歐洲中央銀行總裁拉加德（Christine Lagarde）11 月 24 日在斯洛伐克布拉第斯拉瓦 AI 論壇上發出嚴厲警告，若歐洲未能迅速排除人工智能應用障礙，恐將「危及歐洲大陸未來」。這項聲明突顯歐盟在全球 AI 競賽中面臨嚴峻現實：2024 年美國私人 AI 投資高達 1,091 億美元（約港幣 8,509.8 億元），是中國 93 億美元（約港幣 725.4 億元）近 12 倍、歐盟加英國 45 億美元（約港幣 351 億元）的 24 倍。拉加德承認歐洲「已錯失成為 AI 先行者機會」，但強調若能果斷在關鍵產業部署技術，仍可將後發劣勢轉化為競爭優勢。本文深入分析歐洲 AI 困局三大結構性障礙、多方專家立場分歧，以及技術落後對企業競爭力的連鎖影響。
三重枷鎖拖累歐洲 AI 部署速度
拉加德在演講中直指歐洲面臨系統性障礙，首要問題是能源成本高昂令 AI 數據中心建設成本居高不下。根據歐盟能源委員會數據，歐洲數據中心 2024 年電力消耗達 96 TWh，佔總電力需求 3.1%，預計 2035 年將激增 150%。高盛研究報告指出，若所有規劃中數據中心完工，歐洲電力消耗將增加三分之一，但歐洲能源價格較美國高出 40% 至 60%，令科技巨頭轉向北維吉尼亞等低成本地區。
第二層障礙是法規零散與審批冗長。歐盟於 2024 年 8 月施行《人工智能法案》（AI Act）雖期望能建立信任框架，卻令 60% 初創企業直言「未做好準備」，45% 表達財務憂慮。數據顯示，歐洲傳統樞紐地區連接數據中心到電網平均需時 7 至 10 年，遠高於美國 18 個月。Meta Llama 3 模型甚至因合規成本選擇不在歐盟推出，突顯過度監管正驅使創新出走。
第三項挑戰是資本市場整合不足，無法提供大規模長期風險資金。前歐洲央行總裁馬里奧·德拉吉（Mario Draghi）2024 年 9 月發布競爭力報告建議，歐盟需每年注入 7,500 至 8,000 億歐元（約港幣 6.36 萬億至 6.78 萬億元）投資以縮小差距，並呼籲建立「運算資本」共享機制讓公共運算資源服務中小企。
專家立場分歧：創新與人權的天平
針對歐洲 AI 策略，決策圈出現明顯意見對立。拉加德代表的「加速派」主張，歐洲不應重蹈數碼革命遲緩覆轍，強調 AI 擴散速度較過往技術更快，因其可在既有網絡設備運行、透過自然語言互動，無需等待基礎建設完工即可創造經濟效益。她警告：「這次落敗後果不只是 AI 競賽，而是眾多產業競爭力全面喪失。」
然而聯合國人權事務高級專員圖克（Volker Türk）11 月 23 日提出截然不同「審慎派」觀點，稱生成式 AI 可能淪為「現代科學怪人」，威脅私隱權、政治參與和言論自由等基本人權。圖克在日內瓦商業與人權論壇上強調，AI 治理必須以人權為核心，要求各國將監管框架與國際人權法接軌，科技企業須建立有效風險管理機制和補救系統。
歐洲數碼競爭力中心創辦人麥斯納教授（Philip Meissner）則提出「平衡派」建言，建議不嚴格執行 AI 法案或降低高風險評級標準，以防頂尖 AI 企業外移。他指出歐盟目前是「AI 監管領導者而非技術領導者」，需要更開放環境才能留住人才。這種三方拉鋸反映歐洲在倫理堅持與經濟競爭間的艱難抉擇。
美中領跑擴大歐洲創新鴻溝
數據清晰揭示歐洲落後程度。史丹佛大學 2025 AI 指數報告顯示，2024 年美國機構開發 40 個重要 AI 模型，中國 15 個，歐洲僅 3 個。在生成式 AI 領域，美國投資超越中歐總和 254 億美元（約港幣 1,981.2 億元），較 2023 年 218 億美元（約港幣 1,700.4 億元）差距持續擴大。投資集中度也呈現兩極化：OpenAI、Anthropic 等美國科技巨頭獲得矽谷資本大舉注資，中國則採政府主導模式，近期 DeepSeek 推出震撼業界。
歐洲劣勢除了資金，更在於產業鏈依賴。美國投資者大量收購歐洲 AI 初創股權，將其納入美式供應鏈；Google 和 OpenAI 在歐洲擴大研究據點，實質是吸納人才而非培育本土生態。拉加德警告這種模式將加深對外部實體依賴，主張歐洲必須在晶片和數據中心等基礎層維持「最低自主產能」，分散 AI 供應鏈單點風險。
時間軸對比更顯緊迫：歐盟 2024 年才通過 AI 法案建立監管框架，美國早在 2020 至 2023 年已完成 AI 基礎建設投資高峰。德拉吉報告直指歐洲在上一波數碼革命遲緩是生產力停滯主因，現在 AI 浪潮若再失速，製造業、電訊、生物科技等關鍵產業恐面臨系統性競爭力流失。
企業衝擊與轉型路徑
對歐洲企業而言，AI 落後帶來立即威脅。歐洲初創企業調查顯示，50% 認為 AI 法案將「減緩創新速度」，多數創投預期此舉將削弱競爭力。創新數據中心（Centre for Data Innovation）估算，合規成本每年可能令 AI 系統開發增加 40 萬歐元（約港幣 339.2 萬元）支出，對資源有限中小企形成生存壓力。
不過政策端也提供緩衝機制。歐盟委員會在 AI 法案納入「監管沙盒」條款，允許初創在指導下測試系統而免於立即受罰，並每年撥款 10 億歐元（約港幣 84.8 億元）數碼創新基金協助合規。巴黎初創 Alice & Bob 成功運用此基金兼顧合規與創新，證明適當資源配置可化解矛盾。
拉加德提出解方聚焦「廣泛部署」而非「頂尖研發」，建議企業優先在先進製造、工業機械人、化學、電訊和生物科技等優勢產業嵌入 AI，基於歐盟開發產業大型語言模型建立垂直應用。歐洲高效能運算網絡（Euro-HPC）正擴充運算能力同時服務科研與商業，並修訂國家補助規則令公共運算資本能交換股權支援中小企。
決策時刻：歐洲能否化劣勢為優勢
拉加德在演講結尾留下開放性提問：歐洲能否善用「第二動者優勢」（second-mover advantage）？她主張歐洲無需在所有 AI 領域領先，而應聚焦快速擴散應用、建立差異化競爭力。這項策略能否奏效，取決於能否在未來兩三年內解決能源成本、簡化審批流程、整合資本市場三大關鍵。
歐盟執委會預計 2026 年第一季推出「數據中心能源效率配套措施」及策略路徑圖，愛爾蘭數碼部長在 D9+ 集團部長會議強調需在「刺激創新與必要監管間取得平衡」。但時間窗口正快速關閉，當 AI 運算能力每 6 個月翻倍（遠快於摩爾定律兩年週期），歐洲每一季遲疑都可能令差距從量變轉為質變，最終喪失在智能製造、綠色科技等傳統強項最後堡壘。
資料來源：
歐洲中央銀行 | 史丹佛大學 AI 指數報告 | 聯合國新聞 | 德拉吉競爭力報告 | 高盛研究
