对人工智能的恐惧和有利可图的人工智能安全恐慌正在吞噬欧洲的未来——以管理型人工智能作为战略应对措施。

美国《云法案》和失控的影子人工智能：为什么《云法案》对企业的威胁比任何聊天机器人都要大？

透明公司的神话：关于人工智能、数据保护和美国当局的真相——那些今天警告人们不要使用人工智能而不是使用它的人，明天就会被人工智能所超越。

欧洲围绕人工智能的争论已经演变成一场比任何技术本身都更具破坏性的闹剧。在各种会议、董事会和LinkedIn平台上，一些自诩为专家的人士纷纷警告说，在商业中使用人工智能存在所谓的危险。一位科技公司首席执行官甚至告诉一百多位企业家，企业正在将所有专有技术上传到聊天机器人，从而将其拱手让给人工智能公司。这种说法听起来耸人听闻，情绪激动，但最重要的是，它是错误的。乍看之下似乎是负责任的警告，实际上却是一种危险的虚假信息传播行为，它正将欧洲企业推入一个战略死胡同，而它们或许根本无法摆脱这种困境。.

经济现实显而易见。欧洲正处于一场技术革命的十字路口，而数据无可辩驳地表明，欧洲大陆已经严重落后。这并非因为技术本身危险，而是因为人们对技术的恐惧已成为最大的威胁。.

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透明公司的神话

认为企业使用专业人工智能工具就等于放弃了知识产权的说法，是当前技术辩论中最根深蒂固且危害最大的谬论之一。这不仅与事实不符，也暴露出人们对现代企业人工智能系统架构的根本性误解。.

例如，Microsoft Copilot 会在相应组织的所谓“租户边界”内处理所有提示和响应。具体而言，这意味着所有数据流的设计都旨在确保机密性和操作控制。核心保护机制包括传输中和静态数据的端到端加密、基于 Microsoft Graph 的安全接地（可在不将租户数据暴露给第三方的情况下安全地检索上下文信息）以及基于 Purview 的统一日志记录（允许安全团队在中央审计日志中监控所有 Copilot 活动）。此外，还有客户锁箱流程，该流程要求在 Microsoft 工程师获得临时访问权限以进行支持或故障排除之前，必须获得管理员的明确批准。.

Azure OpenAI 服务为 GitHub Copilot、Microsoft 365 Copilot 和 Microsoft Security Copilot 等服务提供支持，其标准按需付费和预置托管服务均提供业界领先的 99.9% 可用性 SLA。这些服务级别协议与 Microsoft 365、Outlook 和 Teams 的服务级别协议标准相同。提示和响应中使用的数据均保留在 Microsoft 365 服务边界内，不会用于模型训练。.

此外，Microsoft Copilot 会继承组织配置的所有 Azure Active Directory 条件访问和多重身份验证策略。组织可以根据风险环境和设备信任级别限制 Copilot 的访问权限，阻止在非托管或不合规的设备上使用，并阻止来自特定地理区域或不受信任网络的访问。.

全球大型企业长期以来一直在专业地运用生成式人工智能处理机密数据。数据保护和合规性由专业团队进行全面评估和实施。微软 Copilot 拥有企业级认证，使其能够在医疗保健、金融服务、政府和教育等受监管行业中部署。认为企业使用此类工具是在拱手让出自身专业知识的说法，完全忽略了技术现实以及企业在安全架构方面投入的数十亿美元。.

《云法案》——真正需要展开的辩论

前文所述的关于人工智能聊天机器人“泄露技术诀窍”的说法并不正确，但欧洲人工智能辩论中却鲜少有人关注一个真实且合理的担忧：美国《云法案》。任何认真对待数据安全问题的人都必须讨论这项法案，而不是陷入技术上站不住脚的笼统警告中。.

《澄清合法海外数据使用法案》（Clarifying Lawful Overseas Use of Data Act，简称CLOUD法案）于2018年在特朗普第一任期内通过，授权美国执法机构要求美国云服务提供商交出其拥有、保管或控制的数据，无论这些数据实际位于何处。具体而言，这意味着根据CLOUD法案，公司数据存储在微软、谷歌或亚马逊位于法兰克福、阿姆斯特丹或都柏林的服务器上无关紧要。只要服务提供商是美国公司，美国当局就可以要求访问这些数据。.

2025年6月，一项法律的严重性得到了戏剧性的证实。在法国参议院的公开听证会上，微软法国首席法务官安东·卡尼奥宣誓作证：“不，我无法保证存储在欧盟数据中心的法国或欧洲公民的数据不会被移交给美国当局。”尽管微软大力宣传的欧盟数据边界项目、其加密机制以及针对政府请求的内部审计程序都是重要的措施，但如果根据《云法案》美国提出正式有效的数据检索请求，微软仍有法律义务交出数据。.

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这种风险并非纸上谈兵。《云法案》的域外效力与欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）存在根本冲突，尤其是第48条，该条款禁止仅凭外国法院或行政命令将个人数据传输给非欧盟机构。在“Schrems I”和“Schrems II”两案中，欧洲法院裁定“安全港”和“隐私盾”数据传输协议无效，因为美国法律（例如《外国情报监视法》第702条）阻碍了有效的数据保护。2023年7月通过的《欧盟-美国数据隐私框架》也未能从根本上解决这一问题，因为它并未阻止《云法案》提出的请求，而且《外国情报监视法》第702条的适用范围在2024年4月进一步扩大。.

尤其令人担忧的是，法律禁令禁止云服务提供商告知客户有关政府数据请求的信息。因此，一家欧洲公司可能在毫不知情的情况下永久违反《通用数据保护条例》（GDPR）。国际刑事法院的案例表明，这并非空穴来风：在美国实施制裁后，国际刑事法院首席检察官卡里姆·汗的微软账户被封禁——这一事件凸显了美国政府对数字基础设施的政治控制。.

这给欧洲企业带来了切实的风险，远不止数据保护问题。商业秘密、技术诀窍、战略信息和知识产权都可能因政府的访问而泄露。工业间谍活动的风险日益受到重视，企业若在没有充分法律依据的情况下向美国当局传输个人数据，则可能面临高达2000万欧元或年营业额4%的GDPR罚款。NIS2和DORA对第三方信息通信技术供应链的管理提出了额外要求，尤其针对关键行业和金融服务提供商，这进一步加剧了这种风险。.

而这正是当前人工智能辩论中一直被忽略的关键区别：问题不在于人工智能本身。问题不在于专业人工智能工具将公司数据“拱手让给”人工智能公司。真正的问题在于美国《云法案》的法律适用范围，以及谁控制着数据处理的基础设施。任何在会议上警告人工智能却不提及《云法案》的人，都是在警告错误的风险，并转移人们对真正战略挑战的注意力。.

真正的危险在于不作为。

当欧洲商界领袖们坐在会议室里，担忧人工智能可能带来的风险时，真正的威胁恰恰来自于这种犹豫不决。宏观经济数据描绘出的景象远比任何反乌托邦式的人工智能设想都更加令人担忧。.

高盛研究预测，生成式人工智能有望在未来十年内使全球GDP增长7%，即近7万亿美元，并将生产率提升1.5个百分点。麦肯锡估计，仅就其分析的63个应用案例而言，生成式人工智能的年新增价值就将达到2.6万亿至4.4万亿美元，如果将与现有软件的集成考虑在内，这一数字几乎会翻一番。宾夕法尼亚大学沃顿商学院的预算模型得出结论，到2035年，人工智能将使生产率和GDP增长1.5%，预计2030年代初的年度贡献最为显著。.

这些数据清晰地表明：如今，任何一家放弃使用人工智能的公司都将失去可衡量的生产力提升和竞争优势。这就像上世纪90年代的公司因为担心电子邮件可能被拦截而放弃互联网一样。高盛指出，未来生产力提升的早期迹象非常积极。学术研究和经济研究表明，人工智能实施后生产力平均提升约25%。已实施人工智能的公司案例研究也显示，效率提升幅度同样显著。.

在个人层面，企业用户表示，使用人工智能每天可节省 40 至 60 分钟。87% 的 IT 人员表示，IT 问题解决速度更快；85% 的市场营销和产品用户表示，营销活动执行速度更快；73% 的工程师表示，代码交付速度加快。波士顿咨询集团的一项研究发现，过去三年中，人工智能先行者的收入增长率是竞争对手的 1.7 倍，股东总回报率是竞争对手的 3.6 倍，息税前利润率是竞争对手的 1.6 倍。.

托管式人工智能——集数据主权与人工智能专业知识于一体的解决方案

认识到《云法案》构成切实风险，绝不能导致下一个死胡同：彻底放弃人工智能。这正是许多欧洲公司面临的危险陷阱。他们发现了一个合理的风险——域外数据访问——并错误地得出结论：人工智能整体上过于危险。正确的答案并非“放弃人工智能”，而是“构建合适的人工智能架构”。.

托管式人工智能服务提供了一种战略解决方案，可以同时解决这两个问题：它们能够高效利用最先进的人工智能技术，并通过超越纯粹合同保证的架构措施来应对《云法案》带来的风险。.

欧洲数据保护委员会 (EDPB) 在其 Schrems II 建议中提出的核心解决方案是客户管理的加密。其原理很简单：数据在到达美国服务提供商的基础设施之前进行加密——使用的密钥由欧洲公司自行生成、管理并存储在其管辖范围内的硬件安全模块中。如果美国监管机构根据《云法案》(CLOUD Act) 提出请求，服务提供商可以提供加密数据，但无法提供可读内容，因为它不持有密钥。这种架构解决了合同无法解决的问题。.

专业的AI管理服务提供商直接解决这一问题，为欧洲公司提供多种部署模式，以满足不同的主权要求：

• 欧洲主权云基础设施在物理和逻辑上均与美国法律管辖区分离，并完全由居住在欧盟的欧盟公民运营。SAP 于 2025 年底推出了其欧盟人工智能云，这是一个涵盖基础设施、平台和软件的全栈式解决方案，旨在明确满足欧盟的数据保护、合规性和数字主权需求。来自 Cohere、Mistral AI 和 OpenAI 等合作伙伴的先进人工智能模型将通过欧洲部署渠道进行集成。.
• 完全托管的本地部署解决方案，人工智能模型在客户自己的数据中心运行，数据不会离开网络。企业自有的人工智能系统直接运行在客户自身的基础设施上，从一开始就能提供最大的数据控制权并完全符合GDPR要求。.
• 欧洲人工智能模型不受美国法律管辖，例如总部位于巴黎的 Mistral AI，它完全符合 GDPR 的规定，且不受美国《云法案》的约束。企业可以通过 API 将 Mistral 模型集成到自己的系统中，这些模型托管在欧盟境内并需签署数据处理协议；或者，企业也可以选择自行托管，以实现最大程度的控制。.
• 混合托管架构（例如通过欧洲托管使用美国模型，如通过 Azure EU 使用 OpenAI，通过 AWS 法兰克福使用 Claude，或通过 Google Cloud 德国使用 Gemini）结合了客户管理的加密密钥和欧洲密钥主权。AWS 于 2026 年 1 月推出了欧洲主权云，旨在切实实现数据驻留、密钥主权和严格控制的管理访问权限。.

与内部开发相比，托管式人工智能服务的主要优势在于合规性的专业化。一家拥有 200 名员工的中型企业通常既缺乏进行 Schrems II 转让影响评估所需的法律资源，也缺乏实施硬件安全模块和客户定制加密所需的技术专长。托管式人工智能服务提供商汇集这些知识并以服务的形式提供。他们负责处理人工智能部署、基础设施、维护、合规性和安全架构等方面的复杂问题，使企业能够专注于其核心竞争力。.

因此，托管式人工智能可以同时解决欧洲中小企业采用人工智能的三大障碍：熟练工人短缺，因为专业服务提供商取代了缺失的内部人工智能和合规专家；监管不确定性，因为欧盟人工智能法案、GDPR、NIS2 和 DORA 均由提供商专业实施；以及云法案风险，因为架构解决方案（欧洲基础设施、客户驱动的加密、符合司法管辖区的密钥提供）从一开始就已实施。.

按需付费模式使各种规模的组织都能在财务上负担得起人工智能的部署，避免了内部开发所需的高额初始投资。内部模型的总体拥有成本通常在运营的第一年就超出任何初始预算，这主要是由于维护、能源和防止模型漂移等隐性成本造成的。.

因此，托管式人工智能不仅是一种替代方案，更是应对欧洲人工智能困境的战略性必然之选。它将技术能力、监管合规性和数据主权完美结合。选择这条道路的公司能够充分利用最先进的人工智能技术，而无需将数据控制权拱手让给美国司法管辖区。他们将《云法案》中合法存在的风险从反对人工智能的理由，转化为构建正确人工智能架构的动力。.

当前这场辩论的讽刺之处可谓淋漓尽致：那些在会议上对人工智能发出全面警告，却只字不提托管式人工智能解决方案的人，正在以两种方式损害欧洲企业的利益。他们一方面煽动人们对这项对竞争力至关重要的技术的恐惧，另一方面却掩盖了那些从架构层面消除真正风险——域外数据访问——的解决方案。托管式人工智能是欧洲企业实现人工智能卓越性和数据主权的途径，二者并非矛盾，而是战略共生。.

行业重点领域：B2B、数字化（从人工智能到扩展现实）、机械工程、物流、可再生能源和工业

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欧洲的数字鸿沟每个季度都在扩大。

欧洲的形势已经十分严峻，而且正以惊人的速度恶化。到2025年，欧盟拥有10名或以上员工的公司中，只有20%会使用人工智能技术，比2024年的13.5%增长6.5个百分点。这听起来像是进步，但这些数字掩盖了真实的动态。据麦肯锡公司的数据，全球范围内，企业对人工智能的采用率已经达到88%，其中79%的企业正在使用生成式人工智能。因此，欧洲与世界其他地区的差距不但没有缩小，反而扩大了。.

欧洲内部的分布情况尤其令人担忧。丹麦（42%）、芬兰（37.8%）和瑞典（35%）的采用率相对较高，而罗马尼亚（5.2%）、波兰（8.4%）和保加利亚（8.5%）则远远落后。这种碎片化反映了一个根本性问题：欧洲未能建立统一的数字单一市场，而这对于人工智能应用的规模化发展至关重要。.

投资差距或许是欧洲战略失败最明显的标志。美国每年在人工智能领域的风险投资高达600亿至700亿美元，而欧盟仅为70亿至80亿美元。过去十年，美国私人人工智能投资超过4000亿美元，而欧盟所有国家加起来的投资额约为500亿美元。美国已开发出40个基础人工智能模型，中国15个，而整个欧洲大陆仅有3个。欧洲仅占全球人工智能计算能力的5%，而美国则占据74%。美国超大规模数据中心运营商在欧洲云计算市场占据主导地位，市场份额约为72%，而欧盟本土运营商的市场份额不足20%。.

这些数据并非抽象的统计数字，而是反映了一种战略依赖性，而且这种依赖性还在逐季加深。欧洲企业越来越依赖外部供应商提供关键的人工智能组件，而领先的大型语言模型主要来自美国或中国。.

德国中小企业：在卓越与生存危机之间

德国长期以来一直是欧洲的工业支柱，也是全球工程和制造卓越性的标杆，如今却面临着一个颇为矛盾的局面。ifo经济研究所的数据显示，截至2025年中期，40.9%的德国企业已在其业务流程中使用人工智能，较上年的27%显著增长。另有18.9%的企业计划在未来几个月内实施人工智能。然而，这些数字掩盖了巨大的鸿沟。.

尤斯图斯博士及其合伙人公司的一项研究表明，94%的德国中小企业尚未实施人工智能技术。主要障碍并非如人们常说的那样是数据保护或GDPR（通用数据保护条例），而是管理层的犹豫不决和缺乏熟练的员工。德国目前面临着超过13.7万名IT专业人员的缺口，而对人工智能相关技能的需求仍在持续增长。超过60%的德国中小企业认为员工技能不足是采用人工智能技术的主要障碍。.

更令人担忧的是投资趋势的下滑。根据霍瓦特（Horváth）的一项研究，中小企业在人工智能技术方面的支出占收入的比例将从2024年的0.41%下降到2025年的0.35%。与此同时，所有企业的平均人工智能投资占收入的比例上升至0.5%，这意味着中小企业的这一比例比市场平均水平低约30%。地缘政治紧张局势令许多中小企业感到不安，并促使它们将重心转向成本优化。此外，早期的人工智能应用案例可能并未带来预期的效率提升。.

研究报告作者海科·芬克发出的警告非常明确：如果人工智能转型不能大幅加速，技术差距将演变为关乎企业生存的战略威胁。中小企业（SMEs）创造了德国约55%的经济产出，并提供了绝大多数就业岗位，它们面临的风险无异于全球竞争力的丧失。.

各行业之间的差异显著。广告和市场调研公司使用人工智能的频率最高（84.3%），其次是IT服务提供商（73.7%），而酒店业（31.3%）、食品饮料制造商（约21%）和纺织品生产商（18.8%）则明显更为犹豫。公司规模与人工智能的使用情况存在明显的相关性：56%的大型公司使用人工智能，而中小企业和微型企业的这一比例分别为38%和31%。.

影子人工智能悖论

当前关于人工智能的争论中存在一个讽刺之处，而人工智能的危言耸听者却一直忽略这一点。当企业领导者仍在争论人工智能是否足够安全时，他们的员工早已做出了决定。在工作场所不受控制地使用私有人工智能工具，即所谓的“影子人工智能”，已成为企业界最严重的安全风险之一。.

德国信息技术协会 (Bitkom) 对 604 家德国公司进行的一项代表性调查显示，8% 的公司已经普遍使用 ChatGPT 等私有人工智能工具，这一比例是 2024 年预期（4%）的两倍。另有 17% 的公司存在零星使用情况，还有 17% 的公司不确定，但认为员工在工作中使用私有人工智能解决方案。与此同时，只有四分之一的公司向员工提供任何形式的生成式人工智能访问权限。仅有 23% 的公司制定了人工智能工具的使用规则。.

从国际层面来看，情况更为严峻。UpGuard 的一项研究显示，超过 80% 的员工（包括近 90% 的安全专业人员）在工作中使用未经授权的人工智能工具。半数员工表示经常使用未经授权的人工智能工具，而只有不到 20% 的员工表示他们只使用公司批准的人工智能工具。管理人员使用未经授权工具的可能性甚至高于普通员工，而且使用频率最高。.

Software AG 对德国、英国和美国的 6000 名受访者进行的一项研究发现，超过半数的知识工作者都在使用影子人工智能 (Shadow AI)。75% 的知识工作者已经在使用人工智能，预计这一比例将上升至 90%。尤其值得注意的是，即使公司完全禁止，仍有半数员工拒绝放弃他们个人使用的人工智能工具。53% 的员工更倾向于独立使用自己的工具，而 33% 的员工则表示他们的 IT 部门根本没有提供必要的工具。.

问题的关键就在于此：拒绝提供专业的AI工具并不能阻止AI的使用，反而会导致AI在缺乏监管、不安全且不受约束的环境下被滥用。英国五分之一的公司已经因为员工使用生成式AI而遭受数据泄露。这种隐蔽的或影子AI的使用不仅加剧了风险，而且严重阻碍了组织识别、管理和缓解这些风险的能力。.

UpGuard 的研究还揭示了另一个令人担忧的发现：对人工智能安全要求的理解与频繁使用未经授权的人工智能工具之间存在正相关关系。随着员工对人工智能风险的认知不断加深，他们也越来越自信地做出冒险决策，即便这意味着违反公司政策。因此，仅靠传统的安全意识培训不足以应对这一威胁。.

欧洲作为一个知识经济体，却对人工智能缺乏了解。

欧洲面临着一个比任何单一技术决策都更为深刻的结构性困境。欧洲是一个知识型经济体，它既没有丰富的稀土元素储量，也没有海湾国家那样的能源储备，更没有中国和美国那样庞大的市场规模。欧洲的繁荣建立在创新、工程技术、熟练劳动力以及解决复杂问题的能力之上。而人工智能非但不会威胁到这些优势，反而会增强它们。.

欧盟委员会在其2026年竞争力报告中承认，欧洲在创新竞赛中面临失去优势的风险。报告指出的主要挑战包括劳动力短缺、规模化生产困难、专利申请量低以及研发投入不足（低于GDP的3%目标）。麦肯锡估计，到2030年，由于在包括技术在内的七个关键领域缺乏竞争力，欧洲每年可能损失5000亿至1万亿欧元的附加值。欧洲与美国的财富差距已经相当显著：欧洲的人均收入比美国低27%。.

欧洲在人工智能研究领域无疑拥有强大的实力。欧洲大陆孕育了众多优秀的人工智能人才，人均人工智能专家数量比美国高出约30%，几乎是中国的3倍。但这恰恰也是其最棘手的弱点之一：欧洲无法留住这些人才。研究机构Interface的一份报告指出，欧洲各国正大量流失人工智能人才，无论是本土人才还是国际人才，都流向了美国。德国向海外派遣了大量人工智能专家，主要目的地是美国和英国。法国的人工智能专家流失量也超过了其流入量。流入欧洲的技术人才净数量从2022年的约5.2万人骤降至2024年的仅2.6万人。.

薪酬是造成人才外流的最直接原因。美国科技巨头、超大规​​模数据中心和领先的人工智能实验室提供的薪资和股权激励方案，欧洲公司难以匹敌。此外，美国资本市场更加发达，决策流程更加快捷，而且其生态系统对失败的容忍度更高，而非一味惩罚。如果欧洲在流失顶尖人才的同时，又减缓了人工智能在其经济区域内的应用，那么它实际上是在损害自身作为知识经济体的商业模式。.

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监管陷阱

欧盟人工智能法案的主要部分已于2025年8月生效，其针对高风险系统的要求将于2026年8月全面实施，这是人工智能治理领域的一个里程碑。该法案建立了一种基于风险的监管方法，根据人工智能系统的潜在危害对其进行分类，并设定了相应的透明度、问责制和人工监督要求。这从根本上来说是正确且重要的。.

但该法案的实施将对欧洲的竞争力构成重大风险。包括ASML、空客和Mistral AI在内的45多家欧洲大型企业呼吁暂停人工智能监管两年，这清楚地表明，现行监管体系存在根本性问题。据估计，《人工智能法案》可能在五年内给欧洲经济造成310亿欧元的损失，并使人工智能投资减少20%。.

欧洲人工智能公司面临着比美国更长的销售周期、更小的订单规模和更高的扩张成本，这主要是由于27个国家市场监管差异造成的。这种碎片化也体现在数据方面：不同的数据保护执法力度、行业特定法规以及公共部门数据共享实践，都使得创建覆盖整个欧洲大陆的数据集变得复杂。.

许多业内人士担忧的是，一种双层发展生态系统正在形成：突破性创新发生在欧盟以外，而受监管的人工智能在欧洲内部发展则较为缓慢。合规成本和复杂的审批流程尤其会阻碍快速原型开发。中小企业首当其冲，因为它们必须满足与大型企业相同的监管要求，但资源却少得多。.

与此同时，监管框架也带来了机遇：它降低了不确定性，确立了明确的标准，并使企业能够将自身打造为值得信赖且负责任的人工智能提供商。欧盟委员会已于2025年底启动了相关规则的审查，并提出了简化方案。然而，这些方案能否促进更快的规模化发展和投资增长，仍有待观察。.

75%的人担心衰退，只有6%的人认为人工智能被高估了。

近期针对欧洲决策者的调查结果与公众的恐慌情绪形成鲜明对比。彭博社对300多位欧洲金融服务公司高级决策者的调查显示，人工智能如今被视为保持竞争力的必要条件。75%的受访者认为，未能跟上人工智能应用步伐的最大后果是直接的盈利能力损失或面临被淘汰的风险。只有6%的受访者认为人工智能被高估了。40%的受访者表示，人工智能的部署已经带来了可衡量的业务收益，只有1%的受访者表示产生了负面影响。.

埃森哲的一项研究显示，超过半数（56%）的欧洲大型企业尚未实现真正具有变革意义的人工智能投资规模化。虽然48%的欧洲大型企业表示已扩大了战略性人工智能计划的规模，但只有31%的中小企业实现了这一目标。思科的一份欧洲报告也印证了这一担忧：在欧盟七个国家接受调查的IT领导者中，只有18%的人将人工智能作为首要投资重点，而全球业绩最佳的企业中这一比例高达79%。45%的企业预计其人工智能工作负载将在三年内增长30%以上，但只有23%的企业拥有足够的GPU容量，66%的企业在数据集中化方面面临挑战。.

人工智能的重要性被广泛认可，但实际应用却未能实现，这才是真正的问题所在。问题不在于缺乏认知，而在于缺乏行动。而这种行动的缺失，恰恰是由各种会议和社交媒体上流传的恐慌情绪所加剧的。.

毕马威报告显示，95%的公司计划增加人工智能方面的支出，83%的公司计划加快自动化进程，72%的公司计划在两年内实施自动化。几乎所有公司都表示，人工智能和自动化实施带来了投资回报，包括生产力提升（98%）、盈利能力提高（97%）和工作质量提高（94%）。.

从推测到战略行动

现在的问题不再是欧洲企业是否应该使用人工智能。现实已经给出了答案。真正的问题是：企业如何才能有效、安全、战略性地使用人工智能来确保自身的竞争力？

第一步也是最重要的一步是提供专业的、公司管理的AI工具。Bitkom的数据清楚地表明，缺乏官方的AI产品并不会导致AI使用率下降，而是会导致不受控制的“影子AI”泛滥。正如Bitkom总裁Ralf Wintergerst所强调的，公司必须制定明确的AI使用规则，并为员工提供AI技术的访问权限。33%的员工因为IT部门没有提供必要的工具而使用“影子AI”，这并非技术问题，而是组织层面的失败。.

在此背景下，托管式人工智能方案具有双重战略意义。托管式人工智能服务不仅使企业能够专注于自身核心竞争力，同时将人工智能部署、基础设施和维护的复杂性外包给专业服务提供商，而且还为应对《云法案》风险提供了架构解决方案。通过欧洲自主云基础设施、客户驱动的加密以及符合司法管辖区的密钥配置，托管式人工智能服务精准地解决了欧洲企业理所当然担忧的监管和主权问题。这些服务提供定制化解决方案，为人工智能开发的各个阶段（从规划和部署到维护）提供端到端支持，并集成数据安全和合规功能，全面满足欧盟人工智能法案、GDPR、NIS2 和 DORA 的要求。它们支持按需付费模式，使各种规模的组织都能以经济可行的方式采用人工智能，而无需将数据和知识产权的控制权拱手让给美国司法管辖区。.

麦肯锡发布的《2025年全球人工智能调查》指出，人工智能的关键成功因素在于重塑企业的运营方式。在针对各种规模企业测试的25项属性中，工作流程重塑对企业利用生成式人工智能实现息税前利润（EBIT）提升的能力影响最大。在报告已采用生成式人工智能的受访者中，21%表示其所在机构已从根本上重塑了至少部分工作流程。人工智能表现优异的企业（约占所有企业的6%）进行变革的可能性是其他企业的3.6倍，并且通常会将超过20%的数字化预算投入人工智能领域，而其他企业这一比例仅为7%。.

人工智能如何吸引年轻人才

人工智能应用的一个常被低估的方面是它对雇主吸引力的影响。在正面临人口结构变化和技能短缺的欧洲，战略性地运用人工智能可以成为人才竞争中的关键差异化因素。如今进入职场的年轻一代伴随着数字工具成长，他们期望雇主能够提供使用现代技术的途径。.

为员工提供高级人工智能助手的公司，实际上正在成倍提升生产力。一名员工只需使用先进的人工智能工具，就能完成以往需要整个团队才能完成的任务，无论是数据分析、内容创作、编程还是市场调研。OpenAI 的《企业人工智能现状报告》显示，每周节省超过十小时的员工，并非仅仅使用了更多的人工智能，而是运用了多种模型，使用了更多工具，并将人工智能应用于更广泛的任务领域。.

一家公司如果能为员工提供几乎所有领域的专家级人工智能辅助，其吸引力怎么强调都不为过。这表明该公司勇于创新、技术实力雄厚，并致力于创造最佳工作环境。相反，一家拒绝或阻碍人工智能的公司则会发出落后的信号，甚至会让最有才华的求职者望而却步。.

欧洲人工智能领域的人才流失不仅仅是薪酬问题。它还关乎人才能否在最需要的地方获得最佳机会，运用最新技术，推动创新项目，并在一个拥抱而非畏惧技术进步的环境中工作。如果欧洲将企业变成对人工智能充满敌意的地区，它将失去更多的人才——而这些人才恰恰是欧洲最需要的。.

恐惧的经济学

人工智能焦虑背后的心理机制已有大量文献记载。维也纳工业大学的研究指出，人工智能焦虑主要源于两个方面：一方面是媒体耸人听闻的报道和反乌托邦式的叙事所引发的外部恐慌；另一方面是过度宣传的人工智能解决方案未能兑现的承诺。此外，虚假信息和对人工智能实际能力的认知不足也进一步加剧了人工智能实施的挑战。.

一种常见的模式是所谓的“虚假预言家综合症”，即企业夸大人工智能解决方案的功能，导致客户失望和不信任。这源于以销售为导向的策略，这些策略优先考虑短期利益而非现实评估；也源于决策者缺乏技术知识，无法区分真正的潜力和空洞的承诺。.

这种动态会形成恶性循环：夸大的承诺导致失望，失望滋生怀疑，怀疑被散布恐慌者利用，由此产生的恐惧阻碍了人工智能战略性应用的必要性。当一位科技公司首席执行官在一百多位商界领袖面前，于会议上散布关于专业人工智能工具安全性的错误言论时，这种循环会进一步加剧，并对欧洲经济造成可衡量的损害。.

这种恐惧造成的经济损失可以大致量化。如果麦肯锡对生成式人工智能每年创造价值潜力2.6万亿至4.4万亿美元的估计是正确的，而欧洲由于采用延迟而未能实现其应有的份额，那么我们谈论的是每年数千亿欧元的价值损失。对于单个公司而言，每犹豫一个月，就意味着与那些已经高效利用人工智能的竞争对手相比，竞争劣势日益加剧。.

未来属于行动者，而不是犹豫者。

2026年欧洲企业的发展前景十分明朗。欧盟委员会已通过“人工智能大陆行动计划”调动200亿欧元用于人工智能规模化发展，随后还将通过“应用战略”追加10亿欧元。布鲁塞尔计划在五到七年内将欧洲数据中心容量扩大三倍。监管框架将得到简化，基础设施将得到扩展，资金投入也将增加。.

然而，如果企业自身不采取行动，所有这些措施都将徒劳无功。Futurum Group 于 2026 年初发布的研究报告显示，人工智能投资回报率的评估方式发生了结构性转变：直接财务影响（包括收入增长和盈利能力）几乎翻了一番，成为衡量成功的主要指标。与此同时，纯粹的生产力提升作为主要成功指标的地位有所下降。自主代理和基于代理的人工智能作为首要技术重点，其关注度同比增长了 31.5%。企业人工智能的试点阶段已经结束，市场现在期待看到可衡量的成果。.

普华永道报告显示，79%的组织机构已在一定程度上使用人工智能代理，88%的组织机构计划增加预算，专门用于基于代理的功能。66%的组织机构看到了可衡量的生产力提升，62%的组织机构预计投资回报率（ROI）将超过100%。.

ISG欧洲供应商视角报告指出，欧洲企业正经历着从试点实验向生产就绪型分析和人工智能项目转型的关键阶段，这些项目与业务优先事项相契合。经济不确定性、供应链中断、可持续发展要求以及持续的技能短缺，都加剧了企业对数据驱动决策的依赖。.

给欧洲企业家的信息很明确：停止对人工智能的猜测。停止被不实警告所困扰。停止滥用监管作为不作为的借口。停止将人工智能的普遍风险与《云法案》的特定风险混淆——因为针对后者，已有具体的架构解决方案。托管人工智能提供了一种安全、自主且可扩展的方式，将人工智能集成到业务流程中，而无需将数据和知识产权的控制权拱手让给美国司法管辖区。欧洲自主的云基础设施、以客户为中心的加密技术以及专业的托管人工智能服务，使得企业能够在维护数据主权的同时，充分利用最先进的人工智能技术。每多犹豫一天，就会拉大与美国和亚洲竞争对手的差距，而后者早已超越了这场争论。欧洲作为知识经济体的未来，取决于其企业能否最终将人工智能知识付诸实践——拥有正确的架构、合适的合作伙伴，以及区分合理谨慎和盲目恐惧的勇气。.

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