歐洲AI開闢新路向（車品覺）
本文作者車品覺，為港交所獨立非執行董事、香港基因組中心董事、香港大學中國商業學院客座副教授，為《信報》撰寫專欄「全民大數據」。
我之前在文章裏說過，人工智能（AI）競爭正在從技術參數之爭，轉向「數據管道、標準制定、規模落地」的全鏈條控制權之爭。最近歐洲的舉動，恰好印證這個判斷，也帶來一個有趣的問題：歐洲AI能否走出一條有別於中美的新道路？
德國上月啟動了「人工智能創新園」，總投資數十億歐羅，號稱歐洲迄今最完整的AI產業集群。布局的方向很明確：工業AI、智能製造、自動駕駛、智能物流、AI倫理與安全，全是「製造業+人工智能」的方向。
這個選擇本身，就說明歐洲的邏輯跟中美都不一樣。中美兩強爭奪的是底層平台和數據通道；相反，歐洲沒有這個本錢，算力規模和工程化能力都較落後，但歐洲有自己的王牌：深厚的製造業基礎。歐洲有13座「人工智能工廠」即將投入生產，每座配備約10萬枚高端AI晶片。德國AI算力規劃到2030年，將會是2025年的4倍，據悉已吸引上百間企業，市值超過3.7萬億歐羅（約33.7萬億港元）。
但歐洲有一個致命的結構性問題：碎片化。
數據標準不統一、語言環境各異、產業政策各行其是，若要讓一個德國工廠的AI系統和法國工廠打通，每一步都要穿過一道制度壁壘，這種碎片化現象，是歐洲市場的歷史基因。這正是我在前文說的：網絡效應的前提是規模，而規模的前提是打通。就算再大的投資，如果各國各自為政，也只能建成一個個相互隔離的「AI孤島」，歐洲自己也清楚這一點。歐委會說要在「減少監管」和「釋放創新活力」之間找到平衡，歐洲央行行長拉加德直接說：「歐洲若錯失AI帶來的生產力革命，未來競爭力將受到不可逆的影響。」
我對歐洲有一個看法，可能和主流觀點不同。大家都在說歐洲落後於中美，但歐洲真正的機會，不在於追上中美，而在於找到一個中美都沒有正面解決的問題──「製造業與AI深度融合」背後標準、安全、倫理這套制度的建設。歐洲如果能在「工業AI制度標準」這維度率先建立話語權，同樣可以成為一極。前提是，它得先把內部碎片化問題解決。
學者的預測，未來5到10年，歐洲AI將從「重倫理」轉向「倫理與產業並重」、從「科研主導」轉向「產業主導」，更從「分散創新」轉向「跨國集群化創新」。以上不是技術問題，而是治理能力的問題。治理能力，恰恰是歐洲最應該、也最有可能建立的東西。
（編者按：車品覺著作《覺悟．大數據》現已發售）
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