歐洲擁有獨特的優勢：世界一流的學術生態系統、對以人為本技術的承諾，以及超過 4.5 億人口的單一市場。問題不再是歐洲能否競爭，而是如何將這些資產轉化為一個有凝聚力、自給自足的AI強權。
歐洲面臨日益嚴峻的技術差距，導致其公民、企業和政府越來越依賴外國主導。其代價高昂：在全球舞台上的話語權減弱、對歐洲未來控制權的降低，以及對數位威脅的脆弱性。若不採取行動，我們將面臨監控威脅、經濟衰退、戰略弱點，甚至民主自由的侵蝕。但這項挑戰也是歐洲最大的機遇。
歐洲擁有充滿活力的未開發人才庫和產業冠軍，其獨特資產可以突破AI能力的極限。來自美國和中國的競爭非常激烈，但歐洲並非一個被主導的市場，而是一個創新、創造力和韌性的強權。
問題不在於我們能否競爭，而在於我們將如何迎接挑戰。AI可以成為確保我們自主權、加強我們戰略性產業、增加我們經濟財富並擴大我們全球影響力的工具。要抓住這個時刻，我們必須果斷行動。我們需要推動本土AI的需求，確保戰略性產業的安全，並賦予歐洲參與者權力。控制我們的AI和基礎設施不是可選的，這是贏得AI競賽的唯一途徑。因此，現在是時候採取行動：擴大我們的人才庫，將我們最優秀的人才帶回歐洲，將我們創新的公司擴展到所有 27 個會員國，並透過壓縮知識和建立反映世界複雜性的AI，將我們的多元化轉化為競爭優勢。
歐洲的AI生態系統充滿潛力。透過培養一個促進成長的環境，我們可以將挑戰轉化為機會，並重拾我們的未來。競賽已經開始，歐洲應該準備好贏得它。
歐洲擁有獨特的優勢：世界一流的學術生態系統、對以人為本技術的承諾，以及超過 4.5 億人口的單一市場。
這份藍圖提供了一個清晰、可行的框架，將歐洲定位為該強權，加速AI的開發和採用，吸引和留住頂尖人才，在不犧牲價值觀的前提下簡化監管，並動員公共和私人投資來建立本土AI基礎設施。只有透過它，歐洲才能確保AI不僅在歐洲開發，而且是為了歐洲，並按照歐洲的條件進行。
這份文件不是理論練習。它是一份實用的藍圖，源自歐洲AI新創公司Mistral AI在一個世界上最具競爭力、最快速、資本密集型產業中航行的實際經驗。我們經歷了不協調的股權框架、需要CEO親自處理基本行政事務的官僚障礙，以及使合約和客戶關係複雜化的法律不確定性。我們看到了監管重疊如何造成法律泥沼，市場碎片化如何阻礙成長，以及人才因行政摩擦而流失。
這份文件呼籲將歐洲的優勢轉化為可擴展、有競爭力的優勢。它植根於當前的緊迫性，以及歐洲能夠也必須建立一個反映其價值觀、服務其公民並在全球競爭的AI生態系統的信念。確保AI也能在符合我們歐洲人優先事項的條件下在歐洲開發，是我們共同的職責。
這些挑戰塑造了我們的方法，並促使我們同意三個關鍵原則來釋放歐洲的AI潛力：
在Mistral AI，我們在歐洲建立了一家前沿AI公司，因為我們相信它的潛力。
這份藍圖是我們為確保這一潛力成為現實所做的貢獻，不僅是為了我們，也是為了整個生態系統。
AI中最具變革性的進展，那些突破可能性界限的進展，是由人類的智慧、科學的好奇心和對知識的不懈追求所驅動的。除了演算法和計算能力之外，AI的潛力在於它服務於人類智能的能力，確保技術始終是解決更大需求的工具。
這種以人為本的方法不是哲學理想，而是實際的必要性。真正創新且對社會有益的AI系統，其核心始終需要人類的監督、創造力和判斷力。
歐盟公司報告難以招聘AI人才。
因此，全球對AI人才的競爭非常激烈。計算機科學、機器學習及相關領域高技能專業人才的稀缺，已使人才成為AI競賽中最關鍵的資源。這些專家在全球高度競爭的市場中運作，其他地區因更快的搬遷流程、更高的薪資和充滿活力的職業機會而吸引人才。
幸運的是，我們的洲擁有充滿活力的AI學術生態系統，從世界一流的大學到尖端的研究所。基礎在這裡，但必須實現全部潛力。
這需要學術界和產業之間更深入的合作，確保研究卓越直接轉化為創新，並在整個大陸範圍內採取措施，簡化搬遷、簡化行政程序，並確保人才長期蓬勃發展的條件。歐洲的目標應該很明確：成為全球AI專家的首選目的地，一個不僅吸引人才，而且培養、留住並賦予他們力量以突破AI能力極限的地方。
隨著競爭地區變得越來越不開放或不可預測，歐洲擁有獨特的機會將自己定位為AI研究和開發的全球中心，並解決其高技能AI人才短缺的問題。
AI的未來將首先由今天投資於人才的人塑造。
建立「AI藍卡」，一個快速通道簽證流程，使AI和計算研究人員、工程師和企業家，以及他們的直系親屬（配偶/伴侶和 18 歲以下的受撫養子女）能夠獲得在所有歐盟會員國有效的 4 年工作和居留許可。簽證將透過統一的數位入口網站，在 15 個工作日內處理，並可能在會員國之間續簽和轉移。
建立學術界和AI產業之間深入、結構化的合作，將歐洲的研究卓越轉化為產業創新。
建立一個泛歐洲應用的AI研究機構網絡，以弗勞恩霍夫和卡諾為模型，推動產業導向的創新，加速AI的採用。這些跨學科中心將透過針對產業相關AI專案的研發合約與各種規模的公司合作，實現雙邊研究倡議的聯合參與，並支持AI創新在歐洲產業生態系統中的傳播。
由於 40% 的歐盟公司難以招聘AI人才，歐盟必須建立一項全面的AI人才流動倡議，以實現從畢業生到資深學者和行業專家的AI人才生命週期的大規模、結構化流動。
透過大學管理的分配入口網站，為選定的歐洲頂尖計算機科學大學的碩士和博士研究生專案提供計算資源。存取應該是動態的、由好奇心驅動的，並設有公平使用上限，以確保廣泛可用性，同時仍能支援計算密集型專案。
歐洲正處於關鍵時刻，面臨的挑戰不僅是規模問題，更是加速危機。全球獨角獸公司中超過 50% 總部位於美國，而歐盟不到 10%，其中三分之一已將總部遷往國外，主要是美國。
這不僅僅是數字上的差距；它反映了一種系統性的失敗，即歐洲的新創公司儘管有潛力，卻被迫到其他地方尋求成長機會。問題比資金缺口或市場規模更深層。
這是關於一個不讓其最有前途的公司在家鄉蓬勃發展的生態系統。
全球獨角獸公司中有 % 總部位於美國。
歐洲僅佔全球風險投資基金的 5%。
歐洲單一市場碎片化為 27 種不同的監管環境，使得從柏林擴展到巴黎的複雜性，可能比進入整個美國市場更為複雜。
此外，歐洲僅佔全球風險投資基金的 5%，而美國為 52%，中國約為 40%。因此，歐洲新創公司成長較慢，退出較早，並且太常被非歐洲公司收購或完全遷往國外以獲取更大的市場和更簡單的監管。
這對歐洲來說是雙重損失。首先，我們未能培養出能夠推動創新、創造就業機會並為單一市場創造財富的本土科技領導者。其次，也是更關鍵的是，我們將最有前途的公司拱手讓給了世界上其他競爭地區，從而在歐洲本應領先的領域加強了美國和中國的主導地位。
解決方案需要根本性地改變歐洲支持其擴大公司的模式。我們需要更多的協調一致來釋放單一市場的全部潛力，我們需要創造能夠幫助填補資金缺口的金融機制，也許最重要的是，改變在歐洲擴大規模是不可能的敘事。
單一市場仍然是歐洲最大的競爭資產，但它必須發展以更好地使我們的公司能夠在全球範圍內擴大規模和競爭。是時候釋放其全部潛力了。
利用當前的簡化勢頭，精簡歐盟數位監管框架。應修訂複雜的歐盟數位監管框架，以澄清不一致之處，消除重疊，並減少合規工作，同時不犧牲潛在的監管目標。
創建一個中央化的、多語言的AI開發者數位門戶，用於生成標準化報告，存取即時指南，並自動檢查AI法案和GDPR的合規性，借鑒歐洲單一存取點（ESAP）。
建立一個基於法規的統一、數位優先的系統，用於在所有歐盟會員國自動識別公司行為，消除公司在單一市場內擴大規模的官僚障礙和法律不確定性。
透過歐洲數位身份錢包創建歐盟公司銀行執照，賦予所有歐盟公司獲得基本支付帳戶的權利，以及一個統一的、數位優先的KYC護照計畫。
邀請會員國採納靈活的、符合輔助性原則的股權計畫（ESOP）對齊框架，以在出售時對齊稅收事件，同時尊重國家稅率。
透過擴大歐洲委員會關於儲蓄和投資聯盟（SIU）的 2025 年第四季度提案，創建一個儲蓄和投資聯盟（SIU）護照，允許公司在任何歐盟會員國籌集資金，而無需重新提交文件。
將歐洲單一存取點（ESAP）擴展到公司申報和投資者搜尋，設立一個中央化的數位平台，即SIU中心，用於公司申報，使公司能夠一次提交招股說明書、財務報告和合規文件，並由所有歐盟國家監管機構自動識別和分發。
AI歐盟風險資本標籤（AI EuVECA Label）將是一個認證標籤，用於符合條件的基金，這些基金承諾將最低比例的投資投入AI和深度科技公司。
隨著歐洲聯盟實施 2024 年的償付能力II改革並推進 IORP II 審查，決策者應確保審慎和投資框架積極支持對人工智能等戰略性產業的長期股權投資。
人工智能不是一個抽象的承諾。當它融入真實經濟時，它才能實現其潛力。最先進的演算法、最強大的模型，如果僅限於實驗室或膚淺的應用，就毫無意義。AI的真正價值在於大規模部署，解決具體挑戰，無論是在最複雜的工業用例中，還是在中小企業的日常營運中。
考慮到將AI融入真實世界的背景不僅是技術部署的問題，還可以觸發供需的良性循環，這使得機會更大。每一次新的採用都完善了技術，每一次真實世界的應用都加速了研究，每一次成功的部署都吸引了更多的投資。簡而言之：採用不僅跟隨創新，它還驅動創新。
這個方程式很簡單：今天的採用越多，明天的AI就越好，以此類推。
是歐洲公共採購的年度價值——創新的主要槓桿。
然而，歐洲面臨嚴峻的現實：只有 20% 的歐盟企業採用了AI，而僅有 11% 的中小企業正在利用其潛力。更糟的是，我們 80% 以上的數位基礎設施仍然依賴非歐盟供應商。
這使我們容易受到域外控制的威脅，這些控制威脅著戰略自主權，並可能擾亂AI技術在整個大陸的無縫部署。
如果沒有快速、大規模的採用，歐洲的AI生態系統將面臨停滯，無法獲得指導投資的市場信號和完善技術的真實世界用例。
為了解決這個問題，解決方案需要一個三管齊下的策略：
這不是為了採用而採用。這是為了確保歐洲的數位轉型足夠快，並由歐洲技術、按照歐洲的條件提供動力。
將歐盟機構定位為AI增強治理的全球領導者，採用歐洲AI解決方案，展示公共行政部門如何透過本土創新變得更聰明、更快、更以公民為中心。
這項措施旨在消除中小企業、擴大公司和創新公司的障礙，確保在整個單一市場中透明、高效和包容地獲取公共合約。
在公共採購中為戰略性產業建立有針對性的歐洲偏好機制，利用公共支出加強技術自主權、經濟安全和產業競爭力。
建立一個可持續性報告和激勵框架，要求所有在歐盟營運且年收入超過 5 億歐元的AI供應商提交標準化的、第三方驗證的生命週期評估，涵蓋其AI系統的整個生命週期，作為公共採購合約資格的先決條件。
雖然歐洲在AI研究和監管方面取得了重大進展，但其基礎設施，即AI開發的支柱，仍然是一個薄弱環節。傳統的數據中心，為通用雲計算而設計，無法滿足前沿AI模型的需求，這些模型需要超密集、高性能的計算基礎設施。
沒有這個基礎設施，歐洲就有可能進一步落後於美國和亞洲，加深其對非歐洲超大規模雲端供應商的依賴，從模型訓練到工業應用。
然而，今天，歐洲大部分的AI工作負載都在由外國供應商控制的基礎設施上運行，這使得該大陸容易受到地緣政治風險、供應鏈中斷和經濟價值損失的影響。
如果歐洲不採取行動，它可能會將AI領導權讓給他人，錯失隨之而來的生產力提升、創新和就業機會。
歐洲擁有資源、專業知識和雄心，可以按照其價值觀建立自己的AI未來。
關鍵在於超密集、高性能的計算基礎設施，專為下一代AI的需求而建。
數據中心的全球電力消耗
數據中心專案面臨延遲的風險
前沿AI所需的基礎設施與現有基礎設施根本不同。現代AI模型需要每機架 100 千瓦或更高的功率密度，遠遠超出傳統數據中心的能力。它們需要先進的冷卻系統，如液體冷卻，以有效管理熱負荷，並且必須可擴展以跟上AI的快速發展。最重要的是，這個基礎設施必須由歐洲實體控制，以確保戰略決策、經濟利益和數據治理留在歐洲。
透過投資超密集、獨立的AI基礎設施，歐洲可以減少對非歐洲超大規模雲端供應商的依賴，確保其AI生態系統具有彈性和自給自足。它還可以將其能源豐富性，從核能到可再生能源，轉化為競爭優勢，以可持續的、低碳的能源為AI創新提供動力。這將在科技、能源和製造業創造高價值的工作機會，同時培養新一代歐洲AI領導者。最後，這樣做將使歐盟能夠將AI發展與其氣候目標保持一致，方法是建立不僅強大而且節能和可持續的基礎設施。
問題不再是歐洲是否應該建立這個基礎設施，而是如何快速、高效、大規模地建立它。要抓住這個機會，歐洲必須採取一種協調一致、具有前瞻性的政策方法，優先考慮超密集、歐洲控制的AI基礎設施。這需要多方面的行動：
歐洲需要關於什麼構成AI就緒基礎設施的清晰、雄心勃勃的標準。這意味著定義超越傳統數據中心的技術要求：
這些標準應嵌入公共資金計畫、採購政策和能源分配策略中，創造一個有利於創新和自主權而非遺留系統的公平競爭環境。
建立超密集AI基礎設施需要大量的初期投資，但長期利益（經濟增長、技術領導地位和戰略韌性）遠遠超過成本。決策者可以透過以下方式加速部署：
透過策略性地利用公共資金，歐洲可以確保其AI基礎設施能夠持久。
歐洲的能源資源（核能、風能、水力發電和太陽能）是AI開發的戰略資產。然而，這些資源必須以最大化其影響力的方式分配。這意味著：
歐洲的能源轉型和AI雄心是同一枚硬幣的兩面。透過將它們對齊，決策者可以創造一個良性循環：支援綠色轉型的AI基礎設施，以及為AI創新提供動力的綠色轉型。
沒有一個國家或公司能夠單獨建立歐洲的AI未來。成功需要跨越國界和行業的合作：
歐洲的多元化是其最大的優勢之一。透過促進合作，決策者可以確保AI基礎設施分佈在整個大陸，在每個地區創造創新中心。
第 17 項措施定義的公共採購框架的修訂，也應輔以在雲端和AI開發法案（CAIDA）中對AI基礎設施專案的特定偏好。
建立一個面向未來、公平的AI模型訓練法律框架，這是確保歐洲在全球AI競爭力並加強歐洲創意經濟的必要條件。
創建一個歐洲數據共享框架，公司將假名化、符合FAIR標準的數據集貢獻到一個中央門戶，以換取切實的經濟和戰略資產，以加速應用的AI研究和開發。
創建一個公共領域作品的中央化、多語言儲存庫，為AI模型提供高品質的訓練數據，保護歐洲的文化遺產，並減少對非歐盟數據集的依賴。
Mistral AI 是一家生成式人工智能的先驅公司，為世界提供工具，以建立和受益於我們這個時代最具變革性的技術。
該公司透過高性能、優化且尖端的開源模型、產品和解決方案，以及 Mistral Compute 的端到端基礎設施，實現 AI 的民主化。
Mistral AI 總部位於法國，是一家獨立公司，倡導去中心化和透明的技術方法，並在全球美國、英國和新加坡設有強大的業務據點。