黄浦江畔，潮启新澜。7月17日至20日，2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议在上海举行。多项重要举措和创新成果公布。同时，一批前沿技术集中首发，展现我国人工智能领域的最新突破。7月16日，成立世界人工智能合作组织（WAICO）协定签署仪式在上海举行，总部设在上海。哈萨克斯坦、老挝、巴基斯坦、俄罗斯、印度尼西亚等29个国家代表签署协定，成为创始成员国。联合国秘书长古特雷斯等国家和国际组织代表出席仪式。表面上看，这是一次围绕技术发展与风险治理展开的国际会议；更深层看，则意味着全球人工智能竞争正在由模型能力、算力规模和产业应用，进一步延伸至规则制定、标准协调和治理体系建设。
一、人工智能治理必须超越企业自治
人工智能治理被提升至国家和全球层面，首先源于其风险已经超出一般产品监管的范围。大模型正在从生成文本扩展至图像、视频、智能体和具身系统，技术影响也从数字空间进入现实生产生活。一旦深度伪造、算法歧视、虚假信息和自主决策系统被恶意利用，其后果往往具有传播速度快、影响范围广和事后追责难等特征。
商业主体以创新速度和市场收益为主要驱动力，仅依靠企业自治和行业自律，容易出现风险治理投入不足的问题。因此，构建法律法规、技术监测、风险预警和应急响应体系，确保人工智能始终处于人类控制之下，成为紧迫课题。这也意味着，治理不能只在风险发生后进行处置，而应向模型训练、内容生成、平台传播和责任追溯等前端环节延伸。
但强化治理并不意味着压制创新，主旨是反对泛化国家安全概念，主张鼓励开源开放、合作共享。核心是划清真正的技术风险治理与以安全为名实施技术封锁之间的边界：既不能为了追求速度而放任技术失控，也不能把安全治理异化为限制其他国家技术发展的竞争工具。
二、全球竞争正从“技术领先”转向“规则先行”
此次大会的重要背景，是全球人工智能竞争已经进入技术能力与治理规则并行博弈的新阶段。从现有路径看，美国更强调市场驱动和技术迭代速度，欧盟主要依靠立法与市场准入输出合规标准，中国则更加重视国家统筹、产业落地、风险防范与普惠发展。
规则竞争具有明显的先发效应。一套技术标准一旦被多数国家、企业和平台采用，就会通过接口规范、认证体系和供应链网络形成路径依赖。后来者即使拥有更先进的技术，也可能因不符合既有标准而面临市场壁垒。因此，人工智能竞争的关键已不只是“谁的模型更强”，还包括“谁能定义安全”“谁能制定接口规范”“谁能影响全球治理议程”。
从这一意义上看，我国强调开放共赢解决技术发展的动力问题，安全可控划定创新的底线，包容并蓄回应算法和数据背后的文明差异，和衷共济则指向国际规则的形成方式。这四者共同构成一种发展与安全并重、国家利益与全球福祉兼顾的治理框架。
三、中国参与全球治理在于从倡议走向制度供给
世界人工智能合作组织的成立，是此次大会最具标志性的成果。该组织被定位为独立的政府间国际组织，旨在促进人工智能国际合作和全球治理。这意味着，中国参与全球人工智能治理的方式，正在从提出理念和政策主张，进一步转向提供组织平台、合作机制和国际公共产品。
未来5年，中国将面向发展中国家提供5000个人工智能专题研修培训名额，面向东盟、阿盟、非盟、拉共体、上海合作组织和金砖国家建设国际人工智能应用合作中心，并推动气象智能预警方案“妈祖”在30个国家落地。这些安排将“弥合智能鸿沟”转化为人才培训、场景应用和基础能力建设，也表明中国人工智能治理方案将全球南方的发展权和参与权置于突出位置。
这反映出中国参与全球人工智能治理的一个重要变化：不是简单宣示中国拥有多少模型和算力，而是尝试把产业能力转化为制度供给，把技术优势转化为国际合作能力，并推动发展中国家从人工智能规则的被动接受者转变为参与者。
四、全球治理仍将在分化中寻找共识
当然，世界人工智能合作组织成立并不意味着全球规则已经统一。不同国家在数据主权、知识产权、模型开源、平台责任和国家安全等问题上仍存在显著分歧，未来更可能形成多种治理体系长期并存的格局。
但在一些涉及人类共同安全的底线问题上，各方仍具有合作空间，例如人工智能生成内容标识、深度伪造溯源、网络攻击防范、关键基础设施安全以及高风险模型监测。未来全球治理的现实路径，可能并非先形成一套覆盖所有领域的统一规则，而是从技术水印、风险评测、信息共享和应急响应等具体领域逐步建立最低限度共识。
总体来看，2026世界人工智能大会释放出的最重要信号，是人工智能全球竞争已经从单纯的技术竞赛进入技术、制度和价值观相互交织的新阶段。中国提出的方案既强调创新发展，也重视风险前置治理；既关注本国产业升级，也强调全球南方平等受益。未来其影响力能否持续扩大，关键取决于能否把宏观倡议转化为透明、稳定、可执行的国际规则，并在不同治理体系之间形成必要的兼容与互认。只有如此，中国在全球人工智能治理领域提出的倡议与制度安排，才能真正转化为推动人工智能普惠、安全和可持续发展的长期力量。（作者：何青，中国人民大学长江经济带研究院高级研究员；王勃然，中国人民大学国家金融研究院助理研究员。本文系中国人民大学科学研究基金［中央高校基本科研业务费专项资金资助］项目成果［24XNN005］的阶段性成果。）
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