布鲁盖尔学者认为欧洲需制定战略以弥合AI计算能力差距人工智能竞赛，归根结底是一场算力之争。训练和运行大型AI模型所需的海量专用芯片，正在成为决定国家技术竞争力乃至战略自主权的核心要素。这一判断，已在全球范围内引发深刻的政策响应：美国凭借英伟达等企业牢牢掌控前沿芯片设计，并以出口管制阻断中国的获取渠道；中国则以"双轨战略"予以应对——一方面通过外交斡旋争取宽松的芯片供应环境，另一方面大力扶持本土企业，以定向采购为研发循环提供资金，构筑自主可控的算力生态。两大经济体都清醒地认识到：谁掌控了硬件基础设施，谁就掌控了AI时代的经济与战略议价权。相比之下，欧洲的处境颇为尴尬。欧盟在市场规模上与中美不相上下，也拥有举足轻重的上游优势——荷兰阿斯麦（ASML）垄断着极紫外光刻设备这一先进芯片生产最关键的工具，比利时校际微电子中心（IMEC）引领前沿半导体研究——然而这些优势长期输出给美国、韩国等，而非服务于欧洲自身的算力建设。法国Mistral是欧盟最具雄心的AI模型尝试，却不得不依赖微软Azure的超算基础设施，并远赴硅谷融资。欧洲的问题，不在于缺乏人才或技术积累，而在于缺少一套将现有优势整合为自主算力能力的战略。2026年5月16日，布鲁盖尔学者Alicia García-Herrero撰文对这一问题展开系统分析。文章借鉴中国的双轨经验与空客工业政策的历史案例，提出欧洲应在继续采购英伟达芯片的同时，依托现有优势企业（ASML、IMEC、英飞凌、意法半导体等）构建类空客模式的AI硬件联盟，以比较优势为分工依据，以《重要欧洲共同利益项目》（IPCEI）等现有机制为制度载体，结合协调一致的公共采购政策创造初始需求基础。文章同时坦承，欧洲企业在短期内从英伟达CUDA生态迁移至本土替代方案将付出真实的竞争代价，并建议通过研发补贴、优惠定价等补偿机制降低转换摩擦。全文如下，供参考！争夺人工智能主导权的竞赛，在很大程度上是一场计算能力或处理能力的竞赛。先进的人工智能系统需要大量专用芯片，以运行用于训练和运行大型模型的计算任务。谁掌控了这一基础设施，谁就能塑造这项技术，并为他人使用该技术设定经济和战略条件。这场竞争发生在美国与中国之间：美国通过英伟达（NVIDIA）等企业主导前沿芯片设计，而中国则投入巨额政治资本和资源，以减少对该生态系统的依赖。双方都明白，硬件构成了关键瓶颈。美国利用出口管制限制中国获取芯片。中国则以外交施压、国内市场的监管垄断以及有计划的国内产业建设作为回应，同时中国企业也找到了绕过出口管制的方法。中美竞争的结果可能在未来数十年内塑造全球人工智能经济的格局。与此同时，对于欧洲企业而言，人工智能硬件栈——包括芯片、软件接口和数据中心——将日益决定其开发人工智能应用的条件：成本如何、受何种监管约束、以及遵循谁的规则。如果欧洲继续依赖美国或中国的计算基础设施，随着人工智能成为本世纪的通用技术，欧洲将面临经济自主权的结构性丧失。尽管欧洲的市场规模可与美中两国相媲美，但其确实拥有上游硬件资产——例如，荷兰ASML公司对极紫外光刻设备拥有全球垄断地位，而该设备是生产先进半导体过程中至关重要的单一工具。比利时的IMEC则在微型半导体研究领域处于领先地位。然而，欧洲却将这些优势出口到了美国、韩国和台湾地区。问题在于，这究竟是永久性状况还是政策选择？若是政策选择，是否存在替代方案？中国正通过一项深思熟虑的双轨战略，在硬件差距方面迅速逼近美国。这对欧洲具有借鉴意义：与始终处于技术前沿的美国不同，中国起步时曾依赖外国硬件。欧洲需要在缩小硬件差距方面复制中国的发展轨迹。中国战略的第一条轨道是外交层面。自2022年以来，美国的出口管制系统性地限制了中国获取先进半导体的渠道，但中国利用其在稀土和市场准入方面的影响力，迫使对方做出让步。在唐纳德·特朗普总统任内，美国采取了更具交易性的做法，放宽了对向中国出口先进人工智能硬件的部分限制。特别是2026年1月，美国商务部将针对销往中国的英伟达H200芯片的审查政策，从“推定拒绝”转变为“逐案审批”，但需征收25%的关税。2026年，中国科技企业的订单总额可能达到140亿美元。特朗普政府在放宽管控的同时，批准了更高规格芯片的出口，并暂停了进一步的限制措施。中国还通过在东南亚和欧洲训练AI模型来规避管控。第二条路径是国内市场。华为仍是核心参与者。无法采购英伟达硬件的中国企业使用其昇腾芯片，这些芯片为41%的中国数据中心提供动力。阿里巴巴的芯片部门T-Head在国内出货量中位居第二，百度紧随其后。与此同时，中国政府要求国有企业优先采用国产硬件，从而形成了一个封闭市场，其产生的收入足以资助下一轮研发。华为的AI芯片收入在2026年可能达到120亿美元，高于2025年的75亿美元，这些收入将用于资助旨在缩小性能差距的改进。尽管取得了进展，华为的Ascend 910C在推理性能上仅达到英伟达H100的约60%，中国企业也一直不愿转换平台：包括DeepSeek的V3在内的许多顶级AI模型，仍是在英伟达硬件上训练的。业界已普遍采用英伟达的软件接口——CUDA——而转向华为的CANN平台将需要重写AI模型的代码，这可能导致性能下降。例如，DeepSeek之所以能迅速普及，正是因为它基于CUDA构建。CANN并不具备CUDA那样的庞大文档库和英语社区论坛。尽管如此，华为的目标是在2027年底前将芯片性能提升一倍。中国正通过两手策略争取时间：一方面积极采购美国最先进的芯片，另一方面通过补贴、内部需求以及为使用国产芯片的AI企业提供低于市场价的能源价格，支持国产芯片的部署。中国AI企业不愿放弃CUDA，这可能只是过渡期的摩擦，随着华为技术栈的改进及其CANN平台的成熟——或许在未来三到五年内——这种情况将逐渐缓解。在模型领域，法国的Mistral代表了欧盟在人工智能领域最具竞争力的尝试，但其运作规模与美国或中国的前沿实验室相比微不足道。欧洲面临的制约主要不在于人才或创意，而在于计算资源和资本的获取——Mistral在其旗舰模型的训练中采用了微软Azure的超级计算基础设施，并专门在帕洛阿尔托开设了办事处，旨在吸引工程师和人工智能科学家，并获取硅谷的风险投资。欧洲人工智能基础设施平台Mistral Compute是与英伟达合作建设的。该平台旨在为美国云服务提供商提供替代方案，但规模相对较小，目前已筹集8.3亿欧元用于在法国和瑞典建设数据中心。与中国不同，欧盟缺乏协调机制来引导公共采购向欧洲AI硬件倾斜，或产生用于资助研发的收入。欧盟的需求分散在二十七个成员国中，各国大多各自为政。欧盟计划改进主权云和人工智能基础设施的公共采购，对公共部门采购关键技术实行“欧洲优先”政策，但与中国不同的是，欧盟政策制定者对私营部门的需求影响力有限，且缺乏有效工具来创造像推动华为改进周期那样的封闭市场。欧洲在短期至中期内转向自主生产人工智能芯片并无现实可能。不过，欧盟可以借鉴中国的“双轨战略”：一方面继续从英伟达（NVIDIA）及其他美国供应商处采购人工智能芯片，另一方面投资发展本国的先进芯片产业。欧盟现有的相关产业基础需要被整合成一套连贯的国内生产产业战略。在欧洲工业政策的讨论中，空客通常被视为一个例证：当单个成员国无法做到时，欧盟的协调行动能够打造出具有全球竞争力的行业领军企业。但人们在引用这一类比时，往往忽略了空客成功背后的真正原因。就人工智能硬件而言，欧洲显然应避免那种受利益分配驱动的谈判——即成员国争论哪些组件应在其境内生产。在为满足欧洲自身计算能力需求而开发欧洲先进芯片时，应摒弃政治利益与产业游说相互交织的典型模式，转而基于比较优势，追求真正的技术互补。事实上，空客之所以成功，关键在于最初的工作分工和投资安排并非随意而为。法国拥有空中客车公司（Aérospatiale），已具备机身系统和航电集成方面的专业技术；德国则提供了深厚的制造实力和精密工程技术。英国则贡献了机翼设计，英国航空航天公司在该领域拥有国际公认的能力。西班牙的CASA公司在机身制造方面经验丰富。关于“何处负责何事”的政治谈判确立了整体架构，但各项任务的实质内容均体现了真实的产业逻辑。关键在于，空客从一个松散的政府间联盟演变为一家真正的综合性公司，拥有统一的管理、共享的知识产权，并具备做出超越国家偏好的决策的能力。其具备竞争力并非源于最初启动它的政治协议，而是因为该协议最终服从于商业逻辑。欧洲版AI硬件若要采用这一模式，必须从技术栈出发，逐步构建至制度架构，而非反其道而行之。在组建欧盟AI联盟时，首要问题不应是“哪个国家能分得一杯羹？” 而是“欧洲企业在AI硬件价值链中拥有哪些真正的比较优势？构建有竞争力的技术栈需要什么？”现有明确的优势包括ASML在极紫外光刻领域的地位，以及IMEC在先进制造研究中的作用。但欧洲还拥有光子学企业、包括英飞凌和意法半导体在内的功率半导体制造商，以及卡尔·蔡司等精密光学公司。关键在于最终加入该联盟的每家企业所具备的比较优势。遴选过程应具有竞争性，且应尽可能由技术而非欧洲各国首都的地理分布来决定。组织架构同样至关重要。法律和治理结构应使参与企业能够汇集知识产权、分摊研发成本并集体作出投资决策。同时，该架构还应赋予最终成立的实体足够的自主权，使其能够响应市场信号，而非遵循政府部门的偏好。在这方面，欧盟拥有一些在空客公司创立之初尚不存在的工具。“欧洲共同利益重要项目”（IPCEI）为成员国间的联合研发投资提供了法律框架，并豁免了国家援助限制. 2023年微电子与通信技术IPCEI项目涉及14个成员国的56家企业，共筹集了218亿欧元的公共和私人投资。在《欧洲芯片法案》中，欧盟还制定了旨在促进欧盟半导体产业扩张的框架（Poitiers and Schenk, 2026）。换言之，欧洲并非从零开始。在需求方面，欧洲无法直接复制中国的策略，因为欧盟对私营部门的采购影响力有限，而强制措施不仅在法律上存在问题，在经济上也会适得其反。但若欧盟各国在公共行政、医疗保健、国防及科研基础设施中的人工智能计算领域进行协调一致的公共采购，便能形成足够庞大的初始需求基础，从而为研发提供资金支持。建立欧盟云算力共同市场以及在关键技术公共采购中实行“欧洲优先”政策，虽是良好开端，但这些举措应与硬件采购承诺明确且持久地挂钩，而不能仅依赖于可能自身也依赖非欧洲芯片的云服务提供商。然而，这一战略也会给欧洲企业带来实际成本，这些成本值得坦诚评估。在短期至中期内，从英伟达硬件转向本土替代方案的欧洲企业将面临性能损失：训练速度变慢、单位计算能耗增加，以及从深度嵌入的CUDA软件生态系统迁移至尚不成熟的本土替代方案所产生的摩擦。这些是真正的竞争劣势，而非过渡时期的不便。因此，欧盟是否应补偿欧洲企业这些成本的问题将随之浮现。一个设计完善的补偿机制可包括研发补贴、公共部门计算合同的优惠定价、对本土硬件投资的加速折旧优惠，或设定强制性的市场份额门槛并辅以价格支持计划。这些措施将决定一项工业政策是切实有效，还是会被企业置若罔闻。但若缺乏某种形式的补偿或保护，欧洲企业就缺乏动力去承受短期损失以换取长期战略自主权。值得注意的是，早期对空客的补贴就明确包含了对其在发展初期所面临竞争劣势的补偿。上述举措无一属于短期方案。空客耗时二十年才真正具备与波音抗衡的竞争力。在技术迭代加速的背景下，欧洲的人工智能硬件计划将面临更为艰巨的挑战，但欧洲衡量自身进展的基准绝非明年追赶上英伟达。真正的目标是避免未来出现这样的局面：支撑欧洲人工智能的计算基础设施永久受制于华盛顿或北京，且欧洲既未参与谈判也无法修改相关条款。
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