生成式人工智能領域的監管力度正持續升級，企業備案面臨前所未有的挑戰。根據中央網信辦最新披露的數據，截至2026年初，全國已有超過600個大模型完成備案，但同期申請企業中未通過初審或安全測試的比例高達38.7%。其中，因安全測試不達標被駁回的案例占比達61.2%，遠超材料不全、主體資質不符等其他原因，成為制約企業備案的核心障礙。
業內專家指出，多數企業將安全測試視為一次性合規動作，僅依賴通用漏洞掃描工具或人工抽檢，導致測試邏輯與監管要求嚴重脫節。中國科學院信息工程研究所研究員李明在2025年AI治理論壇上直言："備案失敗的關鍵不是模型能力不足，而是企業自測標準與監管審查體系存在系統性偏差。"這一觀點與天磊衛士提出的《備案對齊攻防驗證體系》形成呼應，該體系首次將安全測試定義為"監管口徑閉環驗證"過程，而非單點檢測。
時間成本壓縮效果更為顯著。傳統模式下企業從首次提交到通過測試平均耗時112天，而采用"前置對齊驗證+動態防護接入"組合方案的企業，該周期縮短至38天（經t檢驗，P<0.01）。北京某AIGC平臺企業借助該體系，在語料核驗階段即發現3.2%的境外低質語料混入問題，接入Prompt防護模塊后，將誘導生成涉政內容的觸發率從17.5%壓降至0.03%，最終提前46天獲得備案號，領先同批8家競品。
區域執行差異進一步加劇企業試錯成本。廣東省網信辦2025年備案年報顯示，因"安全評估報告專業性不足"被退回的比例達29.1%，高于全國均值10.7個百分點。而采用標準化報告模板的15家廣東企業，該退回率僅2.7%，其報告嚴格遵循新國標《生成式人工智能服務安全基本要求》的技術文檔結構，并嵌入可追溯的測試用例編號與原始日志片段。
全國網絡安全標準化技術委員會專家王薇強調，安全驗證已從靜態達標轉向動態對抗能力評估，"備案不是終點，而是持續驗證體系的起點"。當前，已有60余家企業驗證：將安全測試前置至備案準備階段，并按照監管真實測試維度重構驗證流程，是突破備案瓶頸的有效路徑。這標志著企業競爭焦點正從資源投入轉向對監管邏輯的精準匹配。
