在全球人工智能 (AI) 竞赛中，中国和美国似乎占据了主导地位。这种双头垄断引发了一个关键问题：欧洲，这个历史上以其技术实力和创新而闻名的大陆，在哪里？为什么欧洲在 AI 革命中似乎落后了？
辉煌的过去
仔细研究后发现，欧洲对 AI 的贡献根深蒂固，跨越了几个世纪。从古代哲学家到现代计算机科学家，欧洲思想家为该领域奠定了至关重要的基础。亚里士多德的《工具篇》中概述的三段论逻辑被认为是机械推理的开创性探索。后来，拉蒙·柳利 (Ramon Llull) 的《Ars Magna》旨在创建一个通用语言和知识系统，代表了构建全面 AI 框架的早期尝试。
在现代，欧洲科学家和研究人员走在了 AI 发展的前沿。英国数学家艾伦·图灵 (Alan Turing) 构思了许多现代 AI 的核心思想。他的图灵测试仍然是评估机器是否能够表现出与人类无法区分的智能行为的基准。此外，早期的 AI 研究主要在欧洲进行。1964 年，英国成立了人工智能与行为模拟研究学会 (AISB)，这可能是全球最古老的 AI 学会。爱丁堡连续六年举办 AI 研讨会，巩固了欧洲的早期领导地位。1988 年首次举行的欧洲人工智能大会 (ECAI) 标志着一个关键时刻，它将 AI 从计算机科学中分离出来，成为一个独立的学科。欧洲公司 DeepMind 开发了 AlphaGo，它击败了世界冠军李世乭，标志着 AI 的一个里程碑。值得注意的是，Google 于 2014 年收购了 DeepMind。
监管神话
尽管拥有开创性的历史，但欧洲当前的 AI 格局却描绘了不同的景象。对欧洲 AI 发展滞后的一个常见解释是过于严格的法规。“美国创新，中国复制，欧洲监管”的说法一直在各种媒体上流传，表明欧洲的监管环境扼杀了创新。一些批评人士甚至开玩笑说，欧洲在 AI 革命中的作用仅限于举行会议，而美国创造，中国制造。
然而，仔细观察后发现，欧洲的 AI 法规并不像通常认为的那么严格。经过三年辩论最终确定的欧盟人工智能法案 (EU’s Artificial Intelligence Act) 通常被描述为欧洲 AI 的最后一根稻草。实际上，AI 法案主要是一个管理 AI 使用 的框架，而不是限制其发展。该法案将 AI 技术分为四个风险级别：不可接受、高、中和低。AI 应用程序带来的风险越高，审查和合规要求就越严格。违规者可能面临高达其全球收入 7% 的罚款。将监管归咎于欧洲的 AI 困境是一种过于简单的解释。
互联网时代的幽灵
欧洲在 AI 时代面临的挑战更深层次地植根于其历史经验，尤其是在互联网时代。自互联网问世以来，欧洲公司一直在努力与美国同行竞争。欧洲初创公司在显示出初步前景后，经常发现自己被美国公司收购，从而有效地将有价值的技术和人才转移到大西洋彼岸。
DeepMind 被 Google 收购就是一个典型的例子。Datakalab 是一家专门从事算法压缩和嵌入式 AI 的法国公司，被 Apple 收购。Brighter AI 专注于匿名化图像和视频中的个人数据，也被一家美国公司收购。甚至被马克龙总统吹捧为欧洲应对 OpenAI 的 Mistral，也有大量的美国参与。美国风险投资基金和行业巨头为 Mistral 的初始融资轮提供了大量资金。它还依赖微软的 Azure 云服务，并与亚马逊达成协议，成为 Amazon Bedrock 的基础模型开发商。
法国互联网企业家 Xavier Niel 警告说，虽然欧洲目前可以开发出有希望的 AI 模型，但不确定这些人才和公司是否会在未来几年被挖走。这就提出了一个问题：当欧洲人才被收购时，欧洲投资者在做什么？为什么他们不支持自己的初创公司？
投资缺口
这种情况凸显了一个自互联网繁荣以来一直困扰欧洲的历史问题。根据 OECD 2024 年 5 月发布的一份报告，美国在 AI 相关领域的私人投资方面处于领先地位，约为 3000 亿美元。中国以约 910 亿美元位居第二，而欧盟远远落后，不到中国投资的一半，为 450 亿美元。欧洲投资者似乎更喜欢已有的成功，而不是早期阶段的风险投资。
在美国和中国，一个常见的初创公司发展轨迹包括一个团队开发一个演示，获得初始资金，并积极扩张以占领市场，通常是在亏损的情况下运营。这种模式在过去二十年中被证明是成功的，被认为是市场主导地位的必要阶段。然而，欧洲投资者通常要求即使是科技初创公司也要立即盈利、稳定的股价增长和股息。这迫使公司优先考虑盈利能力而不是快速增长。欧洲初创公司通常需要两到三年才能获得第一笔投资，而中国类似的初创公司如果在一年内没有获得资金，可能会失败。
这种投资理念的差异影响了创业的热情，尤其是在像 AI 这样的新兴领域。缺乏资金迫使公司削减成本，导致 AI 人才短缺，并进一步阻碍了 AI 在欧洲的快速发展。
人才流失
欧洲 AI 人才短缺不一定是因为缺乏能力，而是信息技术革命的遗留影响，在这场革命中，欧洲被美国和中国抛在了后面。许多 AI 工程师本质上是经过改造的互联网软件工程师。欧洲和美国之间的薪酬差距正在扩大。根据 Builtin 的数据，美国 AI 工程师的平均工资超过 17 万美元，加上激励措施，总薪酬超过 21 万美元。Jobicy 的数据显示，英国 AI 工程师的平均年薪仅为 11 万美元，德国略高，为 12 万美元，法国则低于 11 万美元。
认识到这种人才缺口，美国已采取措施吸引 AI 专业人士。2023 年，拜登总统签署了一项行政命令，放宽了移民规则，并扩大了 AI 和新兴技术专家的签证类别，使 AI 专业人士更容易在美国获得工作签证或绿卡。
尽管人们认为欧洲人优先考虑休闲和高社会福利，但许多欧洲 IT 专业人士愿意用更长的假期来换取更高的薪水。驾驶豪华轿车和住在美国西海岸的豪宅、乘坐头等舱旅行，还是留在欧洲并担心日常开支，对许多人来说选择并不困难。在线论坛上充斥着欧洲工程师用脚投票的故事。
统一力量的需求
最终，欧洲的 AI 困境可能源于缺乏统一的力量。虽然欧盟拥有 5 亿人口，经济规模与美国相当，但欧洲市场是分散的。欧盟成员国和英国在语言、文字和文化方面存在显着差异。欧盟有 24 种官方语言。公司必须单独应对每个市场，这使得快速扩张变得困难。美国科技巨头可以在欧洲公司站稳脚跟之前迅速占据市场主导地位。
对于现代大型语言模型来说，强大的计算能力和统一的数据集至关重要。虽然资金可以解决计算能力问题，但获取统一的高质量数据集是一个更大的挑战。
从本质上讲，欧洲在 AI 革命中的滞后地位反映了其在互联网时代的经验。
倡议和投资
欧洲各国政府认识到这些挑战，并启动了各种 AI 倡议。欧盟 AI 冠军倡议旨在通过专注于引领潮流的大型企业来加速 AI 发展。欧盟地平线欧洲计划每年拨款 10 亿欧元用于 AI 研究和开发，支持 AI 的开发和部署。从今年开始，还将额外拨款 13 亿欧元用于大型语言模型和人才库的开发。InvestAI 倡议旨在筹集 2000 亿欧元用于进一步的 AI 投资。欧盟 AI 法案甚至放宽了对中小企业的监管。
然而，这些努力可能不足以克服根深蒂固的结构性挑战。可能需要一种统一的力量来真正释放欧洲的 AI 潜力。