北京商报讯（记者 刘四红）8月26日HICOOL 2026峰会期间，“数智出海场景、价值与合规论坛”专门设置了“出海合规”环节。随着AI企业加速赴港上市和全球化布局，合规已从“可选项”变为“必答题”。论坛上，竞天公诚律师事务所合伙人周杨结合多年服务AI企业赴港上市和数据跨境项目的经验，系统梳理了当前AI出海的主要合规风险点。

周杨在论坛上开宗明义：AI企业出海面临的合规挑战，已经从“要不要做”变成了“必须怎么做”。

周杨介绍，2025年竞天公诚承办了53宗香港上市项目，占当年具有中国境内权益企业香港上市总数的46.09%。在这一过程中，监管机构对AI企业的核查越来越深入。中国证监会和港交所重点关注四类问题：模型部署位置的合规性、模型本身的合规性（开源还是自研还是第三方）、训练数据的合规性（公开数据、开源数据、采购数据、客户委托数据）、算力服务采购的合规性。

此外，企业还需回答：是否属于生成式人工智能服务？内容安全管控措施如何？数据安全管理措施如何？是否涉及重要数据？个人信息保护是否到位？周杨指出，外部监管驱动和内部合规驱动缺一不可，“内部合规驱动更注重维护交易的稳定性”。

在数据合规方面，周杨强调企业需要建立“双域”思维——既要满足中国法对数据出境的要求，也要满足目的国对数据处理的要求。中国法下，数据出境涉及三条路径：数据出境安全评估、个人信息标准合同备案、个人信息保护认证。目的国方面，欧盟有《通用数据保护条例》和《欧盟人工智能法》，美国有出口管制和特定州法律，中东、东南亚等新兴市场也陆续出台数据保护法规。

周杨特别提醒一个常被忽略的问题：合成数据的合规。她指出，合成数据是否受控于生成它的模型所在国的法规，取决于多个层面——数据保护法关注跨境传输和访问是否具备合法机制；出口管制关注模型权重、芯片和受控软件是否向特定国家转移；合同和平台规则可能禁止再分发或用于训练竞争模型；制裁规则则针对特定实体清单对象。

周杨重点分析了美国出口管制对AI企业的影响。美国商务部2025年在出口管理条例（EAR）中新增了ECCN 4E091条目，将达到一定计算门槛的AI模型权重纳入管制，并适用外国直接产品规则（FDPR）。这意味着，即便中国企业在海外使用非美国设备微调模型，只要基座模型落入管制范围，微调后的产物仍受EAR管辖。

不过，周杨也指出了三条豁免路径：开源权重模型整体豁免；基于开源权重微调的闭源模型，只要追加训练不超过10的25次方次操作或不超过原训练操作数的10%，仍可豁免；比最强开源模型更弱的闭源模型也获豁免。她建议企业在进行模型训练和微调前，先评估基座模型的来源和计算量，避免触碰管制红线。

周杨的结论是，AI出海的合规不是“事后补”，而是“事前做”。企业应在出海早期就将合规纳入产品设计，建立从数据采集、模型训练到跨境交付的全流程合规体系。