欧洲AI战略：以算力、前沿模型准入与供应链韧性避免依赖

欧洲应把先进人工智能视为经济与安全领域的战略基础设施，而不是可以随时向外国供应商购买的普通服务。这正是《欧洲变革性AI战略》（A Transformative AI Strategy for Europe）的核心判断：如果不尽快采取广泛行动，随着AI能力加速提升，欧洲可能被边缘化，并形成长期依赖。 16

首要目标：把更多AI算力建在欧洲境内

报告最醒目的建议，是大幅扩充欧洲的数据中心与AI计算能力。目标是到2030年，让部署在欧盟境内的AI算力占全球15%，而目前约为5%。有关该战略的报道提出，需要约1000亿欧元公共投入用于数据中心和算力，并希望带动1.5万亿欧元私人投资。 356

这并非单纯追求“多建机房”。报告作者将本土算力视为欧洲繁荣、主权与安全的底座：若缺少这种能力，欧洲企业、科研机构和政府可能持续依赖由境外主体控制的基础设施。 1618

用公共资金降低风险，带动私人建设

该战略设想通过公共干预降低关键私人数据中心项目的投资风险。报告公布的建议包括：由各成员国合计提供750亿欧元公共资金，可采用贷款担保、预先采购承诺以及潜在股权投资等工具，推动具有战略意义的项目落地；而关于整体战略的报道，则将其概括为1000亿欧元公共投入和1.5万亿欧元私人资本的目标。 36

这里的要点在于：方案并不是要求政府亲自建设所有设施，而是一套产业与金融结合的安排，目的是让足够规模的欧洲算力项目更具可投资性，并真正可供使用。

在自建能力的同时，确保能用上前沿AI

报告并未假定欧洲能够立即替代所有领先的海外AI服务商。相反，它提出欧洲应在提升自身技术与制度能力的同时，确保获得可靠的前沿AI准入，包括前沿模型和算力。

作者认为，欧洲目前在前沿AI准入方面依赖外国供应商。因此，欧洲应利用自身的技术和经济资产，谈判争取有保障的使用权，同时防止这些资产被外国收购或价值流失。 1718

换言之，这是一条“双线并行”的路线：一边补齐欧洲的基础设施与专业能力，一边确保在过渡期间不会被排除在技术前沿之外。

让欧盟机构具备理解和运用前沿AI的能力

报告还指出，成员国和欧盟机构需要把前沿AI专业知识与技术能力引入政府体系内部。目标是让公共部门能够跟上技术发展，而不是在理解、采购、评估或应对先进AI系统时完全依赖外部公司。 12

这同样是一项治理建议。若政府自身无力判断AI系统的能力边界、风险与依赖关系，就很难有效监管或运用这种具有战略意义的技术。

整合成员国的AI供应链筹码

另一项核心建议是建立成员国供应链安全联盟。报告认为，欧洲国家在全球AI供应链中拥有一些关键节点，但尚未充分发挥其集体的战略与经济影响力。 1217

由有意愿的成员国组成联盟，并与欧盟委员会协调，可把这些分散的筹码用于谈判和安全规划。报告认为，这将增强欧洲的集体议价能力，并让整个欧洲获得更可靠的前沿AI准入。 18

把AI视为韧性与危机准备议题

这份战略不仅把AI放在产业竞争框架下，也把它视为韧性和准备能力问题。报告建议让欧洲机构为变革性AI时代做好行动准备，并提升对相关风险的韧性。 1216

其含义是，危机规划既要考虑先进AI在公共管理和经济活动中的应用机会，也要考虑AI可能放大的风险。报告的逻辑是：准入、基础设施、机构能力与安全规划彼此相连，不能被当作互不相干的政策议题。

结论：监管之外，还要有能力与筹码

这份报告给出的“避免依赖”方案，是一项协调推进的欧洲AI产业与安全战略：

• 到2030年把欧盟境内AI算力提升至全球15%；
• 以公共承诺撬动远大于财政投入规模的私人资本；
• 在发展本土能力的同时，保障前沿模型和算力的可靠准入；
• 把前沿AI专业能力带入欧盟与成员国机构；
• 整合成员国在关键AI供应链环节的影响力。 361218

报告的核心主张很直接：欧洲若想在未来经济与安全事务中保有真正的选择权，不能只靠监管规则；还必须在AI生态中拥有基础设施、技术能力和谈判力量。 1618