本文來自微信公眾號： 科工力量 ，作者：科工力量

在幾輪工業(yè)革命中長期領(lǐng)先的歐洲，到了人工智能時代，也開始擔(dān)心自己掉隊。

據(jù)英國《衛(wèi)報》報道，9月14日，歐洲央行行長拉加德發(fā)出警告，歐洲必須發(fā)展自己的人工智能技術(shù)并建設(shè)更多數(shù)據(jù)中心，否則將面臨被美國或者中國切斷供應(yīng)的威脅。

幾乎同一天，路透社發(fā)布了一組數(shù)據(jù)。摩根大通估算，2025年ASML占全球光刻機市場的94%；在制造先進AI芯片所需的EUV光刻機領(lǐng)域，ASML仍然沒有商業(yè)競爭對手，實際份額接近100%，產(chǎn)能已被預(yù)訂至2027年。

一邊掌握著全球先進制程的關(guān)鍵入口，一邊卻擔(dān)心因為缺少好用的大模型而被中美“切斷”。歐洲擁有最先進的工業(yè)技術(shù)，卻被全球AI競爭擠到了中間。

更令歐洲不安的是，這一次把它擠到中間的已經(jīng)不只是美國。隨著中國大模型通過開源和低價迅速進入全球市場，AI競爭正在形成中美領(lǐng)跑、歐洲追趕的格局。

歐洲做得出光刻機，為什么做不出與中美抗衡的大模型平臺？

光刻機拼供應(yīng)鏈，大模型拼平臺

答案不在某一項技術(shù)，而在兩類產(chǎn)業(yè)完全不同的組織方式。

一臺EUV光刻機由超過10萬個零部件組成，背后連接著一個高度專業(yè)化的跨國供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)。ASML雖然是一家荷蘭企業(yè)，但德國蔡司為其提供核心光學(xué)系統(tǒng)，德國通快負責(zé)高功率激光器，荷蘭VDL等企業(yè)供應(yīng)精密機械與模塊，ASML承擔(dān)的則是技術(shù)協(xié)調(diào)和系統(tǒng)集成。

這套合作關(guān)系可以持續(xù)數(shù)十年。光刻機的客戶主要是臺積電、三星、英特爾等少數(shù)芯片制造商，技術(shù)路線和產(chǎn)能需求可以提前數(shù)年規(guī)劃。2012年，在EUV商業(yè)化仍面臨技術(shù)和資金壓力時，英特爾、臺積電和三星甚至共同出資參與ASML的客戶聯(lián)合投資計劃?？蛻籼崆巴度胭Y金、鎖定設(shè)備，供應(yīng)商據(jù)此擴建產(chǎn)能，ASML再把整個系統(tǒng)組織起來。

這種模式與歐洲長期形成的工業(yè)傳統(tǒng)高度契合：技術(shù)不斷積累，企業(yè)各自守住一個細分環(huán)節(jié)，再通過長期訂單和穩(wěn)定合作完成整合。研發(fā)周期長、投入巨大并不是問題，只要技術(shù)路線相對明確，客戶愿意為十年后的產(chǎn)品提前下注，歐洲就能發(fā)揮精密制造和跨國分工的優(yōu)勢。

從技術(shù)積累來看，歐洲原本也有條件把這種優(yōu)勢延續(xù)到人工智能領(lǐng)域。

歐洲切入AI并不晚。1997年，德國學(xué)者Sepp Hochreiter和Jürgen Schmidhuber提出的LSTM，是早期語言模型的重要基礎(chǔ)；2010年在英國成立的DeepMind，更訓(xùn)練出了擊敗李世石的AlphaGo。

進入大模型時代，歐洲也沒有完全缺席。2022年，總部位于法國的Hugging Face牽頭全球上千名研究人員，在法國政府支持的Jean Zay超級計算機上訓(xùn)練出1760億參數(shù)的BLOOM。當時，它是全球最早一批千億參數(shù)、開放權(quán)重的多語言大模型之一。

此外，歐洲擁有培養(yǎng)頂尖AI人才的大學(xué)，有承載大模型訓(xùn)練的超級計算機，還有西門子、博世、施耐德、空客、寶馬等企業(yè)提供工業(yè)場景。論科研、人才、算力和產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)，歐洲似乎并不缺少任何一塊拼圖。

但大模型遵循的是另一套規(guī)則。它面對的不是幾家可以提前鎖定的晶圓廠，而是數(shù)量龐大、需求不斷變化的企業(yè)、開發(fā)者和普通用戶。模型能力、技術(shù)路線和商業(yè)模式可能幾個月就發(fā)生一次變化，客戶不會為五年后交付的模型提前下單，企業(yè)必須先投入巨額資金訓(xùn)練模型，再通過用戶調(diào)用和應(yīng)用收入驗證方向。

因此，大模型競爭依靠的不是一條穩(wěn)定運轉(zhuǎn)的供應(yīng)鏈，而是一個高速反饋循環(huán)：模型上線吸引用戶，用戶產(chǎn)生數(shù)據(jù)和需求，開發(fā)者推出應(yīng)用，云平臺降低調(diào)用成本，收入和反饋再支持下一輪訓(xùn)練。誰能更快完成這個循環(huán)，誰就更有可能留在牌桌上。

這恰恰是歐洲的短板。歐洲擁有幾乎所有的拼圖，卻缺少貫通芯片、云平臺與應(yīng)用的數(shù)字產(chǎn)業(yè)基座。約4.5億人口分散在27個國家和20多種語言中，資本市場、公共采購和監(jiān)管規(guī)則也未完全統(tǒng)一，本土企業(yè)還缺少全球性的消費者入口。模型可以在歐洲誕生，卻很難像中美產(chǎn)品一樣迅速觸達數(shù)億用戶，形成規(guī)?；?。

中國的情況則相反。盡管在先進芯片上受到更嚴格的限制，但龐大的國內(nèi)市場、相互競爭的模型和云廠商，以及迅速增長的應(yīng)用需求，仍然讓市場與研發(fā)相互推動。DeepSeek掀起價格競爭后，阿里、百度、騰訊等企業(yè)迅速跟進降價；低價又吸引更多開發(fā)者和企業(yè)調(diào)用模型，最終把有限的算力轉(zhuǎn)化成更多用戶、數(shù)據(jù)和改進機會。

從“卡別人”到“怕被卡”

兩種產(chǎn)業(yè)組織方式的差異，最終變成了歐洲現(xiàn)實中的技術(shù)依賴：歐洲掌握著制造先進芯片不可或缺的光刻機，卻要借助美國企業(yè)的AI芯片和云平臺，將工業(yè)優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為模型能力。

云計算是歐洲最明顯的短板之一。歐洲競爭力報告顯示，亞馬遜AWS、微軟Azure和谷歌云三家美國企業(yè)，占據(jù)全球及歐洲云市場65%以上的份額；歐洲最大的云服務(wù)商，在本土市場的份額也只有約2%。

這會產(chǎn)生一個連鎖反應(yīng)。歐洲企業(yè)訓(xùn)練模型，需要購買英偉達芯片或者租用美國云平臺；模型訓(xùn)練完成后，又需要借助這些平臺接觸客戶和開發(fā)者。即便模型本身來自歐洲，它的算力、分發(fā)和商業(yè)化仍可能掌握在美國企業(yè)手中。

以Mistral為例，今年9月，公司完成30億歐元融資，估值達到約210億歐元，已經(jīng)是歐洲最有希望的大模型企業(yè)之一。Mistral成立之初受益于Meta的Llama 2所帶動的開源生態(tài)，當下的Mistral Large 3則建立在英偉達H200上。近些年來，美國對是否限制向歐洲出口AI芯片的態(tài)度一度搖擺。一旦供應(yīng)被撤回或者條件發(fā)生變化，歐洲就可能面臨“無米下鍋”的窘境。

Mistral雖然擁有自己的API平臺和Le Chat，也支持企業(yè)在本地部署模型，但要規(guī)?；|達客戶，仍需要進入Google Cloud Marketplace、微軟Azure和AWS等美國云平臺。與掌握全球云平臺、辦公軟件和消費者入口的美國科技巨頭相比，Mistral仍然更像一家模型供應(yīng)商，而不是能夠控制整個AI生態(tài)的平臺。

拉加德在演講中列舉了一組數(shù)據(jù)。2025年，美國推出了59個重要人工智能模型，中國推出35個，法國和英國卻各自只有1個。美國擁有全球約75%的人工智能計算能力，歐洲只占5%。

過去，歐洲討論“人工智能主權(quán)”，主要針對美國。如今，隨著DeepSeek、千問等中國模型在性能、成本和開放程度上快速追趕，中國已經(jīng)從AI技術(shù)的追趕者，變成能夠向歐洲輸出基礎(chǔ)模型的另一極。拉加德就明確表示，中國開放模型已經(jīng)處于全球第一梯隊，并點名DeepSeek和Kimi。

而隨著中國模型迅速追趕，歐洲在這場競爭中的位置變得更加尷尬。斯坦福大學(xué)《2026年人工智能指數(shù)報告》顯示，從2025年初開始，中美頭部模型曾多次交替領(lǐng)先。截至2026年3月，美國頭部模型的性能優(yōu)勢已經(jīng)縮小到2.7個百分點。

如果這一趨勢延續(xù)，歐洲所謂的“主權(quán)AI”最終甚至可能呈現(xiàn)出一種頗具諷刺意味的組合：機房建在歐洲，服務(wù)器裝著美國芯片，運行的卻是中國模型。歐洲保住了數(shù)據(jù)存放的地點，卻仍未真正掌握決定AI能力的芯片、模型和平臺。

歐洲開始補課，最難補的不是機器

歐洲已經(jīng)意識到，單靠制定規(guī)則無法獲得人工智能主導(dǎo)權(quán)。近兩年，歐盟開始在監(jiān)管之外直接建設(shè)算力，通過AI Factory彌補基礎(chǔ)設(shè)施短板。

例如，歐盟正在建設(shè)19座人工智能工廠和13個配套節(jié)點，并計劃采購至少9臺新的AI優(yōu)化超級計算機，將EuroHPC體系的人工智能計算能力擴大到原來的3倍以上。

所謂人工智能工廠，本質(zhì)上是一座以超級計算機為核心的公共算力中心。它把芯片、數(shù)據(jù)、人才和技術(shù)服務(wù)集中起來，讓沒有能力自建集群的歐洲初創(chuàng)企業(yè)也能獲得訓(xùn)練模型的機會。

在此基礎(chǔ)上，歐盟還準備建設(shè)最多7座人工智能超級工廠。按照規(guī)劃，每座超級工廠將配置超過10萬顆先進AI處理器，用于訓(xùn)練參數(shù)規(guī)模達到萬億級別的下一代模型。歐盟及成員國將提供最多100億歐元公共資金，希望帶動至少200億歐元私人投資。

這個數(shù)字看起來不小，但與歐洲的真實缺口放在一起，仍然只是杯水車薪。

歐盟數(shù)據(jù)顯示，歐洲數(shù)據(jù)中心的供給缺口將從2025年的約3吉瓦擴大到2036年的約20吉瓦。按照當前建設(shè)成本計算，算上服務(wù)器和芯片，填補缺口所需的資金最高可能達到6000億歐元。歐盟新建的人工智能超級工廠，只能覆蓋其中很小一部分。

更尷尬的是，這些被冠以“主權(quán)AI”之名的超級工廠，仍然要依賴英偉達、AMD等美國企業(yè)提供核心處理器。

即使芯片能夠順利買到，歐洲還要面對另一個更加本土化的約束：電力。當下，歐洲企業(yè)支付的電價通常是美國企業(yè)的2至3倍。同樣一批芯片放在歐洲，訓(xùn)練和運行模型的長期成本可能天然高于美國。

數(shù)據(jù)中心目前已經(jīng)消耗歐盟接近3%的電力。未來算力繼續(xù)擴張，還會與傳統(tǒng)工業(yè)、居民用電和減排目標爭奪有限的電網(wǎng)容量。在一些地區(qū)，真正卡住數(shù)據(jù)中心的可能不再是有沒有投資，而是有沒有電、什么時候能夠并網(wǎng)。

這些約束會進一步抬高歐洲追趕AI的成本，但算力并不是唯一缺口。AI Factory能夠提供芯片和訓(xùn)練環(huán)境，卻不能自動建立連接模型、開發(fā)者、企業(yè)客戶與應(yīng)用入口的平臺。沒有這樣的商業(yè)循環(huán)，公共算力可以訓(xùn)練出模型，卻很難把模型變成持續(xù)迭代的產(chǎn)品和生態(tài)。

人工智能主權(quán)的關(guān)鍵，也不只是把機房建在歐洲，而是把模型的迭代權(quán)、分發(fā)權(quán)和產(chǎn)業(yè)收益留在歐洲。否則，所謂“主權(quán)AI”最終仍可能只是用歐洲的土地和電力，承載別人的芯片、模型和平臺。

ASML讓歐洲在芯片時代握住了一個不可替代的入口；到了人工智能時代，這個入口已經(jīng)從一臺設(shè)備變成一個能夠自我強化的平臺。歐洲能否補上這個平臺，才決定這些AI工廠會成為人工智能主權(quán)的起點，還是僅僅成為中美技術(shù)在歐洲運行的機房。