Mistral CEO：歐洲只有兩年窗口避免在AI上依賴美國科技巨頭

目前訓練同部署先進AI模型需要幾樣核心資源，例如：

• 高性能AI晶片
• 超大規模雲端平台
• 巨型數據中心

而呢些資源大多數都由美國公司主導。如果這種集中情況持續加深，歐洲企業開發AI產品時就可能要完全依賴外部基建。

實際上，呢種依賴意味著歐洲公司可能會受到外國供應商影響，例如算力價格、硬件供應、平台規則，甚至出口管制等政策決定。

點解「未來兩年」咁關鍵

Mensch提出兩年的時間框架，主要因為全球AI基建正以前所未有的速度擴張。

世界各地正投入巨額資金建設：

• 超大型AI算力集群
• 半導體供應鏈
• 高耗電數據中心

一旦呢些基建落成並且簽訂長期供應合約，市場格局往往會被鎖定好多年。

佢的意思係，如果未來幾年算力供應被現有大型雲端企業「鎖死」，後來者就會好難再取得足夠資源去訓練最先進的AI模型。

AI其實係「將電變成Token」

Mensch另一個有趣的說法係：AI其實係一種 能源轉換技術。

佢形容整個過程為：

「將電子（電力）轉換成Token。」

意思係：

• 電力驅動數據中心與計算硬件
• 硬件運算生成模型輸出
• 模型輸出的基本單位就係Token（例如文字片段）

換句話說，AI競爭唔只係演算法，而係能源、硬件同算力的結合。

呢個觀點其實將AI放到同能源、電訊或交通基建類似的戰略地位。

為何晶片、能源同數據中心缺一不可

AI基建通常由幾個緊密相連的元素組成。

AI晶片

訓練大型AI模型需要大量專用處理器，例如GPU或AI加速器。誰能控制這些晶片的供應與產能，就更容易訓練更強大的模型。

如果歐洲公司主要依賴外國雲服務或供應鏈取得晶片，其AI發展規模就可能受限制。

能源

大型AI集群極度耗電。訓練和運行前沿模型需要穩定而且價格可控的大量電力。

Mensch提到「電子變Token」的說法，其實正正反映：能源正在成為AI競爭力的重要因素。

數據中心

晶片同電力最終都要集中喺專門為AI設計的數據中心內運行。

為提升歐洲算力能力，Mistral已經開始直接投資基建，例如在瑞典推動約 12億歐元（約14億美元） 的AI數據中心項目，以增加本地算力資源。

數碼主權：AI時代的新戰略議題

Mensch的觀點其實涉及一個更大的政策概念——數碼主權（digital sovereignty）。

簡單講，即係一個地區能否：

• 控制自己的數碼基礎設施
• 建立自己的技術能力
• 決定數據與AI系統如何運作

如果歐洲只係開發應用，但底層算力、雲平台同硬件都由外國控制，真正的AI主導權仍然在別人手上。

監管唔等於技術實力

歐洲近年喺AI監管方面非常活躍，例如推出全球最完整的AI法規框架之一。

但Mensch認為：監管本身無法創造技術自主。

法規可以塑造市場，但唔會自動帶來：

• GPU
• 電網容量
• 大型算力集群

要追上其他地區的大規模部署，歐洲同樣需要在算力、能源同數據中心方面作出巨額投資。

建立真正的歐洲AI生態

按照Mensch的構想，一個真正獨立的歐洲AI生態系統需要同時具備幾個元素：

• 本土AI模型公司與研究人才
• 高性能晶片與算力資源
• 連接充足能源的大型數據中心
• 投資資金與政府採購支持

只有整個「AI技術堆疊」都在本地建立起來，歐洲才有可能避免只成為全球AI產品的消費市場。

未來幾年，很可能會決定歐洲究竟能否建立完整的AI基建——還是最終依賴全球科技巨頭提供的算力與平台。