编者按：美国近期对先进AI模型实施出口管制，再次为技术主权敲响了警钟：欧洲在核心技术上的对外依赖并非暂时现象，而是结构性弱点。算力短缺与地缘政治博弈交织，随时可能将欧洲排除在AI前沿之外。

面对这一现实，欧洲内部呼声最高的自救方案主张以公共采购为杠杆，打造从芯片到应用的完整本土供应链。然而，柏林全球公共政策研究所联合创始人兼所长托尔斯滕·本纳和政治经济部主任雅各布·亨辛在《外交政策》上撰文，对此观点提出了批评。

他们指出，这套蓝图既高估了欧洲现有能力，也低估了短期内强大AI带来的冲击。真正的出路不在于幻想独立，而在于务实博弈，巩固与美国行业领导者的联系，发挥欧洲在工业AI和机器人等细分领域的既有优势，同时联合其他中等强国形成集体制衡能力，并探索替代技术路径。这种策略虽不如“完全自主”的口号动听，却是在不确定时代保障欧洲安全与繁荣的更为可靠的路径。观察者网翻译、刊载文章，供各位读者批判性参考。

【文/托尔斯滕·本纳、雅各布·亨辛，翻译/观察者网 王冬晓】

美国政府6月决定对Anthropic最先进的两款模型——Mythos 5和Fable 5——实施全面出口管制。这让欧洲对美国前沿AI供应商的依赖暴露得一清二楚。就算美国政府很快取消这些限制，明摆着的是，这种事情随时可能再来一遍。同样，AI算力越来越紧张，政治干预随时可能出现，优先保障美国用户需求的可能性，也会一直摆在眼前。

不改变方向的话，欧洲很有可能与最前沿的技术无缘，沦为技术落后地区。这对欧洲的安全和繁荣产生的后果可能是灾难性的。最近，欧洲顶尖AI研究者和投资者提出了“欧洲2031”情景，就描绘了这样一个非常令人信服的未来。

可惜的是，在争取欧洲更大自主性的各种倡议里，EuroStack是风头最劲的那个。这是一项旨在重塑欧洲数字版图、摆脱对外国（尤其是美国）技术依赖的大型战略倡议。它并非一个单一的技术或产品，而是一个覆盖硬件、软件到数字服务的全方位“技术堆栈”。这个由欧洲科技行业发起、成立于2024年9月的非营利倡议，其核心是建立一个自主、独立且具有韧性的欧洲数字生态系统。

但它拿出的蓝图，一来不现实，二来雄心也不够——根本应付不了短期内可能出现强大AI的情况。要是事情往坏处走，这种做法不光不会取得部分成功，反而会让欧洲暴露在危险之中，最终彻底依赖别人。说来矛盾，欧洲要想真正增强行动能力，最现实的路子不是单干，而是跟当前技术范式下的美国行业领头羊处好关系，同时把欧洲在工业AI上的优势做深做实，押注一些不同的技术路线，再拉上其他中等强国一起合作，攒出制衡的筹码。

2025年11月18日，在柏林举行的欧洲技术主权峰会上，欧洲事务主管珍妮特·祖·菲尔斯滕贝格、德国总理默茨和法国总统埃马克龙出席。 法新社

任何欧洲的AI战略都必须考虑到，未来的技术路径存在很大的不确定性。在当前的大语言模型的范式下，AI发展完全有可能陷入停滞。如果是那样的话，当下这些前沿实验室甚至可能以惊人的方式崩盘。但是，如果人们对当前范式下了巨大的金融赌注，并且这个赌注成功了（仅2026年投资就接近7000亿美元），而且Anthropic CEO达里奥·阿莫代所说的“高阶AI”能在未来几年实现，那么欧洲就必须确保自己能够用上美国最先进的模型。这一点绝对必要，因为如果只使用次优模型，很可能无法有效防范严重的网络安全风险和其他安全威胁。

今年Anthropic发布了Mythos 5，我们算是亲身领教了一番。关于它的能力，有些说法可能夸张，但英国AI安全研究所的评估确实证实了一点：Anthropic这次高度保密的首发，并不是一场精心设计的把戏。欧洲人应该明白，就算你有最先进的AI监管，但如果你自己用不上最先进的模型，那也防不住这类风险。在这种局面下，很可能还得拥有大量算力，才能避免在经济上吃大亏。

面对未来可能出现的这种情况，EuroStack基本没什么用。它的口号是“买欧洲、卖欧洲、投欧洲”，想从应用层到芯片、到数据中心，都扶持欧洲自己的供应商，公共采购是其中的关键抓手。但在宣传中，这个倡议对欧洲自己的AI能力高估得相当离谱。它不承认欧洲国家只是中等强国，反而说在AI政策上是个“超级强国，那我们就得按超级强国的方式来”。

事实并非如此。欧洲最好的大语言模型Mistral，目前在能力上跟美国的先进模型比还差得远，跟中国最好的模型比也不行。就算欧洲现在把所有钱都砸给Mistral，它也不太可能追上顶级模型。要知道，马斯克和扎克伯格调动的资源多得吓人，Mistral到现在都没追上，以后就更难了。

EuroStack的支持者也不得不承认：“欧洲不打算建大型前沿模型，但我们可以建落后几步、但仍有实用价值的模型。”这么说还是太乐观了。因为欧洲的AI实验室随时可能被美国断供硬件和计算基础设施——除非欧洲同时还能搞出自己的前沿芯片设计，并且在数据中心建设上彻底改变打法。目前欧洲的算力只占全球的5%，而且还在进一步掉队。政府主导的AI超级工厂投资已经遭遇延迟，最终只能靠欧盟那点有限的资金。而欧洲产业界觉得，对算力需求没那么高的应用型AI更有前景，所以基本上不愿意大规模投钱建数据中心。

与其抱着AI超级大国的幻想不放，欧洲不如认清自己“中等强国”的定位，集中精力深化自身优势，联合其他中等强国一起建立制衡力量，同时尝试走不同的技术路径。目标应该确立为：让美国想对欧洲“断供”前沿大语言模型时付出更大的代价，同时让美国公司更有动力去推动欧洲获得访问权限。此外，欧洲还得押注一些替代技术路线，万一这些路线走通了，就能收获回报。

实现这个目标的一个办法，就是让欧洲在全球AI生态系统中变得不可或缺，占据战略地位。欧洲手里其实有真家伙和家底：比如ASML的光刻机，没有它，谁也造不出高性能芯片；再比如西门子能源的燃气轮机，没有它，美国想快速扩建数据中心几乎不可能。不过，这些优势目前之所以没有换来多少制衡筹码，关键原因在于欧洲在军事领域对美国依赖太重，已经到了生死攸关的地步。所以，尽快把自身安全抓在自己手里，就变得至关重要。

2026年6月3日，欧盟技术主权、安全和民主政体专员亨娜·维科库恩介绍了欧洲技术主权一揽子计划，其中包括《芯片法案 2.0》、《云和人工智能开发法案》以及相关战略，旨在减少欧盟对关键数字技术供应商的依赖。 科技政策

在处理与美国的关键关系上，欧盟成员国需要联合起来，共同增加制衡筹码，同时与那些志同道合、实力雄厚的中等强国协调战略，比如加拿大、印度、日本、韩国和英国。这种合作还能让中等强国在面对中美这两个AI大国时更有底气，也有助于推动各方达成急需的国际协议，来管控灾难性AI风险。

此外，这种合作还可以在有用的地方汇集资源和能力，包括加强国家能力建设。比如，英国AI安全研究所就给其他国家树立了一个样板，德国最近刚决定也搞一个自己的版本。

要扩大欧洲的算力，公共资金支持的AI超级工厂可以作为一个手段，服务核心是国家和科研需求。但真正关键的是要吸引私人投资。卡耐基国际和平基金会最近一项研究显示，这里头最重要的就两样：一是审批流程要快，二是电网接入要快，并且资金来源应该多元化，既要有欧洲自己的钱，比如德国Schwarz集团；也要有合作伙伴的，比如日本软银最近在法国投了750亿欧元。

同时，还得把美国资本纳入进来作为重要一块。欧洲应该主动引进美国的超大规模数据中心运营商和财团，这些公司在美国国内面临的舆论压力越来越大，正好可以来欧洲建数据中心。反过来，这些公司也有充分的动力去推动欧洲获得访问权限，让欧洲能用上跑在这套基础设施上的模型。而且，大规模数据中心投资回报不确定，拉美国投资者一起入场，也能帮欧洲分担风险。

最后，欧洲必须着力保住并重塑自己的工业优势。这样做既能增加制衡筹码，也能在AI带来的经济价值中分得更大一杯羹。欧洲的政策应该集中精力，在那些确实有希望形成竞争优势的领域打造独特能力，比如工业AI和机器人。这些领域也和世界模型、具身学习循环等替代技术路径紧密相关，如果运气好，甚至有可能实现弯道超车。

要想取得这些进步，欧洲的监管就必须支持工业AI领域的领导地位，而不是拖后腿。欧盟修订AI法案，把工业AI系统和面向大众消费的AI系统区别对待，这是一个积极进步。接下来，同样的做法也应该用在工业数据上，体现在欧盟数据法案里。

要利用好欧洲的工业基础，就得防止专有数据资产和有前景的创新成果被贱卖给外国买家。要做到这一点，显然需要大规模调动欧洲资本，比如通过资本市场一体化和养老金制度改革来盘活资金。此外，欧洲领导人还得拿出足够的理由，说清楚为什么欧洲是发展这类技术的最佳选择——毕竟本质上，这些技术在哪里都能搞。相对可预测的、基于规则的监管政策，正越来越成为一种优势。但欧洲还得靠深化服务业的单一市场整合，以及采取更注重解决方案的风险管理方式，来打造一个更有吸引力的本土市场。

表面上看，这套战略可能不如“欧洲完全独立”那些宏大承诺来得光鲜。但要维护和扩大欧洲保卫自身安全与繁荣的能力，这条路要现实得多。同时，它也能让欧洲大陆更好地抓住AI时代带来的机遇。

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