欧洲人工智能发展的战略路径：务实而非技术竞赛——对伊娃·梅德尔（欧洲议会议员）的评论

务实而非种族——超级工厂而非炒作：务实的AI方法使欧洲区别于美国和中国。

保加利亚籍欧洲议会议员伊娃·梅德尔的声明，使围绕欧洲在全球人工智能竞赛中扮演何种角色的辩论发生了重大转变。她的立场凸显了一种战略方针，即欧洲不应在技术竞赛中落后，而应成为实用且以价值为导向的人工智能发展的先驱。

伊娃·梅德尔对欧洲的愿景

作为欧盟人工智能法和芯片法的主要谈判代表之一，伊娃·梅德尔在塑造欧洲人工智能政策方面发挥了关键作用，她对欧洲人工智能战略持有独到的见解。作为欧洲议会工业、研究和能源委员会的成员，以及一位在数字创新领域经验丰富的专家，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：欧洲不应追求开发出能替代 ChatGPT 的欧洲版本或在超级智能竞赛中胜出的不切实际的目标。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。.

伊娃·梅德尔认为，我们应该关注的是：

• 开发专门满足业务需求的专业化小众人工智能模型，而不是参与全球竞争。.
• 构建强大的基础设施，具备强大的计算能力、稳定的连接性和以人为本的人工智能规则集。.
• 确保人工智能始终是一种工具——它应该辅助人类，而不是取代人类。.

欧洲人工智能应用现状

欧洲人工智能应用的最新数据有力地支持了梅德尔的观点。尽管媒体对人工智能大肆宣传，但数据却描绘出一幅令人警醒的景象：到2024年，仅有13.5%的欧洲企业会采用至少一项人工智能技术。如此低的采用率表明，技术可能性与商业实际应用之间存在着巨大的差距。.

从公司规模来看，这种差异尤为明显。员工人数超过250人的大型公司人工智能技术的采用率超过40%，而中小企业（SME）的使用率仅为12%左右。这些数据尤其值得关注，因为中小企业是欧洲经济的支柱，占欧洲所有公司的90%。.

人工智能应用的行业分布揭示了更多有趣的模式。信息通信行业的采用率最高，达到 48.7%，其次是专业、科学和技术服务行业，采用率为 30.5%。其他所有经济行业的采用率均显著低于 16%，凸显了人工智能技术在更广泛经济领域的渗透率有限。.

人工智能普及的障碍

企业迟迟不愿采用人工智能的原因错综复杂，且具有系统性。企业面临着诸多阻碍其成功实施的障碍。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，尤其对于规模较小的企业而言更是如此。.

合格人工智能专家的短缺进一步加剧了这一局面。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，也常常缺乏清晰的应用案例来展示人工智能在特定业务流程中的具体优势。.

监管方面的不确定性，特别是欧盟人工智能法实施方面的不确定性，也是导致企业不愿采用人工智能的原因之一。企业不愿投资于监管框架尚未完全明确的技术。.

欧洲模式：专业化而非普遍化

梅德尔提出的专注于小众人工智能模型的建议，与欧洲经济的优势和需求相契合。欧洲不应试图在通用人工智能领域与美国和中国的科技巨头竞争，而应利用其产业专长和监管经验，开发专业化的人工智能解决方案。.

这种策略具有多项优势。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，因此欧洲企业更容易采用。同时，它们还能更精准地根据特定行业和应用场景的具体需求进行定制。.

欧洲市场为这类专业应用提供了众多机遇。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，以解决特定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关键组成部分是构建强大的基础设施。2025年4月发布的《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。这些工厂将支持欧盟境内的人工智能初创企业、行业和研究人员开发人工智能模型和应用。.

计划建设的人工智能超级工厂将配备约10万个最先进的人工智能芯片，预计将使目前的芯片产能翻两番。这些设施不仅将有助于开发复杂的人工智能模型，还将增强欧洲在关键工业和科学领域的战略自主性。.

InvestAI计划旨在调动200亿欧元私人投资，在欧盟范围内建设多达五个人工智能超级工厂。与此同时，一项旨在促进云计算和数据中心领域私人投资的《云计算和人工智能发展法案》也正在筹备中。.

以人为中心的人工智能开发

梅德尔愿景的关键在于强调以人为本的人工智能发展。她强调，人工智能应该是服务于人类的工具，而不是取代人类。这种理念体现了欧洲的价值观，并与其他主要关注技术优势的方案截然不同。.

以人为本的方法具体而言意味着，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，并确保人类始终对重要决策拥有控制权。.

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监管框架与信任

欧盟人工智能法体现了欧洲对可信赖人工智能的理念，梅德尔在该法的制定过程中发挥了关键作用。该法基于风险评估方法，将人工智能系统分为四类：不可接受风险、高风险、有限风险和极低风险。.

这种差异化的方法既能促进创新，又能确保适当的保障措施。存在不可接受风险的人工智能系统，例如用于社会评价或认知行为操纵的技术，将被完全禁止。高风险系统必须遵守严格的要求，包括风险管理、透明度和人工监督。.

人工智能法律的实施需要企业、监管机构和其他利益相关方之间的密切合作。清晰定义人工智能风险类别并提供相关示例至关重要，以确保企业能够遵守相关法规。.

教育和技能发展

欧洲人工智能战略成功的关键因素在于培养民众和劳动力的相应技能。梅德尔强调，必须将人工智能能力打造成为一项基本技能，与阅读、写作和算术同等重要。.

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、存在的风险，以及如何影响其发展。必须弥合这一教育鸿沟，以确保下一代拥有应对人工智能驱动型未来所需的技能。.

计划中的人工智能能力学院、人才库以及玛丽·居里行动“选择欧洲”项目，旨在吸引顶尖人工智能专业人才来到欧洲，同时培养生成式人工智能等领域的本土人才。这些举措不仅能够扭转人才流失的局面，还能为非欧盟专家创造合法的移民途径。.

经济前景和生产力提升

麦肯锡全球研究院的研究估计，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成功实施后所蕴含的巨大经济潜力。.

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高，75%的用户表示人工智能改变了他们的工作方式。这些结果表明，人工智能技术的实际潜力远超其技术炒作。.

对于构成欧洲经济支柱的中小型企业而言，成功应用人工智能尤为重要。研究表明，目前已有39%的中小型企业使用人工智能应用，预计到2024年这一比例将增长26%。具体而言，26%的中小型企业使用生成式人工智能，较上一年增长18%。.

特定行业应用

对特定行业人工智能应用的关注体现了欧洲在各个行业的优势。在医疗保健领域，人工智能系统可以帮助改进诊断并实现个性化治疗。在制造业，它们可以优化生产流程并提高质量控制水平。.

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“人工智能环境、气候、自然和资源灯​​塔计划”等项目展示了如何利用人工智能解决环境问题。该计划拥有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，特别是与志同道合的民主伙伴的合作。梅德尔在负责对日美关系的代表团中所扮演的角色凸显了此类伙伴关系的重要性。这些合作有助于交流最佳实践、共同制定标准以及协调监管方法。.

鉴于人工智能开发和部署的全球性特点，合作尤为重要。欧洲初创企业往往不得不与美国科技公司合作，才能获得必要的配套服务。欧洲不应阻碍这些合作，而应促进合作，同时提升自身的人工智能能力。.

数据访问和质量

人工智能应用成功的关键要素之一是获取高质量数据。计划于2025年推出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前提下，跨境扩展人工智能解决方案。.

人工智能工厂内的数据实验室旨在收集和整理来自各种来源的数据集，从而为人工智能的训练和实验奠定基础。这一基础设施对于开发依赖高质量、特定领域数据的专用人工智能模型尤为重要。.

融资和投资

人工智能创新融资仍然是欧洲面临的一项关键挑战。欧洲大陆在人工智能投资方面存在资金缺口，需要改善融资渠道、加强风险投资支持并强化公私合作关系。.

InvestAI计划和其他融资机制旨在弥合这一资金缺口。与此同时，促进欧洲风险投资和私募股权市场的发展也至关重要，以便为人工智能初创企业创造可持续的资金来源。.

人工智能超级工厂 vs. 高效微型工厂：欧洲的战略困境

尽管欧洲制定了雄心勃勃的计划，但其人工智能战略仍面临诸多挑战。批评人士认为，专注于通过人工智能超级工厂构建庞大的计算基础设施，可能与小型化、低成本人工智能模型的新兴趋势不符。受DeepSeek成功案例的启发，欧洲初创企业已经开始应用无需大量计算资源即可实现高效训练的技术。.

拟议的人工智能法案监管过于复杂，可能会扼杀创新。对“高风险”和“通用人工智能”过于宽泛的定义，可能会拖慢欧洲企业和研究机构的发展速度——尤其是在全球竞争如此激烈的背景下。.

梅德尔的愿景：为公民和企业提供以价值为导向的人工智能

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。梅德尔提出的务实、以价值为导向的人工智能发展愿景，为这种平衡提供了路线图。欧洲无需在全球人工智能竞赛中拔得头筹，也能通过开发易于获取、可实施、透明且符合欧洲大陆民主价值观的技术而取得成功。.

最终衡量成功的标准将是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环境，以及所有利益相关者之间的密切合作。.

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地位，发展一种新型的技术主权——这种主权并非基于强大的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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