中国人民大学人工智能治理研究院发布的《人工智能治理全球合作进展研究报告》系统分析了人工智能治理全球合作的现状与趋势，认为全球合作已进入 “规则竞争、制度协调与产业重塑并行” 的复杂新阶段。
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核心观点
合作主体从早期由国际组织主导，转向政府、区域组织（欧盟）、智库等多元主体共同参与。
合作形式仍以软性文本为主，但制度化比例持续上升，标准化议题正成为从软性合作走向规则化治理的关键通道。
政策主题从早期的概念辨识与伦理关注，转向安全、责任、偏差治理和制度建设。
政策产出高度集中（美国、英国、欧盟等），不同地区形成主题派系（如欧洲重规则、英语国家重实践、东亚重技术应用）。
标准化并非由传统标准组织主导，而是由政府、智库等共同推动。
核心关切不再是技术统一，而是问责、算法偏见、伦理、安全、审计、认证等治理议题，标志着标准化讨论的范式转换。
芯片产业：从全球化分工转向以安全与主权为核心的阵营化重塑，面临“供应链俱乐部化”、“产能过剩与高端短缺并存”及“出口管制复杂化”三大矛盾。
数据中心：跨境算力合作从商业扩张转向由能源、主权、绿色合规和海缆安全共同塑造的新型战略基础设施竞争。主权云和能源驱动成为两大关键趋势。
未形成单一全球模式，而是形成三层并行结构：区域/国内法推进、跨国治理网络（如安全评估）、全球南北合作。
核心议题包括伦理监管、数据隐私、安全风险治理和军事伦理等。公平性是公众信任的最重要来源，而非简单的透明性或问责性。
中国企业出海经历“贸易驱动—品牌出海—科技出海”三阶段，当前以“软件定义硬件”和“AI作为独立商品与服务” 的数智化出海为核心。
核心竞争力来自完整产业链、新工程师红利、敏捷开发和深度本地化能力，但面临地缘政治、监管合规、文化品牌和知识产权等挑战。
数据流动形态从简单文件传输转向模型、数据、算力一体化流动。
核心挑战在于数据出境规则与AI技术需求不匹配、模型跨境部署责任边界不清、国际规则碎片化。未来需构建可信数据空间并推动规则互操作。
公众对AI的信任处于中等水平，呈现条件性、审慎依赖的特征。
信任形成机制：公众并非通过理解技术，而是依赖结果是否公平的直观感受来建立信任。
认知分化：发展中国家倾向于将AI视为发展机会，发达国家则更强调风险控制。信任在性别、年龄、收入等社会群体间存在显著分层。
报告对未来合作趋势做出五大判断：
合作重点将从原则倡议转向规则执行（互认、协调、执法）。
安全治理将成为主轴（前沿模型、深度伪造、生物安全等）。
全球南方代表性将上升，需关注能力建设与发展权。
基础设施和数据制度将成为治理合作的硬条件（芯片、算力、主权云、跨境数据规则）。
公众信任将成为治理有效性的关键，治理需让公平、安全、可解释成为公众可感知的现实。
总结而言， 报告认为，未来全球人工智能治理合作必须在开放创新与安全可控之间寻求平衡，在技术竞争与规则协调之间建立沟通，在国家主权与全球公共利益之间形成最大公约数，最终目标是构建一个开放包容、安全共治、普惠发展的国际合作体系。
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