你绝对想不到，一直标榜“自由市场”的美国，在AI管理上竟然开始“眼红”中国的模式了。 最近，特朗普一纸命令，要把各州AI监管权统统上收，明摆着就是要结束内部混战，跟中国学“统一管理”。
这背后，是一场硅谷巨头都喊累的“合规噩梦”，和中国几个小时内就能发补贴的治理效率的残酷对比。
特朗普在2025年12月11日傍晚签的那个行政令，名字挺长，叫“确保制定国家人工智能政策框架”。 这可不是走个过场，里面动了真格。
最硬核的一条，是让美国司法部专门成立一个“人工智能诉讼工作组”。 这个组是干嘛的呢？ 它的主要任务之一，就是去法庭上挑战那些被认为可能“损害美国AI全球主导地位”的州法律。
矛头指向谁？ 加州和科罗拉多州首当其冲。 这两个州在AI监管上走得比较靠前，自己定了一套规矩。 联邦政府现在这个动作，等于直接说：你们州里的规矩，可能不行，得按联邦的来。
美国驻华使领馆很快同步发布了消息，把这个事给坐实了。 这不是随口说说的竞选语言，是已经落笔签字的行政命令。
特朗普为啥突然来这么一手？ 根源就在于美国国内的AI治理，已经乱到影响竞争力了。 美国不是没有技术，硅谷的谷歌、微软，手里攥着大把的尖端技术。
就在2025年11月，还有报道说谷歌用自己家的TPU芯片，把AI推理的成本压得比行业平均水平低了40%。 技术底子，他们是有的。
但问题出在“管理”这个环节上。 美国是联邦制，各州在很多事务上有很大的自主权。 到了AI监管这里，就成了“五十个州，五十套规矩”。 企业面对的不是一个统一的美国市场，而是几十个不同规则的市场碎片。
加州是科技大厂的老巢，它在2024年9月，由州长一口气签署了5项与AI相关的法案。 这些法案管得挺细，比如要求大型在线平台，在选举等特定时期，对AI生成的与选举相关的内容打上清晰的标签，或者发出警告。
这还没完，另一项当时还没签署但正在推进的SB1047法案，意图对AI行业进行更全面的监管。 已经生效的规定里，还要求科技公司披露新AI模型的安全测试情况。
科罗拉多州则把焦点放在了就业公平上。 它要求企业如果用AI工具来筛选简历、评估求职者，就必须事先评估这个算法是否存在歧视性风险，并且要采取具体的措施来预防这种歧视。
简单理解，就是企业得定期（比如每两年）审核一下自己用的招聘算法是不是“公平”。
单看每一个州的法规，好像都挺有道理，都是为了负责任地发展技术，防范风险。但站在微软、谷歌这些业务遍布全国甚至全球的公司角度看，这就是一场合规灾难。
他们刚刚按照加州的要求，投入人力物力，搭建好一套给AI生成内容打标签的系统，科罗拉多州的法律又来了，要求他们必须检查简历筛选算法有没有偏见。
公司的合规团队就像救火队，刚扑灭东边的火，西边又烧起来了。 为了应对不同州的不同要求，企业不得不扩充合规人员，调整产品策略，甚至为不同的地区开发不同的功能版本。
人力、时间和金钱成本层层叠加，直接拖累了创新的速度和商业化的效率。 这种混乱带来的负担，是实实在在的，从各州政策文件的差异和科技公司频繁扩招合规岗位就能看出来。
特朗普和他的团队显然看到了这个问题。 他们想做的就是“收权”，把制定AI规则的权力从各州手里，尽可能集中到联邦政府层面。
目的是建立一个全国统一的、用他们的话说“负担最小”的AI监管标准。 这想法不是凭空来的，特朗普之前就多次在公开场合提到中国。
在2025年1月接受路透社采访时，他就提到中国公司比如深度求索的DeepSeek模型发布，认为这应该给美国行业敲响警钟，美国必须集中精力竞争才能获胜。
现在签署这个行政令，统一监管框架，其潜台词就是想效仿他们眼中中国的“治理效率”，用一个拳头对外竞争。
那么，中国是怎么做的呢？中国的AI治理走的是一条“全国一盘棋”的路子。 它不是由各个省份分别出台大量互相可能冲突的法律，而是在国家层面进行顶层设计和统一规划，然后高效地向基层推进。
看看内蒙古鄂尔多斯的例子。 那里被定为国家智能社会治理实验综合基地。 在2024年12月，就有报道介绍了当地的实践。 他们建设了所谓的“根数据库”和“一表通”平台。
这个平台干了一件很基础但极其重要的事：把基层工作中原来分散在140多张高频填报的表格、50多个不同系统里的信息，全部整合打通。
以前，民政、人社等部门的工作人员要统计点数据，需要从各个系统里分别找，手动汇总，费时费力。 现在，AI技术介入，自动处理这些打通的数据。
结果就是，数据统计的时间平均缩短了90%以上。 以前需要几天才能完成的数据整理，现在可能几个小时就搞定了。
更贴近老百姓生活的变化是，像高龄老人津贴、残疾人补助这些民生补贴的审核和发放流程，发生了质变。
过去，从申请到审核再到资金发放，整个流程走下来可能要72小时。 现在，通过智能化的审批系统，这个时间被压缩到了3小时以内。 这意味着一个老人上午提交申请，下午补贴可能就到账了。
对于基层工作人员来说，他们从繁琐重复的填表、核对工作中解放了出来。 报道里提到，平均每周能多出来11个小时的时间，这些时间可以用来直接上门服务群众，解决实际问题。
在产业领域，这种统一规划下的智能化效果同样明显。 还是鄂尔多斯，当地的智能矿山，依靠AI技术实现了采煤的自动化。 过去需要17个人完成的采煤工作面，现在只需要5个人就能操作。 安全监控也不再仅仅依赖人工巡检，而是由智能系统进行实时监测，自动预警潜在的风险。
这种从上到下贯通、标准统一、数据共享的治理模式，与美国各州立法机构独立运作、规则各异的分散模式，形成了再鲜明不过的对比。中国的企业，在一个统一的市场规则下运营，不需要为不同省份的监管差异而额外付出巨大的合规成本。
美国现在才想起来要把各州的权力往联邦收，实际上已经比中国慢了好几步。 内部的扯皮和消耗正在发生。
加州的AI法规可能刚推进到一半，联邦的司法部就可能依据新行政令发起挑战；科罗拉多州关于算法审核的规定刚生效，联邦的“人工智能诉讼工作组”可能就找上门来，质疑其是否影响了国家竞争力。
这种联邦政府和州政府之间的潜在法律冲突，消耗的是整个国家的政策资源和企业的精力。
硅谷所拥有的技术优势，比如谷歌更低的AI推理成本、微软更强大的基础模型，在应对层出不穷、彼此矛盾的监管要求时，其能量被大大分散和损耗了。
特朗普想通过一纸行政令来扭转这个局面，但事情没那么简单。 美国的政治体制决定了，各州已经习惯了在诸多领域自己制定规则。
像加州、科罗拉多州这样在科技或社会议题上历来比较积极的州，不可能轻易放弃自己的监管权。 他们很可能会认为联邦政府此举是越权，并拿起法律武器进行对抗。
这场联邦与州之间的权力拉锯战才刚刚开始。 它清晰地表明了一点：在人工智能这场决定未来的全球竞赛中，领先的芯片、算法和模型固然是核心，但如何管理这些技术，让它们在一个协调、稳定、高效的环境下发展，同样至关重要。
美国正在经历的治理阵痛，恰恰反衬出另一种组织模式的效率。 特朗普的行政令，无论最终成败，都已经承认了这种效率差距的存在。
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