[欧亚观点] 欧洲工业AI落地实战:如何破解生态难题?(三)——欧洲,“AI大陆”——张力的限界
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欧洲AI主权计划面临美国技术依赖，算力与数据存储仍受制于Azure/AWS生态。
欧盟推进千兆工厂建设但企业出资谨慎，百亿欧元投入需应对监管与回报率挑战。
《AI法案》过度监管风险凸显，博世警告欧洲或自我阻碍技术竞争能力。
之前我们曾分享过，欧洲的AI业态并不着重发力建设基础模型，而是更注重AI模型的实际运用——特别集中于工业应用、算力中心欧洲化建设以及可信AI建设这三个议题。
在前几次分享中，我们更多地从定性与较为宏观的角度上进行讨论，而本系列文本将更多地结合实际案例为各位分享德国企业如何使用AI。
欧洲，“AI大陆”——张力的限界
1
“独立的AI大陆”——依赖美国？
欧洲近来致力于打造“AI大陆”，关键的目标是掌握AI的所有要素——从模型到算力再到数据，欧洲希望打造一整套属于欧洲本地的生态。
宏大计划背后，现实相当骨感——无论是奥迪、博世还是plus10，它们的先进模型和“AI代理”目前都绕不开美国。
目前落地的几乎所有应用型AI，乃至尚处设想中的工业基础模型，通常都搭建在美国产业链之上——德国工业界广泛依赖微软Azure、亚马逊AWS或谷歌云的算力与云存储；在核心大模型上，则主要依赖于微软的Copilot或各类开源模型；作为算力核心的GPU则几乎完全依靠英伟达。
在这种背景下，“欧洲工业AI主导权”看起来更像是镜花水月。
施耐德电气（Schneider Electric）数字业务主管彼得·韦克瑟（Peter Weckesser）并不悲观：“欧洲人并不需要像鸵鸟那样逃避问题。”
他指出，依赖是双向的——就像西门子依赖Copilot那样，英伟达的芯片生产依赖荷兰ASML的极紫外光刻机，更不用说后者融合了来自通快（Trumpf）激光和蔡司（Zeiss）光学等公司的大量德国技术。
此外，Meta的Llama等开源大模型已成为“公共原料”，中国DeepSeek的崛起也说明，底层大模型的格局可能在短时间内改写。欧洲本土亦有Mistral等基础模型供应商，潜力不容忽视。
但是，真正的瓶颈在于——谁来存放数据、谁来提供训练模型所需的大规模算力？
韦克瑟列出三条路径：
要么，继续依赖美国云服务；
或者尝试让Orange、凯捷（Capgemini）、德国电信（Deutsche Telekom）等欧洲公司托管美国企业在欧洲的数据中心，以防止美方接触欧洲的敏感数据（对于大陆读者，这个模式可以参考云上贵州）；
或者，最稳妥，但也是最漫长的路径——从头开始自建AI算力中心。
但不论如何，关键点是：“关键基础设施的数据必须留在欧洲。”
2
“千兆工厂”——业态能否持续？
欧盟委员会同样立志让欧洲成为“AI大陆”。其规划的“千兆工厂”（Gigafabriken）——超大规模计算与存储中心——已吸引76家企业表态参与，其中不乏SAP、德国电信、Schwarz集团等巨头，也有由巴伐利亚州支持的地方联合体。
但时至如今，企业联盟内部疑虑仍存：在这样庞大的机会面前，每一个企业都有志参与，却鲜有人愿意率先出资——西门子定位自己为用户或设备供应商；安联（Allianz）等保险集团则可能作为财务投资人静静观望。
与其怪罪企业不作为，倒不如考虑真正的核心问题——如何保证企业的巨额投资能够得到回报？这也就意味着，如何保证这些投入甚巨的数据中心能够得到充分利用，并真正可持续性地创造回报？
西门子数字化负责人格哈德·克雷斯（Gerhard Kreß）认为，答案是用大规模的工业AI应用来保障算力利用率。
今年秋天，欧盟将就巨型数据中心的具体方案展开招标，届时才会明确电力供应方式、公共资金比例等关键信息。
耶施克则更倾向务实路线：“一个极为庞大的算力工厂固然有象征意义；但分布式、可扩展的中小型算力中心往往更适合工业AI的大规模部署。”
后者不仅能使得算力中心更贴近企业实际，也有利于提升总体的利用率，也更能保护各个成员国的数据主权——这正是奥迪正在走的路。
3
《AI法案》——作茧自缚？
欧盟及成员国已承诺投入100亿欧元支持AI工厂，并计划追加200亿欧元基金。但工业界的一些声音认为，欧盟委员会才是最大的“刹车”——罪魁祸首是即将落地的《AI法案》（AI Act）。
在TechDay演讲结束后，博世（Bosch）高管坦娅·吕克特（Tanja Rückert）坐在一间会议室里，空气中弥漫着爆米花的奶油香气，这正来自于博世推出的由AI赋能的智能爆米花机。她说，欧洲在工业AI上拥有明显的竞争优势，“但如果过度监管让AI的开发和应用变得过于复杂，我们就可能输掉这场竞争。”
在她看来，欧洲最大的对手，或许正是欧洲自己。
👉：您对该动向看法如何？您认为欧盟的千兆工厂计划能否得到实现？您对备受诟病的《AI法案》看法如何？您认为应如何锤炼AI业态独立性？
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