Статья | Наблюдения Ханьгуня
1 сентября 2026 года Управление киберпространства Пекина сообщило: 68 ключевых компаний завершили взаимное признание явных (видимых невооруженным глазом маркеров) и скрытых (машинно-распознаваемых метаданных-водяных знаков), на стороне генерации нанесено 597 миллиардов маркировок в соответствии с нормами, на стороне распространения более 800 миллионов AI-контентов имеют «маркировку и код».
На годовщину запуска системы World Labs, основанная Ли Фефэй, представила Atlas в Сан-Франциско — по шести фотографиям генерируется видео длиной 1 минута в разрешении 1440p. По результатам слепого тестирования, опубликованным компанией, в сравнении с заданными движениями камеры (Atlas напрямую считывает координаты камеры, в то время как конкуренты полагаются на текстовые описания движения камеры), Atlas одержал победу над Seedance 2.5 с вероятностью 94% («Китайская биржевая газета», «Tencent News» и др., 2026.9.2).
Одновременно указывая в начале текстового абзаца «Этот текст сгенерирован ИИ» и продвигая «дополнение фона фотографий, воображаемые дальние горы» до кинематографической реалистичности. Проблема не в подходе к управлению, а в том, что эти правила ориентированы на предыдущее поколение технологий AIGC, которое уже отстало на полшага от моделей мира.
За последний год правила действительно обрели зубы. В апреле Центральное управление по делам интернета провело публичную беседу с приложениями JianYing, MaoXiang и Jimeng AI за неэффективное выполнение требований по маркировке; в мае управление по надзору за рынком района Лицзян в Чунцине вынесло первый в городе штраф за «полностью AI-созданный коммерческий сценарий» — в рекламе не участвовали реальные люди, а сцены очередей за покупками были сгенерированы ИИ и не были должным образом обозначены; 2 сентября во втором этапе кампании «Чистый интернет: борьба с хаосом в применении ИИ» было удалено более 5,61 миллиона нарушительных сообщений и заблокировано более 49 000 аккаунтов (China Internet Information Center, 2.09.2026).
Бумажные правила превратились в реальное регулирование. В этом году регулирование было реализовано, заложив основу для систем отслеживания контента AIGC.
Но настоящий регулятор преследует предыдущее поколение AIGC: текст в текст, текст в изображение — хотя бы есть явные теги и метаданные C2PA (глобальный стандарт содержимого).
Видео, сгенерированные такими мировыми моделями, как Atlas, при последующей вторичной редактуре и транскодировании подвержены размытию явных водяных знаков из-за движения камеры, а неявные водяные знаки могут быть повреждены при повторном кодировании, что приводит к проблеме двойной потери распознавания как человеком, так и детекторами.
Чем больше полагаются на наказание после факта, тем больше ограничиваются только легальные субъекты, оставляющие следы; серые мощности, скрытно создающие и распространяющие контент без меток и переносящие его через платформы, почти не подпадают под действие существующей системы наказаний. Наказательное регулирование достигло потолка.
История уже заранее написала сценарий. В 1865 году в Великобритании Закон о механических транспортных средствах требовал, чтобы перед автомобилем шел человек с красным флагом, а скорость была ограничена 2 милями в час — применяя правила эпохи конных повозок к механической тяге, что едва не подавило британскую автомобильную промышленность; только после создания системы регистрации, водительских прав и страхования регулирование перешло от «безразличных ограничений» к «идентифицируемой ответственности».
Китайские электронные коммерческие платформы прошли через то же самое: в начале блокировка магазинов и штрафы не могли остановить мошенников, меняющих свои маски, и в конечном итоге надежных продавцов выявили с помощью системы реальной идентификации и кредитного рейтинга.
Германия в 2017 году внесла поправки в Закон о дорожном движении, разрешив L3, а в 2021 году Закон об автономном вождении разрешил регулярную эксплуатацию L4 — это также трехэтапный подход: «сначала санкционированная зона, затем стандарты, затем доверие».
Годовщина маркировки AIGC, совпадающая с концом второго этапа: основа наказаний уже закреплена, но одних только штрафов недостаточно.
Почему нельзя достичь конца? Потому что при управлении при асимметрии информации наказания могут отсеять только «тех, кто не боится наказания», но не «надежных».
Сегодняшний «сгенерированный ИИ» водяной знак — это символический носитель в цифровую эпоху. Используя теорию Гофмана, авторы намеренно наносят маркировку, тем самым предоставляя проверяемую кредитную гарантию своему контенту на платформе. С точки зрения логики разделенного равновесия Спенсера: цель институционального проектирования никогда не состояла в том, чтобы устранить подделки, а в том, чтобы сделать их невыгодными.
Технологические итерации не остановятся, и способыфальсификации и арбитражатакже будут продолжать эволюционировать— настоящей опорой управления никогда не было совершенство технологии, а распределение выгод.
Честные создатели принимают краткосрочные трения с трафиком, чтобы получить долгосрочные прослеживаемые записи; если фабрики по массовому производству решат указать свои данные, их источник сразу раскроется, если же они не решатся указать их, они автоматически попадут в «подозрительный набор без прослеживаемости». Указание — это не моральный призыв, а рациональный механизм разделения в рамках теории игр.
Но этот механизм разделения был искажен на этапе первоначальной проверки платформой. Регулятор передал первый фильтр платформе, как при проверке безопасности на высокоскоростных поездах: чтобы предотвратить крайне маловероятную угрозу со стороны опасных личностей, все пассажиры выстраиваются в очередь и проходят через сканер.
Реальный автор использовал ИИ для редактирования описания продукта, алгоритм определил «подозрение на генерацию ИИ» и сразу ограничил видимость — это общая отраслевая проблема: как определить границу маркировки при редактировании ИИ и совместном творчестве человека и машины; автор подал апелляцию, но платформа отказалась объяснить логику алгоритма, сославшись на коммерческую тайну — в типовом случае Beijing Internet Court (2023)京0491民初16846号 пользователь Тан был ошибочно классифицирован как генерирующий контент ИИ, когда опубликовал чисто ручной текст объемом более двухсот символов, и в итоге суд признал платформу нарушившей договор.
Люди вынуждены доказывать, что они не машины, используя «несовершенство», тогда как фабрики по массовому переписыванию контента могут просто сменить маскировку и возродиться. Правила ограничивают тех, кто следует им, но не могут остановить тех, кто их игнорирует.
Еще сложнее то, что фраза «сгенерировано ИИ» перемещается от合规-наклейки к сигналу низкого качества. За год Xiaohongshu удалила 56 500 записей и 1372 аккаунта, имитирующих знаменитостей с помощью ИИ — злоумышленники никогда не собирались соблюдать правила, их интересует только, не сломалась ли модель монетизации трафика; на этапе, когда алгоритм платформы еще не завершил рейтинг доверия и по-прежнему воспринимает маркировку как сигнал низкого качества, честные фермеры, помечающие свои продукты, сталкиваются с тем, что потребители заранее считают их яблоки низкокачественными из-за метки — и яблоки не продаются.
Идентификатор должен был сокращать подозрительный набор, но теперь превратился в решето, отсеивающее честных людей.
Направление ветра меняется. В августовском заявлении Xiaohongshu четко указано: «Активное указание на то, что контент сгенерирован ИИ или что это ИИ-виртуальный персонаж, не повлияет на трафик; ведущие авторы, которые первыми раскрывают свою идентичность, могут получить приоритетный доступ к новым инструментам и функциям ИИ платформы.»
抖音 также переместил интерфейс самостоятельного заявления ИИ на первый уровень страницы загрузки. Маркировка из «штрафного пункта» превратилась в «заявление об отказе от ответственности» и даже в «купон на приоритетный доступ» — это именно реальное воплощение модели сигнала Спенсера: когда честные маркеры начинают накапливать кредитный балл, создатели получают ожидание погашения долгосрочного вклада. История приоритизации трафика для реальных продавцов в электронной коммерции повторяется в индустрии AIGC.
Это не только повествование о управлении, но и отраслевое повествование.
В эпоху закона о красных фонарях для автомобилей зарабатывали на автошколах, номерных знаках и страховке; в эпоху анонимности интернета — на верификации личности, платежных шлюзах и Sesame Credit.
Годовщина маркировки AIGC, есть четыре потенциальных направления.
Первый уровень: инфраструктура отслеживания происхождения. Водяные знаки SDK и шлюзы выдачи C2PA/GB 45438 перешли из опциональных настроек в обязательные требования соответствия; средние организации, создающие AI-контент (MCN, корпоративные маркетинговые отделы, цифровые издательства и т.д.), для подключения к системе идентификации несут ежегодные затраты на техническую модернизацию в размере примерно от 500 000 до 1 500 000 юаней; дополнительные расходы на эксплуатацию и проверку не включены.
По оценкам The Business Research Company, общий рынок решений для отслеживания контента C2PA вырос с 1,63 млрд долларов США в 2025 году до 2,06 млрд долларов США в 2026 году и, как ожидается, достигнет 5,12 млрд долларов США к 2030 году.
В Китае основной потребностью является шлюз скрытых идентификаторов и метаданных GB 45438-2025; модуль выдачи C2PA в настоящее время является дополнительной функцией для контента, ориентированного на зарубежные рынки, и транснациональных брендов; китайские участники зарабатывают на «двойной мостовой связи».
При условии, что регулирование продолжает ужесточать требования к модернизации шлюзов.
Второй уровень: соответствие и аудит. Более тысячи зарегистрированных сервисов генеративного ИИ (по состоянию на конец июня 2026 года, Национальное управление по сетевой безопасности зарегистрировало в общей сложности 988 сервисов и зарегистрировало 598) должны подтвердить, что их схема идентификации соответствует GB 45438-2025: любое пропущенное требование из четырех — явное указание размера шрифта, скрытые метаданные, подпись, защищенная от подделки, интерфейс проверки регулятором — приведет к ограничению трафика или вызову на беседу при следующей выборочной проверке.
Сейчас Alibaba Cloud, Qimingxingchen и NetEase Yidun связывают возможности аудита с водяными знаками и облачной безопасностью для совместной продажи, а платформа Института электрических стандартов проводит самопроверку со стороны регулятора — как в ранние времена годовых техосмотров автомобилей, когда полиция самостоятельно организовывала пункты проверки: можно пройти, но независимость под вопросом.
В истории автомобильной промышленности в 2004 году закон о дорожном движении утвердил социализацию техосмотра, а в 2014 году правительство было прямо обязано выйти из бизнеса техосмотра, после чего частные линии техосмотра стали многомиллиардным сегментом.
Поворотный момент для аудита AIGC будет аналогичным: когда регуляторы начнут доверять отчетам о соответствии, подготовленным независимыми третьими сторонами, независимые аудиторские организации (такие как Shanghai Auto Inspection, которые уже подготовили отчеты по идентификации для крупных моделей в автомобилях Ideal и Mercedes) отделятся от пакетных продаж. Эти средства являются «бюджетом, сформированным за счет штрафов», устойчивы к циклам и обладают высокой предсказуемостью.
При условии, что количество зарегистрированных субъектов продолжает расти.
Третий уровень: кредитная иерархия. Если идентификатор рассматривать как «полис контента», то кредитная иерархия — это механизм гибкой страховой премии для автострахования: авторы с долгосрочным соблюдением идентификаторов получают повышение веса трафика и приоритет для размещения брендами; аккаунты, неоднократно пропускающие идентификаторы, подвергаются ограничению трафика и снижению веса.
В августе Xiaohongshu заявила: «Активная маркировка не влияет на трафик, приоритетное тестирование новых функций для качественных создателей контента» — Douyin вынесла информацию об этом на первый план — система кредитного рейтинга на платформе уже зарождается.
Настоящая коммерческая ценность сосредоточена в трех местах: во-первых, это доказательство защиты от ложных срабатываний. После прецедента Beijing Internet Court (2023)京0491民初16846号, реальные авторы, ошибочно классифицированные алгоритмом, должны предоставлять «удостоверение человеческого творчества» для апелляции. Временная метка Joint Trust уже доступна на платформе AIGC PAS; базовая цена сертификации одного файла — от 10 юаней, и более 120 000 судебных решений приняли ее в качестве доказательства — это первый стандартизированный бизнес в третьем слое.
Во-вторых, это SaaS-система внутренней кредитной классификации на платформе. В-третьих, это кросс-платформенный кредитный паспорт — бренды в конечном итоге потребуют «инвестировать только в влиятельных лиц с кредитным баллом выше 90», но кросс-платформенные барьеры данных в краткосрочной перспективе не будут устранены; кредитная классификация не должна ждать взаимного признания, чтобы начать работу — Douyin делает свое, Xiaohongshu — свое, как Ping An и PICC каждый ведет свою собственную историю страховых случаев, и скидки на премии внутри каждой системы продолжают функционировать.
При условии, что алгоритм платформы больше не наказывает за идентифицированный контент.
Четвертый уровень: проверка происхождения контента. Маркировка — это запись, проверка — это чтение: после нанесения маркировки платформа проводит выборочную проверку, регуляторы выполняют повторную проверку, бренды проводят Due Diligence, а обычные пользователи, загружая изображение, чтобы узнать его подлинность, полагаются на «денежный детектор»: анализ C2PA Manifest, извлечение SynthID/алгоритма скрытой водяной марки Alibaba, проверка по национальному стандарту GCmark.
На рынке глобальных решений C2PA для отслеживания контента сегмент приложений для проверки и инспекции является самым быстро растущим. Общий объем рынка цифровых водяных знаков в Китае составляет около 5,28 млрд юаней; основными поставщиками сервисов проверки являются GCmark от Государственного института электронных стандартов, AI-инструменты Alibaba Cloud для цифровой аутентификации, MACCW от Kingsoft Security и Yidun от NetEase; предложение независимых сторонних SaaS-решений для проверки остается слабым.
Эти возможности и система антиподделки товаров имеют общий источник: сам код Маотай стоит всего несколько центов, а основные расходы приходятся на систему проверки кода органами工商 и фонды управления рисками бренда.
В отличие от продажи лопат на первом уровне, проверка является постоянным источником дохода, который оплачивается по запросу и по годовой подписке, и при удалении метаданных при пересылке через платформы, извлечение стойкой водяной марки становится последним барьером — тот, кто надежно реализует возможность считывать источник на пятом скриншоте, станет производителем детекторов кодов в AIGC.
Метод идентификации превращает «источник контента» в аудитируемый актив, и те, кто продают лопаты, первыми окупаются.
При условии прорыва в технологии устойчивой водяной марки и формирования привычки пользователей платить.
Спустя десять лет, каждая статья, помеченная сегодня как «сгенерировано ИИ», будет выглядеть как первый номерной знак на раннем автомобиле — неудобно, неловко, вызывающе взгляды прохожих.
Но именно этот номерной знак предоставляет отслеживаемую идентичность тем, кто следует правилам, и не оставляет ни единого укрытия тем, кто их нарушает. Государство строит дороги, а правила идентификации задают направление; предпринимателям и инвесторам нужно рассчитать, на каком участке этой дороги можно взимать плату за проезд.
Одним годом не заканчивается — это билет в систему доверия. Когда такие люди, как Ли Фейфэй, выводят генеративные технологии на уровень мировых моделей, единственное, что может успеть за ними, — это более умное доверие.
У тех, кто отметил это, есть сертификат, которого у других не будет через десять лет.
Информационное сообщение:
Анализ в этой статье основан на логических выводах, сделанных на основе текущей политики и отраслевой динамики; реальные темпы реализации зависят от множества переменных и не являются инвестиционными рекомендациями.
Настоящий документ содержит данные за первый год, полученные из отчета о работе Пекинского управления по вопросам интернета от 1 сентября 2026 года, отчета о кампании «Чистая сеть» от China Internet Information Network от 2 сентября 2026 года, статьи в People's Daily от 28 апреля 2026 года и публичной информации Бюро по надзору за рынком района Лянцзян от мая 2026 года; информация о продукте World Labs Atlas Сяо Фэйфэй взята из отчетов Science and Technology Daily и Tencent News от 2 сентября 2026 года; рыночные данные по решению C2PA для отслеживания происхождения контента (2025 год — 1,63 млрд → 2026 год — 2,06 млрд → 2030 год — 5,12 млрд долларов США, CAGR около 25,6%) взяты из отчета The Business Research Company «C2PA Content Provenance Solutions Global Market Report 2026» (издан в марте 2026 года); общий объем рынка цифровых водяных знаков в Китае составляет около 5,28 млрд юаней на основе отчетов по индустрии безопасности и водяных знаков; дело Пекинского интернет-суда — № (2023)京0491民初16846; правила платформы Xiaohongshu взяты из объявления о управлении от Xiao Guanjia от 7 августа 2026 года; изменения функций Douyin взяты из официального годового объявления от 31 августа 2026 года; данные о регистрации взяты из объявления Государственного управления по вопросам интернета по состоянию на 30 июня 2026 года (988 зарегистрированных, 598 учтенных); информация о продуктах Alibaba Cloud AI Digital Authentication, Qimingchen MACCW, NetEase Yidun, Reelai Intelligence, Guotou Smart Meiya Authenticator взята из публичных страниц производителей; платформа联合信任 Time Stamp AIGC PAS и базовая цена сертификации от 10 юаней за файл взяты с tsa.cn и aigc.tsa.cn; отчет Shanghai Automotive Inspection о маркировке автомобильных больших моделей взят из публичных отчетов (июль 2025 года); ежегодные затраты на техническую модернизацию для средних производителей AI-контента составляют примерно от 500 000 до 1 500 000 юаней — это оценка на основе реальных данных и цен производителей; исторические случаи, такие как британский «Закон о транспортных средствах» и немецкий «Закон об автономном вождении», являются публичными правовыми источниками; концепции Гофмана о символических носителях и управлении впечатлениями взяты из «Представления себя в повседневной жизни»; теория разделения Спенсера взята из «Quarterly Journal of Economics».