从算法到模型，人工智能正跨越一个分水岭——从依靠既定规则的智能，走向自我学习进化的智能。同 步，一个全新的治理命题浮现：如何在推动创新的同时，确保模型的安全与可控？近期，围绕模型治理 ——特别是通用、前沿大模型的治理，中美欧交出不同答卷。2025年7月，欧盟发布自愿性指导性文件 《通用人工智能实践准则》（以 下简称《 实践准则》），旨在帮助模型提供者遵守 《人工智能法案》 中有关通用人工智能模型的义务规范。 [1] 9月，美国加州州长签署《前沿人工智能透明法案》 （SB 53） ，聚焦于"前沿模型" （Frontier Models） 的透明度义务。 [2] 同月，中国发布《人工智能安全治理 框架2.0》，尽管并非针对模型，但作为指导性政策文件，其明确了模型层面的风险，并提出了相应的 风险应对指引。 [3] 如何治理模型：欧盟、美国加州与中国的探索 中美欧在模型治理上形成了三种差异化路径：欧盟构建层层叠叠的风险类别，配套高密度的义务；美国 以加州为代表，选择小范围、轻监管模式，强调企业自律；中国则从应用场景出发，通过"自下而上"的 方式延伸至模型本身。理解以上路径的共性与差异，有助于厘清模型治理在人工智能治理 ...