云鼎配资官网中国公司使用东南亚算力风险正在抬升

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　　来源：《财经》

　　中国AI企业远程租赁东南亚数据中心算力的离岸模式，正面临美国监管机构的封堵。据报道，美国BIS执法部门已开启专项核查，重点排查中国AI企业借助境外第三方渠道获取英伟达高端芯片与算力的行为。“外训内推”——海外跑训练、国内跑推理——正成为许多AI企业选择的折中之路。

　　中国AI（人工智能）企业远程租赁东南亚数据中心算力的离岸模式，正面临美国监管机构的封堵。

　　外媒8月7日消息，美国商务部工业与安全局（BIS）执法部门已开启专项核查，重点排查中国AI企业借助境外第三方渠道获取英伟达高端芯片与算力的行为。本次审查不再只聚焦芯片实物走私，首次将跨国远程算力租赁这一长期存在的监管灰色区域纳入重点监管范围。

　　报道称美方收紧监管的直接诱因，是因为中国AI大模型技术持续取得突破。

　　例如中国AI人工智能创业公司月之暗面推出参数规模达2.8万亿的Kimi K3大模型，在多项评测中表现优异，综合智能水平接近甚至部分超越OpenAI、Anthropic等国际顶尖闭源模型。

　　月之暗面的表现引发美国政府注意。7月22日，美国白宫科技政策办公室主任迈克尔·克拉齐奥斯在社交媒体X发表公开言论，称月之暗面对Anthropic的顶级模型进行“大规模的模型蒸馏”，属于一种隐蔽的技术窃取，还表示月之暗面调用了部署在泰国境内的英伟达GB300算力集群来训练其AI大模型，认为此举意在绕过美国BIS的出口管制政策。

　　普遍认为克拉齐奥斯的这次公开发言促使美国BIS展开对东南亚数据中心的排查。

　　截至发稿，中国外交部尚未对美国BIS新举动发表回应。不过克拉齐奥斯指责月之暗面的次日，外交部发言人林剑发表回应称：中国AI的发展既是推动高水平科技自立自强的成果，也得益于中国始终秉持共商共建共享理念。各国应当秉持以人为本、向上向善理念，推动AI开放、包容、普惠、向善发展，更好服务人类文明进步和国际社会共同福祉。中方一贯反对将科技经贸问题政治化、工具化，这种行径只会干扰全球AI发展进程，不符合任何一方利益。

　　依照美国现行出口管制法规，中国企业远程租用东南亚本地算力并不直接违法。因为BIS执行的《出口管理条例》以实体货物跨境流转为管控核心，东南亚数据中心合规采购并留存英伟达芯片，中国企业仅线上远程提交计算任务，现有规则难以直接处罚。但下面三类行为会触发美国出口管制与制裁项下的行政乃至刑事责任：其一，已经被列入实体清单或SDN清单（特别指定国民清单）的主体，未经许可去租赁受管制的海外算力；其二，通过境外壳公司隐瞒实际控制人、提交虚假材料欺骗服务商来获取算力，属于共谋规避管制、虚假陈述；其三，私自将海外受控芯片转运、走私运回国内。

　　正因为“大部分情况下不违法”，多位数据中心从业人士向《财经》透露，“外训内推”已成为中国不少AI企业的折中选择：即将对算力要求高的AI大模型训练任务放在海外数据中心，对算力要求相对低的推理业务则留在国内数据中心。

　　另一位行业人士还表示，他这一两年都在帮助中国企业考察东南亚的智算中心。

　　近年来东南亚算力基建迎来快速扩张。马来西亚就是个典型，数字基建研究机构 Structure Research调研报告显示，马来西亚柔佛州数据中心签约算力容量从2023年末不足400兆瓦飙升至2.3吉瓦以上。

　　英伟达向美国证券交易委员会（SEC）提交的财报，同样印证东南亚算力市场的火热。财报显示，按开票地统计，新加坡片区营收占英伟达总营收比重，从2023年末15%（约27亿美元）持续上涨并稳定在22%左右。财报备注提到，结算至新加坡主体的芯片设备，超99%并未留在本地，而是由大型云服务商统一分销至东南亚各地数据中心。

　　面对监管与市场问询，英伟达专门澄清，新加坡结算地址不等于本地交付，不存在对中国违规转运芯片的行为。

　　为填补“管得住硬件、管不住算力”的监管漏洞，美国同步从立法、行政规则两方面完善管控。立法端，美国国会正加速推进《远程接入安全法案》（H.R.2683），拟修订《2018出口管制改革法案》，把远程云端算力接入在法律层面等同于实物芯片出口，赋予BIS完整监管权限。该法案2026年1月12日在众议院以369票赞成、22票反对高票通过，目前交由参议院审议，也就是说，目前它并不是正式生效的美国法案。行政层面，美国商务部要求海外云服务商落地严格KYC（Know Your Customer，了解你的客户）审查，搭载美制芯片的数据中心必须核验租户实际受益人。多重政策加压下，离岸算力模式的政策风险显著上升。

　　中国一直在加速推进本土智算中心建设。中国工业与信息化部7月20日发布的数据显示，截至2026年6月末，中国智能算力规模达到2185 EFLOPS（每秒百亿亿次浮点运算能力）；区域分布分化明显，东部占比55.9%、西部32.6%、中部10.6%、东北仅 0.9%，全国算力设施平均上架率71.4%。

　　业内专家指出，国内算力供给目前最大的问题是结构性失衡，即中低端算力供给充足，但支撑超大模型训练的高端算力持续紧缺，这也是部分AI企业短期转向海外离岸算力的主要原因。

　　国产算力产业链正加快补齐短板。7月10日，中科曙光自研的全国产十万卡AI超集群曙光8000（又称“登峰”）正式落地，国内智算建设由此从万卡级规模化建设迈入十万卡阶段。

　　不少行业专家看好国产AI芯片，表示虽然现阶段国产算力芯片在单卡性能、配套软件生态上仍落后海外高端产品，但技术迭代速度较快，后续随着集群互联、调度系统与底层软件持续优化，华为昇腾、海光DCU、寒武纪等国产高端算力将成为国内AI大模型产业稳定发展的重要依托。

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