全球人工智能战略比较：美国、欧盟、德国、亚洲、中国对比分析

4000亿美元的豪赌：美国为何出于恐慌而非战略考量而投资人工智能？

五大经济体对于是否制定人工智能战略持有截然不同的理念。这些差异揭示了技术雄心、经济现实和战略必要性之间存在的深刻矛盾。

美国：“界定竞争环境”（放松管制而非制定战略）

区域感知

对美国而言，孤立的“人工智能战略”并非核心问题。相反，特朗普政府正在推行激进的放松管制策略，将人工智能定位为对抗中国的战略武器。美国依靠三大支柱：加速创新、扩大基础设施建设以及确立全球领导地位。

悖论

亚马逊、Meta、微软和谷歌计划到2025年投资4000亿美元用于人工智能，人工智能实际上已成为国家关注的焦点。然而，在企业层面，这并非出于咨询式的人工智能战略规划，而是出于对资本的迫切需求：德意志银行早在2024年就警告称，如果没有大规模的人工智能投资，美国经济将陷入衰退。这并非选择，而是关乎经济生存。

美国正是“炒作无价值”谬误的典型例子。95%的美国公司尚未从其生成式人工智能投资中获得可衡量的回报。与此同时，OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼警告称，人工智能泡沫正在形成。尽管如此，该系统仍然有效，因为它依赖于基础设施的优势，而非理性的投资回报率。

适合：

• 奇怪的美国繁荣：一个令人震惊的真相表明，如果没有人工智能炒作，会发生什么

欧盟：“人工智能优先，要求控制”（战略而非回旋余地）

区域感知

欧盟采取反过度科技的立场，同时制定了有史以来最全面的AI战略之一。这项将于2025年10月推出的“应用AI战略”将“AI优先”的方法与“购买欧洲产品”的原则相结合。

根本冲突

欧盟承认人工智能是一项跨领域技术，但通过战略管理将其整合起来：“我们将重点推动在十个关键领域——从医疗健康、交通出行到国防——引入人工智能。”欧盟将投入10亿欧元公共资金，建立“人工智能体验中心”，以支持中小企业实施人工智能技术。

欧盟犯的错误与美国恰恰相反：它过度官僚化。欧盟奉行的不是“少即是多”，而是“战略之上再加战略，监管之上再加监管”。《人工智能法案》、各国法规、《人工智能应用战略》、《人工智能在科学领域的应用战略》——所有这些都被过度编排，以至于造成了瘫痪。中小企业的合规负担尤其沉重。

Bitkom 警告说：如果没有“更有利于创新的监管、人工智能专家和有竞争力的电力价格”，欧盟将会输掉这场竞赛。

德国：“过度分析导致瘫痪”（战略，但缺乏清晰度）

区域感知

德国是一个善于妥协的国家，因此也常常优柔寡断。官方层面，德国在2025年联合执政协议中明确了“德国人工智能战略”，并将人工智能定位为核心项目。然而，在实践中，人工智能对德国中小企业而言仍然是一个谜，至今仍未有明确的答案。

数据状况极其糟糕。

• 36% 的公司使用人工智能（2024 年：20%），但只有 21% 的公司拥有真正的人工智能战略。
• 在拥有 20-49 名员工的中小企业中，人工智能战略的实施率仅为 9%。
• 68%的中小企业没有详细的人工智能路线图
• 53%的人认为法律障碍是最大的障碍，82%的人表示专业知识存在不足。

关键通信

•  过度迷恋技术而忽视业务：技术被当作解决方案来推销，而不是业务问题本身。“我们需要一个人工智能战略”，而不是“我们如何将流程成本率降低12%？”
• 碎片化的战略而非统筹协调：每个人都在谈论人工智能战略、并行RPA、数据战略、边缘计算——但很少有人将它们整合起来。这正是最初提到的“子战略孤岛”错误。
• 不确定性导致的瘫痪：欧盟人工智能法案、各国监管理念以及对数据保护的高度警惕，导致 47% 的公司正在计划或讨论，而 43% 的公司却没有任何具体的战略。

2025年的联合执政协议表明：现在将“有利于创新”。但对中小企业而言，现实仍然是监管沙盒——在观察下进行试验，而不是在市场中运营。

亚洲（日本和韩国）：“不虚伪的全国动员”

区域感知

亚洲的情况截然不同：在这里，人工智能战略不是营销工具，而是国家动员计划。

• 韩国自上而下地推行了“M.AX战略”（人工智能制造转型），超过1000家企业、研究机构和政府部门正携手合作，朝着成为世界前三人工智能强国的目标迈进。这并非欧洲意义上的战略（监管+指导方针），而是以半导体、可再生能源和国防为应用领域的协调一致的新市场拓展战略。
• 另一方面，日本采取了务实的中间路线：自2017年起制定人工智能战略，计划于2024年出台企业人工智能指导方针，并于2025年颁布人工智能法——但其政策比美国更为严格，比欧盟更为灵活。日本正利用其在材料科学和机械工程方面的优势，开发专门的人工智能应用。

亚洲实际上与这两种立场都相悖：

• 反对“纯粹的商业价值”：如果没有国家协调（韩国）或专业优势（日本），单个公司无法与中国和美国竞争。
• 反对“过度监管”：韩国和日本的监管方式是目标明确而非分散式的。M.AX 拥有清晰的行业划分和关键绩效指标 (KPI)，而非无休止的合规迷宫。

中国：“全面整合而非战略思考”（人工智能作为操作系统，而非技术）

区域感知

中国已经超越了战略思维。“人工智能+行动”（2025）将人工智能视为经济的新操作系统，而非一项专门技术。

这项包含14点内容的计划旨在

• 到 2027 年：深度人工智能将整合到 6 个核心领域（研究、工业、消费、公共部门），人工智能代理的采用率超过 70%。
• 到2030年：人工智能将成为关键的经济驱动力
• 到2035年：全面实现“智能经济与社会”

87%的中国企业计划到2025年增加对人工智能的投资。这不是规划——这是经济战的动员。

关键通信

• 人工智能作为一项技术已经过时。中国并非在实施人工智能，而是在向人工智能转型。这并非“一项战略”，而是一场系统性的变革。
• 在全球竞争中，“少即是多”的理念行不通。中国的投资并非基于投资回报率的理性考量，而是为了自身的生存。缺乏这种进取精神，中国将在与美国和西方监管强国的竞争中败下阵来。
• 监管每时每刻都在发生。中国已发布30项国家人工智能标准，另有84项正在制定中——这并非为了设置障碍，而是为了控制和规范规模化发展。

困境

孤立的“人工智能战略”对中国也行不通——因为中国早已将其宣布为国家战略。

全球人工智能战略对比：谁侧重转型，谁侧重监管？

在美国，人工智能主要被视为基础设施而非独立战略。尽管投资额高达约4000亿美元，但其主要服务于经济生存，95%的项目未能产生回报——这主要是由于系统性压力所致。另一方面，欧盟奉行人工智能优先战略，并拥有清晰的治理框架，同时投入10亿欧元公共资金。然而，过度监管和熟练工人短缺阻碍了创新。德国则因过度分析而陷入战略瘫痪：虽然36%的公司使用人工智能，但只有21%的公司制定了清晰的战略。其结果是战略分散，缺乏统筹协调。在亚洲，韩国和日本等国家正在全国范围内推进人工智能，并专注于特定领域——韩国采取协调一致的进攻策略，日本则专注于卓越领域——但它们严重依赖来自美国和中国的技术。而中国则将人工智能视为一项全面转型，而不仅仅是一项战略，并为此投入巨资，其中包括一项包含14个要点的总体规划。到 2025 年，87% 的公司计划增加支出，但面临地缘政治紧张局势和半导体领域的技术依赖。

地区紧张局势——但仅限于德国

“以附加值而非技术”、“以统筹而非单一工具”、“以战略而非子战略为导向”的理念对德国来说是正确的。但是：

1. 对美国和中国而言：这并不适用。在这些国家，人工智能不再是“战略选择”，而是经济必需品。“少即是多”的原则在不卷入全球科技战争的情况下适用。
2. 对欧盟而言：矛盾的是，欧盟过于注重战略（监管），而基础设施建设却严重不足。“应用人工智能战略”设计精良（以行业为导向，而非以技术为导向），但欧盟内部的碎片化（各国人工智能法案、数据本地化、繁琐的合规流程）削弱了该战略的有效性。
3. 对于亚洲而言：国家协调（韩国）+ 专业优势（日本）发挥着第三条道路的作用：战略重点，避免过度监管，但要进行国家协调。
4. 对中国而言，AI+倡议并非西方管理文献中意义上的战略，而是一场系统性变革。中国已经在宏观层面上实践了最初的论点（商业价值优先于技术）。

对德国（以及欧洲）的结论：平庸的风险

德国的批判立场在方法论上是正确的：

• 不要用人工智能的锤子敲打一切。
• 技术之前的附加值
• 协调而非孤立

但从地区角度来看，这是一个优越的职位。

德国和欧洲只有在以下情况下才能负担得起“少即是多”的理念：

1. 构建基础设施主权（人工智能超级工厂、计算能力）——目前落后
2. 稳定技术工人供应渠道——82%的中小企业抱怨技能缺口
3. 将监管从复杂性简化为务实的清晰性——而不是增加额外的策略。
4. 将流程编排付诸实践——不要光说不练。

困境

德国仍在争论人工智能战略是否必要，而中国（预计到2027年人工智能普及率将达到70%）、美国（投资4000亿美元）和韩国（正在积极推进M.AX项目）都在加速推进人工智能战略。现在的问题不再是“我们是否需要人工智能战略？”，而是“我们能以多快的速度确定正确的优先事项？”

有时候少即是多。但有时候，“为时已晚”才是所有策略中最昂贵的。

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优柔寡断的危险奢侈：为什么德国的谨慎正将欧洲引向边缘化

过去两年，是否需要制定独立的AI战略这一问题，已从学术辩论演变为关乎国家存亡的挑战。尽管管理顾问和经济分析师仍在争论企业究竟需要独立的AI战略，还是将其融入现有业务流程更为明智，但主要经济体早已采取行动。这些行动揭示了全球经济秩序的根本分歧：一方面，一些国家将AI视为经济发展的必然选择，并为此投入巨额资源；另一方面，一些国家仍然停留在战略文件的窠臼中，争论最佳治理结构，眼睁睁地看着技术主权从指缝间溜走。

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美国战略：通过放松管制和资本实现主导地位

美国选择了一条乍看之下似乎自相矛盾的道路。特朗普政府奉行激进的放松管制策略，并明确将人工智能定位为与中国竞争的战略武器。2025年7月，白宫发布了美国人工智能领导地位的全面行动计划，其中包括90多项具体措施。这些措施围绕三大支柱展开：通过消除监管障碍加速创新、大规模基础设施建设以及通过国际外交确立美国标准。由此可见，美国并未将人工智能视为一个孤立的技术问题，而是将其视为国家安全和经济主导地位不可或缺的一部分。

只有考虑到具体的投资金额，才能真正理解这项战略的规模。亚马逊、Meta、微软和谷歌这四大科技公司已宣布，2025年的资本支出将达到约4000亿美元，其中大部分将投入人工智能基础设施建设。这些投资并非出于自由意志或企业家远见，而是出于经济生存的需要。德意志银行在2024年秋季进行的一项分析揭示了一个惊人的发现：如果没有这些大规模的人工智能投资，美国可能早已陷入衰退或濒临衰退。正如德意志银行全球外汇研究主管所言，人工智能机器正在切实地拯救美国经济。从2024年第四季度到2025年年中，数据中心建设对美国国内生产总值（GDP）的贡献甚至超过了私人消费的贡献。

十亿美元的风险：基础设施建设无法保证投资回报

然而，这种依赖也暴露了美国模式的根本缺陷。95%的美国公司尚未从其在生成式人工智能方面的投资中获得可衡量的回报。麻省理工学院2025年夏季的一项研究表明，95%的公司生成式人工智能试点项目都以失败告终，没有产生任何投资回报。甚至OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼也在2025年8月就人工智能泡沫发出了严厉警告，并明确将其与20世纪90年代末的互联网泡沫危机相提并论。奥特曼指出，在泡沫时期，聪明人往往会对一些看似正确的观点过度乐观。他的评估非常明确：是的，我们正处于投资者整体对人工智能过度兴奋的阶段。

美国恰恰完美地诠释了人工智能战略扩散批评者所谴责的那个错误：炒作过度，却缺乏对可衡量附加值的持续关注。尽管如此，该系统依然运转良好，因为它依赖的是基础设施优势，而非合理的投资回报。美国的战略基于这样的假设：谁控制了最大的人工智能生态系统，谁就能制定全球标准，并获得全面的经济和军事优势。这不再是商业决策，而是国家层面的经济生存战略。

Fortress Europe：安全和监管是品牌的核心

欧盟正刻意将自身定位为与这种放松管制模式形成鲜明对比的一方。2025年10月8日，欧盟委员会发布了《应用人工智能战略》，该战略将“人工智能优先”的理念与“购买欧洲产品”的原则相结合。该战略旨在系统地将人工智能引入包括医疗保健、交通运输、制造业、能源和国防在内的十大关键领域。欧盟将利用“地平线欧洲”、“数字欧洲”、“欧盟健康计划”和“创意欧洲”等公共资助项目提供的10亿欧元资金，建立人工智能体验中心，以支持中小企业（SME）更好地应用人工智能。现有的欧洲数字创新中心将被改造为人工智能体验中心，并辅以人工智能工厂、测试和实验环境以及监管沙箱等设施。

因此，欧洲的人工智能战略承认人工智能是一项跨领域技术，但通过广泛的战略管理和监管将其整合起来。这与美国的做法有着根本区别：美国优先考虑最大限度的创新自由，而欧洲则选择在严格的法律框架下进行协调发展。将于2024年8月生效的《人工智能法案》建立了一个基于风险的监管体系，被认为是世界上首部全面的人工智能法律。该法规规定了分阶段实施的日期，对某些人工智能实践的禁令已于2025年2月生效，而治理和制裁条款则自2025年8月起全面实施。

数字协会Bitkom对“应用人工智能战略”表示欢迎，认为这是人们对人工智能认识的重要转变。该战略承诺以“人工智能优先”为原则，将人工智能融入经济价值创造、公共管理和研究的各个环节，这标志着欧洲在增强竞争力方面迈出了重要一步。然而，该协会也同时提醒，仅靠项目和战略是不够的。其他国家，尤其是美国和中国，已经规划了规模更大的人工智能基础设施项目，投资额高达5000亿欧元。欧洲只有在公共投资与私人资本相辅相成的情况下，才能实现其宏伟目标。这需要有利于创新的监管环境以及优越的营商条件，包括培养高技能的人工智能人才和提供具有竞争力的电力价格。

德国的悖论：雄心勃勃的目标与犹豫不决的实施形成鲜明对比

提及具体地点的情况揭示了欧洲战略的核心矛盾：欧盟战略过度。与其遵循“少即是多”的原则，不如说是“战略之上再加战略，监管之上再加战略”。《人工智能法案》、各国法规、《人工智能应用战略》、《人工智能在科学领域的应用战略》以及各国为落实《人工智能法案》而制定的各项实施细则——所有这些都被过度包装，以至于陷入瘫痪。对于中小企业而言，合规负担构成了一道巨大的障碍。正如欧盟委员会在2025年春季所确定的那样，目前只有13.5%的欧洲公司和12.5%的中小企业在使用人工智能技术。

德国在欧洲的地位颇为矛盾。这个以温和著称的国家如今却成了优柔寡断之地。2025年4月，新的联合执政协议将人工智能确立为德国政府的核心项目，并制定了将德国打造为欧洲人工智能领先国家的目标。该联合政府计划对数字基础设施和人工智能能力进行大规模投资。关键措施包括：建立一个国家级人工智能超级工厂，为研究机构和大学提供至少10万个图形处理器；创建人工智能真实世界实验室，用于在真实环境下测试创新应用；以及以有利于创新的方式实施欧盟人工智能法案，以减轻企业的负担。

然而，在实践中，政治愿景与实际操作之间存在巨大差距。2025年9月，德国数字协会Bitkom发布了一项针对德国604家拥有20名或以上员工企业的代表性调查。结果显示，人工智能的使用率显著上升：目前已有36%的企业使用人工智能，几乎是前一年的两倍（前一年这一比例为20%）。另有47%的企业正在计划或讨论使用人工智能。相比之下，只有17%的企业表示人工智能与他们无关，而前一年这一比例为41%。

中小企业面临的现实：技术工人短缺和法律不确定性

然而，这些积极的数据不应掩盖这样一个事实：只有21%的公司拥有真正的AI战略。一项针对中小企业的2025年AI综合研究揭示了问题的严重性：68%的受访公司缺乏完善的AI路线图；81%的公司没有系统地衡量其AI项目的投资回报率；只有19%的公司设立了专门的AI经理或AI团队；54%的公司甚至不知道哪些AI应用案例与其业务相关。

技能缺口是最大的障碍。82%的公司表示在人工智能领域存在严重的技能缺口。德国社会基金协会（Stifterverband）和麦肯锡公司2025年1月的一项研究发现，79%的受访公司表示缺乏必要的人工智能技能。尤其令人担忧的是：82%的受访者批评德国大学未能让学生为人工智能驱动的新兴工作世界做好充分准备。学术培训与经济实际需求之间的差距在人工智能领域显得尤为突出。

法律上的不确定性加剧了挑战。53%的公司认为法律障碍是人工智能投资的最大阻碍。欧盟人工智能法案、各国监管提案以及数据隐私监管等因素叠加，导致44%的公司将监管的不确定性视为创新障碍。43%的公司完全没有具体的人工智能战略，另有47%的公司虽然制定了计划并进行了讨论，但并未采取任何行动。

因此，德国正深受批评者所指出的孤立人工智能战略的两大弊端之苦：一方面，普遍存在着对技术的过度迷恋，却缺乏商业导向。技术被当作解决方案来推销，而非解决具体的业务问题。企业问的是“我们需要一个人工智能战略”，而不是“我们如何通过有针对性的技术干预，将流程成本率降低12%？”另一方面，各自为政的子战略占据主导地位：人工智能战略、RPA战略、数据战略和边缘计算战略并存，但很少以整合的方式进行。这恰恰印证了管理专家警告的“子战略孤岛”谬误。

糟糕的统筹安排和繁重的监管叠加，造成了不确定性，导致政策瘫痪。尽管2025年的联合政府协议预示着将采取更加有利于创新的政策，但中小企业面临的现实仍然是监管沙盒：它们只能在监管的监督下进行试验，而无法在市场中真正运营。当政策制定者仍在争论如何优化人工智能法案下的国家市场监管机构，以及该机构应该设在联邦还是州一级时，其他国家却已在基础设施建设方面投入了数千亿美元。

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第三种道路：亚洲务实的工业动员

日本和韩国这两个亚洲经济体正在采取截然不同的发展路径。2024年9月，韩国启动了M.AX战略，即“制造业人工智能转型”（Manufacturing Artificial Intelligence Transformation）战略。这并非欧洲意义上的法规和指导方针式战略，而是一项涉及一千多家企业、研究机构和政府部门的国家级动员计划。其目标明确：韩国力争成为世界三大人工智能强国之一。

2025年8月，韩国政府将人工智能投资列为首要政治优先事项。未来五年，政府将通过一项规模达760亿美元的公私合营投资基金，实施30个人工智能项目。政府的目标是扶持人工智能服务和解决方案领域的初创企业，并培育五家全球人工智能独角兽企业。到2028年，韩国将建成全球最大的人工智能数据中心，其容量达3吉瓦，投资额高达350亿美元。政府还设定了量化目标：到2030年，工业界的人工智能应用率将达到70%，公共部门的人工智能应用率将达到95%。

M.AX战略不仅涵盖三星和SK海力士等公司的下一代半导体产品，还包括可再生能源的推广、新药研发、国防以及其他重工业产品。虽然目前尚无更多细节，但有传言称韩国正在建立国家人工智能数据库。然而，显而易见的是：韩国正在齐心协力，竞争对手之间也至少在一定程度上展开合作，共同推动人工智能的蓬勃发展。这并非监管层面的意向声明，而是一场协调一致的新市场进军。

日本采取了更为务实的中间路线。早在2017年，日本就制定了人工智能技术战略，并在2022年推出了《2022年人工智能战略》，旨在利用日本在材料、制药和机械工程方面的优势，推动人工智能的应用。随后，日本于2024年4月发布了企业人工智能指导方针。2025年5月，日本国会通过了人工智能法，要求企业负责任地使用人工智能并与政府合作。这些规定比美国更为严格，但比欧盟更为灵活。

2025年6月发布的《2030年数字基础设施规划》明确了具体的资金优先领域：人工智能数据中心、海底光缆、纯光纤网络、5G后通信基础设施以及量子密码通信。该规划还包含一项全球扩张战略。根据规划，日本企业将在2026年至2030年间铺设全球新增海底光缆总长度的35%以上，并有望在2030年占据全球数据中心市场五分之一以上的份额。

因此，日本和韩国实际上与欧洲辩论中的两种观点都存在矛盾。他们反对“唯商业价值至上”的论调，主张国家层面的协调。他们认为，如果没有国家层面的统筹，单个公司根本无法与中国和美国竞争。他们反对过度监管，主张采取针对性管理，而非繁琐分散的合规流程。M.AX 拥有清晰划分的行业领域和可衡量的绩效指标，而非无休止的监管程序。韩国和日本则充分发挥各自在特定领域的优势：韩国的优势在于半导体产业和重工业，日本的优势在于材料科学和精密工程。

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中国的整体方法：人工智能作为系统操作系统

然而，中国已超越了战略思维。2025年9月，中华人民共和国正式启动了“人工智能+”计划，这是一项包含十四项要点的总体规划，其宏伟目标是将人工智能深度融入经济、社会和政府的各个方面。这并非西方意义上的战略文件，而是系统性转型的具体路线图。该计划围绕六大关键行动领域展开，并辅以八项旨在强化基础能力的措施。

这些目标在时间上进行了精确设定：到2027年，人工智能将在科研、产业、消费、公共福祉、行政管理和全球合作六大核心领域实现深度融合，人工智能代理和智能设备的普及率将超过70%。到2030年，人工智能将成为经济发展的核心驱动力，普及率超过90%，智慧经济将成为经济增长的主要动力。到2035年，目标是全面转型为智慧经济和社会，人工智能将成为国家现代化建设的基石。

全球咨询公司埃森哲于2025年2月进行的一项调查记录了中国转型的速度：87%的受访中国企业计划在2025年增加对人工智能的投资。58%的受访中国企业高管认为，其所在公司的人工智能发展速度超出预期。58%的受访高管预计，到2025年，其生成式人工智能解决方案将在公司内部得到广泛部署，这一比例较2024年提高了32个百分点。

中国将人工智能视为经济的新操作系统，而非一项技术。目前，中国企业在生成式人工智能领域的投资主要集中在核心技术基础设施和数据方面，例如人工智能平台、云计算和数据管理以及人才和技能培养。到2025年，中国计划在信息技术、工程制造以及研发三个主要领域推广生成式人工智能的应用。

中国已发布30项国家人工智能标准，另有84项正在制定中。这并非阻碍，而是促进规模化发展的控制和标准化工具。孤立的人工智能战略对中国而言也收效甚微，因为中国早已将其奉为国家战略。2025年7月，中国政府提议建立一个全球人工智能合作组织。它强调加强各国间协调的重要性，以建立一个全球公认的人工智能发展和安全框架。中国的目标是在全球人工智能技术讨论中发挥领导作用。

战略失调：为什么西方管理理论在全球范围内失败

这种区域比较揭示了一个根本性的矛盾。最初的论点——企业应该关注附加值而非技术，应该统筹规划而非部署单个工具，应该采取整合战略而非分散的子战略——在方法论上是合理的，并且对德国来说也极具现实意义。德国确实应该避免对人工智能采取一刀切的做法；它应该优先考虑附加值而非技术，并实践统筹规划而非孤立发展。

然而，对于美国和中国而言，这条建议毫无意义。对两国来说，人工智能不再是战略选择，而是经济必需品。在全球科技战中，“少即是多”的策略行不通。美国每年在人工智能基础设施上投入四千亿美元，并非出于理性的投资回报率计算，而是因为若不进行这些投资，美国经济将陷入衰退。中国的投资也并非基于商业指标，而是出于迫切的需要。若不采取这种积极的策略，中国将在与美国和西方监管机构的竞争中败下阵来。

欧盟面临一个悖论：欧盟过于注重以监管形式呈现的战略，而对基础设施建设却投入不足。“应用人工智能战略”的概念本身是合理的，它以行业为本而非以技术为驱动。然而，欧盟内部的碎片化削弱了这一战略：各国的人工智能法案、数据本地化以及各成员国错综复杂的合规体系。每个成员国都必须指定或设立三类机构：国家主管机构作为中央联络点；负责合格评定机构认证的通知机构；以及负责人工智能产品实际监管的市场监管机构。在德国，联邦信息安全局（BSI）和联邦网络局（BNetzA）预计将承担这些职责。然而，监管工作应由联邦层面还是州层面负责，这一问题仍悬而未决。

对亚洲而言，国家协调发挥着第三种作用：既要注重战略重点，又要避免过度监管，同时还要进行国家层面的协调。韩国的“最大自主权”（M.AX）计划并非欧洲式的监管战略，而是一种协调一致的经济动员模式。日本务实的做法是将专业优势与有针对性的政府支持相结合，同时避免了繁琐的合规制度。

最终的困境：完美主义导致主权丧失

因此，德国和欧洲正面临着一个根本性的困境。尽管如此，强调商业价值、实践协调以及采取一体化而非碎片化战略的建议在规范上仍然是合理的。然而，德国和欧洲只有在满足以下几个条件的情况下才能采取“少即是多”的策略：首先，必须通过人工智能超级工厂和充足的计算能力来发展基础设施主权。德国目前在这方面落后于其他国家。截至2025年11月，德国所有数据中心的装机容量为2980兆瓦。其中，人工智能数据中心仅占15%，即530兆瓦。预计到2030年，这一数字将增长四倍，达到2020兆瓦。相比之下，美国和中国正在规划的人工智能基础设施项目规模约为5000亿欧元。

其次，德国需要稳定的技能型人才储备。82%的德国中小企业抱怨技能缺口，只有21%的企业实施了结构化的AI培训。73%的企业没有系统地对员工进行AI相关培训。89%的企业难以招聘到AI人才。这并非暂时性问题，而是对竞争力的结构性威胁。

第三，监管必须从复杂化走向务实清晰，而非增加更多层级的战略。2025年10月，德国联邦议院绿党议会党团敦促在2025年底前将欧洲人工智能法规的国家实施立法提交联邦议院审议。其目的是明确责任并确保充足的资源。计划中的人工智能市场监管机构必须以能够真正独立运作的方式组织。应研究将欧盟各项数字法律的监管权整合到一个单一协调机构的可行性。所有这些都是必要的步骤。然而，其他国家早已在实践中确立了相关事实，而德国却仍在采取这些措施。

第四，流程编排必须付诸实践，而不仅仅是空谈。大多数德国公司都在谈论人工智能战略，但与此同时，它们却各自拥有互不关联的RPA、数据、边缘计算和其他战略。这种碎片化阻碍了协同效应的发挥，导致结构重复和资源配置效率低下。

核心困境在于：德国仍在争论人工智能战略是否必要以及如何才能做到最佳设计，而中国正加速推进人工智能发展，目标是到2027年实现70%的人工智能普及率；美国每年投资4000亿美元；韩国则启动了M.AX项目。问题不再是我们是否需要人工智能战略，而是我们如何才能尽快确定正确的优先事项。

最初的论点依然成立，但如今它只是一种规范性的理想，而非当下的实用指南。少即是多，这的确是常态。然而，有时亡羊补牢，为时已晚才是所有策略中最昂贵的。德国和欧洲面临的风险并非失去个别市场或技术领域，而是在21世纪这关键的十年里，它们可能会在经济上沦为边缘群体，而其他国家却在制定未来几十年的标准、基础设施，进而塑造权力结构。

关键的区别不在于是否应该制定人工智能战略，而在于实施的速度、一致性和资源调动。由于系统逻辑不同，美国和中国都已认识到，人工智能不再是管理问题，而是生死攸关的问题。而欧洲和德国仍然将人工智能视为众多优化项目之一。这种误判可能会酿成历史性的错误，一旦技术主权不可逆转地转移到其他经济区域，这种错误将无法挽回。

Konrad Wolfenstein

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