目前,许多关键能力都由美国企业主导,包括:
如果这种集中化趋势继续加剧,欧洲公司开发AI产品时可能必须依赖这些外部基础设施。这样一来,算力价格、资源供应、平台政策甚至出口管制等关键因素,都可能由境外公司决定。
Mensch之所以强调两年,是因为全球AI基础设施正在以前所未有的速度扩张。
各国企业和政府正投入巨额资金建设:
一旦这些基础设施建成并签订长期供应合同,市场格局往往会被长期锁定。换句话说,先建好基础设施的一方,很可能在未来十年拥有持续优势。
如果欧洲在这段时间内没有建立足够的算力资源,后来者可能会很难获得训练和运行最先进AI模型所需的计算能力。
Mensch在阐述AI本质时提出了一个形象的说法:
“把电子(电力)转化为Token。”
意思是:
从这个角度看,AI更像是一种 能源—计算转换产业,类似电力、通信或交通等基础设施行业,而不仅仅是软件产品。
这也意味着:
谁掌握能源、芯片和算力,谁就更有可能主导AI产业。
AI基础设施通常由几个关键要素组成。
训练大型AI模型需要大量专用处理器,例如GPU或AI加速器。如果欧洲企业主要依赖外部供应链或美国云服务提供算力,那么其扩展AI系统的能力就可能受到限制。
运行大型AI计算集群需要巨量电力。训练和运行前沿模型往往消耗巨大的能源,因此 稳定且廉价的电力供应 正在成为AI竞争的重要因素。
芯片和电力需要集中在专门设计的数据中心中才能发挥作用。这些设施是训练和运行AI模型的核心场所。
为了增强欧洲本土算力能力,Mistral已开始直接投资基础设施。例如,公司计划在瑞典建设数据中心项目,投资约 12亿欧元(约14亿美元),用于提升欧洲本地AI算力能力。
Mensch的观点也与欧洲近年来强调的 “数字主权”(Digital Sovereignty) 密切相关。
所谓数字主权,指的是一个地区能够 自主控制关键数字技术和基础设施,而不是完全依赖其他国家或企业。
在AI领域,这意味着不仅要有本土创业公司,还需要掌握整个技术栈,例如:
如果这些基础层都掌握在国外公司手中,本地企业即使开发应用,也仍然依赖外部系统运行。
欧洲在AI监管方面一直走在全球前列,例如制定了较为全面的AI监管框架。
但Mensch认为,监管本身并不能带来技术独立。
规则可以规范市场,但无法直接创造:
要真正参与全球AI竞争,欧洲还需要大规模投资基础设施,包括算力、能源和数据中心建设。
在Mensch看来,一个真正独立的欧洲AI生态需要完整的技术与产业链,包括:
只有这些要素同时具备,欧洲才可能成为AI技术的生产者,而不仅仅是使用者。否则,未来欧洲企业可能只是运行在全球科技巨头基础设施之上的应用开发者。
未来几年,很可能决定欧洲在全球AI格局中的位置:是拥有完整技术体系的一极,还是依赖他国基础设施的数字经济消费者。