当前，人工智能治理的讨论正从模型能力、算法风险和应用规范，进一步延伸至支撑人工智能运行的底层基础设施。云平台作为承载模型训练、部署、推理和数据流转的核心载体，事实上已经成为人工智能安全体系中的关键一环。与传统网络安全议题相比，云基础设施安全兼具技术复杂度高、责任边界模糊、平台集中度强、跨境影响外溢明显等特点；而当人工智能的发展越来越依赖大规模算力调度、托管服务和云端协同时，云安全问题也不再只是一般性的数字安全议题，而逐渐上升为影响人工智能产业发展、技术治理和基础设施韧性的底层问题。本文编译自大西洋理事会（Atlantic Council）于2026年3月发布的政策简报《为人工智能筑牢云基础设施安全》（Securing cloud infrastructure for AI）。文章聚焦于一个在当前人工智能治理讨论中相对来说常被忽视的议题：现有漏洞发现、披露和修复机制，是否足以应对以云计算为基础、以人工智能为牵引的新型安全风险。文章指出，当前围绕通用漏洞披露编号（CVE）和国家漏洞数据库（NVD）形成的公共漏洞治理体系，原本更多服务于传统软件和信息系统，对云环境中大量由平台内部处理、

欧洲对外关系委员会（ECFR）最新报告指出，欧洲人工智能发展受制于电力供给，必须实施快速能源计划突破战略困境。

【编者按】当前，全球人工智能治理正深陷结构性僵局。尽管各国与国际社会对人工智能的潜在风险早有预判，各类倡议、宣言与峰会对话也层出不穷，却始终未能搭建起具有约束力、可落地执行的全球协同框架。地缘政治竞争、公私部门力量失衡、多边机制弱化等多重困境，使得跨国协同治理长期陷入僵局。在此背景下，英国智库查塔姆研究所（Chatham House）数字社会项目团队近期发布研究报告《打破全球人工智能治理僵局：以危机促协同》，提出极具现实冲击力的观点：打破全球人工智能治理僵局的关键动力，或许并非前瞻性共识，而是一次系统性危机。历史经验表明，国际治理机制往往是在系统性失败后才得以快速建立，而非依靠渐进式协商。但危机本身并不值得期待，也未必能催生公正有效的治理体系。能否在危机之后构建起有效且可持续的治理规则，关键在于各国与相关主体提前做好制度、技术与协作层面的充分准备。这一论断，为破解全球人工智能治理困局提供了全新思路。以下译文仅代表原文作者的个人观点与分析立场。详细内容请参阅文末原文链接。图片来源：报告原文摘要当前全球人工智能治理陷入僵局的根源并非是缺乏对风险的预判，而是当前世界的政治经济结构让跨国协同难

英国特许人事与发展协会（CIPD）发布的深度分析报告，提出了“人才生态系统中的负责任加速”这一治理新范式。

随着生成式人工智能加速向“智能体（Agentic AI）”阶段演进，人工智能正从辅助决策工具转变为能够自主执行任务的关键基础设施。这一转变显著放大了AI应用的潜在价值，同时也使风险从单纯的内容输出偏差，扩展至系统性的失控。在此背景下，传统以技术安全或模型性能为核心的治理框架已经难以满足现实需求，企业与公共部门均面临如何在促进创新与控制风险之间取得平衡的挑战。麦肯锡发布的《2026年人工智能信任成熟度调查》通过对全球约500家组织的调研发现，尽管全球各组织的负责任人工智能（RAI）成熟度总体有所提升，但组织在战略规划、治理机制以及智能体AI管控等方面仍存在明显不足。与此同时，安全与风险问题、不准确性以及网络安全风险，已成为制约AI规模化应用的主要障碍，但组织的风险认知与实际治理能力之间依然存在落差。报告认为，AI信任正在从单纯的合规议题，转变为支撑业务价值释放的重要能力；在智能体时代，能否建立起责任清晰、控制有效、监测持续的治理体系，将越来越直接地影响组织推进AI规模化应用的能力。摘要报告基于麦肯锡《2026年人工智能信任成熟度调查》对全球人工智能信任治理状况进行系统梳理。调查显示

当前全球人工智能产业高速扩张，数据中心作为人工智能发展的核心基础设施，其水资源消耗问题正成为全球治理的新挑战，而这一矛盾在水资源本就高度紧张的区域尤为突出，南亚便是典型代表。该区域的人工智能发展与水资源保护的平衡治理，已成为全球数字经济可持续发展的重要议题。2026年3月25日，亚洲社会政策研究所南亚项目主任法尔瓦・阿米尔（Farwa Aamer）发布专题报告，指出南亚在推进人工智能引领的数字发展进程中，必须使水资源成为数字基础设施规划的核心考量因素。同时，人工智能技术本身也能成为优化水资源管理、提升气候韧性的重要工具。技术进步与环境可持续发展可实现相互赋能，而非相互掣肘。报告还提出了一系列实操性解决方案，并强调区域合作与社区参与对实现南亚韧性数字未来的关键意义。本文为该报告的中文编译版。在忠实原文逻辑的基础上，我们进行了符合智库规范的学术化提炼，系统呈现其核心论点、分析框架与政策启示。以下译文仅代表原作者的研究观点与分析立场，不代表编译者或发布平台的立场。【作者】法尔瓦・阿米尔（Farwa Aamer）现任纽约亚洲社会

当前，围绕人工智能未来走向的讨论日益分化：有人强调技术加速带来的巨大机遇，有人则聚焦其可能引发的失控风险与系统性冲击。然而，在这些看似对立的判断背后，一个更具现实意义的共识正在浮现，即人工智能的广泛应用将持续重塑经济运行、社会关系与国家安全结构。本文所编译的这篇文章正是立足于这一判断，主张将“韧性”而非单纯的“限制”或“放任”作为回应人工智能时代挑战的核心政策理念。  编者认为，本文的价值在于，它并未停留于对人工智能具体风险的零散列举，而是尝试从更具统合性的视角，将人工智能带来的冲击放置于经济、个人与社区、国家安全三大领域中加以系统审视。文章指出，面对人工智能扩散带来的就业与工作质量变化、心理健康与监控资本主义风险，以及军事、网络与生物安全等领域的新挑战，仅依赖“无所作为”或“事后修补”的政策路径已难以为继。相比之下，以韧性为导向的主动性、结构性政策安排，更有可能提升社会承受冲击、适应变化并从中恢复的能力。  本文为该报告的中文学术编译版本，旨在向中文读者呈现其核心论点与政策启示。编译过程中，我们在忠实原文逻辑的基础上进行了必要的学术化提炼，以符合智库研究的发布规范。  以下

随着人工智能技术从局部试点逐步走向大规模应用，企业面临的核心需求，已从单纯的技术性追求拓展到了组织层面，即组织本身应如何改变，才能真正释放人工智能的长期价值。世界经济论坛（World Economic Forum，WEF）于2026年3月发布的这篇白皮书指出，人工智能带来的最大收益，并不来自零散的单点应用，而来自其被嵌入企业核心工作流、决策机制与运营模式之后，对组织整体运行方式所产生的系统性重塑。  文章认为，当前许多企业已经通过人工智能试点获得了可观成效，但这些成效仍然较为碎片化，尚未真正转化为企业层面的持续竞争优势。要实现这一跨越，关键不在于单纯追加技术投入，而在于重新设计工作流程、调整决策权配置、重塑治理机制，并在人与智能系统的关系中重新明确判断、责任与监督的边界。换言之，人工智能转型同样也是一场组织层面的转型。  在此基础上，白皮书围绕五个重点领域展开分析：实时、个性化的客户体验；高效而有韧性的运营体系；加速研发与突破性创新；人工智能驱动的预测式战略规划；以及数据驱动、个性化的人才体验与劳动力规划。文章强调，真正领先的组织，正从“孤立的AI用例”走向“彼此联动的智能系