美国联邦AI立法的“布莱克本时刻”——跨党派共识的形成与对科技巨头游说的反制【AI战略洞察】

2025年10月15日，田纳西州资深共和党参议员玛莎布莱克本在一次备受瞩目的公开采访中明确宣示，无论大型科技公司如何游说，一项全面的联邦层面人工智能监管法案都“即将出台”。这一表态，远非个别议员的即兴言论，而是华盛顿在经历了一年多密集听证、产业博弈和跨党派磋商后，政治风向发生根本性转变的决定性信号。它标志着美国AI治理正在进入一个历史性的“布莱克本时刻”：即由国会中的实用主义者和对华鹰派联手主导，决心打破科技巨头长期以来所倡导的“软法自律”幻想，旨在通过一部具有里程碑意义的联邦法律，系统性地重塑美国国内的AI发展规则，并为正在激烈进行的全球AI治理竞赛，确立一套以“美国价值观”为核心的竞争范式。本文将深入剖析这一立法势头背后的战略驱动、其可能成型的“最大公约数”内容，以及它将如何深刻影响科技巨头的未来和美、欧、中在全球AI治理棋盘上的战略互动。

1.1布莱克本时刻的战略意涵与立法背景

2025年10月15日，田纳西州资深共和党参议员玛莎·布莱克本的公开表态，标志着美国联邦人工智能治理进入了一个关键的“布莱克本时刻”。作为参议院商业、科学和交通委员会的成员，布莱克本参议员明确表示，一项全面联邦层面人工智能监管法案即将出台，其势头已不可逆转，即便大型科技公司极力反对。

这一声明的战略意涵在于确认了华盛顿在经历了一年多针对AI风险的听证与讨论后，立法重心已经完成根本性转移。过去，国会的主要争论集中于“是否需要监管”；而今，共识已转向“如何进行监管”的细则敲定。

这种立法势头是在复杂的政治环境下形成的。虽然现任特朗普政府通过《消除美国人工智能领导力障碍行政令》和《美国AI行动计划》等政策，明确采取了“创新至上”的宽松立场，主张减少繁琐的监管以确保全球竞争力，但国会，特别是参议院，正在形成一种实用主义的反制力量。行政部门的焦点在于通过政策扶持基础设施建设和国际战略来维护美国的全球领先地位；然而，国会的驱动力则更侧重于对具体的选民利益和国家安全漏洞的即时保护。这种立法自治性的凸显，反映出议员们普遍认识到AI风险（如对消费者、儿童和国家安全的影响）已超越了传统的党派界限。布莱克本的表态正是国会内部实用主义者和鹰派对AI风险认知升级的体现，预示着未来的立法将坚定地向前推进，打破科技巨头长期以来推动“软法自律”的幻想。

要理解即将到来的美国联邦AI法案的本质，必须将其置于当前全球技术地缘政治的宏大背景之下。其最根本的驱动力，已从早期对AI技术伦理风险的被动担忧，演变为一种主动的、旨在实现三重战略目标的国家行动。

首先，是回应国内日益增长的政治与社会压力。从好莱坞的编剧罢工，到关于AI在选举中被滥用的广泛忧虑，再到对儿童网络安全的持续关注，AI技术的快速渗透已在美国社会内部引发了广泛的焦虑和不信任。这种自下而上的压力，为国会两党采取行动提供了强大的民意基础。对于议员而言，推动AI立法已不再是一个可选项，而是回应选民关切、展示政治作为的必答题。布莱克本参议员“无论大型科技公司如何反对”的强硬措辞，正是对这种民意压力的直接回应，表明国会已决心将公共利益置于企业利润之上。

其次，是重塑与大型科技公司的权力关系。长期以来，美国对新兴技术的治理，主要依赖于由科技巨头主导的行业自律和市场调节。然而，AI技术的颠覆性潜力，以及这些公司在全球范围内日益膨胀的“超国家”影响力，已使美方决策层达成共识，仅靠企业的善意无法保障国家安全和公共利益。因此，这部联邦AI法案，在某种程度上也是一场旨在收回数字时代部分立法权的府会联合行动。它试图通过法律的强制力，为AI的研发、部署和商业化设定明确的护栏，将科技巨头从“规则的制定者”重新拉回到“规则的遵守者”的位置。

最后，也是最核心的战略动因，是在全球AI治理竞赛中与欧盟和中国争夺标准制定权。欧盟已凭借其《AI法案》在全球范围内抢占了以“基于风险和人权保护”为核心的规则高地，试图重现其在数据隐私领域通过GDPR所取得的“布鲁塞尔效应”。而中国则通过《全球人工智能治理倡议》等，积极推广其以“尊重主权、安全可控”为核心的国家主义治理范式。在此背景下，美国若再不推出一部统一的联邦法律，将面临在全球AI规则制定中被边缘化的风险。因此，华盛顿意图通过这部联邦法律，确立一套有别于欧盟“过度监管”和中国“国家管控”的、以“促进创新”、“国家安全”和“风险管理”为核心的“美国标准”，并将其作为模板，向全球，特别是其盟友体系进行推广。

1.2美国整体战略目标：平衡国家安全、消费者保护与全球标准输出

美国联邦AI立法的核心目标并非单纯的国内治理，而是其全球战略部署的重要组成部分。华盛顿旨在通过联邦法律，确立一套以“促进创新”和“国家安全”为核心的美国标准。

这一战略意图是基于对全球AI竞争格局的深刻认知。美国希望构建一套有别于欧盟《AI法案》的“基于风险和权利”的监管模式。通过将重点放在确保国内技术领先地位（创新）、强化基础设施建设以及推行国际外交和安全标准，美国致力于保持其技术栈和供应链在全球盟友中的主导地位。国防授权法案（NDAA）中对AI基础设施和供应链韧性的强调，例如建议设立陆军计划推进弹药制造中的机器人自动化、以及创建AI沙盒环境任务组以简化国防部的实验流程，都体现了对战略控制权的关注。此外，国会和行政部门都致力于制定策略，以防止美国先进AI模型被对手国家非法获取和利用。

从宏观上看，如果美国不能在联邦层面建立明确且可预测的治理框架，其创新优势将可能被州级法律的碎片化所削弱。因此，联邦立法的推出，正是为了在与中国等竞争对手的背景下，为全球AI治理设定规范，并确保美国的技术生态系统和供应链标准在全球范围内得以推广和锚定。

联邦立法进程的核心在于识别和推动民主党与共和党在具体议题上形成的跨党派“最大公约数”。这些交汇点通常集中在具有明确社会危害和国家安全风险的领域。

2.1共和党的核心驱动力：国家安全、国防应用与战略基础设施

共和党在AI立法中的推动力主要集中在保障国家安全和维持军事技术优势上。通过国防授权法案（NDAA）等途径推动的条款，明确要求将AI整合到作战和后勤操作中，并确保军事AI系统的安全性和可靠性。

监管的重点在于战略控制和防御。例如，参议院的国防法案要求对AI系统实施基于风险的网络和物理安全要求，并禁止在敏感领域使用某些外国开发的AI技术。法案还指示国防部长制定数字内容出处标准，以保障AI生成媒体的完整性。此外，立法还关注如何防御AI在金融犯罪中的应用所带来的经济和国家安全风险。

这种以国家安全为导向的监管，并非对创新的阻碍，而是一种赋能型监管。它通过立法确保政府部门，尤其是国防部（DoD），能够安全、快速地部署AI，同时通过供应链审查和出口控制来保障美国在全球技术竞争中的领先地位。

2.2民主党的核心驱动力：消费者保护、社会公平与儿童安全

民主党关注的核心议题是算法对民权、消费者和弱势群体的潜在伤害，但他们在这些领域往往能获得跨党派的广泛支持。

儿童保护已成为一个关键的共识领域。例如，《2025年保护我们在AI世界中的儿童法案》（H.R.1283）正在国会审议。专家警告称，大型科技公司在儿童面前积极推广AI伴侣聊天机器人等产品，在缺乏透明度的情况下，对敏感个人信息的收集及其对儿童安全的危害令人担忧。国会认为，有义务通过立法，要求科技公司对这些产品造成的伤害承担责任。

算法公平与责任是另一个核心监管靶心。州检察长联盟曾建议，联邦AI治理框架应专注于可能导致歧视或重大消费者损害的高风险AI系统。例如，科罗拉多州AI法案已要求高风险系统的开发者需使用合理护理来保护消费者。这些具体的、针对性强的应用场景监管，绕过了全面的风险框架可能引发的意识形态争论，成功实现了监管目标的突破。

2.3核心共识的交汇点：法律责任与问责机制的建立

跨党派共识最具有法律结构性变革意义的交汇点，在于建立明确的法律责任和问责机制。两党共同引入的《AI LEAD Act》，旨在为受害者提供联邦产品责任诉因，允许他们在AI系统造成伤害时起诉AI公司。

这项提案的战略意义在于它将AI系统视为传统产品，适用于已存在数十年的产品责任法。通过将安全激励措施前置到AI系统的设计和开发阶段，它明确了公司的法律义务。这种对法律框架的根本性重塑，是将AI公司从享有《通信规范法》第230条等软件服务提供商法律保护中剥离出来，重新定义其为对产品安全负责的制造商的关键一步。这是国会打破科技巨头通过模糊法律界限来逃避责任，转而推行“软法自律”幻想的关键行动。

基于上述共识基础，最终的联邦法案极不可能照搬欧盟《AI法案》的全面、前置监管模式。最可能的结果是采用“高风险系统强制问责（基于使用场景）+联邦产品责任地板”的混合模式。法案将提供追责的法律“地板”，并结合国家安全领域的强制性安全测试和披露要求（例如受加州SB53启发的针对前沿模型的测试）。以下表格总结了国会内部在AI立法上的核心共识区间与强度预测。

图一：跨党派AI立法共识区间与强度预测

尽管最终法案的文本仍在激烈博弈，但通过追踪参议院多数党领袖舒默、参议员图恩等人主导的AI工作组以及相关委员会的讨论，我们可以研判出，这部即将到来的联邦AI法案，其内容最大公约数将围绕以下几个核心支柱展开，体现出在鹰派的国家安全关切与“实用主义者”的产业发展需求之间的精妙平衡。

第一个支柱是风险分级与非对称监管。这是从欧盟《AI法案》借鉴而来，但将被赋予“美国特色”的核心理念。法案不会对所有AI应用一刀切，而是会将其分为“高风险”、“中风险”和“低风险”等级。“高风险”领域将成为监管的重中之重，几乎可以肯定会涵盖关键基础设施（如电网、金融系统）、自动驾驶、医疗诊断、以及司法和执法领域的AI应用。针对这些领域，法案将强制要求进行严格的部署前风险评估、数据质量审计、人类监督以及算法透明度披露。这部分内容将主要回应民主党及消费者保护团体的关切。而对于“低风险”应用（如电商推荐、游戏AI等），则将采取较为宽松的“行业自律+事后追责”模式，以满足共和党和科技行业对“促进创新”的诉求。

第二个支柱是国家安全审查与供应链安全。这是由国会鹰派主导的、最具美国特色的部分。法案将授权一个跨部门委员会（可能由商务部、国防部和情报界组成），对用于训练先进AI模型的算力基础设施、基础模型本身、以及可能被外国对手（特别是中国）利用来危害国家安全的特定AI应用，建立一套强制性的国家安全审查机制。这可能包括：对大型云服务提供商向外国实体出租高端AI算力进行申报和审查；对能力超过特定阈值的基础模型的出口或开源进行管制。这一支柱旨在将对华技术竞争的考量，深度嵌入到国内AI治理的法律框架之中。

第三个支柱是透明度义务与内容溯源。在这个问题上，两党已形成高度共识。法案将强制要求所有面向公众的生成式AI服务，必须以清晰、明确的方式向用户披露其内容是由AI生成。更进一步，针对日益泛滥的深度伪造，法案很可能将采纳类似于数字水印的内容溯源技术标准，要求在AI生成内容中嵌入不可篡改的元数据，以便在内容被用于欺诈、诽谤或干预选举时，能够追溯其来源。这将是法案在保护民主进程和打击信息操纵方面的核心举措。

第四个支柱是联邦优先权与统一市场。这是科技巨头虽然不情愿，但仍在积极游说以求实现的条款。为避免出现如加州CCPA引领的“数据隐私法碎片化”困境，联邦AI法案极有可能包含“优先权条款”。该条款将规定，联邦法律在AI监管的核心领域（如风险评估标准、透明度要求）将取代各州的法律，从而为AI产业在美国境内创造一个单一、统一的合规市场。但这必将引发与加利福尼亚等强监管州之间激烈的法律与政治斗争，其最终的妥协形式（是“完全优先”还是“底线性优先”）将是立法过程中最大的看点之一。

面对联邦立法势头，大型科技公司的游说策略已经发生了显著且具有战略意义的转变。

4.1游说投入的量化分析与策略的转向

数据显示，2025年上半年，主要AI开发者大幅增加了游说支出，印证了他们已接受立法不可避免的事实，并将其战略重心从“阻止立法”转变为“影响立法细节”。具体数据显示Alphabet(Google)在2025年上半年的游说支出为780万美元，比2024年同期增长了7%。Microsoft支出为520万美元，同比增长2%。Open AI的游说支出达到120万美元，同比激增44%。

除了直接增加游说投入，科技巨头还采取了主动塑造监管规则的策略。它们积极推广“自愿承诺”框架，例如承诺在模型发布前进行内部/外部安全测试，并分享风险管理信息。

然而，这种策略的更深层目标在于构建“监管护城河”。科技巨头们试图将监管成本绑定在极高的技术和规模门槛上，从而挤压潜在竞争对手。以加州《前沿人工智能透明度法案》（SB53）为例，该法案的适用对象仅限于年营收超过5亿美元的巨头开发者。像Anthropic这样的主要AI公司对该法案的背书，表明了行业内部对这种规模化监管模式的默许。

对于像亚马逊、Meta和微软这样的巨头而言，高昂的合规成本和基础设施投资只是经营成本的一部分。但对于新兴的中小型AI初创企业来说，初次合规成本（行业平均估算约为10亿美元）可能是致命的。因此，科技巨头表面上支持针对“前沿模型”的严格监管，实际上是一种反竞争行为，利用立法来强化其在AI基础设施和市场准入方面的既有优势。

4.2国会反垄断力量对AI立法的侧翼影响

在AI立法博弈中，国会内部的反垄断力量对科技巨头构成了强大的侧翼反制。以参议院司法委员会反垄断小组主席艾米·克洛布查（Sen. Amy Klobuchar,民主党）为代表的跨党派鹰派，正在推动将市场竞争政策融入AI监管。

克洛布查参议员明确指出，价格固定在反托拉斯法下是非法的，“串通就是串通，无论你是通过电话还是使用算法来实现”。她和她的同事正在推动立法，旨在解决算法价格操纵问题，特别是针对利用算法来提高租金和打车价格的行为。此外，《美国创新与选择在线法案》（AICOA,S.2992）获得了包括民主党和共和党在内的多元化两党支持，显示了对大型在线平台潜在反竞争行为的广泛担忧。

这种力量的介入，使得联邦AI立法不再局限于传统的安全、偏见和透明度问题，而是被迫纳入市场结构和竞争政策。这意味着未来的联邦监管不仅将要求AI系统确保安全性，还将限制AI的设计和部署不能助长或实现反竞争行为，从而从根本上限制科技巨头利用AI来强化其市场主导地位。反垄断条款很可能以修正案或强力配套立法的方式，与核心AI法案同时推出，对科技巨头形成全面约束。

在联邦层面全面监管缺位的情况下，美国的AI治理格局呈现出高度碎片化的状态，由联邦行政指导、机构指南和州级立法先行共同构成。加利福尼亚州、科罗拉多州和纽约州等地的立法，走在了联邦监管的前面。例如，科罗拉多州专注于基于风险的监管，而加州则推出了针对前沿模型的透明度法案。这种碎片化格局给企业带来了巨大的合规挑战和成本。企业必须在各个司法管辖区之间导航复杂的法规网络，往往被迫遵循最严格的州级标准，这不仅增加了运营成本，也可能阻碍技术创新，甚至影响联邦政府机构获取和部署现代化AI工具。因此，产业界对建立一个统一的、具有可预测性的全国市场提出了强烈的要求，这为联邦立法中的优先权条款的讨论提供了强大的经济论据。

“布莱克本时刻”的到来，预示着美国AI治理的“田园时代”即将结束。一部联邦法律的出台，将对全球AI格局产生结构性、深远性的影响。

首先，对于美国大型科技公司而言，这是一个“双刃剑”时刻。一方面，明确的法律框架将终结监管的不确定性，为其长期投资和产品规划提供稳定的预期，一个统一的国内市场也将降低其跨州运营的合规成本。但另一方面，这也意味着其必须接受更严格的外部监督和法律约束，其在算法设计、数据使用和产品部署上的自由度将受到显著限制，“先发布、后道歉”的野蛮生长模式将难以为继。其游说策略的重心，已从“是否立法”的宏观对抗，转向了“如何定义高风险”、“如何设计审查流程”等细节的微观博弈。

其次，对于全球AI治理而言，此举将推进确立美、欧、中“三足鼎立”的竞争格局。美国模式将以“国家安全为底线，市场创新为导向，风险管理为手段”为特征，试图在全球范围内推广一套更具“弹性”和“实用性”的标准。欧盟模式将继续坚守其“人权为核心，风险预防为原则，法律强制为保障”的路径，试图扮演全球AI伦理的“立法者”和“守门人”。中国模式则将以“国家主导、安全可控、发展优先”为核心，向“全球南方”国家提供一套不同的发展范式。这三种模式将在全球范围内展开激烈的竞争，争夺其他国家和地区（如印度、巴西、东南亚）的“规则采纳”。一个国家选择采纳哪种治理模式，将在很大程度上决定其未来数字经济所融入的技术生态和价值体系。

最后，展望未来，美国联邦AI立法的出台，虽然姗姗来迟，但其一旦成型，必将凭借美国在全球科技生态中的核心地位，产生强大的全球辐射效应。它不仅将重塑美国自身的科技与社会景观，更将成为未来十年全球数字世界秩序演变中，一个至关重要的变量。这场围绕规则的竞赛，才刚刚开始。