经济巨头人工智能之争背后的肮脏真相：德国的稳定模式 vs. 美国的高风险科技赌注 – 图片来源：Xpert.Digital
科技巨头的致命弱点：硅谷模式为何出奇地脆弱
数字主导地位与产业韧性：人工智能时代全球经济模式的比较分析
解释主权和市场定位之争
全球经济格局正处于十字路口，争夺霸权的竞争不再仅仅取决于产量或贸易平衡等传统指标。相反，一种更微妙但更具决定性的竞争已经形成：争夺在21世纪经济中什么创造了价值以及哪些经济模式是可持续的解释中的主导地位。这是一场争夺叙事控制权和战略市场定位的斗争，其结果远未确定。一方面，是硅谷叙事，它鼓吹由少数科技巨头引领的势不可挡的数字化转型，他们的创新被描绘成不可或缺、别无选择。另一方面，是工业化国家常常被忽视但却持久的韧性，它们的力量植根于实体生产、工程技术和长期建立的价值链。
本报告探讨了由此引发的关键问题。由美国推动的数字经济是一股能够自我维持的力量，还是一个建立在物质、能源和全球供应链基础上的复杂上层建筑？这些通常被描述为无形且“清洁”的数字基础设施，其实际成本和依赖性究竟是什么？哪种经济模式最终更有利于实现长期稳定和可持续的繁荣：是美国以速度和风险为导向、以数字为中心的模式，还是德国和欧洲以稳定和持久为导向、以工业为驱动的模式？
审视这些问题，可以发现，当前主要经济集团 – 美国、欧盟和中国 – 之间的经济竞争正日益在元层面展开。它不再仅仅是产品和服务的直接竞争，而是关于“创新”和“价值”构成的全球叙事的战略性塑造。所谓的“七侠荡寇志”在媒体上的主导地位及其对“不可替代的人工智能”的孜孜不倦的宣传并非巧合，而是一种蓄意的策略，旨在将其数字产品与进步本身等同起来，并使任何替代方案显得落后。这场斗争围绕着对自身不可或缺性的认知展开。在这场叙事斗争中占主导地位的经济模式不仅将获得市场份额，还将吸引全球资本、最优秀的劳动力和有利的监管。它关乎未来蓝图的描绘。
适合：
两种经济模式的剖析：美国/加利福尼亚 vs. 欧盟/德国
硅谷速度与风险导向的经济模式有何特点？
这种经济模式起源于硅谷，其中心也位于硅谷，可以用“快速且冒险”来形容。它建立在一种将指数级增长和快速扩张置于一切之上的文化之上，将失败视为成功道路上必不可少的学习步骤，而非缺陷。其首要目标往往并非打造一家能够传承几代的公司，而是通过IPO或出售实现快速且盈利的“退出”，从而为创始人和早期投资者带来巨额回报。
这一模式的动力源于高度发达且规模庞大的风险投资 (VC) 生态系统。美国风险投资市场比欧洲领先数个数量级。2022 年，欧洲的风险投资总额约为 770 亿欧元，而美国为 1880 亿欧元 – 约为欧洲的 2.5 倍。按人均计算，两者之间的差距甚至更大。如此强大的资金实力使得投资高风险、富有远见的理念成为可能，并以欧洲相对规避风险的金融文化难以复制的速度扩大公司规模。这种高风险文化渗透到整个体系，从投资者到创始人、员工和监管机构。
这种模式的直接后果是市场力量的极度集中。被称为“七巨头”的科技公司 – 苹果、微软、英伟达、亚马逊、Alphabet、Meta 和特斯拉 – 目前占据了标准普尔 500 指数总市值的三分之一以上。这种集中既是力量的源泉，因为这几家公司推动着市场回报；也是脆弱的根源，因为它使整个市场容易受到少数几家公司表现的影响。
劳动力市场也体现了这种模式。其特点是高度灵活，就业保护法也较为宽松。这有利于初创企业典型的快速招聘和解雇周期，但与强调工作保障和稳定性的德国模式形成了鲜明对比。
德国和欧洲经济在稳定性和长期前景方面的优势是什么？
与美国模式不同，德国经济，乃至很大程度上，欧洲经济都建立在稳定、长期可持续性和创造巨大价值的原则之上。这种经济结构的支柱是中小型企业（Mittelstand）。德国超过99%的公司都是中小企业（SME），它们雇佣了近60%的劳动力，并提供了82%的学徒培训机会。这些公司通常由家族企业传承数代，优先考虑长期稳定而非短期利润最大化，并且深深扎根于当地和区域社区。
中小企业领域中一股独特的力量是所谓的“隐形冠军”。这些高度专业化的公司通常不为公众所知，但在B2B领域各自的细分市场中，它们却是全球市场的领导者。据估计，仅在德国就有大约1600家这样的公司。它们专注于质量、技术领先和创新，而非价格竞争，为德国强大的出口实力做出了重大贡献。
德国创新模式与硅谷有着根本区别。它依靠持续、渐进的改进，这建立在深厚的工程专业知识以及研发与生产的紧密结合之上。其成功的关键因素在于双元制培训体系，它能够培养出实施复杂制造流程所必需的高素质劳动力。
当前盛行的企业文化以规避风险和强烈的安全感为特征。这体现在谨慎的融资方式上 – 许多中小企业不愿接受外部资本 – 以及注重连续性的经营战略。虽然这种态度在快速发展的数字市场中可能是一种弱点，但在经济不确定和全球危机时期，它却被证明是一种非凡的力量，能够确保企业的稳定性和韧性。
这些差异在基本经济数据中如何体现？
加州和德国经济模式的根本差异在宏观经济数据中清晰可见。虽然加州作为世界第五大经济体，经常被拿来与德国比较，但仔细观察两国国内生产总值（GDP）的部门构成，就会发现巨大的差异。
加州经济以服务业和科技业为主，2024年GDP约为4.1万亿美元。其中，对GDP贡献最大的行业是专业和商业服务业（5489亿美元）、信息产业（4757亿美元）以及房地产业（4463亿美元）。制造业仅占GDP的11%左右。相比之下，德国的工业基础要强大得多，预计2025年GDP将达到约4.7万亿美元。工业部门对GDP的贡献率约为28.1%，其中纯制造业的贡献率略低于20%，几乎是加州的两倍。
这些结构性差异在研发支出方面也持续存在。德国将其GDP的3.1%用于研发，处于国际领先水平。这些投资主要集中在核心行业：仅汽车行业在2022年就投资了近300亿欧元，其次是机械工程和电子行业。另一方面，加州的研发格局则由科技巨头主导，他们的支出主要集中在软件、人工智能和数字服务领域，“七大巨头”在人工智能芯片和研发方面的巨额投资就证明了这一点。
劳动力市场也清晰地展现了这种差异。在德国，约有21.1%的劳动力受雇于制造业，凸显了工业在就业中的核心作用。然而，在加州，最大的就业岗位来自医疗和社会服务部门，其次是零售业以及专业、科学和技术服务业，这反映了当地经济以服务业和知识型为主的导向。下表对关键数据进行了比较汇总。
劳动力市场前景：工业主导型德国 vs. 知识主导型加州
劳动力市场前景：工业驱动型德国 vs. 知识型加州 – 图片来源：Xpert.Digital
劳动力市场前景显示出工业驱动型德国与知识型加利福尼亚之间的鲜明对比。德国 2025 年的国内生产总值 (GDP) 估计约为 4.7 万亿美元，而加利福尼亚的 GDP 在 2024 年将约为 4.1 万亿美元。加利福尼亚的人均 GDP 明显高于德国，约为 104,058 美元，约为 55,911 美元。制造业约占德国 GDP 的 20%，而加利福尼亚仅占 11% 左右。相比之下，信息和技术部门占加利福尼亚 GDP 的 30% 以上，主要由硅谷推动，而德国这一部门的规模明显较小，约为 4.5%。德国的研发支出占 GDP 的 3.1%，而加利福尼亚的这一数字不详但很高。在就业方面，德国制造业约有 800 万人工作，占比 21.1%，而加利福尼亚约有 118 万人从事该行业。德国 IT 行业雇佣了大约 118 万人，而加利福尼亚州雇佣了大约 135 万人。
分析这两种经济模式，有助于更深入地理解它们各自的脆弱性。注重速度和风险的美国模式，以及注重稳定性和长远发展的德国模式，不仅截然不同，而且它们正以路径依赖的方式演进，从而产生了关键的、相互排斥的脆弱性。美国模式专注于软件和数字服务，这使其在稳定的世界中高效运行，但极易受到物理世界（例如供应链或能源供应）中断的影响。其硬件价值链全球化且公开化；整个模式依赖于一个稳定的、不受其控制的物理世界。相比之下，德国模式的优势在于其对高价值实体生产的控制。其弱点在于对高风险、快速的数字创新的文化和结构性厌恶，而这种创新目前正在重塑制造业，例如工业4.0的概念。这带来了更高层次的风险：一种模式的核心优势正是另一种模式的关键弱点。美国缺乏产业韧性；德国缺乏数字敏捷性。未来地缘政治不稳定会扰乱实体供应链，而快速的技术变革又会颠覆工业流程，这两种模式都并非最佳选择。最终的赢家将是能够最好地整合两种模式的经济体 – 这正是德国“工业4.0”倡议的核心挑战。
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游说与叙事 – “七侠荡寇”的力量：科技巨头如何控制公众与政治
看不见的影响力之手：行为主体及其利益
“七侠荡寇志”对公众认知和政治决策有何影响？
“七巨头” – 、微软、英伟达、亚马逊、Alphabet、Meta 和特斯拉 – 的影响力远远超出了其经济市场实力。他们通过媒体主导、定向游说以及对科技和进步叙事的战略控制，积极塑造公众认知和政治决策。
他们在金融和科技媒体上无处不在，形成了一种自我强化的炒作周期。每一次产品发布、每一个季度数据，都会被深入分析和传播，营造出一种关于他们技术领先地位的必然氛围。这种叙事将人工智能定位为一股不可阻挡、不可或缺的力量，并将其开发者视为这一进步的唯一先驱。有趣的是，公众对整个科技行业的信任度高达76%，远高于对人工智能技术本身的信任度——仅有30%的人对人工智能技术表示欢迎，35%的人表示拒绝。企业利用这一信任差距，凭借其既有的声誉，为其新的人工智能产品建立认可度。
在幕后，他们凭借政治舞台上巨大的财力支撑着这种叙事影响力。科技行业如今是欧盟游说支出最高的行业，每年支出超过9700万欧元。其中约三分之一（约3200万欧元）来自谷歌、亚马逊、苹果、微软和Meta等十家公司。巨大的财力赋予他们接触政治决策者的特权。例如，在起草《欧盟数字服务法》期间，欧盟委员会75%的高层会议都是与行业游说者进行的。
这种游说活动不仅旨在阻止监管，还积极地为自身利益塑造监管。泄露的文件揭露了旨在在欧盟委员会内部挑起冲突以削弱立法的策略。大型科技公司公开倡导他们自己参与制定的“软规则”，同时将更严格的监管描绘成对中小企业和消费者的威胁。这种影响在欧盟《人工智能法案》行为准则的弱化中得到了具体体现。在美国，游说支出甚至更高；2022年的总支出超过41亿美元，而欧盟约为1.1亿美元，凸显了这种政治影响力的规模。
管理顾问和官僚主义在系统性效率制约中扮演着什么样的角色？
除了科技公司的直接影响外，还有另外两种系统性力量阻碍着效率和创新，尤其是在德国和欧洲背景下：管理咨询行业和根深蒂固的官僚主义。
管理咨询公司的商业模式本质上是建立在让自己成为客户不可或缺的一部分之上。批评人士认为，这通常并非通过持续解决问题来实现，而是通过创造新的复杂程度来确保对咨询服务的持续需求。他们通常销售标准化的产品和方法，缺乏深入的本地或行业知识，从而造成依赖，削弱了客户组织的内部能力，实际上使政府“幼稚化”。
尤其是在公共部门，顾问常常被用来为政治上不受欢迎的决策（例如裁员或私有化）提供外部合法性，或在措施失败时充当替罪羊。其成功率令人质疑。一项针对英国国家医疗服务体系（NHS）的定量研究发现，咨询支出与组织效率低下之间存在显著的正相关关系。尽管德国公共部门顾问的使用率（占收入的9%）低于英国的22%，但基本情况相同。
与此同时，德国的官僚主义严重阻碍了经济增长。92% 的德国企业表示，过去五年来，他们感受到了官僚主义负担的加重。这带来了切实的后果：58% 的企业由于官僚主义问题计划避免未来在德国投资。这种负担源于庞大的法律数量 – 联邦立法的数量在 15 年内增长了 60%），以及冗长的审批程序 – 例如，可再生能源项目的审批可能需要四到五年），以及公共行政部门数字化进程的显著滞后。这营造了一种规避风险的环境，扼杀了创新所需的灵活性。近期出台的改革措施，例如《第四次官僚主义救济法案》，旨在通过合同数字化和缩短合同保留期来解决这个问题。然而，企业仍然持怀疑态度：只有 10% 的企业预计会有明显的缓解，这表明问题根植于行政文化。
这两种现象 – 咨询公司的商业模式和官僚主义的本质 – 相互作用，产生恶性循环。官僚主义及其复杂的流程和错综复杂的监管机制，造成了咨询公司需要解决的问题。私营部门和公共部门都聘请咨询公司来应对官僚主义，并对其进行“改革”。然而，咨询公司实施的“解决方案”往往包含新的框架、指标体系和流程模型，这些都增加了额外的复杂性，而不是解决根本问题。这形成了一个自我强化的循环：官僚主义创造了对咨询公司的需求，而咨询公司的解决方案反过来又为官僚机器提供了动力。结果就是持续不断、成本高昂的“转型”，却没有实现根本性的简化。这种动态机制积极地抵消了“快速而冒险”的创新模式，并巩固了“缓慢而稳定” – 甚至停滞不前的 – 现状。
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数字世界的物理现实：依赖性和成本
为什么数字经济从根本上依赖于实体生产？
非物质、无重量的数字经济是21世纪最强大的幻想之一。事实上，数字经济与物质世界密不可分，并且从根本上依赖于物质生产。一个数据中心，如果没有能够优化其流程的生产性经济体，在经济上是毫无意义的。它的价值只有源于其计算能力在制造、物流、贸易或服务等实际流程中的应用。工厂理论上可以脱离云连接而存在；然而，如果没有为其服务的工厂、物流公司或零售商，数据中心就无法将其价值货币化。因此，数字化并非物质价值创造的替代品，而是物质价值创造的倍增器。
这种依赖性最明显地体现在整个数字世界赖以构建的物理基础设施上。每封电子邮件、每条数据流、每一种人工智能算法都在物理硬件上进行处理：数据中心的服务器、路由器和交换机，以及智能手机和笔记本电脑等终端设备。尤其是人工智能的兴起，正在推动这些物理基础设施的大规模扩张，因为人工智能模型需要巨大的计算能力。
数字基础设施和物理基础设施建设速度的差异带来了关键的矛盾。模块化数据中心只需两三个月即可建成，而建造一座现代化工厂则需要数年时间。这种不对称带来了投资失误和市场蚕食的风险。当数字容量的增长速度超过实体经济利用和支付该容量的能力时，就会出现产能过剩和无利可图的数字基础设施。数字经济和实体经济必须同步发展，才能确保系统稳定。
哪些物质资源和全球供应链支撑着数字基础设施？
数字基础设施的物理基础本身是复杂、全球化、资源密集型供应链的结果，并且面临重大的地缘政治风险。
半导体是所有数字硬件设备的核心。其制造过程高度复杂，依赖于全球原材料供应链，其中包括镓、锗、钕和铈等多种稀土元素。这些元素对于微芯片特定的电磁特性至关重要。
然而，稀土供应链是一个地缘政治瓶颈。中国在这一市场占据绝对主导地位。中国约占全球稀土产量的60%，但其加工量却占全球的90%左右。这种主导地位赋予了北京相当大的地缘政治筹码，对镓和锗实施出口限制就证明了这一点。美国及其盟友，例如澳大利亚和巴西，正在努力构建替代供应链，但这是一个漫长且资本密集的过程，需要数年甚至数十年的时间。
这些供应链的最终产品，例如智能手机，是全球物流的杰作。例如，一部iPhone的零部件来自世界各地：显示器来自韩国，内存芯片来自日本，处理器在美国设计但在台湾制造，最终组装通常在中国或越南进行。这个高效却极其脆弱的系统很容易受到地缘政治紧张局势、自然灾害或贸易冲突造成的干扰，近年来的情况已得到清晰证明。因此，数字世界依赖于一个稳定的实体商品流动网络，而这个网络随时可能中断。
数字化的生态成本是什么？
“清洁”数字经济的叙事掩盖了其物理基础设施带来的巨大且不断增长的生态成本。数字化留下了巨大的物质足迹，贯穿其整个生命周期 – 从原材料开采到生产运营再到最终处置。
数据中心，通常被简称为“云”，是所有建筑中能耗最高的，其能耗是普通办公楼的10到50倍。2023年，数据中心占美国总电力消耗的4.4%。受人工智能应用对能源需求的持续增长推动，预计到2030年，这一比例将上升到9%到12%。与此同时，数据中心也是耗水量巨大的建筑。一个大型数据中心的冷却系统每天可能需要高达500万加仑（约1900万升）的水，这将给本已干旱的地区水资源带来巨大压力。
半导体制造也是一个生态问题。芯片制造极其耗费资源，是电子行业温室气体排放的重要组成部分。一家工厂每天可能消耗高达1000万加仑（约3800万升）的超纯水，并使用各种危险化学品。这些化学品包括全球变暖潜能值高的氟化气体和所谓的“永久化学品”（PFAS），它们会永久污染水源。硅谷本身现在拥有众多“超级基金场地”，这些场地是半导体行业遗留问题造成的高度污染区域。
在其生命周期结束时，数字硬件将成为电子垃圾（e-waste），这是世界上增长最快的固体废物流。2022年，全球产生了6200万吨电子垃圾。其中只有不到四分之一得到了妥善回收。其余的最终被填埋、焚烧或非法出口到发展中国家。在这些国家，有价值的金属通常在最原始的条件下被回收，例如露天焚烧电缆或使用酸浴。这一过程会释放出铅、汞和二恶英等剧毒物质，对人类健康和环境造成严重且持久的损害。
数字化的生态成本
数字化的生态成本 – 图片来源：Xpert.Digital
数字化的生态成本是多方面的。美国数据中心的电力消耗在2023年将占总电力消耗的4.4%，预计到2030年将达到9%至12%。大型数据中心的耗水量高达每天1900万升。在半导体制造领域，每个工厂的耗水量高达每天3800万升。此外，还会产生全氟碳化物（PFC）、六氟化硫（SF6）和三氟化氮（NF3）等温室气体，以及全氟烷基化合物（PFAS）、砷和酸等有毒化学物质。智能手机生产的碳足迹约为57公斤二氧化碳当量。2022年，全球产生了6200万吨电子垃圾，其中只有22.3%被回收利用。
仔细审视，就会发现“清洁”或“非物质化”数字经济的流行说法其实是一种危险的误解。数字世界拥有巨大且快速增长的物理和生态足迹。然而，这种足迹在很大程度上是外部化的 – 既在地理上，通过将污染严重的生产和处置过程转移到世界其他地区；又在时间上，通过将废物处理和减缓气候变化的成本转嫁给子孙后代。“云”一词本身就是一个营销噱头，掩盖了庞大、耗能耗水的工业设施的现实。数字革命的真实成本并未完全反映在科技公司的资产负债表中。这笔“生态债务”是对数字经济的隐性补贴，由矿山、工厂和电子垃圾倾倒场附近的社区以及全球气候买单。
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B2B交易平台 – XPERT.DIGITAL的战略规划和支持 – 图像：XPERT.Digital
企业对企业（B2B）交易平台已成为全球贸易动态的关键组成部分，因此成为出口和全球经济发展的驱动力。这些平台为各种规模的公司，特别是中小企业 – 中小型公司 – 提供，这些公司通常被视为德国经济的骨干，具有很大的优势。在这个数字技术越来越脱颖而出的世界中，适应和集成的能力对于在全球竞争中的成功至关重要。
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硅谷与中小企业之间：欧洲在技术工业化中的机遇
价值创造的未来
硅谷模式是否被高估，而欧洲的工业实力是否被低估？
前述分析表明，主流叙事过分强调了硅谷模式的优势，而低估了欧洲（尤其是德国）工业经济的优势。美国模式不可否认的优势在于其快速、颠覆性创新和指数级扩张的能力。然而，这种优势是以重大且常常被忽视的弱点为代价的：对脆弱的全球实体硬件供应链的根本依赖、巨大且不断增长的生态足迹，以及构成系统性风险的极端市场集中度。
相比之下，欧洲的工业基础展现出卓越的韧性。紧密结合的研发和高质量生产、训练有素的熟练劳动力以及注重长期稳定的企业文化，在日益不确定和动荡的世界中，都是宝贵的资产。德国中小企业的去中心化结构也促进了更广泛的财富区域分配，并避免了硅谷特有的财富极度地域集中。
然而，结论并非最终定论，也没有哪种模式天生就优于其他模式。关键在于，长期以来，这场争论一直片面地迷恋纯数字化，而忽视了物质价值创造的重要性。未来或许既不属于任何一个极端，也不属于另一个极端，而是一种混合模式，将数字化的创新速度与先进制造业的韧性、质量和可持续性相结合。
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人工智能与机械工程的结合为德国作为工业基地（工业 4.0）带来了哪些机遇？
德国应对数字化挑战的战略性举措是“工业4.0”概念。它描绘了智能工厂的愿景，即机器、产品和IT系统实时互联。这能够以大规模生产为代价实现高度定制化生产，实现预防停机的forward-looking维护，以及资源高效、灵活的物流。
这一愿景已不再遥不可及。领先的德国工业企业已在其制造流程中实施人工智能解决方案。例如，西门子利用人工智能优化其供应链、质量控制以及工厂的forward-looking维护，显著提高了效率并减少了停机时间。宝马正在将人工智能应用于汽车设计，并控制装配线上的机器人，以提高精度和效率。
德国的一个关键优势是产业界与弗劳恩霍夫协会等优秀研究机构之间的密切合作。这些合作确保了人工智能基础研究能够快速转化为实际生产应用。弗劳恩霍夫研究所的研究表明，德国工业界对人工智能的采用正在不断推进 – 约16%的工业企业已经使用人工智能 – 但目前仍然集中在大型企业和汽车等特定行业。
最大的挑战，同时也是最大的机遇，在于工业4.0在德国中小企业的广泛实施。中小企业通常面临重大障碍，包括缺乏专业知识、难以将新技术整合到现有遗留系统中、数据保护方面的担忧、高昂的投资成本以及缺乏清晰的数字化战略。如果能够克服这些障碍，德国就能创造出一种独特的经济模式，将其工业基础的优势与数字化转型的优势相结合。
适合：
为实现持续稳定的市场经济，必须确立什么样的战略方针？
为了建立可持续、稳定的市场经济，两种经济模式都必须解决各自的系统性弱点并做出战略决策。
德国和欧盟面临的主要挑战在于克服结构性惯性。这需要齐心协力，减少官僚主义，加快审批流程，促进投资。必须培育更具风险承受能力的创新文化，并改善增长资本的获取渠道，以缩小与美国风险投资市场的差距。最重要的是，必须通过有针对性的融资项目、扩大数字基础设施建设和加强数字技能，加速中小企业的数字化转型。目标不应是复制硅谷，而应在现有工业优势的基础上，打造独具特色的“数字德国制造”模式。
美国和硅谷面临的挑战是承认并解决其模式的内在脆弱性和外部成本。具体而言，这意味着通过关键硬件制造的回流或近岸外包来提升供应链的韧性。这需要对电子产品循环经济进行大规模投资，以应对日益严重的电子垃圾危机并回收宝贵的原材料。此外，这还要求科技巨头对其数字基础设施对能源和环境的巨大影响承担更大的责任，并停止将这些成本作为隐性成本转嫁给社会。
在全球层面，当务之急是认识到数字世界与物理世界之间不可避免的共生关系。可持续的未来需要一种平衡的方法，平等地重视比特与原子、创新与韧性、快速增长与长期稳定。未来决定性的竞争优势不在于优先考虑其中之一，而在于掌握两者之间智慧且负责任的整合。
地缘政治不稳定、气候变化和技术颠覆等危机同时出现，使得纯数字化和传统工业模式都显得过时。地缘政治紧张局势，尤其是与中国的紧张关系，暴露了美国模式全球化硬件供应链的脆弱性。气候危机以及水资源和能源的匮乏，正暴露数字经济巨大且不可持续的足迹，并挑战其“清洁”形象。与此同时，人工智能的快速发展，如果由于文化和官僚惯性而无法快速适应，则有可能使德国工业模式失去竞争力。现有的任何模式都不足以同时承受所有这些压力。纯数字经济既缺乏韧性，也不可持续。未能实现数字化的纯工业经济则缺乏竞争力。这些危机的交汇正迫使德国向一种新的经济范式演变：“具有韧性、可持续的技术工业主义”。这一新模式必须优先考虑通过多元化、更本地化的供应链实现韧性；通过循环经济和低碳能源促进数字和实体生产实现可持续性；以及通过将人工智能和数字工具直接嵌入先进制造业，实现技术与工业的深度融合，正如工业4.0愿景所设想的那样。这是整个分析所指向的战略终点。
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