币圈界报道：

SEC强化AI信息披露监管，虚假承诺或涉违法

美国证券交易委员会正加大对科技企业关于人工智能应用披露内容的审查力度，明确指出误导性陈述可能违反证券法规。监管机构呼吁投资者深入分析相关企业的收入构成、支出结构及潜在业务风险，以识别隐藏的夸大成分。

当AI宣传脱离现实：何为违规边界

若一家公司宣称其人工智能系统具备超越市场表现的预测能力，却从未实际开发出相应技术，这种行为已引起监管层高度警觉。10月30日，SEC执法部门负责人戴维·伍德科克在接受路透社采访时透露，随着市场对估值虚高、资金循环和巨额基建投入的担忧加剧，监管机构正全面审视人工智能企业的公开信息。

所谓“AI漂绿”，并非仅指使用人工智能术语，而是企业在关键维度上做出不实陈述，或刻意隐瞒影响判断的核心数据。例如，声称拥有先进算法却无实际研发成果，或虚构客户使用场景，均属典型违规行为。

2024年3月，监管机构对投资顾问公司Delphia与Global Predictions展开调查，指控其在人工智能应用方面作出误导性陈述。两家企业最终接受共计40万美元罚款，且未承认或否认指控。前者虚构基于机器学习的投资决策流程，后者则夸大其预测服务的技术水平。

另一起案件中，Rimar Capital通过伪装一个AI交易平台，从投资者处募集近400万美元资金。2024年10月，SEC对此开出合计31万美元的罚单。这些案例表明，证券法对人工智能声明同样具有约束力，与传统财务或业绩披露适用相同标准。

警惕资金闭环：关联交易如何影响真实性

当前监管焦点已从单纯虚构技术扩展至复杂的资金流动模式。设想一家芯片厂商向人工智能初创企业注资100亿美元，而后者又承诺将大部分资金用于采购该芯片商的计算设备——两项交易看似合法，但若缺乏独立第三方需求支撑，则可能构成隐蔽的利益输送。

此类“循环式融资”本身不必然违法，但必须充分披露各方之间的关联关系、依赖程度及潜在风险。随着科技巨头纷纷宣布大规模人工智能基础设施投资计划，准确揭示收入来源的真实性变得尤为关键。

以亚马逊为例，尽管其云服务收入持续增长，过去12个月自由现金流仍出现424亿美元赤字。其数据中心扩张依赖于未来客户持续购买算力的预期，这一事实虽不等同于欺诈，却凸显了投资者必须掌握更透明的财务逻辑与运营假设。

穿透式评估：如何识别虚假的AI承诺

投资者应建立“承诺”与“实证”之间的区分机制。若管理层强调人工智能驱动的增长前景，须查验财报是否包含可验证的收入增长、真实付费用户数或可量化的成本优化数据。

投资分析指南建议，收入增速、利润率变化及现金流状况比单纯的资本开支更能反映企业真实经营质量。尤其当企业依靠借贷推进昂贵的人工智能项目时，财务压力将显著放大，此时更需关注其偿债能力和可持续性。