欧洲在全球AI竞赛中正落于下风。根据斯坦福大学的数据，2025年美国私人AI投资攀升至2859亿美元，远超欧洲的209亿美元。美国在AI采用率、数据中心数量以及AI公司估值方面也处于领先地位。目前共有八家美国科技公司市值突破万亿美元大关，OpenAI和Anthropic也即将加入这一行列。欧洲最接近的竞争者是荷兰芯片制造设备制造商ASML，其市值为6700亿美元。

欧洲迟迟未能造就一家万亿美元市值的公司，这一直萦绕在西门子智能基础设施部门首席执行官Peter Koerte的心头——该部门是西门子四大核心业务中最盈利的一块。

"欧洲拥有非常聪明的人才，"Koerte说，"但美国和中国凭借庞大的国内市场拥有巨大优势。在欧洲，由于语言、制度和政治体系各异，规模化扩张的难度要大得多。"

欧洲的工业数据优势

Koerte认为，欧洲可能占据上风的一个领域是面向工业流程的AI开发。西门子仍在开发中的工业基础模型（Industrial Foundation Model）有望将工程周期缩短最多40%，他预见其在汽车和航空航天行业的应用场景。西门子计划在未来三年内向工业AI投资超过10亿欧元。

与主要以语言进行训练的大语言模型（LLM）不同，工业模型以制造和工程数据进行训练，应用于相关领域。Koerte强调，精准性不容妥协。

"在工程领域，你必须精准。如果AI产生幻觉或编造计算结果，你就会遇到麻烦，"他说，"当我们尝试在工程和生产中使用大语言模型时，效果并不好——词语远不够精确。"

为工业模型获取足够的训练数据本身就是一大挑战。Koerte表示，欧洲领先制造商的悠久历史可能成为一种优势：《财富》欧洲500强企业中，超过一半拥有百年以上的历史。

"我们拥有最大的装机基础。所有数据都在欧洲运营数十年的制药、汽车和化工企业内部，"Koerte说。

要让这些企业交出自己的数据可能更加困难。"我们在向各组织宣传'数据是新石油'方面一直很出色，"Koerte说，"BMW或AstraZeneca不会把数据放到互联网上，因此它们需要信任他人，用它们的数据来训练这些模型。"

Koerte认为，这正是创立于1847年的西门子的另一大优势。"我们与大多数合作企业有着数十年的关系，"他说，"他们相信我们会极其谨慎地对待他们的数据，一旦出现问题也可以依赖我们。"

迄今为止，西门子已成功说服企业共享数据，以换取对其AI模型的访问权限以及提出新应用场景的能力。Koerte解释说，这些数据仅用于训练，所有权仍归创建数据的公司所有。

人才、合作伙伴关系与主权的局限

人才是另一个挑战。根据研究平台MacroPolo Archive的《全球AI人才追踪》，全球59%的顶尖AI研究人员受雇于美国的机构。不过去年，西门子从亚马逊挖来了生成式AI副总裁Vasi Philomin，担任其数据与AI负责人。前亚马逊云服务（AWS）总监Manu Parbhakar也加入西门子，领导其位于硅谷的战略与合作伙伴团队。

"你必须比在欧洲通常情况下开出更高的价码，"Koerte说，"但你必须拥有专家才能把这件事做成。"

与美国的合作伙伴关系同样至关重要。西门目前正与美国芯片制造商英伟达（Nvidia）合作，打造一个工业AI操作系统。

西门子并非唯一一家尝试将AI应用于物理世界挑战的公司。亚马逊创始人Jeff Bezos的最新创业公司Prometheus正在利用AI协助工程师进行从计算机、汽车到喷气发动机等各类设备的设计与制造。

"速度至关重要。但我认为我们处于有利位置，"Koerte说。

就在西门子与美国关系日益紧密之际，欧盟委员会正在推动与美国科技巨头脱钩。欧盟80%的数字基础设施和服务依赖非欧盟国家，欧盟委员会的技术主权一揽子计划旨在支持本土替代方案的创建。

尽管Koerte认为欧洲需要发展更强大的AI能力，但他认为完全的主权只是空想。"简而言之，根本不存在什么主权。美国没有，中国没有，欧洲也没有，"他说。没有任何国家拥有开发AI所需的全部资源。"如果你想制造高性能芯片，你需要荷兰ASML制造的光学紫外设备。它从德国公司采购大量零部件，而这些企业的供应商又遍布全球，"Koerte补充道。

西门子首席执行官Roland Busch警告说，随着各国政府寻求对数字供应链的更大控制权，一"数字铁幕"可能拖慢技术进步。Koerte主张加强跨境合作，而非追求技术孤立主义。他认为，只有通过这样的合作，AI所承诺的效率提升才能充分实现。工业客户是否继续共享数据、与英伟达的合作能否成熟为可用的操作系统，以及欧盟主权一揽子计划如何演变，都是检验Koerte论点能否成立的具体标志。

本文最初发表于 Fortune.com。