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全球AI实力排行,法国排第二?中美谁是第一?马克龙“下战书”

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日前,法国总统马克龙在巴黎创新大会为本土AI企业站台,对外公布新一代万亿参数多模态大模型,公开表达法国要在全球前沿大模型赛道拿到席位。马克龙直接给出判断,能够参与前沿大模型竞争的主体,是美国、中国,在这两者之间,还有加拿大以及法国。发言的同一时段,法国MistralAI发布ML4大模型,参数规模达到一万亿,企业方面给出的评测数据,在编码、智能体任务上对标国际开源头部产品。

斯坦福大学发布的全球AI实力榜单可以作为参考,前一年的榜单数据,美国、中国分列前两位,英国排在第三,法国名次仅在十三位。更新之后的榜单,法国名次提升到第六,提升幅度不小,但整体的产业规模、算力保有量,依旧和中美存在巨大距离。榜单的评估因素包含政策框架、人才储备、科研产出、基础设施多个板块,法国在政策、高等教育板块得分偏高,算力集群、产业落地商业化板块得分偏低。

算力供给是AI产业最基础的硬件条件,所有超大模型训练,都要依靠高性能GPU集群。这类硬件供给渠道,长期由美国企业掌握。法国可以采购硬件,采购数量、交付周期、固件权限,都要受制于外部厂商。一旦出口管控收紧,新增算力扩容计划会直接停滞。美国本土企业可以稳定拿到大批量芯片,国内产业链可以自主完成芯片生产、集群搭建、配套电力设施建设,硬件供给不会被外部切断。法国不具备完整的芯片制造链条,硬件采购成本远高于中美本土厂商。

资金投入上的差距同样不能忽略,马克龙公布的法国AI投入总额是1090亿欧元,这笔资金不是法国财政单独承担,资金来源包含阿联酋、加拿大、美国投资机构以及本土企业共同出资。美国同期推进的星际之门项目,计划投入五千亿美元。国内AI产业的投入,由政府专项、国内科技企业、本土风投机构共同支撑,资金循环在内部完成,外部资本不会掌握项目主导权。法国计划里,外来资本占比很高,外来投资方会对项目盈利周期、技术开放程度施加约束。



再看法国本土AI初创企业的融资结构,行业数据显示,美国生成式AI初创企业年度融资接近九百七十亿美元,整个欧洲全部AI初创企业融资规模不到六十亿美元,法国在欧洲内部排名首位,但和美国对比差距明显。企业在早期研发阶段,欧洲本土资本愿意投入资金,一旦项目进入中后期,需要数十亿欧元量级资金做规模化迭代,本土资本池容量不足,企业只能转向海外资本寻求资金。Mistral这一轮D轮融资,引入三星、欧盟专项基金,估值达到二百四十亿美元。对比美国头部大模型企业,估值差距达到数十倍,企业可以调动的资金储备,能够投入长期研发的资源,不在同一个层级。

不少评论把Mistral大模型,当成法国可以比肩中美产品的标志,这种看法需要仔细解读。这款模型在部分单项测试里拿到不错成绩,开源属性也方便全球开发者调用。但模型能力的评判,不能只看实验室基准测试,完整的产业能力,包含训练数据持续供给、模型工程化迭代、行业场景落地、配套软硬件生态建设。中美两地已经形成完整链条,海量行业场景持续给模型反馈,不断迭代优化产品。法国缺少足够规模的本土应用场景,用户体量有限,模型拿到的真实场景数据偏少,长期迭代速度会慢于中美同类产品。

那马克龙为什么要选择这个时机释放竞争信号?欧洲整体数字产业长期处在被动位置,互联网平台、底层大模型、算力芯片,市场主导权基本不在欧洲企业手里。欧洲各国的数字基础设施,大量使用海外企业产品,数据存储、算法服务都要依托外部厂商。一旦地缘环境发生变动,海外企业可以单方面切断服务,欧洲的政务、工业、民生系统会受到冲击。法国推动本土大模型,目标是建立一套可以自主掌控的技术方案,避免数字领域完全依附外部力量。

这里要区分两件事,一件是拥有可用的本土大模型,一件是拥有可以和中美同台竞争的全产业链AI实力。法国已经完成第一件事,本土团队可以独立训练出万亿参数大模型。第二件事,需要芯片、算力、海量数据、庞大应用市场、长期稳定资金,整套体系协同,这是法国当前不具备的条件。马克龙对外的表述,更多是给欧洲内部传递方向,推动欧盟各国整合资源,集中资金和人才,不再各自单独投入研发。

法国的行动,也会带动欧盟其他国家调整产业规划。德国、西班牙、意大利都有各自的AI扶持项目,过去几年,各个国家项目分散,资金被拆分,没有形成合力。法国作为欧盟内部军工、高端制造的核心国家,主动扛起大模型研发,会推动欧洲把分散的研发资源合并,减少重复投入。但欧盟多国协同,需要各国协调预算分配、技术知识产权归属、市场准入规则,协调周期很长,内部分歧会拖慢项目推进。



后续事态发展,要看欧盟各国能不能持续统一行动,资金能否按时到位,芯片采购渠道能否保持稳定。如果外部芯片出口限制收紧,法国算力扩容计划就会停滞;如果欧盟内部分歧持续扩大,资金分散,项目推进速度会持续放缓。法国能够在细分AI 领域拿到优势,但想要在通用大模型全链条领域,跻身全球前二,现阶段不具备对应的产业基础。

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