欧洲在全球竞争中的AI野心：全面的分析数字殖民地，还是突破来了？

人工智能：欧盟可以跟上美国和中国吗？

欧盟（EU）设定了一个雄心勃勃的目标：它希望在人工智能（AI）领域扮演全球领导角色。重点应该放在值得信赖和以人为中心的AI上。这个目标是基于欧洲的优势：出色的研究格局和对道德价值观的坚定承诺。欧盟努力实现技术主权，同时最佳地利用AI的经济潜力。

但是，现实看起来更复杂。欧洲正在面临结构性挑战，这些挑战极大地影响了其在与美国和中国的全球AI种族中的竞争力。这些挑战涉及各个方面，从数字内部市场的分散到研究结果的商业化困难。

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概述中的核心挑战

数字内部市场的分裂

不同的国家法规，标准，数据访问规则和语言障碍使AI公司在整个欧洲难以发展并实现规模效应。

“欧洲悖论”

在AI行业中，出色的研究与对可销售产品的缓慢实施之间的差异尤为明显。

融资差距

与美国和中国相比，风险资本融资存在很大的差距，尤其是在AI初创企业的后来增长阶段。

缺乏协调

到目前为止，欧盟层面与成员国之间的协调经常是无效的，由民族方法分散和治理结构不足。

监管挑战

诸如AI法案之类的倡议旨在通过协调和改善数据可用性解决问题。但是，人们担心创新和高依从性成本的可能障碍，尤其是对于中小型公司（中小企业）和初创企业而言。

人才迁移

欧洲将高素质的AI专家输给了美国和其他地区，这进一步削弱了创新的实力。

起点：野心与现实

欧盟已经在众多战略论文和倡议中确认了其目标，以在AI的发展和应用中发挥领导作用。该策略旨在使欧洲成为以可信赖和以人为中心的AI的全球中心。

该愿景基于这样的假设，即欧洲的优势 - 出色的研究格局和对道德原则的坚定承诺 - 可以成为成功的基础。诸如“欧洲人工智能方法”之类的战略制定了明确的目标，以增强研究和工业能力并促进AI的引入。

但是，现实看起来与众不同。欧洲面临着巨大的挑战，危害其在全球AI市场中的竞争力。与美国和中国相比，最大的挑战之一是风险资本投资的巨大差距。这种资本短缺阻碍了有希望的AI初创企业的扩展。

此外，数字内部市场的持续分散化，这使得很难在国家边界快速有效地提供其解决方案。这会导致更高的成本和更长的市场介绍时间，从而影响欧洲AI公司的竞争力。

AI部门的欧洲悖论

长期以来，欧洲一直在苦苦挣扎的“欧洲悖论”：将其在基础研究和科学出版活动中实现的难度在商业上成功的产品，服务和市场领导者中。 AI领域似乎仍然加剧了这种现象，该技术特别依赖于快速增长，大量数据和大量资本投资。

欧洲的结构弱点 - 缺乏风险资本，分散的市场和慢速商业化，这在AI行业中特别不利。美国和中国等全球竞争对手的生态系统可以更好地满足AI开发的需求，并具有庞大的内陆市场，稳定的风险资本和主导的技术平台。

数字内部市场的分散：扩展的障碍

对于想要在欧洲扩大的AI公司而言，欧盟统一的数字内部市场的梦想仍然远非现实。欧洲不是同质市场，而是类似于“拼布”，每个国家都在数字地区遵循自己的规则和优先事项。这种分裂代表了AI解决方案扩展的重大障碍，并影响了欧洲公司在全球比较中的竞争力。

这种分裂的原因是多样而深刻的：

监管差异

尽管存在诸如一般数据保护法规（GDPR）之类的整个欧盟立法，但27个国家当局的不同解释和执行导致公司对公司产生了相当大的法律不确定性和复杂性。即使是最近的协调努力，例如《数字市场法》（DMA），也提供了加强破碎化的风险，而不是通过不一致的执法来减少破碎化。 《 AI法》是规范AI的中央法律，旨在完全协调，以防止这种国家的偏差。但是，人们担心的是，不同的国家实施，监督当局的能力以及可能的国家规格或解释可能会再次导致事实上的分裂。

缺少标准

欧洲的AI系统，数据格式和界面缺乏统一认可的技术标准，这阻碍了互操作性，因此很难获得新解决方案的市场访问。 AI法案认识到这个问题，并依赖于欧洲标准化组织对协调标准的发展。但是，这个过程是耗时的，并且具有延迟和分歧的风险，这继续减慢创新的AI应用程序的快速规模。

数据访问和使用

AI模型，尤其是在机械学习领域，需要访问大型多样的数据集进行培训和验证。超出GDPR的数据访问中的不同国家规则和实践构成了障碍。 GDPR本身还包含模糊的条款，其使用通常需要在AI的背景下进行解释，这导致不确定性。诸如《数据法》和《数据治理法》之类的倡议应改善访问和数据的共同使用，尤其是工业和物联网数据。但是，他们还引入了新的复杂法规，其实际效果仍在等待AI应用程序的数据可用性，这可能会造成新的合规性障碍。

语言障碍

具有24种官方语言的欧洲语言多样性是对AI应用程序的开发和扩展的特殊挑战，尤其是在自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLMS）领域。对不同语言和文化背景的模型和服务的适应是资源密集型，并且大大提高了市场进入成本。

国家利益和“自私”

许多成员国不是协调的欧洲战略，而是主要追求自己的国家AI代理商并促进国家冠军。这导致了双重工作，效率低下的资源分配，并防止了在全球竞争中生存所必需的力量的捆绑。欧盟内的AI能力和资源的不平等分配加剧了这个问题。

更多的障碍

经典的内部市场障碍，例如不同的增值税率，地球块实践和复杂的消费者保护法规，这使得跨境数字业务变得更加困难。

这些不同的分裂方面对AI公司的直接后果是严重的：它们会大大提高AI解决方案的开发，适应和营销的成本，延长市场成熟度（上市时间）的时间，并使实现全球竞争所必需的规模效果变得极为困难。反过来，这又吓到了投资者，并削弱了欧洲雄心勃勃的AI初创企业的吸引力。

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欧盟研究的慢速商业化

欧洲在AI地区竞争力的核心障碍是将其强大的研究基地的结果转变为可销售的产品和服务的持续困难。这种现象被称为“欧洲悖论” - 科学卓越和商业成功之间的差距 - 在AI部门尤其明显。尽管欧洲在AI地区的科学出版物中一直领先，并且拥有一流的研究机构，但缺乏这种实力在全球竞争激烈的AI公司中。

这种缓慢商业化的原因很复杂：

风险资本差距

一个主要因素是与美国和中国相比，欧洲AI初创企业的风险资本（风险投资，VC）急剧缺乏。美国的这种统治地位，尤其是对于基本模型的大型融资回合，仍在继续。缺乏足够的资本，尤其是对于资本密集型规模的阶段（“扩展”），阻止了承诺欧洲人工智能公司的增长，迫使其在欧盟之外寻找融资（这可能导致移民），并使投资者没有吸引力。

科学与经济之间的差距

尽管研究机构出色，但将科学知识转移到工业用途方面只是缓慢的。在初始研究资金之后，通常缺乏支持商业化的既定机制和激励措施。相比之下，美国有动态的生态系统，其中可以将研究结果迅速转移到初创企业，并可以由大型技术公司集成为平台和客户。欧洲缺乏可比密度的大型数字公司，这些公司可以用作AI创新的“起始障碍”。

文化和结构性障碍

与美国相比，较高的风险厌恶塑造了投资者，成熟的公司，有时甚至是欧洲的监管机构的行为。这使得融资更加雄心勃勃，潜在的破坏性思想（“月亮”），并减慢了新技术的适应性。与美国相比，企业家的失败更具污名化，这使建立风险的初创企业的意愿抑制了。在处理知识产权（IP）方面的策略不一致，并且缺乏跟踪欧盟资助的研究项目结果的使用阻碍了他们的商业用途。在AI的介绍和扩展中，中小型公司（SME）遇到了特殊障碍，例如金融瓶颈和缺乏专业知识。市场和监管负载的分裂，尤其是通过《 AI法》，代表了其他挑战。

AI才能的“大脑流失”

另一个关键的问题是，高素质的AI专家从欧洲移民（“脑力流失”）。在欧洲接受培训的人才离开大陆，寻找更好的职业机会，更高的薪水和更具吸引力的研发环境，尤其是对美国。移民的主要原因是更高的薪水，更雄心勃勃的项目，更好的研究条件和生态系统以及较低的官僚障碍。尽管欧洲的人均AI专家可能很高，并且许多研究人员训练，但它在全球竞争中很难保持最高力量（“顶级”/“精英”才能）。在训练顶尖人才方面，中国迅速抓住了。人力资本的这种损失直接破坏了欧洲的创新和商业化能力。

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欧盟资助工具对人工智能的影响

欧盟使用许多融资工具来促进研究，创新和人工智能的使用。在这种情况下，两个最重要的计划是Horizo​​nt Europe和“数字欧洲”计划（DEP）。欧盟已承诺要大大提高公开融资的AI研究和创新。但是，对程序及其先前效果的更精确的看法揭示了混合的形象和重大挑战。

欧洲水平欧洲地区的结果是矛盾的。筹集了许多项目，并实现了高水平的参与，但是欧洲审计法院（ECA）明确批评了Horizo​​nt 2020（上一个计划）下的特定AI项目的较低专利率。更严重的是，发现ECA缺乏对研究结果的商业剥削的系统跟踪和支持。

“数字欧洲”计划（DEP）着重于引入数字技术，能力的建立和数字基础设施的融资。在AI区域，它为中心元素（例如AI访问平台（“需求平台）”），欧洲数据室，测试和实验设施（TEFS）和欧洲数字创新中心（EDIHS）为中心元素提供资金。但是，根据ECA的数据，这些基础设施项目的实施很慢。一些设施在考试时迟到或尚未完成功能。

欧洲创新委员会（EIC）加速器的专门设计旨在促进中小企业和初创企业的风险但潜在的开创性创新。但是，该计划具有极具竞争力。尽管EIC还为AI公司提供了资助，但ECA发现该工具不足以旨在开创AI创新者，并且没有为大规模扩大的公司提供资本支持。

ECA的特别报告提供了对欧盟措施促进AI生态系统的关键总体评估：协调不足，基础设施延迟，杠杆率不足，缺乏监控和缺乏商业化。

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欧盟与成员国之间的协调：在进行统一AI战略的途中？

欧盟水平与各个成员国之间的有效协调对于欧洲AI战略的成功至关重要。资源只能通过联合行动捆绑，可以避免分裂，并可以实现临界质量，以便在全球竞争中生存。但是，以前的协调机制已被证明是不足的。

在引入AI法案之前，协调主要基于“ AI协调计划”。但是，该分析发现了这种协调中的重大缺陷：有限的有效性，不足的治理工具，过时的目标和缺乏责任，缺乏监测和国家分裂。

《 AI法案》建立了一个新的，更全面的治理框架，该框架本来可以解决这些弱点，并在欧盟：欧洲AI办公室（AI办公室），欧洲AI委员会（AI委员会）和国家负责当局中对AI政策进行更多的货物控制。

这种新结构有可能通过在欧盟层面上明确的责任并建立一个中央论坛进行交流和协调，从而显着改善协调。但是，这种新治理结构的成功取决于成员国的积极参与和承诺以及国家一级的足够资源设备。

欧盟政策工具：中央法规和计划的分析

近年来，欧盟制定了一种综合的法规和资金计划工具，以塑造AI部门，促进创新并同时管理风险。最重要的要素是《 AI法案》，《数据策略》（尤其是数据治理法案和数据法）以及欧洲和数字欧洲的资助计划。

AI法案是世界上第一个规范AI的综合法律。他的主要目标是创建一个统一的法律框架，以促进可信赖的AI创新，同时保护公民的基本权利，健康和安全。通过制定统一的规则，《 AI法案》旨在防止出现不同的国家法规，从而确保AI技术的内部市场运转良好。但是，初创企业和风险资本提供者特别表达了相当大的担忧。他们担心严格的要求会导致较高的合规成本，提高技术和组织的复杂性，并最终减慢创新并降低欧洲人工智能公司的竞争力。

数字和人工智能地区欧洲监管网络的密度是前所未有的。每个法律都追求合法的目标，但是整个法律都可以创建累积的合规性障碍，这特别影响了中小企业和初创企业。这些公司只有有限的资源来解决这一复杂，重叠的监管景观。

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与美国和中国相比，全球AI种族：欧洲

为了现实地评估AI地区欧盟的挑战和机遇，与全球领先地区（美国和中国至关重要）进行了比较。这种比较揭示了投资，研究，人才，市场规模和政治方法的显着差异。

如前所述，欧盟与美国/中国之间的AI风险资本投资存在巨大差距。美国占主导地位，尤其是通过数十亿美元的基本模型开发商投资。中国也显然领先于欧盟。这种融资优势使美国和中国公司能够在研究，发展，人才和市场发展上投资更具积极性。

尽管传统上，欧盟在科学研究中有很强的基础，并且有大量出版物，但中国现在已经超过了纯粹的AI出版物中的欧盟。尽管中国也赶上了这里，但美国继续导致研究的平均质量和引文频率，尽管中国也部分领导了论文。欧盟明显的弱点是对专利创新的研究实施。

全球对人工智能才能的竞争非常激烈。美国仍然是全球顶级研究人员的最吸引人的工作场所，即使它的吸引力最近略有下降。但是，他们越来越依赖于中国和欧洲的才能的移民。这强调了欧洲为AI专家创造更具吸引力的条件的紧迫性，以阻止“脑力流失”并确保自己的创新力量。需要采取有针对性的措施来吸引来自国外的高素质专家，并将欧洲人才留在自己的国家。

中国正在大量投资自己的AI专家培训，并迅速增加其在全球人才生产中的份额。欧盟训练许多AI专家，并且具有高密度的专家，但是在从顶级力量到美国的大量移民（“脑力消耗”）中挣扎。

美国和中国受益于巨大的，很大程度上同质的内部市场，这些市场可以快速扩展技术和商业模式。相反，欧盟市场非常分散。中国还导致经济中AI技术的适应率，而欧盟（尤其是在中小企业）的引入较慢。

这三个地区采取了不同的策略。欧盟依靠一种基于价值的，以法规为中性的方法（“可信赖的AI”），该方法由AI法案所体现，旨在确保高道德标准和安全。传统上，即使个人当局制定了特定的指导方针，美国传统上采取了更加全面的监管，以更不全面的监管来追求更具市场驱动的，更具创新的方式。中国通过政府的投资和计划大量促进AI作为战略技术，从更容易获取大量数据中受益，并依赖于中央控制的发展。

全球AI竞赛的决定性因素是美国的大型技术团体的主导地位（Google/Amphabet，Amazon，Facebook/Meta，Apple，Microsoft，通常称为GAFA或BIG TECH）和中国（Baidu，Alibaba，Tencent，Tencent，Tencent，tencent，Xiaomi-batx）。这些公司拥有巨大的资源：来自其平台服务的大量数据，领先的云基础架构，巨大的资本和全球范围。这些资产为您在AI模型和应用程序的开发，培训和缩放方面具有决定性的优势。您可以通过收购来吸引顶尖人才，并购买潜在的竞争对手。

对于欧洲人工智能公司而言，这种主导地位代表了巨大的竞争挑战。欧洲有一种风险在技术上依赖并降级为这些公司的“数字殖民地”。诸如《数字市场法》（DMA）之类的法规旨在限制这些“看门人”的市场力量，但它们在动态AI市场中的有效性仍然存在争议。

鉴于全球市场动态，欧盟在“值得信赖的AI”上的战略取向是一项风险的事业。该战略着重于监管（AI法案）建立信任，并可能产生对欧洲AI解决方案的市场偏好。但是，全球AI市场目前由性能，可伸缩性（尤其是基本模型）和引言级别的速度主导，因为它们和中国巨头由于其数据，资本和市场优势而优越。

欧洲AI生态系统的导航：公司案例研究

市场破碎，融资差距和监管复杂性的抽象挑战在欧洲AI公司的日常现实中表现出来。对特定案件的检查有助于了解公司如何应对这些条件，他们采取的哪些策略以及哪些成功因素是决定性的。

案例研究1：Mistral AI（法国）

Mistral AI迅速发展成为大型语音模型（LLM）的欧洲最著名的开发商之一，并且经常被当作潜在的欧洲冠军。该公司总部位于巴黎，与开源模型作为差异化功能密切相关。尽管评级仍然显着低于美国领先的竞争对手，但它能够完成大量的融资回合。 Mistral追求包括SAP和Microsoft在内的战略合作伙伴关系，以及其他欧洲AI专家，例如国防区的HELSING。

案例研究2：Aleph Alpha（德国）

阿尔法·阿尔法（Alph Alpha）是LLM领域的另一个重要欧洲演员，他特别关注AI的主权，解释性和可信赖性的主题。这家德国公司得到了重要的工业公司的支持，例如Schwarz Group（Lidl和Kaufland的所有者）和SAP。

案例研究3：赫尔辛（德国防御KI）

赫尔辛专门研究国防和安全部门的AI应用程序。该公司与Mistral AI建立了战略合作伙伴关系，以共同开发该领域的视觉语言模型等技能。

除这些个体情况外，欧洲AI初创企业的一般模式显示：

挑战

缺乏风险资本，尤其是在后期（深夜），以及投资者的风险规避仍然是核心障碍。许多深技术初创企业发现很难令人信服地传达其技术的价值。在零散的欧洲市场上的扩展是复杂的，而监管负载，尤其是AI法案，被认为是一个重要的障碍。

成功因素

具有承诺和相关专业知识的强大开始团队至关重要。确定明确的市场需求，强大的技术解决方案的发展以及经过深思熟虑的业务和营销策略同样重要。战略合作伙伴关系，明确的利基专注力和有效的缩放过程管理也有助于成功。一些公司还试图主动将遵守欧盟规则的符合作为质量和信任功能。

对这些案件和一般趋势的分析表明，鉴于与我们和中国竞争对手相比，欧洲AI初创企业通常被迫采取特定策略，市场规模和统一性。成功的公司专注于纯粹的LLM竞争之外的领域。与已建立的行业或其他初创企业的伙伴关系起着重要作用。

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课程确定：竞争激烈的欧洲人工智能未来的战略建议

分析表明，尽管它在研究和人才发展方面具有优势，但欧洲仍面临着巨大的挑战，以实现其在全球AI种族中的野心。内部市场的分裂，研究商业化的差距，协调的缺陷，人才的移民以及融资不足的环境共同影响了欧盟在这个关键技术领域的经济竞争力和战略自治。进一步落后于美国和中国的风险是真实的。为了改变课程并提高欧洲的潜力，在各个层面都需要采取确定的和协调的措施。

采取行动的建议：

对于欧盟政客

• 加深AI的数字内部市场
• 监管和创新促进之间的平衡
• 资金策略的重新调整
• AI基础设施的扩展
• 战略公共采购

对于成员国

• 协调国家战略
• 加强国家当局
• 促进国家生态系统

对于行业和投资者

• 动员更多的风险资本
• 加强合作
• 承担战略风险

用于研究机构

• 加强商业化重点
• 调整培训

欧洲的AI潜力：对创新的强烈关注如何推动全球竞争

欧洲具有相当大的优势 - 一个广泛的研究基础，有价值的工业数据，大型人才库和既定的道德框架。为了能够实现他的AI野心并在全球竞争中存在，需要在政治，融资和文化中进行一致，协调一致的努力。必须推迟重点：从AI的纯调节到动态和全球竞争性的欧洲AI生态系统的主动结构。这是弥合现有潜力与市场之间差距的唯一方法。

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