2026-10-25 07:35
经济
欧盟的“AI降速”赌局
欧盟的“AI降速”赌局
冯德莱恩想用应用红利替代模型竞赛，但欧洲企业看到的是一张随时可能被华盛顿兑现的账单。
■
2026年9月中旬，冯德莱恩在盟情咨文中说了一句让硅谷松了口气、却让巴黎和柏林同时皱眉的话：欧洲人不必“成为开发前沿技术的一方，也能够成为从中获取最大价值的一方”。这句话被迅速提炼成一条政策路线：欧盟不再试图在尖端AI模型上追赶美国和中国，转而专注于让工厂、医院和律师事务所用上别人造好的模型。听上去像是一次务实撤退，一种在资源约束下的战略诚实。
但欧洲的AI企业家们不打算配合这场叙事。Mistral首席执行官阿瑟·门施在10月中旬发表了一篇题为《建设，或者投降》的檄文，警告放弃前沿研发将让欧洲付出它在世界上仅存地位的代价。DeepL的雅雷克·库蒂洛夫斯基对Politico说得更直白：欧洲需要自己的模型，需要整条AI价值链，“我们也需要捕获技术本身和AI本身所蕴含的价值”。连一向克制的西门子CEO博乐仁也在4月就炮轰欧盟AI法案“误入歧途”，称如果规则不调整，西门子将优先在美国和中国投资AI——该公司工业AI领域10亿欧元投入中的大部分，将流向美国。
这场分歧之所以值得认真对待，不在于谁对谁错，而在于它暴露了一个布鲁塞尔不太愿意面对的结构性事实：放弃模型竞赛并不会自动换来应用红利。在一个算力、资本和定价权都由他人掌握的体系里，做一个“聪明的应用者”和做一个“付租金的依附者”之间，边界远比政策文件所暗示的更加模糊。
先看数字。2025年，美国私人AI投资约2859亿美元，中国124亿美元；法国约43.6亿美元，德国约39亿美元，两国合计约82.6亿美元，不足中国的三分之二。算力层面，布鲁盖尔研究所的测算显示2026年欧盟约占全球AI算力的5%，美国约78%，中国约11%。更刺眼的是边际投入：Alphabet、亚马逊、微软和Meta四家公司2026年资本开支按区间高值计算合计达到7250亿美元，较2025年的4100亿美元增长近77%。而欧盟的InvestAI计划多年总盘子是2000亿欧元，2026年7月启动的七座“AI超级工厂”招标首轮公共资金约100亿欧元——方向正确，但规模与节奏不在同一个时间尺度上。
说这些不是为了重复“欧洲落后了”的老调。真正的问题在于：当你连算力的边际成本都无法左右时，你从应用层提取价值的能力也是被外部条件定义的。 欧洲企业每调用一次美国模型API，支付的不仅是订阅费，还有嵌入在定价权里的地缘政治溢价。欧盟云市场约七成由亚马逊、微软和谷歌把持，华盛顿也已经展示了把芯片准入当作外交工具的意愿。一个依赖美国云、美国芯片和美国模型定价的欧洲应用经济体，其“战略自主”的含金量不会高于一个精装修的租客。
冯德莱恩并非没有动作。欧盟《云与AI发展法案》和“AI大陆行动计划”都指向基础设施主权，AI法案的高风险条款在2026年5月达成修订协议，独立式高风险系统的合规期限从原定的2026年8月推迟到2027年12月，部分回应了工业界的合规抱怨。但所有这些动作的速度，都赶不上大西洋对岸资本开支的复利增长。德拉吉在2024年报告中呼吁每年额外投资7500亿至8000亿欧元，两年后的2026年8月，他本人另起炉灶成立“莱茵集团”，汇集50余名专家来督促自己那份报告的落地——据德拉吉观测站的数据，截至2026年7月底，383项被跟踪建议中进展超过40%的仅有60项，约15.7%。
冯德莱恩并非没有动作。欧盟《云与AI发展法案》和“AI大陆行动计划”都指向基础设施主权，AI法案的高风险条款在2026年5月达成修订协议，独立式高风险系统的合规期限从原定的2026年8月推迟到2027年12月，部分回应了工业界的合规抱怨。但所有这些动作的速度，都赶不上大西洋对岸资本开支的复利增长。德拉吉在2024年报告中呼吁每年额外投资7500亿至8000亿欧元，两年后的2026年8月，他本人另起炉灶成立“莱茵集团”，汇集50余名专家来督促自己那份报告的落地——据德拉吉观测站的数据，截至2026年7月底，383项被跟踪建议中进展超过40%的仅有60项，约15.7%。
企业层面的图景同样不是非黑即白。欧盟10人以上企业的AI采用率在2026年升至约20%，10月公布的欧盟调查则显示42%的中小企业已在使用AI与算法管理，另有21%计划在未来采用。在劳动年龄人口的生成式AI使用率上，挪威（约48.6%）、爱尔兰（约48.4%）和法国（约47.8%）甚至明显高于美国的31.3%。应用扩散是真实的，但它建立在一种脆弱的假设之上：外部模型供应商持续以可负担的价格、不受政治干预地提供服务。这不是一个可以写进五年规划的前提。
冯德莱恩的转向，本质上是一场用“应用叙事”包装的战略收缩。 收缩本身不丢人。在算力差距以数量级计、私人资本差距数十倍于己的条件下硬拼前沿模型，确实近乎堂吉诃德。但收缩如果不同时伴随对算力定价权、云主权和资本市场碎片化的正面攻击，就只是把依赖从模型层转移到了应用层，把风险从“追不上”转换成了“被人卡住”。Mistral在2026年9月完成30亿欧元D轮融资、估值升至210亿欧元，说明欧洲并非没有能力培育冠军——但它恰恰是一个例外，而例外证明的是规则的严酷。
欧洲真正需要的不是“要不要追赶”的二选一，而是一个诚实的排序：在放弃前沿模型之前，先建立不被单一外部力量切断的算力底座和定价机制；在谈论应用红利之前，先确保红利的分配权不完全由布鲁塞尔以外的人掌握。 否则，冯德莱恩的“最大价值”将只是一种修辞——欧洲会得到应用，而账单寄给华盛顿。
冯德莱恩的转向，本质上是一场用“应用叙事”包装的战略收缩。 收缩本身不丢人。在算力差距以数量级计、私人资本差距数十倍于己的条件下硬拼前沿模型，确实近乎堂吉诃德。但收缩如果不同时伴随对算力定价权、云主权和资本市场碎片化的正面攻击，就只是把依赖从模型层转移到了应用层，把风险从“追不上”转换成了“被人卡住”。Mistral在2026年9月完成30亿欧元D轮融资、估值升至210亿欧元，说明欧洲并非没有能力培育冠军——但它恰恰是一个例外，而例外证明的是规则的严酷。
欧洲真正需要的不是“要不要追赶”的二选一，而是一个诚实的排序：在放弃前沿模型之前，先建立不被单一外部力量切断的算力底座和定价机制；在谈论应用红利之前，先确保红利的分配权不完全由布鲁塞尔以外的人掌握。 否则，冯德莱恩的“最大价值”将只是一种修辞——欧洲会得到应用，而账单寄给华盛顿。
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撰文 / OR
题图来源：Visual China Group
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2026年9月中旬，冯德莱恩在盟情咨文中说了一句让硅谷松了口气、却让巴黎和柏林同时皱眉的话：欧洲人不必“成为开发前沿技术的一方，也能够成为从中获取最大价值的一方”。这句话被迅速提炼成一条政策路线：欧盟不再试图在尖端AI模型上追赶美国和中国，转而专注于让工厂、医院和律师事务所用上别人造好的模型。听上去像是一次务实撤退，一种在资源约束下的战略诚实。
但欧洲的AI企业家们不打算配合这场叙事。Mistral首席执行官阿瑟·门施在10月中旬发表了一篇题为《建设，或者投降》的檄文，警告放弃前沿研发将让欧洲付出它在世界上仅存地位的代价。DeepL的雅雷克·库蒂洛夫斯基对Politico说得更直白：欧洲需要自己的模型，需要整条AI价值链，“我们也需要捕获技术本身和AI本身所蕴含的价值”。连一向克制的西门子CEO博乐仁也在4月就炮轰欧盟AI法案“误入歧途”，称如果规则不调整，西门子将优先在美国和中国投资AI——该公司工业AI领域10亿欧元投入中的大部分，将流向美国。
这场分歧之所以值得认真对待，不在于谁对谁错，而在于它暴露了一个布鲁塞尔不太愿意面对的结构性事实：放弃模型竞赛并不会自动换来应用红利。在一个算力、资本和定价权都由他人掌握的体系里，做一个“聪明的应用者”和做一个“付租金的依附者”之间，边界远比政策文件所暗示的更加模糊。
先看数字。2025年，美国私人AI投资约2859亿美元，中国124亿美元；法国约43.6亿美元，德国约39亿美元，两国合计约82.6亿美元，不足中国的三分之二。算力层面，布鲁盖尔研究所的测算显示2026年欧盟约占全球AI算力的5%，美国约78%，中国约11%。更刺眼的是边际投入：Alphabet、亚马逊、微软和Meta四家公司2026年资本开支按区间高值计算合计达到7250亿美元，较2025年的4100亿美元增长近77%。而欧盟的InvestAI计划多年总盘子是2000亿欧元，2026年7月启动的七座“AI超级工厂”招标首轮公共资金约100亿欧元——方向正确，但规模与节奏不在同一个时间尺度上。
说这些不是为了重复“欧洲落后了”的老调。真正的问题在于：当你连算力的边际成本都无法左右时，你从应用层提取价值的能力也是被外部条件定义的。 欧洲企业每调用一次美国模型API，支付的不仅是订阅费，还有嵌入在定价权里的地缘政治溢价。欧盟云市场约七成由亚马逊、微软和谷歌把持，华盛顿也已经展示了把芯片准入当作外交工具的意愿。一个依赖美国云、美国芯片和美国模型定价的欧洲应用经济体，其“战略自主”的含金量不会高于一个精装修的租客。
冯德莱恩并非没有动作。欧盟《云与AI发展法案》和“AI大陆行动计划”都指向基础设施主权，AI法案的高风险条款在2026年5月达成修订协议，独立式高风险系统的合规期限从原定的2026年8月推迟到2027年12月，部分回应了工业界的合规抱怨。但所有这些动作的速度，都赶不上大西洋对岸资本开支的复利增长。德拉吉在2024年报告中呼吁每年额外投资7500亿至8000亿欧元，两年后的2026年8月，他本人另起炉灶成立“莱茵集团”，汇集50余名专家来督促自己那份报告的落地——据德拉吉观测站的数据，截至2026年7月底，383项被跟踪建议中进展超过40%的仅有60项，约15.7%。
冯德莱恩并非没有动作。欧盟《云与AI发展法案》和“AI大陆行动计划”都指向基础设施主权，AI法案的高风险条款在2026年5月达成修订协议，独立式高风险系统的合规期限从原定的2026年8月推迟到2027年12月，部分回应了工业界的合规抱怨。但所有这些动作的速度，都赶不上大西洋对岸资本开支的复利增长。德拉吉在2024年报告中呼吁每年额外投资7500亿至8000亿欧元，两年后的2026年8月，他本人另起炉灶成立“莱茵集团”，汇集50余名专家来督促自己那份报告的落地——据德拉吉观测站的数据，截至2026年7月底，383项被跟踪建议中进展超过40%的仅有60项，约15.7%。
企业层面的图景同样不是非黑即白。欧盟10人以上企业的AI采用率在2026年升至约20%，10月公布的欧盟调查则显示42%的中小企业已在使用AI与算法管理，另有21%计划在未来采用。在劳动年龄人口的生成式AI使用率上，挪威（约48.6%）、爱尔兰（约48.4%）和法国（约47.8%）甚至明显高于美国的31.3%。应用扩散是真实的，但它建立在一种脆弱的假设之上：外部模型供应商持续以可负担的价格、不受政治干预地提供服务。这不是一个可以写进五年规划的前提。
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冯德莱恩的转向，本质上是一场用“应用叙事”包装的战略收缩。 收缩本身不丢人。在算力差距以数量级计、私人资本差距数十倍于己的条件下硬拼前沿模型，确实近乎堂吉诃德。但收缩如果不同时伴随对算力定价权、云主权和资本市场碎片化的正面攻击，就只是把依赖从模型层转移到了应用层，把风险从“追不上”转换成了“被人卡住”。Mistral在2026年9月完成30亿欧元D轮融资、估值升至210亿欧元，说明欧洲并非没有能力培育冠军——但它恰恰是一个例外，而例外证明的是规则的严酷。
欧洲真正需要的不是“要不要追赶”的二选一，而是一个诚实的排序：在放弃前沿模型之前，先建立不被单一外部力量切断的算力底座和定价机制；在谈论应用红利之前，先确保红利的分配权不完全由布鲁塞尔以外的人掌握。 否则，冯德莱恩的“最大价值”将只是一种修辞——欧洲会得到应用，而账单寄给华盛顿。
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题图来源：Visual China Group
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回望，回望，一马平川红酒飘散断归途。
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