不甘落后中美！欧盟首届AI峰会召开在即 聚焦资金短板、监管改革等发展障碍

智通财经APP获悉，欧盟各国领导人将于周五齐聚都柏林，出席欧盟历史上首次人工智能(AI)峰会，讨论欧盟如何在AI领域追赶美国和中国、以及如何解决资金问题和其他发展障碍。欧盟各国领导人还将评估如何克服其他问题，例如繁琐的监管程序，并为AI发展设定防护措施。法国AI创企Mistral AI的首席执行官阿瑟·门施、以及诺贝尔奖得主、AI先驱杰弗里·辛顿将向欧盟领导人作情况介绍。

此次欧盟AI峰会召开之际，外界对这项技术的担忧日益加剧。尽管AI有望改变各个行业和社会形态，但近几个月来，一系列涉及失控AI智能体的事件引发了警报。AI产业链龙头英伟达(NVDA.US)的公司治理危机以及CEO黄仁勋的辞职则进一步加剧了行业动荡。

欧洲理事会主席安东尼奥·科斯塔上周在致欧盟各国领导人的邀请函中写道：“鉴于AI发展的速度如此之快，我认为，现在有必要首次在领导人层面专门讨论AI带来的机遇，以及它对我们的经济和社会产生的变革性影响。”

此次峰会的核心议题之一，是如何提升欧洲AI产业的竞争力和技术自主权。欧洲理事会为峰会准备的讨论文件指出，欧洲拥有世界级科研实力、活跃的初创企业生态、专业人才以及一批具备国际竞争力的科技企业，但在数字产业链的多个关键环节仍高度依赖非欧洲供应商，涉及算力、先进AI模型、半导体、云基础设施和AI软件等领域。要增强欧洲AI能力，必须大幅增加公共和私人投资，推动关键技术与基础设施实现规模化发展，同时确保获得充足且价格合理的清洁能源。

除AI议题外，各国领导人还将讨论乌克兰问题。该议题是在峰会议程中新增的第二项重大议题。此前一天，美国特使史蒂夫·威特科夫和贾里德·库什纳飞抵都柏林，与乌克兰总统弗拉基米尔·泽连斯基会面。两人此前刚在莫斯科与俄罗斯总统弗拉基米尔·普京举行会谈。一名欧盟高级官员表示，欧盟领导人可能会讨论欧洲如何参与和平谈判，以及如果达成停火协议，欧盟能够提供哪些潜在安全保障。

欧洲AI产业基础不弱，但商业化与规模化能力仍落后

与美国和中国相比，欧洲在AI领域并非缺乏技术积累，其优势主要集中在基础研究、工业应用、半导体设备和部分高端技术领域。欧洲拥有Mistral AI等具有国际影响力的AI初创企业，也拥有在全球半导体产业链中占据关键地位的企业，例如荷兰光刻设备制造商阿斯麦(ASML.US)。

不过，欧洲的主要短板在于，尚未形成能够与美国大型科技企业和中国科技产业生态相抗衡的完整AI产业体系。美国拥有微软、谷歌、亚马逊、Meta等大型科技企业，以及英伟达等AI芯片巨头，能够通过巨额资本开支持续投入芯片、数据中心、云计算和基础模型开发。中国则依托庞大的国内市场、较为完整的制造业体系以及持续增长的AI应用需求，推动AI技术在产业端快速落地。

相比之下，欧洲AI企业普遍面临融资规模有限、市场分散和商业化扩张速度偏慢等问题。欧洲虽然拥有不少优秀的科研机构和技术人才，但部分初创企业在从实验室研发走向大规模商业部署的过程中，往往难以获得足够的后续融资，也难以在欧盟内部建立统一且规模足够大的客户市场。

欧洲理事会的讨论文件也特别指出，在一些规模庞大、风险较高的投资项目中，欧洲投资者尚难以提供足够资金，最终往往由非欧盟资本接手。这意味着，即使欧洲企业能够开发出具有竞争力的AI技术，也可能在后续融资和规模化扩张阶段受到制约，甚至被海外资本收购或依赖海外基础设施。

与此同时，欧洲还面临AI应用普及速度不足的问题。AI产业竞争不仅取决于能否开发出先进模型，也取决于企业能否将技术广泛应用于制造业、金融、医疗、公共服务和其他实体经济领域。欧盟领导人此次还将讨论如何推动中小企业和公共部门大规模采用AI，以扩大技术应用范围、提高生产效率，并为本土AI企业创造更多市场需求。

算力、芯片、监管、资金及人才......欧洲AI产业发展面临多重考验

如果欧洲希望成为AI领域的重要参与者，就必须加大努力。算力基础设施不足，是欧洲追赶美国和中国面临的一项核心障碍。欧盟计划建设七座AI超级工厂，将先进AI处理器、软件、云技术、高速连接设施和数据中心整合在同一屋檐下。然而，由于欧盟各国围绕如何在2028年至2034年预算中投入资金提升欧盟竞争力的问题存在分歧，这一计划至今尚未全面启动。

除了算力基础设施，半导体产业链的薄弱环节同样制约着欧洲AI产业发展。欧盟于2023年推出《芯片法案》，希望通过吸引先进半导体制造项目、扩大本土芯片产能和加强研发投入，到2030年将欧洲在全球半导体市场中的份额提高至20%。然而，实施三年后，这一目标看起来越来越难以实现。

欧洲议会研究服务处(EPRS)10月底发布的分析显示，欧盟目前占全球半导体产量的比例仍不足10%，在先进制程芯片领域高度依赖外部供应商。2024年，欧盟芯片消费额达到550亿欧元，其中436亿欧元来自欧盟以外地区，本土生产仅能满足约22%的芯片消费需求。尤其是在5纳米以下先进芯片领域，欧盟几乎完全依赖美国和亚洲供应商。

这一问题对AI产业尤为重要。先进AI模型训练和推理高度依赖高性能GPU、先进逻辑芯片和高带宽存储器，而这些关键产品的设计与制造能力主要集中在美国和亚洲。欧洲虽然拥有阿斯麦等全球领先的半导体设备企业，在光刻技术、芯片研发和部分成熟制程领域具备优势，但在先进芯片设计、制造、封装以及大规模产业化方面仍存在明显短板。

欧洲议会研究服务处指出，首轮《芯片法案》取得了一些进展，包括建立芯片能力中心、芯片设计平台以及五条先进试验生产线，但其政策重点过于集中于吸引大型制造项目，对先进芯片设计、封装、材料和产业需求的支持仍显不足。此外，欧洲芯片企业还面临私人资本有限、后期融资不足以及科研成果难以转化为大规模商业生产等问题。

针对首轮《芯片法案》的不足，欧盟委员会已于2026年6月提出《芯片法案2.0》立法提案，计划加强欧洲半导体产业生态，减少战略依赖，并简化监管框架。新方案不仅将支持先进芯片制造，还将更加重视芯片设计、先进封装、光子集成电路以及AI、云计算和数据中心等领域的芯片需求。

监管制度同样是欧洲AI产业发展面临的争议焦点。欧盟长期将数据隐私、消费者保护、基本权利和技术安全视为数字经济治理的重要原则，并通过《人工智能法案》建立针对AI系统的风险分级监管框架。这一制度有助于提高AI技术的透明度、安全性和可信度，但也引发了部分企业对合规成本和行政负担的担忧。

对于资金和人才相对有限的初创企业而言，面对复杂的监管要求，可能需要投入更多资源用于合规评估、风险管理和文件准备，从而增加产品开发和商业化成本。如果监管规则执行过于复杂或缺乏灵活性，欧洲AI企业可能在与美国和中国竞争时处于不利地位。

除了芯片和算力，资金、人才以及市场整合程度也是欧洲AI产业能否实现规模化发展的关键。AI产业具有资本密集、技术迭代快和投资回报周期不确定等特点。美国大型科技企业能够依靠庞大的现金流和资本市场融资，持续投入数百亿美元建设数据中心、采购芯片和开发模型。相比之下，欧洲企业在后期融资和大规模基础设施投资方面的能力相对有限。欧洲议会研究服务处的评估也指出，私人资本不足以及后期和机构投资薄弱，仍是欧洲半导体企业从研发走向规模化生产的主要制约因素。

人才方面，欧洲虽然拥有一批优秀的高校、科研机构和工程师，但如何留住高端AI人才、吸引国际人才，并为半导体制造、AI模型开发和数据中心运营培养足够的专业人员，仍是长期挑战。与此同时，欧洲各国在产业政策、财政支持和技术标准方面存在差异，可能导致资源分散，难以形成统一的投资和市场规模优势。