德国未被认可的超级大国：智能工厂 – 为什么我们的工厂是人工智能未来的最佳发射台 – 图片：Xpert.Digital
加州 – 德国：科技巨头 vs. 工业巨头 – 谁将真正赢得未来的竞赛？
工业基础如何决定数字时代的主导地位 – 德国和加州的比较分析
### 硅谷的致命弱点：为什么科技巨头突然面临德国可以解决的问题 ### 德国作为数据精炼厂的工业中心：帮助我们在科技竞争中生存的秘密策略 ###
数字经济 – 信息技术 (IT)、云服务和人工智能 (AI) – 从根本上依赖于强大的实体制造业基础来实现其价值创造和货币化。我们比较了以强劲工业部门为特征的德国和以技术部门为主导的加州的经济模式。我们的文章确认了工业基础的战略重要性，但对最初单向依赖的假设进行了细微的调整，转而构建了一种深度共生模型，即两个部门相互受益、相互依存。
这两个地区的量化经济结构都得到了证实：德国依赖制造业，其名义总增加值贡献率约为18.2%，而加州的科技产业占国内生产总值（GDP）的 – %，而传统制造业的贡献率则明显较小，约为11%。然而，一个关键的洞见在于对加州“科技产业”的解构，它揭示出加州增加值和就业的很大一部分来自高科技制造业，尤其是在半导体、计算机硬件和生物医学工程领域。因此，两者之间的对比与其说是“工业与IT”的对比，不如说是“传统重工业与先进高科技产业”的对比。
本文指出了这两种模式的战略弱点。德国的致命弱点是IT行业严重且日益恶化的技能短缺，预测到2040年，这一缺口可能会超过66万个。人力资本的匮乏是德国在数字领域所谓快速追赶的最大障碍。风险投资的相对滞后也加剧了这一问题。另一方面，加州在物理基础设施方面面临着巨大的挑战。超大规模和人工智能数据中心对能源和水资源的需求呈指数级增长，与本已捉襟见肘的供电网络和雄心勃勃的气候法规相冲突，构成了瓶颈和资产搁浅的风险。
关键的战略结论是，德国和欧盟拥有独特但尚未充分发挥的优势。密集、高度专业化的产业基础不仅是数字服务的市场，更是一笔战略资产 – 一个价值无价的“数据精炼厂”和“问题实验室”。它为开发专有的、特定领域的人工智能解决方案提供了理想的基础，这些解决方案能够超越通用应用程序，并代表着一种新的高利润数字出口。
要实现这一潜力，需要制定积极、统一且资金充足的战略。这些建议重点关注三个关键领域：
- 完成数字单一市场：从根本上消除剩余的国家壁垒，使欧洲数字公司能够在拥有 4.4 亿消费者的本土市场中扩大规模。
- 人力资本攻势：欧盟范围内协调的大规模“数字技能协议”，旨在重新培训、提升技能并招募 IT 专家，以解决增长面临的最关键障碍。
- 促进产业数字化生态建设：有针对性地运用《欧盟芯片法案》等政策工具，资助产业巨头与人工智能初创企业深度融合，加速培育“产业数字化冠军”。
最终，工厂能否在脱离云技术的情况下生存下去，并非决定未来经济主导地位的关键，而是哪个经济体能够最有效地掌控实体生产与数字智能之间的共生关系。对欧洲而言，机遇在于将其工业实力视为数字化未来的基石和跳板，而非过去的遗迹。
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共生机器：解构实体生产与数字经济的相互依存
数字经济从根本上依赖于制造业这一前提，根植于对价值创造的传统理解。尽管这一模型抓住了经济现实的重要部分，但它未能准确描述塑造21世纪的复杂双向关系。更深入的分析揭示的并非单向依赖，而是一种共生机制，物理世界和数字世界在其中密不可分地交织在一起，相互促进。
重新思考价值创造：从供给侧生产到需求侧网络
古典经济学，尤其是供给侧理论，认为商品和服务的生产是经济增长的主要驱动力。在该模型中，工厂通过生产实物商品来创造价值。这些商品的供应是创造需求、创造财富的基本经济活动。这一范式描述了工业时代的价值创造，并构成了“工厂比数据中心更代表基本经济单位”这一论断的概念基础。
然而，数字经济的运作逻辑截然不同，它受到需求方原则，尤其是网络效应的强烈影响。与工厂的线性价值链不同，数字平台或服务的价值会随着用户数量的增长而呈指数级增长。一个拥有十亿用户的社交网络的价值不仅是拥有五亿用户的社交网络的两倍，而且随着潜在连接和互动数量的急剧增加，其价值还会高出许多倍。这种现象形成了一个自我强化的循环：更多的用户吸引更多的用户，使平台对每个人都更有价值，并创造出极其强大的竞争优势（所谓的“护城河”）。亚马逊、谷歌或优步等数字平台创造价值的主要方式并非拥有实体生产资料，而是通过协调网络和协调不同用户群体之间的交易。在这里，用户群本身 – 需求方 – 成为最有价值的资产。
这两种模式的并置揭示了一种错误的二分法。当今最成功的经济模式本质上是混合型的。数字服务通过需求侧网络效应释放出巨大的价值创造，但最终需要供给侧经济的蓬勃发展。其中的逻辑可以逐步理解：
- 最初的论点假设 IT 对工业具有依赖性。
- 然而，对平台经济的分析表明，数字平台通过网络效应创造价值，似乎与实体生产无关，这与这一论点相矛盾。
- 然而，关键问题是：这些平台传递了什么？像亚马逊这样的电商平台需要可以出售的实体商品。像AWS或微软Azure这样的云服务要求企业 – 尤其是制造企业 – 利用其计算能力和存储容量来优化自身流程。人工智能应用需要来自行业的真实数据和问题进行训练，并产生具有经济价值的价值。
因此，这种关系并非单行道，而是一个共生循环。实体经济提供的是“什么” – 商品、服务、数据和问题。数字经济提供的是高效的“如何” – 市场、优化算法和通信基础设施。价值在双方共同创造：产业变得更加高效和创新，而数字经济则提供了将这些效率和创新成果货币化的平台。
工业数字化：共生关系而非寄生关系
数字化不再只是工业消费的外部服务，它已成为生产过程本身不可或缺的一部分。在“工业4.0”的理念下，物理制造与数字智能正在融合成一个信息物理系统，从根本上改变价值创造的方式。
人工智能、物联网 (IoT) 和机器人等数字技术的融合正在推动制造业的效率、韧性和可持续性。企业正在利用人工智能驱动的forward-looking维护来预测机器故障，并将停机时间减少 – %，从而将资产使用寿命延长 20%。数字服务使制造商能够创建全新的价值主张，例如提供实时定价和库存信息的响应式客户门户，或提供超越实体产品的个性化购买体验。
学术研究支持这种共生关系。中国的研究展现出一种复杂的U型发展模式，数字化最初会颠覆现有结构，但最终会显著促进制造业和服务业的“协同集聚”。这表明这是一个深刻的融合过程，而非简单的客户-供应商关系。进一步的研究证实，数字经济显著驱动制造业高质量发展，并加速产业结构现代化。
这些洞见促使我们重新审视强大工业基础的作用。它不仅仅是美国超大规模企业通用云服务的消费者，更代表着一个独特而宝贵的数据库和复杂问题，可以作为开发专业化、专有的数字和人工智能解决方案的基础。这些解决方案具有防御性，并具备全球竞争力。其背后的逻辑令人信服：
- 最初的论点将行业视为将云计算货币化的纯粹“客户”。
- 然而，研究表明，数字工具在制造业中创造了价值。
- 最有价值的人工智能和数字服务通常是那些利用特定的高质量数据进行训练以解决复杂、特定领域的问题的服务。
- 德国世界领先的汽车、机械工程和化学工业产生了大量独特的运营数据，并带来了复杂的优化挑战。
因此，这个工业基础不仅仅是一个市场，更是一项战略资产 – 一个“数据精炼厂”和一个“问题实验室”。它为开发和训练可能优于通用解决方案的工业人工智能提供了完美的条件。这将创造一个全新的、高利润、可出口的数字产品层，这些产品牢牢地扎根于实体专业知识。这种视角颠覆了依赖性叙事：数字行业最有价值的未来可能取决于与工业部门的深度融合，而不仅仅是服务于工业部门。
数字世界的物理需求
“虚拟”或“无形”经济的概念是一种误导性的简化。数字世界根植于深刻的物理现实，对能源、水、土地和关键原材料的需求巨大且不断增长。数据中心是云计算和人工智能的骨干，是规模巨大的工业设施。
超大规模数据中心需要20至100兆瓦（MW）以上的电力连接容量， – 为一座小城市供电。依赖高能耗图形处理器（GPU）的人工智能专用设施进一步提高了这一需求。冷却这些庞大的服务器群需要大量的水；一个大型数据中心每天的耗水量就高达数百万升。这些设施的建设和运营需要强大且高度可用的基础设施：强大的电网、专用变电站、冗余光纤网络和良好的交通连接。此外，数字经济本身依赖于硬件的物理供应链，从服务器和网络组件到关键的微电子元件。这些供应链的安全与国家国防工业基地（DIB）的稳定和关键矿产的获取密切相关。
数据中心可以建在“任何地方”，而制造设施却受复杂的地理位置因素影响，这种说法经过仔细研究后就会被证明是错误的。事实上，数字化和尖端工业基础设施的选址要求正在趋同。通过逐步比较超大规模数据中心和现代半导体工厂（晶圆厂）的标准，可以清楚地看出这一点：
- 最初的论点表明数据中心的建设具有根本的灵活性。
- 然而，对数据中心选址的分析表明，人们高度重视大规模、稳定且日益绿色的能源、水源和光纤连接的可用性，并将其作为决定性标准。
- 对半导体工厂选址的分析揭示了几乎相同的优先事项：充足的能源和水资源、高素质的劳动力和稳定的基础设施。
这种融合意味着各地区正在直接竞争相同的稀缺基础资源 – 既是为了扩大其数字能力，也是为了发展先进的工业能力。一个地区大规模部署这些基础设施的能力成为这两条发展路径的主要瓶颈。这削弱了数据中心在选址方面天生更具灵活性的理念，并凸显了一体化基础设施和产业政策的重要性。
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数字化与工业化：德国模式与加州模式有何不同
两大巨头，两种模式：德国与加州经济比较分析
对德国和加州经济模式的比较构成了本文初始论点的实证核心。详细的数据驱动分析证实了结构性差异，同时也揭示了挑战“工业 vs. IT”这一常见论调的关键细微差别，并最终得出更具差异化的战略评估。
宏观经济概述：起点
乍一看，关键的宏观经济数据支撑了两种根本不同的经济结构的论断。欧洲最大的经济体德国和世界上最大的次国家经济体加州规模相近，但增长特征和行业重点却截然不同。
德国
2023年，名义国内生产总值（GDP）约为4.12万亿欧元。2023年和2024年，德国经济进入停滞阶段，价格调整后分别下降0.3%和0.2%。这一发展态势反映了一个高度出口导向型、能源密集型的工业国家在全球不确定环境下所面临的挑战。
加利福尼亚州
2023年，加州的国内生产总值（GSP）达到约3.9万亿美元，预计2024年将达到4.1万亿美元。如果加州是一个独立的州，那么它将位居世界第四或第五大经济体。加州的经济主要由其充满活力的科技行业驱动。
比较经济概况：德国与加利福尼亚州（2023/2024）
经济概况比较：德国与加州（2023/2024） – 图片来源：Xpert.Digital
注：货币换算基于相关期间的平均汇率。数据仅供参考。
2023/2024年德国和加州的经济概况比较显示，德国名义GDP将达到约4.5万亿美元，而加州将达到约3.9万亿美元。德国人口约为8470万，而加州人口约为3890万。德国人均GDP（GSP）约为53,100美元，远低于加州约100,250美元。德国实际GDP增长率为负，2023年为-0.3%，预计2024年为-0.2%，而加州2023年第四季度的增长率将达到1.2%，而2022年第四季度的增长率则为1.2%。2023年12月，德国的失业率约为5.9%，而2023年10月，加州的失业率约为4.8%。就商品出口总额而言，德国约为1.69万亿美元，远高于加州2023年的1.79万亿美元。
德国工业强国：价值的基础
德国制造业实力雄厚，毋庸置疑，是国民经济的支柱。制造业占德国GDP的近20%，这在很大程度上得到了数据的支持，也凸显了德国在全球范围内卓越的工业深度。
对联邦统计局2023年数据的精确分析显示，德国名义GDP为4.12115万亿欧元。同年，制造业的名义总增加值（GVA）达到7493.6亿欧元。这意味着制造业占GDP总量的18.2%。这一数值与调查中引用的数据非常接近，并且与其他高度工业化国家（例如法国（约10.6%）或美国（约17.5%））相比，这一比例非常高。其他来源的数据则将“工业”的占比定为高达24.2%，尽管这通常也包括能源供应和建筑等行业。
该行业的主导地位也体现在绝对数字上：2024年，制造业企业的收入约为2.9万亿欧元。其结构由四大关键行业构成：汽车工业、机械工程、化学工业和电气工业。大众、巴斯夫和西门子等跨国公司是这一工业实力的典范。同时，该行业，尤其是机械工程行业，主要由中小企业主导，确保了其广泛而富有韧性的产业基础。然而，近期的经济发展也暴露了这种模式的脆弱性：2023年，制造业经价格调整后的总增加值略有下降，为-0.4%，2024年则出现更为显著的下降，为-3.0%，这表明全球需求疲软、能源价格高企以及结构性挑战。
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加州科技巨头：解构数字经济
不可否认，科技行业在加州经济中占据主导地位。调查中提到的科技行业占加州普惠制总收入的17 – -19%这一比例得到了多方证实。加州商会的一项分析估计，到2022年，科技行业的直接贡献将达到6234亿美元，占加州普惠制总收入的19%；如果考虑到乘数效应，这一比例将上升到近1万亿美元，占加州经济产出的30%。其他消息来源则指出，科技行业的直接经济影响为5425亿美元，相当于经济总量的16.7%。硅谷最大的几家科技公司的市值也体现了其巨大的金融实力，2024年2月，这些公司的市值达到了创纪录的14.3万亿美元。
与此同时，制造业占加州经济的11%，这似乎证实了加州工业化程度低于德国的理论。然而，这种简单的比较在战略上具有误导性，因为它忽略了加州经济的一个关键组成部分。分析加州“科技行业”的构成，需要进行根本性的重新评估：
普遍的看法将德国（工业）和加利福尼亚（IT/软件）明确区分开来。
然而，加州商会的一份详细报告将“科技行业”细分为八个子行业。正如预期的那样，这些行业包括软件、IT 和娱乐，但也包括“高科技制造业”（半导体、计算机和通信硬件、生物医学设备）和“航空航天”。
在这一广泛的科技领域中，高科技制造业是就业人数最多的子行业，拥有42.65万个就业岗位。仅科技行业的商品生产行业就为加州的普惠制贡献了2014亿美元。
这些事实迫使我们修正最初的比较。加州的技术优势很大程度上得益于其先进的工业基础。该州并未去工业化；它拥有不同类型的产业。因此，真正的比较并非“工业与信息技术”，而是“德国传统重工业与加州先进的高科技产业”。这种细微差别对于战略性地评估两种模式的未来可行性至关重要。
IT 行业直接比较
直接比较纯 IT 和通信 (ICT) 行业，可以证实加州的压倒性领导地位，并凸显德国和欧盟缩小这一差距所面临的挑战的规模。
德国
ICT行业占GDP的比重估计约为4.5%至4.8%。预计到2025年，整个德国ICT市场规模将达到2358亿欧元。这凸显了纯IT行业在整体经济中日益增长但仍在可控范围内的作用。
加利福尼亚州
如前所述，广义的科技行业占主导地位，占比 – %。即使关注更狭义的定义，例如主要包括软件、出版和数据处理的“信息”行业，仅此一项就为加州的GSP贡献了14%。因此，相对于各自的经济规模，加州核心IT行业的重要性约为德国的三倍。
这些数据清楚地表明，最初论点所设想的德国在IT领域的“快速追赶过程”需要付出巨大的努力才能克服现有的规模、创新能力和市值方面的差距。
行业深度分析：选定行业对GDP/GVA的贡献（%）
行业深度分析：部分行业对GDP/GVA的贡献（%） – 图片：Xpert.Digital
行业深入分析显示了选定行业对德国和加利福尼亚州国内生产总值 (GDP) 和总增加值 (GVA) 的贡献。整个制造业占德国的 18.2% (2023) 和加利福尼亚州的 11.0% (2023)，使其成为工业生产的核心部门。在这个行业中，汽车行业在德国占主导地位，而在加利福尼亚州虽然也很重要但规模较小。机械工程在德国也占主导地位，但在加利福尼亚州的重要性较低。整个科技和 ICT 行业在德国约占 4.8% (ICT)，在加利福尼亚州约占 19.0%。这个行业涵盖 IT、软件、硬件和电信。包括 IT 和软件在内的信息行业在加利福尼亚州约占 14.0%，是德国约 4.8% 的一部分。包括半导体、计算机和生物医药在内的高科技制造业是这两个地区制造业的一部分。专业、科学和技术服务在德国的贡献率约为7.0%，在加州约为16.0%，其中包括许多技术相关服务。房地产和金融服务是这两个经济体中最大的行业，在德国约占19.0%，在加州约占18.0%。卫生和社会服务在德国约占8.0%，在加州是就业人数第二多的相关行业。
基础与堡垒：数字时代工业基地的战略价值
分析这两种经济模式不仅仅是进行纯粹的量化比较，还需要评估其战略稳健性。关于韧性、基础设施建设的敏捷性以及各自生态系统强度的假设必须得到严格审视。这表明，传统的产业优势在数字时代能够带来新的、往往出乎意料的战略优势。
速度与实质：基础设施困境
数据中心的建设速度可能比制造工厂更快的说法表面上是正确的，但它忽略了真正的战略挑战。建筑物的物理建造已不再是超大规模基础设施发展的关键路径。相反，确保必要公用设施 – 能源和水 – 的漫长过程才是决定时间安排的关键，并且正成为数字经济增长的主要瓶颈。
采用模块化和预制化方法可以显著加快施工进度。模块化数据中心最快可在 – 月内投入运营，而传统的现场施工则需要 – 月。这初步佐证了其更高灵活性的假设。然而，大型数据中心从选址到调试的整个项目周期通常为3至6年。其中，审批流程和与公用设施基础设施的连接是决定性的时间因素，每个环节都可能需要6至18个月甚至更长时间。超大规模数据中心需要超过100兆瓦的庞大且高度可靠的电力供应，通常还需要专用变电站、高性能冷却水管以及光纤网络的冗余连接。部署此类基础设施是一项复杂且耗时的任务，其影响远远超出了实际施工的范围。
正如第2.3节所述，这些需求与现代工业设施的需求相吻合。一家先进的半导体工厂对稳定能源和超纯水的需求也同样巨大。这促使人们重新评估区位优势。德国成熟的工业区可能代表着显著的“棕地”优势。其逻辑如下：
论文假设数据中心的建设是一项孤立的任务。
分析表明，主要制约因素是供应基础设施。
德国在建设和维护重工业区方面有着数十年的历史，这些工业区拥有庞大的能源和水利基础设施。这些工业区已投入工业运营，并已建立高效的电网连接。这是一项经常被忽视但具有战略价值的资产。
另一方面，加州正在实施影响深远的气候保护法（例如SB 253、SB 261），要求企业全面报告并减少排放。数据中心是能源消耗大户，其平均碳强度比全国所有经济活动的平均水平高出50%。
这造成了一种战略不对称：德国现有的工业基础设施可以通过缓解最大的瓶颈 – 供应——来加速数据中心的建设。与此同时，加州的监管环境加上电网拥堵，可能会对能源密集型人工智能数据中心的扩张构成重大障碍。如果电网脱碳未能跟上人工智能行业 – 的能源需求，这将带来资产搁浅的风险。这也为拥有更强大、可用能源基础设施的地区创造了战略机遇。
生态系统依赖性：资本、人才和监管
数字和工业领域的成功都依赖于由资本、人才和支持性监管框架组成的复杂生态系统。这正是德国追赶过程中最显著的差异和最大挑战所在。
风险投资
加州，尤其是湾区，是无可争议的全球风险投资中心。据估计，全美35%的风险投资都集中于此。美国风险投资公司往往比地域分布较为分散的欧洲同行更加活跃和专业化。庞大的资本池是快速扩大技术创新规模、打造全球市场领导者的关键因素。而德国和欧洲在这方面则存在明显的结构性劣势。
人力资本（德国的致命弱点）
德国凭借其双元制培训体系，为工业领域培养合格的专业人才奠定了良好的基础，但该国却面临着IT专业人才（技能短缺）严重且日益严重的短缺问题。行业协会Bitkom的预测显示，到2024年，IT职位缺口将超过15万个。长期预测则更加令人担忧：到2040年，这一缺口可能会扩大到66.3万名IT专家。人力资本的匮乏可以说是最关键的瓶颈，它从根本上削弱了德国能够在IT领域“迅速”赶超的论断。如果不在教育、再培训和移民方面做出大规模且卓有成效的努力，繁荣的数字生态系统的关键基础将不复存在。
监管环境
而加州的情况则部分相反。加州的企业面临着高昂的运营成本、不断上涨的工资以及复杂且往往繁重的监管环境。尤其是，严格的气候法规和高昂的能源成本，使得加州对制造业企业的竞争力低于美国其他州。虽然德国和欧盟也提供了高度监管的环境，但政治稳定和一体化的社会市场经济也为长期资本密集型投资提供了优势。
总而言之，加州拥有无与伦比的生态系统，能够快速扩展软件和平台创新，这得益于其资本和雄厚的人才储备。德国拥有强大的产业生态系统，但缺乏数字人力资本，对其数字化雄心构成了生存威胁。
比较基础设施发展：数据中心与先进制造业
基础设施发展比较：数据中心与先进制造业 – 图片：Xpert.Digital
对比基础设施建设，超大规模数据中心与先进半导体工厂之间存在显著差异。采用模块化结构的超大规模数据中心通常建设周期为3至6个月，而传统建筑则需要长达12至24个月。从规划到运营，整个项目周期约为3至6年。相比之下，半导体工厂的建设通常需要2至3年，项目总周期为3至5年。在能耗方面，传统数据中心需要20至100兆瓦以上的电力；对于使用人工智能的应用，能耗明显更高，而半导体工厂通常需要100兆瓦以上的电力。数据中心的用水量为每天数百万升，而半导体工厂的用水量则高达每天数千万升。数据中心选址的重要要求包括稳定的电网、供水、光纤连接以及监管部门的批准。除了稳定的电力和供水外，合格的专业人员和完整的供应链对半导体工厂也至关重要。数据中心面临的主要监管挑战包括环境许可、发展规划和电网连接合同，而半导体工厂还必须注意化学安全和技术工人的移民。
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企业对企业（B2B）交易平台已成为全球贸易动态的关键组成部分，因此成为出口和全球经济发展的驱动力。这些平台为各种规模的公司，特别是中小企业 – 中小型公司 – 提供，这些公司通常被视为德国经济的骨干，具有很大的优势。在这个数字技术越来越脱颖而出的世界中，适应和集成的能力对于在全球竞争中的成功至关重要。
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欧洲步入快车道：数字和工业主权战略
前进之路：欧洲数字和工业主权的战略蓝图
比较分析表明，德国和欧盟需要制定一个连贯且雄心勃勃的战略。仅仅拥有强大的工业基础并不能保证未来的繁荣。必须积极利用这一基础，塑造数字化转型，并在全球竞争中取得主导地位。这需要采取有针对性的政策措施，弥补已发现的弱点，并充分利用欧洲独特的优势。
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欧盟的数字化野心：碎片化的现实
随着“数字十年”的宣布，欧盟制定了明确的战略目标。其目标包括加强数字技能、构建安全可持续的数字基础设施、推动企业数字化转型以及公共服务数字化。每年发布的“数字十年状况”进展报告可作为监测工具。然而，2025年的报告被描述为一记“警钟”，突显了成员国之间进展不足和巨大的差距。
这些努力背后的核心动机是追求“数字主权”。这指的是欧洲能够根据自身的规则和价值观在数字空间采取行动，而不依赖外部行为体。这种依赖如今已成为现实：欧盟在人工智能、云基础设施和半导体等战略技术方面严重依赖美国和中国的供应商。这种依赖日益被视为对欧洲战略自主权的威胁，尤其是在数字基础设施和服务对经济和社会运转日益重要的情况下。
迈向数字主权和竞争力的最大障碍是单一市场的持续碎片化。尽管拥有超过4.4亿消费者的欧盟单一市场理论上蕴藏着巨大的潜力，但各国在监管、标准和行政实践方面的差异阻碍了数字企业像美国或中国的同行那样快速顺利地扩张。据估计，欧洲在数字领域的这种“未完成”在2021年造成的损失为3150亿欧元，到2033年有可能增至1.3万亿欧元。因此，完成数字单一市场并非技术任务，而是至关重要的战略要务。
政策实施：评估欧盟文书（《芯片法》、《人工智能法》）
为了应对这些挑战，欧盟近年来制定了一系列令人印象深刻的监管和投资工具。其中最突出的例子是《欧盟芯片法案》和《欧盟人工智能法案》。
欧盟芯片法案
这项法律是对半导体短缺及其战略依赖的直接回应。其目标雄心勃勃：到2030年将欧盟在全球半导体市场的份额翻一番，达到20%。为实现这一目标，欧盟将动员超过430亿欧元的公共和私人投资，用于支持欧洲的研发、设计，以及最重要的——新的生产设施（“晶圆厂”）。然而，批评人士指出，即使是这个数额，与美国和亚洲的投资计划相比也显得微不足道，而且20%的目标被认为极不可能实现。尽管如此，这项法律已经引发了一波投资公告，并将该行业的战略重要性提上了政治议程。
欧盟人工智能法案
凭借这项法律，欧盟制定了全球首部全面的人工智能法规。该法规以风险为导向，旨在促进值得信赖、安全且以人为本的人工智能发展。尽管欧盟正在制定一项全球标准（“布鲁塞尔效应”），但部分业内人士担心，该法规可能会减缓创新，并损害欧洲在全球人工智能竞赛中的竞争力。挑战在于如何在保护基本权利与敏捷性和创新友好性之间取得平衡。
德国的人工智能战略
在国家层面，德国正在制定自己的人工智能战略，以补充欧盟的各项举措。该战略在2025年之前获得50亿欧元的资金，重点是加强研究、将知识转化为产业并促进人才培养。然而，经合组织和其他机构最近的报告也揭示了愿望与现实之间的差距。在企业人工智能应用方面，德国落后于其他欧洲国家，缺乏自身领先的人工智能基础模型（“前沿模型”），并且仍然严重依赖外国供应商。
战略建议：塑造统一的工业数字化未来
为了有效利用欧洲的工业实力并实现真正的数字主权，仅仅依靠监管或资助个别旗舰项目是不够的。我们需要的是一个综合的、大胆的战略，解决关键问题。
完成服务业数字化单一市场
这是当务之急。欧盟委员会及其成员国必须持续消除数字服务领域剩余的国家壁垒。这适用于消费者保护规则的协调、数字身份的跨境识别以及数字企业税收法规的协调等领域。只有一个拥有4.4亿消费者、真正无缝衔接的单一市场，才能让欧洲初创企业和规模化企业有机会达到参与全球竞争所需的规模和速度。
欧洲数字技能公约
德国显而易见的IT技能短缺是整个欧洲的问题，也是经济增长的最大障碍。我们需要一项大规模的协调一致的努力 – 欧盟、成员国、企业和教育机构之间达成一项“协议”。这项协议必须为现有劳动力的再培训和技能提升设定雄心勃勃的目标，彻底实现学校计算机科学教育的现代化，并使欧洲成为吸引全球IT人才的目的地，包括通过简化移民规则和建立竞争性框架。如果不解决劳动力问题，所有其他投资都将无效。
促进工业数字生态系统
政策制定者不仅应专注于构建通用数字基础设施，还应特别促进工业基础与数字创新领域的深度融合。诸如《芯片法案》或欧洲共同利益重要项目（IPCEI）等工具应优先资助工业与人工智能交汇处的项目。目标必须是打造“工业-数字冠军”，利用欧洲工业独特的数据集和问题，开发世界领先的特定领域人工智能解决方案（参见2.2节）。
投资资本的汇集和定位
与美国相比，欧洲风险投资格局碎片化且资金不足。欧盟应利用其金融工具（例如通过欧洲投资银行）推动创建泛欧私人管理的母基金。这些基金必须能够管理成长期科技公司扩张所需的大规模融资。我们需要制定更统一的战略，以更有效地引导公共和私人资本，并创建能够在全球范围内竞争的欧洲风险投资基金。
通过持续实施这四大战略支柱，欧洲可以将其工业实力从外部数字提供商的被动市场转变为主权和竞争性数字未来的主动驱动力。
政策与投资概览：关键数字和工业举措
政策与投资快照：关键数字与工业举措 – 图片：Xpert.Digital
政策与投资概览重点介绍了欧盟、美国和德国在数字和产业领域的关键举措。在半导体战略领域，欧盟已出台《欧盟芯片法案》，调动了超过430亿欧元的公共和私人投资；美国则正在落实《美国芯片与科学法案》，投入530亿美元公共资金。德国已加入《欧盟芯片法案》，并向英特尔等公司提供68亿欧元的国家资金。在人工智能战略和监管方面，欧盟正在通过《欧盟人工智能法案》推行全面监管；美国则依赖以创新和安全为重点的行政命令；德国则正致力于通过国家人工智能战略落实《欧盟人工智能法案》。欧盟的公共人工智能投资属于“地平线”和“数字欧洲”计划的一部分；而在美国，公共人工智能投资并非由中央决定，而是各部门的投入都很高，其中德国已承诺到2025年投入50亿欧元。在科技领域的风险投资方面，欧盟与德国共同领先欧洲，但在全球范围内处于较低水平。美国在湾区高度集中，引领全球，而欧盟的参与度较低且较为分散。在数字市场政策方面，欧盟推行数字单一市场（DSM）和数字市场法案（DMA）。美国有针对特定行业的法规，但没有与DSM相当的联邦法规，而德国则执行欧盟指令。
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