过去一年，全球AI治理虽取得积极进展，但西方国家与全球南方国家在风险关注上的差异阻碍了合作。要构建平衡、包容、前瞻的治理体系，应关注四个方面：一是提升全球南方国家对短期与长期AI发展及其风险的认知；二是促进全球南方国家之间的合作；三是鼓励全球南方国家探索自主大模型技术；四是将风险缓解措施与发展诉求相结合，在全球AI治理框架下弥合全球南方国家与先进AI国家之间的差距。

全球AI治理正从原则制定迈向监管实施，但仍存在碎片化问题。当下进入“规则更明确、模式更分化”的监管多元化阶段，联合国应在规范制定和协调召集中发挥核心作用，确保AI治理与更广泛的人类发展目标保持一致。问责、主权和互操作性是关键议题，而能力、话语权和获取渠道的不对称性则是最大挑战。各国不应执着于“一刀切”的全球框架，而应聚焦模型滥用、安全故障和系统性偏见等共同风险，推动务实协调，并接纳监管多样性的现实。

人工智能时代可能进一步加剧全球发展不平等，而当前 AI 治理的讨论尚未充分体现全球南方国家的利益。对此，应以中低技术作为社会创新的支点，中国和印度的数字化转型倡议将成为全球南方国家发展的关键。此外，需要警惕新型垄断的出现。“全球多数”需团结一致，推动制定非歧视性的共同规则与标准；全球南方国家还需建设自主数据中心，并联合推进务实高效的国际合作项目。最后，阿联酋、中国、印度等国可以协力打造从业者社区和全球南方AI研究所，推动多语种模型研发与应用。

自2022年ChatGPT发布以来，AI发展迅速。欧盟《AI法案》、联合国教科文组织的准备度评估方法以及经合组织AI原则等文件共同塑造了AI全球治理框架。当前全球AI治理面临的关键挑战是人才短缺与数字鸿沟，以及各国对AI红利的竞争，全球南方国家尤其受制于基础设施与人才留存不足。未来需要在创新、风险缓解和包容性之间求取平衡，并依托国际协作构建可互操作、基于证据的治理框架。

当下AI正从技术突破迈向应用扩张，但治理路径与话语仍显滞后。AI治理可从两个维度把握：一是能力治理，痛点在于贸易、政策与技术获取壁垒不断抬升；二是主体治理，难点在于跨国、跨体制之间如何识别共同挑战并建立可执行机制。各国期望AI系统体现本国价值，凸显数据与数字主权诉求，但这可能会进一步加剧全球碎片化。展望未来，不同国家、不同情境需要差异化的治理路径，部分领域需要硬性法规，另一些领域则更适合以灵活标准应对。