特朗普AI优先权行政命令：联邦覆盖对GPU基础设施意味着什么

2025年12月10日 作者：Blake Crosley

特朗普总统于2025年12月8日确认，他计划签署一项行政命令，以更加放任的联邦政策优先于州级人工智能法规。¹ "如果我们要继续在AI领域保持领先，就必须只有一套规则手册，"特朗普表示，认为50个州参与规则和审批流程可能会损害美国在AI领域的领导地位。² 该公告为在多个州部署AI基础设施的组织带来了即时的监管不确定性，同时可能简化长期合规要求。

该命令草案不会直接禁止州级AI法律，而是在司法部内设立一个工作组来质疑州级法律，"包括基于此类法律违宪地监管州际商业、被现有联邦法规优先覆盖或以其他方式违法的理由。"³ 对于跨州运营GPU集群和AI基础设施的企业来说，该行政命令标志着合规规划的根本转变。

当前州级监管格局

截至2025年11月，38个州已通过100多项与AI相关的法律，主要针对深度伪造、透明度和披露以及政府使用AI。⁴ 这种拼凑式的监管为在全国部署AI基础设施的组织带来了合规复杂性。

加利福尼亚州以全面的AI法规处于领先地位，影响模型部署、算法问责制和数据处理。科罗拉多州颁布了算法歧视保护法。伊利诺伊州要求处理面部识别的AI系统获得生物识别同意。这些差异迫使企业实施针对特定州的合规措施，或普遍采用最严格的要求。

州级立法者和安全倡导者担心，用限制较少的联邦政策优先覆盖州级AI法律可能会给技术用户带来更大的伤害。⁵ 参议员Josh Hawley称联邦优先权是阻止各州保护儿童的"糟糕主意"，而参议员Mike Rounds则表示更倾向于在国家标准出台之前让州法律继续有效。⁶

基础设施部署影响

监管转变在多个维度影响AI基础设施规划。

跨州部署简化

在多个州运营GPU集群的组织目前需要应对各种不同的合规要求。加利福尼亚州的训练集群面临着与德克萨斯州推理基础设施不同的义务。联邦优先权可能消除这种复杂性，使标准化部署实践不受地点影响成为可能。

数据中心选址目前除了考虑电力成本、连接性和劳动力可用性外，还要考虑州级监管环境。优先权从选址决策中消除了一个变量，可能将投资重新导向具有有利电力和土地经济条件的州，而不是有利的监管环境。

合规投资不确定性

企业已在针对特定州的合规基础设施上进行了大量投资。为多州要求建立的法律团队、合规系统和运营程序面临潜在的过时风险。组织必须决定是继续州级合规投资，还是等待联邦明确后再行动。

司法部工作组的方法造成了持续的不确定性。该命令没有立即实施优先权，而是建立了通过诉讼质疑州法律的机制。个别州法律可能在被成功质疑之前继续有效，在过渡期间造成不可预测的合规要求。

模型治理要求

州级AI法规越来越多地要求模型文档、偏见测试和算法影响评估。加利福尼亚州对前沿模型的要求规定在部署前进行安全评估。联邦优先权可能消除这些要求或建立不同的联邦标准。

建立模型治理基础设施的组织应考虑采用能够适应监管演变的模块化方法。无论具体监管要求如何，对透明度和文档能力的投资都能提供价值，支持合规和卓越运营。

2025年早期政策背景

12月的公告是在2025年AI政策大幅演变之后发布的。

2025年1月发布的第14179号行政命令通过撤销关于"安全、可靠和可信赖的人工智能开发和使用"的第14110号行政命令，重新定位了美国AI政策。⁷ 撤销信号表明联邦AI安全要求降低，促使各州填补感知到的监管空白。

2025年7月，白宫发布了"赢得AI竞赛：美国AI行动计划"，概述了联邦AI政策的三大支柱，重点是加速创新、建设基础设施和引领国际外交。⁸ 该计划强调竞争力优先于安全，与优先权方法一致。

国会在7月否决了共和党人早期阻止各州监管AI的尝试。美国参议院几乎一致投票从国内政策法案中删除了对州级AI监管执行的10年暂停令。⁹ 两党参议院的否决表明，优先权面临超越党派界限的反对。

众议员Ted Lieu正在起草一份200页的综合AI法案，涵盖欺诈处罚、深度伪造保护、举报人保护、学术界计算资源以及大型语言模型公司的强制测试和披露。¹⁰ 该立法可能建立解决某些州关切的联邦标准，同时提供监管明确性。

企业现在应该做什么

部署AI基础设施的组织应立即采取几个步骤。

盘点当前合规义务

记录所有影响当前运营的特定州AI合规要求。了解现有合规格局可以在监管变化生效时做出快速响应。盘点还能识别因优先权而面临风险的投资。

监控司法部工作组活动

跟踪工作组的设立、优先事项和对州法律的初步质疑。被针对的具体法律和采用的法律理论将表明哪些合规要求保持稳定，哪些面临被取消。早期可见性能够实现主动适应。

保持文档能力

无论监管要求如何，健全的模型文档支持卓越运营、客户信任和潜在的未来法规。组织应继续记录模型架构、训练数据和性能特征。文档投资提供超越合规的价值。

评估部署时机

取决于监管明确性的项目可能需要推迟，直到优先权格局稳定。无论如何继续推进的项目应采用适应监管演变的灵活合规架构。不确定时期奖励适应性方法，而非僵化的合规实施。

专业指导

过渡期间的监管复杂性受益于跨法律、技术和运营领域的专业知识。

Introl的550名现场工程师支持组织在不断演变的监管环境中进行AI基础设施部署。¹¹ 该公司在2025年Inc. 5000榜单上排名第14位，三年增长率为9,594%，反映了对专业基础设施服务的需求。¹²

在257个全球位置的部署需要一致的实践，不受当地监管差异的影响。¹³ 专业支持确保基础设施决策在考虑技术和经济因素的同时考虑监管因素。

决策框架：监管合规策略

按组织规模划分的合规策略：

州法律风险评估：

关键要点

对于合规团队： - 38个州目前有100多项AI法律生效——盘点所有适用要求 - 司法部工作组的诉讼方法意味着持续的不确定性（可能12-36个月） - 无论监管结果如何，都要保持文档能力

对于基础设施规划者： - 选址的监管优势可能因联邦优先权而减弱 - 如果优先权成功，跨州部署可能更简单 - 设计合规架构以在过渡期间保持灵活性

对于战略规划： - 联邦优先权符合竞争力优先于安全的政策方向 - 国会的阻力（7月两党参议院否决）表明结果存在争议 - Lieu众议员的200页法案可能建立建设性地优先覆盖州法律的联邦标准

展望

联邦优先覆盖州级AI法律是自第14110号行政命令以来美国最重要的AI监管发展。这一转变创造了短期不确定性，同时可能简化跨州运营的长期合规。

组织应为州法律仍存争议但可能仍可执行的延长过渡期做好准备。司法部工作组的方法确保了诉讼节奏的变化，而非即时的监管明确性。灵活的合规架构和持续的文档实践使组织能够适应，无论联邦与州之间的平衡最终如何解决。

参考文献

类别：政策与政府 紧迫性：高——突发新闻，具有即时合规影响 字数：约1,100