阶段（全球）
关键关注：
- 推理过程是否处理本地用户个人信息
- 是否触发数据跨境传输
推荐策略：
- 模型跨境、数据本地：境外只拿模型权重/服务接口，不回传本地用户明文数据到中国，或在明确合规路径下回传。
三、数据出境与模型跨境：如何设计低风险路径
3.1 “数据出境”与“模型出境”的区分与趋势
在《数据出境安全评估办法》框架下：
- “数据出境”不仅是文件传输出境，也包括数据在境内存储但境外主体有权远程访问/调用的情况。
模型权重目前尚未被明文规定为“数据出境”，但：
- 自贸区负面清单中已逐步对“模型训练数据出境”进行专门管理
- 监管趋势是：含敏感信息训练结果可能被视作“重要数据”的衍生物
实务建议：
在技术与法律论证层面把训练数据与模型权重“脱钩”：
- 技术上通过匿名化、聚合、隐私增强技术，确保无法从模型反推出特定个体信息
- 法律上形成书面意见，论证“模型仅为统计结果，不构成个人信息/重要数据”
3.2 何时必须做“数据出境安全评估”
触发安全评估的常见情形包括：
- 向境外提供重要数据
- 关键信息基础设施运营者或处理100万以上个人信息的数据处理者向境外提供个人信息
自上一年1月1日起，累计向境外提供：
- 10万人个人信息，或
- 1万人敏感个人信息
AI场景下的高风险方式通常是：
- 把原始训练数据复制到境外训练
- 允许境外团队/云厂商远程访问境内训练数据
- 在境外收集用户数据，回传中国做推理/训练
降低评估压力的关键做法：
- 训练全部在中国境内完成，数据不出境
- 跨境只传输已脱敏的模型权重
- 境外用户数据本地化存储、本地推理
如必须回传中国：
- 优先采用匿名化/去标识化+加密
- 控制数量在免评估门槛以内，或走安全评估/标准合同/认证正式路径
四、境内算力：国产+国外芯片混合架构
4.1 策略前提与动因
在中国境内训练阶段采纳：
- 国产芯片（如昇腾、寒武纪、自研GPU/TPU等）
- 受限规格的国外芯片（如H20/H800等在华合规版本）
构建异构混合算力集群：
- GPU + 国产NPU/TPU并行
- 使用MoE、量化、混合精度等方式降低单颗高端GPU依赖
- 推理与微调尽量跑在国产芯片上，国外芯片主要用于关键预训练阶段
主要考虑：
供应链与制裁风险：
- 美国对顶级AI GPU和模型权重实施日趋严格的管制
- 通过“国产+国外”混合，形成一定自主算力能力，降低被“卡脖子”风险
成本与效率：
- 国产芯片在能效比与成本方面逐步具备竞争力
- 通过结构优化，有实践表明可在性能可比前提下显著降低训练成本
政策与“主权AI”要求：
- 国家强调“算力自主可控”
- 在数据、算法、算力三要素中，算力国产化是中长期重点
4.2. 治理与合规措施
对所有采用美国芯片/云服务的训练任务：
建立出口管制合规台账，记录：
- 使用目的、数据类型
- 对模型可能触发美国EAR或AI扩散规则的评估结论
对混合算力集群建立资产与合规台账：
- 芯片来源、采购合同中与出口管制相关条款
- 可能涉及美国监管的场景预案
五、境外：全球部署时的法律、数据与算力架构
5.1 全球公司主体与治理结构：三套方案
5.1.1 方案一：标准型（推荐默认起点）
结构概览
中国母公司：
- 负责模型训练、算法研发、中国业务
境外控股公司（香港/新加坡/爱尔兰）：
- 对外签约与持股平台
区域运营子公司：
- 美国、欧盟、英国、新加坡(APAC)、日本、澳新、印度/南亚等
优点
- 结构清晰，符合国际惯例
- 容易分区域承担监管责任
- 有利于未来引入投资/上市
缺点
- 对美国制裁升级、欧盟AI Act等仍需持续迭代
5.1.2 方案二：增强隔离型（双层控股+功能强隔离）
结构
- 中国运营母公司（仅负责境内与训练）
- 境外顶层控股（开曼/BVI）
- 区域控股（如新加坡、爱尔兰）
- 区域子公司
特点
- 中国实体不直接面对境外客户，只输出模型+技术支持
- 境外集团由非中、非美实体主导，与美国合作时由该层出面
优点
- 最大限度降低被纳入美国长臂管辖链路
- 更利于境外资本运作
缺点
- 架构复杂、财税治理要求高
5.1.3 方案三：精细合规模型（区域数据主权+SPV）
在方案一或二基础上，为：
欧盟、英国等高监管地区单独设立SPV，专门负责：
- 数据保护
- AI风险管理
- 与监管机构沟通
优点
- 显著降低GDPR与AI Act风险
- 提升当地政府与大客户信任
缺点
- 增加实体和合规成本
六、全球算力布局：境外以国外芯片为主 + 国产算力出海试点
6.1 境外算力基本结构
- 核心模型版本管理仍在中国
在北美、欧盟、东南亚、中东等数据中心或云平台部署推理/微调节点：
- 主要使用当地可采购的国外GPU（如H100/H200）
分阶段在友好国家试点：
- 部署国产GPU/NPU算力集群（“国产算力出海”）
6.2 技术与合规结合点
- 尽量在境外只运行推理与本地微调，不做基础大模型训练
- 训练数据不出境；本地业务产生的数据要么就地训练小Adapter，要么经合法路径回传（通常只回传匿名化样本）
七、按国家/地区的具体数据流 + 算力流 + 实体架构
以下部分可直接提供给法务/财务/技术作为国家级蓝图。
7.1 全球总架构总览
中国母公司（China AI Dev Co., Ltd., PRC）
- 训练中心 + 中国业务
境外控股（Global AI Holdings Ltd., HK/SG/IE）
- 持股与对外牌照/IP
区域子公司：
- US Inc.、EU Ltd.、UK Ltd.、APAC Pte. Ltd.、Japan KK、AU Pty Ltd、IN Pvt Ltd……
总原则：
- 中国：训练责任 + 中国数据责任
- 区域子公司：本地用户数据责任 + 当地合规责任
- 跨境：模型跨境，数据本地；如需数据跨境，走合规路径
7.2 中国训练中心（数据与算力流）
- 数据来源：国内业务、第三方合规数据集、公开数据
- 数据治理：分类分级、目录+台账、用途与合规凭证
- 训练算力：国产+国外芯片混合集群
输出：
- 多版本基座模型权重（Base Model）
- 权重出境前做技术+法律评估，证明不含可识别个人信息/重要数据
7.3 美国节点（Global AI US Inc.）
- 角色：美国用户数据控制者/处理者
数据流：
- 用户→美国前端/SDK→美国API网关→美国推理集群
- 日志与交互数据加密本地存储，只允许去标识化样本有限回传中国（需双重评估）
算力：
- 推理：美国云GPU集群（H100/H200）
- 训练：仅微调，基础训练在中国
合规：
- CCPA/CPRA、联邦/州级隐私与AI问责规则
- 合同中避免美国云/芯片供应商对中国母公司延伸控制
7.4 欧盟节点（Global AI EU Ltd., 爱尔兰SPV）
- 角色：GDPR与AI Act下的主要数据控制者与AI责任主体
数据流：
- 用户→欧盟前端→EU API网关→EU推理集群（数据在EU境内）
- 向中国的传输：仅匿名化/统计结果，通过SCC+TIA+加密
算力：
- 推理：EU本地云GPU
- 本地微调：行业层Adapter，数据不出境
合规重点：
- DPO任命
- DPIA/AI风控体系
- 高风险AI系统管理（如金融、医疗、招聘）
7.5 新加坡 / 东南亚节点（Global AI APAC Pte. Ltd.）
- 角色：东南亚区域运营中心
数据流：
- 东南亚各国用户数据汇聚新加坡节点就地处理
- 根据各国本地法（印尼、马来等）确定跨境规则
算力：
- 新加坡本地云GPU为主
- 在友好国家部署国产算力试点集群
合规：
- 新加坡PDPA
- 区域数据跨境规则
7.6 日本节点（Global AI Japan KK）
- 角色：APPI框架下的数据控制者
数据流：
- 日本用户→日本前端→本地推理集群
- 跨境需取得明确同意或合法基础，并进行去标识化
算力：
- 日本云GPU（AWS Tokyo等）
- 本地日语微调
7.7 澳大利亚/新西兰节点（Global AI AU Pty Ltd）
- 角色：澳新地区统一运营实体
数据流：
- 本地用户→本地/区域API→澳新推理集群
算力：
- 本地或亚太区域云GPU
合规：
- 澳洲隐私法、各行业规范
7.8 印度 + 南亚节点（Global AI IN Pvt Ltd）
- 角色：南亚/部分东南亚项目载体
数据流：
- 本地用户→本地/区域API→最近推理节点（印度或新加坡）
- 遵守印度等国数据本地化及出境许可
算力：
- 印度本地云GPU + 新加坡区域集群
八、合同与内部制度：搭起“防火墙”的关键抓手
8.1 内部规则：数据与技术流动制度化
制定并董事会通过：
- 《数据出境与技术出口审批流程》
- 《算力与技术出口风险管理政策》
要求：
- 任何中国侧数据或模型流向境外必须走内部审批
- 对涉及美国技术/人员的项目做单独合规审查
8.2 对外合同：DPA + 出口管制条款
与所有数据/云/模型供应商签订：
- 数据处理协议(DPA)
在协议中明确：
- 禁止对你的数据进行二次训练
- 模型与数据的知识产权归属
- 美方不得以其内部合规为由取得模型控制权
与客户合同中：
- 说明你的服务不会向制裁名单主体提供
- 由你承担自主筛查义务，以减少对美方长臂管辖的依赖
九、三方（法务/财务/技术）评审共用检查清单
9.1 法务/合规
- 每个国家是否有明确的本地数据控制者/处理者实体
- 数据是否实现本地闭环处理，跨境仅限模型或匿名化数据
是否建立了各地区：
- 隐私政策（含本地语言版本）
- DPIA / AI风险评估机制
- 数据主体权利（访问、更正、删除等）响应流程
- 是否对使用美国芯片/云服务的项目建立出口管制审查记录
9.2 财务/税务
中国与各区域子公司之间：
- 技术许可费、服务费、品牌使用费是否有合同支持
- 转让定价是否符合独立交易原则
是否充分利用：
- 香港/新加坡/爱尔兰等地税收与R&D优惠
- 当地政府补贴/算力优惠政策
9.3 技术/架构
是否严格实现“训练在中国，部署在本地”：
- 网络与权限上隔离训练环境与各地推理环境
模型版本管理：
- 是否能按国家维度区分（如EU专用版、US专用版）
日志与审计：
- 是否具备足够溯源能力以应对监管检查
断供与替代路径：
- 一旦美国GPU或云服务受限，是否有国产算力或非美替代方案
十、总结：给决策层的“极简版口径”
可以用以下四句话向决策层概括这整套方案：
- 国内先把“数据合规+AI备案”打牢，保证训练数据合法、可追溯，模型可证明不含可识别个人信息。
- 技术架构上做到“训练在中国、部署在全球，模型跨境而非数据跨境”，境外数据尽量本地闭环处理。
- 公司架构采用“中国母公司 + 离岸控股 + 区域子公司”模式，必要时叠加顶层控股与欧盟SPV，把监管责任地域化。
- 在算力与合同上主动“去美国关键依赖”，并引入出口合规流程，降低美国芯片与法规升级对业务的结构性风险。
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