英伟达CEO批评德国：关于技术落后的警告究竟有多严重？

人工智能与产业：为什么德国需要加快从知识创造向价值创造的转型

人工智能芯片制造商英伟达的首席执行官黄仁勋对德国做出了严厉的评价：该国在技术上已经远远落后。这番话出自一位从全球人工智能热潮中获利的企业家之口，可谓一针见血。然而，这番话却触动了人们的神经。德国仍然拥有强大的工业基础、高水平的研发能力和丰富的技术专长。但与此同时，它往往难以将这些优势转化为成功的数字产品、可扩展的业务和可衡量的生产力提升。与国际竞争对手的差距正在扩大，尤其是在人工智能、软件、增长资本和数字基础设施领域。.

这并不意味着德国在科技领域已经走到尽头。相反，德国面临的问题是如何将自身的工业优势与新兴的数字技术相结合——例如机器人技术、自动化制造以及所谓的物理人工智能。与英伟达和德国工业伙伴的合作或许有所帮助，但也存在风险，例如对单一供应商产生新的依赖。因此，关键不在于尽可能快地投入尽可能多的资金，而在于如何可靠地将研究和试点项目转化为实际应用。黄仁勋的警告并非对德国未来的最终评判，而是促使德国认真审视自身技术应用的步伐。.

使德国陷入瘫痪的不是思维僵化，而是无法迅速将知识转化为附加值。

英伟达首席执行官黄仁勋的尖锐批评触动了德国经济的敏感神经，但其一概而论的说法也过于笼统。德国在技术上既不微不足道，也不落后于世界其他国家。该国拥有极其庞大的工业基础、具有全球竞争力的企业、高效的研究机构、丰富的工程技术专长以及高密度的自动化生产设施。2025年，德国提交的欧洲专利申请数量达到24,476件，继续保持其在欧洲的领先地位。德国制造业每1万名员工拥有449台工业机器人，机器人密度位居欧洲之首，在全球也名列前茅。.

然而，从经济角度来看，黄的警告不容忽视。德国的问题不在于绝对缺乏技术，而在于科技能力与其市场有效应用之间的差距日益扩大。许多公司在机械工程、自动化、材料、传感器技术、生产计划和工业质量控制方面拥有先进的专业知识。然而，在云平台、可扩展软件、半导体生态系统、数字商业模式、大规模人工智能模型和高风险增长融资等领域，价值创造的重心正日益转移到欧洲以外。因此，关键问题不在于德国是否仍然具有创新能力，而在于它能否迅速将现有的创新能力转化为生产性应用、新公司、可出口的平台以及更高的整体经济生产力。.

黄的诊断有些夸张，但并非毫无根据。

声称一个技术最先进的国家已经远远落后，这最初是一种夸张的说法，带有挑衅意味。它并非指德国的工业全面衰退，而是指其在关键数字技术领域的相对地位下降。所谓“相对”，是指即使德国提升了自身能力，如果其他经济体以更快的速度扩大产能、投资和企业规模，德国仍然会落后。正是这种机制塑造了全球人工智能竞赛的格局。技术进步并非仅仅取决于一个国家是否开展了优秀的研究或能否推出个别试点项目。关键在于如何快速地将资本、计算能力、数据、熟练工人以及企业家精神结合起来，创造出适销对路的产品。.

融资数据凸显了问题的严重性。2025年，全球约有2587亿美元的风险投资流入人工智能公司。其中，约1940亿美元（约占75%）流向了美国公司。整个欧盟仅贡献了约158亿美元，约占6%。这种差异并非仅仅是资金上的差距，它会影响人才的招聘地点、数据中心的建设地点、新模型的训练地点、专利的商业化地点，以及年轻公司如何发展成为全球平台提供商。.

然而，黄仁勋的批评也带有自身利益的考量。当政府、云服务提供商和工业企业尽快大量采购人工智能芯片、网络技术和软件时，英伟达就能从中获益。作为一家销售人工智能热潮核心基础设施的公司首席执行官，他并非技术政策的中立观察者。因此，他呼吁加快行动，既是对经济政策的诊断，也是在推销产品。这并非否定他的批评，但确实需要更冷静的评估。如果投资缺乏明确的应用场景、竞争、开放的接口和可靠的成本效益分析，那么更快的速度并不一定能带来更大的经济效益。.

德国科技实力雄厚，但速度较慢。

德国的创新体系注重严谨性、安全性、技术可靠性和长期的产业合作关系。这种模式在过去几十年中取得了巨大的成功。它尤其适用于那些故障代价高昂或危险性高、产品周期长且客户重视质量可靠性的行业。在化工、机械工程、汽车工程、电气工程和工业自动化等领域，竞争优势往往源于成千上万次的渐进式改进。德国的体系能够通过国际服务网络，开发、认证、制造并支持复杂的实体产品。.

然而，数字市场有时遵循不同的逻辑。软件可以以较低的边际成本在全球范围内分发。随着客户、开发者和数据源的增加，平台价值也会随之提升。快速的市场学习可能比技术上完美的初始设计更为重要。在人工智能领域，模型、工具和业务流程都在短周期内持续开发。那些早期实现规模化的企业能够获得数据、用户体验、开发者留存率和资金。在这样的市场中，那些多年来对冲风险、对融资计划进行细致解读、并试图提前将所有风险最小化的系统，在结构上处于劣势。.

这使得黄先生指责企业过度思考的说法可以理解。然而，这种指责并不全面。问题不在于分析本身，而在于一系列因素的综合作用，例如审批流程缓慢、职责分散、融资条件复杂、监管不明、行政数字化程度低、增长资本有限，以及企业文化往往对错误惩罚远重于对学习的奖励。经合组织指出，繁重的行政负担、技能短缺和监管壁垒会阻碍竞争，从而损害企业的活力、创新和生产力增长。因此，问题不在于思考过多，而在于缺乏果断的组织能力。.

工业核心不是遗迹，而是德国最宝贵的人工智能优势。

德国不应照搬美国的平台模式参与全球人工智能竞赛。直接争夺最大的通用语言模型成本高昂、风险巨大，而且鉴于美国企业的雄厚财力，成功的可能性微乎其微。真正的战略优势在于数字系统与物理系统的融合。而这恰恰是德国拥有短期内无法复制的优势所在：真实的生产设施、流程知识、工业数据、机械设备、认证专业知识、专业供应商以及制造商与企业客户之间紧密的合作关系。.

物理人工智能涵盖能够感知环境、做出决策并控制机器或车辆的系统。这包括自学习机器人、自动驾驶系统、智能制造单元、数字孪生、人工智能支持的质量控制以及基于仿真的训练环境。在这些应用中，仅靠强大的语言模型是不够的。精确的传感器数据、对物理环境的理解、实时性、安全控制、领域知识以及与现有流程的稳健集成至关重要。德国的工业结构从根本上来说非常适合这些应用。.

实际情况比衰退论调所暗示的更为强劲。德国是欧洲最大的机器人市场，2024年拥有约278,881台工业机器人。西欧近一半的机器人产能都安装在德国。尽管2025年德国向欧洲专利局提交的专利申请量较上年下降了2.2%，但其专利产出依然居高不下。这些数据既展现了德国的实力，也敲响了警钟：德国拥有雄厚的技术资源，但其持续的活力并非理所当然。.

真正的薄弱环节在于试点项目和广泛应用之间。

目前，德国企业正在开展众多人工智能项目。瓶颈往往出现在初期尝试之后。试点项目可以以小团队、有限的数据和可控的预算启动。然而，要实现高效应用，则需要标准化的数据访问、IT 安全保障、运营责任、培训、流程变更、与原有系统的接口以及可衡量的经济目标。许多项目在这个过渡阶段停滞不前，原因在于技术、组织和法律责任未能协调一致。.

因此，人工智能的采用情况呈现出喜忧参半的局面。到2025年，德国至少有10名员工的公司中，26%的公司至少使用一种人工智能技术。对于拥有250名或以上员工的大型公司，这一比例为57%；对于拥有50至249名员工的公司，这一比例为36%；对于拥有10至49名员工的小型企业，这一比例为23%。德国的这一比例高于欧盟约20%的平均水平，但远低于欧洲领先国家。丹麦的比例达到42%，芬兰为38%，瑞典和比利时均为35%。.

对于中型企业而言，情况则不那么乐观，因为其中也包括一些非常小的公司。根据德国复兴信贷银行（KfW）的数据，只有20%的中型企业使用人工智能。其中大多数是易于上手的应用，例如自然语言处理或文本识别。仅有3%的企业使用更复杂的数据分析，而只有1%的企业将人工智能应用于机器自主运行。因此，真正与工业生产力密切相关的应用仍然十分罕见。.

此外，数字化进程正在放缓。在报告期内，仅有30%的中型企业完成了数字化项目。相应的支出预计在2024年降至238亿欧元，比上年减少81亿欧元。这具有重要的经济意义，因为人工智能无法在薄弱的数字化基础之上实现规模化应用。企业需要清晰的主数据、联网的机器、现代化的云或边缘基础设施以及数字化的工作流程。忽视这些先决条件的企业或许能够展示人工智能，但却难以高效地运用它。.

中小企业需要的是回报，而不是技术奇观。

政治辩论往往聚焦于大型模型、超级计算机和数十亿美元的投资。然而，对于典型的中型工业企业而言，其他问题更为重要：一项应用能否减少废品和停机时间？能否缩短开发周期？能否减轻稀缺技术工人的负担？能否提高交付可靠性、能源效率或维护效率？能否安全地集成到现有机器和ERP系统中？数据和流程知识能否保持可控？如果这些问题没有明确的答案，人工智能就会被视为增加复杂性，而非提高生产力的工具。.

因此，德国的人工智能战略应该减少对引人注目的个别项目的关注，而更多地关注可重复使用的、行业特定的解决方案。一家中型机械制造商不需要一个能够应对所有可能任务的通用模型。它需要的是可靠的系统，用于技术文档编制、报价准备、故障诊断、设计、生产计划和远程维护。一家物流公司可以从改进的路线规划、库存预测、视觉损伤检测和动态劳动力管理中受益。一家汽车供应商可以利用人工智能进行质量控制、物料流管理、仿真和预测性维护。.

数以千计的此类应用带来了巨大的经济效益。它们不仅能提高单个公司的效率，还能缓解人口结构变化导致的劳动力短缺问题。至关重要的是，人工智能可以辅助现有员工，提供流程知识，并减少重复性工作。如果仅仅着眼于取代工作，就会引发阻力，并导致宝贵经验知识的流失。因此，成功的实施需要将技术、培训和组织发展三者结合起来进行规划。.

与英伟达的合作关系既是机遇也是依赖。

德国政府、英伟达和德国工业合作伙伴计划开展合作，重点关注两大领域：一是开发用于工业应用的高性能人工智能模型；二是为物理人工智能（特别是机器人训练和自动驾驶汽车）奠定基础。双方计划投资数亿欧元，主要用于计算能力建设和模型训练。除芯片外，英伟达还将提供专业工程人员。参与合作的公司包括西门子、奥迪和黑森林实验室。.

这种方法原则上是可行的。德国只有在拥有充足的计算能力、软件工具和专业技术的情况下才能利用其工业数据库。合作可以缩短开发时间，促进对现代化基础设施的利用，并将那些规模太小或行动太慢的公司聚集在一起。此外，合作还能发出一个信号：工业人工智能不再被视为小众研究领域，而是被视为一项重要的经济政策。.

与此同时，一个战略矛盾也随之出现。德国希望加强其数字主权，但为此却依赖于一家主导人工智能加速器市场的美国公司的技术。在这种情况下，主权不能意味着完全的自给自足。在可预见的未来，德国既不可能自行生产所有相关芯片，也不可能掌控整个云平台和软件栈。更现实的做法是分层主权：企业必须能够更换供应商、使用开放接口、控制敏感数据、独立开发模型，并且即使在不断变化的地缘政治或商业环境下也能运行关键系统。.

因此，与英伟达的合作如果能够提升能力并促进竞争，便是有益的。但如果公共资金主要用于补贴单一供应商的销售，并造成对专有硬件和软件的长期依赖，则会存在问题。因此，资金条件应确保互操作性、开放标准、透明的绩效指标，以及中小企业（SME）的准入。同样重要的是，该架构不应排除欧洲芯片制造商、云公司、研究机构和开源项目。.

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开放的产业模式可以使主权成为现实。

主权开源基金会模型项目（简称 Soofi）旨在开发可在德国进行训练、运行和控制的高性能开源人工智能模型。该项目连接了研究机构、大学和人工智能公司，并利用了德国电信的工业人工智能云平台。第一阶段的资金支持为 2000 万欧元。.

开放模式具有重要的战略意义，因为工业用户与免费使用聊天机器人的私人用户有着不同的需求。他们需要透明的模型、可控的数据流、长期的可维护性，以及对专业术语、标准和流程的适应性。然而，仅靠开放模型权重并不能解决这些问题。高质量的训练数据、透明的许可协议、强大的工具、安全审计、持续的资金支持以及活跃的开发者社区都至关重要。.

经济成功还取决于研究项目能否催生一个稳健的生态系统。只有当企业能够高效利用模型、服务提供商能够开发应用、熟练工人能够操作模型时，模型才具有经济价值。过去，德国经常资助示范项目和研究联盟，却未能产出可持续可扩展的产品。因此，衡量 Soofi 的价值不应主要依据已发布模型的数量。更重要的是工业应用、可衡量的生产力提升、活跃开发者的数量、与企业软件的集成、可出口性以及单向依赖的减少。.

资本决定哪些创新能够最终实现。

德国的融资问题并非始于公司创立之初，而往往始于公司发展壮大之时。德国拥有丰富的科研资源、政府项目和早期融资渠道。然而，当一家公司需要数亿欧元来构建计算能力、拓展国际市场或大规模生产工业硬件时，国内资本市场很快就会捉襟见肘。此时，外国投资者会承担大部分融资，或者成功的公司会将业务迁往美国。.

德国风险投资市场正在取得进展。2025年，德国初创企业共获得约72亿欧元投资。其中，约29亿欧元流向了人工智能公司，约占总额的五分之二，创下德国历史新高。然而，以占经济产出的比例衡量，德国风险投资总额为0.16%，略低于欧盟0.18%的平均水平。尤其与美国相比，德国的风险投资规模仍然较小。.

问题不仅在于资金规模，还在于资金结构。人工智能、机器人、半导体和工业深科技公司需要漫长的研发周期、高额的初始投资以及具备技术专长的投资者。以银行为中心的欧洲金融体系不太适合无形、不确定且长期的投资。欧洲中央银行指出，欧洲风险投资和私人信贷市场规模太小，不足以充分满足人工智能领域的巨大发展机遇。.

因此，有效的政策必须调动私人增长资本，而不是用公共资本取而代之。养老基金、保险公司、家族办公室和产业投资者可以更多地参与欧洲增长基金，前提是监管、风险分担和激励机制设计得当。公共资金不应被用来全面社会化损失。然而，它们可以通过锚定投资、担保和联合基金等方式构建风险结构，从而吸引私人参与者进行投资。至关重要的是，资本的配置必须基于技术质量和市场机遇，而非政治影响力。.

监管本身不是敌人，但监管的实施可能会扼杀创新。

美国创新与欧洲监管之间的对比常常被过度简化。可靠的规则能够建立信任、保障投资并降低风险。尤其是在工业、医疗、交通和关键基础设施领域，安全、责任和数据保护绝非次要问题。一个有缺陷的推荐系统固然令人恼火，但一个有缺陷的机器或车辆控制系统却可能危及人身安全并造成重大损失。.

当规则不明确、相互矛盾或难以管理时，问题就出现了。大型企业可以建立专门的法律、数据保护和合规部门。而小型企业和初创公司虽然面临同样的挑战，但人员却少得多。因此，监管可能会在无意中巩固现有供应商的市场地位。真正构成准入壁垒的并非规则本身，而是高昂的合规成本。.

因此，德国需要更快捷、更高效的审批和咨询机制。企业应能尽早获得针对特定应用场景的约束性要求信息。标准化的测试流程、监管测试环境以及相互认可的认证可以降低时间和成本。公共管理的数字化同样至关重要。鼓励企业投资人工智能，而政府流程仍然充斥着纸质文件、信息披露不畅和重复数据录入，这似乎自相矛盾。.

能源和计算能力是产业政策的一部分。

人工智能模型和模拟需要强大的计算能力。因此，对德国而言，数据中心的数量固然重要，但其成本、电网连接、能源供应和可行性也同样关键。高昂的电价、漫长的电网连接流程以及地方审批问题都会阻碍数字化投资，资金短缺亦是如此。计算基础设施并非抽象的云，而是由建筑物、芯片、冷却系统、电力线路、变压器和专业人员组成。.

产业政策战略必须将数据中心与能源、电网和供热政策相结合。应选择能够有效整合可再生能源发电、高性能电网、可利用的余热和数据连接的地点。灵活的负荷管理有助于使电力需求与可再生能源的可用性相匹配。当拥有合适的供热网络和持续用电用户时，余热利用在技术和经济层面都极具吸引力。然而，一概而论的承诺是不够的；每个项目都需要进行切实可行的基础设施和经济可行性研究。.

同时，计算能力本身不应成为目的。购买数千台加速器并不能自动提高生产力。如果没有高质量的数据、熟练的人员、软件和具体的应用，昂贵的设施仍然无法得到充分利用。因此，公共资金应与使用情况、访问权限和可衡量的成果挂钩。高校、初创企业和中小企业需要透明的访问模式，而工业用户则需要可靠的容量和数据保护保障。.

人才是有的，但体制没有持续有效地利用他们。

德国拥有实力雄厚的理工大学、研究机构和双元制职业培训体系。如果没有这些基础，德国高水平的专利活动和工业自动化将无从谈起。然而，许多行业都面临着软件开发人员、数据工程师、电气专家以及机器人、半导体和人工智能运营专家的短缺。人口结构的变化加剧了对合格人才的竞争。.

解决方案并非仅仅是培养更多计算机科学家。工业人工智能需要跨学科团队。机械工程师需要了解数据和模型的局限性；软件开发人员需要掌握流程知识；技术工人必须能够操作、监控和改进系统。因此，继续教育是一项战略性生产要素。它应该更紧密地与实际工作流程相结合，而不仅仅局限于通用的人工智能基础知识。.

国际人才也至关重要。更快捷的签证办理、英语行政服务、可靠的学位认可以及有吸引力的职业发展路径，都能提升德国的国际地位。同时，必须为研究人员和企业家提供更多机会，让他们在大学内部创办公司。技术转移绝不能因旷日持久的专利、股权和使用权谈判而受阻。.

德国不需要硅谷的翻版

对更快发展的需求往往与效仿美国模式的愿望联系在一起。但这在战略上是短视的。德国的优势不在于复制硅谷的文化，而在于其深厚的产业实力、可靠的技术以及数字化可扩展性。如果流程结构清晰，能够促成果断行动，那么德国或欧洲模式就能将更严格的安全标准、共同决策和数据保护与快速创新相结合。.

德国在这方面应区分三个层次。对于基础人工智能模型和芯片而言，完全独立是不现实的；合作和多元化的供应链必不可少。而对于工业模型、仿真系统和行业专用平台，则存在打造国际领先产品的切实机会。当应用于工厂、物流、能源、交通和行政管理等领域时，德国可以尤其迅速地实现生产力提升。.

这种关注点避免了稀缺资源被象征性地分配。并非每个国家都需要一套通用的顶级系统。然而，德国需要足够的国内专业知识、计算能力和开放技术，以便能够测试、调整并在必要时替换外国系统。因此，技术主权并非自给自足，而是一种战略能力。.

衡量经济效益的指标叫做生产率。

决定性的考验并非人工智能战略、数据中心或会议的数量，而是生产力的发展。2025年，德国实际经济产出仅增长了0.2%。制造业经价格调整后的增加值连续第三年下降，2025年下降了1.3%。汽车和机械工程行业尤其面临着日益激烈的全球竞争压力。在此背景下，工业人工智能并非一个华而不实的项目，而是稳定价值创造和收入的潜在工具。.

然而，这种效果不会自动发生。企业需要重新设计流程、重新分配任务并培训员工。仅仅将人工智能应用于现有的低效工作流程，可能只会造成浪费的数字化。只有将技术与组织变革相结合，才能真正提高生产力。这包括更清晰的职责划分、更优质的数据、更快的决策速度，以及勇于淘汰不再适用的流程。.

因此，德国复兴信贷银行（KfW）的观点是正确的：德国短期内无需成为开发最大模型的世界冠军，而是应该成为人工智能在工业和中小企业应用领域的领先国家。这种观点比单纯追求模型规模的象征性竞赛更具经济说服力。然而，这绝不能成为放弃国内研究、开放模型和基础设施建设的借口。一个纯粹以应用为导向的国家将不得不依赖外国平台提供商的价格、监管和产品决策。.

经济政策现在最重要的是什么？

德国需要制定一份包含若干可验证优先事项的实施计划。首先，必须改善中小企业的数字化基础设施。资助计划应共同支持对数据质量、接口、云和边缘系统、网络安全以及进一步培训的投资。其次，需要行业专属的人工智能平台，使企业能够使用模型、数据室和测试环境，而无需自行构建所有技术组件。.

第三，政府应扮演高要求的首批客户的角色。如果公共采购流程能够更快、更有利于创新，就能为初创企业提供参考案例和规模化发展的机会。第四，需要扩大增长融资和退出市场，以便成功的科技公司能够留在欧洲并继续发展壮大。第五，关键的人工智能基础设施需要开放的接口、供应商切换机制以及清晰的数据控制。.

第六，应大幅扩建用于机器人、自主系统和工业人工智能的实际实验室。在所有监管问题最终解决之前，企业必须能够在受控条件下测试相关技术。第七，每一项重大的人工智能公共投资都应根据具体成果进行评估：生产用户数量、产能利用率、后续私人投资、成本降低、新产品、出口以及产品上市时间。.

然而，最重要的是制度变革。必须明确责任，确保期限具有约束力，并使决策透明化。德国并不缺乏战略文件，它缺乏的是能够承担责任、在项目无效时能够终止项目并能迅速复制成功经验的机构。.

反驳观点：德国行动迟缓并非因为想得太多。

黄的批评包含一个合理的观察，但解释过于简单化。德国在技术上落后并非因为工程师、企业或政府机构本身过于严谨。在许多工业应用中，严谨仍然是竞争优势。当严谨成为职责不清、缺乏优先顺序和无休止协调的借口时，德国就会落后。.

将每一项监管都视为创新的障碍，将每一项快速投资都视为进步，都是错误的。全球人工智能热潮中存在过度开发、投资失误和高度集中的风险。硬件老化迅速，商业模式有时不够清晰，而且在某些领域，生成式人工智能的益处被高估了。因此，德国不应仅仅为了展现决心而盲目地投入数十亿美元。.

对黄提出的问题，更好的答案是：德国必须加快行动，但不能鲁莽行事。它必须发挥自身的工业优势，而不是照搬美国的平台战略。它必须利用外国技术，但不能完全依赖单一供应商。它必须推广开放模式，但不能将研究项目与实际运作的市场混为一谈。它必须制定合理的监管措施，确保安全不会以经济停滞为代价。.

警告必须转化为建设性的警示。

英伟达CEO的尖锐批评如果不会演变成情绪激动或疯狂的激进主义，或许会有所裨益。德国的科技形势比官方的保证所暗示的更为严峻，但也比世界末日般的论调要好。德国仍然拥有极具价值的工业、科学和工程资源。与此同时，如果软件、数据、芯片、平台和增长资本永久性地集中在其他地方，这些优势的重要性就有可能下降。.

计划在工业和物理人工智能领域开展的合作可能是一项重要举措。然而，合作的成功并非取决于参与企业的知名度或已公布的投资额。关键在于，中大型企业能否更快地开发出具有生产价值的应用，德国能否创造知识和附加值，以及对单一供应商的依赖程度是否可控。.

因此，德国面临的并非思考与行动之间的选择。它必须更深入地思考，更清晰地做出决策，并更快地付诸行动。其工业领先地位依然存在，但这并非永久不变。在技术加速变革的时代，一个国家失去其地位并非仅仅因为其工厂关闭。一旦其他国家利用相同的技术更快地创造出新产品、新公司并提高生产力，它就会失去领先地位。.

因此，不应将黄的呼吁视为客观判断或单纯的挑衅。它一针见血地指出了一个现实的经济问题：德国拥有知识、资本、企业和人才，但整合这些资源的速度却太慢。如果德国能够将其工业基础与可扩展的人工智能、现代化基础设施、增长资本和关键性制度相结合，它就能在下一波技术浪潮中发挥领导作用。如果它再次仅仅停留在宣布计划、分配责任和管理风险的层面，那么相对的滞后最终将演变为结构性的衰退。.

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