欧盟现可检查 AI 模型、限制访问并对提供商处以营业额 3% 的罚款

欧盟于 2026 年 8 月 2 日进入新的执法阶段，赋予监管机构对通用 AI 提供商的直接监管权。Google News 上流传的标题措辞直白，但总体准确。欧盟委员会可以索取信息、评估模型、下令采取纠正措施，并处以高额罚款。

对通用 AI 提供商而言，受监管实施的第一年已经结束。相关义务自 2025 年 8 月 2 日起已适用于新发布的模型。不过，AI Office 最初强调协作，尤其是面向遵循自愿性《通用 AI 行为准则》的公司。

这一立场如今已经改变。欧盟委员会表示，将全面落实合规要求，包括采取经济处罚。Google、OpenAI、Microsoft、Anthropic、Amazon、Mistral AI 和 Cohere 等主要提供商均已签署该准则。未加入这一框架的提供商必须通过其他充分措施证明其合规性。

核心冲突不再是监管与创新之间的冲突，而是自愿合作与强制举证之间的冲突。公司仍可选择自身的合规路径，但监管机构如今可以检验这一路径是否符合法律要求。

8 月 2 日究竟改变了什么

欧盟已从帮助通用 AI 提供商做好准备，转向核查其是否真正合规。

《AI 法案》于 2024 年 8 月 1 日生效。其条款按阶段适用，而非作为一整套监管要求一次性实施。

有关被禁止 AI 做法和 AI 素养的规则于 2025 年 2 月开始适用。通用 AI 模型的义务随后于 2025 年 8 月 2 日生效。欧盟委员会针对这些模型义务的执法权则在一年后正式启用。

这一日期至关重要，因为通用 AI 模型构成许多消费者和企业产品的底层技术。该类别包括能够执行广泛任务，并可集成至大量下游系统的模型。

欧盟委员会现行指南采用技术门槛来帮助识别此类模型。一般而言，当模型能够生成语言且训练使用超过 10^23 次浮点运算时，指南会将其视为通用模型。

具体的法律分析不仅涉及计算量。监管机构还会审查模型的能力、投放市场方式、分发条款，以及下游公司可能进行的修改。

所有受规管的提供商都必须为主管机关准备技术文档，并与下游系统开发者共享信息。它们还必须制定遵守欧洲版权法的政策。

提供商必须发布足够详细的摘要，说明用于训练每个受规管模型的内容。欧盟委员会已为这些公开摘要发布强制性模板。

被归类为具有系统性风险的通用模型，适用的规则将更加严格。这些提供商必须评估并缓解系统性风险、报告严重事件，并维持适当的网络安全保护措施。

当模型训练消耗超过 10^25 次浮点运算时，法律推定其存在系统性风险。欧盟委员会在考虑模型能力、用户、可扩展性以及获取外部工具的能力后，也可指定其他模型。

执法转变意味着，AI Office 不再需要依赖提供商的保证。根据 GPAI enforcement rules，该机构可以索取信息、评估模型、要求采取缓解措施，并要求将模型撤出欧洲市场。

撤回是影响最重大的选项。无法满足欧盟委员会要求的提供商，可能失去进入全球最大科技市场之一的机会。

法律还为监管机构提供了中间措施。它们可以索取文件、调查疑似违规行为、要求采取纠正措施，或在寻求撤回前要求调整风险控制措施。

这一升级结构十分重要。它并不意味着每一项文档错误都会立即导致模型被禁。它意味着，提供商不能再假定不完整的文档会一直只是私下的合规问题。

另一项截止日期仍然有效。对于 2025 年 8 月 2 日前已投放欧盟市场的模型，通常可在 2027 年 8 月 2 日前满足相关通用模型义务。

这一过渡安排避免了新的执法阶段以完全相同的方式适用于所有现有模型。较新的版本将面临即时审查，而符合条件的旧模型则保留有限的合规缓冲期。

因此，Google News 的标题将多项不同的法律权力压缩为一句话。欧盟委员会可以检查和评估受规管模型，但执法应遵循法规确立的程序与比例原则要求。

Google News 捕捉到了罚款，却未呈现完整风险敞口

3% 这一数字确有依据，但经济处罚只是提供商风险的一部分。

欧盟委员会可对通用 AI 提供商处以最高 1,500 万欧元或其全球年度总营业额 3% 的罚款。对于不属于符合条件的小型企业的公司，可适用较高金额。

这一计算采用的是上一财年的全球营业额，而不只是欧洲收入或受影响模型产生的收入。

对于规模最大的科技公司而言，全球营业额的 3% 可能远高于固定金额。即使 AI 只是更广泛业务中的一个部门，这一比例也会使不合规成为实质性问题。

当提供商故意或过失违反相关《AI 法案》义务时，可适用该处罚。若提供商未遵守欧盟委员会的措施，或扣留被要求提供的文件和信息，也可能受到处罚。

法律要求官员考虑违规行为的性质、严重程度和持续时间。他们还必须兼顾比例原则和提供商自身情况。

中小企业适用不同处理方式。对于每一类违规行为，符合条件的小型公司通常适用较低的上限。

这一标题数字不应与《AI 法案》针对所有可能违规行为规定的最高处罚混为一谈。法规其他部分所列的某些被禁止做法可能招致更高处罚。

对通用模型提供商而言，眼下的问题是第 101 条。欧盟委员会的 AI Act guidance 将涉及这些义务或被要求采取措施的违规行为，描述为最高可处以 1,500 万欧元或全球年度营业额 3% 的罚款。

然而，罚款未必是破坏性最大的后果。限制或召回模型的命令，可能中断 API 服务、企业部署和下游产品。

设想一家通过应用程序编程接口为欧洲软件开发者提供服务的提供商。限制该底层模型将影响所有连接的产品，即使下游公司并未违反任何规定。

同样的问题也适用于云市场。一个模型可能通过多个托管服务商、区域部署和集成软件服务触达欧洲客户。

因此，合规失败可能沿着整个分发链扩散。企业买家在采用模型前，可能要求更强的合同保证、审计权、事件通知和退出方案。

提供商还面临披露压力。技术文档必须向主管机关提供足够信息，使其了解模型的能力、局限性、训练过程和集成要求。

公开的训练内容摘要则带来另一种张力。权利持有人希望获得有关训练来源的实质信息，而提供商希望保护商业秘密和安全敏感细节。

欧盟委员会的模板试图建立一种通用的披露格式。它并不要求提供商公布每一项训练材料，也不要求披露机密模型权重。

不过，摘要必须足够详细。仅笼统地称模型使用了公开互联网数据，不太可能解决有关来源类别、主要数据集和受保护材料的问题。

欧盟委员会表示，未发布所需摘要的行为可自 2026 年 8 月 2 日起触发执法。其 training-content guidance 适用相同的 1,500 万欧元或 3% 上限。

正是在此处，执法阶段从象征性转为实际运作。监管机构如今拥有可索取并可在不同提供商间比较的标准化文件。

提交详细记录的公司会形成可审计的轨迹。提交单薄文档的公司同样会留下轨迹，但这种轨迹可能在评估过程中暴露缺口。

Google News 的读者可能会关注罚款规模。提供商同样会关注文档请求、测试访问、纠正期限以及市场限制的可能性。

合作与强制举证如今直接冲突

提供商可以选择如何合规，但不能选择监管机构是否评估结果。

欧盟的《通用 AI 行为准则》仍属自愿性质。签署该准则为证明符合多项模型义务提供了一条获得认可的路径。

该准则包含三个章节。透明度和版权章节广泛适用于通用 AI 提供商。安全与安保章节适用于对具有系统性风险模型负责的提供商。

透明度章节包含标准化的模型文档表格。版权章节涵盖尊重权利保留以及依法访问受保护内容的政策。

安全与安保章节涉及风险识别、模型评估、严重事件报告、网络安全和部署后监测。其目标对象是开发最具能力模型的相对少数公司。

Google、OpenAI、Microsoft、Anthropic、Amazon、IBM、Mistral AI、Cohere 以及其他多家提供商，均出现在欧盟委员会公布的签署方名单中。完整的 GPAI code 已被认可为充分的自愿合规工具。

签署并不意味着获得豁免。它为欧盟委员会提供了一套结构化承诺，可据此监督提供商。

遵循该准则的签署方获得了更清晰的证据路径。其表格、风险框架和报告程序，与已由欧盟委员会和 AI Board 审查的做法保持一致。

未签署方仍可遵守法律。然而，它必须证明其替代控制措施能够充分满足基础义务。

这种区别构成本文的核心权衡。该准则可降低不确定性，但也要求提供商承诺采用详细做法，这些做法可能超出其偏好的披露或治理方式。

准则之外的提供商保留了更大的灵活性。同时，它们也承担 AI Office 在缺乏同等结构性推定的情况下评估其合规方法的风险。

欧盟委员会在第一年的做法，为合作型提供商留出了完成实施的空间。官员表示，他们将与本着诚信行事的准则参与者密切合作。

从 2026 年 8 月 2 日起，这段非正式的缓冲期已经结束。委员会如今表示，将全面执行合规要求，包括处以罚款。

这并不意味着该准则本身成为具有约束力的立法。执法仍针对《AI 法案》确立的义务，而非每一项自愿实践本身。

在发生争议时，这一区别至关重要。监管机构必须将任何处罚或纠正命令与适用的法律要求相联系，并遵循程序性保障措施。

不过，该准则仍在塑造预期。它向主管部门说明，成熟的文件记录、版权控制和系统性风险管理可以是什么样子。

它也为企业客户提供了共同的参照点。采购团队可以询问供应商是否签署了该准则，以及如何实施相关章节。

仅凭签署不应决定采购决策。客户需要涵盖具体模型、版本、托管安排和预期用途的证据。

开发者还应区分模型义务与系统义务。基础模型供应商与在其基础上构建招聘工具的公司，可能面临不同要求。

模型供应商必须提供下游合规所需的信息。系统供应商仍须对其自身产品和使用场景相关的义务负责。

当一家公司同时控制这两个层级时，这种划分会变得复杂。欧盟近期的调整扩大了对某些基于通用人工智能模型构建的系统的集中监管，尤其是在同一家公司同时提供两个层级时。

当此类系统被整合进超大型在线平台或搜索引擎时，委员会也发挥作用。国家市场监督机构则负责许多其他 AI 系统义务。

这种混合执法结构为协调问题留下了空间。供应商可能需要与 AI Office、国家主管部门、数据保护监管机构和行业监管机构打交道。

法律试图划分责任，但实际边界将通过调查和执法决定逐步形成。这些早期案件的重要性将超过有关监管一致性的宽泛承诺。

模型检查将考验监管访问权限的边界

委员会拥有实质性的评估权力，但要有效运用这些权力，需要技术专长、安全访问以及经得起审查的程序。

AI Office 可以开展评估，以判断通用人工智能模型是否符合《AI 法案》。它可以调查系统性风险，并审查供应商是否实施了必要的保障措施。

评估可能涉及审阅内部文件、风险评估、测试方法、事件记录及其他技术证据。委员会还可以任命独立专家支持其工作。

“检查”一词可能让人夸大地联想到官员查扣模型源代码。该法规确立了正式权力，但其使用取决于每个案件的事实和程序步骤。

模型权重、训练记录、评估数据集和安全控制措施可能包含有价值的商业秘密。它们也可能暴露不应公开的漏洞。

因此，委员会必须在调查访问与保密、安全之间取得平衡。对敏感信息处理不当，会削弱供应商的合作意愿，并带来新的网络风险。

测试先进模型也面临测量问题。模型在不同提示词、语言、系统配置、工具权限和安全层下的表现可能不同。

一次评估无法描述每一种部署情况。监管机构需要可重复的方法，将测得的行为与具体法律关切联系起来。

系统性风险调查尤其要求严苛。《AI 法案》涵盖的潜在危害涉及网络安全、操纵、歧视、公共卫生、民主进程及其他大规模影响。

一些风险只会在部署后显现。另一些风险则取决于下游开发者如何将模型与搜索、代码执行、私有数据或自主工具相结合。

供应商可能质疑评估的设计、模型版本、统计依据或相关性。当一项命令可能限制欧洲市场准入时，委员会需要具备坚实的记录基础。

这是主要的质疑角度。法律授权并不会自动产生技术能力。

AI Office 必须招募专家，保护机密材料，与国家主管部门协调，并在不同模型架构之间一致地适用标准。

欧盟已设立专家库，为 AI Office 提供建议。它还发布了旨在使供应商证据更具可比性的指南、模板和准则。

这些工具减少了模糊性，但无法消除判断空间。“系统性风险”“充分缓解”和“足够详细”等术语仍需要针对具体案件作出解释。

开源模型构成了另一条边界。某些以真正自由和开放许可发布的模型，可能获得部分文件义务的豁免。

这些豁免附带条件。它们并不涵盖所有被宣传为开源的模型，也不会免除具有系统性风险模型的额外义务。

对现有模型进行修改的公司，如果修改具有实质性，也可能成为供应商。轻微修改通常不会转移完整的供应商角色。

这为微调者带来了一个实际问题。他们必须判断自己的算力投入、技术改动、品牌行为和市场活动，是否构成将修改后的模型投放欧盟市场。

委员会的供应商指南说明了其解释，但指南本身并非具有约束力的立法。对于有争议的欧盟法律解读，法院仍拥有最终权威。

首批执法行动将揭示委员会将如何积极地解释这些边界。它们也将显示，供应商是通过合作解决争议，还是对命令提出挑战。

监管机构有动力先从明显的文件缺失问题入手。这类案件比有关模型对社会危害贡献的宽泛主张更容易证明。

缺少训练摘要、无视信息请求或未报告严重事件，都会形成明确的合规问题。存在争议的系统性风险理论则需要更多技术和因果分析。

这意味着执法初期可能呈现行政化特征。但如果供应商无视请求，或反复未能纠正已发现的缺口，后果仍可能相当严重。

因此，通过 Google News 看到相关报道的读者应避免走向两个极端。欧盟并未获得对每个 AI 系统的无限访问权，但其权力也不再只是咨询性质。

三个信号将显示执法是否有力度

下一阶段将由实际的信息请求、模型评估和纠正命令界定，而不是又一轮政策公告。

第一个信号是，AI Office 是否会针对 2025 年 8 月 2 日后发布的通用人工智能模型，启动公开可见的调查。

正式的信息请求将显示监管机构认为什么证据至关重要。它可能澄清对技术文件、版权政策、训练摘要和系统性风险评估的预期。

如果供应商在不诉诸诉讼的情况下作出回应，合作框架将显得更强大。法律挑战则会暴露有关范围、保密性和相称性方面尚未解决的问题。

无论哪种结果，都会比一般性的合规声明提供更有用的指引。公司需要知道监管机构会要求什么、给予多少时间，以及如何评估不完整的记录。

第二个信号是，委员会是否会命令采取具体缓解措施或市场纠正措施。纠正措施介于非正式沟通与罚款之间。

该命令可能要求改进文件记录、新的风险控制措施、修订后的下游信息、额外评估，或限制特定分发安排。

经过审慎界定的命令将支持欧盟的说法：它能够在不阻碍有用服务的情况下监管模型风险。范围过宽或技术上不明确的命令，则会加剧对监管不确定性的担忧。

撤出市场仍是最强的干预措施。其可信度部分取决于委员会能否在走到这一步之前设计出符合相称原则的措施。

第三个信号是，供应商将如何应对 2027 年 8 月 2 日针对旧模型的截止日期。该日期将把此前已上市的通用人工智能模型纳入合规框架。

旧模型可能面临更棘手的文件问题。记录可能不完整，训练流程可能已经改变，相关员工也可能转到其他项目。

委员会的训练摘要指南允许供应商解释因信息不可得或检索负担不相称而造成的缺口。它并未对该义务设立一般性豁免。

供应商必须识别并说明这些缺口。监管机构将决定这种解释反映的是真实限制，还是记录保存不足。

如果主要供应商为旧模型发布一致的摘要和文件，过渡将加强欧盟框架。普遍的例外情况则会削弱不同代际之间的可比性。

这些信号也会影响欧洲以外地区。模型开发者倾向于采用共同的内部流程，而不是为每个司法辖区维护完全不同的安全和文件计划。

因此，即使欧盟要求的直接法律效力止于欧洲市场，它仍可能影响全球开发实践。供应商可能在各地区统一文件记录、事件报告和风险评估。

这种更广泛的影响并非必然。公司可以建立欧盟特定的控制措施、推迟欧洲发布，或在合规成本显得过高时不提供某些模型。

市场准入权力使这种选择变得明确。供应商必须满足欧洲条件、对其提出异议，或选择不在欧盟境内提供受涵盖的模型。

企业买家现在应通过梳理其依赖关系作出回应。他们需要了解哪些模型支持关键工作流程，以及强制限制是否会中断这些服务。

合同应明确模型版本、托管地区、通知义务、数据保留条款和迁移选项。买家还应询问供应商如何应对监管调查。

开发者需要建立下游集成清单。替换模型很少只是更改一个 API 端点，因为提示词、评估、安全控制和输出行为都存在差异。

知识工作者面临的风险则不那么直接。他们最关心的是工具能否继续可用，以及 AI 生成内容是否带有必要的披露。

第 50 条透明度义务已于 2026 年 8 月 2 日开始适用。它们涵盖对某些合成内容进行机器可读标记，以及涉及深度伪造和特定公共利益文本的披露义务。

对于在主要截止日期前投放市场的系统，部分标记要求的有限过渡期延续至 2026 年 12 月 2 日。它并未推迟整部《AI 法案》。

这一差别在一些 Google News 报道中被模糊处理。通用人工智能模型执法、内容透明度规则和高风险系统要求遵循相关但不同的时间表。

若干高风险系统的截止日期已通过 AI Omnibus 延后。针对特定敏感用途的规则如今晚于 2026 年 8 月这一总体日期适用。

这种延期并未推翻委员会对通用人工智能模型的权力。它缩小了目前可在 AI 市场其他部分执行的要求范围。

实际问题已不再是欧盟是否拥有执法工具，而是官员是否会以一致、适度且具备足够技术精确性的方式使用这些工具，经得起审查。

关注首起正式的模型调查。随后审视首项纠正令，以及对接近 2027 年 8 月期限的旧模型的处理方式。

这些事件将显示，欧盟框架究竟会成为一套可运作的监管体系，还是主要停留在文档合规制度。提供商、客户和开发者现在都应为任何一种结果做好准备。