币圈界报道：

SEC强化AI信息披露监管，警惕误导性技术宣称

美国证券交易委员会（SEC）正显著提升对企业人工智能相关信息披露的审查强度。任何具有误导性质的人工智能描述均可能构成对证券法律的违反，投资者应深入分析相关企业的收入结构、支出明细及潜在业务风险。

当AI宣传脱离现实：何为违法边界

设想一位投资者被一家公司承诺的先进算法所吸引，该企业展示其人工智能系统具备超越市场表现的能力，并强调专有技术与高回报前景。然而，若这些功能从未真正实现，这种行为便触及监管红线。

近期，SEC执法部门负责人David Woodcock在路透社采访中表示，随着市场对估值虚高、持续资本注入以及巨额基础设施投入的担忧加剧，监管机构已将目光聚焦于人工智能企业的信息披露质量。

所谓“AI漂绿”，指的是企业在人工智能应用范围、技术实力或财务成果方面进行夸大甚至虚构的行为。单纯提及人工智能术语并不违规，但若存在实质性虚假陈述，或故意遗漏关键信息以影响投资者判断，则可能构成违法行为。

2024年3月，监管机构对投资顾问公司Delphia和Global Predictions提起诉讼，指控其在人工智能使用情况上作出误导性陈述。两家公司最终同意支付合计40万美元罚款，且未承认或否认调查结论。

Delphia声称运用客户数据与机器学习优化投资决策，实则缺乏相应技术支撑；Global Predictions则夸大了其基于人工智能的预测服务效果。另一案件涉及Rimar Capital，该公司通过歪曲一个AI交易平台的真实状况，从投资者处募集近400万美元。SEC于2024年10月宣布对其处以总计31万美元的民事处罚。

上述案例表明，证券法规同样适用于人工智能相关的陈述，其审查标准与传统财务或业绩披露一致。

循环投资模式引发监管警觉

当前监管关注点已不仅限于企业虚构人工智能能力。

举例而言，一家芯片制造商向一家人工智能初创企业注资100亿美元。随后，该初创公司承诺将大部分资金用于采购这家芯片商的计算资源。两项交易本身合法，但问题在于：报告中的“市场需求”有多少来自独立第三方？又有多少源于内部关联交易？

循环融资不必然违法，核心在于是否充分揭示关联方关系、依赖程度及潜在风险。随着科技企业纷纷宣布大规模投资人工智能基建，这一区分变得尤为关键。

例如，亚马逊近期披露，尽管云服务收入增速加快，但过去12个月自由现金流仍出现424亿美元赤字。大量数据中心融资依赖于未来客户持续购买算力的预期。此类事实虽未构成违规，却凸显出投资者亟需清晰了解收入来源、财务承诺与真实经营风险。

识别虚假AI声明的三大核查维度

投资者可从“承诺”与“实证”之间的差距入手评估企业真实性。若管理层宣称人工智能驱动增长，应查看财报中是否有明确的收入贡献、付费用户数量或可验证的成本节约数据。

投资分析指南建议，收入增长、利润率及现金流表现比单纯的基础设施投入更能反映企业实际进展。同时，财务报表中的细节不容忽视：即便账面利润可观，若项目严重依赖借贷支持，财务压力将随之放大，尤其在人工智能研发周期长、成本高的背景下。