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　　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”。

　　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Data Act，再到2024年的AI Act，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，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。

　　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。

　　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。

　　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

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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，成自己的护城河。

　　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。

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