在全球AI竞争格局中，欧盟长期落后于美国和中国。为了应对人工智能（AI）快速变化的挑战，并增强自身实力，欧洲正将目光投向千兆瓦AI工厂。

对欧洲而言，推动AI工厂的动因非常明确。一方面，欧洲在AI算力储备、大模型研发和产业化方面明显落后；另一方面，虽然本地的初创企业和研究机构活跃，但普遍面临严重的计算资源瓶颈，难以支撑大模型的训练与部署。

数据显示，欧盟虽然拥有比美国多出30%的人均AI研究人员，且大约有7000家AI初创公司，但这些企业普遍缺乏大模型训练所需的算力资源。

同时，能源成本高企、行政审批流程繁琐、电网基础设施亟需升级等结构性问题也让欧洲初创企业发展举步维艰。而欧盟在数据主权方面的强监管进一步加剧了这种困境。

据悉，欧盟《数据法案》（Data Act）将于2025年9月12日全面实施，全球物联网、智能硬件、云计算及车联网企业将迎来前所未有的数据合规考验。

但挪威电信公司（Telenor）首席创新官兼AI工厂负责人希尔森指出：“如果你想利用AI进行创新，提高业务效率，那么你就有可能把关键业务信息和敏感业务信息放入这些AI模型中。”

近几个月来，围绕“AI制造工厂”这一概念的讨论日益升温。希尔森认为，“我们正在经历一场‘智能革命’，而自主的AI工厂有望真正推动社会的前行与进步。”

迄今为止，欧盟已投资约100亿欧元建设13家AI工厂，并为这些“超级工厂”项目提供了200亿欧元的初始资金支持，这被称为“全球最大的AI公共投资”。根据欧盟的设想，AI工厂将成为AI公司的“一站式服务平台”。其运作方式类比传统工业工厂：工业工厂将原材料转化为商品和服务，AI工厂则将原始数据加工转化为先进的AI产品和解决方案。

欧盟委员会负责技术主权的执行副总裁维克库宁表示，欧盟已收到来自16个成员国、覆盖60个地点的76份超级工厂意向书，显示出各国对该项目的广泛兴趣。

英伟达首席执行官黄仁勋也在6月于巴黎举办的GTC（GPU Technology Conference）大会上强调，基础设施是推动AI产业化的核心，并盛赞这是一场新的“工业革命”。他表示，英伟达正与法国、意大利和英国等国家合作，协助建立可创造经济价值的AI工厂。

同时，欧盟方面也认识到，虽然超级工厂项目获得了空前的关注，但要真正提升欧洲在AI领域的算力水平，仅靠公共投资仍然不够。维克库宁指出，私营部门必须进一步加大投入，以支持这些昂贵而关键的基础设施建设。

但在高调推进“超级工厂”计划的背后，外界仍对其可行性存在质疑。勃鲁盖尔的高级研究员贝尔坦·马滕斯提出为何此类投资需要政府资金补贴的质疑，“我们目前尚不清楚有多少私人投资被提议作为纳税人补贴的补充池，也不明确这些超级工厂的具体产能与规模。目前这些都还非常不明朗，所以很难说这将在计算能力方面增加多少。”

马滕斯还强调，功耗问题不容忽视。他指出，建设一座拥有数十万块英伟达芯片的先进超级工厂，其电力需求可能高达每座1千兆瓦，而电力基础设施的建设周期远长于建设工厂本身，“欧洲电网是否有足够的空间容纳所有这些国家的工厂，还有待观察……这将需要在电力再生能力方面进行大量投资”。

记者 袁源 实习生 倪诗雯

文字编辑程慧 王哲希

版面编辑 佘诗婕

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