全球AI监管碎片化，合规没有"一招鲜"
如果说EU AI Act是"统一框架"，那美国和东南亚就是"拼图模式"——每个州、每个国家有自己的AI法规，覆盖范围不同、要求不同、执行力度不同。
对AI企业来说，这不是做一次合规就完的事——是每进入一个新市场，都要评估一次合规状态。
美国AI立法现状（2026）
| 州/法域 | 法规名称 | 核心内容 | 状态 |
|---|---|---|---|
| 科罗拉多 | SB 24-205 | 高风险AI系统消费者保护 | 已生效 |
| 加利福尼亚 | SB 1047（修改版） | 前沿模型安全要求 | 立法中 |
| 纽约 | Local Law 144 | 自动就业决策工具审计 | 已生效 |
| 伊利诺伊 | AIDA | AI透明度与责任 | 立法中 |
| 德克萨斯 | TBPA修正案 | AI欺骗性实践 | 已生效 |
| 联邦 | AI行政令+EEOC指南 | 公共部门AI+就业歧视 | 行政指引 |
东南亚数据保护/AI法规现状
| 国家 | 法规 | 核心内容 | 状态 |
|---|---|---|---|
| 新加坡 | PDPA+Model AI Gov Framework | 数据保护+AI治理框架 | 已生效 |
| 泰国 | PDPA | 个人数据保护（类GDPR） | 已生效 |
| 印尼 | PDP Law | 个人数据保护 | 已生效 |
| 越南 | PDPD | 个人数据保护 | 已生效 |
| 马来西亚 | PDPA | 个人数据保护 | 已生效 |
| 菲律宾 | DPA | 个人数据保护 | 已生效 |
多法域合规：先排优先级，再逐个落地
最容易踩的坑
我们怎么做
简深的多法域合规服务，核心逻辑是"统一框架+本地适配"：
- 市场优先级排序：基于你的业务布局和法规状态，排出合规优先级——不是全面开花，是先解决最紧迫的
- 已生效法规快速合规：科罗拉多、纽约、新加坡——这些已经生效的法规，我们有现成的合规路径
- 立法中法规前瞻规划：加州、联邦——跟踪立法动态，设计合规架构时预留弹性
- 统一合规基础：数据保护、AI治理框架——跨法域统一做一次，各法域特殊要求做本地化适配层
- 东南亚本地网络：与新加坡、泰国、印尼的当地律所有合作机制，需要本地律师意见时可以快速对接