Anthropic 和 OpenAI 都在推动美国各州制定 AI 安全规则，但对规则如何继续发展有不同侧重。Politico 7 月 15 日的报道显示，Anthropic 希望各州不断增加安全义务，OpenAI 则更强调州法之间保持一致。此前，The Hill 在 6 月 10 日也报道了两家公司参与州级立法的做法。在国会尚未形成统一框架时，这些州法会影响今后全国规则的内容。
Anthropic 希望州法持续增加安全义务
在 Politico 7 月 15 日刊登的采访中，Anthropic 美国州与地方政府关系负责人 Cesar Fernandez 解释了公司的立场：「业内有些人把州政策视为联邦立法的天花板，而 Anthropic 不是在每个州支持同样的法案——我们在寻找能够有意义地提高最强大 AI 系统安全标准的立法。」
Anthropic 支持的几项州级立法，逐步加入了更多评估和审计要求：
- 加州 SB 53（2025 年 9 月签署）：美国首部专门规范前沿 AI 模型的州法，要求符合条件的开发者披露安全框架和透明度信息。按 Politico 的报道，Anthropic 是当时唯一公开支持该法案的头部 AI 实验室。
- 纽约 RAISE Act（2025 年 12 月签署）：要求符合门槛的前沿 AI 开发者公开安全协议，并向监管机构报告重大安全事件。
- 伊利诺伊 SB 315（2026 年 7 月签署）：将要求符合前沿模型等适用条件、与关联方合计年收入超过 5 亿美元的开发者接受年度独立第三方审计。州政府称，这是全美首个加入这类强制审计要求的州法。
- 马萨诸塞州提案（当时正在审议）：Anthropic 称其为「全美最强的 AI 安全提案」。据 Politico 报道，该公司支持的条文要求前沿 AI 开发者聘请独立评估机构，评估模型是否可能协助开发生物武器等灾难性风险，并授权州检察长执行相关要求。
「每一部法案都比上一部更强，每部都推动了真正的安全义务，」Fernandez 告诉 Politico。「透明度和自我报告，我们认为已经不够了。」
Anthropic 公布的「Advanced AI Framework」政策文件也表达了这一立场：国会只有通过至少达到其建议强度的联邦法律，才应排除相应州法的适用，这就是所谓的“联邦预占”。该公司主张严格限定排除范围，让各州继续监管联邦法未覆盖的事项，例如儿童安全和消费者保护。
OpenAI 希望各州采用兼容规则，逐步形成全国标准
OpenAI 同样希望建立联邦框架，目前更重视先让各州的要求保持一致。
OpenAI 全球事务负责人、前克林顿政府幕僚 Chris Lehane 将这种做法称为「反向联邦主义」（reverse federalism）。据 The Hill 6 月的报道，他解释说：「你基本上是在让各州互相复制。」也就是推动人口大州通过内容相近的 AI 安全法案，先形成事实上的全国标准，再等待国会制定联邦法律。
OpenAI 将加州 SB 53、纽约 RAISE Act 和伊利诺伊 SB 315 视为逐渐趋同的州级框架。不过，按 Politico 的报道，它在加州 SB 53 通过前没有公开表态，之后才把该法当作其他州可以参考的范本。它也与 Anthropic 一起支持了要求更严的伊利诺伊法案。
「在完美的世界里，我们挥一挥政策魔杖，联邦层面就会通过立法，建立强制性的安全标准，」Lehane 告诉 The Hill。「作为其中的一部分，你会有一个非常狭窄的预占条款，专门针对那些灾难性安全风险。」在联邦立法推进缓慢时，OpenAI 先推动民主党主导的州采用相近规则。
OpenAI 发言人 Liz Bourgeois 在回应 Politico 质询时表示：「反向联邦主义——有效的州级保障措施塑造国家标准——帮助监管机构执行法律，给予公众更清晰的保护，并允许开发者将资源集中在安全上，而不是应对相互冲突的要求。」
一个具体例子是，OpenAI 曾推动纽约州长 Kathy Hochul 修改该州 AI 安全法案，使其更接近加州版本。这体现了它对规则一致性的重视；与此同时，它对伊利诺伊独立审计要求的支持，也说明统一标准与提高要求可以同时发生。
分歧在于持续加严，还是优先保持州法一致
两家公司都认为，州级行动不应一直等待国会。分歧主要在于下一部州法应该增加多少新要求，以及如何与已有规则衔接。
Anthropic 更强调新法应在已有透明度义务之外，加入独立评估等实质要求。更高的合规成本可能对资源较少的公司影响更大，这也是一些批评者担忧的竞争后果。
OpenAI 更强调各州采用共同标准。按其公开解释，兼容的要求有助于减少跨州合规冲突，让开发者将资源用于安全工作。它更希望新增要求也能在不同州之间协调。
Politico 在 7 月 15 日的报道中提出，州议员是围绕共同框架逐渐统一，还是不断提出更强要求，会影响美国 AI 规则的最终形态。
安全责任和跨州成本，也影响公司的政策选择
公司的产品风险、用户规模和合规投入，也与这些政策主张有关。
Anthropic 在政策文件中引用 Claude Mythos Preview 的网络安全能力：该公司称，模型发现了包括主流操作系统和浏览器在内的大量高危漏洞。Politico 报道，这类能力引发的安全担忧与随后出台的出口限制有关。对 Anthropic 而言，如何评估和限制高风险模型，已经关系到产品能否发布、向谁开放。
OpenAI 则运营着拥有数亿用户、已引入广告模式的 ChatGPT。各州规则不同，可能增加产品跨州运营和合规的成本。一套可预测的全国标准，或者在 50 个州之间更协调的要求，有利于减少重复工作；当然，这种成本压力也会影响 Anthropic 和其他公司。
两家公司也在通过政治捐款支持与自身主张接近的候选人。据 Politico 报道，双方各自关联的超级 PAC 网络已在全国政治竞选中投入数千万美元。今年 6 月，Anthropic 开始直接向加州议员提供政治捐款。
小公司担心合规成本，前沿模型立法集中在民主党州
规则如何制定，也会影响没有同等游说和合规资源的公司。
代表科技公司的行业组织 ACT 总法律顾问 Graham Dufault 向 The Hill 表达了对跨州差异的担忧：「即使各州的要求乍看起来高度相似——即使只是披露要求——跨州的差异也会累积。」他警告，监管范围「总是会以直接或间接的方式不可避免地拖入小公司」。
沉浸式分析平台 BadVR 的 CEO Suzanne Borders 则担心自己能否正确应对规则：「我晚上睡不着，想着我是不是正确回答了这些问题，我会不会被起诉。」
目前，这类前沿模型安全立法主要集中在民主党主导的州。据 The Hill 报道，被问及是否在共和党主导的州推进类似立法时，Lehane 表示对方「兴趣不大」。这限制了统一前沿模型规则的覆盖范围，但不代表共和党州没有推进其他 AI 法律：聊天机器人、儿童安全和消费者保护也在吸引两党立法者。
联邦法律能覆盖多少州法，仍是争议焦点
Anthropic 希望先有足够强的联邦安全要求，再限制对应州法的适用；OpenAI 更强调先形成兼容标准，并同样提出过范围有限的联邦预占主张。谈判因此既涉及规则强度，也涉及州政府可以保留哪些监管权力。
据 Nextgov/FCW 报道，众议院两党议员在 6 月提出的框架草案，包含在三年内限制部分州级 AI 规则适用的安排。草案仍需经过国会审议，能否协调两党及参众两院的分歧、赶在本届国会结束前通过，尚不确定。
各州仍在继续立法。纽约大学技术政策中心主任 Scott Babwah Brennen 统计，截至 7 月 1 日，美国各州今年已颁布 109 部 AI 相关法律和 28 部数据中心法律。这些法律覆盖不同问题，适用对象也不同。企业具体承担哪些义务，取决于经营什么业务、在哪些州运营，以及规则之间有多少差异。
接下来，更能说明两家公司政策影响的，是新法加入哪些独立评估要求、不同州能否互相协调，以及国会最终保留多大的州级监管空间。
