在全球科技竞赛中,人工智能已成为衡量一国或一地区未来经济能级的重要指标。美国和中国的巨头企业凭借海量数据、强大资本和全球化市场快速成长,推动了数家市值万亿美元级别的企业诞生。相比之下,欧洲在技术储备、工业基础和学术研究上并不落后,但迄今为止仍未孕育出市值破万亿美元的科技公司。人工智能能否成为欧洲实现这一里程碑的催化剂,值得深入思考與行动。 首先,理解欧洲的优势与短板至关重要。欧洲在基础研究、工程教育与产业制造方面具有深厚积淀。
高端制造、医疗、能源和汽车等行业为AI落地提供了丰富的场景。以半导体设备、精密制造和工业自动化为代表的欧洲企业在全球供应链中占据关键地位,这些优势为构筑"工业级AI"提供了天然土壤。同时,欧洲在数据保护、隐私与可信任AI治理方面处于全球领先位置,法规与伦理框架构成了可被出口的治理能力,这是塑造高质量AI产品与服务的重要竞争力。 短板亦很明显。欧洲市场碎片化、语言多样、监管与税制分散,导致初创企业难以跨境扩张并形成规模效应。风险投资规模与退出环境远不及硅谷或中国,缺乏能够支持深度技术长期研发且愿意承担高风险的资本池。
人才流动性相对受限,顶尖AI人才频繁流向美国科技公司或中国互联网巨头。此外,数据孤岛、公共数据可用性不足与企业间数据共享意愿低,制约了训练规模和模型泛化能力的提升。 围绕这些挑战,欧洲需要构建一套系统性策略以实现从分散到规模化的跃迁。第一是资金与资本市场的改造。要培育能够支持"深科技深耕"且追求长期价值的投资机构,包括扩大欧盟与各国共同设立的风险基金规模,激励养老金、主权财富基金与机构投资者参与早中期科技生态。同时,要优化IPO和并购退出渠道,打造欧洲本土科技公司在欧洲资本市场上市与融资的优先路径,减少对美股港股的依赖。
税收与激励政策应向成长型企业倾斜,提供研发税收抵免、创新奖励与员工股权税务优惠,降低创业者与投资者的制度性成本。 第二是打造跨国协同的市场与数据空间。欧洲可以通过深化数字单一市场建设、推动数据跨境流动与行业级数据共享平台来放大内需规模。欧盟主导的"数据空间"与Gaia-X等倡议应继续推进,标准化数据接口与隐私保护机制,如联邦学习、差分隐私与同态加密,为企业间在遵守GDPR的前提下开展数据合作提供技术与法律路径。公共部门亦应发挥示范效应,通过公共采购优先采用可信AI解决方案,为新兴企业提供稳定的试验场与收入来源,同时以透明合约推动数据可用性与可重复评估。 第三是人才战略与科研转化的协同。
欧洲需要在吸引全球AI人才与培养本土人才之间找到平衡。一方面应简化高端人才签证与居留政策,制定长期技能引进计划,吸引海归与国际人才。另一方面要强化高校与产业的联动,支持博士后企业化项目、产学研联合实验室和工程化人才培养,减少研究成果商业化的摩擦。提升企业对研究型人才的承接能力,鼓励大型工业集团通过内部孵化、战略投资与并购来吸纳优秀的AI初创团队,从而实现"从实验室到工厂"的快速路径。 第四是专注于差异化的价值主张而非简单复制。欧洲不必在通用大模型的硬件与数据规模上与美中直接竞争,而应发挥在可信任AI、工业AI、医疗AI、能源优化与复杂系统控制等垂直领域的比较优势。
例如在医疗影像、个性化医疗、药物发现、智能制造与智慧城市等场景,欧洲企业可以利用严格的法规与高质量数据成为全球标准的制定者与服务提供者。通过深耕行业痛点并提供可验证、可监管的解决方案,欧洲AI公司能形成高壁垒的商业模式与国际竞争力。 第五是产业链上中游与上游能力的补强。AI不仅是算法和模型,更依赖于半导体、传感器、软件工具与云服务的协同。欧洲在半导体设备、先进封装与制造工艺上拥有优势,这些可以转化为构筑本土AI硬件生态的基础。支持本土AI芯片公司、边缘计算平台与工业软件供应商的发展,减少对外部供应的依赖并创造高附加值环节,是让企业走向万亿美元市值的必要条件。
政府可以通过产业政策、Chips Act等工具加大投资,鼓励跨国企业在欧洲建立研发与生产基地。 第六是监管成为竞争力而非负担。欧洲对AI的监管意图全球领先,AI Act等规则的出台在全球引发广泛关注。合理的监管既能保护公民权益,也能构建市场对"值得信赖的AI"产品的偏好。关键在于规则的可执行性与灵活性:监管应为创新留出空间,采用监管试点和监管沙箱机制,降低合规成本并加速合规型产品的商业化。通过与产业界、学界的密切合作,制定切实可行的标准与认证体系,欧洲可以打造出基于合规与质量的品牌溢价,吸引全球对安全与合规有需求的客户。
第七是跨国合作与对外开放策略。要实现万亿美元级别的企业规模,单靠欧洲内部市场可能仍显不足,因此必须在保持数据主权与战略自主的前提下,积极开展国际合作。与美国在基础研究、人才培养与平台互操作性方面保持对话,与志同道合的国家在标准制定、供应链重构与第三方市场拓展方面建立伙伴关系。通过在全球市场上找寻增长空间,欧洲企业才能获得足够的营收与规模效应。 最后,时间与耐心是关键。打造市值万亿美元的企业从来不是短期任务,它需要多个十年级别的持续投入、政策稳定性与市场的长期培育。
历史上每一次科技浪潮都伴随着集中度的极高增长,领先者往往来自能够将技术优势与规模、资本、市场结合的地区。对于欧洲而言,人工智能提供了一个历史性的窗口。若能在政策、资本、人才与产业链上形成合力,强调可信与行业深耕,以开放的国际视野获取规模市场,欧洲就有可能在未来十年内见证诞生真正具有全球影响力的AI巨头。 走向万亿规模不仅仅是市值的象征,更意味着产业能力的全面跃迁。对于政策制定者而言,挑战是如何在监管与激励之间找到平衡;对于企业与投资者而言,挑战在于如何承担长期投入并在关键领域取得技术突破。对于研究者与创业者而言,机遇在于利用欧洲特有的产业场景与社会信任构建差异化竞争力。
将这些力量汇聚起来,欧洲有望把人工智能变为通往万亿美元公司道路上的催化剂,而这一过程将同时塑造全球AI治理与商业模式的未来方向。 。
