2026年1月的达沃斯世界经济论坛上，谷歌前首席执行官Eric Schmidt (埃里克·施密特)向欧洲发出了一个直白而尖锐的警告：欧洲必须立即加大对本土开源人工智能实验室的投资，并解决能源成本飙升的难题，否则将很快发现自己不得不依赖来自中国的AI模型。欧洲在全球新一轮AI竞赛中既不想完全依附于美国的闭源体系，又担心在开源领域被中国主导。

全球AI的“两条道路”：闭源的美国与开源的中国

施密特指出，当前全球AI的发展路径正呈现出清晰的“中美分叉”。在美国，主流企业如OpenAI（ChatGPT）和谷歌（Gemini）正坚定地走向闭源模式。这种模式将底层代码和模型权重视为核心商业机密，通过API服务和订阅授权盈利。其优势在于能够提供统一、流畅的用户体验，并持续获得巨额收入以投入更前沿的研发。然而，这也意味着技术黑箱化、使用成本高昂且定制灵活性受限。

与此同时，中国在开源模型的开发上处于领先地位。这里的“开源”更准确地说是“开放权重”，即公开训练好的模型参数，允许全球开发者下载、审查并在此基础上进行二次开发和创新。这种做法提供了更高的透明度，降低了技术门槛，并快速形成了一个活跃的全球开发者生态。如今排名前列的开源AI模型很多都来自中国。施密特认为，这种开源策略正使中国在技术扩散和生态构建上占据优势。

欧洲的困境：夹缝中的“第三极”

在这种二元格局下，欧洲的处境显得尤为尴尬。它既没有美国那样拥有巨量资本和顶尖人才聚集的科技巨头来主导闭源赛道，又未能在如火如荼的开源浪潮中建立起具有全球影响力的领导地位。尽管欧洲也不乏亮点，例如法国的Mistral AI已成为该地区的佼佼者，并在2025年获得了137亿美元的高估值，但这一数字与OpenAI超过5000亿美元的估值相比，仍显得微不足道。施密特直言，欧洲在AI竞赛中已明显落后于中美两国。

更深层次的挑战在于基础设施。训练尖端AI模型是名副其实的“电老虎”，需要庞大的数据中心和稳定的电力供应。然而，欧洲正面临能源价格高企的严峻问题。如果不能建设足够多、成本足够低的数据中心基础设施，即使有再好的算法创意，也无法转化为有竞争力的模型。施密特对此特别强调，解决能源问题是欧洲保持AI竞争力的前提。

未来的抉择：独立自主还是战略依赖？

如果欧洲不采取果断行动，其可能面临的前景是：在高端企业应用市场，支付高昂费用使用美国的闭源API；在更广泛的研究、开发和创新领域，则逐渐依赖于中国主导的开源模型生态。施密特意味深长地暗示，后者“对欧洲来说可能不是一个好结果”。

那么，欧洲的出路何在？施密特提出的方案是“双轨并进”：

  1. 加大战略性投资：政府与私营部门需共同向本土的开源AI实验室注入大量资金，目标是构建一套独立于中美、自主可控的技术栈和标准体系。
  2. 破解能源瓶颈：将降低AI算力成本提升至基础设施战略高度，投资绿色能源和专用数据中心，为AI研发提供动力基础。

一些欧洲声音也认为，AI浪潮是一次“重新洗牌”的机会。欧洲拥有深厚的工业基础、顶尖的工程师储备以及金融、制造等领域的全球性企业，这些企业既有转型需求，也具备投资能力。欧洲完全可以利用开源模式，以较低成本重建自己的数字技术底座，甚至重塑软件业的商业模式。

消息来源：https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-01-20/europe-must-invest-in-open-source-ai-or-cede-to-china-schmidt?embedded-checkout=true