欧洲在全球竞争中的人工智能雄心：全面分析——数字殖民地还是即将到来的突破？

人工智能：欧盟能否与美国和中国竞争？

欧盟设定了一个雄心勃勃的目标：在全球人工智能（AI）领域发挥领导作用。其重点将放在可信赖且以人为本的人工智能上。这一目标建立在欧洲的优势之上：卓越的研究环境和对伦理价值观的坚定承诺。欧盟的目标是在实现技术自主的同时，最大限度地发挥人工智能的经济潜力。

然而，现实情况更为复杂。欧洲正面临着诸多结构性挑战，这些挑战严重削弱了其在全球人工智能竞赛中与美国和中国竞争的竞争力。这些挑战涵盖方方面面，从数字单一市场的碎片化到研究成果商业化方面的困难。

适合：

• 值得信赖的AI：欧洲的王牌和在人工智能中扮演领导角色的机会

主要挑战概览

数字单一市场的碎片化

各国不同的法规、标准、数据访问规则和语言障碍使得人工智能公司难以在欧洲发展壮大并实现规模经济。

“欧洲悖论”

人工智能领域尤其明显地体现了优秀研究成果与缓慢转化为市场化产品之间的差距。

资金缺口

与美国和中国相比，风险投资资金存在显著差距，尤其是在人工智能初创企业的后期增长阶段。

缺乏协调

欧盟层面与成员国之间的协调往往效率低下，其特点是各国采取各自为政的做法，且治理结构不完善。

监管挑战

诸如《人工智能法案》之类的举措旨在通过协调统一和提高数据可用性来解决问题。然而，人们担心这些举措可能会阻碍创新，并增加合规成本，尤其对中小企业和初创企业而言更是如此。

人才流失

欧洲正流失大量高技能人工智能专业人才到美国和其他地区，这进一步削弱了欧洲的创新能力。

起点：雄心与现实

欧盟在众多战略文件和倡议中重申了其在人工智能的开发和应用领域发挥领导作用的目标。该战略旨在将欧洲打造成为全球可信赖且以人为本的人工智能中心。

这一愿景基于这样的假设：欧洲的优势——卓越的科研环境和对伦理原则的坚定承诺——可以成为成功的基石。诸如“欧洲人工智能战略”之类的策略，为加强研究和产业能力以及促进人工智能的应用制定了明确的目标。

然而，现实情况并非如此。欧洲面临着诸多挑战，这些挑战威胁着其在全球人工智能市场的竞争力。其中最大的挑战之一是与美国和中国相比，欧洲在风险投资方面存在巨大差距。这种资金短缺阻碍了有发展潜力的人工智能初创企业的规模化发展。

此外，数字单一市场的持续碎片化使得企业难以快速高效地跨境提供解决方案。这导致成本上升和上市时间延长，从而削弱了欧洲人工智能企业的竞争力。

人工智能领域的欧洲悖论

欧洲长期以来一直面临着所谓的“欧洲悖论”：难以将其在基础研究和科学出版物方面的优势转化为商业上成功的产品、服务和市场领先的公司。在人工智能领域，这一现象似乎尤为突出，因为人工智能这项技术特别依赖于快速增长、庞大的数据集和大量的资本投资。

欧洲的结构性弱点——风险投资匮乏、市场分散、商业化进程缓慢——对人工智能领域尤其不利。美国和中国等全球竞争对手拥有更适合人工智能发展需求的生态系统，包括庞大的国内市场、雄厚的风险投资和占据主导地位的技术平台。

数字单一市场的碎片化：规模化发展的障碍

对于寻求在欧洲扩张的人工智能公司而言，欧盟统一数字市场的梦想仍然遥不可及。欧洲并非一个同质化的市场，而更像是一块拼凑而成的被子，每个国家在数字领域都奉行着各自的规则和优先事项。这种碎片化严重阻碍了人工智能解决方案的规模化应用，并对欧洲企业在全球的竞争力产生了负面影响。

造成这种分裂的原因有很多，而且根深蒂固：

监管分歧

尽管欧盟范围内存在诸如《通用数据保护条例》（GDPR）之类的立法，但27个成员国对其解释和执行方式的差异，导致企业面临严重的法律不确定性和复杂性。即使是近期出台的协调统一措施，例如《数字市场法》（DMA），也可能因执行不一致而加剧而非减少碎片化。虽然作为人工智能监管核心法律的《人工智能法》旨在实现全面协调，以避免出现此类国家差异，但人们担心，各国不同的实施方案、监管能力以及可能存在的国家具体规定或解释，可能会再次导致事实上的碎片化。

缺乏标准

欧洲缺乏统一认可的人工智能系统、数据格式和接口技术标准，阻碍了互操作性，也使新解决方案难以进入市场。《人工智能法案》承认这一问题，并寄希望于欧洲标准化组织制定协调一致的标准。然而，这一过程耗时漫长，且存在延误和分歧的风险，进一步减缓了创新型人工智能应用的快速普及。

数据访问和使用

人工智能模型，尤其是在机器学习领域，需要访问庞大且多样化的数据集进行训练和验证。除GDPR之外，各国在数据访问方面的规则和实践各不相同，这造成了诸多障碍。此外，GDPR本身也包含一些模糊的条款，这些条款在人工智能领域的应用往往需要解释，从而导致不确定性。诸如《数据法案》和《数据治理法案》等举措旨在改善数据（尤其是工业数据和物联网数据）的访问和共享。然而，这些举措也引入了新的、复杂的法规，其对人工智能应用数据可用性的实际影响尚待观察，并且可能会带来新的合规难题。

语言障碍

欧洲拥有24种官方语言，语言多样性给人工智能应用的开发和扩展带来了特殊挑战，尤其是在自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLM）领域。将模型和服务适配到不同的语言和文化背景需要耗费大量资源，并显著增加市场准入成本。

国家利益与“利己主义”

许多成员国并未制定协调一致的欧洲战略，而是主要推行各自的国家人工智能议程，并扶持本国领先企业。这导致资源重复建设、资源配置效率低下，并阻碍了全球竞争所需的资源整合。欧盟内部人工智能专业知识和资源分布不均加剧了这一问题。

进一步的障碍

不同的增值税税率、地理封锁措施和复杂的消费者保护法规等传统内部市场壁垒，使得跨境数字业务更加困难，这些壁垒依然存在。

这些碎片化因素对人工智能公司造成的直接后果十分严重：它们显著增加了开发、调整和推广人工智能解决方案的成本，延长了产品上市时间，并使企业难以实现全球竞争所需的规模经济。反过来，这又会阻碍投资者，削弱欧洲市场对雄心勃勃的人工智能初创企业的吸引力。

适合：

• 巴黎的AI行动峰会：唤醒了欧洲AI战略 - “ Stargate Ki Europa”的初创公司？

欧盟人工智能研究商业化进程缓慢

欧洲在人工智能领域竞争力面临的主要障碍之一，在于其强大的科研实力难以将成果转化为适销对路的产品和服务。这种被称为“欧洲悖论”的现象——即科学卓越与商业成功之间的鸿沟——在人工智能领域尤为突出。尽管欧洲长期以来在人工智能领域的科学出版物方面处于领先地位，并拥有世界一流的研究机构，但它却缺乏将这些优势转化为具有全球竞争力的人工智能公司的能力。

商业化进程缓慢的原因有很多：

风险投资缺口

关键因素在于，与美国和中国相比，欧洲人工智能初创企业面临的风险投资严重不足。美国在人工智能领域的主导地位，尤其是在基础模型的大额融资方面，依然存在。资金短缺，特别是对于资本密集型的​​规模化发展阶段而言，阻碍了欧洲有潜力的人工智能公司的发展，迫使它们在欧盟以外寻求融资（这可能导致公司迁址），并降低了它们对投资者的吸引力。

科学与商业之间的差距

尽管拥有优秀的科研机构，但科研成果向工业应用的转化速度仍然缓慢。在初期科研经费到位后，支持商业化的机制和激励措施往往不足。相比之下，美国拥有充满活力的生态系统，科研成果可以迅速转化为初创企业的应用，并被大型科技公司整合为平台和客户。欧洲缺乏与之匹敌的大型数字公司，而这些公司本可以成为人工智能创新的孵化器。

文化和结构性障碍

与美国相比，欧洲普遍存在更高的风险规避倾向，这影响着投资者、成熟企业以及一定程度上的监管机构的行为。这使得雄心勃勃、可能颠覆传统理念（“登月计划”）的融资更加困难，并减缓了新技术的普及应用。与美国相比，创业失败在欧洲更受歧视，这降低了人们创办高风险初创企业的意愿。知识产权管理策略的不一致以及欧盟资助的研究项目成果商业化后续工作的缺失，阻碍了这些成果的商业应用。中小企业在引入和推广人工智能时面临着特殊的障碍，例如资金限制和专业知识匮乏。市场分散和监管负担，尤其是来自《人工智能法》的监管负担，也带来了额外的挑战。

人工智能人才的“流失”

另一个关键问题是欧洲高技能人工智能专业人才的流失。在欧洲接受培训的人才正离开欧洲大陆，寻求更好的职业发展机会、更高的薪酬以及更具吸引力的研发环境，他们主要流向美国。造成这种人才外流的主要原因是更高的薪酬、更具挑战性的项目、更优越的研究条件和生态系统，以及更少的官僚障碍。尽管欧洲人均人工智能专家密度很高，也培养了大量研究人员，但在全球竞争中，它难以留住顶尖/精英人才。中国在培养顶尖人才方面正在迅速追赶。这种人力资本的流失直接削弱了欧洲的创新和商业化能力。

从本地到全球：中小企业以巧妙的策略征服全球市场 - 图片：Xpert.Digital

当一家公司的数字形象决定其成功时，面临的挑战是如何使这种形象真实、个性化和影响深远。 Xpert.Digital 提供了一种创新的解决方案，将自己定位为行业中心、博客和品牌大使之间的交叉点。 它将传播和销售渠道的优势结合在一个平台上，并可以以 18 种不同的语言进行发布。 与合作伙伴门户网站的合作以及在 Google 新闻和包含约 8,000 名记者和读者的新闻分发列表上发布文章的可能性，最大限度地提高了内容的覆盖范围和可见性。 这是外部销售和营销（SMarketing）的一个重要因素。

更多相关信息请点击这里：

• 真正的。 个别地。 全球：适合您公司的 Xpert.Digital 战略

欧盟人工智能资助机制的影响

欧盟利用一系列资助机制来促进人工智能的研究、创新和应用。其中最重要的两个项目是“地平线欧洲”计划和“数字欧洲计划”（DEP）。欧盟承诺大幅增加公共资金对人工智能研究和创新的投入。然而，深入分析这些项目及其迄今为止的影响，会发现情况喜忧参半，且面临诸多挑战。

“地平线欧洲”计划在人工智能领域的成果喜忧参半。尽管众多项目获得了资助，参与率也很高，但欧洲审计院（ECA）明确批评了“地平线2020”（其前身计划）下特定人工智能项目的低专利申请率。更严重的是，ECA发现该计划缺乏对研究成果商业化的系统性监测和支持。

“数字欧洲计划”（DEP）专注于数字技术的应用、能力建设和数字基础设施的融资。在人工智能领域，该计划资助了人工智能按需平台、欧洲数据空间、测试与实验设施（TEF）以及欧洲数字创新中心（EDIH）等关键项目。然而，据欧洲信贷管理局（ECA）称，这些基础设施项目的实施进展缓慢。一些设施启动较晚，或在评估时尚未完全投入运营。

欧洲创新理事会 (EIC) 加速器旨在支持中小企业和初创公司中高风险但具有突破性潜力的创新项目。然而，该项目竞争异常激烈。尽管 EIC 已资助过一些人工智能公司，但欧洲信贷管理局 (ECA) 发现，该机制对具有突破性的人工智能创新者关注不足，也未能为规模更大的公司提供资金支持。

欧洲审计院的特别报告对欧盟促进人工智能生态系统的措施进行了全面的批判性评估：协调不足、基础设施建设滞后、杠杆作用不足、缺乏监督和缺乏商业化。

适合：

• AI模型OpenEurollm：欧洲的AI秘密武器揭示了 - 对Chatgpt和DeepSeek的令人兴奋的答案

欧盟与成员国之间的协调：迈向统一的人工智能战略？

欧盟层面与各成员国之间的有效协调对于欧洲人工智能战略的成功至关重要。只有通过联合行动，才能汇集资源、避免碎片化，并形成足以在全球范围内竞争的规模。然而，现有的协调机制已被证明不足以应对挑战。

在《人工智能法》出台之前，协调工作主要依据“人工智能协调计划”。然而，分析表明，这种协调方式存在诸多缺陷：效力有限、治理机制不完善、目标过时、缺乏承诺、监督不足以及国家层面分散。

《人工智能法案》建立了一个新的、更全面的治理框架，旨在解决这些弱点，并使欧盟能够对人工智能政策进行更协调一致的控制：欧洲人工智能办公室、欧洲人工智能委员会和国家主管机构。

这一新架构有望通过明确欧盟层面的责任，并建立一个成员国间交流与协调的中心论坛，显著提升协调效率。然而，这一新治理架构的成功关键取决于成员国的积极参与和承诺，以及国家层面的充足资源。

欧盟政策工具集：关键法规和方案分析

近年来，欧盟制定了一套全面的监管和资助机制，旨在塑造人工智能行业格局、促进创新并管控风险。关键要素包括《人工智能法案》、数据战略（特别是《数据治理法案》和《数据法案》）以及“地平线欧洲”和“数字欧洲”资助计划。

《人工智能法案》是全球首部全面规范人工智能的法律。其主要目标是建立一个统一的法律框架，在促进可信赖人工智能创新的同时，保护公民的基本权利、健康和安全。通过在欧盟范围内制定统一规则，《人工智能法案》旨在防止出现各国监管法规的差异，从而确保人工智能技术单一市场的正常运作。然而，初创企业和风险投资家尤其对此表示担忧。他们担心，严格的要求可能导致高昂的合规成本，增加技术和组织上的复杂性，最终减缓创新速度，削弱欧洲人工智能公司的竞争力。

欧洲数字和人工智能领域的监管网络密度前所未有。虽然每项法律都旨在实现正当目标，但它们叠加起来可能会造成累积性的合规障碍，对中小企业和初创公司造成不成比例的影响。这些公司资源有限，难以应对如此复杂且相互交织的监管环境。

与此相关：

• Ki“ Made in Europe'开放欧元法学硕士：欧洲的AI主权和语言多样性的道路

全球人工智能竞赛：欧洲与美国和中国的比较

要客观评估欧盟在人工智能领域面临的挑战和机遇，与全球领先地区——美国和中国——进行比较至关重要。比较结果显示，欧盟和美国在投资、研究、人才、市场规模和政策方针方面存在显著差异。

如前所述，欧盟与美国/中国在人工智能领域的风险投资存在巨大差距。美国主导着市场，尤其体​​现在其对基础模型开发商的数十亿美元投资上。中国也显著领先于欧盟。这种资金优势使得中美企业能够更积极地投资于研发、人才引进和市场渗透。

欧盟在科学研究领域历来拥有雄厚的基础，论文发表数量也居高不下，但中国在人工智能论文发表数量上已经超越欧盟。美国在研究的平均质量和引用频率方面仍然领先，不过中国在这方面也在迎头赶上，甚至在某些论文的引用量方面已经超越了美国。欧盟的一个显著弱点在于将研究成果转化为专利创新的能力不足。

全球对人工智能人才的竞争异常激烈。尽管美国近期的吸引力略有下降，但它仍然是全球顶尖人工智能研究人员最具吸引力的工作场所。然而，美国越来越依赖人才移民，包括来自中国和欧洲的人才。这凸显了欧洲亟需为人工智能专家创造更具吸引力的工作环境，以阻止人才流失并确保自身的创新能力。欧洲需要采取有针对性的措施，既要吸引海外高素质专业人才，又要留住本国人才。

中国正大力投资培养本国人工智能专家，并迅速提升其在全球人才产出的份额。欧盟虽然培养了众多人工智能专家，且专家密度很高，但却面临着顶尖人才大量流失到美国的困境。

美国和中国受益于庞大且高度同质化的国内市场，这使得技术和商业模式能够快速扩展。相比之下，欧盟市场高度分散。此外，中国在企业人工智能技术的应用速度方面处于领先地位，而欧盟的应用速度，尤其是在中小企业中，则较为缓慢。

这三个地区采取了不同的策略。欧盟依赖以价值观为导向、以监管为中心的模式（“可信赖人工智能”），其核心是《人工智能法案》，旨在保障高标准的伦理道德和安全性。美国传统上奉行更加市场化、鼓励创新的模式，监管力度相对较弱，但各个机构也会制定具体的指导方针。中国则通过政府投资和各项举措，大力推动人工智能作为一项战略性技术的发展，受益于更容易获取大数据，并依赖于中央统一的监管体系。

全球人工智能竞赛的关键因素之一是美国（谷歌/Alphabet、亚马逊、Facebook/Meta、苹果、微软——通常被称为GAFA或大型科技公司）和中国（百度、阿里巴巴、腾讯、小米——简称BATX）大型科技公司的主导地位。这些公司拥有巨大的资源：来自其平台服务的海量数据、领先的云基础设施、雄厚的资金和全球影响力。这些优势使它们在开发、训练和扩展人工智能模型及应用方面拥有决定性优势。它们能够吸引顶尖人才，并通过收购来巩固自身地位，从而削弱潜在的竞争对手。

对于欧洲人工智能公司而言，这种主导地位构成了巨大的竞争挑战。欧洲有可能在技术上过度依赖这些公司，最终沦为它们的“数字殖民地”。尽管《数字市场法案》（DMA）等法规旨在限制这些“守门人”的市场力量，但它们在瞬息万变的人工智能市场中的有效性仍存在争议。

鉴于全球市场动态，欧盟将“可信人工智能”作为差异化战略重点是一项冒险之举。该战略依赖于监管（《人工智能法》）来建立信任，并有可能使欧洲人工智能解决方案赢得市场青睐。然而，目前全球人工智能市场主要受性能、可扩展性（尤其是基础模型）和普及速度的制约——而美国和中国的科技巨头凭借其数据、资本和市场力量，在这些领域拥有明显的优势。

探索欧洲人工智能生态系统：企业案例研究

市场碎片化、资金缺口和监管复杂性等抽象挑战，在欧洲人工智能公司的日常运营中具体体现出来。通过分析具体案例，我们可以了解这些公司如何应对这些挑战，它们采取了哪些策略，以及哪些成功因素至关重要。

案例研究 1：Mistral AI（法国）

Mistral AI 已迅速成为欧洲最杰出的大型语言模型 (LLM) 开发商之一，并被视为欧洲人工智能领域的领军企业。这家总部位于巴黎的公司高度依赖开源模型，以此作为其差异化优势。尽管其估值仍远低于美国领先的竞争对手，但 Mistral 已成功完成多轮融资。Mistral 积极寻求与 SAP 和微软等公司建立战略合作伙伴关系，并与国防领域的其他欧洲人工智能专家（例如 Helsing）开展合作。

案例研究 2：Aleph Alpha（德国）

Aleph Alpha是欧洲另一家在人工智能领域的重要企业，尤其专注于人工智能的主权、可解释性和可信度。这家德国公司获得了包括施瓦茨集团（Lidl和Kaufland的母公司）和SAP在内的多家大型工业企业的支持。

案例研究 3：赫尔辛（德国 – 国防人工智能）

Helsing公司专注于为国防和安全领域开发人工智能应用。该公司已与Mistral AI公司建立战略合作伙伴关系，共同开发用于该领域的视觉-语言-动作模型等功能。

除了这些个别案例之外，欧洲人工智能初创企业的总体模式正在逐渐显现：

挑战

风险投资的匮乏，尤其是在后期阶段，以及投资者规避风险的心理，仍然是主要障碍。许多深度科技初创公司难以有效地传达其技术的价值。在分散的欧洲市场实现规模化发展十分复杂，而监管负担，特别是来自《人工智能法案》的监管负担，被视为一项重大障碍。

成功因素

一支实力雄厚、充满热情且具备相关专业知识的创始团队至关重要。同样重要的是，要明确市场需求，开发稳健的技术解决方案，并制定周全的商业和市场营销策略。战略合作伙伴关系、清晰的细分市场定位以及有效的流程管理也有助于规模化发展。一些公司还会积极利用符合欧盟法规的合规性来彰显其质量和信誉。

对这些案例和总体趋势的分析表明，与美国和中国的竞争对手相比，欧洲人工智能初创企业在资金、市场规模和产品同质化方面处于劣势，因此往往被迫采取特定的战略。成功的公司关注的领域远不止于争夺通用型LLM（法学硕士）学位。与成熟的行业或其他初创企业建立合作关系发挥着至关重要的作用。

适合：

• 欧洲的人工智能未来：欧盟AI如何在全球人工智能竞赛中跟上

设定方向：面向欧洲人工智能未来竞争力的战略建议

分析表明，尽管欧洲在研发和人才培养方面实力雄厚，但在全球人工智能竞赛中实现其雄心壮志仍面临诸多挑战。单一市场的碎片化、研究成果商业化方面的差距、协调不力、人才流失以及资金不足等问题，共同削弱了欧盟在这一关键技术领域的经济竞争力和战略自主性。进一步落后于美国和中国的风险不容忽视。各层面都需要采取果断协调的行动，才能扭转局面，释放欧洲的潜力。

行动建议：

对于欧盟政策制定者而言

• 深化人工智能数字单一市场
• 平衡监管与创新促进
• 调整融资策略
• 人工智能基础设施的扩展
• 战略性公共采购

对于成员国

• 协调国家战略
• 加强国家权力
• 促进国家生态系统

对于行业和投资者而言

• 调动更多风险投资
• 加强合作
• 承担战略风险

对于研究机构

• 加强对商业化的关注
• 适应性训练

欧洲人工智能潜力：如何通过大力发展创新来推动全球竞争

欧洲拥有诸多优势——广泛的研究基础、宝贵的行业数据、庞大的人才库以及完善的伦理框架。然而，要实现其人工智能发展目标并保持全球竞争力，需要在政策、资金和文化方面做出协调一致、更加积极主动的努力。重点必须转变：从单纯地监管人工智能转向积极构建一个充满活力且具有全球竞争力的欧洲人工智能生态系统。唯有如此，才能弥合现有潜力与市场现实之间的差距。

☑️ 为中小企业提供战略、咨询、规划和实施方面的支持

☑️ 创建或调整数字战略和数字化

☑️国际销售流程的扩展和优化

☑️ 全球数字 B2B 交易平台

☑️ 开拓业务发展

Konrad Wolfenstein

我很乐意担任您的个人顾问。

您可以通过填写下面的联系表与我联系，或者直接致电+49 89 89 674 804 （慕尼黑） 。

我很期待我们的联合项目。

Xpert.Digital 是一个专注于数字化、机械工程、物流/内部物流和光伏的工业中心。

凭借我们的360°业务发展解决方案，我们为知名企业提供从新业务到售后的支持。

市场情报、营销、营销自动化、内容开发、公关、邮件活动、个性化社交媒体和潜在客户培育是我们数字工具的一部分。

您可以通过以下网址了解更多信息： www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus