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突发!美国拟对七国设卡,封堵中国租用英伟达顶级芯片的后门

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突发!美国拟对七国设卡,封堵中国租用英伟达顶级芯片的后门

本篇内容由星空体育整理:

当地时间2026年11月11日,The Information援引两名知情人士的说法,美国商务部下属工业与安全局打算把现行AI芯片管制延伸到七个国家,堵住借第三国数据中心远程调用顶级芯片的路径。

被列入拟议许可范围的有马来西亚、新加坡、泰国、印度尼西亚、巴西、挪威、南非。

整套安排目前仍处于拟定与协商阶段,正式规则文本尚未对外发布。

这一轮管制由芯片实物转向云端访问,相关规则边界与落地条件究竟如何划定?

许可安排:七国先进芯片采购纳入审查 按报道口径,今后上述七国进口英伟达Blackwell级以及更先进的芯片,都须走完美国出口管制许可流程,采购环节就要先取得美方许可。

采购方须向美方说明芯片的最终接收对象与用途,并接受后续持续监测。

知情人士称,这套安排除约束远程访问之外,也着眼于压缩芯片走私的操作空间,让芯片去向可以被追踪到具体使用方。

设在七国境内的美资数据中心,获得一份 附条件豁免 。

只要对中国、俄罗斯等被列入武器禁运名单国家的远程访问加以限制,即可免于申请许可;

不过这类中心并非无条件免责,仍须交代相关国家客户身份及其占用的算力规模。

不属于美国厂商的云服务企业,今后采购Blackwell以及更先进芯片时,原则上须逐案申请许可。

报道没有披露具体审批标准,也没有表示这类企业一律无法拿到批准,逐案把关的尺度仍要看后续规则文本。

美方此前已经对沙特阿拉伯、越南等部分国家提出先进AI芯片进口许可要求,并配套远程访问限制条件。

这次拟议方案,相当于把同一套做法推广到东南亚主要的数据中心枢纽,覆盖范围进一步向云端租用环节延伸。

消息源来自知情人士及媒体转述,BIS官方规则文本尚未公布,方案细节仍存在调整可能,在此之前不宜把拟议安排当成已经落地的禁令。

管制延伸:管辖对象从机房实物转向访问关系 现行的出口管制体系,管的主要是芯片实物如何越过国境。

芯片只要未进入中国境内,原有框架就很难触达对应的使用安排,条文的抓手落在货物本身的流动上。

中国企业可以与东南亚等地的数据中心签订算力租赁协议,远程调取受管制的芯片来训练模型。

芯片物理上并未入境,这类云端租用渠道长期处于原有管制的覆盖范围之外,货物与使用关系被分开看待。

拟议新规把管制对象从机房机柜扩展到 远程访问关系 。

AI芯片哪怕一步都未踏入中国境内,只要中国AI企业借助租赁算力使用境外芯片开展模型训练,同样会被纳入考量,管辖落点从设备转到了访问行为。

律师事务所Baker McKenzie在AI Weekly援引的分析中提到,美国商务部依照现行法律,并不具备监管远程计算访问的明确授权,其长期管辖的是实物商品运输,并非云服务,行政部门伸手到云端缺少直接的法律依托。

据芯智讯梳理,2026年1月美国众议院以369票对22票通过《远程访问安全法案》,使BIS能够明确管辖受管制物项的远程访问行为。

这部法案在参议院仍未进入推进程序,授权补齐还需要走完立法环节。

与这项法案并行的,还有《人工智能看守法案》《芯片安全法案》《硬件技术管制多边协调法案》,目前均在争取写入国防授权法案NDAA。

三类内容各有分工:国会出口管控权限、处理器位置追踪,以及对盟友设备销售维修的限制。

授权依据能否补齐,是管制范围覆盖云端访问的前提。

法律条文落地之前,行政部门对远程算力关系的管辖空间,仍要受到既有法定权限的约束,规则能伸到哪里,要看立法层面是否给出明确依据。

规则缺口:授权依据未清与若干待解边界 安全内参梳理了这轮报道尚未说清的边界。

此前部署在境外数据中心的存量GPU是否会被波及,目前仍无答案;

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美国本土云服务,暂未被纳入这份新规的直接作用范围,两者都不能凭这份拟议方案下结论。

H200等Blackwell以下GPU云是否受限,报道没有披露对应的规则处理方式。

既不能推断它会遭到全面封禁,也不能保证凭许可就能继续提供,处在这个档位的云服务去向仍待规则说明。

不属于美国的中小云服务商,今后拿到Blackwell芯片的门槛或许更高。

至于审批严格到什么程度、哪些申请能够获批,眼下无法作出判断,报道没有给出逐案审批的把握性结论。

立法层面,规则授权仍可能遇到挑战。

如果后续要把存量GPU和美国本土云一并纳入,就须围绕远程访问行为本身设立许可门槛,而这要靠国会立法来推动,行政规则难以单独把这些边界覆盖进去。

作为东南亚数据中心重镇的马来西亚,于11月12日经国家通讯社释放监管意向:打算出台法规,要求数据中心公开运营方、大型云服务商身份、所在地、用电量与进口GPU数量。

其数据中心规模在该地区只排在新加坡之后,本地监管也在向透明度方向收紧。

在境外调用顶级算力的余地正在变窄。

对中国AI企业而言,加紧补齐国产算力、提高算法效率,才是更为务实的应对方向,把算力供给的主动权更多放到自己可控的环节上。

算力自主终归要在一批批真实业务里跑通验证,这也是

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