欧洲人工智能发展的战略路径：务实而非技术竞赛——欧洲议会议员伊娃·梅德尔评论——图片来源：Xpert.Digital
欧盟专家警告：欧洲对超级人工智能的追求是错误的——这是替代方案
现实而非竞赛——超级工厂而非炒作：务实的人工智能之路让欧洲区别于美国和中国
关于欧洲在全球人工智能竞赛中的角色的争论，因保加利亚欧洲议会议员伊娃·梅德尔的发言。她的立场体现了一种战略方针，即欧洲不应成为技术竞赛中的落后者，而应成为实用且价值驱动的人工智能发展的先驱。
伊娃·梅德尔对欧洲的愿景
伊娃·梅德尔作为《欧盟人工智能法案》和《芯片法案》的主要谈判代表之一，在欧洲人工智能政策中发挥了关键作用，她在欧洲人工智能战略方面持有独特的观点。作为欧洲议会工业、研究和能源委员会成员以及公认的数字创新专家，她在技术政策方面拥有多年的经验。
他们的核心论点既务实又富有远见：欧洲不应追求开发ChatGPT的欧洲替代方案或赢得超级智能竞赛的虚幻目标。相反，欧洲大陆应该专注于开发能够真正被欧洲企业和行业使用并带来可衡量效益的人工智能工具。
根据 Eva Maydell 的说法，我们的重点应该放在：
- 开发专门满足业务需求的利基AI模型——而不是参与全球竞赛。
- 构建具有强大计算能力、稳定连接性和以人为本的人工智能框架的强大基础设施。
- 确保人工智能仍然是一种工具——它应该支持人类，而不是取代人类。
欧洲人工智能应用的现实
欧洲目前人工智能应用的数据清晰地佐证了梅德尔的观点。尽管媒体对人工智能大肆宣传，但数据却呈现出一幅令人警醒的景象：到2024年，只有13.5%的欧洲公司至少采用了一项人工智能技术。如此低的采用率表明，技术能力与实际商业应用之间存在巨大差距。
这种差异在公司规模方面尤为明显。拥有超过250名员工的大公司采用率超过40%，而只有约12%的中小企业使用人工智能技术。鉴于中小企业构成了欧洲经济的支柱，占欧洲所有企业的90%，这些数据尤为重要。
人工智能应用的行业分布揭示了更多有趣的模式。信息和通信行业的采用率最高，为48.7%，其次是专业、科学和技术服务行业，为30.5%。在所有其他经济部门，使用率远低于16%，凸显了人工智能技术在整体经济中的渗透率有限。
人工智能应用的障碍
犹豫采用人工智能的原因是多种多样且系统性的。企业面临着阻碍其成功实施的重大障碍。人工智能实施的复杂性和高昂成本构成了难以逾越的障碍，尤其对规模较小的企业而言。
人工智能领域合格专家的短缺使情况更加复杂。许多公司缺乏成功实施和运营人工智能系统所需的专业知识。此外，通常缺乏清晰的用例来展示人工智能对特定业务流程的具体优势。
监管方面的不确定性，尤其是欧盟人工智能法律实施方面的不确定性，也导致企业不愿采用人工智能。企业不愿投资监管框架尚未完全明确的技术。
欧洲方法：专业化而非普遍化
梅德尔提出的专注于利基人工智能模型的建议，符合欧洲经济的优势和需求。欧洲不应试图在通用人工智能领域与美国和中国的大型科技公司竞争，而应利用其行业专业知识和监管经验来开发专门的人工智能解决方案。
这一策略具有诸多优势。专用人工智能模型所需的计算能力和投资远低于通用模型，这使得欧洲企业更容易获得它们。同时，它们可以更精准地根据特定行业和用例的具体需求进行定制。
欧洲市场为此类专业应用提供了大量机遇。在精准农业、汽车维修、医疗保健和制造业等领域，可以开发人工智能解决方案来解决具体问题并带来可衡量的改进。
基础设施和计算能力
欧洲人工智能战略的核心组成部分是发展强大的基础设施。2025年4月提出的《人工智能大陆行动计划》设想建立一个基于欧洲领先超级计算机的人工智能工厂网络。这些工厂旨在支持欧盟的人工智能初创企业、产业和研究人员开发人工智能模型和应用。
计划中的人工智能超级工厂将配备约10万块最先进的人工智能芯片，预计将使现有芯片产能翻两番。这些设施不仅将助力开发复杂的人工智能模型，还将加强欧洲在关键工业和科学领域的战略自主权。
InvestAI 计划旨在调动 200 亿欧元的私人投资，在欧盟各地建设多达五座人工智能超级工厂。与此同时，欧盟还提出了《云计算和人工智能发展法案》，以刺激私人对云计算和数据中心的投资。
以人为本的人工智能发展
梅德尔愿景的一个关键方面是强调以人为本的人工智能发展。它强调人工智能应该成为服务人类的工具，而不是取代人类。这一理念体现了欧洲的价值观，与其他主要关注技术主导地位的做法截然不同。
具体来说，以人为本的理念意味着人工智能系统的开发应该是为了补充和增强人类的能力，而不是取代人类。这需要精心设计人机交互，并确保人类始终掌控关键决策。
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欧盟人工智能法：信任如何促进创新
监管框架和信任
欧盟《人工智能法案》体现了欧洲对可信赖人工智能的态度，梅德尔在该法案的制定过程中发挥了关键作用。该法案基于风险导向，将人工智能系统分为四类：不可接受的风险、高风险、有限风险和最小风险。
这种差异化方法能够在确保适当保障措施的同时促进创新。具有不可接受风险的人工智能系统，例如社会评估或认知行为工程技术，将被完全禁止。高风险系统则需遵守严格的要求，包括风险管理、透明度和人工监督。
实施《人工智能法案》需要企业、监管机构和其他利益相关者之间的密切合作。清晰的定义和人工智能风险类别的示例对于企业遵守法规至关重要。
教育和技能发展
欧洲人工智能战略成功的关键因素之一是民众和劳动力相关技能的培养。梅德尔强调，需要将人工智能素养提升为一项基本技能，与阅读、写作和算术相媲美。
大多数欧洲年轻人每天都在使用人工智能，但很少有人了解它的工作原理、它带来的风险以及如何影响它的发展。必须弥合这一教育差距，以确保下一代掌握人工智能驱动未来所需的技能。
计划中的“人工智能技能学院”、“人才库”和“MSCA 选择欧洲”项目旨在吸引世界一流的人工智能专业人士来到欧洲，同时提升本地人才在生成式人工智能等领域的技能。这些举措不仅将扭转人才流失的局面，还将为非欧盟专家开辟合法的移民途径。
经济前景和生产力提高
麦肯锡全球研究所的研究估计，到2030年，生成式人工智能可以帮助欧洲实现高达3%的年生产率增长率。这一预测凸显了人工智能技术如果成功实施将带来的巨大经济潜力。
近期研究已表明，人工智能的应用对生产力产生了积极影响。90% 的欧洲人工智能用户表示生产力有所提升，75% 的用户表示人工智能改变了他们的工作方式。这些结果证明了人工智能技术的实际潜力远超技术炒作的范畴。
成功应用人工智能对于构成欧洲经济支柱的中小企业尤为重要。研究表明，目前39%的中小企业使用人工智能应用，较2024年的26%有所增长。其中，26%的企业使用生成式人工智能，较上一年的18%有所增长。
特定行业的应用
欧洲对特定行业人工智能应用的关注反映了其在各个行业的优势。在医疗保健领域，人工智能系统可以帮助改善诊断并实现个性化治疗。在制造业领域，它们可以优化生产流程并改善质量控制。
人工智能在可持续发展和气候保护领域提供了独特的机遇。德国的“环境、气候、自然和资源人工智能灯塔”等倡议展示了如何利用人工智能解决环境问题。该项目提供4000万欧元的资金，支持能源效率、资源效率和生物多样性保护等领域的应用型研究项目。
国际合作与战略伙伴关系
欧洲的人工智能战略受益于国际合作，尤其是与志同道合的民主伙伴国的合作。梅德尔在欧盟对日美关系代表团中的角色凸显了此类伙伴关系的重要性。这些合作促进了最佳实践的交流、标准的联合制定以及监管方法的协调。
鉴于人工智能开发和部署的全球性，合作尤为重要。欧洲初创企业往往被迫与美国科技巨头合作，以获得必要的互补服务。欧洲不应阻碍这些合作，而应在构建自身能力的同时，促进这些合作。
数据访问和质量
成功的人工智能应用的一个关键要素是获取高质量数据。计划于2025年启动的数据联盟战略将通过建立单一数据市场来支持这些努力。这将使企业和研究人员更容易在遵守欧盟数据保护标准的同时，跨境扩展人工智能解决方案。
AI工厂内的数据实验室旨在收集和管理来自各种来源的数据集，从而为AI训练和实验奠定基础。对于开发依赖于高质量、特定领域数据的专用AI模型而言，这种基础设施尤为重要。
融资与投资
人工智能创新融资仍然是欧洲面临的一大挑战。欧洲大陆在人工智能投资方面面临资金缺口，需要改善融资渠道、加强风险投资支持，并加强公私合作伙伴关系。
InvestAI倡议和其他融资机制旨在弥补这一缺口。同时，促进欧洲风险投资和私募股权市场的发展，为人工智能初创企业创造可持续的融资来源也至关重要。
人工智能超级工厂 vs. 高效微型工厂：欧洲的战略困境
尽管欧洲的人工智能战略雄心勃勃，但其仍面临重大挑战。批评人士认为，专注于通过人工智能超级工厂构建大规模计算基础设施，可能与新兴趋势——更小、更经济的人工智能模型——不符。受 DeepSeek 成功的启发，欧洲初创企业已经开始实施无需强大计算能力即可实现高效的训练技术。
拟定的人工智能法监管复杂性可能会阻碍创新。“高风险”和“通用人工智能”的定义过于宽泛，可能会拖累欧洲企业和研究机构的发展——尤其是在激烈的全球竞争背景下。
Maydell 的愿景：为公民和企业提供价值导向的人工智能
欧洲人工智能发展的未来取决于能否成功平衡创新与监管。梅德尔关于务实、价值驱动的人工智能发展的愿景，为这一平衡提供了指导。即使不赢得全球人工智能竞赛，欧洲也能通过创造易于获取、可实施、透明且符合欧洲大陆民主价值观的技术，取得成功。
最终，衡量成功的标准将取决于欧洲企业和公民能否从人工智能发展中受益。这需要不断调整战略以适应不断变化的技术和经济条件，并促进所有利益相关方的密切合作。
未来几年对于实现这一愿景至关重要。欧洲面临的挑战是如何利用其监管领导力来发展一种新的技术主权——这种主权并非基于原始计算能力或市场主导地位，而是基于开发和部署服务于人类、推动社会进步的人工智能技术的能力。
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