「氛圍程式設計」成為創投的熱門領域。新銳AI公司的估值在五個月內飆升超過2.6倍，這是如何做到的？瑞典「氛圍程式設計」新創公司Lovable近日宣佈，已完成3.3億美元B輪融資，估值躍升至66億美元。這意味著在短短五個月內，其估值從7月A輪時的18億美元增加了超過2.6倍，凸顯出AI工具賽道的巨大潛力與資本熱度。本輪融資由CapitalG和Menlo Ventures共同領投，Khosla Ventures、Salesforce Ventures、Databricks Ventures等知名機構跟投。(圖片來源：linkedin@Lovable）作為快速抓住AI機會的典型代表，Lovable成立於2024年，其核心產品是一款「氛圍程式設計」工具，允許使用者透過簡單的文字提示來編寫程式碼乃至建立完整應用。這種低門檻、高效率的開發模式，推動公司實現了爆炸式增長：成立僅8個月，年度經常性收入（ARR）便突破1億美元；又過4個月，ARR翻倍至2億美元，成長軌跡猶如火箭攀升。其顧客名單也同樣令人矚目，Klarna、Uber、Zendesk等全球知名企業都已進駐。平台生態活力充沛，每天有超過10萬個新項目誕生，首年累計建立項目數已超過2500萬，顯示出強大的使用者黏性與市場認可。對於新一輪融資的用途，Lovable有著明確規劃：深化與第三方應用的整合、拓展企業級功能場景，同時完善平台基礎設施，涵蓋資料庫、支付系統、託管服務等關鍵模組，協助使用者打造功能完整的應用程式和服務。（圖片來源：Lovable）值得關注的是，這家快速成長的AI獨角獸始終紮根歐洲。聯合創始人兼CEO安東·奧西卡（AntonOsika）在赫爾辛基Slush大會上坦言，曾多次面對投資者「將總部遷往矽谷」的建議，但他最終選擇了堅守。「現在我可以肯定地說，你完全可以從這裡（瑞典）打造一家全球性的AI公司，」奧西卡表示，“只要使命清晰、團隊凝聚、保持緊迫感，就能吸引到頂尖人才。”不過，公司近期也曾面臨挑戰，11月被指出未繳納適用於歐盟的增值稅（VAT）。奧西卡隨後在領英（LinkedIn）上回應，承認疏漏並承諾補救，同時也駁斥了所謂「歐盟稅收環境不利於高成長新創公司」的論調，重申對歐洲創新生態的信心。Lovable的崛起並非孤例，「氛圍程式設計」已成為創投的熱門領域。另一家明星公司Cursor在11月獲得23億美元融資，估值達293億美元，同樣在半年內實現估值翻倍，印證了該賽道持續受到資本追捧。一年，66億美元估值。Lovable紮根歐洲，以本土創新證明了：好產品無問西東，足以影響世界。 （創新觀察局）

在一場曠日持久的奔跑中，快到人工智慧全球頂級監管的終點了，歐盟發現選錯賽道了——當裁判豈有未來，當選手才是王道。當中美人工智慧發展得如火如荼時，歐洲扔掉脖子上掛了多年的裁判哨，精準上場比賽了。19日，歐盟委員會公佈了名為 “數字綜合計畫”（以下簡稱“綜合計畫”）的改革方案，將《人工智慧法》的全面實施推遲至2027年。除了針對人工智慧，該方案還包括簡化歐盟《通用資料保護條例》和非個人資料規則。代表著歐盟在人工智慧監管上雄心壯志的《人工智慧法》在剛剛落地、尚未全面實施的情況下，雖表面上只是遭遇簡化和推遲，但實際影響卻相當於遭遇滑鐵盧。兩年前，在歐洲議會和歐盟理事會就《人工智慧法》達成政治協議的那一天，歐盟委員會主席馮德萊恩稱，《人工智慧法》這部全球首部全面的人工智慧法律框架將歐洲價值觀帶入了一個新時代，“這是一個歷史性的時刻。” 當時的重心還是“可信賴的人工智慧”，而現在，重心和視角都發生了重大轉變，用歐盟委員會科技事務負責人維爾庫寧的話來說，就是“提升歐盟競爭力”。曾經，歐盟委員會引以為傲的還是，《人工智慧法》是全球首部禁止一些用於不可接受用途的人工智慧法。維爾庫寧曾稱讚該法律既能“保護公民”，又能“促進創新”。而現在，“促進創新”已惡化為“遏制創新”。當然，歐委會的官員們並不會正面承認這一點，但數次綜合計畫所作的大調整足以表明，歐委會在認知上出現了重大轉變。背後的邏輯其實就是，通過鬆綁監管的方式來提升歐盟企業的競爭力。按照歐委會的估算，一旦生效，數字綜合計畫每年至少可為企業、公共管理部門和公民節省10億歐元。早在2021年，歐委會就公佈了《人工智慧法》草案。該法律基於人工智慧風險評級方法，將不同的人工智慧分為最低風險、低風險、高風險和不可接受的風險四個等級，比如，該法律明確禁止八類不可接受的風險行為，包括基於人工智慧的有害操縱與欺騙、社會信用評分、為建立或擴充人臉資料庫而進行的非針對性網路抓取及監控影像採集和在公共空間為執法目的進行的即時遠端生物特徵識別等。簡單說來，這部法律規定什麼是好AI，什麼是壞AI，什麼是可能向好、可能向壞的AI。而這部法律的原本使命就是，讓好AI造福人類社會，將壞AI關進牢籠，讓可能可壞AI一路向善。《人工智慧法》已於2024年8月1日生效，按照原計畫本將於2026年8月2日全面實施，而一些具體規則分階段逐步實施：被禁止的人工智慧實踐以及人工智慧素養義務自 2025 年 2 月 2 日起適用；關於通用人工智慧（GPAI）模型的條款自 2025 年 8 月 2 日起適用；高風險人工智慧系統的相關規定將於2026年8月與2027年8月分兩階段生效，等等。而按照新的綜合計畫，針對"高風險"人工智慧系統的監管措施將推遲16個月實施，從原定的2026年8月延至2027年12月執行，這意味著相關企業將獲得更長的合規準備期。高風險人工智慧系統包括教育機構中的考試評分系統、招聘簡歷篩選軟體和拒絕公民貸款申請的信用評分系統等。而且，歐委會不僅僅只是鬆綁人工智慧法監管本身，還打算以削弱個人資料保護的方式，為人工智慧開發者處理歐洲公民資料創造便利。綜合計畫中有一細則稱，人工智慧系統及其基礎模型在開發使用過程中，其生命周期多個階段均依賴於資料，其中可能涉及個人資料，且在某些情況下這些資料可能被留存於人工智慧系統或模型之中。因此，若情況適用，在此背景下處理個人資料的目的可視為《歐盟條例2016/679》第6條含義內的“合法利益”。擁有《通用資料保護條例》的歐盟原本有著在全球範圍最嚴格的個人資料保護，而根據綜合計畫，企業在訓練人工智慧系統時，若已盡合理努力剔除敏感資訊，即被允許使用包含健康資料和生物特徵資料等敏感內容的龐巨量資料集。總之，這樣的改革會削弱對個人資料和隱私的保護，但有利於企業更便利地獲得個人資料，且在未經資料主體同意的情況下來進行人工智慧訓練。其實，如何平衡監管與創新，一直是歐盟立法者追求的境界。只是以前，在立法者眼中，兩者並不矛盾，而今，兩者已經站在了對立的兩邊。綜合計畫的反對者和批評者認為，這是歐盟在科技企業的壓力之下做出的妥協，是歐盟價值觀遭遇的重大的挫折。科技公司遊說力量電腦與通訊行業協會（CCIA）10月份在一份立場檔案中稱，當前的《人工智慧法》實施時間表並不可行。關鍵的法律細則以及必要的技術標準在2026年年中之前無法完成，然而核心條款卻需自2026年8月起生效。這造成了高度的法律不確定性，因為企業缺乏基於必要指引和法律細則進行合規準備的時間。為解決上述問題，首要舉措應是推遲《人工智慧法》的實施時間，至少待相關指南、行為規範或技術標準出台12個月後再生效。該行業協會成員包括亞馬遜、Google、Meta和Waymo等。而歐盟成員國中，德國和法國均公開表示支援暫停一年。瑞典、丹麥和波蘭等國也均呼籲暫停或給予寬限期。雖然該綜合計畫還須得到歐盟成員國和歐洲議會的通過，但改革方案本身足以說明，在競爭力削弱的壓力之下，歐盟被迫妥協。這就好比，在一場曠日持久的奔跑中，快到人工智慧全球頂級監管的終點了，歐盟發現選錯賽道了：當裁判豈有未來，當選手才是王道。然而，現實的殘酷在於，裁判確實懂規則，但不一定擁有作為參賽選手的應有實力。但是，早一天上場，總比不上場好。 (FT中文網)

作為英國前首相，蘇納克還能選擇“跳槽”美國AI公司，但對於歐洲本土AI產業而言，或許就沒那麼幸運了……當地時間2025年10月9日，前英國首相裡希·蘇納克（Rishi Sunak）正式宣佈接受微軟與人工智慧初創公司Anthropic的兼職高級顧問（Senior Advisor）職位。兩家公司的聲明與媒體報導同步披露：蘇納克的職位為“內部、兼職”性質，並承諾不會在兩年內為這些公司向政府遊說，他表示將把報酬捐給其創辦的慈善項目。昔日唐寧街10號的前主人，一位在任期內將AI安全提升至國家戰略高度，並傾盡全力在布萊切利園舉辦全球首屆AI安全峰會、試圖為英國搶佔全球AI治理“盟主”地位的政治家，在卸下公職不過短短數月後，便悄然轉身，投入了美國科技資本的懷抱。01從唐寧街到矽谷：一場令人不安的“背書”雖然英國商業任命諮詢委員會（ACOBA）為蘇納克的這一任命套上了“枷鎖”，規定他必須遵守限制，包括在離任兩年內不得代表兩家公司遊說英國政府，也不能利用其在政府任職期間獲得的任何特權資訊。但在歐洲本土的從業者與學者眼中，這更像是一場令人不安的“背書”。對外界而言，這並不僅是個人去向的問題，而是一個像征：能夠穿透國界、連接權力與資本的“政治資產”，最終未能灑向歐洲本土的創新土壤，而是被大洋彼岸的巨頭們以一個高級顧問的頭銜和一紙優渥的合同輕鬆收割。2007年，歐盟以14.71兆美元的GDP短暫超越美國的14.45兆美元，成為全球經濟領頭羊；然而時至今日，經歷英國脫歐後人口縮減至約4.5億的歐盟，其2025年一季度GDP總量僅約4.85兆美元，僅相當於美國同期7.32兆美元的三分之二。這一經濟差距的擴大不僅源於歐元區通膨高於美國、非美元貨幣貶值導致的匯率折算損失，更因德法意等核心經濟體增速低迷而加劇。甚至連美國最貧窮的密西西比州，人均收入都超過了倫敦以外的大多數歐洲地區。02歐洲的“布魯塞爾悖論”：規則的圍城與商業的荒漠蘇納克的任命，無疑為時下正在掙扎求生的整個歐州的本土AI產業發展，蒙上了一層陰影。在全球大模型技術競爭格局中，中美兩國形成顯著雙極主導態勢，而歐洲AI專利佈局呈現結構性落後。據世界智慧財產權組織2024年報告，中美兩國生成式AI專利申請合計達全球總量的74.96%，而歐洲僅為6.7%。而反映在創新質量層面，歐洲在AI晶片、基礎演算法等核心領域的創新速度滯後——例如輝達壟斷全球80% AI晶片市場，支撐美國69%的AI算力佔比，而歐洲僅佔4.8%。歐洲並非沒有AI的基因，恰恰相反，在基礎研究和演算法理論領域，從英國的劍橋、牛津，到法國的巴黎高等師範學院，再到德國的馬克斯·普朗克研究所，歐洲擁有全球最頂尖的頭腦和深厚的學術積澱。許多如今在矽谷和中國AI產業中呼風喚雨的領軍人物，其學術譜系的源頭都能追溯至歐洲的某個實驗室。然而，這種強大的“科研天賦”，卻始終未能順暢地轉化為與之匹配的“商業統治力”。歐洲的AI發展“失速”，主要源於纏繞歐洲多年的核心矛盾，即“布魯塞爾悖論”：在人工智慧的全球競賽中，歐洲贏得了規則制定的勝利，卻導致其在商業實踐的賽道上嚴重失速。問題的根源，首先指向了歐洲引以為傲的監管體系。作為全球首部全面而系統的人工智慧監管法案，歐盟的《人工智慧法案》試圖通過精細的風險分級，用倫理與安全的監管作為“韁繩”，以牽制整個全球AI的發展都走向。其所產生的“布魯塞爾效應”，讓歐洲通過反覆強調倫理治理與跨領域協同尋求突破，使歐盟標準通過市場力量成為事實上的全球標準，也確實讓歐洲在國際舞台上掌握了相當的話語權。但權力的另一面是代價。對於那些嗷嗷待哺、羽翼未豐的本土AI初創企業而言，這部法案在某種程度上變成了一筆昂貴的“合規稅”。當矽谷的同儕們正以“先開槍、後瞄準”的敏捷開發模式，不惜一切代價搶佔市場、迭代產品、積累資料時，歐洲的創業者們卻必須將寶貴的初始資金和人力，投入到理解和滿足繁複的法律條文中去。這種“先合規，後創新”的路徑，在瞬息萬變的AI戰場上，無疑是一種致命的拖累。它像一個無形的減速帶，讓歐洲的創新列車在起步階段就慢人一等，進一步加劇了與美國巨頭之間本已懸殊的競爭劣勢。如果說監管是外部的枷鎖，那麼資本的“缺血”，則是內部的頑疾，其殺傷力遠勝於前者。大模型領域的競爭，從本質上說，是一場關於算力、資料和資本的“三國殺”。一次頂級的模型訓練，其投入動輒數億甚至數十億美元，這對於任何一家初創公司而言都是天文數字。在這場資本的豪賭中，美國矽谷展現出了其無可比擬的優勢。一個由激進的風險投資（VC）、活躍的二級市場以及科技巨頭戰略投資部組成的、成熟且高效的資本生態系統，能源源不斷地為OpenAI、Anthropic這樣的公司輸送彈藥。反觀歐洲，其風險投資市場呈現出截然不同的面貌：保守、分散、且缺乏規模效應。不同國家之間的法律、稅務和文化壁壘，使得資本難以形成跨國界的有效流動與整合。一個法國的VC可能對投資一家德國的AI公司猶豫不決，而一個統一的、能與納斯達克相媲美的、高效的科技股退出機制，在歐洲至今仍是奢望。資金的“毛細血管”不暢，最終必然導致整個創新生態的“供血不足”。最直接的後果，便是人才的“虹吸效應”。歐洲的大學和研究機構辛辛苦苦培養出的頂級AI科學家，畢業後面臨的選擇往往非常現實：一邊是歐洲本土初創公司提供的有限薪資、緊張的GPU資源和尚不明確的應用場景；另一邊則是美國巨頭們揮舞著的百萬美元年薪、近乎無限的算力叢集和觸達全球使用者的廣闊平台。於是，歐洲的AI產業便陷入了一個“資本缺血—人才流失—創新乏力—更難吸引資本”的惡性循環之中。03灰色地帶的競爭：當“希望之星”面臨倫理拷問在這一片略顯悲觀的圖景中，歐洲本土AI並非沒有燃起過希望的火花。來自法國的Mistral AI，憑藉其驚人的技術迭代速度、對開源社區的擁抱以及其模型表現出的卓越能力，在短時間內聲名鵲起，讓整個歐洲看到了“小而美”的精銳力量挑戰“大而全”的矽谷巨頭的可能性，甚至被譽為“歐洲版OpenAI”。然而就在今年8月，一位Mistral離職女員工群發郵件，指控公司存在多項“黑幕”，其中最爆炸的指控稱：Mistral最新模型疑似直接蒸餾自中國的DeepSeek，卻包裝成強化學習成功案例，並歪曲了基準測試結果。而早在今年6月，就有博主通過“語言指紋”分析發現，Mistral-small-3.2與DeepSeek-v3極為相似。更諷刺的是，年初還有網友調侃DeepSeek是“中國的Mistral”，半年後劇情反轉——歐洲的Mistral反被質疑“借”了中國的成果。博主Sam Peach進一步用詞頻與聚類分析發現，兩者輸出風格幾乎重合，極可能存在蒸餾關係。而爆料人Susan Zhang稱，公司內部刻意隱瞞這一點，對外聲稱性能提升源於強化學習，從而誤導公眾。這一行為若屬實，不僅讓Mistral這家公司觸及智慧財產權與商業誠信的邊界，同時也讓歐洲一直鼓吹的安全與倫理問題反噬了自身。對於資源、算力與資本本就處於劣勢的歐洲而言，這樣的“越界”爭議無疑更具殺傷力，甚至可能讓歐洲本土AI在信任與競爭之間失去平衡——一旦信任塌陷，再多的技術優勢也難以挽回。04前瞻的鏡鑑：從歐洲的“外溢”看中國的“內卷”將視線從歐洲拉回東方，審視歐洲AI所面臨的種種困境，對於正在高歌猛進的中國AI行業而言，不啻為一份極具價值的前瞻性教案。中國與歐洲，在AI發展的道路上，恰好展現出了兩種截然不同、近乎鏡像的比較優勢與劣勢。在應用市場與資料層面，歐洲的劣勢是其市場的碎片化，語言、文化和法規的隔閡使其難以形成統一的資料海洋。而中國則擁有全球規模最大、最統一的單一數字市場，海量的使用者資料和豐富的應用場景，構成了中國AI產業最堅實的“資料飛輪”。這形成了一組鮮明的矛盾：歐洲是“有規則，無場景”，而中國在某種程度上是“有場景，治理仍在不斷完善”。在資本投入與效率層面，歐洲的資本保守且分散，導致創新效率低下，人才與技術不斷“外溢”。這也說明，僅有規則話語或學術儲備不足以保住生態競爭力。中國擁有龐大統一市場與豐沛資料，這些是天然優勢，但若缺乏相應的長期人才激勵、國際合作通道與規則制定話語權，同樣會面臨外流與制度性短板的風險。在全球治理角色層面，歐洲憑藉其先行一步的監管框架，成功扮演了全球“規則制定者”的角色，這為其贏得了寶貴的國際外交和市場准入籌碼。而中國儘管在技術應用上領先，但在全球AI治理體系逐漸成型的歷史性窗口期，中國不能再滿足於僅僅做一個“規則的適應者”，需要更主動、更積極地參與甚至引領全球規則的制定，將中國在資料治理、演算法倫理等方面的實踐經驗與思考，轉化為國際社會能夠理解和接受的全球話語，為中國AI產業的“出海”與長遠發展，爭取一個公平、有利的國際環境。蘇納克的個人選擇，終究只是全球科技競爭宏大敘事中的一個微小註腳。但這個註腳卻以一種極具戲劇性的方式，揭示了歐洲AI揮之不去的結構性疲軟。它更像一記響亮的警鐘，提醒著所有在這條賽道上奮力奔跑的國家與企業：技術、資本與權力，這三者的關係正在被重新定義。只有當頂層的政治意志與本土的科技資本能夠形成一個目標一致、良性循環的統一體時，一個國家才能真正將創新的命運牢牢掌握在自己手中。 (大模型之家)

台北時間6月11日下午，輝達CEO黃仁勳在法國發表GTC巴黎主題演講。此次演講重點提到了黃仁勳對量子計算發展的判斷和歐洲建設AI工廠的進展。“量子計算正在接近一個拐點。”黃仁勳說，第一個物理量子位元是在大約30年前被發現的。1995年，一種糾錯演算法發明了出來。2023年，Google則展示了世界上第一個邏輯量子位元。隨後，由大量具有糾錯功能的物理量子位元表示的邏輯量子位元數量開始增長。黃仁勳預測，與摩爾定律類似，量子電腦可處理的邏輯量子位元數量將沿著每5年增加10倍、每10年增加100倍的路徑演進。這些邏輯量子位元的糾錯將做得更好、性能更高、更有彈性。黃仁勳談到輝達在量子計算領域的最新進展。他表示，輝達現在有了CUDA-Q，這是為經典量子計算設計的開源量子開發平台，輝達已經在CUDA-Q的相關工作上耕耘了數年。該平台的混合程式設計模型允許在單個量子程序中平行計算GPU、CPU和QPU（量子處理單元）資源。“CUDA-Q可以在輝達的Grace Blackwell上運行，量子演算法堆疊可以在Grace Blackwell 200晶片上加速，加速速度令人難以置信。”黃仁勳表示，輝達推出CUDA-Q，基本上是重新發明了一個新的CUDA，它可以擴展至經典量子計算，使基於CUDA-Q開發的應用程式能以模擬方式運行量子經典加速計算，或在量子電腦出現後以協作的方式運行相關計算。現在QPU和GPU可以一起工作，以實現下一代計算。黃仁勳介紹，輝達會以多種方式與世界各地的量子計算公司合作。未來幾年或至少下一代超級電腦中，它們中的每一個都將擁有連接到GPU的QPU。QPU將進行量子計算，而GPU將用於預處理、控制、糾錯、後處理。黃仁勳還談到了輝達GB200晶片。他表示，是供應鏈共同參與建構了GB200，以往從來沒有人能以這樣的規模生產出這樣的超級電腦。輝達已經把AI超級計算帶到了一個全新的水平，並以巨大的規模生產這些機器。黃仁勳也重點談到了AI工廠的概念。AI工廠是能運行人工智慧演算法並產生tokens（代幣）的工廠或設施。“AI工廠是‘創收機器’，它們產生tokens，隨後（tokens）被用於其他工業。現在AI工廠已經是國家基礎設施的一部分，這就是為何我在全世界各地奔走、與各國元首交談。”黃仁勳特別指出，歐洲已經意識到AI工廠的重要性。目前歐洲的電信公司、雲廠商已在與輝達合作建設AI基礎設施。“這只是開始。歐洲當地公司已在歐洲為當地市場建設AI基礎設施，還有20多個AI工廠正在計畫中。”黃仁勳表示，20多個AI工廠中包括幾個吉瓦級工廠。兩年之內，輝達會助力歐洲將AI計算能力增加10倍。因此，歐洲研究人員、初創公司的GPU短缺很快就會得到解決。現在輝達已經在與多個國家合作開發生態系統，包括與77個國家合作建立AI技術中心，這些AI技術中心的目標包括與初創公司合作並建設生態系統。“我很高興看到歐洲正在全力投入人工智慧，這裡在建設的AI基礎設施數量將增加一個數量級。”黃仁勳表示。當地時間6月9日，黃仁勳在倫敦科技周開幕儀式上的講話也提及歐洲國家的AI潛力。黃仁勳稱讚英國擁有“世界上最豐富的AI社區之一”，但缺乏本土的主權AI基礎設施，黃仁勳稱，現在對於英國來說是一個發展AI“恰到好處”的時刻，並稱輝達打算在英國投資。 (第一財經)

歐洲AI（人工智慧）曾引領早期發展。早在1964年，英國就成立了人工智慧與行為研究學會，在這之後，愛丁堡還曾連續6年舉辦AI研討會。1998年，歐洲首次環境與人工智慧研討會的舉辦，首次將AI從電腦科學的一個分支剝離出來。甚至當年轟動全球的AlphaGo，就是出自大名鼎鼎的歐洲公司Deepmind。可如今，歐洲的AI故事也只留在了輝煌的過去，到了2014年，DeepMind就被Google收購了。為何歐洲高校林立，卻在這場AI等關鍵新興技術競賽中逐漸落後？《華爾街日報》推文稱，保守的商業文化、複雜的監管環境、緩慢的市場節奏、有限的風險資本支援以及勞動力流動性差……這些因素共同拖累了歐洲創新技術步伐，特摘編如下：歐洲缺乏能與Google、亞馬遜或Meta等公司匹敵的本土企業。蘋果公司的市值甚至超過了整個德國股市。歐洲未能培育出更多大型科技企業，被視為其面臨的最大挑戰之一，也是經濟停滯的主要原因。在更高關稅可能進一步抑制經濟增長的前景下，這個問題顯得更為緊迫。在很大程度上錯過了第一次數字革命之後，歐洲似乎也將錯過下一波浪潮。美國和中國擁有充裕的風投資本和政府資金，正大舉投資發展AI和其他有望提高生產率和生活水平的技術。在歐洲，風投科技投資僅為美國水平的五分之一。美國科技投資者馬克·安德森在他的X帳戶上發佈了一個模因圖，圖片顯示OpenAI和中國競爭對手DeepSeek等AI巨頭正在為爭奪主導地位大打出手。在旁邊的一張桌子，一個標有歐盟旗幟的人正獨自坐著，全神貫注盯著什麼，旁邊的圖示顯示的是連著飲料瓶的瓶蓋——這是歐洲一項旨在鼓勵回收利用的新法規要求。圖片傳遞的資訊是：歐洲正專注於錯誤的戰場。歐洲在這場AI等關鍵新興技術競賽中逐漸落後.“這是一個生死攸關的挑戰，”前歐洲央行行長德拉吉寫道。他受歐盟最高官員委託，幫助分析歐洲經濟停滯的原因。在去年9月發佈的一份報告中，德拉吉指出，缺乏蓬勃發展的科技行業是一個關鍵因素。他寫道：“歐盟在推動未來增長的新興技術方面實力薄弱。”儘管歐洲的人口比美國更多，教育水平與美國相當，並且佔全球經濟產出的21%，但在全球排名前50的科技公司中，只有四家是歐洲公司。在投資量子計算的前十大公司中，沒有一家位於歐洲。這些問題不僅僅侷限於科技領域，它們反映了關於歐洲的一個更廣泛現實：歐洲未能培育出與其體量相匹配、能夠顛覆市場並激勵創新的新型顛覆性公司。根據美國麻省理工學院斯隆管理學院首席研究科學家安德魯·麥卡菲的計算，過去50年，美國從零開始建立了241家市值超過100億美元的公司，而歐洲僅建立了14家。20世紀90年代末數字革命開始時，歐盟勞動者的生產率是美國勞動者的95%。而現如今，歐洲勞動者的生產率還不到美國的80%。歐盟經濟規模目前只有美國的三分之二，且陷入低速增長，過去兩年的經濟增速僅為美國的三分之一。數字寒冬歐洲擁有世界一流的研究型大學以及深厚的工程和科學人才儲備，而其中許多人才最終都流向了頂尖的美國公司。風投資本進入歐洲相對較晚，但在過去十年中，包括紅杉資本、Lightspeed、Iconiq和NEA在內的大型美國風投公司已在歐洲開設了分支機構。歐洲曾有過一個充滿希望的開端。在上世紀90年代數字革命之初，該地區曾擁有數家領先的半導體公司，比如總部位於荷蘭的阿斯麥、英國公司ARM，還有軟體巨頭德國公司SAP以及行動電話領域的領頭企業芬蘭諾基亞公司。歐洲現如今落後的一個重要原因可以歸結為缺乏速度。企業家們抱怨說，在歐洲，不管幹什麼都需要更長的時間：融資、遵守當地法規，甚至連招聘和解僱員工都需要更長時間。上世紀行動電話領域的領頭企業芬蘭諾基亞公司大多數歐洲初創公司發現，要以與美國同行相同的速度擴張是非常困難的，因此它們通常會遷往美國，被美國公司收購，或與美國公司合作。英國最大的初創公司之一、外賣公司Deliveroo最近同意作價39億美元將其業務出售給美國企業DoorDash。即便是歐洲最熱門的AI公司也選擇與美國公司合作，而不是與之競爭。總部位於倫敦的DeepMind於2014年被Google母公司Alphabet收購。總部位於巴黎的Mistral AI在打造大型AI模型的競賽中籌集了超過10億美元資金，該公司也已經與微軟、Google和亞馬遜簽署了分銷協議。在歐洲，多數商業融資仍來自銀行業，銀行通常要求融資方提供實物抵押品(比如一棟建築)以防蒙受損失。其他融資形式包括規避風險的公共退休基金。企業家們表示，早期的風險投資者也常常提出一些限制創始人發展的條款。“歐洲的資本很分散，金額小不集中；同時，又存在一些非常龐大、運轉緩慢、官僚化的半政府機構。而介於這兩者之間的美國那種更具活力的捐贈基金資本，在歐洲幾乎看不到，”美國科技投資者、倫敦風投公司Hoxton Ventures創始人侯賽因·坎吉說。複雜的監管環境在歐洲快速擴張業務規模很困難。美國是一個龐大的一體化市場，而歐洲由幾十個擁有不同語言、法律和稅收制度的國家組成。勞動法加大了招聘和解僱員工的難度，從而減緩了勞動力的流動性。(在歐洲，離職通常有三個月的通知期，某些情況下還有六個月的競業禁止條款，在英國被戲稱為“花園假”。)直到過去一兩年，股票期權在大多數歐洲國家還都很少使用，因為股票期權在授予前就被作為收入徵稅。歐洲稅負較高，而且本是為了約束大企業的法規卻成為初創企業成本高昂且耗時的負擔。歐洲對監管的“偏愛”是Han Xiao開始考慮將他總部位於柏林的AI初創公司遷往美國的原因之一。五年前，他和兩位朋友在德國完成學業後共同創立了Jina AI，旨在將機器學習應用於企業在非結構化資料中搜尋資訊。Xiao說，德國人談論AI時，首先談到的是道德和監管，而在美國和中國，投資者則關注創新。他說，在柏林也很難找到工程師。Xiao試圖解僱表現不佳的員工，結果卻被告上法庭。他的17名員工試圖成立工會。Xiao最初從美國和中國的風投公司以及SAP的美國分公司籌集了約700萬美元。他最新一輪3000萬美元的融資由矽谷投資公司Canaan Partners領投。Xiao說，歐洲的AI技術市場非常小，當地客戶採用AI技術的速度很慢。在加州度過了去年11月和12月之後，Xiao決定將他的公司遷往美國。根據亞馬遜最近的一項調查，歐洲企業將IT預算的40%用於遵守法規。該調查發現，三分之二的歐洲企業不瞭解去年夏天生效的歐盟《AI法案》規定的義務。由於歐盟的監管法規，Meta將其最新AI模型在歐洲的發佈時間推遲了近一年。該公司今年3月開始推出一個功能有限的版本，不包括圖像生成或編輯等功能。蘋果公司也推遲了iPhone的新AI功能在歐洲的推出時間，直到最近幾周才推出。荷蘭最成功的初創公司之一、軟體公司Bird最近表示，由於限制性的AI監管，公司計畫將主要業務遷出歐洲，遷往美國、迪拜和其他地區。在生活質量排行榜上，歐洲城市名列前茅，遙遙領先於美國城市。這種生活方式可能會降低風險偏好，同時歐洲的平等文化也不鼓勵赤裸裸的野心。“我收到很多融資簡報，上面寫著‘這可能是一家價值5000萬到1億美元的公司’，但這並不能真正引起我的興趣，”來自加州聖莫尼卡的克里斯·希爾說。他現居倫敦，為EdenBase管理一隻基金。他還指出，倫敦金融區的酒吧通常在周四下午2點就坐滿了人。美國對外關係委員會研究員塞巴斯蒂安·馬拉比表示，倫敦風投資本的興起最終可能會催生一個創業生態系統，讓資金、人才和創意快速流通。他的著作《權力法則》詳細描述了矽谷如何建立了創業文化。但在某些情況下，舊習難改。麻省理工學院的麥卡菲說，德拉吉的報告對歐洲科技行業的落後狀況診斷到位，但隨後敦促政府投入更多公共資金來刺激該行業，卻沒有抓住關鍵點——缺乏的是私人資本，而這很可能由於監管等因素造成的。麥卡菲說：“那一刻，我從點頭認同變成了拍案而起。” (東方財經雜誌)

5月22日，巴黎凡爾賽，一場聚焦世界最前線科技的會議召開。 這就是VivaTech，有「歐洲AI春晚」之譽。 VivaTech，2016年由陽獅集團和法國迴聲報發起。法國總統每年都會到場，Google、微軟、IBM、三星、特斯拉等公司巨頭，也是大會常客。 今年的大會，我們看到了許多熟悉的面孔，有美國的馬斯克，還有中國的李彥宏。