作為英國前首相，蘇納克還能選擇“跳槽”美國AI公司，但對于歐洲本土AI產業而言，或許就沒那么幸運了……
當地時間2025年10月9日，前英國首相里希·蘇納克（Rishi Sunak）正式宣布接受微軟與人工智能初創公司Anthropic的兼職高級顧問（Senior Advisor）職位。兩家公司的聲明與媒體報道同步披露：蘇納克的職位為“內部、兼職”性質，并承諾不會在兩年內為這些公司向政府游說，他表示將把報酬捐給其創辦的慈善項目。
昔日唐寧街10號的前主人，一位在任期內將AI安全提升至國家戰略高度，并傾盡全力在布萊切利園舉辦全球首屆AI安全峰會、試圖為英國搶占全球AI治理“盟主”地位的政治家，在卸下公職不過短短數月后，便悄然轉身，投入了美國科技資本的懷抱。
從唐寧街到硅谷：一場令人不安的“背書”
雖然英國商業任命咨詢委員會（ACOBA）為蘇納克的這一任命套上了“枷鎖”，規定他必須遵守限制，包括在離任兩年內不得代表兩家公司游說英國政府，也不能利用其在政府任職期間獲得的任何特權信息。
但在歐洲本土的從業者與學者眼中，這更像是一場令人不安的“背書”。對外界而言，這并不僅是個人去向的問題，而是一個象征：能夠穿透國界、連接權力與資本的“政治資產”，最終未能灑向歐洲本土的創新土壤，而是被大洋彼岸的巨頭們以一個高級顧問的頭銜和一紙優渥的合同輕松收割。
2007年，歐盟以14.71萬億美元的GDP短暫超越美國的14.45萬億美元，成為全球經濟領頭羊；然而時至今日，經歷英國脫歐后人口縮減至約4.5億的歐盟，其2025年一季度GDP總量僅約4.85萬億美元，僅相當于美國同期7.32萬億美元的三分之二。這一經濟差距的擴大不僅源于歐元區通脹高于美國、非美元貨幣貶值導致的匯率折算損失，更因德法意等核心經濟體增速低迷而加劇。甚至連美國最貧窮的密西西比州，人均收入都超過了倫敦以外的大多數歐洲地區。
歐洲的“布魯塞爾悖論”：規則的圍城與商業的荒漠
蘇納克的任命，無疑為時下正在掙扎求生的整個歐州的本土AI產業發展，蒙上了一層陰影。
在全球大模型技術競爭格局中，中美兩國形成顯著雙極主導態勢，而歐洲AI專利布局呈現結構性落后。據世界知識產權組織2024年報告，中美兩國生成式AI專利申請合計達全球總量的74.96%，而歐洲僅為6.7%。而反映在創新質量層面，歐洲在AI芯片、基礎算法等核心領域的創新速度滯后——例如英偉達壟斷全球80% AI芯片市場，支撐美國69%的AI算力占比，而歐洲僅占4.8%。
歐洲并非沒有AI的基因，恰恰相反，在基礎研究和算法理論領域，從英國的劍橋、牛津，到法國的巴黎高等師范學院，再到德國的馬克斯·普朗克研究所，歐洲擁有全球最頂尖的頭腦和深厚的學術積淀。許多如今在硅谷和中國AI產業中呼風喚雨的領軍人物，其學術譜系的源頭都能追溯至歐洲的某個實驗室。然而，這種強大的“科研天賦”，卻始終未能順暢地轉化為與之匹配的“商業統治力”。
歐洲的AI發展“失速”，主要源于纏繞歐洲多年的核心矛盾，即“布魯塞爾悖論”：在人工智能的全球競賽中，歐洲贏得了規則制定的勝利，卻導致其在商業實踐的賽道上嚴重失速。
問題的根源，首先指向了歐洲引以為傲的監管體系。作為全球首部全面而系統的人工智能監管法案，歐盟的《人工智能法案》試圖通過精細的風險分級，用倫理與安全的監管作為“韁繩”，以牽制整個全球AI的發展都走向。其所產生的“布魯塞爾效應”，讓歐洲通過反復強調倫理治理與跨領域協同尋求突破，使歐盟標準通過市場力量成為事實上的全球標準，也確實讓歐洲在國際舞臺上掌握了相當的話語權。
但權力的另一面是代價。對于那些嗷嗷待哺、羽翼未豐的本土AI初創企業而言，這部法案在某種程度上變成了一筆昂貴的“合規稅”。當硅谷的同儕們正以“先開槍、后瞄準”的敏捷開發模式，不惜一切代價搶占市場、迭代產品、積累數據時，歐洲的創業者們卻必須將寶貴的初始資金和人力，投入到理解和滿足繁復的法律條文中去。
這種“先合規，后創新”的路徑，在瞬息萬變的AI戰場上，無疑是一種致命的拖累。它像一個無形的減速帶，讓歐洲的創新列車在起步階段就慢人一等，進一步加劇了與美國巨頭之間本已懸殊的競爭劣勢。
如果說監管是外部的枷鎖，那么資本的“缺血”，則是內部的頑疾，其殺傷力遠勝于前者。
大模型領域的競爭，從本質上說，是一場關于算力、數據和資本的“三國殺”。一次頂級的模型訓練，其投入動輒數億甚至數十億美元，這對于任何一家初創公司而言都是天文數字。在這場資本的豪賭中，美國硅谷展現出了其無可比擬的優勢。一個由激進的風險投資（VC）、活躍的二級市場以及科技巨頭戰略投資部組成的、成熟且高效的資本生態系統，能源源不斷地為OpenAI、Anthropic這樣的公司輸送彈藥。
反觀歐洲，其風險投資市場呈現出截然不同的面貌：保守、分散、且缺乏規模效應。
不同國家之間的法律、稅務和文化壁壘，使得資本難以形成跨國界的有效流動與整合。一個法國的VC可能對投資一家德國的AI公司猶豫不決，而一個統一的、能與納斯達克相媲美的、高效的科技股退出機制，在歐洲至今仍是奢望。
資金的“毛細血管”不暢，最終必然導致整個創新生態的“供血不足”。最直接的后果，便是人才的“虹吸效應”。歐洲的大學和研究機構辛辛苦苦培養出的頂級AI科學家，畢業后面臨的選擇往往非常現實：一邊是歐洲本土初創公司提供的有限薪資、緊張的GPU資源和尚不明確的應用場景；另一邊則是美國巨頭們揮舞著的百萬美元年薪、近乎無限的算力集群和觸達全球用戶的廣闊平臺。
于是，歐洲的AI產業便陷入了一個“資本缺血—人才流失—創新乏力—更難吸引資本”的惡性循環之中。
灰色地帶的競爭：當“希望之星”面臨倫理拷問
在這一片略顯悲觀的圖景中，歐洲本土AI并非沒有燃起過希望的火花。來自法國的Mistral AI，憑借其驚人的技術迭代速度、對開源社區的擁抱以及其模型表現出的卓越能力，在短時間內聲名鵲起，讓整個歐洲看到了“小而美”的精銳力量挑戰“大而全”的硅谷巨頭的可能性，甚至被譽為“歐洲版OpenAI”。
然而就在今年8月，一位Mistral離職女員工群發郵件，指控公司存在多項“黑幕”，其中最爆炸的指控稱：Mistral最新模型疑似直接蒸餾自中國的DeepSeek，卻包裝成強化學習成功案例，并歪曲了基準測試結果。
而早在今年6月，就有博主通過“語言指紋”分析發現，Mistral-small-3.2與DeepSeek-v3極為相似。更諷刺的是，年初還有網友調侃DeepSeek是“中國的Mistral”，半年后劇情反轉——歐洲的Mistral反被質疑“借”了中國的成果。
博主Sam Peach進一步用詞頻與聚類分析發現，兩者輸出風格幾乎重合，極可能存在蒸餾關系。而爆料人Susan Zhang稱，公司內部刻意隱瞞這一點，對外聲稱性能提升源于強化學習，從而誤導公眾。
這一行為若屬實，不僅讓Mistral這家公司觸及知識產權與商業誠信的邊界，同時也讓歐洲一直鼓吹的安全與倫理問題反噬了自身。對于資源、算力與資本本就處于劣勢的歐洲而言，這樣的“越界”爭議無疑更具殺傷力，甚至可能讓歐洲本土AI在信任與競爭之間失去平衡——一旦信任塌陷，再多的技術優勢也難以挽回。
前瞻的鏡鑒：從歐洲的“外溢”看中國的“內卷”
將視線從歐洲拉回東方，審視歐洲AI所面臨的種種困境，對于正在高歌猛進的中國AI行業而言，不啻為一份極具價值的前瞻性教案。中國與歐洲，在AI發展的道路上，恰好展現出了兩種截然不同、近乎鏡像的比較優勢與劣勢。
在應用市場與數據層面，歐洲的劣勢是其市場的碎片化，語言、文化和法規的隔閡使其難以形成統一的數據海洋。而中國則擁有全球規模最大、最統一的單一數字市場，海量的用戶數據和豐富的應用場景，構成了中國AI產業最堅實的“數據飛輪”。這形成了一組鮮明的矛盾：歐洲是“有規則，無場景”，而中國在某種程度上是“有場景，治理仍在不斷完善”。
在資本投入與效率層面，歐洲的資本保守且分散，導致創新效率低下，人才與技術不斷“外溢”。這也說明，僅有規則話語或學術儲備不足以保住生態競爭力。中國擁有龐大統一市場與豐沛數據，這些是天然優勢，但若缺乏相應的長期人才激勵、國際合作通道與規則制定話語權，同樣會面臨外流與制度性短板的風險。
在全球治理角色層面，歐洲憑借其先行一步的監管框架，成功扮演了全球“規則制定者”的角色，這為其贏得了寶貴的國際外交和市場準入籌碼。而中國盡管在技術應用上領先，但在全球AI治理體系逐漸成型的歷史性窗口期，中國不能再滿足于僅僅做一個“規則的適應者”，需要更主動、更積極地參與甚至引領全球規則的制定，將中國在數據治理、算法倫理等方面的實踐經驗與思考，轉化為國際社會能夠理解和接受的全球話語，為中國AI產業的“出海”與長遠發展，爭取一個公平、有利的國際環境。
蘇納克的個人選擇，終究只是全球科技競爭宏大敘事中的一個微小注腳。但這個注腳卻以一種極具戲劇性的方式，揭示了歐洲AI揮之不去的結構性疲軟。它更像一記響亮的警鐘，提醒著所有在這條賽道上奮力奔跑的國家與企業：技術、資本與權力，這三者的關系正在被重新定義。只有當頂層的政治意志與本土的科技資本能夠形成一個目標一致、良性循環的統一體時，一個國家才能真正將創新的命運牢牢掌握在自己手中。
