OpenAI即将发布GPT-5.6 Sol、Terra和Luna

在企业苦于管理AI战略之际，美国AI监管环境释放出大量相互矛盾的信号。OpenAI周三宣布将于周四发布GPT-5.6 Sol以及Terra和Luna，正是这一混乱局面的缩影。

最初，美国政府表示要求OpenAI将包括本周四发布的三个模型在内的顶级模型限制在一小部分公司范围内使用。OpenAI似乎同意了这一要求，并推迟了它们的全面开放。

但周三，OpenAI逆转了立场，仅在X上发布声明称："GPT-5.6 Sol以及Terra和Luna将于本周四公开发布。我们正在全球范围内扩大预览访问权限。"声明中没有透露关于扩展范围的任何细节。

随后，白宫向媒体发布声明称，美国政府"并未给予OpenAI发布模型的'绿灯'、批准或许可。此类许可既不需要，也未被授予。政府不负责为私营企业发布AI模型提供审批——发布时间和范围的决策完全由企业自行做出。"

声明还援引了6月2日白宫行政令："本条中的任何内容均不得被解释为授权建立针对新AI模型（包括前沿模型）开发、发布、分发或传播的强制性政府许可、预审或审批要求。"声明还指出，"任何与政府专家的测试或会议均为自愿性质，参与测试并非发布模型的前提条件。"

然而就在上月，美国商务部曾对Anthropic模型的发布方式施加了影响。

"最糟糕的双重困境"

软件开发公司Comp AI的首席执行官Lewis Carhart表示，这份声明令IT高管理在多个层面感到沮丧。

"想想那份白宫声明意味着什么。OpenAI的工程师在华盛顿驻扎了数周，接受了政府测试，应政府要求分阶段发布产品。而官方立场却是这一切都不是必需的，"Carhart说，"我们现在面对的是一个在法律上并不存在的'事实上的许可制度'。没有法律条文、没有申诉程序、没有公开的标准——只有商务部逐模型决定什么可以发布、什么时候发布。"

他指出，这是最糟糕的双重困境："有监管的全部摩擦，却没有监管的可预见性。合规专业人士对此有一个术语——'没有框架的审计'。而这一先例对两家前沿实验室都已锁定：如果你做的是最前沿的研究，你的发布日程就必须经过华盛顿，无论法律上是否有此要求。"

Carhart认为，这一监管现实应该引起企业IT高管的极大关注，因为它表明模型可用性现在已变成一个"监管变量"，而非仅由供应商路线图驱动。

"Anthropic最先进的模型在6月份从市场上消失了三周。不是因为故障，不是因为定价变更，而是因为一条出口管制指令，"他指出，"如果你的人工智能架构假设你今天部署的模型明天仍然可用，那么这一假设现在明显是错的。多模型弹性已经从'锦上添花'变成了董事会层面的风险事项。"

但这也带来了机会，因为通过了政府安全测试的模型通常能更快获得审计和董事会的认可。"政府审查正在悄悄地成为一种采购资产，"他说，"能够胜出的CIO是那些将'模型本身的监管状态'纳入供应商风险评估清单的人——而大多数风险团队目前还只盯着供应商的SOC 2认证。"

Moor Insights & Strategy的首席分析师Jason Andersen赞同Carhart的观点，并将整个过程描述为"某种表演"。"OpenAI需要让自己的模型看起来和Anthropic的模型一样强大、一样具有潜在危险性，这样才能站在绝对前沿的竞争行列。这也有助于OpenAI的公关工作，让自己看起来比以往更加负责任。"

此外，他补充道，"科技CEO们深知，对这一届政府的逢迎可以让监管者或监管威胁保持距离。"

标准不明确

Info-Tech Research Group首席研究总监Brian Jackson也呼应了政治方面的担忧。

"目前仍然不清楚判定模型可以安全发布的实际标准是什么。政府表示关注网络安全风险以及AI被用于开发生物武器的风险，"他说，"但只要实际的发布标准缺乏透明度，人们就会不可避免地认为评估可能受到政治因素的影响。"

Jackson表示，美国政府控制AI发布的一个可能始料未及的结果是，它正在让企业更加认真地考虑使用非美国供应商来制定AI战略。

"企业正在寻找私人美国云交付前沿模型的替代方案。这是为了保持对AI供应链的控制，"他说，"中国的开源模型是一个可用的选项，但还有来自加拿大和欧洲的其他选择。公司可以通过其他与美国AI供应商无关的API接入AI，或者下载开源模型在本地运行。"

他指出，新增的美国监管风险意味着，一些企业将避免在OpenAI和Anthropic的接口上深深扎根——这些接口无法将底层大模型更换为替代方案。

影响企业AI战略

AI智能体供应商Zenity的AI标准与治理总监Rock Lambros同样对美国政府几乎没有公布可行动的合规数据感到失望。

"除了那个封闭房间里的人，没有人能告诉你模型通过了什么标准，因为这些标准从未被写下来。整整两周，官员们将一个比攻克你的网络更擅长守护你网络的模型挡在了防御者手中，"Lambros说，"如果你觉得这叫安全审查能让你睡得更安心，那就随你吧。但在我看来，这更像一个没人雇他来的保安，凭心情决定今天让谁进——今天心情比几周前好点了。"

Lambros表示，这种不可预测性对AI战略的影响远远超出了传统合规问题的范畴。

"我们对这些模型的运营依赖程度已经太高了，不能将其挂在一个没有规则手册的审查机制上，"他指出，医院、管道、银行和水务设施都在依赖前沿AI，而这些AI的可用性"可以在没有任何通知、没有申诉渠道、背后没有公开标准的情况下，从'开'到'关'再到'开'。"

"你不能在关键基础设施上运行一个今天正常、周一就下线的工具——仅仅因为一个任何人看不到的审批流程做出了一个任何人无法预测的裁决。这是一个供应链风险，控制开关的手握在政府手里，而几乎没有人把它纳入业务连续性计划。"

为了保护自身利益，企业需要调整预期。"把模型可用性当作任何一个你不掌握的单点故障来对待：建立一个经过测试的备用方案，在合同中加入连续性条款，定期演练中断场景——因为'政府这次收手了'并不是一个计划。"