企业人工智能主权：欧洲的秘密武器？一项备受争议的法律如何成为对抗美国主导地位的契机？

Mistral 能打败谷歌吗？为什么自由开源模型是欧洲实现独立的唯一机会

欧洲正经历着前所未有的AI升级周期。在生成式AI颠覆性力量的驱动下，投资呈指数级增长，预测显示未来将出现巨大增长。然而，在数十亿欧元预算的背后，却隐藏着一个令人担忧的现实：技术并未得到广泛普及，取而代之的是一个经济两极分化的体系。大型企业将支出集中到全球超大规模企业，并对其产生深度依赖，而欧洲经济的支柱——创新型中小企业——却在技术和经济上被远远甩在了后面。

下一代技术飞跃——“代理人工智能”——将极大地加剧这一差距。其对基础设施的极端需求迫使企业陷入供应商锁定，而其真实成本往往被掩盖。对总体拥有成本 (TCO) 的严格分析表明，看似简单的云端持久化人工智能应用部署路径，其成本却是构建自主基础设施的两倍以上。矛盾的是，欧盟人工智能法案（EU AI Act）——该法案常被批评为扼杀创新——正成为变革的催化剂：其严格的透明度和控制要求使得使用专有“黑箱”系统成为难以估量的风险。

解决成本、依赖性和监管这三大战略难题的关键在于持续转向开源技术。像 Mistral 或 Llama 3 这样运行在开放平台上的高性能模型，首次实现了将卓越的技术、经济效益和数字主权相结合。然而，尽管技术和战略方向明确，但关键瓶颈却凸显出来：人才。熟练工人的严重短缺是欧洲在争取乃至塑造人工智能主权道路上面临的最后一个也是最大的障碍。

适合：

• 公司内部人工智能平台既是战略基础设施，也是业务必需品。

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抛开炒作：为什么欧洲人工智能的未来并非取决于云计算，而是取决于战略控制和人类专业知识

欧洲人工智能新现实：市场失衡

在人工智能领域指数级投资的推动下，欧洲经济格局正在经历一场根本性的变革。宏观经济预测表明，欧洲对技术升级的投入势在必行。近期分析预测，到2025年，欧洲在人工智能相关IT服务上的支出将增长21%。市场研究公司证实，欧洲人工智能市场正进入快速增长阶段，这在很大程度上得益于生成式人工智能（GenAI）的颠覆性力量。这项技术已从小众应用发展成为核心投资领域，迫使首席信息官们从根本上重新思考其未来规划。

然而，这种数量上的激增掩盖了一个深刻且具有结构性危险的现实。仔细分析欧盟统计局2024年的采用率数据，便会发现实际普及率令人担忧。在欧盟，2024年只有13.48%的拥有10名或以上员工的公司在使用人工智能技术。虽然这比2023年显著提高了5.45个百分点，但较低的基数表明，我们在实现广泛应用方面还有很长的路要走。

真正的经济问题不在于平均采用率，而在于市场的极端分散。欧盟统计局的数据揭示了不同规模公司之间存在的危险的“采用率差距”：虽然41.17%的大型公司已经在使用人工智能，但只有20.97%的中型公司和11.21%的小型企业在使用人工智能，这一比例更是低得惊人。

这揭示了一个关键的矛盾：如果人工智能服务的总支出大幅增长21%，但平均采用率仍然很低且分散，这意味着从经济角度来看，整个市场并没有增长，而是少数已经占据主导地位的企业——占大型企业总数41%的企业——正在大规模整合其支出。这种整合趋势得到了以下观察结果的支持：企业正越来越多地从直接购买人工智能解决方案转向实施合作伙伴的解决方案。实际上，这些合作伙伴就是全球超大规模数据中心及其生态系统。

这一发展趋势并非预示着经济的全面健康增长，而是预示着经济两极分化的出现。大型企业为了确保自身竞争力，正深度融入技术供应商的生态系统，而德国乃至欧洲经济的支柱——创新型中小企业——却在技术和经济上被远远甩在后面。因此，所谓的“快速增长阶段”与其说是人工智能的普及化，不如说是那些有能力负担的人对人工智能依赖性的加剧。

范式转变：从孤立的飞行员到“智能体人工智能”

与这种量化的市场动态相平行的是，人工智能技术本身正在发生质的飞跃，从根本上强化了其战略意义。过去那种主要旨在提高生产力的孤立的人工智能试点项目时代，正在让位于一个新阶段：“智能体人工智能”。分析师将“智能体未来”定义为人工智能系统不再仅仅执行任务，而是能够自主、有目的地行动并具备可扩展性的状态。它旨在协调整个系统、团队和价值链中的智能，最终目标是重塑商业模式。

2025年，人们对采用这种新范式的意愿非常高。一项调查显示，29%的组织表示已经在使用智能体人工智能（Agentic AI），另有44%的组织计划在未来一年内实施。只有2%的公司没有考虑使用智能体人工智能。其主要应用场景集中在核心业务流程：57%的用户计划将其部署在客户服务中，54%的用户计划将其部署在销售和市场营销中，53%的用户计划将其部署在IT和网络安全中。全球科技公司是这一趋势的主要推动者；88%的美国高管表示，由于智能体人工智能的出现，他们将在未来一年增加人工智能预算。

然而，这种热情却被残酷的现实所打破：实施真空。尽管投资意愿强烈，但62%正在评估人工智能代理的公司缺乏明确的实施起点。所有试点项目中，有32%停滞不前，最终未能进入生产阶段。

造成这种普遍失败的根本原因与其说是软件问题，不如说是物理基础设施问题。目前超过一半的AI试点项目都因基础设施不足而停滞不前。智能体AI并非简单的软件更新，它从根本上改变了网络需求。思科分析师警告称，智能体AI请求产生的网络流量是传统请求的25倍之多。这些系统需要一种全新的、去中心化的“统一边缘”架构，因为据预测，未来75%的企业数据需要在边缘进行处理——也就是说，在数据产生的源头，例如工厂或汽车中。

这场基础设施危机正在引发严重的信任危机。人们的认知存在显著差异：78% 的高管声称拥有完善的人工智能治理体系，但只有 58% 的高级管理人员认同这一观点。耐人寻味的是，这些高管中，有 78%——正是他们审批巨额预算——承认，当人工智能自主决策时，他们并不信任它。

这种不信任并非主要源于心理因素，而是基础设施不足的直接表现。管理层不信任这些系统，是因为他们自身的基础设施无法应对25倍的网络负载，也无法保证边缘所需的稳健性和安全性。正是这种差距——无法在自身基础设施上运行智能体人工智能——成为了供应商锁定的最大加速器。那些希望采取这一战略举措的欧洲公司，被迫从他们实际上惧怕的超大规模数据中心运营商那里，以昂贵的托管服务形式购买所需的边缘架构。

人工智能投资回报率（ROI）悖论

对人工智能基础设施的巨额投资正面临另一个关键的经济问题：投资回报率（ROI）悖论。数字化项目的预算呈爆炸式增长。数据显示，2025 年的预算占收入的比例将从 2024 年的 7.5% 增长到 2025 年的 13.7%。对于一家年收入 134 亿美元的典型公司而言，这意味着其数字化预算将达到 18 亿美元。其中相当一部分（平均 36%）直接用于人工智能自动化。

尽管投入了巨额资金，但回报往往仍然模糊不清，“难以实现且难以衡量”，德勤2025年对欧洲高管的一项调查显示。这种巨额投入与不明产出之间的差距是当前人工智能经济的一个关键特征。

最能清晰说明这一悖论的现象之一是所谓的“影子人工智能”。一项富有洞察力的研究表明，尽管只有 40% 的公司获得了大型语言模型 (LLM) 的官方许可，但超过 90% 的公司的员工在日常工作中使用私有人工智能工具（例如个人 ChatGPT 帐户）。

从经济角度来看，这种行为极具启发性。它表明，虽然这项技术对员工个人而言价值显而易见且立竿见影（否则他们就不会使用它），但公司既没有获取、控制也没有充分利用其创造的价值。“影子人工智能”因此不仅仅是一个合规问题，更是采购、基础设施和价值战略失败的征兆。管理层往往投资于一些看似光鲜亮丽但实际上并无实质性变革的项目，而那些能够带来最大投资回报的后台功能优化项目却资金不足。

衡量投资回报率的难点在于转型本身的性质。引入人工智能并非简单的升级，它堪比历史上工厂从蒸汽动力向电力的过渡。电力的全部优势并非仅仅源于用电动机取代蒸汽机，而是只有当企业围绕这种新型的、分散式能源重新配置整个生产线和工作流程时才能实现。

因此，传统的投资回报率（ROI）指标，尤其是那些侧重于成本节约或生产力提升的指标，已无法满足需求。分析师们因此呼吁采用替代评估方法。这些方法包括员工回报率（ROE），用于衡量员工体验和留任率的提升；以及未来回报率（ROF），用于评估商业模式的长期战略优势和未来可行性。同时，评估必须全面涵盖总拥有成本（TCO），包括合规审计、持续模型再训练和内部管理费用等通常隐性的成本。因此，投资回报率问题往往是总拥有成本问题：企业为了难以衡量的生产力提升而回避云服务高昂的可变运营支出（OpEx），却忽视了对自身平台进行资本支出（CapEx）投资，而这些投资可能使影子人工智能合法化，并使其价值在内部得到控制。

总拥有成本真相：重新评估再生人工智能的基础设施成本

围绕投资回报率的讨论与底层基础设施的根本决策密不可分。生成式人工智能的特定需求正在重新调整本地部署（在自有数据中心）和公有云（通过超大规模云服务商）之间的战略选择，使其在经济上更具优势。“云优先”这一多年来被视为神圣不可侵犯的原则，正日益被证明是人工智能工作负载的经济谬误。

根本区别在于成本结构。云成本是可变的、基于使用量的运营费用 (OpEx)，它与计算时间、存储空间、API 调用次数或数据量呈线性增长。而本地部署成本则主要为固定资本支出 (CapEx)。在高额初始投资之后，随着本地硬件利用率的提高，单位使用成本会逐渐降低。

对于传统的、波动性较大的工作负载，云计算无可匹敌。但对于新型的、持续性的人工智能工作负载——尤其是模型训练和持续部署（推理）——情况则截然相反。联想进行的一项总体拥有成本 (TCO) 分析，对比了五年内 GPU 工作负载（AWS p5 实例上的 NVIDIA A100 等效显卡）的成本，得出了清晰的结论。在人工智能推理典型的 24/7 全天候持续使用情况下，本地部署硬件的总成本约为 41.1 万美元。而同期在公有云上实现相同计算能力的成本约为 85.4 万美元。因此，云计算的成本是本地部署的两倍多。

只有在利用率极低的情况下，云才更灵活的说法才成立。如果利用率降至 30%，云成本确实会显著降低，但仍然高于本地部署成本。然而，对于希望认真且大规模地运行人工智能的企业而言，低利用率并非目标，而是一个效率问题。云的线性运营支出模式对于持续的全人类人工智能 (GenAI) 运营而言，在经济上是低效的。

生成式人工智能模型正将成本螺旋式上升到极致。训练像 Llama 3.1 这样的模型需要 3930 万 GPU 小时的计算能力。假设在 AWS P5 实例（H100）上运行此训练，成本可能超过 4.83 亿美元，这还不包括存储成本。这些数据表明，对于大多数组织而言，在公共云服务上进行模型训练，甚至是对基础模型进行大规模微调，在经济上都是难以承受的。

除了成本核算之外，本地部署方案还能更好地控制敏感数据和业务关键型知识产权。在云端，第三方处理和共享基础设施会增加数据隐私风险，使得合规性（例如 GDPR 或金融和医疗保健行业的特定规则）更加复杂和昂贵。因此，总体拥有成本 (TCO) 分析从经济角度证明了重新评估的必要性：数字主权不仅仅是一个政治口号，而是实实在在的财务需求。

争取数字主权作为一种经济战略

总拥有成本 (TCO) 分析表明，基础设施选择具有产业政策维度。“数字主权”不再仅仅是防御性或政治性诉求，而是一种旨在确保竞争优势的进攻性经济战略。

德国在全球人工智能竞赛中的地位岌岌可危。欧洲经济研究中心（ZEW）的一项分析描绘了一幅喜忧参半的图景：尽管德国企业在欧洲人工智能应用领域处于领先地位，但作为人工智能解决方案提供商，德国实力却较为薄弱。德国在人工智能产品和服务方面存在巨大的贸易逆差，其在全球人工智能专利申请中所占份额也远远落后于领先国家。

核心产业部门，尤其是中小企业，对这一问题的认识不足，加剧了这一战略差距。Adesso 和 Handelsblatt 研究所联合开展的一项 2025 年研究表明，五分之四的德国企业缺乏完善的数字化主权战略。更令人担忧的是，这些企业中的大多数都承认，它们已经严重依赖非欧洲供应商的数字化解决方案。

在全球格局变化的背景下，这种被动态度正变得愈发危险。日益加剧的地缘政治碎片化和不断高涨的“科技民族主义”正在重塑产业竞争规则。对于欧洲的核心产业——制造业、汽车业、金融业和医疗保健业而言，掌控专有数据、供应链和人工智能系统正成为生死攸关的问题。欧洲必须从“被动用户”转变为“积极塑造者”，引领其数字化产业的未来。

应对这一挑战的战略方案在于构建联邦数据空间，例如工业4.0平台和Gaia-X等倡议所倡导的方案。工业4.0平台旨在创建能够基于信任、完整性和个人数据主权实现多边合作的数据空间。

Gaia-X计划将于2025年进入具体实施阶段，届时将包含超过180个数据空间项目，旨在将这一愿景提升至泛欧层面。其目标明确：通过创建一个符合欧洲价值观和规则的联邦式、互操作且安全的数据基础设施，打破“北美参与者的霸权”。

这里需要澄清一个关键的误解：Gaia-X 并非旨在与超大规模云服务商直接竞争的“欧洲云替代方案”。相反，它是一个用于实现信任和互操作性的操作系统。Gaia-X 提供信任框架、开放标准和合规机制，使一家德国汽车制造商能够安全地将其（根据总体拥有成本分析，具有经济优势的）本地基础设施与其供应商的系统联合到一个特定行业的、自主的数据池中。

因此，80% 没有主权战略的德国公司犯了双重经济错误：他们不仅忽视了严峻的地缘政治风险，而且忽视了根据 Gaia-X 原则设计的主权基础设施在 GenAI 时代所能提供的巨大总拥有成本优势。

从依赖大型云服务提供商回归到重新发现您自己的IT基础设施（本地部署）

欧盟人工智能法案：监管负担还是主权的催化剂？

欧洲的监管如今介入了经济压力和战略需要交织的复杂局面。欧盟人工智能法案（(EU) 2024/1689 号条例）常被视为单纯的合规负担或创新的绊脚石。然而，更深入的经济分析表明，该法案实际上起到了意想不到却又有效的催化剂作用，推动了那些出于总体拥有成本 (TCO) 和战略考量而已势在必行的自主人工智能架构的构建。

《人工智能法案》采用基于风险的方法，将人工智能系统分为四类：低风险、有限风险、高风险和不可接受风险。具有经济意义的最后期限即将到来：自2025年2月2日起，欧盟将禁止使用“不可接受风险”（例如，社交评分）的人工智能系统。然而，2025年8月2日对整个行业而言意义更为重大。届时，通用人工智能（GPAI）模型（即GenAI背后的技术）的治理规则和义务将正式生效。

对于必须将人工智能系统归类为“高风险”（例如，用于关键基础设施、招聘、医疗诊断或金融领域）的公司而言，合规成本将非常高昂。《人工智能法》第8至17条规定了此类系统投放市场前必须履行的严格义务，其中包括：

• 建立完善的风险和缓解管理体系。
• 确保训练集、验证集和测试集的高质量，尤其要最大限度地减少歧视。
• 实施持续活动日志记录，以确保结果可追溯性。
• 编制包含系统及其用途所有信息的详细技术文档。
• 实施充分的人工监督。
• 证明了其高度的稳健性、网络安全性和准确性。

这些要求实际上推动了本地部署和开源解决方案的发展。对于每一位首席执行官和首席信息官来说，关键问题是：如果一家德国公司使用来自非欧洲超大规模数据中心运营商的专有“黑盒”API，它该如何满足《人工智能法》的合规要求？

如果美国模型的训练数据属于商业机密，它如何证明“数据集的高质量”？如果它无法访问提供商的推理日志，它如何保证完整的“可追溯性日志记录”？如果模型架构未公开，它如何创建“详细的技术文档”？

《人工智能法案》实际上强制要求透明度、可审计性和可控性。超大规模云服务提供商提供的标准服务难以甚至无法满足这些要求，或者只能以极高的额外成本和法律风险来勉强实现。2025年8月的最后期限迫使企业做出战略决策。《人工智能法案》和总体拥有成本分析（见第4节）因此朝着同一战略方向发展：摆脱黑箱云，转向可控、透明和自主的人工智能架构。

供应商锁定：专有生态系统的战略风险

总体拥有成本 (TCO) 分析和《人工智能法案》的要求凸显了深度整合到超大规模云服务商（例如亚马逊云服务、微软 Azure 和谷歌云平台）生态系统所带来的战略风险。这种所谓的“供应商锁定”不仅仅是技术上的不便，更是一个经济和战略陷阱。企业会依赖于专有服务、特定的应用程序编程接口 (API)、数据格式或专用基础设施。切换到其他供应商的成本可能高得令人望而却步，甚至在技术上根本无法实现。

这种锁定机制虽然隐蔽，却十分有效。一个主要问题是“技术纠缠”。超大规模数据中心提供商提供大量高度优化的专有服务（例如，AWS DynamoDB 等专用数据库或 AWS ECS 等编排工具）。这些服务可以在其生态系统内无缝流畅地使用。时间紧迫的开发团队自然会选择这些原生工具，而不是开放的、可移植的标准（例如 PostgreSQL 或 Kubernetes）。而每一次这样的选择都会降低整个应用程序的可移植性，最终迁移将需要完全重写。

第二种机制是成本上涨。企业通常会被丰厚的免费启动额度和折扣吸引到云端。然而，一旦基础设施根深蒂固，数据传输成本（“数据引力”）使得迁移变得困难，价格就会上涨或条款就会改变。

超大规模数据中心的吸引力在于其刻意掩盖了持续性工作负载带来的长期总体拥有成本 (TCO) 劣势（如第 4 节所述）。当企业发展到本地部署解决方案成本比超大规模解决方案低 50% 以上的规模时，实际上已经无法摆脱技术上的束缚。第 2 节分析的在采用智能体人工智能过程中出现的“基础设施危机”正是这种技术锁定的完美催化剂。超大规模数据中心为复杂的边缘计算问题提供了一种“简单”的即插即用解决方案——但这种解决方案不可避免地深深嵌入在其专有且不可移植的服务中。

常见的应对措施，例如多云策略（即利用多个云服务提供商来增强自身谈判能力）以及优先考虑通过开放格式实现数据可移植性，固然重要，但归根结底只是防御策略。它们可以缓解症状，但无法解决依赖性的根本原因。抵御供应商锁定的唯一有效方法在于架构层面：持续使用开源软件和开放标准。

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开源是欧洲人工智能主权的基石

持续使用开源软件和模型是实现欧洲在经济上合理且技术上高效的人工智能主权的关键战略杠杆。开源大型语言模型（LLM）的源代码以及训练机制通常都可以自由访问、修改和分发，它们是专有封闭模型的战略替代方案。

人工智能模型市场已发生显著变化，开源模型占据主导地位。自2023年初以来，开源模型的发布数量几乎是专有模型的两倍。数据显示，主要采用开源模型的本地部署解决方案已占据生命周期管理（LLM）市场一半以上的份额。这一趋势也得到了企业广泛应用的证实：89% 的人工智能应用企业都以某种形式使用了开源组件。

经济优势显而易见：开源软件具有透明度、卓越的适应性（微调）、大幅降低运营成本（因为没有基于使用量的代币费用），最重要的是，完全消除了供应商锁定风险。

Meta 公司的 Llama 3 和 Mistral（一家总部位于巴黎的欧洲公司）的模型等强大的开源模型的出现，具有战略性的颠覆性意义。性能基准测试表明，Llama 3 在复杂的推理过程、多轮对话和多模态处理（文本和图像）方面表现出色。另一方面，Mistral 模型系列则针对效率、低延迟和经济高效的定制进行了优化，使其成为敏捷开发或边缘计算场景的理想选择。

然而，这些模型仅仅是“引擎”。要高效地在工业规模上运行它们，需要开放的机器学习运维（MLOps）平台。像 Kubeflow 这样基于行业标准 Kubernetes 构建的系统至关重要，它能够以可扩展、可移植且自动化的方式，在您自己的基础设施上管理从训练和微调到部署和监控的整个生命周期。

这些强大的开源技术栈（模型+平台）的出现，解决了欧洲产业面临的战略三难困境。此前，一家德国公司面临着一个两难选择：(A) 使用价格昂贵、专有的美国模型，这些模型不仅总体拥有成本 (TCO) 高，还存在供应商锁定风险以及人工智能法案合规性问题；(B) 依赖竞争力较弱的专有模型。

得益于开源革命，企业现在可以选择第三条自主发展路径：它可以在自身（根据总体拥有成本分析，经济效益更高）的本地基础设施上运行世界一流的模型（例如 Llama 3 或 Mistral），该基础设施由开放平台（例如 Kubeflow）管理，并具备互操作性（符合 Gaia-X 标准），同时完全可审计且透明（符合人工智能法案）。战略决策不再纠结于“AWS、Azure 还是 GCP？”这个问题，而是转向了“我们是使用 Mistral 来高效运行边缘应用，还是使用 Llama 3 来处理基于我们自身 Kubeflow 平台的复杂后台流程？”这个问题。

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人才瓶颈：德国的双重技能危机

支持自主人工智能战略的技术和经济论据十分充分。架构（开源、本地部署）已经可用，且成本更低。监管要求（人工智能法案）也已存在。然而，该战略的实施却因一个最终的关键瓶颈而受阻：人力资本。德国持续存在的IT专家和数字专业人才短缺是人工智能应用和数字化转型的主要障碍。

人工智能专家的就业市场波动剧烈。普华永道的数据显示，德国人工智能相关职位发布量在2022年达到峰值19.7万个后，到2024年下降至14.7万个。这种下降并非市场紧张局势缓解的迹象，而是表明企业战略方向出现偏差。这一下降与企业在最初的炒作浪潮（2022年）之后，逐渐意识到投资回报率悖论（2023年）和基础设施障碍（2024年）的时期密切相关。企业在恐慌中大量招聘数据科学家，却缺乏必要的基础设施和战略来有效利用他们。

真正的问题不在于顶尖研究人员短缺，而在于更广泛的“能力差距”。如果其他员工无法应用新流程或与系统交互，那么聘请高薪人工智能专家也无济于事。一项研究证实了这种差距：虽然64%的员工对人工智能培训感兴趣，但许多公司缺乏具体的实施计划和策略。

双重稀缺——专业人才短缺和人工智能领域广泛专业知识匮乏——导致少数可用人才的薪资水平极高。2025年德国的薪资水平也反映了这种稀缺性。德国人工智能专家的平均年薪在86,658欧元至89,759欧元之间。经验丰富的专家（高级，拥有6-10年经验）的薪资范围则充分体现了这些薪资成本的严重程度。

下表根据对各种市场数据的分析，总结了 2025 年德国关键人工智能职位的薪资基准。

德国人工智能专业人士薪资基准（2025 年年薪总额）

德国人工智能专业人士薪资基准（2025 年年薪总额）——图片来源：Xpert.Digital

2025年德国人工智能专业人士的薪资水平（年薪总额）如下：专注于人工智能的数据科学家，初级（0-2年经验）年薪总额为5.5万至7万欧元，中级（3-5年经验）年薪总额为7万至9万欧元，高级（6-10年经验）年薪总额为9万至12万欧元。机器学习工程师的年薪分别为：初级5.8万至7.5万欧元，中级7.5万至9.5万欧元，高级9.5万至12.5万欧元。人工智能研究科学家初级职位年薪为 6 万欧元至 8 万欧元，中级职位年薪为 8 万欧元至 10.5 万欧元，高级职位年薪为 10.5 万欧元至 14 万欧元。

高昂的人员成本是总体拥有成本 (TCO) 计算中不可或缺的一部分，但矛盾的是，这恰恰是反对公有云的另一个有力论据。聘用一支由八名资深人工智能专家组成的团队，每年人员成本高达约一百万欧元，却还要让云平台的可变成本、技术限制或 API 延迟阻碍其生产力，这在经济上是不合理的。昂贵且稀缺的人力资本需要经过优化、可控且成本效益高的（内部）资源才能创造最大价值。

转型实践：德国工业巨头（博世和西门子）的战略

上述战略挑战——即平衡总体拥有成本、自主权和能力建设——并非仅仅是理论问题。德国领先的工业企业已在积极应对这一挑战。博世、西门子及其合资企业博世家电（BSH Hausgeräte）等公司的战略，为自主人工智能转型如何在实践中取得成功提供了蓝图。

这些公司正在对其自身的人工智能能力进行大规模的长期资本支出投资。例如，博世宣布计划到2027年底在人工智能领域投资超过25亿欧元。这笔资金并非主要用于购买云服务，而是用于发展内部专业技术，并将人工智能作为其产品的核心组件进行整合，从而更快地将创新转化为实际的商业应用。

这些行业领军企业的战略重点并非内部生产力应用程序，而是“嵌入式人工智能”或“边缘人工智能”——即将人工智能直接集成到产品中，以提升客户价值。博世和博西家用电器的例子便印证了这一点：

• 博世8系烤箱采用人工智能技术，可自动识别80多种菜肴，并设置最佳烹饪方法和温度。
• 博世智能儿童床“博世 Revol”利用人工智能监测儿童的生命体征，例如心率和呼吸频率，并在出现异常情况时提醒家长。
• 基于人工智能的墙体扫描仪可以检测墙体内的电缆或金属支架。

这些应用场景需要在设备端（边缘端）直接进行可靠的实时推理，而无需稳定的互联网连接。它们验证了去中心化架构的技术必要性（如第 2 节所述），并且只有通过投资自主研发的能力才能实现。

在进行技术投资的同时，这些公司正积极通过大规模的内部培训计划来解决人力资源瓶颈问题（第9节）。西门子早在2022年就推出了“SiTecSkills学院”。这不仅仅是一个内部培训项目，而是一个开放的生态系统，旨在为全体员工（从生产和服务到销售）以及外部合作伙伴提供面向未来的技能提升和进阶培训，例如人工智能、物联网和机器人技术。

博世和西门子家用电器集团（BSH）对这一理念进行了精辟的概括：人工智能并非被视为“附加模块”，而是“我们整体战略的一部分”。其目标是为消费者创造“真正的附加价值”，所有技术决策都应以此为目标。

这些行业领军企业为本分析的核心论点提供了鲜活的例证：他们通过寻求客户付费的新产品功能而非不明确的内部成本节约来创造价值，从而解决了投资回报率悖论（第3节）。他们通过数十亿美元的资本支出验证了总拥有成本论点（第4节）。他们还通过战略性的、可扩展的内部培训机构来应对技能危机（第9节）。

战略展望：欧洲到2026年实现人工智能主权的路径

对2025年人工智能在欧洲应用情况的经济分析得出了一个明确而紧迫的结论：欧洲经济，尤其是德国经济，正处于一个充满诸多深刻经济和结构性矛盾的十字路口。

首先，存在着危险的采用差距。大型企业正在整合其人工智能支出并深度融入超大规模数据中心生态系统，而中型企业在技术上却落后了。

其次，下一代技术飞跃——“智能体人工智能”——正在加速这种鸿沟。它对基础设施的极端需求（尤其是在边缘端）令大多数公司不堪重负，并造成巨大的问题压力，迫使它们直接被提供快速但专有解决方案的供应商锁定。

第三，许多公司正面临“投资回报率悖论”，而“影子人工智能”现象加剧了这一困境。它们在技术上投入巨资，却无法衡量其价值，因为它们依赖错误的指标和经济效益欠佳的基础设施战略。

本研究的数据分析揭示了摆脱这一三难困境的出路。与“云优先”的教条相反，总体拥有成本 (TCO) 分析表明，对于生成式人工智能这种持续性、计算密集型工作负载而言，自主部署的本地或混合基础设施在经济上更具优势——成本可降低 50% 以上。

这种经济理性的方法目前正得到欧盟人工智能法案监管框架的支持。该法案对透明度、可审计性和日志记录提出了严格的合规要求，并将于2025年8月对通用人工智能模型生效，这实际上强制要求系统必须开放、透明且可审计——而专有的黑盒API几乎无法满足这些要求。

该战略解决方案在技术和经济上均可行：将高性能开源LLM（例如Mistral或Llama 3）、开放式MLOps平台（例如Kubeflow）和可互操作标准（例如Gaia-X）相结合。这种架构能够同时解决三大核心问题——总体拥有成本、厂商锁定和人工智能法案合规性。

这无疑将瓶颈从技术转移到了人才。各领域，尤其是专业人才的普遍短缺，以及由此导致的薪资飞涨，是最终也是最大的障碍。

德国中小企业的战略蓝图以博世和西门子等行业领军企业为典范：未来不在于购买可变云服务的AI，而在于将AI构建为一项战略核心竞争力。这需要（1）对自主、开放的AI基础设施进行资本投入，以及（2）同时对自身员工进行大规模的全面培训。

到 2026 年，衡量欧洲工业在全球人工智能竞赛中是否成功的标准，将不再是云账单的规模，而是人工智能与核心产品的融合程度以及员工接受这种变革的速度。

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