中国工业报  王珊珊

10月23日，央视旗下新媒体“玉渊谭天”披露，深度求索（DeepSeek）与稀宇科技（MiniMax）已完成相关登记手续，走通旗下大模型开源发布及海外授权的合规流程。

这一进展发生在临时登记已经生效、正式目录尚未落地的窗口期。10月16日，商务部、科技部联合发布2026年第48号公告，就修订《中国禁止出口限制出口技术目录》公开征求意见，拟增列23项人工智能技术，并同步启动出口前登记管理。对此，华中伟业建设集团有限公司国际公司总经理胡双对中国工业报指出，48号公告的临时登记要求已生效，覆盖四类情形：向境外转让技术所有权、境内技术授权境外使用、境内技术所有权人或实际控制人变更为境外主体，以及商务部明确要求登记的其他情形。这意味着，无论正式稿最终如何落地，相关AI企业的对外技术转移行为已进入监管视野。

多位受访专家和参与政策研讨的法律界人士都指向同一个判断：登记完成不意味着某个具体模型是否落入限制类、开源内容是否构成“已进入公共领域”、授权安排是否触及管制门槛等问题——这些仍需要逐案判断。

登记不是免检牌照

登记样本真正完成的，是一条“可监管、可追溯、可问责”的合规链条。中国企业联合会资委会委员、高级经济师董鹏将其拆解为五项关键环节：主体和模型登记，安全与内容治理，数据来源和个人信息保护，开源与授权边界声明，出口管制初筛和留痕。他强调，开源发布不等于自动豁免，要看受控技术是否公开、是否附带实质技术支持、是否容易被低成本转用；海外授权也不是普通合同，只要涉及技术转移、远程服务或定制支持，就要按技术分类、最终用户和最终用途审查。企业核心条件是建技术分类清单、出口合规内控、开源许可证和用途限制、客户筛查和审计留痕，把“先登记”变成全流程可证明。

常信科技CEO葛林波将这一过程概括为“技术出境前置申报”，即把模型技术转移纳入监管流程。但这本质上是程序义务的履行，而非对技术本身管制等级的一次性裁定。胡双进一步解释，这意味着以服务形态存在的出海业务，并不触发技术出口登记。真正需要登记的，是技术权利、部署条件或技术资料向境外接收方的转移。

三层规则不能一概而论

开源发布与海外授权在管制框架下遵循截然不同的认定逻辑。最需要避免的误读，是把“拟开源”等同于“已公开”。

胡双将征求意见稿对开源设置的三层规则拆解得很清晰。

第一层：已经进入公共领域的，不纳入管理。即已经通过开源、发表论文等方式公开的技术，属于既成事实，排除在管理范围之外。不过，葛林波对中国工业报提示，已进入公共领域的技术豁免，但未公开的训练方法不受豁免保护。

第二层：属于限制类、但企业拟开源的，走自动许可。“基本实现即报即出”中的“基本”二字，保留了主管部门对具体情形个别判断的余地；自动许可也不等于无需申报。

第三层：触及禁止类的，开源不构成出路。利用核心数据训练后提供服务的大模型属于禁止类，公开发布本身就是受禁止的转移行为，开源不能改变这一性质。

因此，开源出海的合规起点，不是“我打算开源”，而是先确认模型本身是否触及禁止类，再确认公开的具体技术内容落在哪一层。

海外授权核心不在“授权”

海外授权的认定，回到48号公告的登记情形之一——“境内技术授权境外使用”。

胡双指出，这里的核心判断在授权内容是否构成受控技术的跨境提供。如果授权仅涉及境外主体通过API（应用程序编程接口）调用模型功能，属于服务提供，不在技术出口管理范围。葛林波对此的表述更为直接：API调用服务不属于技术出口，无需这套登记流程；但海外授权指向境外企业获得模型使用权、本地化部署权限的，属于技术授权出境，需要登记，要核验最终用途，规避流向敏感场景。

胡双进一步补充，如果授权使境外接收方取得了模型权重、底层代码、独立部署能力，或者授权内容包含限制类模型的核心技术，则触发技术出口管理。另一个容易被忽视的维度是集团内部跨境共享：中国研发主体向境外关联公司授权使用核心技术，即使同属一个企业集团，仍可能构成“境内技术授权境外使用”。跨境融资或并购导致境内技术实际控制人变更为境外主体的，也在临时登记情形之列。

敏感与通用的边界

将敏感技术与通用开源技术的边界理解为“开源就低敏感、闭源就敏感”，是一种危险的简化。董鹏的判断是，边界不在开不开源，而在能力能不能被低成本转用、能不能追踪、出问题能不能追责补救。

胡双则从列管逻辑上进一步拆解：征求意见稿对大模型的管制分类，并非以“开源还是闭源”“通用还是专用”划线，而是沿三条相互独立的路径展开。

训练数据属性是第一入口。利用核心数据训练后提供服务的模型，禁止出口；利用重要数据训练的，限制出口。微量使用重要数据（≤0.1%）且满足不实质性提升能力、不复现数据等条件的，存在海外空间……

性能指标是第二入口。计算量≥10²⁶FLOPs、参数量≥2万亿、或能力达到全球前10，任一满足即落入限制类“大模型核心技术”。这意味着头部基础模型企业原则上均触及这一门槛，而中小厂商是否触及，取决于其模型的实际指标，不能一概而论。

用途场景是第三入口。智能体技术的禁止与限制之分，建立在相同性能条件之上，专门或主要用于关键信息基础设施、国防军工、核心政务等高敏感场景的，升格为禁止类。

葛林波表示，涉及核心或重要训练数据、高性能训练框架、高端算力集群的归入敏感管制范畴；仅通用推理权重、已公开的模型能力归为通用开源。

三条入口相互独立，意味着“通用开源”并不天然等于“低敏感”。胡双的结论很明确，开源只是影响提供方式的处理，不改变技术本身的管制等级。董鹏建议，可行办法是分级分类、场景触发、全流程留痕的动态清单，把通用开源放在低风险白名单，把可转用敏感能力列入重点审查。

中小厂商可复制的是判断顺序

中小AI厂商能否形成可复制的合规方案，答案取决于“可复制”指的是什么。胡双认为，DeepSeek与MiniMax样本的可复制之处，不在于它们的具体判断结论，而在于提供了一个分层处理的框架：先区分服务提供与技术出口，再在技术出口内部区分“已公开”“拟开源走自动许可”“禁止类不可开源”三种情形，分别对应不同的程序义务。

真正可复制的，是判断顺序：训练数据来源——模型性能指标——拟出海方式（服务/开源/授权/部署）——对应的程序义务。这一顺序本身不依赖企业规模。

葛林波判断，中小厂商可搭建轻量化自查清单，做数据脱敏审计、技术指标对标，优先采用自动许可通道；行业层面可沉淀标准化自查模板，降低法务技术成本。但他也提醒，中小团队缺少合规人才，仍需要行业公共工具辅助，才能实现低成本可落地的合规方案。

董鹏给出的轻量方案与此呼应：模型卡、用途白名单、许可证限制、客户和用途筛查、合同责任条款、日志审计，先把关键证据链做实，不追求大而全。

胡双特别指出，登记样本的意义在于，后续厂商可以参照“先做技术识别、再匹配程序通道”的路径，而非从零摸索。但“可复制”不等于“低成本模板化”，判断顺序的标准化可以显著降低中小团队的揣摩成本，一旦触及管制门槛，程序义务仍需逐项履行。

海外信任属于结构性改善

从市场反应看，登记对海外商业客户合规信心的正向作用是结构性的。

董鹏将这一效应概括为“敲门砖，不是通行证”，短期难直接变成规模订单。正面看，它证明企业可监管、可追溯、可问责，能提升政企客户和合作伙伴信心；反面看，海外客户更看本地法律适配、数据驻留、责任追偿和持续审计，登记不能替代本地合规。

葛林波判断：样本打消了海外客户对“合规风险不明”的顾虑，给B端客户提供了可核验的国内合规凭证，利好中小企业客户拓展，但对地缘壁垒市场改善有限，更多解决的是内部合规供给问题。

胡双则提醒，地缘政治层面的信任障碍并不因中国出口登记而消解。就在登记消息披露前后，美国国土安全部于10月19日宣布禁止联邦政府民事行政机构采购DeepSeek及其关联企业的产品和服务，并要求从相关机构信息系统中移除相关产品；澳大利亚此前也已禁止政府设备使用DeepSeek。这意味着，登记样本对海外商业客户的合规信心有正向作用，但对公共部门和高敏感行业客户的信任度影响有限，后者受制于进口国自身的国家安全审查框架，并非中国单方面程序可以覆盖。

两家企业的样本证明了中国出口管制框架可以为通用模型的合规出海提供可操作的起点，但它跑通的是程序入口，而非实体判断的全部确定性。综合受访专家的判断，规模化合规至少需要在以下节点上形成更明确的规则。

其一，“已进入公共领域”的操作性标准。胡双指出，开源推理代码、发布蒸馏模型、公开部分检查点，各自在什么条件下可以被认定为“已进入公共领域”，目前仍缺少可逐项对照的判断口径。

其二，自动许可中“基本”的边界。“基本实现即报即出”中的“基本”，在哪些情形下会转入个别审查、审查的触发条件和时限如何，尚未细化。

其三，海外部署场景的规则分层。本地化部署属于管理范围、海外自有云可适用自动许可，这一区分已经建立，但“自有云”的控制标准——谁运营、谁持有、数据流向如何——以及混合云和第三方托管云的定性，仍需进一步明确。董鹏补充，海外部署需要明确数据跨境和本地备案责任，开源分发需要明确许可证效力、权重再分发和用途限制，授权合作需要明确技术出口分类、最终用户审查、许可例外和合同模板。

其四，与进口国规则的衔接机制。中国登记解决的是出口侧的合规，但海外客户面临的进口国审查（如数据保护、国家安全审查）是另一套独立制度。规模化合规需要企业在交易结构中同时处理两套规则，而目前缺乏跨法域的规则对接或互认安排，这在大模型出海从中小企业客户向更大规模客户延伸时，会成为结构性瓶颈。

葛林波还提出了几个更细颗粒度的事项：版本迭代、模型微调二次分发的登记边界；海外不同部署模式的差异化细则；中小厂商简化申报的判定标准；开源衍生模型、二次授权的合规责任划分。这些问题的共同指向是，把个案经验转化成标准化指引，降低全行业重复试错成本。