主题
治理与算力核查
核查关于 AI 的承诺、规则与协议是否得到遵守，包括关于芯片和训练过程的声明。
各国政府以及未来国际协议的缔约方，希望在不接触敏感模型或数据的情况下，核实有关大规模 AI 开发的声明。这些声明涉及先进芯片在哪里、某次训练用了多少算力等问题。已提出的技术证据包括：在芯片上报告或执行特定属性的硬件赋能机制、基于时延的位置核查，以及可供审计的训练过程记录。在这些机制成熟之前，现场检查和举报人计划等依靠人员的措施可以弥补空缺。算力之所以可以作为核查的基础，是因为它可检测、可量化，而且可排他，即可以限制对它的使用。但其中许多机制尚未建成，也未经压力测试。它们还可能带来滥用、隐私受损和权力集中的风险。本主题也关注法律、行为准则与标准，它们决定开发者必须记录哪些声明，以及这些声明如何接受核查。
报道
欧盟委员会将 EN 18286 列为《人工智能法》协调标准
欧盟委员会一项实施决定于 2026 年 10 月 14 日在《欧盟官方公报》上公布，其中列出了 EN 18286:2026。这是一项面向 AI 系统提供者的质量管理体系标准。起草该标准的 CEN-CENELEC 称，它是首个支持《人工智能法》的协调标准，把该法的质量管理要求转化成了可审计的要求。
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CSET 称追踪出口 AI 芯片最可行的办法是 ping 核查辅以实地检查
乔治城大学 CSET 于 2026 年 9 月 29 日发布的报告认为，要核实受出口管制的 AI 芯片身在何处，最可行、最具成本效益的方式是基于 ping 的核查，并辅以实地检查。作者表示，这样的系统只能在事后发现转移行为，他们也没有就是否应强制采用这一系统表态。
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欧盟发布 Digital Omnibus on AI，推迟高风险规则并设定标记宽限期
Regulation (EU) 2026/1744 于 2026 年 7 月 24 日刊登在《欧盟官方公报》上，将欧盟《人工智能法》高风险规则的适用日期定为 2027 年 12 月 2 日和 2028 年 8 月 2 日。对于 2026 年 8 月 2 日之前投放市场的生成式 AI 系统，提供者可在 2026 年 12 月 2 日前完成输出标记。
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欧盟人工智能办公室就通用 AI 模型外部评测方的要求征求专家意见
欧盟委员会人工智能办公室于 2026 年 6 月 12 日征集专家参加一场研讨会，讨论外部评测方应满足的独立性和资质要求，这些评测方负责评测具有系统性风险的通用 AI 模型。根据欧盟自愿性的《通用 AI 行为守则》，评测方由受评模型的提供者自行聘请。
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美国众议院委员会推进《芯片安全法案》，位置验证列为多种可选机制之一
美国众议院外交事务委员会于 2026 年 3 月 26 日以 42 票对 0 票，同意将修订后的《芯片安全法案》提交众议院。按照这一版本，商务部须要求出口的数据中心 AI 芯片受安全机制保护，这些机制要能显示芯片是否遭到转移；基于 ping 的位置核查是文本列出的选项之一。
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韩国《人工智能基本法》施行，规定生成式 AI 输出的标识义务
韩国关于人工智能的基本法于 2026 年 1 月 22 日施行，要求提供者为生成式 AI 的输出添加标识，并允许其选择采用机器可读的形式。韩国科学技术信息通信部表示，将暂缓调查和罚款至少一年。
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BIS 将 H200 级芯片对华出口审批改为逐案审查，须经美国实验室检测
美国一项出口规则于 2026 年 1 月 15 日生效，允许逐案审查向中国出口 NVIDIA H200 等芯片的许可证申请。每批货物的性能指标须由一家独立的美国实验室确认，规则的其他条件则依赖出口商出具的证明。
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Explanatory Notice and Template for the Public Summary of Training Content for general-purpose AI models
简介
依据欧盟《人工智能法》第 53 条第 1 款（d）项制定的强制性模板，用于训练内容的公开摘要。通用 AI 模型提供者必须公开这份摘要。摘要需列明数据来源，例如大型公开数据集、抓取量最大的网站域名和用户数据。
Framework Act on the Development of Artificial Intelligence and the Creation of a Foundation for Trust
简介
韩国法律，2026 年 1 月 22 日起施行。此处链接为韩国法制研究院提供的非官方英译本。该法要求标注生成式 AI 的输出，并明确告知难以与真实内容区分的 AI 生成声音、图像或视频。它还对训练算力达到阈值的 AI 系统规定了风险管理义务。
Computing Power and the Governance of Artificial Intelligence
简介
论证 AI 算力具有可检测、可排他（可以拒绝他人使用）、可量化的特点，因而可以作为监管可见性、资源配置和执法的抓手。论文同时警示隐私、经济和权力集中方面的风险。
What does it take to catch a Chinchilla? Verifying Rules on Large-Scale Neural Network Training via Compute Monitoring
简介
提出芯片上的权重快照、训练过程记录和芯片供应链监测，使政府能够核实没有任何一方开展被禁止的大规模训练。
Verifying International Agreements on AI: Six Layers of Verification for Rules on Large-Scale AI Development and Deployment
简介
报告认为，各国最终可以通过六种基本相互独立的途径核实大规模 AI 开发是否合规，范围从芯片安全功能到举报人计划。
Mechanisms to Verify International Agreements About AI Development
简介
针对三个示例政策目标，概述可用的核查方法。论文认为，在技术手段尚不成熟时，扩大访问（例如实地检查数据中心）往往可以替代这些手段。
Nuclear Arms Control Verification and Lessons for AI Treaties
简介
一项案例研究，考察三类核军控协议中的核查实践。论文据此总结对 AI 开发协议的启示，这类 AI 开发依赖数千块专用芯片。
Hardware-Enabled Mechanisms for Verifying Responsible AI Development
简介
基于研讨会成果的综述，介绍硬件赋能机制（HEM），即内置于 AI 芯片或服务器中的功能。这些机制用于以可验证的方式报告训练算力、集群配置或位置。综述还讨论了尚待解决的实现问题。
Hardware-Enabled Governance Mechanisms: Developing Technical Solutions to Exempt Items Otherwise Classified Under Export Control Classification Numbers 3A090 and 4A090
简介
RAND 工作论文，介绍面向 AI 芯片的硬件赋能治理机制、它们可支持的出口管制目标，以及需要抵御的攻击。
Secure, Governable Chips: Using On-Chip Mechanisms to Manage National Security Risks from AI & Advanced Computing
简介
CNAS 报告，提出面向数据中心 AI 芯片的片上治理机制，例如保护隐私的核查，以及芯片持续运行所需的运行许可。报告把出口管制执法列为近期应用。
Location Verification for AI Chips
简介
政策简报，提出基于时延的 AI 芯片位置验证。芯片对可信地标服务器的响应时间，决定了它与这些服务器之间距离的上限。简报还估算了固件更新和地标网络的成本。
Flexible Hardware-Enabled Guarantees for AI Compute
简介
三篇系列论文中的第一篇，提出灵活的硬件赋能保障（flexHEG）。方案把可审计的保障处理器放在防篡改外壳中，用来监测 AI 加速器的使用情况。
Tools for Verifying Neural Models' Training Data
简介
提出训练数据证明协议，让模型训练方能够表明某组权重由哪些数据训练而来。例子包括预先承诺随机种子，以及一类检查方法，它利用模型会暂时过拟合训练数据的倾向。在作者的实验中，这些协议发现了所有已知的学习证明攻击。
Opt-In NVIDIA Software Enables Data Center Fleet Management
简介
NVIDIA 关于一项可选服务的公告，该服务由客户自行安装，把 GPU 遥测数据（运行数据）传送到集群仪表盘。NVIDIA 声称，其 GPU 没有硬件追踪技术、远程停用开关或后门。
Toward Trustworthy AI Development: Mechanisms for Supporting Verifiable Claims
简介
一份多方合著的报告，讨论 AI 开发者如何就其系统的安全、安保、公平和隐私保护作出可验证的声明。报告分析了机构、软件和硬件三类共十种机制，例如第三方审计、红队演练、审计追踪和用于机器学习的安全硬件。报告还就落实或改进这些机制提出建议。
H.R. 3447: Chip Security Act
简介
2025 年 5 月 15 日提交美国众议院的法案。它拟要求受出口管制的先进芯片在出口前配备位置验证机制。它还拟要求获得许可的出口方在掌握芯片被转移或篡改的可信信息时及时报告。
America’s AI Action Plan
简介
白宫发布的政策计划。其建议措施包括探索利用先进 AI 芯片的位置验证功能，加强出口管制执法。建议措施还包括由 NIST 下属的 AI 标准与创新中心（CAISI）评估前沿 AI 系统的国家安全风险，并评估使用对手国家 AI 系统带来的风险。
Tracking AI Chips: Assessing Location Verification as an Export Control Enforcement Tool
简介
CSET 报告，评估用于出口管制执法的 AI 芯片位置验证方法。报告从可验证性、准确性、安全性和可重复性四方面评判这些方法。报告认为，最可行的方案是以基于 ping 的位置验证（测量芯片的网络响应时间）为主，辅以实地检查。报告也阐述了这一方案的局限。
Verification for International AI Governance
简介
报告认为，许多国际 AI 协议无需依赖尚属设想的核查技术即可核查。报告指出，若投入足够努力并部署专用核查硬件，针对数据中心 AI 开发的规则看来几年内就能得到核查。报告还认为，对武器等敏感领域的移动式 AI 设备作细致规定，会面临严重的政治障碍。
How to Catch a GPU: A Taxonomy of Verification and Enforcement Mechanisms for International AI Agreements
简介
一套评估国际 AI 协议可执行性的分类框架。它把合规问题拆分为三个子问题：防止不受控的资源获取、发现管控体系之外的全部违约能力，以及防止脱离管控体系。它还提出“执行失效点”概念，即某项政策失去效力时的算力阈值。