文 | 大模型之家

作为英国前首相，苏纳克还能选择 " 跳槽 " 美国 AI 公司，但对于欧洲本土 AI 产业而言，或许就没那么幸运了……

当地时间2025年10月9日，前英国首相里希·苏纳克（Rishi Sunak）正式宣布接受微软与人工智能初创公司Anthropic的兼职高级顾问（Senior Advisor）职位。两家公司的声明与媒体报道同步披露：苏纳克的职位为 " 内部、兼职 " 性质，并承诺不会在两年内为这些公司向政府游说，他表示将把报酬捐给其创办的慈善项目。

昔日唐宁街 10 号的前主人，一位在任期内将 AI 安全提升至国家战略高度，并倾尽全力在布莱切利园举办全球首届 AI 安全峰会、试图为英国抢占全球 AI 治理 " 盟主 " 地位的政治家，在卸下公职不过短短数月后，便悄然转身，投入了美国科技资本的怀抱。

从唐宁街到硅谷：一场令人不安的 " 背书 "

虽然英国商业任命咨询委员会（ACOBA）为苏纳克的这一任命套上了 " 枷锁 "，规定他必须遵守限制，包括在离任两年内不得代表两家公司游说英国政府，也不能利用其在政府任职期间获得的任何特权信息。

但在欧洲本土的从业者与学者眼中，这更像是一场令人不安的 " 背书 "。对外界而言，这并不仅是个人去向的问题，而是一个象征：能够穿透国界、连接权力与资本的"政治资产"，最终未能洒向欧洲本土的创新土壤，而是被大洋彼岸的巨头们以一个高级顾问的头衔和一纸优渥的合同轻松收割。

2007 年，欧盟以 14.71 万亿美元的 GDP 短暂超越美国的 14.45 万亿美元，成为全球经济领头羊；然而时至今日，经历英国脱欧后人口缩减至约 4.5 亿的欧盟，其 2025 年一季度 GDP 总量仅约 4.85 万亿美元，仅相当于美国同期 7.32 万亿美元的三分之二。这一经济差距的扩大不仅源于欧元区通胀高于美国、非美元货币贬值导致的汇率折算损失，更因德法意等核心经济体增速低迷而加剧。甚至连美国最贫穷的密西西比州，人均收入都超过了伦敦以外的大多数欧洲地区。

欧洲的 " 布鲁塞尔悖论 "：规则的围城与商业的荒漠

苏纳克的任命，无疑为时下正在挣扎求生的整个欧州的本土AI产业发展，蒙上了一层阴影。

在全球大模型技术竞争格局中，中美两国形成显著双极主导态势，而欧洲AI专利布局呈现结构性落后。据世界知识产权组织 2024 年报告，中美两国生成式 AI 专利申请合计达全球总量的 74.96%，而欧洲仅为 6.7%。而反映在创新质量层面，欧洲在AI芯片、基础算法等核心领域的创新速度滞后——例如英伟达垄断全球 80% AI 芯片市场，支撑美国 69% 的 AI 算力占比，而欧洲仅占 4.8%。

欧洲并非没有 AI 的基因，恰恰相反，在基础研究和算法理论领域，从英国的剑桥、牛津，到法国的巴黎高等师范学院，再到德国的马克斯 · 普朗克研究所，欧洲拥有全球最顶尖的头脑和深厚的学术积淀。许多如今在硅谷和中国 AI 产业中呼风唤雨的领军人物，其学术谱系的源头都能追溯至欧洲的某个实验室。然而，这种强大的 " 科研天赋 "，却始终未能顺畅地转化为与之匹配的 " 商业统治力 "。

欧洲的AI发展 " 失速 "，主要源于缠绕欧洲多年的核心矛盾，即"布鲁塞尔悖论"：在人工智能的全球竞赛中，欧洲赢得了规则制定的胜利，却导致其在商业实践的赛道上严重失速。

问题的根源，首先指向了欧洲引以为傲的监管体系。作为全球首部全面而系统的人工智能监管法案，欧盟的《人工智能法案》试图通过精细的风险分级，用伦理与安全的监管作为 " 缰绳 "，以牵制整个全球AI的发展都走向。其所产生的 " 布鲁塞尔效应 "，让欧洲通过反复强调伦理治理与跨领域协同寻求突破，使欧盟标准通过市场力量成为事实上的全球标准，也确实让欧洲在国际舞台上掌握了相当的话语权。

但权力的另一面是代价。对于那些嗷嗷待哺、羽翼未丰的本土AI初创企业而言，这部法案在某种程度上变成了一笔昂贵的"合规税"。当硅谷的同侪们正以 " 先开枪、后瞄准 " 的敏捷开发模式，不惜一切代价抢占市场、迭代产品、积累数据时，欧洲的创业者们却必须将宝贵的初始资金和人力，投入到理解和满足繁复的法律条文中去。

这种 " 先合规，后创新 " 的路径，在瞬息万变的 AI 战场上，无疑是一种致命的拖累。它像一个无形的减速带，让欧洲的创新列车在起步阶段就慢人一等，进一步加剧了与美国巨头之间本已悬殊的竞争劣势。

如果说监管是外部的枷锁，那么资本的"缺血"，则是内部的顽疾，其杀伤力远胜于前者。

大模型领域的竞争，从本质上说，是一场关于算力、数据和资本的"三国杀"。一次顶级的模型训练，其投入动辄数亿甚至数十亿美元，这对于任何一家初创公司而言都是天文数字。在这场资本的豪赌中，美国硅谷展现出了其无可比拟的优势。一个由激进的风险投资（VC）、活跃的二级市场以及科技巨头战略投资部组成的、成熟且高效的资本生态系统，能源源不断地为 OpenAI、Anthropic 这样的公司输送弹药。

反观欧洲，其风险投资市场呈现出截然不同的面貌：保守、分散、且缺乏规模效应。

不同国家之间的法律、税务和文化壁垒，使得资本难以形成跨国界的有效流动与整合。一个法国的 VC 可能对投资一家德国的 AI 公司犹豫不决，而一个统一的、能与纳斯达克相媲美的、高效的科技股退出机制，在欧洲至今仍是奢望。

资金的 " 毛细血管 " 不畅，最终必然导致整个创新生态的 " 供血不足 "。最直接的后果，便是人才的 " 虹吸效应 "。欧洲的大学和研究机构辛辛苦苦培养出的顶级 AI 科学家，毕业后面临的选择往往非常现实：一边是欧洲本土初创公司提供的有限薪资、紧张的 GPU 资源和尚不明确的应用场景；另一边则是美国巨头们挥舞着的百万美元年薪、近乎无限的算力集群和触达全球用户的广阔平台。

于是，欧洲的AI产业便陷入了一个"资本缺血—人才流失—创新乏力—更难吸引资本"的恶性循环之中。

灰色地带的竞争：当 " 希望之星 " 面临伦理拷问

在这一片略显悲观的图景中，欧洲本土 AI 并非没有燃起过希望的火花。来自法国的 Mistral AI，凭借其惊人的技术迭代速度、对开源社区的拥抱以及其模型表现出的卓越能力，在短时间内声名鹊起，让整个欧洲看到了 " 小而美 " 的精锐力量挑战 " 大而全 " 的硅谷巨头的可能性，甚至被誉为 " 欧洲版 OpenAI"。

然而就在今年 8 月，一位 Mistral 离职女员工群发邮件，指控公司存在多项 " 黑幕 "，其中最爆炸的指控称：Mistral最新模型疑似直接蒸馏自中国的DeepSeek，却包装成强化学习成功案例，并歪曲了基准测试结果。

而早在今年 6 月，就有博主通过 " 语言指纹 " 分析发现，Mistral-small-3.2 与 DeepSeek-v3 极为相似。更讽刺的是，年初还有网友调侃 DeepSeek 是 " 中国的 Mistral"，半年后剧情反转——欧洲的 Mistral 反被质疑 " 借 " 了中国的成果。

博主 Sam Peach 进一步用词频与聚类分析发现，两者输出风格几乎重合，极可能存在蒸馏关系。而爆料人 Susan Zhang 称，公司内部刻意隐瞒这一点，对外声称性能提升源于强化学习，从而误导公众。

这一行为若属实，不仅让 Mistral 这家公司触及知识产权与商业诚信的边界，同时也让欧洲一直鼓吹的安全与伦理问题反噬了自身。对于资源、算力与资本本就处于劣势的欧洲而言，这样的 " 越界 " 争议无疑更具杀伤力，甚至可能让欧洲本土 AI 在信任与竞争之间失去平衡——一旦信任塌陷，再多的技术优势也难以挽回。

前瞻的镜鉴：从欧洲的 " 外溢 " 看中国的 " 内卷 "

将视线从欧洲拉回东方，审视欧洲 AI 所面临的种种困境，对于正在高歌猛进的中国 AI 行业而言，不啻为一份极具价值的前瞻性教案。中国与欧洲，在 AI 发展的道路上，恰好展现出了两种截然不同、近乎镜像的比较优势与劣势。

在应用市场与数据层面，欧洲的劣势是其市场的碎片化，语言、文化和法规的隔阂使其难以形成统一的数据海洋。而中国则拥有全球规模最大、最统一的单一数字市场，海量的用户数据和丰富的应用场景，构成了中国 AI 产业最坚实的 " 数据飞轮 "。这形成了一组鲜明的矛盾：欧洲是"有规则，无场景"，而中国在某种程度上是"有场景，治理仍在不断完善"。

在资本投入与效率层面，欧洲的资本保守且分散，导致创新效率低下，人才与技术不断"外溢"。这也说明，仅有规则话语或学术储备不足以保住生态竞争力。中国拥有庞大统一市场与丰沛数据，这些是天然优势，但若缺乏相应的长期人才激励、国际合作通道与规则制定话语权，同样会面临外流与制度性短板的风险。

在全球治理角色层面，欧洲凭借其先行一步的监管框架，成功扮演了全球 " 规则制定者 " 的角色，这为其赢得了宝贵的国际外交和市场准入筹码。而中国尽管在技术应用上领先，但在全球AI治理体系逐渐成型的历史性窗口期，中国不能再满足于仅仅做一个"规则的适应者"，需要更主动、更积极地参与甚至引领全球规则的制定，将中国在数据治理、算法伦理等方面的实践经验与思考，转化为国际社会能够理解和接受的全球话语，为中国AI产业的"出海"与长远发展，争取一个公平、有利的国际环境。

苏纳克的个人选择，终究只是全球科技竞争宏大叙事中的一个微小注脚。但这个注脚却以一种极具戏剧性的方式，揭示了欧洲 AI 挥之不去的结构性疲软。它更像一记响亮的警钟，提醒着所有在这条赛道上奋力奔跑的国家与企业：技术、资本与权力，这三者的关系正在被重新定义。只有当顶层的政治意志与本土的科技资本能够形成一个目标一致、良性循环的统一体时，一个国家才能真正将创新的命运牢牢掌握在自己手中。