随着生成式人工智能技术商业化进程的加速，大模型备案已从初期的准入审核逐步转向全生命周期的合规监管。近期，监管层密集释放信号，要求已备案企业补全风险警示机制、强化长期可控的安全保障体系，其中自评估报告需由法定代表人、安全负责人、合法性负责人三方签字确认的要求，更是将企业主体责任落到了实处。这一系列举措标志着我国大模型治理已迈入“技管双强”的深化阶段，推动行业从“被动合规”向“主动防控”转型。

备案后风险警示补位，成为打通合规闭环的关键一环。此前，部分企业将备案视为“准入通行证”，忽视了上线后持续的风险披露义务。监管层此次明确要求已备案大模型在显著位置补充风险警示，并非简单的形式要求，而是直指AI服务的核心痛点——用户知情权保障与风险预期管理。

从实践要求来看，风险警示需覆盖内容生成的不确定性、数据安全风险、适用场景限制等核心要素，同时需与《人工智能生成合成内容标识办法》及配套强制性国家标准衔接，实现显式标识与隐式追溯的双重保障。例如，文本类生成内容需明确标注“AI生成”字样，音频视频内容需嵌入专属标识元素，确保用户能够清晰识别内容属性，从源头遏制虚假信息传播风险。这种“备案后补位”的监管逻辑，打破了“一备了之”的惯性思维，将合规要求贯穿于服务全链条。

长期可控成为监管治理的核心导向，推动合规从“静态审核”转向“动态防控”。相较于初期聚焦备案材料完整性的审核逻辑，当前监管更强调大模型服务的全周期安全可控能力。

这一导向在政策设计中体现得尤为明显：语料合法性追溯期从3年延长至5年，要求企业建立全生命周期存证系统；强制企业每月更新10%测试题库，覆盖政策新增风险项与舆论热点场景；明确要求建立算法动态监测机制与应急响应预案，对生成违法内容、数据泄露等场景设定2小时内切断服务、24小时内上报的刚性要求。监管层通过这类制度设计，构建了“事前评估—事中监测—事后追责”的闭环体系，倒逼企业将安全防控嵌入模型训练、迭代、服务的每一个环节。从行业实践来看，头部企业已开始采用联盟链存证、强化学习防御模块等技术方案，将合规要求转化为技术能力，这正是长期可控监管导向的具象化落地。

自评估报告3人签字要求的落地，将企业主体责任压实到核心管理层。监管层明确规定，企业自行开展安全评估的，评估报告需由单位法定代表人、整体负责安全评估工作的负责人、合法性评估负责人共同签字确认，若法定代表人兼任相关职务，需另行出具说明文件。这一要求绝非简单的签字程序，而是通过权责绑定，确保企业最高管理层直面合规风险。

从合规逻辑来看，三方签字形成了“决策层—安全层—法律层”的协同把关机制：法定代表人的签字意味着企业对评估结果承担最终责任，安全负责人的签字保障评估内容的技术专业性，合法性负责人的签字确保评估流程符合《网络安全法》《个人信息保护法》等法律法规要求。实践中，这一要求已成为备案材料审核的关键节点，部分企业因签字流程不规范、责任主体不明确被退回补充材料，充分体现了监管层“责任到人的治理思路”。

对于大模型企业而言，此次监管升级既是挑战更是规范发展的契机。企业需摒弃“重备案、轻运营”的短期思维，从三个维度构建长效合规体系：其一，将风险警示与标识管理融入产品设计，结合不同应用场景优化标识呈现形式，在保障合规的同时兼顾用户体验；其二，以长期可控为目标，加大技术投入构建动态防御体系，将语料审核、模型测试、应急响应等要求固化为常态化工作机制；其三，强化内部权责治理，明确安全评估与合法性审查的流程规范，确保自评估报告的真实性与专业性，通过三方签字机制形成内部合规制衡。