欧盟并购“排雷”新规反补贴指南、印度AI峰会前瞻与隐私监管对AI法案简化的“死守”

欧盟外国补贴条例实施指南发布
2026年1月9日,欧盟委员会发布了关于外国补贴条例(FSR)应用的指南。该条例自2023年7月起实施,强制通知义务自2023年10月生效,旨在解决非欧盟政府或其委托实体向在欧盟活跃的企业提供补贴所造成的市场扭曲问题,特别是在并购交易和公共招标领域。指南明确了欧盟委员会的评估框架,包括对欧盟内部市场扭曲的判断、平衡测试(权衡负面影响与正面效应),以及对低于门槛的并购交易和公共招标的调查权力。
指南特别区分了"定向补贴"和"非定向补贴"。定向补贴是指与欧盟有明确联系的支持,例如在欧盟的制造、分销、投资、收购或研发活动。非定向补贴虽然没有明确的欧盟联系,但仍可能通过交叉补贴方式改善企业在欧盟的竞争地位。指南采取了广泛的解释方式:通用补贴(无使用限制)仍可能在欧盟部署,针对非欧盟项目的补贴也可能通过释放企业资源而被视为扭曲性补贴。例如,在欧盟以外建设制造工厂的补贴可能使欧盟子公司能够以亏损或极低利润率运营。
关于交叉补贴风险的评估,指南提供了一些缓解措施。股权结构方面,单一股东结构被认为更容易发生交叉补贴,而多元化股东基础可以起到威慑作用。功能、经济和组织联系越紧密,交叉补贴风险越大,相关因素包括管理层重叠、否决权、协调战略、预算审批要求、集团财务协同、集中融资等。补贴的设计本身,包括使用限制,可能防止或阻止交叉补贴。第三方协议和内部政策也有作用,但单纯的内部政策效果有限。
在并购交易中,欧盟委员会采用两步测试法:首先检查补贴是否对促成交易起到关键作用,如果是,就推定它增强了买方在欧盟的竞争地位;然后评估补贴是否可能对欧盟内部竞争产生不利影响。核心关注点是补贴是否让收购方能够提供比正常市场条件更好的条件,例如更高的价格或更优惠的融资。这在收购融资由国有银行等国家关联贷款机构提供时尤其相关。
从企业视角,这条新闻提醒我们:计划在欧盟进行并购或参与公共招标的企业需要提前评估非欧盟补贴(无论定向还是非定向)是否会实质性影响交易条款。估值材料在欧盟委员会的评估中扮演重要角色,通常会被要求提供。如果收购融资涉及非欧盟国家关联贷款机构,需要提前考虑这些条款是否能被证明符合市场条件,并保留充分的证据记录。
接下来,我们来看第二条新闻。
IAPP展望印度AI影响峰会
国际隐私专业人员协会(IAPP)发布文章,展望即将于2026年2月16日至20日在新德里举行的AI影响峰会。这是政府主导的AI峰会系列的第四届,由印度政府主办,汇集AI加速主义者、AI悲观论者以及介于两者之间的各方,就AI的集体使用未来进行关键讨论。该活动最初由时任英国首相里希·苏纳克于2023年在英国举办,每届活动都成为帮助识别未来一年趋势的有用风向标。印度选择强调AI将产生的"影响",峰会内外的许多活动聚焦于AI的应用,而非大型存在性和政治问题。
文章预测了几个主题。首先是更加强调AI应用。AI投资者希望尽快看到AI的真正价值,2026年可能成为更细分AI而非通用AI的一年。在今年早些时候的消费电子展上,英伟达和OpenAI宣布开发13个新模型,每个模型专注于不同用途,从自动驾驶汽车到改进医疗保健再到高级语音识别。此外,还出现了更多AI机器人实验,包括专注于手术、辅助驾驶和"智能积木"的新机器人。
第二个预测是针对特定行业的AI规则。文章认为,对特定行业或特定应用的AI规则的需求或早期草案将从小众讨论转向更普遍的方向。这与去年巴黎AI行动峰会上主导讨论的综合性欧盟AI法案形成对比。在巴黎活动上,美国副总统万斯表示美国将采取不同的、放松管制的方法。文章认为AI影响峰会将带来更细致的讨论,探讨如何通过结合硬性和软性规则来监督AI。
第三个预测是突出特定地区的风险。印度强调了讨论AI对全球南方影响的重要性。虽然偏见长期以来一直是AI社区的已知风险,但这些警告通常关于对个人或群体造成的伤害。文章表达了对AI可能给大量人口带来的地区性影响的兴趣,无论是因为气候影响还是数据访问方式对训练和运营AI系统的影响。
第四个预测是对劳动力的影响。文章预计会有关于编码代理的细致讨论。在冬季假期期间,Anthropic发布了新版本的Claude Code,受到很多关注。这一代编码助手似乎正在使技术知识有限的人能够以意想不到的方式轻松构建工具和系统。
从企业视角,这条新闻提醒我们:从通用AI向应用AI的转变趋势意味着企业需要思考如何将AI能力转化为具体的业务应用场景。监管方向可能从综合性立法转向行业特定规则,企业需要密切关注自己所在行业的AI监管动向。编码代理等工具的快速发展可能改变技术团队的工作方式和技能需求,企业需要提前规划人才策略。
现在来看今天的第三条新闻。
欧洲数据保护机构对AI法案修订发表联合意见
2026年1月21日,欧洲数据保护委员会(EDPB)和欧洲数据保护监督员(EDPS)通过了关于欧盟委员会提出的"AI数字综合法案"的联合意见。该提案旨在简化AI法案下某些统一规则的实施,以确保其有效应用。EDPB和EDPS支持解决AI法案实施相关实际挑战的目标,但强调行政简化不得降低对基本权利的保护。联合意见承认AI领域的复杂性,欢迎为组织减轻负担的努力,但某些拟议变更可能削弱AI背景下对个人的保护。
EDPB主席表示,创新和效率至关重要,可以与维持AI提供者的问责制共存。他们欢迎欧盟层面的监管沙盒和简化程序,以促进创新并支持欧洲的中小企业。然而,在涉及处理个人数据时,数据保护机构必须保持核心作用。数据保护机构、AI办公室和市场监督机构之间的合作对于确保组织的法律确定性、促进创新同时维护个人基本权利至关重要。
该提案将扩大处理特殊类别个人数据(如种族或健康数据)用于偏见检测和纠正的可能性,适用于任何AI系统和模型的提供者和部署者,但需要适当的保障措施。EDPB和EDPS建议明确规定,这些数据只能在特定情况下用于偏见检测和纠正,即此类偏见产生不利影响的风险被认为足够严重的情况。
EDPB和EDPS建议不要删除AI系统的注册义务,即使提供者认为其系统属于高风险类别但实际上是"非高风险"的情况。他们认为这一变更将显著削弱问责制,并为提供者创造不当激励,使其不当声称豁免以避免公众审查。
EDPB和EDPS欢迎创建欧盟层面的AI监管沙盒以促进创新。为确保法律确定性,联合意见建议主管数据保护机构直接参与监督沙盒内的数据处理。此外,EDPB应在欧洲人工智能委员会中被赋予咨询角色和观察员地位。AI办公室对基于通用AI模型的AI系统的监督角色应明确界定,不应与EDPS对欧盟机构开发或使用的AI系统的独立监督重叠。
EDPB和EDPS还建议维持AI提供者和部署者确保其员工具备AI素养的义务。欧盟委员会或成员国承担的任何促进AI素养的新义务都应补充而非取代实际开发和使用这些系统的组织的责任。
最后,EDPB和EDPS对提议推迟高风险AI系统核心条款表示关切。鉴于AI领域的快速发展,他们邀请共同立法者考虑是否可以维持某些义务的原始时间表,例如透明度要求,并尽可能减少延迟。
从企业视角,这条新闻提醒我们:虽然欧盟在简化AI法案实施方面做出努力,但数据保护机构明确表示不会以牺牲基本权利保护为代价。企业在使用特殊类别数据进行偏见检测时需要特别谨慎,确保有充分的保障措施。即使系统被提供者评估为非高风险,仍可能需要注册,企业不应试图通过不当声称豁免来避免监管。监管沙盒虽然为创新提供了空间,但数据保护机构将直接参与监督,企业需要做好合规准备。高风险AI系统的合规时间表可能不会有太大延迟,企业应当按照原定时间表推进合规工作。