摘要：过去十年里，人工智能（AI）技术突飞猛进，中美两国在全球AI竞赛中遥遥领先。反观欧洲（Europe），尽管拥有深厚的科研基础和发达的经济，却频频被质疑在AI领域“失速”，难以跟上美国和中国的步伐 。为什么欧洲在人工智能发展上落后于中美？
过去十年里，人工智能（AI）技术突飞猛进，中美两国在全球AI竞赛中遥遥领先。反观欧洲（Europe），尽管拥有深厚的科研基础和发达的经济，却频频被质疑在AI领域“失速”，难以跟上美国和中国的步伐 。为什么欧洲在人工智能发展上落后于中美？
十年回顾：欧洲AI的兴起与失速
欧洲在人工智能领域并非起步全无。在2010年代中期，欧洲各国意识到AI革命的来临，纷纷制定国家战略，希望扭转“错失互联网时代”的局面。然而实际进展却喜忧参半：一些国家投入巨大却收效有限，另一些国家则行动迟缓。整体而言，2015-2025年欧洲AI发展的轨迹呈现出“高开低走”的态势：起初雄心勃勃，中期逐渐掉队，近期奋力追赶却依然不及。下面将分国别梳理欧洲主要国家的AI发展历程。
德国：工业强国的AI转型之路
德国作为欧洲经济与工业的领头羊，早在2018年就推出了名为“人工智能——德国制造”（AI Made in Germany）的国家战略。默克尔（Angela Merkel）政府承诺在2025年前投入30亿欧元推动AI研究和应用，并聚焦其传统优势——制造业与工业4.0的结合 。这一战略反映出德国希望凭借工业数据和工程实力在AI时代抢占一席之地。然而，德国的实际投入与执行一度滞后于规划：比如2019年联邦预算中直接用于AI的资金只有区区5000万欧元，相比之下法国同期规划的4年15亿欧元投入高出数倍 。德国媒体当时评论，这显示了“一个国家对AI的重视程度” 。德国在落实战略时还遇到联邦与各州协调困难、多部门权责分散等老问题 。例如，德法曾宣称共建跨国AI研究中心，但由于德国16个联邦州之间难以决策选址等原因，计划长期停滞 。
即便如此，德国凭借深厚的工业基础，在AI某些领域仍有所建树。德国的企业在自动驾驶、工业机器人等应用方向积极拥抱AI技术，如大众、宝马等汽车巨头投入自动驾驶研发，西门子等公司将机器学习用于制造优化。此外，德国学术界在计算机视觉、自动化领域实力强劲，一些研究中心（如于柏林、慕尼黑等地）成为人才培养重镇。但总体来看，德国AI的发展更偏重工业应用，缺乏在互联网、社交媒体等数据驱动领域的优势。正如一篇评论所言，德国过去几年“基本站在场边观望”，让美中科技企业在AI主导权上竞争 。直到近期，德国政府和产业界意识到第二波AI（尤其是工业数据驱动的AI）的重要性，开始在法规上松绑、开放公共数据，希望迎头赶上 。未来德国能否将其“工业4.0”优势真正转化为AI时代的领先，还需持续观望。
法国：战略雄心与现实挑战
法国是欧洲最早高调宣布要在AI大展宏图的国家之一。2018年，法国总统马克龙（Emmanuel Macron）在听取数学家维拉尼（Cédric Villani）的报告后，推出一项国家AI计划，承诺在2022年前投入15亿欧元发展人工智能 。法国希望打造“法国的AI生态”，吸引人才回流，并在医疗、交通、环境等公共领域率先应用AI。为此，法国设立了国家人工智能研究院，增设AI教授岗位，鼓励科技巨头在法建立AI研发中心。比如，谷歌（Google）就在巴黎设立AI实验室，Facebook的AI研究院也扩张巴黎团队。
法国在AI基础研究方面有着深厚底蕴，孕育了不少世界级人才——深度学习“三巨头”之一的扬·勒坤（Yann LeCun）就是法国培养的科学家，后来赴美主导了Meta（原Facebook）的AI研究。但人才外流始终是法国面临的难题：顶尖AI博士和研究者往往被美国高薪职位所吸引。据英国《卫报》报道，一些法国和英国大学甚至“整整一代年轻AI研究人员”被硅谷公司挖走，有的博士生中途退学去拿六位数美元年薪 。为遏制这一趋势，法国参与倡议成立欧洲人工智能实验室（ELLIS），希望仿效CERN那样建立跨国研究中心，留住欧洲人才 。
在产业方面，法国的AI初创企业近年来开始崭露头角。例如，2023年创立的初创公司 Mistral AI（米斯特拉尔人工智能） 一度被誉为“欧洲在生成式AI领域的希望”，获得了超过1亿欧元的首轮融资，计划研发开源大型语言模型。然而发展仅一年有余，Mistral AI已明显落后于美国的OpenAI等对手，甚至被中国的新秀赶超 。正如《金融时报》评论所指出的：“欧洲的AI明星企业稍纵即逝，在美中巨头的夹击下失去了窗口期” 。这反映出法国等欧洲国家在AI企业规模化上的困境：虽有创新苗头，但缺乏将之做大做强的产业环境。总体而言，法国对AI的态度积极进取，政策上也强调“数字主权”以减少对美中技术的依赖 。但雄心与现实之间还有距离，如何让法国培育的科研成果和初创公司留在本土并成长为国际领军，是未来法国产业政策的重点。
英国：AI先驱与错位竞争
英国（United Kingdom）在欧洲AI版图中占有特殊地位：一方面，英国孕育了DeepMind这样的世界顶尖AI公司；另一方面，英国脱欧使其与欧盟（EU）的科技协同受到影响。早在2014年，伦敦创业公司DeepMind因其在强化学习等领域的突破引起轰动，随后被谷歌以4亿英镑收购。这标志着英国的AI人才与企业开始被美国科技巨头吸纳。此后，英国陆续有知名AI项目脱颖而出——比如AlphaGo和AlphaFold均出自DeepMind英国团队。然而，这些成果最终都归属于美国公司麾下。正如一位欧洲官员感叹的：“欧洲冒出一个DeepMind，转眼就变成美国的了。” 这种 “先驱在欧，收获在美” 的现象凸显出欧洲（包括英国）在商业化上的短板。
英国政府在AI政策上动作较快。2017年发布《AI行业战略》，2018年成立人工智能理事会，并投入提升AI技能培训。脱欧后，英国更是希望凭借自身科研和金融优势，在AI监管和产业上走一条与欧盟不同的路。英国没有跟进欧盟制定类似AI Act的严格管制架构，而是倾向于宽松的框架鼓励创新。2023年11月，英国于布莱切利园主办了首届全球AI安全峰会，邀请美、中等国讨论前沿AI治理，试图扮演“AI国际治理协调人”的角色。这既是英国提升国际地位的举措，也反映其对高阶AI风险（如AGI、安全问题）的重视。
英国在AI人才和科研上依然实力强劲，牛津、剑桥等大学是机器学习顶尖人才的摇篮。但英国也面临和欧洲大陆类似的人才流失问题，大批博士毕业生加入Google、Meta在伦敦的团队或赴美发展 。同时，英国本土的AI企业规模普遍不大，大多数初创会被收购或缺乏成长资金。英国有欧洲最多的AI私募投资（2023年约37.8亿美元） ，“AI独角兽”数量在欧洲领先，但相比硅谷仍显不足。可以说，英国在AI领域扮演“欧洲领跑者”却未能跳出欧洲整体困境：技术上不弱，但在全球竞争中难敌美中巨头。未来英国若能利用政策灵活性，与美国深化合作同时独立制定部分规则，或许能在某些AI细分领域（例如金融科技、医疗AI）取得突破，但整体超越美中仍面临巨大挑战。
中小国家：北欧、荷兰与南欧的探索
除了德法英三强，欧洲其他国家在过去十年也积极投入AI，只是规模和影响相对有限：
• 北欧：瑞典（Sweden）、丹麦（Denmark）等国一向重视科技创新。瑞典的瓦伦堡基金会投入16亿瑞典克朗用于AI和量子技术基础研究，力图“让瑞典在AI地图上占据一席” 。瑞典孕育了Spotify等数字企业，在AI应用上注重制造业自动化和数字服务。丹麦则于2023年携手美国英伟达（Nvidia）建立超级计算机“Gefion”用于生命科学AI研究 。北欧国家人口虽少，但凭借教育水平和数字化程度，在AI人才培养和企业应用上走在欧洲前列。不过，它们同样面对市场狭小、难以诞生超大型AI企业的问题，需要与邻国或欧盟协作。
• 荷兰（Netherlands）：荷兰拥有全球顶尖的光刻机企业ASML，在AI硬件供应链上扮演关键角色。荷兰政府也制定国家AI战略，阿姆斯特丹等城市聚集了优秀的AI研究群体。荷兰学者在计算机视觉、强化学习等领域成果突出。例如，著名的强化学习研究就是DeepMind与荷兰教授合作完成。然而，荷兰的AI企业主要是中小型，更多地为欧洲其他公司提供技术支持。作为欧盟数字政策积极参与者，荷兰支持“可信赖AI”的发展理念，但在国际竞争中影响有限。
• 瑞士（Switzerland）：虽非欧盟成员，瑞士在AI领域实力不容忽视。苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）、洛桑联邦理工学院（EPFL）都有世界一流的AI研究实验室。瑞士在机器学习理论、机器人等方向成果丰硕，并吸引Google等在苏黎世设立大型研发中心。但瑞士本土市场小，AI应用多集中在金融服务、制药等优势产业。瑞士强调国际开放合作，试图平衡在欧美之间获取机遇。
• 南欧：意大利（Italy）、西班牙（Spain）等国起步相对较晚，但也制定了各自的AI发展计划，加强大学AI研究和创业支持。比如，意大利于2019年发布国家AI战略，西班牙在2020年启动AI国家计划。这些国家的科研水平不低（如意大利在AI理论、西班牙在语言技术上有传统优势），但产业基础和投资力度仍不及欧洲北部国家。南欧国家在欧盟层面积极争取资源，例如通过“数字欧洲计划”等获取资金，努力追赶欧洲平均水平。
欧洲内部的AI发展存在明显的区域与国别差异：北欧、西欧较为领先，南欧相对落后；少数大国投入更多，小国则依托欧盟框架寻求合作。但即便是欧洲领头的德国、法国、英国，与中美相比仍显不足。这种“不均衡的整体落后”使得欧洲在全球AI版图中逐渐边缘化，引发战略焦虑。
俄罗斯：科教强国的AI困境
作为横跨欧亚的大国，俄罗斯（Russia）的AI发展也值得关注。俄国基础科学底子厚实，数学与算法人才辈出。早在苏联时期，俄罗斯就在自动化和计算机领域有深厚研究。进入AI时代，俄罗斯拥有像Yandex这样的科技公司，在搜索引擎和自动驾驶等方面曾与西方比肩。此外，俄罗斯政府也高度重视AI：2017年普京总统曾断言“谁掌握了人工智能，谁就将统治世界” 。他警告AI带来“巨大的机遇，也有难以预测的威胁”，表示俄罗斯必须在AI上保持领先，不然就会受制于人 。2019年，俄罗斯发布《国家人工智能发展战略》，规划到2030年在人才培养、科研、产业应用等方面发力，投入数百亿卢布用于AI研发。
然而现实中，俄罗斯的AI雄心受到了经济与地缘政治的双重掣肘。一方面，俄罗斯经济体量和科技投资无法与美中同日而语。比如，俄罗斯缺乏半导体制造能力，在高性能计算硬件上依赖进口，制约了AI研发所需的算力基础。另一方面，乌克兰战争导致西方制裁升级，俄罗斯被断供尖端芯片和软硬件生态，这对其AI产业是重大打击。许多俄罗斯顶尖程序员和研究人员选择移居海外，使本就有限的人才库雪上加霜 。俄政府虽试图以国家安全名义推动AI军民两用（如无人机、安防监控），但资源投入和技术水准与美国、中国差距悬殊。
在2025年展望俄罗斯AI，可谓前景黯淡：内部有体制束缚，外部有制裁封锁和国际合作受限。尽管俄罗斯学界仍在AI理论上保持一定水准，但要将科研转化为产业竞争力非常困难。普京的那句名言如今听来有些讽刺意味——俄罗斯并未如愿成为AI领跑者，反而因为地缘冲突在这一新赛场上被边缘化。对于欧洲而言，俄罗斯的AI困境既提供了反面教材（说明封闭环境和人才外流的严重后果），也意味着少了一个潜在竞争对手。但从全球AI治理角度，俄罗斯的缺席也留下监管漏洞和安全风险，需要欧洲与美国、亚洲国家共同关注。
欧、美、中的较量：欧洲的优势与劣势
在人工智能领域，欧洲与美国、中国三方的差距是全方位的。要全面评估欧洲的地位，必须分别比较技术研发、人才储备、企业发展、法律制度、政府政策、伦理监管、产业投资等关键方面。总体来看，欧洲虽然具备一些独特优势，但在许多核心指标上明显落后于美中。下面分项分析欧洲相对于美国和中国的优劣势。
技术研发：基础坚实但缺乏突破
欧洲在AI基础研究方面有着悠久传统，一直拥有一流的大学和研究机构。英法德瑞等国培养了大批顶尖科学家，为机器学习、计算机视觉等领域做出过重大贡献。然而进入深度学习驱动的新AI浪潮后，真正改变游戏规则的突破多发生在美国和中国。美国拥有硅谷及大批研究型企业，孕育了卷积神经网络、Transformers架构等里程碑成果；中国近年来在语音识别、围棋AI、视觉监控等方面也屡有世界瞩目的成就。欧洲虽然论文产出不低，但在影响力和引用上被美中赶超。
一个直观的比较是各国研发大型AI模型的数量：根据斯坦福大学2024年AI报告的数据，2023年美国开发了61个重要机器学习模型，远超其他国家；中国以15个排名第二，而欧洲国家中法国只有8个、德国5个 。美国OpenAI的GPT系列、谷歌的LaMDA等“大模型”在全球掀起热潮时，欧洲几乎没有同等量级的竞品。即使有欧洲团队参与的模型（如Stability AI的Stable Diffusion图像生成模型，由英国主导开发），其核心算力和资源也大多来自美国投资。欧洲缺乏类似OpenAI、DeepMind（原本是英国企业，已被美国的谷歌收购）这样专注前沿突破的独立力量。很多欧洲的AI成果（如AlphaFold）最终是在美国公司的支持下完成，导致欧洲本身难以积累知识产权与技术生态。
另一个差距体现在研发投入上。数据显示，2024年全球AI基础设施投资约1500亿美元，其中主要由美中驱动，而同期整个欧洲仅能识别出“几十亿美元”的投入 。欧洲在科技研发上的投入相对GDP并不低，但用于AI的专门预算远逊于美国的美国国防高级研究计划局（Defense Advanced Research Projects Agency，简称DARPA）项目和中国的政府专项。例如，欧盟在2018-2020年设定的公私AI投资目标为200亿欧元，但实际投入远未达到 。据欧盟审计报告，2018至2020年间欧盟与美国的AI投资差距扩大了一倍，欧洲落后超过100亿欧元 。即便到了2022年，欧洲在全球AI研发相关专利中的份额也只有约4% 。这些数字反映出欧洲在将科研转化为技术优势方面后劲不足。
当然，欧洲在某些专门领域仍保持技术领先。比如，荷兰的ASML公司垄断了高端芯片制造所需的光刻机供应，使欧洲在AI半导体装备这一细分市场上处于全球领先地位 。又如，欧洲在AI安全与伦理研究上走在前沿，相关理论框架很多由欧洲学者提出。但这些优势往往属于支撑性或长远性的，对于当下AI竞赛的主战场（大模型、算力、应用创新）助益有限。综合而言，欧洲的技术研发底子不差，只是缺少引领时代的“爆款”成果。正如《经济学人》早在2018年分析的那样：即使欧洲制定有利政策，也未必能与美中匹敌，但至少可以做到不被甩开 。目前来看，欧洲尚未找到撬动AI技术竞争力的支点。
上图显示了2023年各国开发的重要机器学习模型数量。美国遥遥领先，共开发出61个知名模型，中国以15个居次，而欧洲的法国仅有8个、德国5个 。如此悬殊的差距凸显了欧洲在前沿AI研发上相较美中明显落后。
人才与教育：智力资源丰富但流失严重
人才是AI竞争的核心。在这方面，欧洲既有优势也有痛点。优势在于：欧洲的高等教育体系培养了大量优秀理工人才，数学、计算机等基础学科实力雄厚。例如，欧洲培养了图灵奖得主盖尔曼、赫顿洛克等计算机先驱，许多AI领军人物（LeCun、Hinton等）都有欧洲教育背景。据麦肯锡统计，欧洲在人均AI专家数量上并不逊色于美国 。一些调查甚至发现欧洲某些国家的人均AI专家密度超过美国30% 。这说明欧洲人才储备的“水源”充足。
然而，欧洲面临的致命问题是人才留不住。顶尖人才往往流向机会更多、薪酬更高的地方——主要是美国大公司或研究机构。之前提到的2018年欧洲科学家联名上书，就是为了呼吁建立ELLIS研究院以阻止人才被硅谷和中国挖走 。英国《金融时报》评论指出，“没有充足的人才，任何国家都无法在AI竞赛中取胜”，虽然美国目前在吸引人才上仍领先中国，但欧洲如果继续让人才外流，将更加难以赶超 。美国凭借高薪资、灵活用工和股权激励，对全球AI人才有巨大吸引力。据统计，在美AI领域从业的研究人员中，有相当比例来自欧洲和印度、中国等地。而欧洲自身对外来人才的吸引力有限：语言文化、薪酬待遇、移民政策等因素使得欧洲对非欧人才的磁吸效应不如美国。
欧盟和各国政府已经意识到人才问题的严重性，采取了一些措施。例如，增加AI相关专业招生名额，提供科研经费吸引海外欧洲籍学者回流，鼓励产业界与高校合作培养应用型AI工程师等。然而见效需要时间，而AI领域的人才争夺战此刻正在发生。每有新的突破，公司就抢购相关专家，使学术机构“青黄不接”。一家智库报告称，欧洲的AI人才流失已达到“不可持续”程度，如果照此发展下去，“欧洲AI研究的灯塔将熄灭” 。这一警告并非耸人听闻：在某些前沿子领域，欧洲顶尖教授寥寥可数，一旦被美国公司高薪延揽，整个团队可能土崩瓦解。
总体评价，欧洲在AI人才上属于“培育强、留用弱”。人才外流削弱了欧洲科研和创新能力，进而导致产业落后，形成恶性循环。人才困境也解释了为何欧洲技术论文很多却少有产业化成果——因为成果还未成熟，做出贡献的人就被挖走继续在别处开花。未来欧洲若想扭转AI颓势，最关键的莫过于在人这一环下功夫：提升AI领域的职业吸引力、完善创新创业环境、加强国际人才交流并留住顶尖智力资源。这将是一个长期且艰巨的任务，关乎欧洲在AI时代的兴衰。
企业与产业生态：缺少巨头与规模效应
AI技术的实用价值要通过企业应用和市场竞争来实现。在这一方面，欧洲显著落后于美国和中国。美国拥有一批科技巨头（谷歌、亚马逊、微软、苹果、Meta等），财力雄厚、数据丰富、用户基础广泛，成为AI创新的天然温床。这些超级公司每年在AI研发上的投入以数百亿美元计，并通过云服务平台、开放库等带动整个生态繁荣 。中国则有BAT（百度、阿里、腾讯）和华为、字节跳动等巨头，依托庞大本土市场，将AI大规模应用于电商、支付、社交和安防监控等领域，形成数据-算法-应用的闭环，不断迭代出新产品。
反观欧洲，缺少这一类体量和影响力的科技巨头。欧洲大型企业多集中在传统行业（汽车、制药、制造、能源等），在数字互联网和AI领域并无全球领军者。曾几何时，诺基亚、爱立信代表欧洲通讯科技实力，但在智能手机和互联网时代欧洲未能诞生新的消费科技霸主。欧洲也有少数成功的科技企业，如音乐流媒体服务商Spotify（瑞典）、金融科技公司Adyen（荷兰）等，但总体规模远不及美中巨头。没有巨头，就缺乏构建AI生态的核心牵引：企业之间难以形成供应链集群，投融资也缺乏示范效应和安全感。这导致欧洲AI初创企业往往发展到一定阶段就陷入瓶颈，不是卖给美国大公司就是停滞不前。
欧洲近年来在创业投资领域虽有所改善，但资本市场的深度和冒险精神仍逊于美国和中国。据统计，2023年美国私营AI企业获得了672.2亿美元的投资，几乎是中国的9倍 。美国一年的AI创投资金比欧洲十年总和还多 。中国在2018年前后也曾出现AI创业潮，大量资金涌入计算机视觉、芯片等领域，催生出几家估值超十亿美元的AI公司（如商汤科技、旷视科技）。相比之下，欧洲整个大陆诞生的AI领域“独角兽”屈指可数。英国、法国有几家AI初创估值较高，但融资额和成长速度与OpenAI、SenseTime等不可同日而语。
产业生态的另一个弱点在于市场规模和数据积累。美国拥有3亿多人口并辐射全球市场，中国有14亿人口形成统一大市场。而欧洲市场则被多个语言、法律、文化壁垒分割。欧盟单一市场虽在商品和资金流通上统一，但数据和数字服务市场的碎片化依然严重。一款AI应用要在欧洲扩张，必须适配不同语言和本地化需求，遵守各国数据规定，这无形中提高了成本，减缓了迭代速度。美国和中国的AI公司可以在国内一个“大池子”里快速训练算法，而欧洲公司常常面对“数据孤岛”问题。更不用提，欧洲严格的隐私法规（如GDPR）限制了某些数据的收集和使用，虽保护用户权益但也降低了数据驱动创新的便利。
此外，欧洲企业文化相对保守稳健，对新技术的拥抱速度较慢。一项麦肯锡研究指出，欧洲企业在AI技术采用率上比美国企业低45%至70% 。许多欧洲传统公司试点AI项目时拘泥于长周期论证，错失了快速实现价值的窗口。这与美国“快速试错、及时迭代”的风格形成对比，也不及中国企业大胆投入、规模应用的劲头。欧洲企业的管理惯性和对风险的谨慎，某种程度上导致了数字化转型的迟缓，AI应用自然推广不易。
值得注意的是，欧洲的社会福利和劳动保护制度虽然保障了就业稳定，却对科技企业的灵活用工和调整产生掣肘。据《金融时报》分析，欧洲企业在裁撤岗位、重组方向上成本高昂、进程缓慢，与AI产业的高速演进节奏不符 。美企可以迅速调整团队开发AI，而欧企往往顾虑重重。这被认为是欧洲科技行业缺乏敏捷性的因素之一 。长此以往，美国企业凭借多年灵活积累的财力能大举投资AI，而欧洲公司难以相比 。
欧洲在AI企业生态方面的劣势是系统性的：缺巨头、少资本、小市场、慢节奏。这些短板互相强化，使得欧洲很难产生对标谷歌、百度级别的AI企业。不过，欧洲也并非全无优势可言。欧洲企业在垂直行业AI应用上有丰富经验，例如西门子将AI用于智能工厂，壳牌用AI优化能源管理，瑞士再保险用AI评估风险等。 有专家指出，欧洲在精细的行业场景中能展现AI力量（例如高端制造、医疗影像分析），这种“精耕细作”的模式或许是欧洲企业差异化竞争的路径。但总体来看，在AI产业的版图上，欧洲目前扮演更多的是“跟随者”和“配套者”角色，而非规则制定者或变革引领者。
政府政策：积极规划但协同不足
各国政府对于AI发展的支持和引导，是塑造国家AI竞争力的重要因素。美国走的是市场主导、政府间接扶持的道路；中国采取积极投入和引导并行；欧洲则是多国、多层级政策并存，试图协调统一但实际步调不一。
欧盟层面从2018年起陆续推出一系列AI政策框架，例如《人工智能协调计划》（2018）和《人工智能白皮书》（2020），旨在统筹各成员国力量，建设“卓越与信任兼备的AI生态” 。欧盟委员会设定了投资目标（如上文提到的每年200亿欧元投入）、鼓励数据共享、建立“数字欧洲”和“地平线欧洲”等研发计划支持AI项目。欧盟还率先关注AI带来的潜在风险，在2019年成立高级别专家小组制定《可信赖AI伦理准则》，为后续立法奠定基础。
然而，欧盟的AI政策面临成员国协调和执行力的问题。欧洲审计院的报告指出，欧盟在推动AI生态上“收效甚微，投资未能跟上全球步伐”，其原因包括各成员国各自为政、欧盟层面投入有限且监测不力 。例如，虽然德法等国率先制定国家AI战略并投入资金，但仍有四个欧盟国家迄今没有任何AI战略 。欧盟层面的资金主要通过科研项目拨款，缺乏类似美国DARPA或中国新基建那样直接落地的产业投资。再加上欧盟预算流程漫长、项目启动延迟（如2021-2027的地平线欧洲计划就因谈判拖延，在关键阶段错失推动车轮 ），这些都使得欧洲的政策响应速度慢半拍。
相比之下，美国政府虽然没有统一的AI产业政策，但通过国防部、国家科学基金等渠道长期支持关键技术研究，并在2020年发布《美国国家AI战略》，投入联邦经费加强基础研究和AI教育。更重要的是，美国政府通过开放数据、吸引移民、保障知识产权等营造了AI创新的良好环境。中国更是将AI提升到国家战略高度：2017年发布《新一代人工智能发展规划》，明确2030年要成全球AI领先国家，各级政府加大资金投入，培育AI产业集群。中国模式的优势在于集中力量办大事，但也存在效率和重复投资问题。
欧洲各国政府在AI上的努力不可谓不积极，但分散和尺度不足。例如，德国、法国各自投入数亿欧元建立国家AI研究中心，却迟迟未能真正联动成为跨国协作 。欧盟希望成员国“联合力量”，但实际落实难度大。这一点在芯片和算力基础设施上尤为明显：欧洲注意到算力短板后，提出要建造欧洲自己的高性能计算网络，但各国囿于预算有限，真正建成的顶尖超级计算能力还是落后于美中 。同时，欧洲的政策着重伦理和监管（下一节详述），对产业激励相对保守。
不过，欧洲政策也有独特的优势领域：注重人文和社会影响，试图平衡技术进步与价值观。欧洲各国政府普遍强调AI对劳动力市场、隐私保护、社会福利的影响，在政策上更倾向于渐进审慎而非野蛮生长。这虽被批评为过于谨慎（例如荷兰王子康斯坦丁直言欧洲过多关注监管会让自己掉队 ），但也体现了一种长远考量：避免重蹈互联网时代“先发展再治理”的覆辙。正如欧盟产业专员蒂埃里·布雷东（Thierry Breton）所言，“欧洲选择成为AI规则的制定者”，希望通过制定规范赢得全球话语权 。当然，这种思路是否有效，还有待时间检验。
简而言之，欧洲政府在AI领域“有心无力”的问题比较突出。政策规划不少，但资源投入和执行整合跟不上，美中政府一个拨款计划的规模可能就抵得上欧盟多国加起来的投入。欧洲多政府、多利益协调本身就是慢工出细活，而AI浪潮瞬息万变。当欧洲规划一轮政策的同时，美国的产业已经迭代了几代产品，这一节奏差给欧洲AI竞争力造成明显劣势。
法律与伦理监管：高标准的双刃剑
欧洲在AI法律和伦理监管方面的作为，堪称“全球领先，又饱受争议”。欧盟是世界上第一个试图通过全面立法来规范AI的政体。2023年底，欧洲议会和成员国达成协议，通过了《人工智能法案》（AI Act），这是全球首部针对AI的综合法律 。该法案根据AI应用风险等级实行分级监管，高风险AI需满足严格要求，某些用途（如实时人脸识别）甚至被禁止。欧盟官员称这项法规是“历史性的”，标志着欧洲在保护公众免受AI风险上迈出关键一步 。支持者认为，欧盟提前设规则可避免AI失控，并为全球树立规范标准。
然而，AI Act也引发科技业者的担忧。欧洲过严的监管是否会扼杀创新？ 欧洲企业和研究人员普遍担心合规成本剧增，创业公司更难成长。一些美国科技巨头高管公开批评欧洲的AI监管“繁琐过度”，可能让本就落后的欧洲进一步丧失竞争力 。SAP首席执行官克里斯蒂安·克莱因（Christian Klein）就警告称：“我完全反对过早过严地管制技术。这将严重损害欧洲的竞争力”，如果企业连充分测试AI模型的机会都没有就被限制，将落后于自由试验的对手 。英国和美国在2023年的“全球AI治理峰会”上也拒绝签署欧洲推动的“包容性AI”宣言，有美国议员直言是因为“欧洲的管制过度” 。可见，在监管尺度上欧美已出现分歧：欧洲坚持“先立规矩”，而美英更倾向“避免扼杀创新”。
欧洲倡导的AI伦理原则（如透明、公平、可解释等）本身几乎无人反对，但如何在保障伦理的同时不牺牲技术进步是实践中的难题。欧洲选择站在道德高地上，这有助于塑造“值得信赖的AI”形象，可能在医疗、政府服务等需要高信任度的领域占优。然而，过严的伦理审核也可能令产品研发周期变长、迭代变慢，错失市场窗口。比如，欧洲若要求生成式AI必须彻底无偏见、可解释才能上线，势必比美国公司推出新模型晚得多。在一个“赢者通吃”的AI市场，这种慢步调非常危险。
此外，欧洲的数据隐私法（GDPR）等给AI训练数据获取增加了难度。例如，未经同意抓取欧洲用户数据训练模型属于违法，这限制了欧洲企业的数据来源，同时却难以管控境外主体。美国和中国的公司仍可以利用本国及其他地区的数据优势开发更强AI，然后以服务形式进入欧洲。欧洲的高标准反而可能没有惠及本土企业，却给外国企业提供了规范对照。换言之，欧洲替全世界“管住”AI，但技术红利却由他人收割。这也是一些评论者对欧洲监管前瞻性持怀疑态度的原因。
然而，从另一个角度看，欧洲的伦理监管优势也许会在长期竞争中有所体现。如果未来全球对AI安全和伦理要求提高，欧洲提前建立的规范可能成为国际标准，让欧洲在规则制定上掌握主动权。这与欧洲在环保标准、数据隐私上的经验类似——当“布鲁塞尔效应”发挥作用时，欧洲规范可输出至全球。欧盟官员布雷东就乐观地表示，AI法案不仅是规则书，更是“欧洲初创和研究人员引领全球AI竞赛的跳板” 。这种观点认为合规可以换来用户信任和更广市场，从而以长制短。
欧洲在AI法律伦理上的高标准既是优势也是劣势：优势在于主动塑造负责任AI的发展路径，避免社会风险、树立规则权威；劣势在于当前阶段牺牲了一定的速度和灵活性，使企业创新受到束缚。如何平衡二者，是欧洲决策者需要不断微调的课题。未来不排除欧洲根据实际效果对监管政策“松绑”的可能性——毕竟，若发现确实过于抑制创新，欧洲也会务实地做出调整（例如通过豁免中小企业、简化合规流程等）。可以肯定的是，欧洲不会走放手企业野蛮生长然后事后强力管控的路线，也不同于美国目前相对宽松的状态。欧洲将坚持一条强调道德底线的AI发展之路，这既是理念选择，也是其面对美中竞争时为数不多可发挥的长处之一。
产业投资与基础设施：投入不足与资源瓶颈
产业投资是衡量AI发展后劲的重要指标，而在这一方面欧洲明显投入不足。前文提及，美国2023年私营部门在AI领域投资高达672亿美元，几乎等于欧洲主要国家总和的数倍 。来自斯坦福大学AI指数的分析亦显示，2013-2023十年间美国AI领域累计吸纳投资约3352亿美元，中国约1037亿美元，而英国作为欧洲代表只有223亿美元 。欧洲在全球AI资本版图中占比很小。这反映了欧洲风险投资规模及风险偏好均不足。同时，欧洲的企业研发投入也相形见绌。美国大公司将AI作为核心战略，投入巨额资本；中国的BAT等也持续烧钱招才买设备。但欧洲企业由于盈利压力和股东结构，更倾向于稳健投资，对前景不明的AI领域持观望态度，缺少类似美中企业那种“押注式”大投入。
不仅投资少，投向的领域结构也有差异。美国资本更乐意追逐颠覆性创新，从基础模型、AI芯片到各类应用无所不包；中国的投资既有政策导向也有民间热潮，曾集中在计算机视觉、人脸识别等政策鼓励的领域。欧洲的资金则更多流向企业服务型AI应用，如自动化软件、工业AI解决方案等，这些领域短期回报较慢，市场相对分散，不易产生明星企业。因此欧洲AI投资往往难引起全球瞩目，即便有好项目也容易被海外并购。典型例子如英国的DeepMind、剑桥的Arm芯片公司，都曾是欧洲科技明珠，却先后被美国公司收购整合。
基础设施方面，AI所需的算力和数据中心也是欧洲的弱项之一。美国拥有全球最多的数据中心和云计算资源，中国紧随其后。根据Statista的数据，截止2024年3月，美国共有5381座数据中心，而欧洲最大的德国只有521座、英国514座，中国则有449座 。美国的算力储备是欧洲任何单一国家的十倍以上。大型AI模型的训练和部署高度依赖分布式算力和云服务，这使得欧洲严重依赖美国的云厂商（AWS、Azure、Google Cloud）提供AI算力服务。这种依赖不仅是经济层面的，也是战略层面的——相当于欧洲把新工业时代的“电力”掌控权交给了外国公司。欧洲当然也注意到这一隐患，推出了诸如“盖亚-X”云计划等试图打造欧洲自主云基础设施，但进展缓慢且不甚成功，难以撼动美企优势。
上图比较了2024年3月各国的数据中心数量。美国拥有5381个数据中心，远超德国（521个）和英国（514个），中国则有449个 。这一基础设施差距意味着欧洲在提供AI算力资源方面大幅落后于美国。
算力不足之外，芯片也是欧洲AI投入的痛点。高性能AI芯片市场几乎被美国英伟达等垄断，欧洲在设计和制造上话语权有限。近年来欧盟推出《欧洲芯片法案》，计划投入430亿欧元扩建半导体生产能力，吸引Intel、台积电来欧建厂，以减少对外国芯片依赖。这对于AI算力自主有帮助，但芯片厂投产需数年，短期内欧洲仍面临“巧妇难为无米之炊”的困境。有报道指出，ChatGPT等模型爆火后，欧洲研究人员也想训练类似模型却“一芯难求”，因为顶级GPU多数被美中公司买走。另外，由于能源价格和政策原因，欧洲的数据中心运营成本较高（特别是电费远高于美国），这也降低了本土企业投资大型算力中心的意愿 。若电价问题不解决，未来欧洲的AI应用可能更多托管在海外数据中心上，这对于数据主权和响应效率都不利。
产业投资不足和基础设施薄弱共同塑造了一个现状：欧洲在AI领域无论资金流还是资源流都严重依赖外部。欧洲自身难以形成正反馈循环（人才-资本-技术-市场的良性循环），而美中已建立起强大的飞轮效应，美国尤其在资本和算力两个方面形成压倒性优势 。这也是为何有人将AI竞赛比作“军备竞赛”——赢家将囊括大部分回报，而欧洲眼下不具备赢者的配置。如果欧洲各国和欧盟不在投资和基础设施上加倍努力，差距可能越拉越大。
未来展望：欧洲AI的机遇与挑战
在未来5至10年，欧洲能否扭转在人工智能领域的颓势？是继续掉队，还是找到弯道超车的突破口？各种可能性都存在。乐观者认为，欧洲的基础和优势仍在，有机会在新一波技术浪潮中实现反超；悲观者则警告，如果不迅速变革，欧洲将在AI时代被永久边缘化。现实介于两者之间：欧洲AI的发展前景充满不确定性，既有潜在转折点和战略机遇，也面临深层次制度挑战。综合多位专家的观点，未来欧洲AI走向可能受到以下因素影响：
1. 全局趋势与技术突破：人工智能技术本身仍在快速演进，下一个5-10年或出现我们尚未预见的新突破。欧洲有许多顶尖科研人员，如果在例如可解释AI、因果推理、通用AI等方向实现重要突破，那么欧洲有望重新回到舞台中央。不过，这需要长期稳定的基础研究投入，以及让科研成果在欧洲本土落地的机制。如果欧洲政府和企业能耐心投资前沿探索，或许能捕捉下一个技术跳跃的机遇。
2. 产业领域的差异化优势：欧洲在制造、医疗、能源、农业等传统强项产业中积累了大量数据和应用场景，AI在这些垂直领域的深化应用可能成为欧洲的拿手好戏。例如，德国、西班牙的制造业数据用于训练工业AI，可以提高全球供应链效率；瑞士、英国制药公司借助AI进行新药研发，有望引领生物医药创新；荷兰、法国的农业科技结合AI，实现精细化农业和食品安全监测。行业AI是一个更注重与专业知识结合、需要长期打磨的市场，欧洲公司的经验反而是优势。这是不同于美中消费互联网AI的一条路径。麦肯锡报告指出，提高各行业的AI采用率可以使欧洲每年劳动生产率提高多达3%，到2030年累积带来巨大的经济增长 。如果欧洲政府和企业合力加快传统行业的AI转型，到2030年欧洲在实体经济的智能化程度上未必会输给美国。
3. 人才与教育反转：扭转人才流失是长期任务，但“人才归巢”并非没有可能。美国对高技术移民的政策走向不确定，如果政治环境变化或人才在美国遇到职业瓶颈，欧洲可以通过优厚条件将部分人才吸引回流。一些专家指出，欧洲在生活质量、多元文化、责任伦理等软环境上具有吸引力，随着AI行业成熟，一些人才可能更青睐欧洲相对稳定和有社会价值导向的环境 。此外，欧洲可以积极培养本土新一代AI人才，通过中学、高校的课程改革让更多青年投入AI方向。未来5-10年，这批新人将成为欧洲AI劳动力主力。如果教育得力且就业渠道畅通，欧洲有望形成良好的人才供给内循环。当然，这需要各国教育、产业政策高度协同。
4. 欧盟的政策调整与联合：面对现实差距，欧盟层面已有反思声音，呼吁加快行动、加大投入。欧洲审计院的报告直言，若想实现AI雄心，欧盟委员会和成员国必须“更有效地联合起来，加快步伐，释放潜力” 。这意味着未来几年我们可能看到欧洲在投资上的突破：欧盟或出台专项基金，以类似欧洲复兴基金的模式大规模支持AI项目；成员国之间加强合作，例如德法联合资助大型算力中心、北欧小国共建AI测试平台等。如果这种合力出现，将显著改善资源分散的问题。还有专家建议欧盟简化监管程序、更新投资目标来匹配全球动态 。例如，原定每年200亿欧元的投资目标显然过低，亟需提高并落实。此外，欧洲与美国的合作也被视为战略机会。若未来美国放宽对欧洲的技术出口管制、双方统一AI治理标准，这将利好欧洲企业进入美国市场并获取先进资源。当然，美欧也存在竞争关系，合作空间取决于政治互信。
5. 国际标准与治理：欧洲将继续发挥其“规则力量”，在全球AI治理中扮演积极角色。未来5-10年，随着AI更深入社会，国际社会势必需要新的规则与协议（如AI武器管控、AI伦理准则等）。欧洲已经站在道德高地，有望主导相关多边谈判。如果欧洲能推动“负责任AI”成为全球共识，那么欧洲的公司和产品因为从一开始就遵循高标准，反而可以减少未来适应性改造的成本，占据先发优势。例如，欧盟版的AI认证体系若被广泛接受，欧洲厂商就可凭此进入他国市场而无须额外审核。这类似于欧洲在环保标准上影响世界车企的方式。因此，治理优势转化为产业优势是欧洲可以期待的战略机遇。当然，这需要欧盟外交和软实力运作得当。
6. 制度与结构性挑战：最后也不能忽视欧洲内部一些难以短期改变的结构性问题。如前所述，欧洲的多元化、福利体制等在AI快节奏竞争中存在内在阻力。这些制度不会在5-10年内发生根本改变，因此欧洲AI发展注定不会一帆风顺。例如，劳动保护改革涉及社会共识，很难迅速推进，但如果一直不改，企业创新活力又受限。欧洲未来可能在制度改革上出现两难：要竞争力就得牺牲部分社会保障，这对欧洲政策制定者是严峻考验。此外，地缘政治风险也将影响欧洲获取技术和市场的渠道。制裁和脱钩可能使欧洲更难获得便宜的算力硬件或进入新兴市场拓展AI服务。这也是未来欧洲AI的不确定因素。
可以预计：未来5-10年，欧洲AI或将在某个转折点迎来改变。乐观估计下，通过政策刺激和国际协作，欧洲逐步缩小与美中差距，在部分领域实现领先；悲观估计则是欧洲错失关键窗口，差距扩大，从“跟跑”沦为“几乎出局”。许多专家认为未来两三年是关键期：欧洲如果能尽快落地大项目、培养人才、发展标志性产品，也许到2030年还有机会成为AI强国“三极”之一；否则，等AI技术和市场格局完全定型，再追赶就难如登天了。
展望未来，我们既要看到希望也不能掉以轻心。正如英伟达公司CEO黄仁勋（Jensen Huang）在2024年访问欧洲时所说：“欧盟必须加速AI进展”，各国已经意识到数据和算力是关键国家资源，不能再迟疑观望 。黄仁勋此番提醒道出了很多业界人士的心声：留给欧洲迎头赶上的时间不多了。如果欧洲能够痛定思痛，在未来几年采取大刀阔斧的行动——包括增加投入、协同创新、开放合作并坚守伦理优势——那么下一个十年欧洲未必不会有精彩的AI篇章可书。
但倘若行动迟缓、因循守旧，欧洲则可能陷入“只做AI规则的旁观者，而非AI创新的引领者”的尴尬境地 。历史的钟摆已摆到关键时刻：是奋起直追，还是甘居人后，取决于今日欧洲在人工智能领域的抉择和努力。欧洲能否抓住人工智能革命的下半场，我们拭目以待。
来源：未来思维2050
