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ETSI、日本TTC与韩国TTA在首尔签署意向书,探索3GPP式AI项目

据Tech Times 11月3日报道,ETSI、日本TTC与韩国TTA周一在首尔签署意向书,探讨建立一个3GPP式的AI合作项目。此举正值布鲁塞尔推迟《人工智能法案》最严格义务之际。

国际分析吴静怡发布: 2026年11月4日3 分钟阅读资料来源 18
ETSI、日本TTC与韩国TTA在首尔签署意向书,探索3GPP式AI项目

意向书在首尔举行的全球ICT标准大会上签署。会议主题是“AI for All”。文件只承诺ETSI、日本TTC与韩国TTA探讨创建AI合作项目(AIPP),仅此而已。

对在欧洲销售AI产品的公司来说,合规的实操路径正从成文法转向沙盒和行业规范。这可能削减短期成本,但也让法律义务变得不明朗:推迟的高风险规则何时生效、AIPP的任何产出是否具有可执行性,都还没有定论。

一个3GPP式的AI机构正在成形

参照的模板是3GPP,即第三代合作伙伴计划。1998年12月,七家地区电信标准组织在哥本哈根成立了它。其规范如今支撑着超过五十亿移动用户使用的网络。AIPP将照搬同样的组织架构和治理逻辑,希望比政府间机构更快地产出全球协调一致的技术规范。ETSI董事会主席、英特尔工程总监Markus Mueck把这个项目定位为对现有AI生态的补充,而非替代。

“人工智能正以前所未有的速度演进,标准领域的全球合作比以往任何时候都更关键,”Mueck说。

Mueck表示,AI合作项目可以协调各方优先事项,加快标准制定。产出将是技术规范,而不是立法。

《人工智能法案》时间表后移

在欧洲一侧,时间表走向了相反方向。economy.ac 10月28日报道,欧盟最近推迟了高风险AI规则的适用,并减轻了部分行政负担。新的日期尚未公布。

投资对更温和的基调作出了反应。英伟达计划向欧洲各地的公司、大学和研究机构投入100亿美元。其中25000万美元的计算资源指定用于未来五年的AI安全研究。该公司在柏林“投资德国峰会”上点名了四家德国初创企业作为受益方,但没有披露各自金额。规模差距仍是背景。欧洲央行行长Christine Lagarde表示,美国凭借其数据中心占全球AI算力的75%,欧洲占5%。她还说,美国去年开发了59个值得关注的AI模型,中国35个,而英国和法国各1个。

沙盒成为试验场

成文法处于变动之中,沙盒成了各方争论规则的地方。大成律师事务所10月30日发布了关于有效实施AI监管沙盒的五项建议。FinanceX Magazine同一天分析了《AI综合监管条例》对同样这些沙盒意味着什么。两者都不是已通过的规则。

它们所回应的碎片化是真实存在的。一家跨境销售AI的公司已经要面对《人工智能法案》,以及科罗拉多、得克萨斯、加利福尼亚和纽约各州的单独法律。再加上中国的算法治理规则,以及日本和韩国正在形成的国家框架。3GPP模式提供的确定性没有看上去那么高。3GPP不制定标准。它制定规范,由企业成员通过共识达成。只有当ETSI、TTA和TTC等地区组织把它们转化为各自的国家或地区标准时,这些规范才获得法律效力。

合规依旧碎片化

AIPP尚未发布任何一项规范。据Tech Times报道,三个签署方也未能回答该机构将如何交付全球协调一致的规范,成员资格、资金和投票权重都未解决。意向书承诺三方探讨创建AIPP,但并没有创建它。

接下来会发生什么

大成的五项建议和FinanceX的分析是沙盒讨论的输入,而不是任何人目前必须遵守的规则。欧盟尚未说明推迟的高风险条款何时适用。

目前,自愿性规范和试点项目在承担这项工作。可执行的规则本该承担它。

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资料来源

18
  1. 01Europe, Japan, and South Korea Propose Global AI Standards Body Modeled on 5G, Without US or China - Tech TimesEN
  2. 02“Regulatory Easing Energizes Investment”: Europe’s AI Ecosystem Gains Growth Momentum as Defense Startups Advance Amid RearmamentEN
  3. 03AI regulatory sandboxes: Five proposals for effective implementation - DentonsEN
  4. 04The AI Omnibus Regulation: What’s Next for the AI Regulatory Sandboxes? - FinanceX MagazineEN
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吴静怡

吴静怡

经济、商业与世界

吴静怡负责FLASH24的经济、商业与世界报道,聚焦商业、国际与宏观经济,习惯从财报、监管文件和国际机构数据中找线索,对数字异常从不放过。她逐项核对营收、利润与现金流,并对照海关和统计口径确认数据是否一致。她常联系货运与供应链从业者,也会等季度财报和国际组织预测发布,再横向比较不同市场的表现。私下她关注科技公司财报,也骑货运自行车,这让她对物流成本和供应链变化格外敏感。她坚持一条原则:未经交叉验证的数字不发布。

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