追趕 DeepSeek 的腳步：歐洲 AI 實驗室如何挑戰美國霸權並建立「主權 AI」？

Overview

在人工智慧（AI）領域的全球競賽中，歐洲正處於一個關鍵的轉折點。長期以來，美國的科技巨頭如 OpenAI、Google 和 Meta 佔據了主導地位，但近期中國 DeepSeek 的異軍突起，為歐洲的 AI 實驗室帶來了新的啟示與動力。這場競賽的核心在於：歐洲是否能利用創新的路徑，縮小與美國對手的技術差距，並在減少對美國 AI Infrastructure（AI 基礎設施）依賴的同時，建立起屬於自己的「主權 AI」（Sovereign AI）。

目前，歐洲的 AI 實驗室正積極尋求突破傳統「算力競賽」的方法，試圖透過更高效的演算法與架構創新來實現彎道超車。這不僅僅是技術上的博弈，更是一場涉及政府巨額投資、國家安全與技術自主權的戰略競賽。儘管面臨著對美國晶片與雲端服務深度依賴的挑戰，歐洲各國政府與民間企業正展現出前所未有的決心，試圖在矽谷與北京之外，開闢出第三條 AI 發展道路。

DeepSeek 效應：歐洲 AI 實驗室的轉型與覺醒

中國 DeepSeek 的成功，對於歐洲 AI 業界而言是一次巨大的衝擊，同時也是一種鼓舞。DeepSeek 證明了並非只有投入天文數字般的資金與算力才能產出頂尖的模型。這種以「效率」為核心的開發模式，正成為歐洲實驗室效法的對象。長期以來，歐洲在資源投入上難以與美國矽谷抗衡，但 DeepSeek 的案例顯示，透過精密的模型架構設計與高品質的數據處理，同樣能達到甚至超越頂尖模型的表現。

這種轉變促使歐洲實驗室開始重新思考其研發策略。過去，許多歐洲新創公司試圖模仿美國的發展路徑，不斷追求模型規模的擴大。然而，現在的趨勢已轉向開發更具經濟效益、更專業化的模型。這意味著歐洲不再盲目追求「最大的模型」，而是致力於開發「最聰明的模型」。這種策略的轉變，讓 Mistral AI 等歐洲本土領頭羊在資源有限的情況下，依然能保持競爭力，並在開源社群中獲得高度評價。

除了技術層面的啟發，DeepSeek 的成功也打破了「美國模式是唯一路徑」的迷思。歐洲的研究人員開始意識到，透過創新的訓練方法與演算法優化，可以在較低的硬體門檻下實現高性能的 AI。這對於缺乏像美國那樣大規模集中算力的歐洲來說，無疑是一劑強心針。因此，歐洲各地的實驗室正加倍投入於演算法的革新，試圖在模型效率上建立起自己的護城河，以此作為對抗美國科技巨頭的核心武器。

然而，這種轉型並非一蹴而就。歐洲實驗室仍需解決人才流失與資金分散的問題。雖然 DeepSeek 提供了藍圖，但要將其轉化為歐洲式的成功，還需要更緊密的產學研協作。歐洲正試圖建立起一個更具凝聚力的生態系，讓研究成果能更快速地轉化為商業應用。這種從「算力崇拜」轉向「技術巧思」的覺醒，正是歐洲在這場 AI 競賽中能否生存並脫穎而出的關鍵。

主權 AI 的興起：政府投資與歐盟的技術自主之路

隨著 AI 成為國力競爭的核心，歐盟各國政府開始意識到，將 AI 的未來完全寄託在美國企業手中是極具風險的。因此，「Sovereign AI」（主權人工智慧）的概念在歐洲迅速升溫。所謂的主權 AI，是指一個國家或地區擁有自主開發、部署並掌控 AI 技術的能力，而不受外部力量的制約。為了實現這一目標，歐洲各國政府正投入前所未有的公共資金，支持本土 AI 模型的研發與推廣。

法國與德國在這一波浪潮中扮演了領頭羊的角色。法國政府透過各類補助金與政策優惠，致力於將巴黎打造為歐洲的 AI 之都；而德國則強調 AI 在工業 4.0 與製造業中的應用，試圖將 AI 技術與其深厚的工業基礎相結合。這些政府投資不僅僅是為了經濟成長，更深層的考量在於數據主權與文化價值。歐洲希望其 AI 模型能反映歐洲的法律標準、倫理價值以及語言多樣性，而非僅僅是美國價值觀的延伸。

這種政府層級的介入，為歐洲 AI 實驗室提供了必要的財務支撐。在過去，許多具備潛力的歐洲新創公司往往因為缺乏後續資金而被迫轉賣給美國巨頭，或者將總部搬遷至矽谷。現在，隨著政府資金的挹注，這些公司有了留在歐洲發展的底氣。這種「國家隊」式的發展模式，雖然在靈活性上可能不如矽谷的風險投資，但在長期戰略目標的達成上，卻展現出了更強的穩定性與目的性。

然而，單靠資金投入並不足以建立起完整的主權 AI 生態。歐盟還面臨著監管與創新之間的平衡難題。《歐盟人工智慧法案》（EU AI Act）雖然為 AI 的發展劃定了倫理與安全的紅線，但也引發了是否會抑制創新的爭議。歐洲的決策者們正努力證明，嚴謹的監管與蓬勃的創新是可以並行的。他們認為，只有在安全與透明的基礎上建立的 AI，才能贏得公眾的信任，並在長遠的競爭中展現出獨特的競爭優勢。

基礎設施的困境：在技術獨立與美國依賴間的拉鋸戰

儘管歐洲在演算法創新與政策引導上取得了進展，但一個巨大的陰影始終揮之不去：對 American AI Infrastructure（美國 AI 基礎設施）的深度依賴。目前的 AI 開發高度依賴 NVIDIA（輝達）的 GPU（繪圖處理器）以及由 AWS、Microsoft Azure 和 Google Cloud 提供的雲端算力。這意味著，即使歐洲實驗室開發出了最先進的算法，其運行的「底層架構」依然掌握在美國公司手中。

這種依賴性在供應鏈緊張或地緣政治動盪時顯得尤為脆弱。歐洲各界對於這種「技術殖民」深感憂慮，擔心如果未來美國調整出口政策或服務條款，歐洲的 AI 產業將面臨停擺的風險。為了應對這一挑戰，歐洲正嘗試推動本土雲端基礎設施的建設，例如 Gaia-X 計劃，旨在建立一個符合歐洲數據保護標準的雲端生態系。然而，在技術成熟度與規模效應上，這些本土方案目前仍難以與美國巨頭抗衡。

除了雲端服務，晶片自主化更是歐洲面臨的「硬骨頭」。雖然歐洲擁有 ASML 這樣的半導體設備巨頭，但在高性能 AI 晶片的設計與製造上，歐洲仍顯著落後於美國。目前，歐洲正透過《歐洲晶片法案》（European Chips Act）試圖提升本土晶片的產能，但要建立起足以支撐大規模 AI 訓練的硬體環境，仍需要數年甚至數十年的持續投入。這種硬體層面的短板，是歐洲實現真正「技術自主」的最大障礙。

在這種拉鋸戰中，歐洲的策略是採取「漸進式脫鉤」。一方面，繼續利用美國先進的硬體與雲端資源來加速目前的模型研發；另一方面，透過政策引導與科研投入，逐步扶持本土的硬體與雲端替代方案。這是一種極其困難的平衡藝術。歐洲必須在利用現有資源跑贏比賽的同時，還要分出精力去建造屬於自己的跑道。這場關於基礎設施的博弈，將決定歐洲 AI 是否能真正擺脫「附庸」地位，成就獨立自主的技術未來。