图为9月22日拍摄的德国汉堡国际风能展会会场入口。新华社记者 杜哲宇摄

欧洲央行行长拉加德近日公开表示，欧洲必须发展本土人工智能（AI）技术，在本土建设更多数据中心，以避免被切断技术供应的风险。拉加德的担忧并非毫无根据，数据显示，欧盟AI算力占全球比重不足5%，与美国75%的占比形成巨大差距。

2025年4月9日，欧盟委员会发布《人工智能大陆行动计划》，从计算基础设施、数据、技能与人才、算法、规则5个关键领域提出了具体行动，致力于让欧盟成为AI领域的全球领导者。

当前，全球AI竞争日趋激烈，欧洲凭借深厚的科研积淀与完善的制度体系，致力于打造全球AI“第三极”，谋求实现技术主权与产业竞争力双重目标。但在现实层面，欧洲正面临着算力薄弱、电力基础设施存在短板、内部区域发展分化，以及科研成果商业化转化不足等多重约束，整体发展节奏落后于美国和中国。

基础设施建设瓶颈是制约欧洲AI规模化扩张的主要约束，这集中体现在电力供给与算力建设两大维度。

电力方面，AI大模型训练属于高耗能产业，欧洲工业电价显著高于中美，大幅抬高了AI大模型的训练成本。欧洲智库布鲁盖尔研究所指出，私人资本并不是欧洲算力建设最大阻碍，电网接入审批周期才是核心卡点。以德国法兰克福、法国巴黎、爱尔兰都柏林等欧洲核心数据中心枢纽为例，其算力项目电网接入排队周期普遍需要7年到10年，不少项目即便拿到土地与建设许可，也因电网容量不足而被迫搁置。同时，欧洲正在同步推进碳中和与电气化转型，算力新增用电需要同制造业、居民用电争夺电力指标，加上跨境能源市场碎片化进一步限制算力扩容空间。亚马逊曾宣布取消爱尔兰都柏林3亿欧元AI服务器机架投资计划，正是受制于当地电网承载力不足。

算力硬件层面，欧洲现有超算资源偏向科研用途，面向商用AI大模型训练的供给严重不足。欧洲数字行业协会数字欧洲（Digital Europe）指出，大量本土企业不得不租用美国云厂商算力，大量产业资金向外流出。欧洲需要的是实实在在的商业落地，而不只是高校实验室的科研成果。

此外，欧洲AI产业内部也存在显著的区域梯度分化，创新资源高度集聚，发展鸿沟持续拉大。欧盟联合研究中心数据显示，欧盟23个地区集中了近40%的AI专利产出，创新资源高度向少数核心都市圈集中。比利时、荷兰等国家处于第一梯队，丹麦企业AI渗透率达到42%，芬兰、瑞典依托充沛绿电与优良电网条件，成为欧洲算力项目优先落地区域；德国、法国、英国属于第二梯队，拥有本土头部AI企业、丰富的工业场景以及大量公共研发投入，但企业数字化转型速度不及北欧地区国家；南欧地区国家AI资源高度集中于首都，广大中小企业数字化基础薄弱；中东欧、巴尔干地区则属于发展洼地，几乎没有前沿AI大模型研发能力，大多只承接AI标注、软件外包等低端业务。欧盟区域研究机构警告，如果政策缺少对中东欧地区的倾斜，AI产业将进一步放大欧洲内部经济差距。

面对产业发展困境，欧盟及各成员国相继出台顶层战略与配套政策，在监管和产业扶持两条线上同时发力。欧盟委员会发布《人工智能大陆行动计划》后，将建设AI工厂、AI超级算力工厂作为核心抓手，计划撬动数百亿欧元公共资本与私人资本，布局本土算力集群，同时提升科研算力水平。

监管层面，欧盟出台全球首部综合性人工智能立法《人工智能法案》，建立风险分级监管框架，塑造“可信AI”的制度标签。但企业普遍反映，相关法案带来较重合规负担，欧盟随后推出简化方案，推迟部分高风险AI规则生效时间，试图平衡安全与创新之间的矛盾。

业界普遍认可欧洲AI产业发展具备独特优势，认为其拥有雄厚的基础科研实力、丰富的工业垂直场景数据，以及领先的AI伦理治理体系，在医疗、工业机器人等细分赛道具备差异化竞争力。德国思爱普公司首席执行官克里斯蒂安·克莱因表示，欧洲拥有人才储备和制造业基础，关键是补齐统一市场、灵活监管和支撑规模化的底层能力。

但与此同时，批评声音同样突出。欧洲科技行业代表塞西莉亚·博内菲尔德—达尔直言：“新监管要求将迫使企业投入大量资源雇佣律师，而非AI工程师。”不少初创企业反映，复杂的合规文档、风险评估流程，对小型团队造成巨大压力，大企业可以消化成本，但初创企业的发展空间将受到挤压。布鲁盖尔研究所指出，欧洲存在明显的科研转化鸿沟，虽然论文产出数量可观，但能够成长为全球头部的AI企业却寥寥无几；欧洲风险资本规模远不及美国，缺少支撑企业做大做强的后期资本供给。

综合来看，欧洲AI产业走的是“可信合规、工业赋能、自主可控”的差异化路线，并不试图复制中美互联网巨头的发展模式。但要实现“AI大陆”的愿景，仍要破解多重现实难题。如何在碳中和约束下打通电力、算力协同瓶颈，如何弥合东西欧发展鸿沟，如何在严格监管与产业创新之间找到动态平衡等，将是未来数年，欧洲AI政策需要持续回应的核心命题。（本文来源：经济日报 作者：蔡 淳）