文 观察者网心智观察所
2025年秋季，全球人工智能竞赛进入白热化阶段。年初，中国DeepSeek实验室推出一款高效大型语言模型，以远低于同行的成本与媲美顶尖系统的性能震动硅谷，也引发了美国政界对技术主导权可能流失的广泛警觉。
在这一敏感时刻，英伟达首席执行官黄仁勋于11月在《金融时报》AI未来峰会的一场边会上，罕见地发出尖锐警告：“中国将赢得AI竞赛。”
黄仁勋这一表态有着重要的背景。他其实是对美国本土监管生态，尤其是各州层出不穷的AI新规表达深度忧虑。这些旨在为AI装上“安全阀”的法规，在黄仁勋看来，正演变为拖累美国创新步伐的沉重枷锁。
美国AI监管的演进路径，呈现为一场从联邦“顶层设计”向州级“基层自治”的权力下放实验。
拜登政府后期，联邦层面已通过《国家AI倡议法案》（2023年）和对华芯片出口管制（2024年扩展版）筑起国家安全防线，但国会两党分歧使全面联邦立法（如《美国AI法案》提案）屡陷僵局。
取而代之的是各州掀起的“填空式”立法浪潮：据国家州议会会议（NCSL）2025年中期报告，全美50个州及领地共提出逾260项AI相关法案，其中22项已签署成法，约50项预计在年底前进入最终审议。
这一轮立法热潮的导火索，正是DeepSeek模型的横空出世——该模型仅凭本土资源便实现与OpenAI GPT-5相当的推理能力，暴露出美国AI企业在算力密集型训练上的成本短板。
州议员们以此为由推动本地化监管，旨在防范算法偏见、数据泄露与环境冲击，但其实际效果，正如黄仁勋所批评的，是形成了“50套新规”——一个由多头、异质规则交织而成的合规迷宫。
企业若想实现全国无缝运营，就必须逐州制定合规策略，这不仅加剧行政与法务负担，也削弱了美国在全球AI治理标准（如国际电联AI框架）中的话语权。
州级法规的多样与严苛
美国州级AI新规的多样性与执行力度，是黄仁勋焦虑的首要来源。
以加州为代表的西海岸立法，作为硅谷的“母法”蓝本，于2025年9月29日由州长纽森签署《前沿人工智能透明法案》（SB 53），标志着美国AI监管进入“加州时刻”。
这份法案规定，开发训练算力超10^26 FLOPs或成本超1亿美元的“覆盖模型”的企业，须在公开发布前提交多层透明报告。具体而言，要求披露训练数据来源分布（含第三方数据许可）、算法架构的非机密概述，以及潜在风险矩阵（如幻觉生成或安全对齐失败）；企业需建立持续披露机制，每年向加州AI安全局汇报模型更新情况。
罚则非常严厉。违规最高罚款可达全球年收入的1%，屡犯者或面临产品召回乃至州内禁售。更具操作挑战的是“独立验证”条款：企业须聘请州认证的第三方审计机构（如经NIST标准培训的咨询公司）审查核心代码，常导致额外200-500万美元支出与3-6个月的延迟。对英伟达而言，这直接冲击其Blackwell系列GPU生态——下游AI开发者若因审计延误推迟训练计划，芯片出货量将应声下滑，黄仁勋的季度营收目标岌岌可危。
加州的示范效应迅速向东蔓延。纽约州通过《人工智能消费者保护法案》（A. 10389，2025年6月通过），要求对招聘、信贷评分、医疗诊断与执法预测等高风险AI进行歧视风险评估，并向州检察长提交报告。
作为全球金融枢纽，纽约此举直击量化交易与银行风控AI的核心，预计将使华尔街机构年合规支出增加15%-25%。黄仁勋在访谈中暗指的“犬儒主义”，正源于此类条文对创新的“前置审查”：原本可通过快速A/B测试迭代的AI原型，如今需经历层层伦理审批，开发周期从数周拉长至半年，在瞬息万变的AI竞争中无异于主动弃权。
中西部州的立法更侧重社会与就业影响。科罗拉多州《人工智能法案》（SB 24-205）于2024年5月签署，经2025年修订案（HB 25-1012）延期至2026年7月生效，其框架被视为“开发者责任模式”的典范。
法案核心第101节将“高风险自动化决策系统”定义为影响“公民基本权利”的AI工具，如自动简历筛选或福利分配算法；第201款要求提供详尽的“技术文档包”，涵盖模型训练参数、数据预处理流程、偏见检测与缓解策略；第301款则针对使用方，规定须在72小时内通知受不利决策影响的个人，并提供人工复核渠道。第401款的“能源与环境附录”（2025年新增）进一步引入可持续性要求，高风险AI系统须附碳足迹估算与能源来源声明。
科罗拉多作为AI初创高地，该法旨在保障本地就业公平，但对全国性企业而言，却制造了“文档地狱”：一家跨州运营的招聘AI公司，可能需为加州准备透明报告、为纽约编制歧视评估、为科罗拉多生成偏见文档。
州际规则不一的后果，就是易引发诉讼，年合规成本飙升至数千万美元。黄仁勋“50个新规定”的比喻，正是对这种“联邦内关税”的生动刻画，它将统一的美国AI市场割裂为各自为政的堡垒。
伊利诺伊州立法则从人文关怀切入。2025年8月2日签署的《心理健康AI监管法案》（HB 5274），针对AI在心理健康领域的滥用设立严格的“人类监督门槛”。禁止未经许可的AI系统模拟心理治疗或生成个性化咨询，包括聊天机器人与虚拟治疗师；所有此类AI须由持州心理协会认证的专业人士实时监督，开发者需提交“临床有效性验证”报告，证明模型准确率不低于85%；设年度合规审计与公众举报热线，违规罚款上限50万美元，或吊销州内运营执照。
该法源于2024年芝加哥一起AI抑郁咨询App误导用户的集体诉讼，但其影响远超预期：不仅限制情感AI市场，还波及教育、客服等自然语言处理应用。英伟达的医疗AI合作伙伴面临产品重构压力——例如，依赖GPU训练的对话模型需额外嵌入“人工干预模块”，这既增加开发复杂度，也推高了部署成本。
能源成本与地缘战略的双重夹击
黄仁勋的担忧不止于行政与法律碎片化，更源于新规对AI基础设施的“能源绞杀”。
AI训练的电力饥渴近乎极端。英伟达H100或Blackwell GPU集群单次大模型微调，耗电可抵一座中型城市一周用量。各州法规的能源条款将这一结构性痛点转化为运营危机。加州SB 53要求开发者计算并报告训练全链条碳排放，若超出州阈值（约5万吨CO₂/项目），需缴纳“气候恢复费”或转向百分之百可再生能源；科罗拉多SB 24-205修订案第402款将高风险AI列为“能源敏感类别”，要求额外环境影响评估，审批周期达4-8个月；伊利诺伊HB 5274则从应用端施压，AI心理工具的监督要求常意味着本地化服务器部署，扩大电力足迹却无补贴缓冲。
这一能源困境与中国政策形成鲜明对比，加剧了黄仁勋的地缘焦虑。《金融时报》报道显示，2025年中国多地政府为字节跳动、阿里巴巴、腾讯等巨头的超大规模数据中心提供补贴，使边际电力成本趋近于零。这不仅弥补了华为与寒武纪芯片的能效差距，还推动中国AI集群从“跟跑”向“并跑”跃升。
加州工业电价约0.21美元/千瓦时，中国数据中心补贴后低至0.056美元/千瓦时。美国企业在高电价与监管罚款的双重压力下，难以匹配中国竞争对手的速度。
在上述这些背景下，黄仁勋多次游说，呼吁联邦统一州规、放宽出口，以维持全球对英伟达技术的依赖。否则，美国的算力优势恐沦为“纸老虎”。
结语
DeepSeek的突破已使OpenAI与Anthropic的领先优势从“代差”缩窄至“月差”，后者模型训练成本高达数亿美元，而DeepSeek将其压缩至三分之一。
美国各州法规的内耗不仅蚕食本土资源，更无意中为中国“弯道超车”创造机会。更合理的监管可能会让中国实验室聚焦核心技术突破，硅谷开发者却疲于应付审计报告。英伟达虽坐拥5万亿美元市值，但中国市场贡献其营收的18%以上，若本土监管与出口管制叠加，供应链重塑将不可避免。
2026年联邦《综合AI法案》若顺利落地，或许可借特朗普的“技术复兴”议程整合美国各州乱局。
但若这一切继续拖延，中国的能源与人才红利将铸就不可逆转的领先地位。黄仁勋所呼吁的“更多乐观”，本质是寻求安全与速度的平衡。美国能否从“50套新规”的谨慎泥潭中脱身，将决定AI时代的霸权归属。