FLUX 黑森林实验室（Black Forest Labs）正在瓦解德国人工智能体系，而非沙丘路（Sand Hill Road）：黑森林实验室如何颠覆德国人工智能体系

从“落后大陆”到人工智能先锋：辩论框架的转变

多年来，德国和欧洲一直充斥着一种近乎惯例的抱怨：在人工智能领域，尤其是在基础生成模型方面，美国和中国遥遥领先，而欧洲则监管过度、过于分散且资金匮乏。德国在这一论述中的角色也十分明确——拥有强大的科研实力和产业基础，但其结构性缺陷使其无法在数字领域孕育出世界市场领导者。

弗莱堡的黑森林实验室（BFL）让这种说法变得不再那么清晰。这家成立于2024年春季的公司，在不到两年的时间里就筹集了约4.5亿美元的资金，估值约为32.5亿美元，员工人数却只有50人左右。其Flux图像模型是全球最受欢迎的图像模型之一，与谷歌现有的图像系统展开竞争，并被集成到Adobe、Meta、微软、Canva、电信公司等众多企业的产品中。

Black Forest Labs (BFL) 是一家位于弗莱堡的人工智能公司，专门从事生成式图像模型的研究。

BFL 开发了 Flux 模型（例如 FLUX.1、FLUX.1-pro、FLUX.1-schnell、FLUX.1.1-pro、FLUX.2），并通过其自身的 API 和平台合作伙伴提供这些模型。

Flux（或 FLUX.1/FLUX.2）是由 Black Forest Labs 开发的文本到图像模型系列。

有多种版本，侧重点各不相同（例如，“dev”用于开放，“pro”用于商业，“fast”用于高速，“flux.2”用于 4MP 输出和多参考控制）。

突然之间，一家德国人工智能实验室进入了安德森·霍洛维茨基金、Salesforce等美国风险投资巨头的视野，并被商业媒体公开称为“谷歌的竞争对手”。因此，弗莱堡的故事之所以引人关注，是因为它同时触及了两个层面：

首先，它改变了人们对德国在人工智能领域实际能力的认知。其次，它迫使我们重新审视“跟上硅谷的步伐”究竟意味着什么——以及德国究竟能在哪些领域真正参与竞争。

要更全面地理解这一点，仅仅讲述创始人的故事是不够的。还需要考察资本流动、基础设施、监管、企业文化和战略路径决策——正是这些变量区分了孤立的成功案例和结构性趋势逆转。

适合：

• 硅谷的人工智能商业模式是否已经崩溃了？

黑森林实验室只是一个征兆：弗莱堡案例研究揭示了欧洲人工智能的潜力

黑森林实验室（Black Forest Labs）在很多方面都是一个极端案例。该公司在不到两年的时间里筹集了超过4.5亿美元的资金，其中包括由Salesforce Ventures和AMP基金领投的B轮融资中的3亿美元。这使得其估值飙升至32.5亿美元——对于一家德国深度科技初创公司而言，在如此短的时间内达到如此高的估值几乎是前所未有的。

然而，真正令人瞩目的并非仅仅是估值，更重要的是其营收增长、资本效率和人员效率的完美结合。据报道，该公司年经常性收入已达数千万欧元，而这仅仅是在成立一年多一点的时间里实现的；此外，其积压订单金额也高达数千万欧元。该公司仅有约50名员工，却能创造极高的人均价值，其发展模式更像是美国高速增长型公司的早期阶段，而非传统的德国科技公司。

此外，BFL的战略定位也至关重要：它主要为其他服务提供商提供模型和基础设施，而非构建单一的、以终端客户为中心的平台。Flux模型作为图像生成、编辑以及未来视频制作的技术构建模块；例如，它们已被集成到美国大型企业的各种设计工具、创意软件、社交媒体平台和人工智能助手等产品中。因此，BFL的运营模式更像是全球价值链中的专业基础设施提供商，而非孤立的消费者服务提供商。

创始团队的背景也印证了这一点。由 Robin Rombach 和几位联合创始人领导的团队，在稳定扩散模型（Stable Diffusion）的开发中发挥了关键作用。稳定扩散模型是自 2022 年以来推动全球生成式图像人工智能热潮的关键模型之一。与硅谷的创业神话不同，BFL 的诞生源于德国和欧洲多个研究机构（例如海德堡和图宾根）的合作网络，以及在英伟达积累的行业经验。

因此，本案例研究表明了三件事：

• 首先：欧洲——特别是德国——无疑拥有世界一流的研究专长，可以将其转化为自身具有国际竞争力的基础模型。
• 其次，如果能够获得资金、客户和计算能力，即使是规模很小、高度专业化的团队也能创造出全球可衡量的附加值。
• 第三，实际上“欧洲”和美国之间的界限远比政治辩论所暗示的要模糊得多。BFL既是一家德国旗舰创业公司，又深度融入了美国的资本和客户流动。

这种矛盾心理正是对以下问题进行冷静的经济分析的出发点：德国真的能跟上硅谷的步伐吗？还是这只是一个特殊案例，被用作政治上方便的叙事的投射？

资本实力和规模经济：为什么与硅谷的比较过于简单化，存在危险。

为了更全面地了解德国和欧洲的地位，我们不妨看一下具体数字。2013年至2023年间，美国人工智能公司筹集了近5000亿美元的私人资本，而包括欧盟和英国在内的欧洲公司仅筹集了略高于750亿美元的资金。因此，美国吸引的人工智能私人投资大约是欧洲的六倍。

2023年，欧盟仅有约80亿美元的风险投资专门用于人工智能领域，而美国约为680亿美元，中国约为150亿美元。2024年，美国私人对人工智能的投资持续增长，超过1000亿美元；仅在生成式人工智能领域，美国的投资额就比中国、欧盟和英国的总和高出250多亿美元。

尽管欧洲正在迎头赶上——例如，法国的Mistral、德国的Aleph Alpha和DeepL以及安全领域的Helsing都获得了强劲的融资——但就绝对数量而言，欧洲仍然远远落后。即使欧洲人工智能融资增速强劲，但起点仍然低得多，而且差距还在扩大而非缩小。

在此背景下，提及个别欧洲明星企业显得过于乐观。虽然BFL的估值已达30亿美元，但像Anthropic或OpenAI这样的公司长期以来都以截然不同的规模运营。例如，Anthropic在最近的几轮融资后估值达到了数十亿美元，这得益于微软和英伟达联手投资高达150亿美元的交易，而Anthropic则从中获得了价值约300亿美元的云和GPU资源。

与此同时，数以千亿美元计的资金正涌入基础设施项目，例如OpenAI计划建设的“星门”（Stargate）数据中心项目，据传该项目投资额高达1000亿美元。微软、谷歌、亚马逊和Meta等超大规模数据中心运营商计划到2025年将其在数据中心的投资增加到3000亿美元以上；仅今年一年，全球数据中心就将获得近5000亿美元的投资。

相比之下，即使是雄心勃勃的欧盟“InvestAI”计划，旨在调动高达2000亿欧元的公共和私人资金用于人工智能基础设施和生态系统，也显得规模小得多，而且尤其耗时更长。此外，目前尚不清楚其中有多少资金会真正投入使用，以及这些资金需要多久才能发挥作用。

因此，结构上的出发点是明确的：

• 美国拥有规模更大、风险承受能力更强的私人资本供应，拥有巨额现金流的超大规模企业，密集的风险投资基金、养老基金和主权财富基金网络，以及对人工智能基础设施的巨额投资，这体现在能源、房地产和芯片市场。
• 德国和欧洲都在向上发展，但规模不同。像BFL、Mistral或Aleph Alpha这样的公司固然具有重要的经济意义，但它们身处一个全球市场，在这个市场中，数万亿美元已被投入到人工智能基础设施和应用领域。

因此，关键问题不在于德国能否培养出个别明星——这显然是可能的——而在于它能否建立起足以与硅谷在结构上竞争的企业、资本和基础设施的规模。而在这方面，答案则要令人深思得多。

基础设施成为瓶颈：计算能力、能源以及追赶的代价。

基础人工智能模型的经济可行性很大程度上取决于计算基础设施的规模经济。仅英伟达一家就售出了数百万块H100加速器；每块芯片的功耗高达700瓦，超过了美国家庭人均用电量。如果将计划中的销售数据加起来，H100系统的总功耗将与美国主要大都市地区的用电量相当。

与此同时，美国正在涌现出庞大的人工智能集群：微软、亚马逊、Meta、xAI 等公司正在规划连接负载达 2 吉瓦或以上的数据中心，这将改变整个地区的格局。OpenAI 在德克萨斯州的 Stargate 集群以及 Meta 和亚马逊在中西部地区的项目，旨在运行数十万个 GPU，构建紧密耦合的计算网络——这种规模正日益成为训练下一代基础模型的必要条件。

这场军备竞赛给欧洲带来了双重挑战。首先，高端GPU的供应本就稀缺，而且高度依赖英伟达的供货和定价策略。其次，能源供应和电网基础设施问题也日益凸显：据预测，到2030年，数据中心的耗电量可能超过德国和法国目前的总和；而这部分新增需求很大程度上将来自人工智能的负载。

欧盟正试图扭转这一趋势：在“人工智能投资计划”（InvestAI）框架下，将建立多个“人工智能超级工厂”（AI Gigafactory）——这些大型专业数据中心旨在成为欧洲版的美国超大规模数据中心集群。在德国，例如德国电信和施瓦茨集团等财团计划联合启动一个人工智能数据中心项目，并申请欧盟资金。与此同时，德国政府也在投资高性能计算机、人工智能服务中心以及高斯超级计算基础设施的扩建。

然而，规模仍然有限。根据英伟达目前的GPU技术，扩展一个功率约为1吉瓦的GPU集群预计需要数百亿欧元的投资；而对于GB300或更高级别的下一代产品，1吉瓦的预计成本则在400亿至500亿欧元之间。仅德国的国家战略就计划到2025年为人工智能投入总计50亿欧元，这足以说明与所需基础设施规模之间存在巨大差距。

从经济角度来看，这意味着即便欧洲和德国大幅增加资源投入，它们也可能无法在全球基础设施竞赛中与美国的超大规模数据中心运营商展开正面竞争。因此，它们必须考虑在哪些细分领域和架构——例如更高效的模型、专业化的边缘人工智能，或对监管特别敏感的行业——能够以更少但更精准的计算能力保持竞争力。

黑森林实验室正是这种逻辑的体现：该公司并没有构建自己的全球云帝国，而是优化其模型，使其高效运行，无缝集成到现有平台中，从而间接受益于其他公司的基础设施投资。这在经济上是合理的——同时也表明，这里的“保持领先”并非取决于基础设施的原始容量，而是取决于模型的质量、效率以及与现有生态系统的智能集成。

监管制度对比：是阻碍、优势，还是仅仅是不同的路径？

欧洲和美国之间的另一个关键区别在于它们各自的监管环境。美国主要依赖市场驱动机制，倾向于事后干预——例如，通过竞争管理机构或行业法规——而欧盟则通过《人工智能法》建立了一套全面的事前监管体系，该法案也明确规定了通用模型的相关规定。

《人工智能法案》引入了“通用人工智能模型”（GPAI）的概念，并规定了这些模型的透明度和文档义务，特别是那些可能存在系统性风险的模型。功能强大的基础模型提供商必须提供技术文档，至少以汇总形式描述训练数据，系统地分析风险，实施保障措施，并在特定情况下将其模型注册到欧洲注册机构。

像Aleph Alpha和Mistral这样的欧洲公司多次警告称，过于严格或定义模糊的监管规定会阻碍它们追赶美国竞争对手的能力——尤其是在它们本就面临资金、计算能力和数据量不足的困境时。因此，围绕基础模型监管规定的争论焦点在于，基础模型的定义应该有多窄或多宽，以及欧盟委员会在将模型归类为“系统性”模型时应该拥有多大的自由裁量权。

另一方面，欧盟强调了规范化路径带来的机遇：那些从一开始就将信任、透明度和法律合规性融入其模式的企业，可以在医疗保健、金融、公共管理或关键基础设施等敏感领域获得长期优势。在这些领域，重要的不仅是绩效和价格，还有可追溯性、责任问题、数据保护和道德标准。

对于德国这样一个高度监管、出口导向型的工业经济体而言，这种逻辑并不陌生。在许多领域——从机械工程、汽车到医疗技术——德国企业已经学会了在高度监管的环境下运营，并通过遵守标准和质量来精准地实现产品差异化。现在的问题是，这种模式能否在不落后于基础技术的情况下，可靠地移植到人工智能领域。

黑森林实验室（Black Forest Labs）在这方面提供了一个间接的论据：该公司高度依赖开放且授权的模特肖像权使用协议，致力于构建开发者生态系统，并在版权、商标和责任问题尤为敏感的行业（例如创意和媒体行业）开展业务。黑森林实验室至今仍保持着旺盛的需求，这表明监管与经济成功并非相互排斥——前提是监管要求对所有市场参与者而言清晰、适度且可预测。

尽管美国缺乏相对全面的AI监管法规，但由于法院判决、行业标准、消费者保护法和行业监管机构的推动，美国的监管要求也在不断提高。区别不在于是否需要监管，而在于监管的方式和时机。美国更倾向于被动的纠正措施，而欧洲则注重主动管理——这其中既蕴含着机遇，也伴随着风险。

行业重点：B2B、数字化（从AI到XR）、机械工程、物流、可再生能源和工业

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文化、商业模式与德国特殊道路：硅谷神话与数字化中小企业之间

在关于“如何跟上硅谷步伐”的讨论中，创业精神的文化和制度根基常常被低估。硅谷模式建立在极高风险承受能力的风险投资、快速扩张周期、激进的扩张战略以及颠覆整个行业的意愿之上，即便这种颠覆可能以牺牲长期稳定为代价。

德国中小企业历来代表着不同的理念：着眼长远、家族或创始人掌控、专注于细分市场、拥有高超的技术专长，但通常增长目标较为温和，风险承受能力也有限。研究明确指出，中小企业是硅谷创业精神的“反面”——并非指落后，而是指一种独立自主、富有韧性的成功模式。

在当前的讨论中，经常有人试图贬低这种模式，转而推崇照搬硅谷的理想模式。然而，越来越多的人认为，德国需要的不是更多美式初创企业，而是一种“数字化中小企业”：这些企业高度专注，以数字化为驱动，盈利稳健，并着眼于长远发展，而非盲目追求高速增长。

这正是黑森林实验室（Black Forest Labs）引人注目之处。一方面，这家公司与典型的硅谷瞪羚企业非常相似：估值快速增长、获得美国风险投资的大力支持、拥有全球雄心，并充分利用国际资金和人才流动。另一方面，它的运营模式更像是一个高度专注的实验室：产品线清晰明确（采用流动模型）、创始团队规模小且关系紧密，成员之间长期保持合作关系，以及组织架构注重短沟通渠道、职责分明和快速迭代。

从经济角度来看，BFL表明这两个领域的要素可以结合起来：

硅谷模式提供了获得大量风险资本（包括美国主导的风险资本）、在全球范围内定位自身的勇气以及早期接受高估值的意愿。

该公司的中型企业基因使其拥有技术深度、长期的团队关系、高质量的标准，以及面对公众炒作时的某种克制——包括有意识地决定将公司总部设在弗莱堡而不是旧金山。

关键在于：如果德国试图完全照搬硅谷的模式，几乎必然会失败。无论是资本基础、监管环境还是文化偏好，都与硅谷截然不同。然而，如果德国能够成功地在现有工业和中小企业模式下，有选择地借鉴硅谷的机制，构建一个高效的数字生态系统，那么其成果本身就具有竞争力——尽管这与“德国开放人工智能”的神话所描绘的有所不同。

美国的角色：合作伙伴、投资者、竞争对手——以及不可回避的参照点。

任何对德国人工智能地位的分析，如果不明确考虑美国，都是不完整的。美国不仅是最大的投资国，也是最重要的技术、政治和文化参照系——同时，它也是德国的主要竞争对手。

多年来，美国一直在人工智能的研究和应用领域投入巨资；每年数千亿美元的私人人工智能投资如今已成为现实。美国公司在“重要人工智能模型”榜单上占据主导地位：在最近的排名中，最重要的40个模型来自美国机构，15个来自中国，而整个欧洲只有3个。

与此同时，美国资本正大量涌入欧洲。美国投资者越来越多地参与欧洲人工智能领域的融资，尤其是在瑞士、法国、英国和德国，因为这些国家拥有高质量的研究、稳定的监管框架以及进入欧盟单一市场的渠道。苏黎世联邦理工学院在瑞士的衍生公司、法国的Mistral公司以及德国的Aleph Alpha、DeepL和BFL等公司都从中受益。

对德国而言，这意味着美国既是助力者也是威胁。如果没有美国的资本、云基础设施和市场准入，BFL如今的崛起几乎是不可想象的。反之，这种高度融合也意味着价值创造、控制和数据流在很大程度上都融入了美国体系——随之而来的是技术主权和战略依赖性方面的所有相关风险。

从经济角度来看，这是全球创新体系中中等强国面临的一个经典困境：

• 如果你过于孤立自己，就有与他人失去联系的风险。
• 如果你完全敞开心扉，从长远来看，你就有产生依赖性的风险。

BFL展现了一种务实的折中方案：利用美国资本和客户，同时保留核心技术专长和知识产权，并有意识地拓展欧洲的业务布局和组织架构。然而，这种平衡能否长期维持，与其说取决于个别公司，不如说取决于德国和欧盟所构建的政治经济框架。

德国的结构性优势：工业、数据、技术工人——以及被低估的发展势头

尽管德国在资本和基础设施方面存在诸多不足，但在人工智能经济领域，德国仍拥有一些经常被低估的结构性优势。

首先，该国拥有全球独一无二的人工智能工业应用领域密度：汽车、机械工程、化工、物流、医疗保健、能源——凡是出现数据流、优化问题和自动化潜力的领域，都非常适合人工智能支持的应用。

其次，德国很早就制定了国家人工智能战略，并不断增加相关投入；到2025年，预计将投入约50亿欧元，其中大部分将用于研究、计算基础设施建设以及设立人工智能教授职位和卓越集群。此外，德国联邦教育与研究部正在投资建设人工智能服务中心，旨在为科学界和工业界提供高性能计算机和人工智能资源。

第三，技术和科学学科的教育水平很高，慕尼黑、图宾根、亚琛和柏林等高校正在发展成为人工智能人才的聚集地。Aleph Alpha 所在的黑德堡/黑尔布隆等地区，也明确地将自身定位为欧洲新兴的人工智能中心。

第四，德国拥有众多中小企业，这些企业虽然大多仍处于起步阶段，但财务状况良好，并着眼于长远发展。因此，真正的杠杆作用不在于新成立的人工智能初创企业的数量，而在于现有企业应用人工智能技术并将其融入可扩展商业模式的速度和深度。

问题在于：实际应用远远落后于其潜力。在德国，只有少数公司系统性地使用人工智能应用；通常情况下，不仅缺乏解决方案，而且缺乏文化和组织方面的先决条件——例如数据战略、明确的职责划分或管理层具备相应的资质。

黑森林实验室表明，在德国开展尖端研究和实现创业雄心是可能的，但能否从个别案例中发展出更广泛的经济活力，取决于能否在研究、初创企业和工业用户之间建立桥梁——换句话说，能否弥合德国协会多年来一直批评的转移差距。

这正是“数字中小企业”战略可以发挥作用的地方：它不仅可以推广像 BFL 这样的旗舰项目，还可以使成千上万的中小企业开发基于人工智能的产品和服务——这些产品和服务可能基于 BFL、Aleph Alpha 或国际供应商提供的模型。

未来十年的发展方向：细分市场领导者还是专用人工智能平台？

一位经验丰富的美国观察家指出，即使在美国，人工智能领域的真正权力也集中在少数几家公司和少数几个模型实验室手中。基础模型和超大规模基础设施领域正迅速走向寡头垄断——这在很大程度上是因为准入门槛已经高达数千亿美元。

德国和欧洲大致呈现出三种战略发展路径：

• 首先，欧盟试图构建一个独立且基本自主的人工智能联盟：包括多家欧洲超级工厂、独立的GPU或其他芯片生产商、欧洲超大规模数据中心，以及若干独立于美国平台运作的自主基金会模式。这一方案成本高昂，政治野心巨大，只有欧盟成员国能够持续调动和协调大量资金，才能实现。
• 其次，欧洲采取聚焦细分领域的战略：欧洲承认自身无法在通用型巨型模式和全球超大规模基础设施方面占据领先地位，但目标是在特定领域（工业人工智能、机器人、医疗健康、出行、安全）以及受监管的、基于信任的人工智能应用领域占据领先地位。基础设施的建设更多地是作为一种有针对性的赋能手段，而非全面的制衡手段。
• 第三，采取混合路径：欧洲建立最低限度的自主能力（至少一两个大型培训中心，几个独立的通用模型），但有意保持与全球资本和技术流动的紧密联系，同时集中精力发展自身具有结构优势的领域。

黑森林实验室显然符合第二条和第三条路径的逻辑：没有专有的全球云中心，而是独立、具有竞争力的模式；与美国生态系统紧密结合，但核心技术专长在欧洲；专注于具体的、高收入的应用领域，而不是抽象的“通用人工智能”愿景。

对德国而言，如果将BFL的故事解读为德国如今已“与硅谷比肩”，那将存在经济风险。更现实的观点是，BFL展现了当卓越的科研实力、创业精神、国际资本获取渠道以及专注的商业模式汇聚一堂时所能取得的成就——而这样的组合目前仍属少数。

真正的挑战在于如何将例外情况转化为趋势：

• 更多像 BFL 或 Aleph Alpha 这样的实验室，根据他们的研究开发独立的模型堆栈。
• 越来越多的工业人工智能企业将生成模型和分析模型转化为生产相关的应用。
• 还有更多通过数字化、人工智能驱动的产品在全球范围内拓展其细分市场的数字化中小企业，同时又不放弃其文化优势。

德国可以跟上时代——如果它不再问错误的问题的话。

最初声称“德国可以与硅谷竞争”的说法具有误导性。就绝对资本规模、超大规模数据中心基础设施以及全球大型科技公司的密度而言，德国与硅谷之间的差距显著，而且迄今为止，这种差距还在扩大而非缩小。因此，德国在中期内无法“赶上”，只能更巧妙地管理自身地位。

然而，如果将衡量标准定义得更加精准，德国的确有能力与硅谷竞争。弗莱堡一家拥有50名员工的实验室，在图像人工智能领域与谷歌展开激烈角逐，其技术已被全球财富500强企业广泛采用，这有力地驳斥了德国在结构上缺乏数字化卓越能力的陈旧观念。

德国要想跟上步伐，需要做到以下几点：

• 它积极地将自身优势——产业、中小企业、研究、监管专业知识——与人工智能相结合，并没有试图模仿硅谷，而是开发了自己兼容但又独立的模式。
• 它认为主权并不一定意味着绝对的自给自足，而是对关键节点进行战略控制：它自己的模型、它自己的专门基础设施、它自己的人才库。
• 它弥合了研究与产业之间的转化差距，并系统地创造了条件，使像黑森林实验室这样的特立独行者发展成为整整一代深度科技公司。

一个发人深省的事实是：如果德国继续纠结于“我们的OpenAI”何时才能问世，它注定会失败。如果它明白真正的战场不在旧金山，而是在黑森林和波罗的海之间的工厂车间、实验室、医院、物流中心和行政办公楼里，它就能获得成功。

在此背景下，黑森林实验室与其说是证明德国“已经具备人工智能能力”，不如说是表明德国值得认真踏上这条道路。人工智能的经济效益不仅体现在规模上，更体现在效率、专注以及与复杂价值创造系统的智能整合上。这正是德国乃至欧洲模式的机遇所在：它不试图成为硅谷，而是在最关键的领域与硅谷平等竞争。

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