四川
7月30日，欧盟委员会宣布提供100亿欧元、约合114亿美元公共资金，用于建设7座人工智能“超级工厂”，希望缩小与美国和中国之间的算力差距。欧盟计划借这笔资金吸引额外200亿欧元私人投资。企业现可竞标建设合同，每座设施至少配置10万枚先进人工智能芯片，计算能力预计约为欧盟现有数据中心的4倍。欧盟把项目称为技术主权工程，而不只是一轮普通的数据中心扩张。
欧洲目前从芬兰到西班牙拥有19个由公共网络支持的人工智能数据中心。新建7座超级工厂投入运行后，欧盟可用计算能力将增加一倍以上。欧盟委员会认为，大模型训练和复杂科学计算越来越依赖庞大芯片集群，若欧洲企业无法获得同等级算力，就只能继续购买美国云服务，创新成果、产业利润和敏感数据也会更多流向境外。拟建工厂因此不仅服务科技公司，还可能承担医疗研究、工业设计、公共管理和国防相关计算任务。
欧盟追赶面临的障碍远不止资金。美国吸引了全球大部分私人人工智能投资，中国拥有支持大型数据中心的庞大发电能力，而欧洲需要进口许多服务器、电力和冷却系统部件。欧盟委员会提交的报告显示，当地工业用电成本可能是美国和中国的两到三倍，欧洲最大的5家云服务商又全部来自美国。法国企业Mistral虽然在巴黎运营欧洲规模领先的人工智能数据中心，并推出聊天机器人LeChat，但整体体量仍难与美国头部企业和中国竞争者相比。
技术依赖还被赋予更强的安全含义。欧盟领导人担心，外国供应商可能在政治冲突中限制芯片、云服务或关键软件，美国政府持续批评欧盟科技监管，中国也曾收紧部分关键矿产供应。布鲁塞尔希望新设施按欧盟的数据保护、安全与伦理标准运营，让欧洲公司在训练模型时不必把核心数据交给境外平台。不过，严格规则能否与技术发展速度兼容仍有争议：监管过重可能抬高创业成本，监管过松又可能削弱隐私、版权和算法安全保护。
大型数据中心还会消耗巨量电力和水，并可能推高周边居民能源价格。多个国家的城市管理者已要求限制人工智能基础设施对自然资源和减排目标的冲击。欧盟因此必须同时解决选址、电网扩容、低碳供电、芯片采购和人才培养问题，100亿欧元公共资金只是项目起点。如果私人资本响应不足，建设周期可能延长；如果各成员国争夺项目，资源也可能被政治分配稀释。七座超级工厂能否真正改变竞争格局，最终取决于欧洲能否把新增算力转化为本土模型、企业和产品，而不是建成一批仍依赖外国硬件与软件生态的大型机房。
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