AI赛道上，欧洲为何掉队？马克龙的破局之策

最近，AI 领域那可是热闹非凡，中美两国在大模型、算力等方面你追我赶，成果不断。这边中国的 DeepSeek 以超低训练成本实现超强性能，震惊业界；那边美国的 OpenAI 等巨头也在持续发力，不断拓展 AI 应用边界。可再看看欧洲，在这场全球 AI 竞赛中，似乎渐渐没了声响。不禁让人想问，欧洲 AI，真的掉队了吗？

现实总是残酷的，数据就是最好的证明。在 AI 投资方面，经济合作与发展组织（OECD）2024 年 5 月 14 日发布的报告犹如一盆冷水，浇醒了还在沉睡的欧洲。报告指出，美国在人工智能相关领域的私人投资约为 3000 亿美元，中国也达到了 910 亿美元，而欧盟仅有 450 亿美元 ，连中国的一半都不到，与美国更是相差甚远。这巨大的资金差距，直接导致欧洲 AI 项目的规模和范围受限，很多有潜力的研究只能停留在纸面上。

从算力角度来看，美国和中国拥有强大的计算基础设施，这对于训练 AI 模型和开展高级研究至关重要。欧洲在这方面落后，影响了它在同一水平上竞争的能力。在创建具有竞争力的云基础设施和数据生态系统方面，欧洲也落后于美中两国。OpenAI 训练 GPT-4 所使用的算力堪称恐怖，而欧洲却难以组建起如此大规模的算力集群，这使得其在大模型训练上举步维艰。

研究成果方面，欧洲同样不尽人意。欧洲在与人工智能相关的论文发表数量方面也落后于中国和美国。在全球高影响力的 AI 学术会议上，来自欧洲的声音也相对微弱。就拿大语言模型来说，美国斯坦福大学发布的《2024 年人工智能指数报告》显示，超过 90% 的 LLM 投资发生在欧洲以外。在该大学认为 “卓越的” 101 个模型中，只有 25 个诞生于欧洲，而美国有 61 个 。

人才是 AI 发展的核心，可欧洲在这方面也面临着严峻挑战。美国和中国吸引了大量顶尖的 AI 人才，许多领先的 AI 科学家都选择在美中两国工作或攻读研究生学位。欧洲虽然对人工智能的学术关注颇高，但尚未转化为同等水平的商业化，导致大量人才流向与行业联系更为紧密的国家，主要就是美国。据统计，过去几年，欧洲流向美国的 AI 人才数量逐年递增，这无疑是对欧洲 AI 发展的沉重打击。

欧洲在 AI 领域的资金投入堪称捉襟见肘。从私人投资来看，美国风投对 AI 领域的青睐有加，大量资金涌入 OpenAI、Anthropic 等公司，助力它们在大模型研发、人才招揽等方面一骑绝尘。相比之下，欧洲的 AI 初创企业想要获得大额投资，难度极大。据统计，欧洲 AI 初创企业获得的平均单笔投资金额，远低于美国同行 。

公共投资方面，欧洲各国政府虽然意识到 AI 的重要性，但由于财政预算限制、优先事项不同等原因，对 AI 的投入也相对较少。以法国为例，尽管马克龙宣布未来几年内法国人工智能领域的投资将达 1090 亿欧元，但欧洲媒体评论这笔资金有一半来自之前宣布的项目，实际新增投入有限。并且在当前法国等欧洲国家财政紧张的情况下，这些投资能否完全到位，还是个未知数。 资金的短缺，使得欧洲 AI 企业在研发设备采购、高端人才招聘等方面都受到极大限制，难以开展大规模、高难度的研究项目。

算力是 AI 发展的 “燃料”，没有强大的算力支持，AI 就如同无米之炊。欧洲在算力方面的不足，已经成为其 AI 发展的一大瓶颈。从全球算力分布来看，欧洲的算力占比仅为 3%-5%，远远落后于中美。美国凭借其强大的科技实力和资金投入，拥有众多超大规模的数据中心，为 AI 模型训练提供了充足的算力保障。中国也在大力发展算力基础设施，如 “东数西算” 工程的推进，使得中国的算力水平不断提升。

欧洲的算力基础设施建设不仅规模小，而且效率低。一方面，欧洲的数据中心建设成本较高，能源价格也相对昂贵，这使得企业在建设和运营数据中心时面临较大的经济压力。例如，法国训练大模型的电费比美国贵 30%，这无疑增加了 AI 企业的运营成本。另一方面，欧洲在算力技术研发方面也相对滞后，缺乏自主研发的先进算力芯片和高效的计算架构，只能依赖进口，这进一步限制了其算力的提升。 算力不足，导致欧洲在训练大规模 AI 模型时，速度慢、成本高，难以与中美在大模型领域竞争。许多欧洲的 AI 研究项目，因为算力限制，无法进行充分的模型训练和优化，研究成果也大打折扣。

欧洲以严格的监管著称，在 AI 领域也不例外。欧盟通过的《人工智能法案》，被认为是世界上管理这项新兴技术最严格的法律。该法案引入了对 “高风险” 人工智能系统的限制，以及要求人工智能团队在使用数据时提高透明度的规则。虽然出发点是保障数据安全和用户隐私，但在实际执行过程中，却给 AI 创新和企业发展带来了诸多制约。

对于 AI 初创企业来说，要满足这些严格的监管要求，需要投入大量的人力、物力和时间，增加了企业的合规成本。例如，法国 AI 公司想用医疗数据训练模型，先得通过欧盟《通用数据保护条例》这关，仅审批流程就能拖上半年，这大大延缓了企业的研发进度。而中美在 AI 监管方面相对灵活，更注重创新与发展，为 AI 企业创造了较为宽松的发展环境。美国虽然也在加强 AI 监管，但监管政策相对宽松，更注重技术的发展和应用；中国则采取了 “发展与规范并重” 的原则，在鼓励创新的同时，逐步完善监管体系，使得 AI 企业能够在相对宽松的环境中快速发展。欧洲严格的监管政策，使得许多 AI 企业望而却步，一些有潜力的创新项目也因为担心无法通过监管审核而被迫放弃。

欧洲由众多国家组成，市场碎片化严重。不同国家有不同的语言、文化和法律环境，这给 AI 项目的开展和企业的发展带来了极大的阻碍。在 AI 项目实施过程中，企业需要考虑不同国家的法规要求、数据标准等，增加了项目的复杂性和成本。而且由于市场分散，难以形成统一的大数据集，而大数据集对于训练高质量的 AI 模型至关重要。

以 AI 语音助手为例，要在欧洲市场推广，就需要针对不同国家的语言和口音进行优化，这大大增加了研发和推广成本。相比之下，美国是一个统一的大市场，企业可以在全国范围内收集数据、推广产品，降低了成本，提高了效率。中国同样拥有庞大的统一市场，为 AI 企业提供了丰富的数据资源和广阔的应用场景。欧洲市场的分散，使得 AI 企业难以形成规模效应，限制了其发展壮大。

在全球 AI 领域，美国有谷歌、微软、OpenAI 等科技巨头引领发展，中国也有百度、阿里、腾讯等企业在 AI 领域积极布局。这些巨头凭借雄厚的资金实力、丰富的人才储备和海量的数据资源，在 AI 技术研发、应用推广等方面取得了显著成就。而欧洲却缺乏这样的知名科技巨头。虽然欧洲也有一些优秀的 AI 初创企业，如 Mistral AI，但它们在规模和影响力上与中美巨头相差甚远。

缺乏巨头的引领，欧洲 AI 产业难以形成完整的生态系统。初创企业在发展过程中，往往面临资金短缺、技术支持不足、市场渠道有限等问题，难以与中美巨头竞争。而且，由于缺乏巨头的吸引，欧洲的 AI 人才也大量流失。例如，法国 2000 名 AI 专家中，三分之一在给美国公司打工。没有巨头的支撑和人才的汇聚，欧洲 AI 的发展动力明显不足。

面对欧洲 AI 的落后局面，马克龙坐不住了，积极开出 “药方”，试图重振欧洲 AI 的竞争力。

马克龙宣布，未来几年内法国人工智能领域的投资将达 1090 亿欧元。这笔资金来源广泛，包括阿联酋、美国和加拿大的投资基金，以及法国本土企业如电信运营商 Iliad SA、Orange SA 和航空航天公司 Thales SA 等。其中，阿联酋计划投资 300 亿至 500 亿欧元在法国建设 AI 数据中心，加拿大博枫资产管理公司计划投资 200 亿欧元用于法国的 AI 基础设施建设。 如此大规模的投资，将为法国 AI 产业注入强大的资金动力。一方面，充足的资金可以吸引全球顶尖的 AI 人才，为法国 AI 发展提供智力支持。例如，有了资金支持，法国的 AI 企业可以开出高薪，吸引那些原本流向美国的人才回流。另一方面，投资可以用于建设先进的研发实验室、购置高端的研发设备，加速 AI 技术的研发进程，推动 AI 项目从理论研究走向实际应用，提升法国在全球 AI 领域的话语权。

法国希望凭借其能源优势，大力发展数据中心，力争占据全球 20% 的份额。目前全球算力部署中欧洲仅占 3%-5%，远远落后于中美 。法国拥有相对稳定且价格较为合理的能源供应，这为建设数据中心提供了得天独厚的条件。

法国计划在 2025 年秋季建成欧洲最大的超级计算机，为 AI 研发提供强大的算力支持。通过发展数据中心和超级计算机，法国能够提升自身的算力水平，满足 AI 模型训练对算力的巨大需求。有了强大的算力，法国的 AI 企业和研究机构可以训练更大规模、更复杂的 AI 模型，提高模型的性能和准确性，从而在全球 AI 算力竞争中占据一席之地，为欧洲 AI 发展提供坚实的算力基础。

马克龙认为，繁琐的监管是欧洲 AI 发展的绊脚石，呼吁简化 AI 初创企业的监管流程，打造更具竞争力的商业环境，与美国政策接轨。欧盟的《人工智能法案》虽然在保障数据安全和用户隐私方面有积极意义，但也给 AI 创新带来了诸多限制。

简化监管流程后，AI 初创企业可以将更多的时间和精力放在技术研发和产品创新上，而不是耗费大量资源去满足复杂的监管要求。例如，原本需要花费数月时间准备监管审批材料的企业，现在可以更快地将研发成果推向市场，加速 AI 技术的迭代和应用，激发市场活力，吸引更多的企业和人才投身 AI 领域，促进欧洲 AI 产业的创新发展。

法国政府正积极扶持位于巴黎的 Mistral 公司，试图将其打造成能够与 OpenAI 抗衡的欧洲 AI 领军企业。Mistral 公司成立于 2023 年，虽然年轻，但发展迅猛。它开发的聊天机器人应用 Le Chat 在当地备受推崇，被称为法国的 ChatGPT 。

Mistral 公司在 2023 年发布了两款开源的大型语言模型，分别是 70 亿参数量的 Mistral 7B 和基于 MoE (混合专家) 的 Mixtral 8x7B，它们都能够处理多种语言，并在各种任务上超越了 Meta 的 Llama 2 模型。2024 年 3 月 1 日，Mistral 又发布了一款拥有 1000 亿参数的语言模型 Mistral 10x10B，这是目前世界上最大的语言模型之一，仅次于 GPT-4 的 1750 亿参数 。法国对 Mistral 公司的扶持，包括资金投入、政策优惠等，帮助其在人才招募、技术研发等方面快速发展，有望成为欧洲 AI 产业的 “领头羊”，带动整个欧洲 AI 产业的崛起。

马克龙的一系列举措，无疑为欧洲 AI 的发展注入了一针 “强心剂”，让人们看到了欧洲重振 AI 竞争力的决心。但欧洲 AI 要想在全球竞争中脱颖而出，绝非一蹴而就。资金投入虽有计划，但能否真正落实到位，还存在诸多变数。法国等欧洲国家面临着财政紧张等问题，这些投资可能会受到影响。监管政策的调整也并非易事，在保障数据安全和用户隐私的前提下，如何简化监管流程，找到创新与监管的平衡点，是欧洲需要解决的难题。市场分散、人才流失等问题，也不是短期内能够解决的。

未来，欧洲 AI 的发展充满了不确定性。但只要欧洲能够坚定决心，持续加大投入，优化监管环境，整合市场资源，吸引和留住人才，就有可能在 AI 领域实现弯道超车。我们期待欧洲 AI 能够在马克龙的推动下，重新焕发生机，在全球 AI 舞台上展现出自己的实力。