中国的人工智能模型正在涌入全球市场——欧洲必须做出选择：要么顺应潮流，要么落后。

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发布日期：2026年5月30日 / 更新日期：2026年5月30日 – 作者： Konrad Wolfenstein

中国的人工智能模型正在涌入全球市场——欧洲必须做出选择：要么顺应潮流，要么落后。

中国的AI模型正涌入全球市场——欧洲必须做出选择：要么跟上步伐，要么落后——图片来源：Xpert.Digital

DeepSeek、Qwen 等公司：欧洲公司如何无风险地使用中国的人工智能

人工智能的危险诱惑：为什么德国公司现在依赖中国技术

通过开源软件称霸世界：中国在人工智能领域独具匠心的战略规划

全球科技格局正以惊人的速度发生巨变。长期以来，以OpenAI、谷歌和Anthropic等巨头为首的美国一直被视为人工智能领域无可争议的先驱。但这种共识正在瓦解。中国正以前所未有的战略攻势，向全球市场大量投放高性能、免费开源的人工智能模型。DeepSeek、Qwen和MiniMax等产品不再是小众产品，而是实力强劲的竞争对手，它们在性能和价格方面都远超西方高端产品。对于欧洲企业而言，从雄心勃勃的初创公司到成熟的中型企业，这一发展都具有巨大的经济吸引力。然而，选择性价比高的中国人工智能也存在风险：任何开展跨境人工智能项目的企业都将面临欧洲数据保护（GDPR）、中国政府监管和切实存在的地缘政治风险之间错综复杂的博弈。以下文章探讨了中国成为人工智能超级大国的宏伟计划，并展示了欧洲公司如何从实际操作层面解决经济实用主义与数据政策主权之间的战略困境。.

技术进步与全球霸权的野心

中国崛起成为全球人工智能超级大国已不再是预测，而是不容置疑的事实。到2025年，中国企业已发布了1509个主流语言模型，约占全球新发布人工智能模型总数的40%。全球14个领先的开源模型中有9个源自中国，而美国开源模型无一入选。其背后的理念令人瞩目：中国在战略上优先考虑开放性。当OpenAI等西方供应商依赖专有的付费模型时，DeepSeek、Qwen、Kimi和MiniMax等中国实验室正向国际开发者社区免费提供大量代码。.

成本差异并非渐进式的，而是结构性的。DeepSeek R1 使用 2000 个 NVIDIA H800 GPU 进行训练，成本约为 560 万美元——而类似的西方模型则需要在规模更大的集群基础设施上耗资 8000 万至 1 亿美元。API 定价也遵循同样的逻辑：Qwen 2.5-Max 每处理一百万个代币仅需 0.38 美元，而美国高端模型的收费则在 4.50 美元到 15 美元之间。这种成本优势带来了切实的影响：西方公司已经开始采用中国模型。Airbnb 使用阿里巴巴的 Qwen 来开发其客服机器人，代码开发工具 Cursor 也采用了中国模型，甚至据报道 Meta 也在使用 Qwen 模型来训练其人工智能“Avocado”。.

长城背后的基础设施攻势

中国的计算雄心远不止于发布个别车型。2025年12月3日，中国启用了全球最大的分布式人工智能计算网络——未来网络测试设施（FNTF）。该设施绵延2000多公里，通过5.5万公里的光纤连接40个城市，据运营商称，其效率达到了单个数据中心的98%。在郑州，中国还启动了一个拥有3万个芯片的计算中心，专门用于下一代物理人工智能——机器人和自主系统。国家超级计算网络拥有超过15万个加速芯片和200多万个CPU核心，目前已有超过100万用户（包括研究人员和企业）使用该网络。.

与此同时，中国产业正以务实的解决方案规避美国对英伟达尖端芯片的出口限制：阿里巴巴、字节跳动和其他科技巨头正在租用新加坡和马来西亚由非中国公司运营的数据中心的计算资源。在特朗普总统废除拜登时代的“扩散规则”后，这种做法完全合法。高盛预测，到2026年，仅中国互联网公司就将在数据中心投资超过700亿美元。这些数据表明，中国并非在打造一个学术研究的场所，而是在构建一个旨在实现全球规模化的产业基础设施。.

国务院文件是世界强权野心的蓝图

2025年8月21日，中国国务院发布了《国发十一号》战略文件——即所谓的“人工智能+”行动——这是一项旨在将人工智能深度融入经济和社会各个领域的14项计划。其目标明确：到2027年，人工智能要深度嵌入六大核心领域，人工智能代理和智能设备的渗透率超过70%；到2030年，所谓的“智慧经济”要成为经济增长的主要驱动力，渗透率超过90%；而到2035年的长期目标则是实现向人工智能渗透型经济和社会的全面转型。.

与此同时，2025年7月26日，中国发布了外交政策配套文件——《人工智能全球治理行动计划》，旨在构建包容性的多边人工智能治理体系，并明确强调支持发展中国家提升自身人工智能能力。当欧洲还在就监管问题争论不休，美国奉行“大建特建”式的放松管制策略时，中国则采取双管齐下的战略：在国内，大力推进国家对人工智能的控制；在国际上，将自身塑造成全球南方国家公平包容的合作伙伴。这种战略性基础设施投资、通过开源模式促进学术开放以及外交策略相结合的方式，使得中国的人工智能攻势成为现代科技史上独一无二的复杂现象。.

欧洲面临的战略困境：低成本的合作还是昂贵的监管？

对于欧洲企业而言，中国人工智能资源的崛起带来了巨大的经济机遇。中美顶级模型之间的性能差距已显著缩小：2024年初，相关基准测试中中美模型的性能差距超过100分，而到2025年初，这一差距已缩小至20分左右。在数学和编程等专业领域，中国模型的性能甚至超越了美国竞争对手。此外，中国模型还具有显著的成本优势：现有数据显示，中国供应商能够以比美国模型低82%的训练成本，实现美国模型90%的性能。.

这种经济吸引力对欧洲中小企业和初创公司来说几乎无法忽视。如今，任何开发人工智能产品的人都面临着一个两年前根本不存在的抉择：是支付高昂的美国价格购买 OpenAI 或 Anthropic 的产品，还是使用运行在自有基础设施上的中国开源模型？这个问题的答案不仅取决于技术标准，更重要的是取决于自身在数据保护、地缘政治依赖性和监管合规方面的风险承受能力。因为这正是涉及中国的跨境人工智能项目真正复杂性的开始。.

双重法律体系：GDPR与PIPL的冲突

中欧跨境人工智能项目处于法律灰色地带，具体界限由双方界定。在欧洲方面，《通用数据保护条例》（GDPR）规定，个人数据只有在第三国能够保证充分的数据保护水平的情况下才能传输到该国——欧盟委员会尚未就中国的数据保护水平做出正式的充分性认定。在中国方面，《个人信息保护法》（PIPL）自2021年11月起生效。虽然其基本结构与GDPR相似，但在关键方面存在差异。.

《个人数据保护法》（PIPL）具有域外效力：处理中国公民数据的欧洲公司也受其约束。此外，该法还要求数据控制者按照目的限制、数据最小化和透明原则处理个人数据。然而，PIPL 与 GDPR 在结构上的区别在于其与国家行为体的关系：GDPR 也适用于国家机构，而中国当局在很大程度上不受 PIPL 的约束。这种盲点并非偶然，而是该体系固有的：中国的情报法要求所有组织和个人与安全机关合作，中国观察人士普遍将此解读为事实上拥有访问中华人民共和国境内所有数据的权利。.

DeepSeek 的案例凸显了这些矛盾。德国联邦信息安全办公室 (BSI) 认为 DeepSeek 存储击键模式的做法存在问题，尤其是在安全关键领域，因为这些数据可能被用于借助人工智能创建用户画像。根据中国法律，DeepSeek 有义务将所有用户数据存储在中国境内。包括意大利、丹麦和捷克在内的多个欧洲国家已禁止其政府机构在官方设备上使用 DeepSeek 的模型。德国联邦数据保护专员路易莎·施佩希特-里门施奈德 (Louisa Specht-Riemenschneider) 要求 DeepSeek 从应用商店下架，理由是其违反了欧洲法律，同时，德国多个数据保护机构也已展开调查。.

跨境人工智能项目的运营架构

尽管存在这些监管和安全政策方面的紧张关系，但实际情况远比简单的禁止或批准更为复杂。希望利用中国人工智能资源开展跨境项目的欧洲公司有多种运营模式可供选择，这些模式在性能、成本节约和风险敞口之间做出了不同的权衡。.

对欧洲企业而言，最安全的模式是所谓的本地部署：企业在欧盟境内的自有服务器上运行DeepSeek-V3、Qwen或MiniMax等中国开源模型。在这种情况下，用户数据不会离开欧洲基础设施，从而既确保符合GDPR要求，又规避了中国的情报法。这种方法已被证明对技术实力雄厚的企业切实可行：仅基于阿里巴巴的Qwen就衍生出了超过18万个模型，其中相当一部分运行在欧洲基础设施上。第二种模式——直接从欧洲使用中国云API——在缺乏标准合同条款框架或类似保障措施的情况下存在法律风险，因为将个人数据传输到未经充分性认定的国家/地区构成违反GDPR的行为。.

这为国际人工智能项目管理形成了一种清晰的运作逻辑：欧洲项目经理负责数据分类、合规架构以及基于欧洲基础设施的生产级系统的运维。中国的数据工程团队则负责模型优化、微调和基准测试——前提是所有敏感的真实世界数据均不得流入中国，而只能流入匿名化的训练数据或合成数据集。这种分工方式不仅在法律上更加稳健，而且在经济上也更加合理：与国际同行相比，中国的人工智能工程师，尤其是专业的数据工程团队，具有极具吸引力的性价比。.

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合同陷阱和专利保护：与中国开展人工智能合作的实用技巧

知识产权保护是任何合作中的关键瓶颈

除了数据主权之外，知识产权保护是与中国开展跨境人工智能合作的第二个战略弱点。在其他任何技术合作领域，正式的法律框架与实际运作之间的差距都没有这么大。多年来，中国拥有完善的专利和版权制度，从理论上讲，这些制度符合国际标准。然而，在实践中，外国公司在知识产权侵权案件中寻求法律救济仍然复杂、耗时且充满风险。.

中国拥有157.6万项人工智能专利，占据全球市场份额的38.6%，这一数字既反映了中国人工智能领域的高水平创新，也体现了知识产权保护的战略重要性。对于与中国团队合作开展人工智能项目的欧洲公司而言，专家们提出了明确的建议：所有专有算法、训练好的模型权重和架构都必须在项目启动前完整记录，并通过国际专利申请进行保护，同时还需通过合同条款明确保密性和所有权转移等问题。尤其需要关注训练基础设施的处理：任何在中国服务器上训练或微调专有数据或模型的行为，若缺乏合同保护，都将面临将训练信息泄露给第三方的风险。.

经验丰富的中国市场顾问进一步建议，人工智能开发合同应按照国际公认标准制定，并明确规定训练模型的所有权、改进权的分配以及衍生作品的处理方式。美国法律规定的“雇佣作品”原则（该原则自动赋予客户委托作品的所有权，德国版权法对使用权也有类似规定）在中国法律中并非强制性要求。缺乏明确的规定，可能会出现灰色地带，导致中国承包商对已开发的模型组件提出所有权主张。.

欧盟人工智能法案作为全球监管范式

当中国和美国将人工智能战略的重点放在增长和市场渗透上时，欧盟已通过《人工智能法案》颁布了全球首个全面的人工智能监管框架。该法案于2024年8月2日生效，并分阶段实施：自2025年2月2日起，对存在不可接受风险的人工智能系统实施禁令。针对通用人工智能系统提供商的治理规则和额外义务于2025年8月2日生效。高风险人工智能系统的强制合规将于2026年8月2日生效，并计划于2027年全面实施。.

《人工智能法》对所有在欧盟市场投放或使用会对欧盟公民产生影响的人工智能系统具有域外效力，无论提供商位于何处。这意味着，希望服务于欧洲客户的中国人工智能提供商必须履行与美国或欧洲提供商相同的透明度、文件记录和合规义务。欧盟人工智能办公室将从2026年开始审查新的人工智能模式，并从2027年开始审查现有模式。违反规定的提供商将面临最高3500万欧元或其全球年营业额7%的罚款。.

对于欧洲企业与中国人工智能团队的合作模式而言，这直接导致：欧洲项目管理方作为《人工智能法》意义上的“运营方”，需对所用人工智能系统的合规性负责——无论其底层模型源自中国、美国还是欧洲。这种责任划分使得对每个人工智能模块进行仔细的风险分类成为项目设计中不可或缺的步骤。尤其是在《人工智能法》界定的高风险领域（例如人力资源、贷款或医疗诊断）的应用，整个人工智能价值创造过程必须得到完整记录，并由人工监督机制加以保障。.

地缘政治不对称性和战略依赖性

中国人工智能资源的经济吸引力与其地缘政治背景密不可分。中国将人工智能战略视为其国家产业政策和国家安全战略不可分割的一部分。国务院不仅控制和补贴模型开发，还通过2017年颁布的《国家情报法》建立了法律框架，规定私营企业有义务与情报机构合作。这种情况与西方云服务提供商的情况并不完全相同：虽然美国《云法》也赋予政府访问美国公司存储在海外的数据的权限，但这种访问受到司法审查和外交协议的限制。.

目前，全球十五大开源人工智能模型中有十二个源自中国。这一发现具有两面性。一方面，中国的开源战略使全球用户能够更便捷地获取强大的人工智能模型，并降低了对美国供应商的依赖——这些供应商通过高价和苛刻的使用条款来巩固其垄断地位。另一方面，对中国基础模型的结构性依赖——即使是在本地运行——也存在着这样的风险：模型中嵌入的偏好、训练数据偏差或出于政治动机的内容限制可能会在不知不觉中渗透到欧洲的应用程序中。中国模型是否对某些特定主题（例如台湾、西藏、天安门事件）存在刻意的盲点，这一问题已有大量实证研究，并在某些应用场景下对企业构成真正的质量风险。.

此外，还存在技术路径依赖的风险：任何基于中国基础模型构建开发基础设施的人，都会投入大量资源进行定制、微调和集成接口，而这些在迁移到其他供应商时会完全丢失。虽然开源模型比专有 API 的锁定风险更低，但并不能完全消除——尤其是在使用专有扩展或特定模型架构时，这些扩展或架构无法保证完全的可移植性。.

国际人工智能项目团队的运营成功因素

涉及中国的跨境人工智能项目很少因技术缺陷而失败，而更多是由于工作方式、沟通规范和制度框架的差异导致的结构性协调问题。德中合作技术项目的经验反复表明，跨文化能力和明确的升级机制往往比参与团队的纯粹技术水平更为重要。.

实践证明，欧洲项目经理与中国数据工程团队在合作中遵循以下几项原则行之有效。首先，数据战略应在项目启动前全面明确：哪些数据会离开欧盟？在何种条件下离开？采用哪些分类方案？使用哪些匿名化和假名化标准？其次，合规架构要求持续的共同责任：欧洲方面负责遵守GDPR和《人工智能法案》，而中方在处理中国公民或企业的数据时负责遵守《个人信息保护法》。第三，在共同编写任何一行代码之前，必须在合同中明确定义知识产权所有权结构。.

此外，技术基础设施的设计应通过架构决策而非仅仅依靠合同承诺来保障数据主权原则。混合部署模式——即敏感处理阶段必须在欧洲服务器上进行，而计算密集型、非人员培训任务可以在国际或中国基础设施上执行——在经济效益和法律合规性之间提供了一种切实可行的折衷方案。.

欧洲的人工智能主权战略作为一种制衡力量

欧盟已意识到这一挑战，并正以自身的投资计划予以应对。“人工智能大陆行动计划”聚焦于五大战略支柱：扩展计算基础设施，包括计划投资高达200亿欧元建设人工智能超级工厂；改善数据访问；有针对性地培养人工智能技能；开发可信赖的算法；以及简化监管流程。旗舰计划“GenAI4EU”将提供近7亿欧元，用于在欧洲战略领域开发和部署生成式人工智能。.

与此同时，德国工业企业也在投资建设本土人工智能基础设施。博世、通快和西门子等公司正在研发自主人工智能解决方案，力求摆脱对美国云巨头和中国模型的依赖。然而，这种构建自主人工智能基础设施的趋势并不反对使用中国开源模型作为核心组件——相反，它明确了此类使用应遵循的条件：本地托管、完全的模型控制、符合GDPR的数据处理以及向监管机构提供透明的文档。.

对欧洲而言，真正的问题不在于是否使用中国的人工智能模型——从经济角度来看，如果想要保持竞争力，这几乎是不可避免的。关键问题在于如何构建这种使用方式，才能确保欧洲既不放弃技术主权，也不放弃对数据政策的控制权。在欧洲主导下开展的跨境人工智能项目，将中国的研发能力视为一种资源而非战略依赖，这并非自相矛盾——它们是最复杂，但也是最现实的欧洲人工智能战略形式，尤其是在全球技术竞争时代。.

战略决策的六个领域

欧洲公司与中国开展跨境人工智能项目时，必须积极构建六个不可分割的战略决策领域：通过架构而非仅仅通过合同实现数据主权；在GDPR和PIPL之间的张力中应对合规性的双重性；通过国际专利申请和明确的所有权条款在项目启动前保护知识产权；即使使用外部开发的模型，作为运营商也必须遵守人工智能法案；通过持续监测监管和政治发展进行地缘政治风险管理；以及有效整合不同工作和沟通文化而非忽视它们的跨文化项目管理。.

中国的AI攻势不容小觑；它资金雄厚、技术极具竞争力，且战略驱动。忽视这些资源的欧洲企业正在错失经济良机。然而，那些不加批判地使用AI技术且缺乏结构化治理架构的企业，则可能面临数据主权、商业秘密泄露以及监管合规方面的风险。正如许多紧迫的经济政策问题一样，真相并非非此即彼，而是取决于如何有效应对不可避免的复杂性。.