2026.09.13
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作者 | 第一财经 冯迪凡
封图 | AI生成
为欧盟强化竞争力出谋划策的意大利前总理、欧洲央行前行长德拉吉近日再发长文，呼吁欧洲建立大规模人工智能（AI）数据中心，捍卫欧洲数据主权。
2年前，德拉吉发表《欧洲竞争力的未来》，即“德拉吉报告”，列出了一系列重大改革措施，包括加大对AI和国防等战略领域的投资。彼时，报告受到了欧盟委员会及各成员国的欢迎。它们均表示，提升欧洲竞争力是当下欧盟的首要任务。然而尽管确立了这一优先事项，但立法进程依然缓慢，部分改革措施的推进耗时超过预期。
2年后，在全球AI竞赛的今天，德拉吉再次发出警示，称欧盟的AI算力仅占全球的不到5%，而美国则高达75%。
刚从欧洲多地进行学术调研回国的对外经济贸易大学全球价值链研究院研究员、法国经济研究中心主任赵永升对第一财经记者表示，从实地调查的感受来看，欧洲目前在AI问题上仍然非常传统和保守。
他对记者表示，在AI基建、研发方面，欧洲投资不足，立法偏向保守，这些都导致欧洲在同具有比较优势的中美等经济体在项目竞争时处于劣势，而且有一些立法也体现了欧洲大部分普通人的看法，短时间不会出现大的逆转，这对欧洲下一代的确不利。
德拉吉在文章中表示，自疫情暴发以来，欧洲的增长趋势已显著放缓。“据估计，欧元区与美国的生产力差距将从2018年的每小时9美元扩大到2025年的每小时21美元。对于如何比较各国生产力水平，各方观点不一，但增长率的差距显而易见。”他写道，“欧洲可以通过多种途径提升经济增长，例如消除内部市场的高壁垒。但广泛采用AI或许是目前最有前景的途径。根据欧央行预测，快速采用AI，每年将使全要素生产率增长率提高0.3至0.4个百分点，而自2022年以来，欧洲全要素生产率增长率几乎为零。”
“然而，AI驱动的增长与欧洲争取主权的努力之间存在矛盾，因为欧洲对AI价值链的控制力很弱。这项技术将变得无处不在，比如在经济、医疗、教育、能源、国防等领域。这绝非普通的依赖关系。一旦经济依赖AI运转，与AI脱节就如同与美国金融体系脱节，后果将是灾难性的。”他表示。
德拉吉警告称，“可以想象，未来的美国政府可能会将获取前沿AI模型的权限与欧洲修改数字规则或征收数字税挂钩。”他表示，除非欧洲能够掌控价值链的某个环节，否则AI带来的增长与主权将相互掣肘。
德拉吉还坦言，“欧洲在AI领域的潜在主权范围十分狭窄。前沿实验室目前在经济上无法与美国和中国的竞争对手抗衡，尖端芯片的生产也远远落后。但数据是欧洲仍能保持主权的唯一领域，也是最具增长潜力领域。”
“欧洲大陆拥有丰富的公共部门数据，例如数十年的健康记录和统计机构的数据收集。高度自动化的制造业也产生了海量的机器可读工业信息。欧盟委员会估计，到2030年，欧洲的数据经济规模将超过8000亿欧元，占国内生产总值（GDP）的5%以上。”德拉吉表示，但这又带来了新的难题。为了充分利用这些资源，欧洲需要掌控数据的存储和处理。这意味着它需要大规模的AI数据中心。
德拉吉称，数据中心的建设引发了激烈的争论，“当地社区担心数据中心带来的环境成本和不断上涨的能源费用。雪上加霜的是，目前欧洲正在建设的大部分数据中心都服务于美国科技巨头。”
他提议，“处理和存储欧洲数据的设施必须设在欧洲本土。美国运营商可以通过其所谓的‘主权云’服务提供大部分算力——这些服务虽在欧洲运营，但所有权仍归美方所有。然而，涉及最敏感用途的业务必须在欧洲的管控下运行；这正是欧盟委员会在《云与人工智能发展法案》中提出的分级管理方针。”
德拉吉表示，如果这一缺口无法填补，将带来两大风险。其一，欧洲企业可能因无法将数据留存在欧洲而放弃采用AI技术——欧盟委员会针对该法案的影响评估也指出了这一风险。其二，算力成本可能居高不下，从而拖累AI在低价值任务中的广泛应用。以亚马逊为例，其在德国提供的“主权云”服务收费已比标准服务高出15%。
他还提议，针对数据中心的种种顾虑是可以化解的。可以强制要求使用清洁能源为数据中心供电，并在条件允许时回收利用废热。设施选址应避开能源和水资源匮乏的地区。此外，还可以要求数据中心承担其给电网带来的相应成本，并与当地社区分享收益——无论是通过向地方财政缴费，还是通过降低能源费用等方式。
那么，为何欧洲不建设更多数据中心呢？
德拉吉表示，“部分原因在于供给侧的制约。在美国，建设一个数据中心需耗时24个月，而在德国则需42个月，这主要是因为审批和电网接入流程耗时更长。高昂的电价使得在欧洲部分地区建设及运营数据中心的成本比中国高出两倍。不过，欧洲也有建设成本较低的地区：例如，在瑞典建设AI数据中心的成本仅比在中国高出约十分之一。”
他还称，欧洲面临的主要障碍在于需求分散。数据中心建设需要巨额资金投入，而投资者只有在获得可靠的长期承购合同后才愿意注资。
德拉吉举例称，在美国，超大规模云服务商和前沿AI实验室能提供此类合同。而在欧洲，需求分散在数百万家企业之中；即便是大型企业，由于采用AI的速度存在不确定性，往往也倾向于按年采购算力。
德拉吉表示，正因如此，像Nscale这样在欧洲运营的“新一代云”（即专为AI负载设计的数据中心）企业，大部分算力都销往了美国买家。
“因此，欧洲必须通过政策引导，培育出规模庞大且集中的买家群体。关键在于，大型企业需将各自中等规模的采购承诺汇聚起来，形成足以支撑投资者提供融资的大额合同。”他表示，这种模式已有先例。包括阿斯麦、凯捷和阿玛迪斯在内的一批欧洲企业，已承诺多年采购Mistral AI公司的“欧洲算力单元”，旨在为2030年前实现1吉瓦（GW）的算力规模提供资金保障。
他表示，当前的挑战在于如何扩大这一模式的规模，吸纳更多“新一代云服务商”及更大规模的企业联盟，让它们各自承诺对标准化算力进行长期采购，“目标是形成良性循环。”
赵永升对记者表示，欧洲目前的问题在于整体社会共识要跟得上全球AI的发展，而非仅是欧洲政治界的有识之士进行宏大叙事的策划等，“实际上东亚、北美区域的下一代目前非常超前，再过10年，这将令欧洲整体上都缺乏竞争力。”
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