2026年3月，奧地利開發者主導的開源AI智能體項目OpenClaw在全球科技界引發巨大轟動。這一源自歐洲本土的技術突破與歐洲整體在AI方面的全面落后同樣讓人印象深刻。整體而言，歐洲在AI治理與戰略布局上介入極早，卻陷入“起個大早、趕個晚集”的現狀。專家指出，造成歐洲這種窘境和焦慮的原因眾多，在通向通用AI的殘酷競賽中，任何脫離產業生態談治理和發展的戰略都是空中樓閣。
歐洲AI生態發展滯后
在AI發展已向“自主智能體”加速演進的當下，由奧地利資深軟件工程師Peter Steinberger開發的OpenClaw的開源項目在極短時間內于全球技術社區引發了現象級的熱潮。該程序憑借其卓越的本地跨平臺執行能力與自動化任務處理水平，迅速積累了數百萬的用戶訪問量。
這一開源項目的爆發式成功，充分證明歐洲本土依然擁有世界頂尖的工程技術人才與底層算法創新能力。但與OpenClaw在個體層面的輝煌形成劇烈反差的，是歐洲整體人工智能產業在全球版圖中的明顯掉隊。
早在2018年，歐盟就啟動了“歐洲AI聯盟”計劃，通過了世界首部人工智能法并對外推廣。但歐美多份報告和數據指出，目前，無論是在資金、技術、規模方面，還是在企業級應用及整合人工智能的比例等方面，歐洲都顯著落后于中美兩國。在標準模型方面，由歐洲經濟和社會委員會、法國國際關系研究所發布的報告均指出，歐洲在基礎模型領域嚴重依賴美國企業（如OpenAI的GPT-4和Google的Gemini），同時低估了中國企業（如DeepSeek）的技術突破能力。
不僅如此，歐洲在吸收并轉化外部技術溢出的能力方面也存在嚴重缺陷。布魯塞爾智庫Bruegel的深度量化分析表明，歐盟在吸納和商業化中美兩國在AI、芯片或量子領域技術創新的速度位居末流，是中國所用時長的3-4倍，存在巨大的“創新吸收鴻溝”，直接威脅到歐洲在未來數字經濟中的核心話語權。
這種個體級創新（如OpenClaw）繁榮與國家級產業生態疲軟的極化反差，構成了當前歐洲AI領域最核心的現象特征。局部技術突破無法帶動全局產業升級，凸顯歐洲面臨的深層次發展困局，也可能使其他國家主導的技術標準更容易被接受。
歐洲困境的多重原因
盡管歐盟對自身在AI基礎研究、芯片制造（主要是光刻機）等領域的優勢仍有信心，但當前在AI算力及存儲、基礎設施、國家戰略、創新投入和人才培養方面，歐盟卻深感焦慮。多名專家認為，造成歐洲AI生態困境的原因眾多。
一是監管拖累產業敏捷性。歐盟試圖通過2024年生效的《人工智能法案》建立全球領先的倫理與信任生態，并試圖借助基于市場規模的“布魯塞爾效應”，但這種基于“預防性原則”的超前監管嚴重拖累了產業敏捷性。空客、德國漢莎航空和梅賽德斯-奔馳在內的數十家歐洲大型實體企業曾聯名要求暫停實施該法案。
二是立法重疊推高創新成本。歐洲近年來密集出臺的數字領域各項立法呈現出高度碎片化與重疊化的特征，極大地推高了科技初創企業的隱性制度成本。專家指出，多個歐盟數字法案之間存在復雜且相互嵌套的合規要求。這種沉重的法務負擔對缺乏充足資本支撐的中小企業尤為致命，直接將大量潛在的開源項目和本土創新扼殺在商業化初期。歐盟機構目前難以推動“自我革命”，真正實現從過度監管者向創新驅動者的角色轉變。
三是資本碎片化難以構筑堅固基石。AI特別是大模型底座的研發，具有典型的“資本密集”與“算力密集”雙重特征，而這恰好擊中了歐洲內部市場割裂的軟肋。歐盟27個成員國造成數字經濟層面的碎片化市場，缺乏規模效應。高昂的運營成本直接削弱了歐洲本土數據中心及云計算服務的全球競爭力。
歐盟雖然在AI超級工廠、超級計算機等方面提出了雄心勃勃的計劃，但目前在資金投入、配套條件、技術供給等仍有較多政策空白。其中，資源分散就導致了創新動力不足。報告顯示，歐盟面臨創新投入匱乏、分散，無法集中資源支持顛覆式創新。缺乏真正統一的數字單一市場，使得歐洲初創企業極難籌集到與硅谷同行相匹配的巨額研發資金。
業內專家指出，這導致了兩個嚴重后果：第一是數據壁壘。由于各國的語言、本土隱私法規及商業習慣不同，歐洲初創企業極難獲取統一且龐大的高質量訓練語料；第二是資本斷層。歐洲缺乏類似硅谷的深厚風險投資生態，難以孕育出能夠承擔萬億參數模型訓練成本的本土科技巨頭。企業在完成早期天使輪或A輪融資后，往往面臨“死亡之谷”，最終被美國巨頭收購或如OpenClaw開發者被迫融入美國的商業體系。（記者 郭爽）
轉自：經濟參考報
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