評金融時報評論：當AI泡沫破裂，歐洲如何以“信任”執掌話語權？ | 科技觀察

編者按· 2026.01.12

在新版《美國國家安全戰略》（NSS）以“文明消亡”等極右翼話語重塑對歐定位、特朗普政府鼓噪“歐洲已輸掉AI競賽”的同時，《金融時報》卻提醒：真正岌岌可危的，或許恰是由美國主導的資源密集型AI泡沫。一邊是通用大模型的資本狂飆與安全焦慮交織，一邊是歐洲試圖以“可信賴的技術棧”重塑自身在“后美國時代”的戰略空間。

本文借對該篇英媒評論的細致解讀，展現了歐美在AI發展路徑上的鮮明對比。美國延續“高風險容忍+寬松監管+增長至上”的路徑，以巨量算力和數據推動超大模型擴張；歐洲則在嚴格監管與垂直場景深耕中，探索“小而精、可問責”的AI路線，試圖以“信任溢價”對沖規模劣勢。當AI泡沫漸近破裂拐點，全球競爭的關鍵究竟在于“誰算力更大、參數更多”，還是“誰更能讓社會放心、讓規則嵌入技術底層”？這道題的答案，也許將決定著一場技術革命的最終定義權。

引言

《金融時報》最近發表的一篇評論文章《歐洲必須做好準備，應對人工智能泡沫的破裂》（Europe must be ready when the AI bubble bursts）精準戳破了2025年12月4日特朗普政府發布的新版《美國國家安全戰略》報告（NSS）對歐戰略博弈的核心：美國主導的資源密集型AI泡沫或難以持續。這將為歐洲創造新的機遇，歐洲在應用人工智能領域擁有優勢，并有機會構建全球最值得信賴的人工智能技術棧。

新版《美國國家安全戰略》報告，以“文明消亡”“人口置換”等極右翼敘事重構對歐定位，不僅將歐洲從“可靠盟友”降級為“問題伙伴”，更直言要在歐洲內部“培育政治抵抗”。這一表述被美歐智庫普遍視為跨大西洋同盟松動的明確信號。該評論認為戰略信任的降溫背后，潛藏著美國的深層焦慮：既忌憚歐盟作為單一市場、民主聯盟及技術監管方的綜合實力，又試圖通過“歐洲已輸掉AI競賽”的輿論敘事，將超大規模通用模型包裝成技術發展的唯一正解。一邊是美國的戰略施壓與技術霸權敘事，一邊是AI泡沫即將破裂的行業變局，歐洲的選擇不僅關乎技術賽道的勝負，更成為其在“后美國時代”重塑戰略自主性的關鍵一役。

在此背景下，評論指出歐洲無需追隨美國的通用大模型賽道，其產業根基決定了對AI的需求并非“無所不能的萬能工具箱”，而是“精準適配的手術刀”。正如德國汽車制造業需要基于工程數據優化生產的AI系統；荷蘭醫院依賴符合醫療標準的診斷工具；法國銀行亟需兼顧效率與合規的解決方案。這種深耕工業、醫療、金融等垂直領域的定位，加之歐盟一眾法案構建的風險分級監管體系，讓歐洲具備了打造全球最受信任AI技術體系的基礎。此外，歐洲在半導體上游領域的不可替代性（如荷蘭ASML的高端光刻機、德國默克的特種化學品），亦進一步強化了其差異化競爭的底氣。

評論亦指出美國主導的AI超大規模模式并非必然趨勢，這種模式根植于其特定企業文化，即高風險容忍度、寬松監管導向、對環境損害的忽視，以及將增長置于其他價值之上的核心邏輯。因此，歐盟完全有信心走出一條差異化路徑，秉持信任、安全、特定領域卓越性與民主問責制的核心理念，在新一輪技術依賴關系根深蒂固之前，全力打造可替代的AI發展方案。

美歐技術范式之爭：

歷史必然與AI分野

美歐路徑選擇的分野，并非AI時代的突發現象，而是美歐三百年技術博弈的必然延續。從工業革命的蒸汽轟鳴到人工智能的算法迭代，雙方對技術價值的認知差異始終存在，并深度綁定各自的安全訴求與經濟邏輯。要理解這一差異的根源，我們不妨簡要回顧美國從技術追趕、與歐并行到全面超越的完整迭代歷程。

美歐技術的迭代歷程，其中部分信息來源于英國經濟學家安格斯·麥迪森所著《世界經濟千年史》（圖源：作者自制）

而今，美歐技術范式之爭已進入人工智能時代，美國AI超大規模通用模型路徑的形成離不開其“高風險容忍”與“寬松監管”的文化導向以及“經濟增長至上”核心心理的深度延續，更是一貫“規模化+商業化”歷史邏輯的升級。這種文化與心理，為美國科技企業提供了野蠻生長的土壤，政府對技術創新采取寬松監管態度，對高風險投入持包容姿態，默許企業以“增長優先”為準則，甚至可以忽視環境損害、數據安全等潛在代價。我們來看威廉·曼徹斯特在《光榮與夢想》中呈現的一段經典表述，可謂美國人精神內核的直觀投射：

首先，讓我們堅定信念，相信我們唯一的恐懼只是恐懼本身。無以名狀、未加思索，沒有理由的恐懼會麻木我們的思想，阻礙我們進步。

這種對“恐懼”的摒棄，恰恰為高風險、高投入的技術擴張提供了精神注腳。OpenAI、谷歌等企業憑借千億級資本狂投、海量數據囤積和頂尖算力支撐，全力追求無所不能的技術覆蓋。這一模式的底層邏輯，與美國冷戰時期通過核技術、計算機技術確立全球霸權一脈相承，是其安全戰略在數字時代的延伸，通過掌控AI底層架構，維系自身在全球科技與經濟領域的絕對主導地位。

面對美國的規模優勢，歐洲不再專注于通用大模型的正面競爭，轉而在工業、醫療、金融等垂直領域打造“小而精”的AI系統。而從構建值得信任的AI技術體系的追求來看，歐洲的技術價值認知本質是將社會規則嵌入技術底層，避免技術發展脫離人文約束，這與歐洲歷史上追求“技術服務于社會福利”的邏輯依然一致。

《美國國家安全戰略》批評歐洲“監管扼殺活力”，卻忽視了一個關鍵事實：當AI泡沫增長致使曾被奉為圭臬的超大規模模式跌落神壇，歐洲的精準路徑反而昭示著技術競爭的下一核心。也許未來的AI競爭，不是“誰能做更多事”，而是“誰做的事更讓人放心”。

即將破裂的泡沫：

歐洲的底氣與困局

基于對AI泡沫以及歐洲在應用人工智能領域比較優勢的判斷，評論認為歐盟27個成員國不應各自為戰，而應打造專業集群，發展將大學、初創企業和投資者緊密聯結的戰略生態系統。深化各國專業優勢，并善用自身關鍵節點帶來的影響力。除了嚴格執法，歐盟還應優先推進資本市場聯盟建設、增加研發資金投入，并簡化科技人才簽證流程。勇于用政治手段應對美國此番釋放的敵意。此外，也要重視歐洲自主能力建設，通過設立人工智能工廠共享數據和計算基礎設施，整合資源為科研數據共享平臺、教育領域人工智能系統以及服務公共利益的民主參與工具提供支持，盡可能降低歐盟受地緣政治動蕩影響的脆弱性。

近年來，如評論指出的破局建議不絕于耳，看似切中肯綮，實則推行起來舉步維艱。回溯歐洲AI發展歷程，類似改革呼聲從未停歇，卻始終受制于成員國利益博弈與制度桎梏，進展遲緩，成效甚微。未來的信任突圍之路雖看似行則將至，實則注定要經歷更為激烈的政治博弈與利益重構。評論的論斷讓我們看到了歐洲的底氣，亦引出了更深的困局。

圖為2025年2月出席巴黎人工智能行動峰會的各國領袖合影，61國簽署的峰會宣言并未獲一致同意，美國與英國拒絕簽署（圖源：路透社）

監管先行與垂直深耕模式

歐洲的首要底氣源于“監管先行”的制度優勢。以《人工智能法案》（AI Act）為代表的規則設計，并非是片面的限制創新，而是為AI劃定安全紅線。高風險AI應用需通過嚴格合規審查，低風險應用則簡化流程，這種分類治理模式恰好契合垂直領域對“可信AI”的需求。當美國AI企業或因數據泄露、算法黑箱頻繁陷入爭議之時，歐洲企業憑借其“監管背書”，在醫療、工業等領域正建立起獨特的“信任溢價”。

同時，歐洲在垂直領域的技術深耕形成了非對稱優勢。法國Mistral AI推出的Le Chat大模型，雖參數規模不及ChatGPT，卻在法律文書解析、多語言精準翻譯等專業場景中準確率領先；德國Helsing專注國防AI，其戰場態勢分析系統已被德國聯邦國防軍采用；德國DeepL更是壟斷高端機器翻譯市場，全球超20萬企業用戶選擇其專業領域翻譯服務。這些“小而精”的突破，恰好避開了美國模式資源消耗大和風險不可控的短板，也為AI泡沫破裂后的行業回歸提出一種可行方案。

主權分散與改革滯后的雙重掣肘

歐洲在人工智能領域盡管擁有獨特優勢，但內部結構性矛盾正持續削弱其全球競爭力。《美國國家安全戰略》對歐洲“缺乏統一行動能力”的評價，折射出歐盟在AI治理中的深層困境。這種困境集中體現為兩大維度的系統性矛盾：成員國主權分散導致的資源整合失靈，以及制度創新滯后引發的監管效能缺失。

從資源配置層面看，歐盟27個成員國呈現顯著的差異化發展路徑。德國憑借深厚的工業基礎，將AI技術深度嵌入制造業數字化轉型；法國依托頂尖科研機構，在算法理論與基礎模型領域成果顯著；荷蘭則聚焦醫療AI場景，構建精準醫療生態體系。這種差異化發展模式雖有利于發揮比較優勢，但也造成跨區域協同機制的嚴重缺失。數據顯示，全球AI初創企業融資流向呈現明顯的兩極分化態勢，美國吸納61%的資本流入，中國占據17%，而歐盟僅獲得6%的份額。資本流向的失衡進一步加劇人才虹吸效應，頂尖AI研究者持續向硅谷、波士頓等美國科技中心聚集。這種“資源碎片化——資本外流——人才流失”的惡性循環，使得歐盟難以形成具有全球影響力的AI產業集群。

2025年3月31日，在德國漢諾威工業博覽會上，人們參觀德國西門子集團展區（圖源：新華社）

在制度創新維度，歐盟試圖通過“數字Omnibus”框架實現監管改革與創新激勵的平衡，但實際效果與政策預期存在顯著落差。《數據法》（Data Act）作為《數字綜合法案》（Digital Omnibus Act）的核心成果，旨在通過統一數據治理規則打破內部市場壁壘，卻因關鍵概念界定模糊引發執行困境。法案對“產品數據”的定義未能明確區分原始數據與衍生數據的權屬邊界，導致數據持有者利用規則漏洞設置訪問壁壘，用戶需要支付二次費用才能實現數據共享，這種機制不僅阻礙數據要素的自由流動，更滋生數據壟斷風險。在細分領域，醫療與農業數據空間規則存在顯著沖突，同時《通用數據保護條例》（GDPR）對媒體服務的豁免條款，意外扭曲了數字廣告市場的競爭秩序。

AI綜合法案同樣暴露出歐盟在新興技術治理中的滯后性。法案通過推遲部分高風險AI系統的合規期限，試圖緩解監管壓力與創新需求的矛盾，卻在執行層面陷入“監管層疊”困境。新增的指導文件與歐盟既有的20余項法規形成復雜的制度網絡，由于文件制定過程缺乏行業廣泛參與，往往雖具備法理層面的約束力，實則適用性不高，反而增加企業合規成本并抑制投資意愿。更關鍵的是，法案未能前瞻性覆蓋智能體系統（AI Agent）等前沿技術形態，預防機制的滯后性與AI技術的指數級迭代形成強烈反差。布魯蓋爾智庫（Bruegel）的研究指出，這種制度供給與技術需求錯配式的修正不足以增加歐洲數字服務的競爭力，其提供的被稱為“具有變革力”的對策依然導向了更寬松的監管與市場化的調配，與其初衷存在落差。

歷史經驗表明，歐盟在技術領域的改革進程始終深陷成員國主權讓渡與利益協調的泥潭。從2015年的《單一數字市場戰略》到不久前的“數字Omnibus”，頂層設計雖不斷推陳出新，但各國在數據主權、產業利益、價值觀等層面的分歧如同堅冰，致使這些規劃難以轉化為實質性突破。這種制度慣性與路徑依賴，加劇了當前歐盟在全球AI競爭中的戰略焦慮。既要堅守數據倫理與安全優先的治理理念，又要直面中美在技術創新與市場規模上的雙重挑戰。

此外，AI泡沫的破裂并非技術終章，而是全球競爭規則重塑的起點。歐盟能否把握這一關鍵窗口期，整合內部資源、突破改革困局，將直接決定其能否擺脫對美技術依賴，重塑戰略自主性與國際話語權。

歐洲之路的全球性思考

《美國國家安全戰略》透露著美國觸手回縮的態勢，由此對歐洲的戰略壓力迫使歐洲在防務、經濟、技術領域全面自主。在這一背景下，歐洲的AI探索不僅關乎技術路線選擇，更成為其重塑國際話語權的關鍵。

對歐洲而言，AI領域的“信任導向”路徑，是對美國戰略施壓的回應。當美國要求歐洲承擔更多防務成本時，歐洲通過工業AI提升制造業效率，為防務開支提供經濟支撐；當美國在科技領域搞“陣營化”時，歐洲以“可信AI”吸引全球合作伙伴。這種不對抗但建立差異化優勢的策略，恰恰是歐洲在“后美國時代”生存智慧的體現。正如比利時皇家國際關系研究所代所長畢斯科普所言：“歐美永遠不會再是冷戰時期所熟知的那種聯盟關系了，它不會回來了。無論發生什么，美國和歐盟總能達成一致或始終站在同一陣線的情況已經不復存在了，這是一個非常重大的結構性轉變。”

對全球而言，歐洲的探索撕開了美國超大規模敘事的缺口：AI并非越大越好，越通用越優。在醫療、工業、金融等與民生、經濟緊密相關的領域，小而精的可信AI反而更具價值。這種思路對中國同樣具有借鑒意義，面對美國在AI芯片、底層架構的封鎖，無需盲目追逐通用大模型的規模角逐，而是可深耕制造業、新能源、生物醫藥等垂直領域，以應用導向構建差異化優勢，同時通過制度設計保障AI安全，走出一條“規模與安全平衡”的路徑。

2023世界人工智能大會上的微創機器人展臺和5G遠程手術技術（圖源：人民網）

《美國國家安全戰略》預測歐洲“文明消亡”，卻忽視了技術競爭的另一重本質——那個以人為本的初衷。或許戴森硬件工程師團隊負責人胡宏飛的觀點能引起大家的思考：

一切技術與設計的原點，必須是解決一個真實存在的痛點，越是在科技日新月異、信息量巨大的環境下，設計師清晰的問題意識才越發重要，不能隨波逐流，不能為技術而技術，而是要有很強的主見性。

當AI泡沫破裂，那些能為工業提質、為醫療增效、為民生賦能的“可信技術”，終將成為新的競爭核心。歐洲的信任豪賭，或許正是其在美歐同盟關系新變局中重新定義自身價值的開始，這遠比美國的戰略批評更值得關注。

歐洲的反思對中國的啟示

視線回到中國，《金融時報》的評論亦帶給我們另一重思考：如果美歐的AI博弈本質是“模式之爭”，那么中國的探索則指向“價值之爭”。AI的技術價值最終要通過落地場景轉化為經濟價值，而這一過程的核心競爭力，恰恰取決于技術突破與成本控制的雙重能力，這正是中國的核心優勢所在。面對美國“自由放任式創新”與歐洲“監管優先式發展”的兩種方案，中國并非只能二選其一，而是可以去探索一條放活創新與管好風險相統一的獨特路徑。

2025年中央經濟工作會議在方法論層面提煉出一組新的規律性認識，這證明我們已然走到了這樣的道路之上：“必須充分挖掘經濟潛能，必須堅持政策支持和改革創新并舉，必須做到既‘放得活’又‘管得好’，必須堅持投資于物和投資于人緊密結合，必須以苦練內功來應對外部挑戰”。這“五個必須”，既回應了外部地緣科技競爭的壓力，也給內部創新與安全的平衡難題指明了初步方向。

未來，我們應進一步聚焦兩個方面：一是整合美歐模式的優點。對通用大模型等前沿領域設“容錯沙盒”，允許在安全邊界內開展技術試錯；對醫療、金融等垂直場景推行“清單監管”，明確禁止性紅線與合規標準，既避免歐洲監管層疊抑制創新，又杜絕美國放任式風險外溢。二是放大中國既有優勢。聚焦制造業升級、新能源優化以及民生服務等核心場景，用市場需求反推技術迭代；加快全國一體化算力網絡建設，通過國家統籌（如“東數西算”）降低算力成本，讓技術突破能以低成本嵌入千行百業，放大中國既有場景和成本的雙重優勢。

本文作者

王詩怡：前海國際事務研究院研究助理。

黃平：香港中文大學（深圳）公共政策學院副教授，前海國際事務研究院副院長。

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校對 | 伍子堯

排版 | 詹蘊第

初審 | 覃筱靖

終審 | 馮簫凝