评金融时报评论：当AI泡沫破裂，欧洲如何以“信任”执掌话语权？ | 科技观察

编者按 ·  2026.01.12

在新版《美国国家安全战略》（NSS）以“文明消亡”等极右翼话语重塑对欧定位、特朗普政府鼓噪“欧洲已输掉AI竞赛”的同时，《金融时报》却提醒：真正岌岌可危的，或许恰是由美国主导的资源密集型AI泡沫。一边是通用大模型的资本狂飙与安全焦虑交织，一边是欧洲试图以“可信赖的技术栈”重塑自身在“后美国时代”的战略空间。

本文借对该篇英媒评论的细致解读，展现了欧美在AI发展路径上的鲜明对比。美国延续“高风险容忍+宽松监管+增长至上”的路径，以巨量算力和数据推动超大模型扩张；欧洲则在严格监管与垂直场景深耕中，探索“小而精、可问责”的AI路线，试图以“信任溢价”对冲规模劣势。当AI泡沫渐近破裂拐点，全球竞争的关键究竟在于“谁算力更大、参数更多”，还是“谁更能让社会放心、让规则嵌入技术底层”？这道题的答案，也许将决定着一场技术革命的最终定义权。

引言

《金融时报》最近发表的一篇评论文章《欧洲必须做好准备，应对人工智能泡沫的破裂》（Europe must be ready when the AI bubble bursts）精准戳破了2025年12月4日特朗普政府发布的新版《美国国家安全战略》报告（NSS）对欧战略博弈的核心：美国主导的资源密集型AI泡沫或难以持续。这将为欧洲创造新的机遇，欧洲在应用人工智能领域拥有优势，并有机会构建全球最值得信赖的人工智能技术栈。

新版《美国国家安全战略》报告，以“文明消亡”“人口置换”等极右翼叙事重构对欧定位，不仅将欧洲从“可靠盟友”降级为“问题伙伴”，更直言要在欧洲内部“培育政治抵抗”。这一表述被美欧智库普遍视为跨大西洋同盟松动的明确信号。该评论认为战略信任的降温背后，潜藏着美国的深层焦虑：既忌惮欧盟作为单一市场、民主联盟及技术监管方的综合实力，又试图通过“欧洲已输掉AI竞赛”的舆论叙事，将超大规模通用模型包装成技术发展的唯一正解。一边是美国的战略施压与技术霸权叙事，一边是AI泡沫即将破裂的行业变局，欧洲的选择不仅关乎技术赛道的胜负，更成为其在“后美国时代”重塑战略自主性的关键一役。

在此背景下，评论指出欧洲无需追随美国的通用大模型赛道，其产业根基决定了对AI的需求并非“无所不能的万能工具箱”，而是“精准适配的手术刀”。正如德国汽车制造业需要基于工程数据优化生产的AI系统；荷兰医院依赖符合医疗标准的诊断工具；法国银行亟需兼顾效率与合规的解决方案。这种深耕工业、医疗、金融等垂直领域的定位，加之欧盟一众法案构建的风险分级监管体系，让欧洲具备了打造全球最受信任AI技术体系的基础。此外，欧洲在半导体上游领域的不可替代性（如荷兰ASML的高端光刻机、德国默克的特种化学品），亦进一步强化了其差异化竞争的底气。

评论亦指出美国主导的AI超大规模模式并非必然趋势，这种模式根植于其特定企业文化，即高风险容忍度、宽松监管导向、对环境损害的忽视，以及将增长置于其他价值之上的核心逻辑。因此，欧盟完全有信心走出一条差异化路径，秉持信任、安全、特定领域卓越性与民主问责制的核心理念，在新一轮技术依赖关系根深蒂固之前，全力打造可替代的AI发展方案。

美欧技术范式之争：历史必然与AI分野

美欧路径选择的分野，并非AI时代的突发现象，而是美欧三百年技术博弈的必然延续。从工业革命的蒸汽轰鸣到人工智能的算法迭代，双方对技术价值的认知差异始终存在，并深度绑定各自的安全诉求与经济逻辑。要理解这一差异的根源，我们不妨简要回顾美国从技术追赶、与欧并行到全面超越的完整迭代历程。

美欧技术的迭代历程，其中部分信息来源于英国经济学家安格斯·麦迪森所著《世界经济千年史》（图源：作者自制）

而今，美欧技术范式之争已进入人工智能时代，美国AI超大规模通用模型路径的形成离不开其“高风险容忍”与“宽松监管”的文化导向以及“经济增长至上”核心心理的深度延续，更是一贯“规模化+商业化”历史逻辑的升级。这种文化与心理，为美国科技企业提供了野蛮生长的土壤，政府对技术创新采取宽松监管态度，对高风险投入持包容姿态，默许企业以“增长优先”为准则，甚至可以忽视环境损害、数据安全等潜在代价。我们来看威廉·曼彻斯特在《光荣与梦想》中呈现的一段经典表述，可谓美国人精神内核的直观投射：

首先，让我们坚定信念，相信我们唯一的恐惧只是恐惧本身。无以名状、未加思索，没有理由的恐惧会麻木我们的思想，阻碍我们进步。

这种对“恐惧”的摒弃，恰恰为高风险、高投入的技术扩张提供了精神注脚。OpenAI、谷歌等企业凭借千亿级资本狂投、海量数据囤积和顶尖算力支撑，全力追求无所不能的技术覆盖。这一模式的底层逻辑，与美国冷战时期通过核技术、计算机技术确立全球霸权一脉相承，是其安全战略在数字时代的延伸，通过掌控AI底层架构，维系自身在全球科技与经济领域的绝对主导地位。

面对美国的规模优势，欧洲不再专注于通用大模型的正面竞争，转而在工业、医疗、金融等垂直领域打造“小而精”的AI系统。而从构建值得信任的AI技术体系的追求来看，欧洲的技术价值认知本质是将社会规则嵌入技术底层，避免技术发展脱离人文约束，这与欧洲历史上追求“技术服务于社会福利”的逻辑依然一致。

《美国国家安全战略》批评欧洲“监管扼杀活力”，却忽视了一个关键事实：当AI泡沫增长致使曾被奉为圭臬的超大规模模式跌落神坛，欧洲的精准路径反而昭示着技术竞争的下一核心。也许未来的AI竞争，不是“谁能做更多事”，而是“谁做的事更让人放心”。

即将破裂的泡沫：欧洲的底气与困局

基于对AI泡沫以及欧洲在应用人工智能领域比较优势的判断，评论认为欧盟27个成员国不应各自为战，而应打造专业集群，发展将大学、初创企业和投资者紧密联结的战略生态系统。深化各国专业优势，并善用自身关键节点带来的影响力。除了严格执法，欧盟还应优先推进资本市场联盟建设、增加研发资金投入，并简化科技人才签证流程。勇于用政治手段应对美国此番释放的敌意。此外，也要重视欧洲自主能力建设，通过设立人工智能工厂共享数据和计算基础设施，整合资源为科研数据共享平台、教育领域人工智能系统以及服务公共利益的民主参与工具提供支持，尽可能降低欧盟受地缘政治动荡影响的脆弱性。

近年来，如评论指出的破局建议不绝于耳，看似切中肯綮，实则推行起来举步维艰。回溯欧洲AI发展历程，类似改革呼声从未停歇，却始终受制于成员国利益博弈与制度桎梏，进展迟缓，成效甚微。未来的信任突围之路虽看似行则将至，实则注定要经历更为激烈的政治博弈与利益重构。评论的论断让我们看到了欧洲的底气，亦引出了更深的困局。

图为2025年2月出席巴黎人工智能行动峰会的各国领袖合影，61国签署的峰会宣言并未获一致同意，美国与英国拒绝签署（图源：路透社）

监管先行与垂直深耕模式

欧洲的首要底气源于“监管先行”的制度优势。以《人工智能法案》（AI Act）为代表的规则设计，并非是片面的限制创新，而是为AI划定安全红线。高风险AI应用需通过严格合规审查，低风险应用则简化流程，这种分类治理模式恰好契合垂直领域对“可信AI”的需求。当美国AI企业或因数据泄露、算法黑箱频繁陷入争议之时，欧洲企业凭借其“监管背书”，在医疗、工业等领域正建立起独特的“信任溢价”。

同时，欧洲在垂直领域的技术深耕形成了非对称优势。法国Mistral AI推出的Le Chat大模型，虽参数规模不及ChatGPT，却在法律文书解析、多语言精准翻译等专业场景中准确率领先；德国Helsing专注国防AI，其战场态势分析系统已被德国联邦国防军采用；德国DeepL更是垄断高端机器翻译市场，全球超20万企业用户选择其专业领域翻译服务。这些“小而精”的突破，恰好避开了美国模式资源消耗大和风险不可控的短板，也为AI泡沫破裂后的行业回归提出一种可行方案。

主权分散与改革滞后的双重掣肘

欧洲在人工智能领域尽管拥有独特优势，但内部结构性矛盾正持续削弱其全球竞争力。《美国国家安全战略》对欧洲“缺乏统一行动能力”的评价，折射出欧盟在AI治理中的深层困境。这种困境集中体现为两大维度的系统性矛盾：成员国主权分散导致的资源整合失灵，以及制度创新滞后引发的监管效能缺失。

从资源配置层面看，欧盟27个成员国呈现显著的差异化发展路径。德国凭借深厚的工业基础，将AI技术深度嵌入制造业数字化转型；法国依托顶尖科研机构，在算法理论与基础模型领域成果显著；荷兰则聚焦医疗AI场景，构建精准医疗生态体系。这种差异化发展模式虽有利于发挥比较优势，但也造成跨区域协同机制的严重缺失。数据显示，全球AI初创企业融资流向呈现明显的两极分化态势，美国吸纳61%的资本流入，中国占据17%，而欧盟仅获得6%的份额。资本流向的失衡进一步加剧人才虹吸效应，顶尖AI研究者持续向硅谷、波士顿等美国科技中心聚集。这种“资源碎片化——资本外流——人才流失”的恶性循环，使得欧盟难以形成具有全球影响力的AI产业集群。

2025年3月31日，在德国汉诺威工业博览会上，人们参观德国西门子集团展区（图源：新华社）

在制度创新维度，欧盟试图通过“数字Omnibus”框架实现监管改革与创新激励的平衡，但实际效果与政策预期存在显著落差。《数据法》（Data Act）作为《数字综合法案》（Digital Omnibus Act）的核心成果，旨在通过统一数据治理规则打破内部市场壁垒，却因关键概念界定模糊引发执行困境。法案对“产品数据”的定义未能明确区分原始数据与衍生数据的权属边界，导致数据持有者利用规则漏洞设置访问壁垒，用户需要支付二次费用才能实现数据共享，这种机制不仅阻碍数据要素的自由流动，更滋生数据垄断风险。在细分领域，医疗与农业数据空间规则存在显著冲突，同时《通用数据保护条例》（GDPR）对媒体服务的豁免条款，意外扭曲了数字广告市场的竞争秩序。

AI综合法案同样暴露出欧盟在新兴技术治理中的滞后性。法案通过推迟部分高风险AI系统的合规期限，试图缓解监管压力与创新需求的矛盾，却在执行层面陷入“监管层叠”困境。新增的指导文件与欧盟既有的20余项法规形成复杂的制度网络，由于文件制定过程缺乏行业广泛参与，往往虽具备法理层面的约束力，实则适用性不高，反而增加企业合规成本并抑制投资意愿。更关键的是，法案未能前瞻性覆盖智能体系统（AI Agent）等前沿技术形态，预防机制的滞后性与AI技术的指数级迭代形成强烈反差。布鲁盖尔智库（Bruegel）的研究指出，这种制度供给与技术需求错配式的修正不足以增加欧洲数字服务的竞争力，其提供的被称为“具有变革力”的对策依然导向了更宽松的监管与市场化的调配，与其初衷存在落差。

历史经验表明，欧盟在技术领域的改革进程始终深陷成员国主权让渡与利益协调的泥潭。从2015年的《单一数字市场战略》到不久前的“数字Omnibus”，顶层设计虽不断推陈出新，但各国在数据主权、产业利益、价值观等层面的分歧如同坚冰，致使这些规划难以转化为实质性突破。这种制度惯性与路径依赖，加剧了当前欧盟在全球AI竞争中的战略焦虑。既要坚守数据伦理与安全优先的治理理念，又要直面中美在技术创新与市场规模上的双重挑战。

此外，AI泡沫的破裂并非技术终章，而是全球竞争规则重塑的起点。欧盟能否把握这一关键窗口期，整合内部资源、突破改革困局，将直接决定其能否摆脱对美技术依赖，重塑战略自主性与国际话语权。

欧洲之路的全球性思考

《美国国家安全战略》透露着美国触手回缩的态势，由此对欧洲的战略压力迫使欧洲在防务、经济、技术领域全面自主。在这一背景下，欧洲的AI探索不仅关乎技术路线选择，更成为其重塑国际话语权的关键。

对欧洲而言，AI领域的“信任导向”路径，是对美国战略施压的回应。当美国要求欧洲承担更多防务成本时，欧洲通过工业AI提升制造业效率，为防务开支提供经济支撑；当美国在科技领域搞“阵营化”时，欧洲以“可信AI”吸引全球合作伙伴。这种不对抗但建立差异化优势的策略，恰恰是欧洲在“后美国时代”生存智慧的体现。正如比利时皇家国际关系研究所代所长毕斯科普所言：“欧美永远不会再是冷战时期所熟知的那种联盟关系了，它不会回来了。无论发生什么，美国和欧盟总能达成一致或始终站在同一阵线的情况已经不复存在了，这是一个非常重大的结构性转变。”

对全球而言，欧洲的探索撕开了美国超大规模叙事的缺口：AI并非越大越好，越通用越优。在医疗、工业、金融等与民生、经济紧密相关的领域，小而精的可信AI反而更具价值。这种思路对中国同样具有借鉴意义，面对美国在AI芯片、底层架构的封锁，无需盲目追逐通用大模型的规模角逐，而是可深耕制造业、新能源、生物医药等垂直领域，以应用导向构建差异化优势，同时通过制度设计保障AI安全，走出一条“规模与安全平衡”的路径。

2023世界人工智能大会上的微创机器人展台和5G远程手术技术（图源：人民网）

《美国国家安全战略》预测欧洲“文明消亡”，却忽视了技术竞争的另一重本质——那个以人为本的初衷。或许戴森硬件工程师团队负责人胡宏飞的观点能引起大家的思考：

一切技术与设计的原点，必须是解决一个真实存在的痛点，越是在科技日新月异、信息量巨大的环境下，设计师清晰的问题意识才越发重要，不能随波逐流，不能为技术而技术，而是要有很强的主见性。

当AI泡沫破裂，那些能为工业提质、为医疗增效、为民生赋能的“可信技术”，终将成为新的竞争核心。欧洲的信任豪赌，或许正是其在美欧同盟关系新变局中重新定义自身价值的开始，这远比美国的战略批评更值得关注。

欧洲的反思对中国的启示

视线回到中国，《金融时报》的评论亦带给我们另一重思考：如果美欧的AI博弈本质是“模式之争”，那么中国的探索则指向“价值之争”。AI的技术价值最终要通过落地场景转化为经济价值，而这一过程的核心竞争力，恰恰取决于技术突破与成本控制的双重能力，这正是中国的核心优势所在。面对美国“自由放任式创新”与欧洲“监管优先式发展”的两种方案，中国并非只能二选其一，而是可以去探索一条放活创新与管好风险相统一的独特路径。

2025年中央经济工作会议在方法论层面提炼出一组新的规律性认识，这证明我们已然走到了这样的道路之上：“必须充分挖掘经济潜能，必须坚持政策支持和改革创新并举，必须做到既‘放得活’又‘管得好’，必须坚持投资于物和投资于人紧密结合，必须以苦练内功来应对外部挑战”。这“五个必须”，既回应了外部地缘科技竞争的压力，也给内部创新与安全的平衡难题指明了初步方向。

未来，我们应进一步聚焦两个方面：一是整合美欧模式的优点。对通用大模型等前沿领域设“容错沙盒”，允许在安全边界内开展技术试错；对医疗、金融等垂直场景推行“清单监管”，明确禁止性红线与合规标准，既避免欧洲监管层叠抑制创新，又杜绝美国放任式风险外溢。二是放大中国既有优势。聚焦制造业升级、新能源优化以及民生服务等核心场景，用市场需求反推技术迭代；加快全国一体化算力网络建设，通过国家统筹（如“东数西算”）降低算力成本，让技术突破能以低成本嵌入千行百业，放大中国既有场景和成本的双重优势。

本文作者

王诗怡：前海国际事务研究院研究助理。

黄平：香港中文大学（深圳）公共政策学院副教授，前海国际事务研究院副院长。

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校对 | 伍子尧 

排版 | 詹蕴第 

初审 | 覃筱靖 

终审 | 冯箫凝