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监管如何影响AI发展:Robotaxi的案例

2026年07月22日 14:09
谁能更早建立一套在控制基本风险下的制度化试错能力,谁就更可能在下一轮AI竞争中取得主动
当地时间2026年6月29日,英国伦敦,Waymo街测试自动驾驶车辆。图:视觉中国

  全球人工智能的发展正呈现出明显的“中美双中心”格局。无论是基础模型、自动驾驶还是具身智能,美国和中国都远远领先于其他经济体,而欧洲、日本等传统发达国家虽然拥有雄厚的科研基础,却未能形成同样规模的AI产业生态。之所以产生这样的结果,是因为其背后有一组彼此叠加的结构性因素。

  首先是市场规模。AI是一种研发固定成本极高、又高度依赖规模效应和网络效应的技术——训练一个前沿模型动辄数亿甚至数十亿美元,只有摊到足够大的用户规模上才划算。中美各自拥有一个语言、制度、监管相对统一的超大规模国内市场,企业可以先在本土快速验证、迭代、摊薄成本,再推进全球市场;欧洲名义上是统一大市场,实际却被语言、各国法规、地方审批和不同的行业标准切得很碎,一家初创公司要覆盖整个欧盟,常常要先跨过20多套规则。

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责任编辑:张帆 | 版面编辑:许金玲
图片编辑:李泊静

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刘劲
长江商学院会计与金融学教授。曾任教于加州大学洛杉矶分校安德森管理学院并获终身教授职称。他在2004-2005期间任长江商学院教授并兼任副院长,此后继续兼任长江商学院中国企业研究中心研究学者;1998年在哥伦比亚大学经济系授课,1999年获哥伦比亚大学商学院工商管理博士学位;长期从事资本市场、财务会计和股权投资的研究,是在证券分析领域的国际著名专家,和多个国际一级学术刊物的长期审稿人,<<会计研究评论>>编委;曾获2010年长江商学院杰出研究奖、2005年加州大学安德森管理学院杰出研究奖,以及2007年巴克莱全球投资最佳论文奖。现任多个国内与国际公司的独董及资深顾问。