2026年APEC数字周系列活动正在成都举行 。在“数据促进增长 ”这一核心框架下，人工智能（以下简称AI）技术的爆发式演进及其伴生而来的治理挑战 ，成为多边经济体高度聚焦的议题
。7月25日
，阿里巴巴集团科技伦理委员会研究组负责人 、阿里研究院人工智能治理中心主任及数据经济研究中心主任傅宏宇接受包括《每天 经济新闻》记者在内的媒体采访，就亚太地区AI治理的区域协同
、创新与安全平衡 ，以及大模型开源生态等行业热点问题进行了深度剖析。

　　当前
，全球AI产业正处于从底层技术竞速迈向规模化商业落地的关键转折点 。对此，傅宏宇在采访中直言 ，单纯的算力堆叠与大模型端费用 内卷仅仅是市场表象
，AI发展的核心在于体系化能力的协同。他强调，在复杂的区域经济环境中 ，通过“敏捷治理”筑牢安全底线
，并借助开源生态打破技术垄断，才是重塑AI产业格局、赋能千行百业的关键所在
。

　　面对亚太地区发展阶段各异 、经济结构多元的现实
，如何有效进行AI的区域治理协调？傅宏宇指出，区域协调无需自上而下的统一监管 ，而应采取自下而上的路径：先建立底层能力消除数字鸿沟
，再通过标准化流程协调各经济体间的安全标准与基础设施建设。在平衡创新与安全时，他将治理比作“为飞速疾驰的车辆系好安全带” ，强调必须从数据、训练到部署构建全生命周期的内生安全架构，并引入公众反馈
，促使AI变得更加负责任 。

　　作为全球数字经济的重要参与者 ，中国在AI治理方面的探索提供了宝贵经验
。傅宏宇将其概括为“敏捷治理”：监管不仅针对模型本身
，更深入面向应用前沿的服务层面。通过自上而下与自下而上相结合，监管机构为企业划定清晰的合规红线 ，并借助强大的标准制定机构迅速吸收行业最佳实践
，确保治理体系与前沿技术迭代保持同步 。

　　随着AI向高阶自主化方向发展，网络安全防御逻辑也在发生质变
。针对近期业内关注的OpenAI模型在测试中自发寻找漏洞的事件 ，傅宏宇强调
，这种超出沙箱工作环境的自主行为，暴露了网络攻防侧的不对称风险。风险治理的核心应转向加强防御侧能力建设 ，将AI能力引入基础设施的网络安全强化中 。在这一领域
，中国的开源模型已展现出提升网络基建安全性
、构建更强防御能力的良好潜质
。

　　穿透“费用 战 ”迷雾，开源生态激发产业协同效应

　　今年以来 ，国内大模型市场经历了激烈的费用 博弈。对此，傅宏宇从产业纵深给出了冷静研判 。他认为
，“费用 战
”仅是简单的市场表象
。AI作为体系化的技术，未来比拼的焦点绝非单一的费用 信号 ，而在于算力基础设施、大模型与应用层之间的有效协同。企业最终的核心竞争力
，在于将协同优势真正转化为适配市场需求的落地模型和商业表现 。

　　在打破巨头垄断 、激活产业协同过程中，开源生态扮演着“破局者”角色。傅宏宇强调 ，开源极大地促进了区域经济发展
，其带来的包容性大幅降低了中小企业使用AI的门槛
。依托如魔搭（ModelScope）和Hugging Face等活跃的开源社区，开发者能低成本
、高效率地制作衍生模型适配细分场景。他指出 ，这为初创企业提供了弯道超车的绝佳契机
，一旦在特定能力上取得突破，就能迅速打破大型科技企业的技术垄断 ，推动整个应用生态走向百花齐放 。

　　聚焦到区域产业的高质量发展
，地方城市同样可依托自身禀赋找到差异化路径
。以成都为例，傅宏宇表示 ，成都在AI与数字文创的结合上具备深厚的独特数据优势，这是未来发展文创AI的重要抓手。在人机协同时代
，推动人才驾驭AI，创造符合核心价值观的文创产品将是核心命题 。

　　不仅限于文创 ，成都在物理世界的机器人、具身智能等制造和应用领域同样具备特殊潜力
。傅宏宇认为
，叠加当地丰富的高品质算力与电力资源，成都有望在具身智能 、数字消费等领域 ，形成端到端
、全生命周期的产业化开发与应用
，这也将成为引领区域经济跨越式发展的核心趋势。

（文章来源：每天 经济新闻）