环球圆桌对话

编者按：近日，欧盟委员会发布关于产业和科研领域两份人工智能战略受到国际舆论关注。如何在全球人工智能发展竞争中不被中美拉开差距，已经成为欧盟当前优先考虑的议题。本期“环球圆桌对话”邀请三位学者就相关议题展开讨论。

崔洪建：北京外国语大学区域与全球治理高等研究院教授 肖 茜：清华大学人工智能国际治理研究院副院长 董一凡：北京语言大学国别和区域研究院副研究员

欧盟AI战略能支撑自主目标？ 崔洪建

欧盟于近期推出分别统领产业和科研两大领域的AI战略，是近年来AI领域国际竞争加剧、成为大国博弈核心要素以及欧洲试图扭转被动局面的产物。

尽管欧盟早在2018年就启动了“欧洲AI联盟”计划，但此后一段时间欧盟更多将AI技术的兴起及其效应视为科技、经济和社会现象，并首先着眼于在伦理规范和市场监管等方面采取措施及行动。为此欧盟通过了世界首部《人工智能法》并向外推广，试图延伸并放大其在规则制定和输出上的软实力，以此来与在AI技术、基础设施和市场运用领域处于领先地位的中美相竞争。但抢占道德制高点和搞规则输出不仅没能缓解欧盟在AI领域被不断赶超的困境，叠床架屋的过度监管体系还进一步损害了本土的创新环境。在内外因素刺激下，以今年4月出台“人工智能大陆行动计划”、誓言要将欧洲建成世界上首个“人工智能大陆”为标志，欧盟AI战略出现了从依靠“规则致胜”转向兼顾能力建设、从应对AI领域的单一挑战，转向借AI发力驱动系统性创新的重大调整。此次出台的《应用AI战略》和《科学AI战略》，可以被看作是为落实“行动计划”而提出的具体政策框架。欧盟的AI发展战略因此具有了更加强烈的维护技术主权、提升竞争能力、支撑战略自主、参与地缘博弈的色彩。

在提出一系列政策方案后，欧盟能否如愿以偿地通过AI赶超来为战略自主提供支撑，主要取决于以下因素：

首先，能否以落实AI战略为抓手，实现涵盖科研、产业、投资和规则等领域的系统性创新。“德拉吉报告”指出欧盟面临创新投入匮乏、分散，无法集中资源支持颠覆式创新；各国市场割裂、缺乏规模效应，难以实现高效的市场转化等基本矛盾，同样制约着AI战略的落实。同时由于目前欧盟企业尤其是体量巨大的中小企业对AI应用的认识不足、投入不够，要想在短期内实现十大领域以“AI优先”的系统性创新绝非易事。当然，更大的障碍来自于近两年将出台规则律令当做权力手段的欧盟机构能否来一场“自我革命”，真正实现从过度监管者向创新驱动者的角色转变。

其次，能否在强化AI基础设施和能力建设的同时，实现差异化竞争。尽管欧盟对自身在AI基础研究、芯片制造（光刻机）等领域的优势仍有信心，但当前中美在AI算力及存储、基础设施、国家战略、创新投入和人才培养方面的优势，是欧盟焦虑的主要来源。从欧盟战略的出发点来看，要在上述领域加大投入迎头赶上，以此作为维护技术主权和战略自主的根本。但对比中美欧三家的制度特征、发展水平和资源状况，欧盟要在目前处于劣势的所有领域实现对中美的赶超显然很不现实。只有立足于自身优势并明确资源约束的边界，实现“换道超车”式的差异化竞争而不是同质竞争式的“弯道超车”，才有可能帮助欧盟实现真正意义上的创新。从这个角度看，竞争力焦虑似乎让欧盟的AI战略仍处于用力过猛的迷茫状态。

最后，能否在AI领域实现开放与自主兼顾的战略原则。欧盟加速推进AI战略的背景是中美在AI技术创新、产业发展和国家政策上加快脚步，美国的“不可靠”也迫使欧盟要在AI领域搞自力更生。因此欧盟有意将此次推出的两个战略当作在AI领域与中美竞争的“亮旗行动”，为此欧盟委员会主席冯德莱恩表示“希望人工智能的未来在欧洲制造”。但欧盟的豪言壮志难掩其当前在芯片、算法、能源（电力）等方面高度的对外依赖，现实与理想之间的差距很大。如果将竞争当作AI战略的全部而抛弃更符合科学规律的协同创新路径，欧盟的AI之路会异常艰难。过度强调基于保护的竞争思维，进一步暴露出欧盟在寻求“开放性战略自主”目标时的核心矛盾：如果是迫于外部形势变化的“自主”，显然是长期的内生性动力不足，不是真正的自主；如果是在摆脱不了对外依赖的情况下“开放”，反而会加大不对称的单向依赖，比如在面对美国的时候。

AI全球治理，欧盟欲成为“第三极” 肖 茜 自今年2月法国举办巴黎人工智能行动峰会以来，欧盟在推动AI发展上频频出招。10月8日，欧盟委员会发布关于人工智能的两项战略，以加快欧盟国家在工业与科学领域对AI的应用。

面对中美在AI领域全球领先态势，欧盟深感焦虑，担心因此失去战略机遇。新出台的战略体现出欧盟的三大用意：一是旨在加强AI在关键行业的使用，推动“人工智能优先”思维方式，涉及医疗保健、制药、能源、交通、制造、建筑、农业食品、国防、通信和文化等领域；二是将AI纳入战略自主议程，减少对美国的技术依赖；三是提高欧盟自身竞争力，尝试以制度+产业+基建为抓手，切入更高维度的竞争格局，并借助欧盟在规则制定上的传统优势，努力向规则输出者和标准竞争者的方向转变。

不可否认，欧盟在数据治理、隐私保护、市场监管等领域已有成功经验，其“欧洲模式”具有一定示范效应与影响力，很多国家在制定数据隐私法律时都曾参考欧盟《通用数据保护条例》框架。2024年8月开始生效的欧盟《人工智能法》是全球首部针对AI的全面统筹性法规框架，欧盟正在该法案框架下构建AI 标准制定机制，其在国际标准委员会、跨国组织治理机制中的话语权有可能被放大，这些因素确实使得欧盟具备“规则输出者”和“治理极点”的某些潜在能力。

那么，在全球AI治理和标准治理中，欧盟能否成为中美之外的“第三极”？笔者认为，从欧盟当前的技术基础和现实情况来看，成为“第三极”具有相当大的难度。

首先，欧洲的AI技术与产业实力相对落后，尤其在核心 AI 技术、基础算法、算力平台、芯片设计、模型训练规模等方面，欧盟整体仍落后于美国和中国。根据斯坦福大学的《人工智能指数报告》，2024 年世界发布的标志性人工智能模型数量，美国以 40 个领先全球，中国以 15 个紧随其后，欧盟仅有 3 个且全部在法国。这种技术实力差距不仅会影响其在标准具体技术细节上的主导权，也可能使得世界其他国家更倾向于认可美、中主导的技术标准。

其次，在推动创新方面，欧盟仍举步维艰。去年9月，欧盟发布了旨在提升竞争力的“德拉吉报告”，意识到在创新领域与中美有较大差距。冯德莱恩当时称，欧洲必须努力成为AI创新领域的全球领导者。 但一年后，德意志银行在今年9月发布研究报告称，“德拉吉报告”的后续落实情况令人失望。截至9月4日，建议中仅11.2%已得到全面落实。即便将部分推进的内容计算在内，该议程的实施进度也不到三分之一。而在推动AI应用落地方面，根据欧盟统计局的数据，2024年欧盟境内员工数量在10人以上的企业中，仅有13.5%在日常经营中使用AI技术。

再次，在标准制定方面，欧盟面临内部一致性与成员国协调的难度。欧盟成员国在产业基础、利益诉求、技术路径选择上存在一定分歧，要形成统一对外的 AI 标准主张并在国际谈判中坚定一致，可能会受到成员国利益权衡、妥协所制约。此外，欧洲多家大公司呼吁延缓欧盟《人工智能法》的实施，认为法规过于复杂、不明确，可能打击欧洲 AI 创新力。即使欧盟推出了规则和标准，能否获得其他国家特别是全球南方国家的认可，也是其成为“治理极点”的关键。

总的来看，欧盟虽然在 AI 治理和标准制定领域具有优势，但想要在AI治理领域成为全球“第三极”，欧盟还须克服技术实力差距、创新动力不足、内部协调困难、标准吸引力有限、执行落地风险等种种挑战。未来，欧盟如果能够监管路径上更加灵活、提升AI技术实力和创新活力、加强产业支撑和外交协调能力，那么它的确有可能在全球 AI 治理格局中占据重要位置。

应用端落地，是欧盟AI发展重要一环 董一凡 长期以来，欧盟对于人工智能行业持较为谨慎和保守的态度，即把伦理和安全问题摆在经济利益与技术变革的前面，并试图借助基于市场规模的“布鲁塞尔效应”，将本土监管和控制规则作为塑造全球人工智能治理进程的抓手。2024年8月生效的《人工智能法》就是欧盟约束该行业、塑造发展原则的高峰。

然而，受市场生态不振及过度监管的影响，欧洲AI行业无论是算法、大模型还是应用，均无法与中美所匹敌，甚至在一些全球南方国家纷纷加快AI应用进程背景下，欧盟行动滞后的态势变得更加明显。2024 年欧洲人工智能领域初创企业仅有约80 亿美元融资，占该地区风险投资20%，与欧盟的经济体量和全球科技创新地位远不匹配。

欧盟在人工智能领域的应用滞后，进一步加剧其在经济、军事等领域的焦虑感和实力担忧，欧洲不少有见地的人士呼吁欧盟及成员国在产业政策、扩大投资，特别是加大人工智能的新兴产业方面采取更多措施。因此，在人工智能技术红利和国家间发展差距持续显现的背景下，欧盟也试图调整“防范风险、制定规则优于技术和产业发展”的立场。今年2月，欧盟委员会执行副主席维尔库宁表示，欧盟已着手简化人工智能监管规则，以便为技术创新松绑，而欧委会主席冯德莱恩同期公布欧盟拟推出人工智能大规模投资计划“Invest AI”，并反复提及“人工智能超级工厂”，即是欧盟展示微妙变化的信号。

因此，对于欧盟而言，推进自主人工智能技术发展和人工智能赋能是人工智能战略的“一体两翼”，而两者亦是相互促进、相互弥补的关系。从应用端来说，推进人工智能技术的部署和落地受到全球各国普遍关切，今年中国政府工作报告提出“人工智能+”行动即是以创新带应用、以应用促创新的重要政策。10月8日欧盟发布的两项AI战略政策文件中，亦将医药、制造、服务、科研等欧盟优势行业人工智能应用摆在突出位置。在理想状态下，随着人工智能应用场景和产业需求的不断扩张，推进本土技术创新和产业部署的力量也将持续增长，从而形成“人工智能优先”的良性愿景。

其次，从人工智能基础发展条件来看，当前欧盟在算力、能源、数据等方面都难以具备规模经济优势。欧盟虽然在人工智能超级工厂、超级计算机等方面提出了雄心勃勃的计划，但目前在资金投入、配套条件、技术供给等仍有较多政策空白。

最后，欧洲本土的创新企业在发展空间与相应人才培养方面仍难以满足行业扩张的需求。此次出台的AI战略政策文件，核心就是借助欧洲人工智能科学资源平台来打通科研数据、基础设施以及应用之间的联系，今年欧盟也提出罕见人才吸引计划，加入全球科学家争夺战，但对于激励创新和产业自由发展的力度仍然尚待观察。

实际上，从尽快赋能产业的角度看，中国DeepSeek等规模小、本地部署快、投入产出比高的人工智能创新成果，能够在兼顾他国数据、隐私、安全关切的基础上，为针对性的应用场景提供解决方案，也意味着中欧在人工智能发展应用方面具有巨大的互补空间。而欧盟如果希望在人工智能浪潮中走到全球前沿，也需要以更开放包容，摒弃意识形态偏见的态度来看待国际合作机遇。