通俗解释
训练一个前沿模型需要海量的专用硬件、能源和资金，而这些资源集中在少数几家芯片制造商和云服务提供商手中。这使算力成为 SI 开发中政府能够看见、能够计数的少数环节之一。算力治理正是利用了这一点：对先进芯片实施出口管制，对大规模训练运行规定报告义务，对云服务提供商实行“了解你的客户”规则，以及提出能够核验自身用途的芯片方案。
算力阈值是最显眼的工具。EU AI Act 推定，训练算力超过 10^25 FLOP 的通用模型具有系统性风险，美国多个州的法律则以 10^26 次运算来界定前沿开发者。算力治理并不能看到一切。算法效率不断提高，同样的能力每年所需的算力都在减少；而一旦权重被公开发布，算力管控就再也无法限制谁能运行该模型。
对失控 SI 的意义
算力是 SI 开发的物理咽喉。如果有朝一日必须阻止一次危险的训练运行，对芯片和数据中心的控制是少数无需模型配合就能奏效的杠杆之一。
使用该术语的法律与规则
- 已生效 EU AI Act（GPAI） 欧盟
- 已生效 SB 53 加利福尼亚州
- 已通过，尚未生效 RAISE Act 纽约州
- 已通过，尚未生效 SB 315 伊利诺伊州
- 已生效 AI Basic Act 韩国
来源
- Guidelines for providers of general-purpose AI models European Commission ·
- SB 53: Artificial intelligence models: large developers CalMatters Digital Democracy