大模型备案不是“交个表就完事”：训练数据存哪、怎么存，监管早有明文规定

最近不少客户在问：“我们训了个行业大模型，准备去备案，数据还存在本地服务器上行不行？”——这问题背后，藏着一个关键认知误区：备案不是走流程，而是对整个AI生命周期的合规校验，而训练数据存储，正是监管穿透力最强的一环。

数据存哪？不是“能用就行”，而是“必须可溯、可控、可审”

根据《生成式人工智能服务管理暂行办法》及网信办配套备案指南，模型训练所用的全部数据集（含原始语料、清洗日志、标注记录、去重策略文档），必须具备完整存储路径、访问权限清单和保留周期说明。简单说：你不能只说“数据在阿里云OSS”，还得清楚标出Bucket名称、加密方式、谁有读写权限、保留多久、到期如何自动销毁。九蚂蚁服务过的27家已备案企业中，超60%首轮退回，原因正是“数据存储描述模糊，缺乏技术佐证”。

存多久？不是越久越好，而是“够用即止+动态清理”

监管明确要求：非必要不长期留存原始训练数据，尤其涉及个人信息、敏感内容的数据，须在模型上线后6个月内完成脱敏归档或彻底删除。我们帮某金融客户做备案预检时发现，他们把3年内的客服对话全量存着“以备后续迭代”——这恰恰踩了红线。后来我们协助设计了“分级存储策略”：通用语料冷存180天，含身份信息的对话仅保留脱敏哈希值，既满足复现需求，又守住安全底线。

加密不是选答题，是备案材料里的“硬指标”

备案系统上传环节，会校验数据存储方案中的加密手段是否符合GB/T 39786-2021《信息安全技术信息系统密码应用基本要求》。AES-256、国密SM4不是写在PPT里充数的——得提供密钥管理系统截图、加解密调用日志样本。有客户曾拿“平台默认开启SSL”来应付，结果被退回补正三次。

其实，与其等备案卡在数据环节，不如把存储设计当成模型研发的第一步。九蚂蚁的合规嵌入服务，就是从数据采集那一刻起，同步部署存储策略、权限矩阵和审计埋点——不是帮你“过审”，而是让合规长在你的AI流水线上。