AI賦能數據跨境流動治理的機制與進路

[中圖分類號]F49；F125[文獻標識碼]A [文章編號]1004-6623（2025）03-0097-08

[基金項目]國家自然科學基金面上項目：數據要素與技術創新：理論機制與實證分析（72473167）；國家社會科學基金重大項目：數據要素參與分配的價值基礎和實現形式研究（24amp;ZD327）。

數據支撐未來， 90% 的變革性轉變依賴于數據的流動與使用①。根據麥肯錫數據，2014年數據跨境流動直接創造的價值為2.3萬億美元，遠高于外商直接投資，為全球經濟貢獻了2.8萬億美元的產值，預計2025年將達到11萬億美元②。我國作為數字經濟大國，是全球數據量最多、數據類型最豐富、數據跨境流動需求最為旺盛的國家之一。根據IDC和希捷的《數據時代2025》白皮書，到2025年，全球數據量將達到175ZB，其中，我國整體數據量將達到48.6ZB，占全球數據規模的 27.8% ，超過美國成為世界最大數據生產國③。同時，AI發展已顯著影響數據跨境流動效率。AI的訓練、開發和應用需要量大類多且實時更新的數據作支撐，數字技術的蓬勃發展使得數據密集型跨境活動已然成為AI新興產業發展的核心驅動要素。2025年2月，全球AI基準測試機構A.jpgicialAnalysis發布一季度報告，首次量化明確我國AI技術水平的大幅提升，表示我國已從“追趕者”轉變為“競爭者”。我國AI企業也展現出強勁實力，DeepSeek在深度學習領域、科大訊飛在語音識別和自然語言處理領域的源頭技術已超過國際領先水平①。

未來幾年，實現數據有效流動和AI發展雙贏已是大勢所趨，美國高級研究員NatePicarsic指出，數據跨境流動不僅關乎全球經濟的平穩運行，而且深刻影響各國在AI標準制定和數據治理中的話語權②。然而，由于政治制度、經濟發展水平和產業基礎技術創新等方面差異，各國數據流動治理模式呈現出碎片化、多樣化特征。如何利用AI賦能，建立規范的數據流動治理規則，值得深入研究。

一、我國數據跨境流動治理面臨的現實困境

數據本身具有多維屬性，參與生產經營并在活動中逐漸轉化為能夠交易的數據要素，具備資本化潛力。數據跨境流動如同資本、勞動力等傳統生產要素的跨域配置，將極大影響資源在全國范圍內的分配效率，是保障產業鏈各環節信息暢通、協同運作的“神經中樞”。數據跨境流動帶來經濟紅利的同時，也引發了諸多治理難題。

1.數字化基礎設施建設不平衡及AI技術發展伴生的數據流通風險

對于數字化基礎設施較為薄弱的地區而言，算力和數據存儲資源短缺，廣商利用數據的載體不一，對數據的需求不一，在進行大規模數據處理時，通常需要依賴外地云計算服務，無力部署和運行區塊鏈等前沿技術。而數字化基礎設施資源較為豐厚的地區如北京、杭州、深圳等，擁有引領技術創新的優越條件。我國首個具有完全自主知識產權的區塊鏈底層技術一長安鏈，以其“無保留開源”策略和日均億級交易處理能力，支撐起北京120個核心應用場景，但這只能作為技術更迭的起點，未來道阻且長，我國在數據傳輸技術、跨平臺協作技術等方面仍有較大提升空間。

與此同時，AI技術發展帶來的數據需求與流通風險同步增加。數據的流通、應用和數據價值的乘數效應正相關，也與流通帶來的安全風險正相關（薛瀾和王凈宇，2024）。AI大模型的訓練離不開大規模且動態更新的數據集，如智能駕駛汽車行駛的前提是對道路情況和周圍行駛人員的信息進行全面、實時、動態的把握，獲取的信息越多，場景訓練和仿真測試越有效，智能汽車安全行駛的可行性越高。智能駕駛的操作平臺將成為一個信息量巨大的遠程監控平臺，若數據被惡意留存或使用，以及技術出現漏洞，個人信息泄露風險將增加，個人隱私保護難度和安全風險甚至國家安全風險也會隨之增加。

2.制度壓力下企業合規成本外溢

首先，數字貿易發展統籌不佳引致企業合規成本增加。我國數字貿易發展前景可觀，2024年前三季度，可數字化交付的服務貿易進出口2.13萬億元，同比增長 5.3%^（3） ；2024年我國跨境電商進出口2.63萬億元，增長 10.8% ，相較2020年提高1萬億元，我國外貿“技術”含量持續增加，工業機器人出口實現了 45.2% 的增長④；截至2024年，我國共設立165個跨境電商綜合試驗區，已覆蓋全國31個省區市，跨境電商貿易規模占我國跨境電商的比重已超 95%⑤ 。為保障國家安全和個人隱私安全，我國對數據跨境流動治理保持謹慎態度，強化對相關跨境貿易企業的審慎監管，提高了企業數據合規成本，影響自身數字貿易發展和跨境業務拓展（沈玉良，2025）。

其次，企業合規成本增加引致創新動力不足。企業需要同時應對安全評估、風險監測、標準認證等多重合規路徑。北京率先推出“數據跨境2.0版”政策，首次實現負面清單涵蓋自貿試驗區內外、省域、國際參照三大維度，有跨國企業實行該政策后，實現了臨床試驗數據的合規出境，審批時間從3個月壓縮至2周。但我國其他地區合規政策尚未及時更新，企業合規審批時間尚長，合規資源時間成本和損耗成本較高，如此高壓耗費了原本應用于科技研發的大量資源。特別是對初創科技型企業而言，企業體量較小，單是合規成本將占據運營成本的大部分，企業用于實質技術訓練的資金較少，部分企業還會被迫使數據在灰色地帶流動，增加安全風險。

3.數據流動規則滯后與價值標準碎片化

首先，AI發展需求與數據流動規則不匹配。當前進一步培育生成式AI需要調用開源模型、訓練多模態數據，我國已出臺的《數據安全法》《促進和規范數據跨境流動規定》等缺乏針對數據跨境流動治理規則的條款。治理規則的制定需要經過實地調研、風險評估、利益協調、優先試點等復雜過程，現有規則體系因時滯性、框架固化等與AI超速發展催生的時新要素不匹配，比如指數級增長的數據規模，廣泛的工業、醫療、政務等應用場景，對算力調度的旺盛需求等。

其次，數據價值標準碎片化與利益分配不匹配。數據的價值評估尚缺乏統一的核算標準，不同地區、不同行業詳細的數據分類分級標準也不統一，影響數據資源的規模化應用，交易成本的計算無法標準化。與傳統要素不同，數據要素可以被無限復制，一個數據集可以被多次利用在不同場景，經過無限流通也不會出現折損。在原始數據本身價值之外，還可以通過算法訓練、再加工和排列重組等獲得更高附加價值，實際應用中更是可以在不同應用場景下展現數據乘數效應，而算法訓練和運行的支出與其他技術應用無法有效分割，不能準確分離出用于數據處理的部分，且AI技術的潛在應用場景復雜多樣、持續新增，尚不能全面預設，即使得以預設，不同應用場景之間相互交織，數據之間的互補性和多次利用也會影響價值衡量。此外，不同類型的平臺企業對不同類型的數據有不同的衡量標準，數據價值會因時間變化和技術更迭而發生動態變化，當前價值較低的數據集未來也可能被AI充分利用而實現價值增值，這些成本和回報都是無法衡量的。

二、AI賦能我國數據跨境流動治理的作用機制

在AI迅速發展的當下，我國數據跨境流動經過潛在經濟價值生成、廣泛流通和利益分配等對經濟活動產生正向效應，而企業合規成本提高以及數據流動規則滯后與價值標準碎片化等負向效應的存在，不僅降低了數據流通效率，而且對數據的安全性和合規性提出了更高要求，需要充分發揮AI對我國數據跨境流動的賦能作用，其作用機制涵蓋三個層面（圖1）。

（一）技術層：以技術自主為支撐，攻克“卡脖子”困境

我國正積極開展AI生成與數據流動的戰略布局，突破算力基礎設施建設、核心算法等關鍵節點制約，可從完善數據基礎設施建設、核心技術自主化和應用場景監管多元化三方面推進。

1.完善數據基礎設施建設

數據有效跨境流動將依賴于數據基礎設施、數據傳輸網絡、數據中心、數據處理技術等多環節，任一環節受制于人，皆會因“木桶效應”導致整體效率下降。而高速穩定的網絡設備和通信設備，可降低數據傳輸過程中的延遲率和丟失率，減少因數據重復帶來的額外成本，數據中心、云計算平臺等中介載體的優化升級和規模擴大能直接降低企業單位數據存儲和處理成本（熊菲和肖玉賢，2023）。應加快建設國際數據口岸，集中力量爭取算力芯片自主，探索高效能、低成本的算力方案，規避境外限制性政策對算力資源的壟斷，大力統籌建設自主可控的云計算設施和AI大模型訓練設施，集中力量加快部署國產化算力芯片、高效能AI加速器，建設跨境AI算力調度平臺，減少國外依賴，充實現有數據鏈條，實現跨境數據端口到端口的可信托管。

2.核心技術自主化

內生增長理論認為，內生的技術進步是保證經濟持續增長的決定性因素。技術自主化意味著突破技術壟斷，擁有具有完全自主知識產權的核心技術，最大化數據的應用價值。比如數據傳輸優化技術使數據存儲靠近用戶端，實現快速分發；數據標準化技術使數據無需進行復雜轉換即可得到處理分析，降低開發和維護成本，縮短數據流轉時間；數據授權技術明確數據訪問的權限，跨國、跨行企業依權限訪問數據，直接篩選掉不宜合作或涉及的相關項目，提升業務效率等。一方面，技術持續進步且自主可控可以減少對境外加密算法的被動依賴，以及額外的、應支付給技術壟斷方的制度成本，將其投入到境內研發創造中，轉變為研發的內生動力（米加寧，2024）。另一方面，技術自主可控將為爭奪國際話語權奠定基礎，DeepSeek的出現已向國際社會展現出我國的創造能力，開源模型的恰當使用一定程度上重置了當前的技術模式，其網絡正外部性有望改變數據跨境流動的規則主導權，從而在技術鏈、數據鏈中占據更高附加值環節。因此，應持續推進算法框架開源化，不斷突破關鍵“卡脖子”技術，減少對調用跨境技術代碼的依賴，打破“技術孤島”，邁向“技術生態”，促進數據的有序流動。

3.應用場景監管多元化

AI應用場景可將靜態數據轉化為動態生產要素，實現由數據到技術到產業再到利潤的連續反應，但是不同應用場景對數據安全和流通效率的要求存在差異，需要充分考慮多樣應用場景，捕捉其對數據的巨大需求，以預測可能出現的技術問題和流通風險，規避技術發展帶來的數據需求與流通風險同步增加這一困境，且監管多元化一般通過差異化的規則設計實現，可降低企業制度成本。加快現有數據治理框架適應技術應用需求，模擬多元化場景，推動技術、市場、監管等不同領域的人才加入模擬系統，進行場景預設，多角度考慮可能出現的流通風險等不可控因素，并在現有治理規則的基礎上加以治理，若現有規則不能滿足需求，可探索性預設新規則。

（二）經濟層：以經濟協同為橋梁，優化數據要素市場環境

1.數字貿易跨境便利

AI為全球商貿搭建了一座既可“面對面”交流，又可“鍵對鍵”便捷交易的橋梁，可以促進大量數據的實時處理和分析，跨境電商服務因此更個性化、精準化。然而，由于數字貿易發展統籌不佳、營商環境尚待優化，企業合規成本大大增加，亟須對現有貿易環境加以優化完善，以促進跨境流通便利（李俊等，2023）。應繼續完善我國法律規定，并先行在自貿試驗區試點，利用先進審計工具實現企業合規流程自動化，以降低中小貿易企業參與門檻，同時，充分利用AI技術和復合型人才，加密技術應用確保數據傳輸安全和交易信息保護（朱燕芳等，2024）。

2.企業合規閾值彈性

AI大模型訓練依賴于海量高質量數據集，跨境數據獲取的容易度和廣泛度會成為科技企業的關鍵技術競爭力之一。然而，由于全球各國主權沖突、規則差異、安全風險等的存在，企業在進行跨境傳輸時不得不遵照嚴格的治理規則或高額的制度成本以保障數據的合規性，大大增加了企業的運營成本，高昂的運營成本可能導致部分企業投機取巧，造成數據濫用或泄露，進而導致市場秩序混亂，降低數據要素的配置效率。為解決合規成本過高的問題，應積極推動大體量數據交易所發揮作用，通過標準化數據交易為規則制定提供參考，聯合地方政府發放“語料券”等補貼性工具，減少企業收集、驗證、處理數據的交易成本，激發數據交易活力，將企業盈余最大化用于新型技術研發。

（三）規則層：以規則匹配為保障，平衡發展與安全

1.技術驅動的動態更新機制

基于技術發展導向的彈性治理（李海英和馬民虎，2022），根據技術進展調整監管邊界，實現治理規則的動態更新。AI技術會催生眾多新型風險，如數據壟斷、算法黑箱、深度偽造等，動態監管可通過實時監測、實時反饋和實時調整，在風險顯露初期介入，降低安全風險。此外，數據市場變幻莫測，真實交易存在諸多不確定性，通常不會預設到可能出現的所有應監管的情形，這就要求治理規則應具有靈活性，能在可控條件下加以適當調整，并在部分場景中優先測試規則和技術發展、數據交易的適配性，適配后再逐步推廣至全國各地，降低制度試錯成本。

2.分層分類治理體系

數據要素在經濟價值、應用場景、風險等級等方面的差異性要求流通治理保持差異性，分層分類治理可以保持此差異性，通過風險劃分，將安全成本精準分攤至不同主體并加以有效監管，借鑒《中國（上海）自由貿易試驗區及臨港新片區數據出境管理清單（負面清單）（2024版）》，按照數據的重要程度，對核心數據、重要數據和一般數據三類制定詳實的劃分標準、定義范圍、參照依據和出境規則，為企業規劃數據跨境流通路徑提供參考。

3.國際標準對接互認機制

當前，全球數據跨境流動治理模式表現出碎片化特征，如美國倡導市場自由的霸權思維，歐盟秉持嚴格監管的GDPR模式，我國推行從《數據安全法》到合作倡議的發展范式。碎片化規則導致數據主權競爭加劇，數據資源稟賦流通效率降低，數據價值標準不一，企業面臨合規套利的風險。建立國對國家機密數據和敏感數據，采取禁止流動的措施，相關部門聯合組建“數據海關”，以跨部門、跨行業、平臺化的方式服務于分類分級管理機制。其二，加快制定和完善數據流通規則。目前，國際數據治理模式分歧較大，國內數據治理規則尚不全面，秉持從易到難、由淺入深的務實原則，分階段推進治理升級進程，在1一3年的短期時間內，加快制定數字化技術和網絡安全國際標準，探索性提供數據治理公共產品，推廣以創新驅動為主的技術治理工具；在3—5年的中期時間內，進一步際標準對接互認機制，形成統一的數據流通標準和多方參與的收益共享模式，將數據跨境流動的壁壘外部性轉化為共同治理責任是重要一環。我國應主動對接國際標準，主動輸出中國方案，將當前的技術優勢轉化為制定數據標準的話語權。

三、AI賦能我國數據跨境流動治理進路

（一）完善數據基礎制度體系，優化數據市場配置機制

完善數據制度和市場機制既可以保障國家安全和公民合法數據權益，又能充分釋放數據紅利，推動我國在國際競爭與合作中形成可持續的數字秩序。

其一，建立國內跨境數據分類分級管理機制。以《網絡安全法》《數據安全法》等文件為依據，構建跨境數據分類分級流動管理框架，明確不同類型數據的劃分標準、對應的出境規則、數據流動的尺度和范圍，對復雜交叉的數據集，探索性建設二級三級分類方法。對不同風險、不同類型的數據，實施差異化跨境流動措施，比如對集體公開數據和個人一般數據，將部分國家納入可自由流動范圍；對重要數據或個人特殊數據，結合出境場景，實地分析數據出境后的潛在風險，實施梯度化監管；

健全以區域性治理為主的雙多邊治理機制，打破跨境數據流動壁壘；在5年以上的長期時間內，嘗試主導建立基于聯合國章程的數據治理專門化機構，以協調各國數據規則差異。其三，建立完善國內數據要素基礎交易體系。目前我國數據要素市場尚未成型，推進數據要素市場化，需要進一步完善數據確權、定價、要素參與收入分配等基礎制度，構建長期活躍有效的數據要素交易體系，打破地區間、行業間“數據孤島”，降低科技企業合規成本，握緊數字經濟發展主動權。其四，優化數據要素大范圍配置網絡。通過現有“數字絲綢之路”“一帶一路”區域性數據交流圈，優先推動非敏感數據的有序流動，力爭形成以我國為核心的“數據樞紐”，主導建設數字貿易高水平開放平臺，主動對接國際高標準經貿規則，鼓勵數字領域各項改革在有條件的數字貿易出口載體、自貿試驗區等開展先行先試。其五，加強數據倫理規范建設（蔡翠紅，2025）。AI快速發展引發了人們對數據倫理的關注，各國和各企業在應用數據時應始終秉持技術研發與應用的公平性和安全性兩大原則，探索性設立倫理審查委員會，對新興前沿技術及時進行全方位的規范性評估，完善算法設計規范性評估機制，特別是對AI算法進行多層次的倫理測試，平衡技術進步與社會責任的關系。

（二）擴大數據設施建設范圍，構建完備的AI技術創新網絡

目前數據跨境流動的規模、速度和復雜性大幅提升，數據基礎設施和AI技術創新網絡是否完善，將直接影響數據流動效能。

其一，加大新型數字基礎設施建設力度。加強海底光纜等數據跨境傳輸基礎設施的建設，借鑒跨大西洋海底光纜項目的實踐案例，積極參與國際數據交換樞紐建設，通過共建“一帶一路”倡議，聯合其他國家探索性建設新線路，嘗試投資欠發達國家和新興市場數字基礎設施。其二，帶頭突破“卡脖子”技術。利用DeepSeek推行契機，發揮AI溢出帶動性強的“領頭雁”效應，支持開源生態建設，以國際知名高校和科研機構的基礎性研究作為源頭，增加技術交流共享，加快創新成果落地生根，協同研發隱私計算技術、可標記技術等，完善現有“東數西算”新型算力網絡體系，有效引導算力資源西輸，促進數據中心合理布局，籌劃“東數西算2.0版本”算力工程，通過技術更新提高樞紐間數據傳輸效率。其三，推廣技術規范標準。在“數字絲綢之路”等項目中推廣中國技術標準，減少與其他國家的技術互操作性分歧，構建符合自身利益的技術生態，建立數據跨境流動的技術標準和認證體系，提高我國在全球數據治理技術領域的話語權。其四，帶動相關數據產業的發展。持續增加對區塊鏈、AI等技術的研發制造，推動大數據廣泛應用于互聯網、制造業、金融業、貿易等領域，通過跨境傳輸實現產業間的協同創新。

（三）優化科技企業要素配置，提高企業數據跨境合規水平

科技企業是開展跨境數據流動的重要主體，從TikTok由于數據隱私問題與美國、印度等國家出現跨境數據合規分歧，到華為因數據安全問題被瑞典郵政和電信管理局（PTS）禁用，跨國企業合規的負外部性在數據流通的背景下更為顯著。

其一，充分發揮科技型企業現有資源優勢。在數據要素方面，以合法合規的途徑獲取外部優質數據，建立數據資產管理體系；在人才要素方面，引育熟練操作云計算、標記化技術等數據技術的復合型人才，根據專業側重點的不同將其分布至數據應用的全流程；在資本要素方面，合理配置資本，保證優先用于與數據流動相關的技術開發和核心業務運營。其二，采用“數據護照”。為合規企業合規數據集頒發跨境流動憑證，結合現有跨境規則自動執行數據使用權限、數據流通權限和收益分配條例。其三，充分保障合作方權益。根據各參與主體的投入成本、利潤貢獻，在與數據供應者、需求者等利益相關方充分溝通后，協商確定利潤分配方案，保障各方特別是中小企業的合法權益。其三，促進數據流動的透明化。通過多邊框架、多邊協議建立透明化、統一化的數據治理規則，企業以更透明的方式參與進來，形成有序的從數據生成到應用的全流程價值鏈條，也方便企業根據自身核心競爭力精準定位鏈條中某一環節，并專注于提高數據附加價值，參與者各司其職的同時利用透明化流程把握其他環節，提高整體收益。

（四）推動數據價值評估，實現利益分配公正合理

AI驅動下的全球化數據流動，“誰的數據誰受益”是關鍵問題，我國應持續推動數據價值評估，形成利益公平分配機制。

其一，推動數據價值評估標準化。構建數據價值評估體系，明確價值評估的基本原則、評估方法、計量單位等，根據不同類型數據和不同應用場景，建立科學的數據價值指標體系，包括數據質量和數量、數據應用價值等維度。其二，推動數據價值評估市場化。設立專門的數據價值評估機構，并引入技術人員加以指導，或直接委托至知名大型平臺企業，為數據交易、價值分配提供第三方評估服務，制定數據價值評估行業規范（郭海玲等，2024）。其三，建立健全數據收益分配制度。建立科學的評估標準，衡量數據要素的價值、貢獻率與回報率等關鍵指標，保證數據提供者的貢獻和既得報酬呈正相關，著重關注公共產品利益和相對弱勢群體的權益，兼顧利益公平。

（五）深化多層次跨境數據流動國際合作，增強自身國際話語權

我國在促進全球數據安全有序流動的同時，要兼顧國家安全和數字經濟發展紅利，在多邊框架下積極作為，推動以數據為關鍵要素的全球命運共同體建設。

其一，積極參與國際規則制定。秉持“堅持團結合作、聚焦促進發展、促進公平正義、推動有效治理”的立場，凝聚國際社會對數據安全與發展的價值共識，推動構建開放包容、協同共治的全球治理體系（徐玉梅等，2024）。其二，積極參與由國際組織和多邊機制發起的數據治理工作。響應OECD、APEC、WTO等國際組織和多邊機制的號召，充分支持聯合國發揮協調作用，探索性牽頭構建“網絡空間命運共同體”，堅決反對數據霸權主義，發出中國聲音。其三，加快形成數據跨境合作白名單。主動與境外市場達成互利共贏、公平可靠的數據跨境共識，推動建成互操作性的跨境數據流動治理機制，建立以主要貿易伙伴為好友的數據跨境流動“朋友圈”，初步形成一套充分展現我國數據流動主張的跨境規則和模式。其四，推進區域合作和多邊數字經濟協議制定。主動與不同國家、不同區域集團簽訂不同層次的促進數據跨境流動合作協議或備忘錄，嘗試建立互信機制，探索符合雙方利益的跨境數據流動模式，并在實踐中不斷升級完善。其五，持續推進我國加人《數字經濟伙伴關系協定》（DEPA），以RCEP等區域經貿協定為藍本，探索共建“一帶一路”跨境數據自由流動圈，加強與沿線國家的數字經濟合作，助力沿線國家數字經濟能力建設。

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The Mechanism and Approach of Al Empowering the Governance of Cross-border Data Flow Ouyang Rihui1， Zhuang Xuxiao2，Mu Aiying2 （1.Central University of Finance and Economics，Beijing 1O0081;2.Hebei University of Economics and Business，Shijiazhuang，Hebei O50061）

Abstract：Thossorderfoofataisecoingiceasinglyfruetndthfetieintegatiofataflowithalatioss emergedasandrivingforefoloaloncgowthHoweveCina’sgovanefossorderdatafoacescalengschthe spilovefeiltdtad standards.To harness the empowering role of Al ，atthe technological level， we should rely on technological autonomy to overcome the“stuck neck” dileas;atolocltaete shouldsureteloitpraaltatal scopofdatasoateooea mulilevelieaialoeatoodedaotbingaaa’seaeofossoafo.

KeyWords：AI; Data Flow;Data Governance; Cross-border Flow

（收稿日期：2025-05-09 責任編輯：賴芳穎）