欧洲人工智能追赶：本土人工智能产业的“应用人工智能战略”——在主权与竞争现实之间

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发布日期：2025年10月13日 / 更新日期：2025年10月13日 – 作者：Konrad Wolfenstein

欧洲人工智能追赶：本土人工智能产业的“应用人工智能战略”——在主权与竞争现实之间——图片来源：Xpert.Digital

旨在打破旧有依赖关系的新策略

1. 动荡时期的后期航向修正

欧盟正处于其数字化发展史上的一个关键转折点。多年来，欧盟一直是人工智能领域的监管先驱，但人们越来越意识到，仅仅依靠监管手段不足以在全球人工智能竞赛中立于不败之地。2025年10月，欧盟委员会发布了新的“应用人工智能战略”，这标志着一个根本性的范式转变：欧洲不再仅仅局限于监管，而是终于希望主动出击，构建自己的人工智能产业。.

这项战略出台之际，欧洲对美国和中国技术的依赖程度已达到惊人的程度。超过四分之三的欧洲上市公司依赖美国云服务，而欧洲在关键的人工智能技术领域则明显落后。尽管美国在量子计算和人工智能领域占据领先地位，中国在半导体领域也正在迅速追赶，但欧洲在这三项关键技术领域均远远落后于其他国家，位居第三。.

这项新战略建立在一个令人痛心的现实之上：欧洲在过去二十年中基本上错过了数字化革命，如今在人工智能领域也面临落后的风险。欧盟委员会计划利用现有项目的10亿欧元，在医疗保健、能源、国防和汽车工业等八个战略领域推广欧洲人工智能解决方案的应用。其明确的目标是摆脱“数字殖民地”的困境，实现技术自主。.

2. 从监管者到落后者：欧洲的数字化历程

欧洲人工智能战略的起源可以追溯到数字化转型的早期阶段。早在21世纪初，欧盟就认识到数字技术的重要性，但当时主要关注的是建立法律框架。当谷歌、亚马逊和微软等美国公司不断扩大其市场主导地位，阿里巴巴和腾讯等中国企业迅速发展壮大时，欧洲则将监管和数据保护放在首位。.

2018年《通用数据保护条例》（GDPR）的通过标志着一个决定性的转折点，它确立了欧洲作为全球标准制定者的地位。这一成功案例在《人工智能法案》中得以延续，该法案于2024年生效，成为全球首部全面的人工智能法律。《人工智能法案》采用基于风险的方法，将人工智能系统划分为不同类别，并对高风险应用提出严格的要求，包括透明度义务和人工监督。.

但过度关注监管也付出了代价。当欧洲忙于制定法律时，其他大洲却在蓬勃发展。马里奥·德拉吉在2024年9月发布的报告直言不讳地指出了这一困境：欧洲需要大幅提升创新能力才能与美国和中国竞争。欧盟陷入了停滞不前的产业结构，只有少数新公司涌现出来，能够变革现有产业或开发新的增长引擎。.

数据本身就足以说明问题：全球50家最大的科技公司中，只有4家是欧洲公司。在人工智能投资方面，全球被评为“卓越”的机器学习模型中，61%源自美国，其次是欧盟（21%）和中国（15%）。到2024年，欧盟在全球人工智能初创企业350多亿美元的投资中，仅占6%。这些令人警醒的现实促使布鲁塞尔转变了思路：仅靠监管是不够的——欧洲需要一项产业政策来应对人工智能带来的挑战。.

3. 新人工智能攻势的组成部分

欧盟新的“应用人工智能”战略基于多个战略支柱，旨在为欧洲人工智能创新构建一个协调一致的生态系统。其核心是将现有的151个欧洲数字创新中心（EDIH）转型为专业的“人工智能体验中心”。这些中心将为中小企业提供优先接入欧盟人工智能创新生态系统的渠道，并有助于弥合大型企业与中小企业之间的数字鸿沟。.

技术基础设施的核心是人工智能工厂和规划中的超级工厂。欧盟已选定19个地点建设人工智能工厂，并计划在捷克、立陶宛、波兰、罗马尼亚、西班牙和荷兰再建6个。这些设施旨在为初创企业、中小企业和行业提供直接使用人工智能优化超级计算机的途径。仅新选址的投资就超过5亿欧元，而规模更大的超级工厂计划总投资额高达200亿欧元。.

关键组成部分是新成立的“应用人工智能联盟”（Apply AI Alliance），这是一个汇集产业界、公共部门、学术界、社会伙伴和民间社会的协调论坛。该联盟将作为人工智能利益相关者与欧盟委员会之间的中心接口，推动欧盟战略领域人工智能政策的对话。与此同时，“前沿人工智能”（Frontier AI）计划也将启动，该计划将联合欧洲领先的产业界和学术界力量，加速前沿人工智能能力的提升。.

该战略确定了人工智能实施的八个优先领域：医疗保健和制药、出行和交通、机器人、制造和工程、气候和环境、能源、农业和食品以及国防和安全。尤其是在医疗保健领域，欧盟重点关注人工智能辅助筛查中心等具体应用，旨在利用成像技术实现更精准的诊断。在科学领域，欧盟正在创建虚拟欧洲研究所RAISE，以汇集人工智能资源，用于人工智能在研究领域的开发和应用。.

4. 在理想与现实之间

应用人工智能战略的实施面临着地缘政治紧张和技术依赖等诸多挑战。目前，仅有37%的德国企业使用人工智能技术，其中大型企业的活跃度显著高于小型企业，分别为66%和36%。在整个欧洲，人工智能的应用率仅为13.5%，而欧盟的目标是到2030年达到75%。.

最大的挑战在于对外国技术的结构性依赖。约75%的欧洲公司依赖美国云服务提供商，而美国和亚洲供应商则主导着半导体和人工智能芯片等关键人工智能组件的市场。地缘政治发展加剧了这种依赖性：特朗普政府的人工智能行动计划战略旨在实现“全球技术主导地位”，并使盟友在结构上依赖于美国技术。.

欧洲面临着如何在已被其他国家主导的市场中实施人工智能战略的困境。即使是像法国公司Mistral这样前景光明的欧洲人工智能公司，也依赖外国供应商提供硬件、软件和关键矿物。Mistral被视为欧洲大型语言模型领域的希望之星，其估值接近120亿欧元，而OpenAI、Anthropic和xAI等直接的美国竞争对手的估值则高达数千亿美元。.

欧洲标榜的优势在于其监管框架，但业界却日益将其视为创新的绊脚石。批评人士将《人工智能法》形容为“官僚主义的怪兽”，认为它给中小企业带来了极高的合规成本。法律专家指出，对于高风险的人工智能应用而言，这种“过度合规”的做法可能会扼杀创新。德拉吉报告中提出的383项建议至今仅有11%得到落实，这一事实也印证了上述批评。.

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5. 从实践中汲取成功经验和教训

尽管面临结构性挑战，欧洲企业在人工智能应用方面已涌现出诸多成功案例，充分展现了在合适的框架下所能取得的成就。西门子公司已将其位于埃尔兰根的“数字灯塔”工厂打造成为工业人工智能应用的典范。通过在100多个应用场景中运用人工智能、数字孪生和机器人技术，该公司在四年内实现了生产率提升69%，能源消耗降低42%。.

另一个令人印象深刻的例子是Zalando，它通过其“算法时尚伴侣”为2900万客户提供个性化的购物体验。这款基于人工智能和机器学习的数字穿搭推荐工具，不仅优化了客户体验，还优化了供应链和反欺诈等内部流程。尤其是在网络星期一期间，人工智能帮助Zalando打造了卓越的客户体验，提供灵活的支付和配送选项，以及当周专属折扣。.

在规模较小的公司中，Kaput Podcasts 的案例展示了生成式人工智能技术如何革新创作流程。该公司在不影响质量的前提下，将播客制作中重复性任务的耗时减少了 75%。该案例研究凸显了人工智能在内容创作和媒体制作领域的巨大潜力——而这些领域历来是欧洲的优势所在。.

这些成功案例也凸显了欧洲在人工智能竞赛中可以利用的战略优势。与纯粹基于软件的应用不同，欧洲拥有深厚的行业知识和高质量的领域数据。通过将这些专业知识嵌入到运营、采购和财务等领域的AI应用中，欧洲的复杂性可以转化为欧洲的竞争力。特别是利用基于结构化数据训练的表格模型，制造商可以高效地利用自身数据——这在可验证性至关重要的领域尤为宝贵。.

6. 结构性障碍和系统性缺陷

欧洲人工智能战略的实施受到诸多结构性问题的阻碍，这些问题根深蒂固于欧洲创新生态系统的基因之中。其中最严重的问题是缺乏人工智能业务成功发展所必需的配套市场。欧洲缺乏能够为前沿生成式人工智能模型创造足够收入以覆盖模型训练巨额固定成本的大型商业客户。同样，欧洲也缺乏超大规模云计算基础设施和面向人工智能初创企业的私募股权融资。.

追赶领先大型科技公司人工智能计算中心的成本对欧盟预算而言已经十分高昂，而且预计还会进一步上升。尽管欧盟正致力于扩建现有的超级计算网络，增加人工智能硬件，但这种计算基础设施并不适合人工智能建模。这种硬件导向忽略了欧盟缺乏构建成功的人工智能业务所需的配套服务市场。.

另一个系统性问题在于欧洲单一市场的碎片化结构。尽管理论上实现了协调统一，但企业在实践中仍然需要应对各国不同的实施方案和繁琐的官僚程序。人工智能法案进一步加剧了这种碎片化，因为不同的成员国可以对相关法规做出不同的解读。人工智能法案、数据保护法案和GDPR三者下的双重监管增加了复杂性，这对小型企业来说尤其难以承受。.

欧盟与美国的贸易协定进一步加剧了对外国技术的依赖。尽管欧洲每年从美国进口价值超过3000亿欧元的数字服务，欧盟却始终未能对美国科技巨头在欧洲市场的收入征收统一的数字税。与此同时，该协定将大量投资从欧洲转移到美国产业，损害了欧洲自身能力的建设。特朗普政府反复无常的政策加剧了这一局面，该政府将欧洲视为潜在的“数据殖民地”，并试图通过输出整个美国人工智能技术栈来推进数字帝国主义。.

7. 欧洲人工智能未来的发展情景

欧洲人工智能战略的未来取决于多种因素，这些因素可能以不同的方式呈现。在最乐观的情况下，欧洲能够成功地将自身的产业专长与监管能力相结合，从而打造独特的市场地位。“可信人工智能”模式有望成为全球标准，就像GDPR对全球数据保护法规的影响一样。在这种情况下，欧洲的人工智能解决方案将以高度可信和符合伦理的方式进行推广，从而获得进入医疗保健和金融服务等敏感领域的权限。.

更可能出现的中间情景是，欧洲成为成功的“应用领域世界冠军”，它不参与前沿模型的竞争，而是成为专业工业人工智能应用领域的领导者。在这种模式下，欧洲专注于技术前沿以下的人工智能应用，这些应用所需的计算能力和投资成本都低得多。通过促进人工智能应用服务在各个行业的广泛应用，欧洲可以在不卷入成本高昂的前沿技术竞赛的情况下，显著提高生产力。.

较为悲观的设想认为，欧洲将长期落后，在结构上继续依赖美国和中国的技术。全球人工智能的三大战略——美国的前沿竞赛、欧洲的监管路径以及中国的地面应用——可能会使欧洲陷入两难境地。美国通过私人投资和大胆创新保持技术领先地位，中国则通过国家协调的大规模部署最大限度地发挥实际效益，而欧洲的监管方式可能会阻碍创新和应用。.

地缘政治发展至关重要。如果中美陷入新的科技冷战，欧洲可能被迫选边站队，或者试图保持中立。如果欧洲能够巧妙地游走于对立阵营之间，同时拓展自身的技术优势，那么“大国平衡”无疑将有利于欧洲。此外，欧洲还可以尝试与印度、日本或韩国等国结成“中等强国联盟”，共同对抗大国。.

8. 转折点或看似转折：一项批判性评估

欧盟的“应用人工智能”战略无疑标志着欧洲技术政策的一个重要转折点。在多年以监管为主的政策之后，该战略表明欧盟终于愿意扮演技术参与者的角色。数十亿欧元的资金投入、人工智能工厂的建立以及数字创新中心的转型都表明，欧洲已经认识到自身应尽的责任。.

然而，这些措施是否足以弥补结构性缺陷，仍然存在相当大的疑问。与美国在2024年对人工智能风险投资的585亿美元相比，10亿欧元的财政拨款似乎微不足道。即使是雄心勃勃的200亿欧元超级工厂投资计划，也只是真正迎头赶上所需资金的一小部分。马里奥·德拉吉要求每年追加7500亿至8000亿欧元的投资，这清楚地表明了欧洲必须从多大的规模来思考这个问题。.

最大的挑战不在于技术本身，而在于市场结构和商业模式。只要欧洲人工智能初创企业被迫与美国大型科技公司合作才能获得计算能力、数据和市场，这种依赖性就会持续存在。Apply AI战略只是表面上解决了这些根本问题，而且过度依赖政府干预，而该领域的主要驱动力是私人创新和风险投资。.

欧洲的最佳机遇或许不在于与美国和中国直接竞争前沿人工智能，而在于巧妙地发挥自身优势。产业专长、高质量数据和可信赖的监管相结合，能够打造独特的市场地位。如果欧洲能够成功地将人工智能融入其传统优势领域——从机械工程、化工到汽车行业——并使其成为自然而然的工具，那么它就能在全球人工智能生态系统中找到一个有利可图的利基市场。.

应用人工智能战略是必要但不足的一步。它表明欧洲认识到了这一挑战，但政治意愿和财政资源是否足以将愿景变为现实，仍然是个未知数。欧洲制定成功的人工智能战略的窗口正在迅速关闭——但尚未完全关闭。.