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欧盟的数字监管开始给美国大厂放水了?

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分类:单机 / 冒险解谜 大小:3.4MB 授权:免费游戏
语言:中文 更新:2025-11-25 14:54 等级:
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欧盟的数字监管开始给美国大厂放水了?下载方式:

①通过浏览器下载

打开“欧盟的数字监管开始给美国大厂放水了?”手机浏览器(例如百度浏览器)。在搜索框中输入您想要下载的应用的全名,点击下载链接【blog.blog.blog.blog.mobile.m.ygzsvip.com】网址,下载完成后点击“允许安装”。

②使用自带的软件商店

打开“欧盟的数字监管开始给美国大厂放水了?”的手机自带的“软件商店”(也叫应用商店)。在推荐中选择您想要下载的软件,或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。

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欧盟的数字监管开始给美国大厂放水了?安装步骤:

🦛🤽🏇第一步:🏀访问欧盟的数字监管开始给美国大厂放水了?官方网站或可靠的软件下载平台:访问(http://blog.blog.blog.blog.mobile.m.ygzsvip.com/)确保您从官方网站或者其他可信的软件下载网站获取软件,这可以避免下载到恶意软件。

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🌰🦘🏂第五步:🦘启动软件:安装完成后,通常会在桌面或开始菜单创建软件快捷方式,点击即可启动使用欧盟的数字监管开始给美国大厂放水了?软件。

🎋🏋️🐮第六步:🏈更新和激活(如果需要): 第一次启动欧盟的数字监管开始给美国大厂放水了?软件时,可能需要联网激活或注册。 检查是否有可用的软件更新,以确保使用的是最新版本,这有助于修复已知的错误和提高软件性能。

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欧盟的数字监管开始给美国大厂放水了?2024更新

  武都自然也有规则压制,但吕奉先本

> 厂商新闻《欧盟的数字监管开始给美国大厂放水了?》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-11-25 17:59

    • 编辑:CN

    文/刀客doc(头条精选作者)

    11月19日,欧盟对外公布了一份《数字综合监管提案》,目的是为了到2029年,为企业削减至少25%的行政负担,为中小企业削减35%。

    具体做法主要有几类:把重复的合规义务合并,统一网络安全和数据泄露通报入口;在数据和隐私层面,重新划定个人数据的边界;在 AI 层面,明确在哪些条件下可以以“合法利益”为基础使用个人数据训练模型,并把全球首部AI法案推迟至少一年。

    这代表了欧盟在数字监管思路上的一个转向:以前重点放在哪些不能做,现如今关注的是,在什么条件下可以做什么。

    这也是为什么,隐私组织和部分议员认为这是“过去二十年来对数字权利最大规模的回撤”。

    一、欧盟在AI上已经落后于中美

    过去七年,欧盟几乎每隔一两年就往数字行业头上加一块“监管积木”:GDPR、ePrivacy、DataAct、DSA、DMA、NIS2、AI Act……

    2018年GDPR正式生效,隐私保护拉到全球最高位;之后针对平台责任有了DSA、DMA,针对网络安全有了NIS2,针对数据共享有了DataAct,再到2024年的A IAct,把高风险AI系统再单独拎出来管理。

    结果就是,到了2025年,连欧盟自己也承认:规则太多、概念打架、报告重复,一家公司可能同时被三四部法规“各管一块”,尤其是中小企业,已经很难搞清楚到底该听谁的。

    这一轮数字综合监管提案,表面看是在帮企业的合规做减法,其实也是对欧洲科技竞争力焦虑的一种反应。

    2024年Draghi给欧盟提交了一份400页的竞争力报告,有一个核心结论就是:欧洲基本错过了互联网主导的那轮数字革命,与美国之间的生产率差距变大,很大一部分就是数字化和无形资产投资不足造成的。

    斯坦福 AI Index 指出,全球前50家科技公司里,只有4家是欧洲公司;过去一年,美国新诞生的大模型基础模型有40个,中国有15个,欧盟只有3个。

    英国《金融时报》旗下的媒体Sifted,做了一份针对“欧洲最有前途的AI创业公司”的调研,结果显示将近四分之一的创始人认真考虑把公司搬到美国

    根据华尔街日报的报道:越来越多欧洲人工智能初创企业正将融资目标转向美国。英国创业者Brandon在伦敦苦寻资金数月无果,却在抵达旧金山一周内获得50万美元种子轮投资,并入选硅谷知名孵化器Y Combinator。

    在这样的背景下,11月19日欧盟委员会推出“数字综合法案”,是欧盟在承认一个现实:光靠高标准不等于高效率,如果规则写到连本土企业都玩不动,谈不上什么技术竞争力。现在要在监管规则和竞争力之间重新找平衡。

    从这个角度看,数字综合法案,是把原来过于理想化的监管设计,往“能执行、能运营”的方向拉回一点:尽量保留价值观不动,但让企业能在这套价值观之下正常做技术迭代。

    二、这是不是GDPR的终结呢?

    过去七年里,GDPR所代表的不仅是一部法律,而是一种氛围——宁可一刀切禁止,也不要被质疑“不够严格”。

    实际效果是,企业宁愿少做一点、慢做一点,也不敢在边界地带尝试任何新东西。现在,通过数字综合法案,把部分过于僵硬、执行成本极高的解释写回一个更可操作的区间,让合规从“踩雷游戏”变成可以预判的工程。

    尽管“数字综合法案”(EuropeanDigitalFramework)引发了关于GDPR是否“软化”或“被废”的讨论,但更中立的判断是:

    GDPR的核心原则依然保留,数据主体权利、透明度义务、目的限制、数据最小化等制度基石并未动摇。真正的变化,发生在法规的具体操作上,也就是具体发条的解释、实际的执法操作上。

    过去七年,在GDPR执法过程中形成了一种预防性合规惯性,监管机关、数据保护官(DPO)和企业法务,倾向于在法律不明确处“向禁止方向靠”,从而推动一种更趋保守的风险规避模式。

    而本次数字综合法案及其配套措施,则试图纠正这一趋势,让具体条文的应用与执法思路变得更加有弹性。

    至于是不是“回撤”,欧盟自己给出的答案,其实已经写在Draghi报告和“竞争力罗盘”里了:如果再不在监管上做减法,数字经济的落后本身,就会变成对欧洲社会模式的一种反向消耗。

    三、变相再给美国大厂放水?

    批评者认为,这一方案给广告技术公司松绑的同时,顺手又把更多筹码推给了科技大厂。

    原因是,监管腾出来的空间最先用得上的,永远是那批本来就有第一方数据、有法务团队、有工程团队的公司。

    首先是时间筹码。

    比如这次备受争议的全球首部AI法案《AI Act》后推到 2027 年,这就是一个很宝贵的时间窗口,而时间向来站在大厂这一边。

    大厂有现金流、有团队,可以在几年里一边继续铺产品线、一边把现有做法慢慢翻译成合规话术;等到硬性义务真正落地时,它们大概率已经完成了内部重构。很多中小公司则没有这样的缓冲带,活在当下的现金流压力里,能不能活到2027年都另说。

    除了时间上的缓冲,规则口径的细化,也在数据和合规层面进一步放大了大厂的优势

    比如个人数据使用这块。

    这几年,GDPR对个人数据的定义,一直是宁可收得过紧,也不愿留模糊空间。合规团队的默认反应是:只要数据有一点点可能指向某个人,就都当成最高敏感级别对待。

    现在,口径开始细一点分层了。

    像哈希ID、一些建模信号,在大多数业务场景下,只是一个“标签”,用于区分这是同一个用户还是不同用户,模型再怎么算,也很难把它直接翻译成“张三李四”。在这样的前提下,监管不再要求一律按最重的标准管理。

    对行业来说,过去,一大批围绕这些“标签”搭出来的建模、归因方法,被合规顾问一句“有风险”按下暂停键。现在,规则给出的信号是:可以用,但要说明白边界和保护措施。

    AI训练也是同样的逻辑,只是更敏感一点。

    在GDPR框架下,用不用个人数据训练模型,一直是个谁都不愿说穿的话题。

    从法规条文上看,AI公司可以去找“正当利益”的依据,但多数监管机构的真实态度是:最好征得用户同意。

    然而落到现实,没有哪家做大模型的公司,是靠“先挨个问完用户”才开始训练的,都在用这些数据喂模型,只是写报告时尽量模糊,能不提就不提。

    这次的法案等于把这层窗户纸捅破了:

    用个人数据训练AI,原则上是可以的,但要把风险评估做在前面,对行业来说,这总比在灰色地带训练大模型好一些。

    四、AI大模型的训练主场是围墙花园

    从纸面上看,所有做 AI 的公司都拿到了一条合法路径,但真有能力把这一整套前提做扎实的,并不多。

    最终还是美国那几家巨头——Google、Meta、Amazon、Apple、Microsoft……

    它们的优势不只是多了几名合规律师,而是原本就占住了 AI 训练的主场位置:围墙花园之内。

    进一步说,AI训练和大模型优化的主战场,在拥有海量一方数据的数据花园内部,而不是开放的第三方竞价市场。

    平台在围墙内,依然能看到用户行为细节,只是用更复杂的清洗、联邦学习之类的方式,把这套数据合规化,继续喂自己的大模型。

    开放的第三方竞价市场中,DSP们拿到的数据几乎都是压缩过、抽象过的指标:展示数、点击率、转化率、几个有限的转化事件。

    真正细颗粒度的行为原始日志,比如完整浏览路径、每一次滑动、停留时间、内容 ID 全量列表等等,一般都不会在 RTB 流里完整扔给 DSP——这是媒体的一方资产,也是隐私风险更高的部分。

    这些东西拿来做预算分配可以,拿来练一个真正有竞争力的大模型,就有点捉襟见肘了。

    再加上隐私监管收紧、Cookie消失、跨站ID断裂,第三方在用户层面的“可见度”越来越窄,能做的建模大多停留在人群包的外壳上。

    五、监管已经成为一种生成要素

    如果把时间线拉长一点看,这轮数字综合法案要解决的,其实是欧盟要不要承认一个现实:监管已经变成数字产业的一种生产要素,被算进企业的成本表里。

    这块要素成本如果长期过高,本土公司最理性的选择,就是把真正冒险的创新项目和后续融资,统统搬到监管更宽松、预期更清晰的美国去。

    反过来,当规则变得相对可预期,监管就从罚单,变层一块基础设施,帮资本划出一块可经营的安全区:哪里是红线,哪里是灰区,哪里可以长期重仓,边界越清楚,愿意真金白银押上去的人就越多。

    这也是它被视作“生产要素”的另一面——不直接创造收入,但决定哪些收入模式有机会被创造出来。

    对广告和 AI 行业而言,这一法案短期内确实是利好。

    个人数据和假名化信号的边界更清楚,企业不用再把所有东西一律当成“高危处理”,很多原本被吓退的建模和归因手法,有机会在合规前提下重做一遍。

    AI 训练从灰色地带走到台面上,有了相对明确的合法路径,开发者可以公开讨论用什么数据、怎么做风险缓释,而不是各自心照不宣。

    基础测量、频控、反作弊这些“底层水电”,也有机会在一套相对稳定的规则下重新搭一遍,不用每天被 Cookie 弹窗和监管口径变化来回拉扯。

    对技术和产品团队来说,最直接的变化是可以少花点时间猜监管、对冲不确定性,把更多资源花在真正在提升效果和体验的那部分优化上。

    但从竞争格局的角度看,这也是一次很典型的“强者加码”。

    身份和隐私的开关,正一步步被收紧到浏览器、操作系统和少数几个超级入口手里;用户真正细颗粒度的行为轨迹和训练数据,继续关在大平台自己的“一方数据房”里,对外只以接口和黑盒产品的形式开放;高风险 AI 的硬性义务整体后延几年,让已经跑在前面的那批模型玩家,可以在监管真正压下来之前,再多积累几轮数据和产品优势。

    这几件事叠加在一起,最后利好的就是那几家本来就占据上游的美国科技巨头。它们有算力、有一方数据、有合规团队,也有时间窗口去把这套新规则,调教成自己的护城河。

    所以站在欧洲整体来看,这一法案当然谈不上什么灵丹妙药。

    它能做的是几件相对现实的事:减轻一部分行政负担,稍微放慢本土企业“用脚投票”出走的速度,让欧洲的AI公司、广告技术厂商还有机会在新秩序下摸索一个更合理的位置。

    但它做不到的事儿也很明确:它不会自动孵出新的平台级公司,也无法帮欧洲补上在资本市场深度、云基础设施规模、一方数据厚度上的长期劣势。(作者:刀客doc)

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