欧盟投资300亿欧元建设人工智能超级工厂，以缩小计算能力差距。

欧盟已启动多达七个人工智能“超级工厂”的招标程序，这是其采购计划的一部分，旨在调动超过 300 亿欧元的公共和私人投资，使欧洲企业能够利用其开发尖端人工智能模型所需的计算能力。

布鲁塞尔希望拥有更多未来人工智能技术所需的硬件，而不是依赖美国公司的云服务。.

这项决定出台之际，计算能力已成为该行业的主要障碍之一。先进的人工智能模型只能使用包含数万个顶级加速器的集群进行训练，而欧洲官员也意识到，现有的公共基础设施已不堪重负。.

该倡议是欧盟委员会名为“ 人工智能大陆” 倡议的更大计划的一部分，旨在实现自主人工智能计算能力。

此外，该倡议展现了一种趋势，dent也 斯坦福大学 2026 年人工智能指数了这一点，即世界各国开始将人工智能基础设施视为与半导体、能源和数据同等重要的国家战略资产。

为什么拥有硬件成了争论的焦点

用一位欧盟委员会高级官员的话来说，欧洲的问题可以用一句话概括：

“目前的基础设施已经 饱和 。”

这意味着，目前欧洲人工智能面临的最大挑战不是研究人才的匮乏，而是计算能力的不足。.

这一论断强化了斯坦福大学的结论，即前沿人工智能技术的发展往往有利于那些拥有雄厚预算来建立和运行大型 GPU 集群的实体。.

根据人工智能超级工厂计划，每个工厂将有能力安装多达 10 万个尖端人工智能处理器，并配备超现代网络、云软件、可靠的电力来源和最先进的冷却技术，用于训练和使用巨型模型。.

欧洲已经建立了19座与公共超级计算机相连的人工智能工厂。这些超级工厂的目标是通过创建规模更大的私营计算基地，为这些公共设施提供替代方案。.

此举旨在确保人工智能的发展在现有的欧洲监管和数据治理框架内进行。该倡议也与 欧盟自2018年以来制定的《人工智能协调计划》 ，该计划旨在整合各成员国的投资，而非各自为政。

这300亿欧元究竟是如何计算出来的？

该融资计划利用国家资金来trac更多来自私营部门的投资。.

预计该项目总资金将包括来自国家和欧盟的 100 亿欧元，这将撬动私人投资者的 200 亿欧元，而公共融资通常仅限于项目支出的 35%。.

部分资金仍取决于即将进行的欧盟预算谈判。欧洲高性能计算联合组织（EuroHPC JU）将负责管理竞争性遴选流程，延续欧盟利用公共资金吸引trac投资关键技术的战略。

两批，还有很多薯片

此次招标分为两类。一类项目最多可支持四座中型超级工厂，另一类项目最多可支持三座大型超级工厂。根据项目情况，欧盟和各国政府提供的资金总额可能在10亿欧元至20亿欧元之间。.

就规模较小的站点而言，它们应该能够高效地部署 25,000 到 75,000 个 AI 处理器，而最大的站点则可以超过 100,000 个。德国、意大利、希腊、葡萄牙和西班牙等国都对运营这些大型设施表现出了兴趣。.

如此规模的集群将使欧盟的超级工厂跻身于目前一些美国大型企业规模最大的AI训练设施之列，但与xAI等公司计划部署的数千GPU的设施相比，仍然相形见绌。这一类比体现了布鲁塞尔的目标：打造能够训练尖端AI模型的技术，而非普通的研究型超级计算机。.

欧洲无法消除的这种依赖性

仅靠建立dent 的AI基础设施无法减少欧洲对外国半导体制造商的依赖。.

在欧盟与美国于 2026 年 7 月达成贸易协议后，欧盟委员会已与 AMD、英伟达和高通签署意向书，以增加与超级工厂项目相关的硬件获取渠道。

然而，官员们对这一事态发展持相当务实的态度。.

由于竞争加剧，未来的硬件升级预计将涉及更多供应商，但仅靠芯片无法解决问题。国际能源署也强调，人工智能数据中心加剧了全球 电力 ，因此，除了先进的处理器之外，还需要关注可靠的电力来源、充足的电网容量和冷却系统。

计时器现在正在运行

申请截止日期为 2026年11月12日。根据EuroHPC进行的评估，预计将于2027年初公布获奖名单。入选项目预计将在签署合同后约18个月开始trac。

欧盟dent 欧盟委员会负责技术主权、安全和民主的执行副主席亨娜·维尔库宁宣布，此次发布在人工智能领域实现愿景的“里程碑”。

欧盟对超级工厂的兴趣不仅限于提高经济体的云计算能力，因为人们认为这些设施可以为在制造业、医疗保健、交通运输和公共服务等领域更快地部署人工智能提供急需的基础设施。.

然而，经合组织的分析表明，人工智能在欧洲的应用并不均衡，这意味着额外投入的 300 亿欧元计算能力在争夺经济竞争力的重要战役中只是一小块拼图。.