9 月 9 日，OpenAI 不只呼吁美国国会管住最强的 AI 系统，还一次支持了四项已经通过加州议会的法案。当天稍晚，州长 Gavin Newsom 签署了其中两项；次日，第三项儿童陪伴聊天机器人法案也获签。公司过去强调各州规则应当趋同，这次则接受了一组更具体的州级义务：谁有资格审计 AI、儿童产品上线前要检查什么、基因合成订单如何筛查。
这组动作最值得区分的，是两个层次。OpenAI 希望联邦政府对少数能力最强、资源最充足的实验室实施强制规则，却没有给出哪条能力线会触发监管；加州法案则先建设审计者名册、儿童产品审计和生物供应链筛查。前者决定哪些模型必须接受约束，后者开始把“独立评估”变成有人负责、有程序可循的制度。
从自愿承诺转向强制规则，但适用边界仍是空白
OpenAI 全球事务负责人 Chris Lehane 在政策文章中写道，AI 已经能加速下一代模型研发的一部分工作，公司因此支持“基于能力”的全国强制监管。其联邦蓝图列出的底线包括共同测试与独立评估、模型权重网络安全、重大事故通报、举报人保护，以及持续追踪递归自我改进进展。
这里的“递归自我改进”指 AI 独立推动一代代更强系统。OpenAI 明确表示这种完全自主循环尚未发生，也不应在安全条件成熟前追求；当前证据只是 AI Agent 已能完成部分原本需要熟练研究人员数天的任务。Reuters 对公司要求全国强制规则以及四项加州法案的支持进行了独立确认。
OpenAI 同时把监管对象收得很窄：义务应针对“少数”开发最强系统、资源充足的实验室，不应覆盖远离前沿的初创公司、小型开发者和研究人员，也不应借安全之名普遍限制开放权重模型。联邦蓝图还提出，由美国 AI 标准与创新中心（CAISI）评估最强模型、认证第三方评估机构，并让超过指定能力门槛的开发者接受定期技术评估。
问题在于，这两份文件都没有给出能力门槛的数字，也没有定义何时从普通模型跨入“最强系统”。蓝图甚至建议：CAISI 若因算力、人员或带宽限制未能在法定期限内完成评估，开发者可以不受处罚地部署。政策方向已经从自愿承诺变成强制义务，真正决定覆盖面的触发条件、复评标准与例外条款仍留给立法者。
两部新法先规范“谁能审”，没有直接要求所有模型受审
9 月 9 日签署的 SB 813 和 AB 1405 共同搭起第三方审计的供给侧基础设施，而不是直接命令所有 AI 开发者接受审计。
SB 813 要求加州政府运营署在 2028 年 1 月 1 日前建立“独立验证组织”（IVO）的指定流程。申请者要说明专业资格、采用的基准、技术、指标和方法；州政府还要制定暂停或撤销资格的程序，考察利益冲突、文档保存、专业能力与网络安全漏洞。它解决的是评估者能否胜任和保持独立，而非规定哪一个模型何时必须送审。
AB 1405 则把更广泛的 AI 审计者纳入注册。自 2029 年 1 月 1 日起，没有登记就不能在加州提供、出售或实施用于检查州法合规的 AI 审计。登记者要披露所依据的标准和方法，保存审计依据至少十年，并避免审计自己设计或运行的系统。审计报告还要说明范围、发现、补救措施和证据缺口。
这一区分很重要：AB 1405 管审计服务，审计义务仍需由 SB 1119 等其他法律触发。它让“找第三方审计”不再等同于企业自行挑选一家顾问公司，却也把审计质量押在后续的注册标准、监督能力和评估者供给上。
儿童产品与基因合成把风险评估接到具体工作流
9 月 10 日签署的 SB 1119，即 Adam’s Law，直接进入陪伴聊天机器人的产品流程。运营者在向加州用户提供新产品或重大更新前，要针对未成年人记录全面风险评估，说明使用了哪些公开基准、哪些自建测试以及咨询过哪些儿童安全专家，并采取缓解措施。允许未成年人使用时，还要提供危机响应、家长控制、默认关闭部分持久记忆、使用提醒与公众事故报告入口。主要产品义务自 2027 年 7 月 1 日起实施。
这部法律还要求在 2029 年 1 月 1 日前完成首次儿童安全审计，此后每两年一次；若重大更新的风险评估显示儿童风险上升，上线前要重新审计。运营者须在收到独立审计后 30 个工作日内向州总检察长提交摘要，并在 90 天内公开高层摘要。这样，AB 1405 的审计者注册制度和 SB 1119 的产品审计义务才真正接上。
AB 1864 处理的是另一条风险链：台式核酸合成设备制造商和合成核酸供应商。法案把美国国家科学技术委员会的核酸合成筛查框架转成州内经营要求，企业需要筛查相应设备或订单、公开合规声明；持续违规的民事罚款最高为每天 5000 美元。OpenAI 把它视为抵御 AI 增强型生物威胁的实体防线：它约束的不是模型输出，而是设备和材料的交付环节。OpenAI 表态时四项法案均已交州长处理；截至 9 月 10 日，加州公开签署公告已确认前三项，AB 1864 仍处于送交州长处理的公开状态。
是否形成监管护城河，取决于门槛和评估市场
OpenAI 称，公共标准和独立验证会把规则制定权从前沿实验室手中移走，从而降低权力集中。这个机制只有在评估机构能获得模型、训练过程与安全控制的足够信息，而且认证标准不被少数大公司主导时才成立。SB 813 要求评估者说明方法并披露影响独立性的资金和治理变化，AB 1405 禁止审计者评价自己设计的工作，正是在补这块制度缺口。
另一面是合规能力。大型实验室已经拥有安全框架、红队、事件响应和外部评估经验，更容易把这些流程整理成审计证据；新进入者若跨过尚未定义的能力门槛，则要迅速承担同样的固定成本。OpenAI 用“能力而非公司规模”避免直接保护既有大公司，但在门槛、评估费用和敏感信息访问规则确定前，还不能判断它会降低集中度，还是把现有公司的流程变成市场准入模板。
因此，这次政策转向的增量不在一句“支持监管”，也不在四个法案编号。加州已经开始回答谁能做审计、审计如何进入儿童产品、筛查如何落到生物供应链；OpenAI 则把全国强制义务限定在少数前沿实验室。接下来真正决定结果的，是国会能否把“能力最强”写成可测量、可复评的门槛，以及加州能否在 2028 至 2029 年前培育出不依附被审企业的评估市场。
