歐盟已開放最多七座AI「超級工廠」的投標程序，這是一項旨在動員超過300億歐元公共與私人投資的採購計畫。該計畫旨在讓歐洲企業取得開發尖端AI模型所需的運算能力，減少該集團對美國公司——如Amazon Web Services、Microsoft Azure和Google Cloud——所提供雲端服務的依賴，這些公司合計佔歐洲雲端基礎設施市場的很大份額。

此決定出台之際，運算能力已成為AI產業中最重大的瓶頸之一。先進AI模型的訓練需要由數萬顆高效能加速器組成的叢集，歐洲官員也承認現有公共基礎設施已承受嚴重壓力。此舉同時發生在全球競爭日益激烈之際，美國和中國都在向AI運算基礎設施投入大量公共與私人資源。

該計畫是歐盟執委會更廣泛的AI大陸行動計畫的一部分，旨在建立主權AI運算能力。它也反映了史丹佛大學2026年AI指數報告所識別的一項全球趨勢，該報告發現世界各國越來越將AI基礎設施視為與半導體、能源和數據同等重要的戰略性國家資產。

硬體至關重要

一位歐盟執委會資深官員簡潔地概括了歐洲面臨的挑戰：「現有基礎設施的需求已達飽和。」

這意味著歐洲AI發展的主要障礙並非研究人才短缺，而是運算能力不足。這一論點與史丹佛的結論一致——前沿AI技術的發展往往偏向那些擁有雄厚財力來建設和營運大規模GPU叢集的實體。

根據AI超級工廠計畫，每個據點將具備安裝多達10萬顆尖端AI處理器的能力，並配備先進網路、雲端軟體、可靠的電力來源以及最先進的冷卻系統，用於訓練和部署大規模模型。

歐洲已建立了19座與公共超級電腦相連的AI工廠。超級工廠旨在透過建立更大型的私人主導運算設施來補充這些現有設施。其目標是確保AI發展在歐洲既有的監管和數據治理框架內進行，包括全球首部全面性人工智慧法律框架——歐盟AI法案。

該計畫也與歐盟的人工智慧協調計畫保持一致，該計畫自2018年以來一直致力於整合成員國投資，而非推行各自為政的國家級計畫。

資金結構

融資結構運用公共資金來吸引私人部門投資。在總計300億歐元中，約100億歐元預計來自國家和歐盟層級的資金，帶動額外200億歐元的私人投資。公共融資一般將限制在專案成本的35%以內。

部分資金仍取決於即將到來的歐盟預算談判。歐洲高效能運算聯合事業體（EuroHPC JU）將負責管理競爭性遴選過程，延續歐盟運用公共資金帶動關鍵技術領域私人投資的策略。

歐盟執委會新聞稿和另一份公告確認了歐洲投資銀行集團對該計畫的參與支持。

雙標案招標結構

招標分為兩類。一個標案支援最多四座中型超級工廠，另一個則涵蓋最多三座大型設施。視專案而定，歐盟和各國政府的合計資金範圍可從10億到20億歐元不等。

中型據點預計能高效部署25,000至75,000顆AI處理器，而最大的設施則可能超過10萬顆。德國、義大利、希臘、葡萄牙和西班牙等國均表達了承辦主要設施的興趣。

這一規模的叢集將使歐盟超級工廠躋身美國大型企業所營運的最大型AI訓練設施之列，但仍會落後於xAI等公司規劃中的大規模GPU部署。這一比較凸顯了布魯塞爾的目標——建造能夠訓練前沿AI模型的設施，而非作為傳統研究用超級電腦。

歐洲無法消除的依賴

建立獨立的AI基礎設施本身並不能減少歐洲對外國半導體製造商的依賴。在2026年7月達成歐美貿易協定之後，歐盟執委會與AMD、Nvidia和Qualcomm簽署了意向書，以改善超級工廠專案的硬體取得管道。

官員對此方面保持務實態度。隨著競爭加劇，未來硬體升級預計將涉及更多供應商，但單靠晶片無法解決問題。國際能源總署強調，AI資料中心正在推動全球電力需求持續上升，這使得可靠的電力來源、足夠的電網容量和先進的冷卻系統與處理器本身同等重要。

時間表

申請將於2026年11月12日截止。EuroHPC的評估結果將決定得獎名單，預計於2027年初公布。獲選專案預計在簽約後約18個月開始營運。

歐盟執委會技術主權、安全與民主執行副主席Henna Virkkunen稱此次啟動為該集團AI願景的「一座里程碑」。

超級工廠的目標不僅僅是擴充雲端容量。歐盟官員設想這些設施能提供基礎設施，加速AI在製造業、醫療保健、交通運輸和公共服務等領域的應用。然而，OECD分析顯示，歐洲各國的AI應用程度仍然不均，這意味著額外300億歐元的運算能力只是強化經濟競爭力這一更廣泛努力中的一環。