“追赶者”亦有AI先手棋

在巴黎的地铁站，AI调度系统实时优化着列车班次；在柏林的医院，影像AI辅助医生更快识别病灶；在阿姆斯特丹的港口，自动驾驶卡车有条不紊地转运集装箱——人工智能正悄无声息地嵌入欧洲的日常运转。谈及全球AI产业格局，大众往往首先关注中美通用大模型企业的技术突破，欧洲因缺少可对标的头部基础模型厂商，常被贴上“追赶者”标签，甚至陷入“只懂监管、不懂创新”的刻板评价。

美国智库兰德公司7月发布的研究报告《跨大西洋人工智能战略考量》，从基础设施、模型能力、产业应用等多个维度系统拆解欧盟及其成员国的AI发展现状，还原了更为立体的产业全貌。

在底层基础设施与基础模型领域，欧洲的结构性短板十分突出。截至2026年初，欧洲投入运营的先进算力约相当于12.3万张H100级芯片，美国同期规模接近140万张，双方差距超过十倍；从全球AI算力分布看，欧洲占比不足5%，远低于其经济体量对应的全球权重。模型研发层面，欧洲同样尚未诞生全球顶尖的原生产品。近两年微软、谷歌等美国科技巨头相继在葡萄牙、德国等地落地百亿美元级数据中心项目，表面上填补了欧洲的算力缺口，实则加深了欧洲对美国技术与资本的依赖。

但仅以基础模型衡量欧洲AI实力，显然会忽略其差异化优势。依托成熟的工业体系，欧洲在垂直领域的AI应用走在全球前列，制造业尤为典型。报告数据显示，2026年约48%的欧洲制造企业已规模化应用AI技术，大幅高于美国同期28%的渗透率。从西门子的数字孪生工业平台，到库卡的协作机器人方案，再到博世力士乐的生产优化系统，欧洲企业依托行业知识与场景积累，将AI深度融入工业自动化、供应链优化等环节。与此同时，欧洲拥有扎实的科研基础，近年贡献了全球近两成的AI科学论文，但科研成果向专利、商业化产品的转化效率仍有明显提升空间。

整体而言，欧洲AI尚未形成自主可控的完整生态，在底层算力和基础模型上存在明显短板，却在行业落地与科研积淀上保有部分优势。

（综合整理 本报记者 张 博）