加载 GOVERNANCE_FRAMEWORK.SYS。前沿AI的监管格局正沿地缘政治线分裂。欧盟AI法案将基础模型归类为具有强制性透明度和安全义务的"通用AI"。美国在拜登行政令下的方针侧重于自愿承诺和算力阈值报告。中国要求对生成式AI服务进行算法备案和内容审查。三种监管理念，没有协调统一。一个在中国训练、在新加坡托管、从欧洲访问的模型同时需要遵循三套互不兼容的法律制度。

DeepSeek的发布暴露了基于算力治理的结构性缺陷。美国政策假设控制先进芯片的获取——特别是H100和A100系列——将制约中国的AI能力。出口管制迫使中国实验室转向H800 GPU。DeepSeek在受限硬件上构建了前沿模型。政策实现了硬件限制，却未能实现能力限制。当你约束资源时，你激励了效率。查阅 EXPORT_IMPACT.DAT：这些限制可能加速了而非延缓了中国的AI进展。

开放权重发布制造了一个治理悖论。传统软件监管假设存在一个可控的分发渠道：应用商店、云服务、授权软件。开放模型权重通过点对点网络、学术镜像和去中心化托管传播。一旦DeepSeek发布了权重，没有任何政府能够收回它们。你无法监管你无法遏制的事物。当提供者将系统同时发布给所有人时，欧盟AI法案中关于AI系统"提供者"的规定就变得含混不清了。

扫描 SAFETY_EVAL.LOG。技术安全挑战同样碎片化。DeepSeek通过RLHF配合宪法原则进行安全训练，结构上类似于Anthropic的方法，但内容规范反映了中国的监管要求。模型会拒绝与中国治理相关的某些政治查询，同时在西方模型加以限制的话题上更加宽松。安全不是普遍的，而是具有文化和政治情境性的。每个模型都编码了其创造者的价值观，无论是通过显式设计还是通过训练数据的结构。

存在性风险话语增加了另一层面。AI安全中心等组织认为前沿模型因滥用或错位而构成灾难性风险。他们提出的解决方案是减缓发展和限制获取。但DeepSeek证明了在一个司法管辖区限制获取并不能在全球范围内限制能力。一个只约束最愿意参与安全研究的实验室、而放任最不关注安全研究的实验室不受约束的安全框架，会产生最糟糕的结果。

我认为最可行的治理模式是以核不扩散为蓝本的国际协调，适配软件的速度和扩散特性。共享的评估标准、相互的安全承诺、超过算力阈值的训练运行验证机制。但核不扩散之所以有效，是因为裂变材料在物理上是稀缺且可检测的。模型权重可以无限复制且可以加密隐藏。我们需要一个治理框架来应对一种抵抗所有历史控制机制的技术。GOVERNANCE_ROADMAP.SYS显示这一挑战没有先例。我们是在飞行中建造飞机，而乘客是全人类。