芝能智芯出品在全球人工智能（AI）竞争日益激烈的背景下，欧盟以“AI大陆”（AI Continent）战略为抓手，试图通过系统性的基础设施建设、数据生态优化和产业协同创新，在全球AI格局中占据一席之地。
本文基于欧盟《AI Continent Action Plan》，从技术实施和产业赋能两大维度展开深度分析，探讨欧盟如何通过AI工厂（AI Factories）与Gigafactories的梯度布局、数据空间与算力网络的深度融合，以及监管框架与创新生态的协同演进，构建一个兼具技术主权和产业竞争力的AI发展体系。
欧盟的战略注重硬件层面的算力基础设施建设，还强调软件层面的数据治理与跨领域应用，其核心目标是在确保数字主权的前提下，推动AI技术向制造业、医疗、能源等关键领域渗透。
算力基础设施的梯度布局：
从AI工厂到Gigafactories
的技术攻坚
欧盟“AI大陆”战略的核心之一在于构建覆盖全欧的算力基础设施网络，这一网络以AI工厂和Gigafactories为主体，辅以云边协同机制，形成了从分布式节点到集中式要塞、再到边缘计算的梯度布局。
欧盟的AI工厂计划是算力基础设施的基石，首批13个AI工厂分布于17个成员国及2个参与国，覆盖健康、制造、能源、农业等10大战略领域，通过分布式算力网络满足多样化的AI应用需求。
以芬兰的LUMI AI工厂（LAIF）为例，其依托全球排名第8的LUMI超级计算机，配备新一代GPU和CPU加速节点，支持从模型训练到实时推理的全流程计算，尤其在制造业的自动化建模和医疗影像分析中表现出色。
德国的HammerHAI工厂则针对工程与制造业需求，采用“云原生+超算”的混合架构，通过降低算力接入门槛，为中小企业提供AI驱动的产品设计和生产优化能力。
● 这些AI工厂的技术特征具有高度共性：
◎ 首先是异构计算架构，例如西班牙BSC AI工厂升级后的MareNostrum 5超级计算机，配备专用AI计算模块，支持万亿参数级大模型训练，算力较前代提升3倍以上；
◎ 其次是数据流通赋能，与欧盟数据空间（如健康数据空间、农业数据空间）无缝对接，意大利IT4LIA工厂通过整合GAIA云平台与本地数据湖，实现跨领域数据共享和合规利用；
◎ 最后是能效优化设计，瑞典MIMER工厂采用液冷技术和可再生能源供电，在提升50%算力密度的同时降低40%能耗，完美契合欧盟绿色数字化目标。
据规划，至2025年，AI工厂网络将投入10亿欧元，新增9台AI优化超算，整体算力规模较2024年增长300%，形成覆盖全欧的“超算+数据+人才”三位一体创新枢纽。
仅靠AI工厂的分布式布局难以满足前沿AI模型（如通用人工智能AGI）的算力需求，为此欧盟推出Gigafactories计划，目标是建设5个百万吨级算力的超级设施，每设施配备超过10万颗先进AI处理器（如基于RISC-V架构的芯片）。这一计划的技术突破点值得深入探讨。
以JUPITER超算为例，作为欧盟首台Exascale级超算，其算力高达1.5 ExaFLOPS，AI模块采用神经形态芯片，支持稀疏化计算，训练效率较传统GPU提升20倍，能够支撑千亿参数模型的分布式训练。
此外，Gigafactories还推动产业链自主化，结合《芯片法案》修订，加速欧洲自研AI芯片的部署，例如法国Alice Recoque超算试点欧洲设计的AI芯片，实现算力供给的“技术主权”。
更重要的是，Gigafactories不仅是算力中心，更是跨学科协同平台，借鉴CERN的科研协作模式，聚合医疗、生物、航天等领域的“登月计划”。
例如，德国JAIF工厂联合药企开发AI驱动的新药分子设计平台，其算力需求峰值达50 PetaFLOPS，传统单机构算力资源难以企及，而Gigafactories的分布式算力池则提供了弹性支持。
除了超算级算力，欧盟还意识到边缘计算与云计算的协同对于构建完整的算力continuum至关重要。
● 根据《Cloud and AI Development Act》，未来5-7年内，欧盟计划将数据中心容量提升3倍，重点解决低延迟需求、主权算力保障以及能效优化问题。
◎ 在低延迟场景中，西班牙ARACNE项目通过在电信边缘部署轻量化AI模型，实现纺织机械针织缺陷的实时检测，响应时间低于10毫秒，较云端处理降低70%时延；
◎ 在主权算力保障方面，德国Gas Grün GmbH利用本地边缘节点优化沼气厂能源调度，数据不出境率达95%，符合《数据法案》要求；
◎ 在能效与选址优化上，北欧AI工厂利用寒区自然冷却技术将PUE（电源使用效率）降至1.2以下，而南欧工厂则探索海水冷却技术以解决高耗水难题。
● 从技术角度看，欧盟的算力基础设施布局呈现出“金字塔型”结构：AI工厂满足普惠性需求，Gigafactories突破前沿瓶颈，云边协同填补应用场景缺口。这种梯度设计不仅体现了工程上的系统性思维，也为AI技术的大规模落地提供了坚实硬件支撑。
数据生态构建与产业协同：
从合规共享到价值激活
如果说算力基础设施是欧盟“AI大陆”战略的“骨骼”，那么数据生态则是其“血肉”。
欧盟深知AI模型性能提升高度依赖多模态、跨领域的高质量数据，但当前仅13.5%的企业具备数据共享能力。为此，欧盟通过数据联盟战略和行业赋能计划，构建了一个从数据合规共享到产业价值激活的完整生态。
● 《Data Union Strategy》是数据生态构建的核心，提出三大举措以破解数据稀缺难题。
◎ 数据实验室（Data Labs）的深度集成，作为AI工厂的标配模块，数据实验室负责数据清洗、合成与跨域联邦学习。希腊Pharos工厂的语言数据实验室整合17国语言资源，构建覆盖24种欧盟语言的多模态语料库，支撑跨语言大模型训练，预计提升内部贸易效率15%。
◎ 其次是数据空间的互通互操作，通过Simpl共享软件框架打通健康、能源、农业等9大欧洲数据空间，荷兰健康数据空间与LUMI工厂对接后，癌症AI诊断模型的训练数据量增长400%，准确率从82%提升至91%。
◎ 最后是合规共享机制的创新，基于《数据治理法案》的可信中介框架，意大利IT4LIA工厂开发“数据沙盒”工具，允许中小企业在匿名化处理后共享工业数据，既满足GDPR要求，又形成行业级数据集，例如纺织缺陷图像库已收录500万张样本。
这些技术手段共同构成了一个高效、安全、可扩展的数据流通体系，为AI模型训练提供了源源不断的燃料。
● 在产业协同层面，欧盟通过“应用AI战略”（Apply AI Strategy）推动技术落地，形成“算力+数据+场景”的闭环应用模式。
● 在制造业领域，
◎ 德国HammerHAI工厂为汽车零部件企业提供AI驱动的预测性维护模型，将设备停机时间降低35%，结合边缘计算节点实现产线实时优化；
◎ 波兰PIAST工厂开发的机器人协作系统，利用超算训练的强化学习模型，使焊接机器人适应复杂曲面作业，精度提升至0.1毫米。
● 在医疗领域，
◎ 法国AI Factory联合制药公司，利用JUPITER超算训练蛋白质结构预测模型，将药物研发周期从5年缩短至18个月；
◎ 芬兰LAIF工厂开发的个性化放疗计划系统，基于患者影像数据和超算模拟，将放疗副作用降低25%。
● 在绿色转型领域，
◎ 卢森堡LuxProvide工厂的能源AI平台整合电网实时数据与气候模型，实现风光发电预测误差低于5%，支撑电网调峰效率提升20%；
◎ 斯洛文尼亚SLAIF工厂的循环经济AI系统通过工业废料图像识别，将塑料回收率从60%提升至85%。
这些案例表明，欧盟通过算力与数据的深度融合，成功将AI技术转化为产业效率提升的实际动能。
● 《AI法案》的风险分级框架为技术落地提供了合规保障。
◎ 在高风险场景（如招聘、司法），荷兰公共部门开发的可解释AI系统实现100%决策可追溯性；
◎ 在通用AI模型监管中，德国试点数字水印技术标记AI生成文本，降低虚假信息传播风险；
◎ 对于中小企业，AI法案服务台提供的“决策树自查工具”将合规成本降低60%，产品入市周期缩短3个月。
这种监管与创新的平衡，既约束了技术滥用，又为产业应用扫清了障碍。
● 欧盟的数据生态构建体现了“合规性”与“实用性”的双重考量：数据实验室和数据空间解决了数据可用性问题，行业赋能计划优化了数据应用效率，监管框架则确保了数据流通的安全性。挑战在于如何进一步提升中小企业的数据共享参与度，以及如何在跨国数据协作中平衡效率与隐私。
小结
欧盟“AI大陆”战略通过算力基础设施的梯度布局与数据生态的系统构建，展现了一种独特的技术与产业融合范式。
在算力层面，AI工厂的分布式网络与Gigafactories的集中突破共同构成“金字塔型”体系，既满足普惠性需求，又攻克前沿技术瓶颈；在数据层面，数据联盟战略打通了合规共享的通道，激活了跨领域数据价值；在产业层面，AI技术通过定制化解决方案渗透至制造业、医疗和能源等领域，转化为切实的经济和社会效益。这一战略的核心在于通过技术主权与开放创新的结合，为欧盟在全球AI竞争中赢得主动。
从长远看，欧盟的优势在于其“规则制定权”与“生态整合力”。《AI法案》为可信AI树立了全球标准，数据空间与算力网络则构建了跨主权的技术协作体系。这种模式不仅为欧盟内部发展提供了动力，也可能为全球AI治理贡献新的参考框架。未来五年，AI工厂的产能释放、Gigafactories的首批落地以及数据联盟的成效显现，将成为检验这一战略成败的关键节点。
