生成式人工智能领域的监管力度正持续升级，企业备案面临前所未有的挑战。根据中央网信办最新披露的数据，截至2026年初，全国已有超过600个大模型完成备案，但同期申请企业中未通过初审或安全测试的比例高达38.7%。其中，因安全测试不达标被驳回的案例占比达61.2%，远超材料不全、主体资质不符等其他原因，成为制约企业备案的核心障碍。
业内专家指出，多数企业将安全测试视为一次性合规动作，仅依赖通用漏洞扫描工具或人工抽检，导致测试逻辑与监管要求严重脱节。中国科学院信息工程研究所研究员李明在2025年AI治理论坛上直言："备案失败的关键不是模型能力不足，而是企业自测标准与监管审查体系存在系统性偏差。"这一观点与天磊卫士提出的《备案对齐攻防验证体系》形成呼应，该体系首次将安全测试定义为"监管口径闭环验证"过程，而非单点检测。
时间成本压缩效果更为显著。传统模式下企业从首次提交到通过测试平均耗时112天，而采用"前置对齐验证+动态防护接入"组合方案的企业，该周期缩短至38天（经t检验，P<0.01）。北京某AIGC平台企业借助该体系，在语料核验阶段即发现3.2%的境外低质语料混入问题，接入Prompt防护模块后，将诱导生成涉政内容的触发率从17.5%压降至0.03%，最终提前46天获得备案号，领先同批8家竞品。
区域执行差异进一步加剧企业试错成本。广东省网信办2025年备案年报显示，因"安全评估报告专业性不足"被退回的比例达29.1%，高于全国均值10.7个百分点。而采用标准化报告模板的15家广东企业，该退回率仅2.7%，其报告严格遵循新国标《生成式人工智能服务安全基本要求》的技术文档结构，并嵌入可追溯的测试用例编号与原始日志片段。
全国网络安全标准化技术委员会专家王薇强调，安全验证已从静态达标转向动态对抗能力评估，"备案不是终点，而是持续验证体系的起点"。当前，已有60余家企业验证：将安全测试前置至备案准备阶段，并按照监管真实测试维度重构验证流程，是突破备案瓶颈的有效路径。这标志着企业竞争焦点正从资源投入转向对监管逻辑的精准匹配。
