歐洲正在全球AI競賽中失去優勢。根據史丹佛大學的數據，2025年美國民間AI投資攀升至2,859億美元，遠超歐洲的209億美元。美國在AI採用率、資料中心數量以及AI企業估值方面同樣領先。目前共有八家美國科技公司突破兆美元市值門檻，OpenAI與Anthropic也即將加入其行列。歐洲最接近的企業是荷蘭晶片設備製造商ASML，市值為6,700億美元。

歐洲缺乏兆美元企業的問題一直縈繞在Peter Koerte心頭，他是西門子智慧基礎建設部門的執行長——該部門是西門子四大核心業務中獲利最高的一個。

「歐洲有很多非常聰明的人才，」Koerte說。「但美國和中國因為擁有龐大的國內市場而具備巨大優勢。在歐洲，由於語言、法規和政治體系各不相同，擴大規模的難度明顯更高。」

歐洲的工業數據優勢

Koerte認為，歐洲可能佔上風的一個領域，是工業製程AI的開發。西門子仍在開發中的工業基礎模型（Industrial Foundation Model），據Koerte表示，有潛力將工程週期縮短最多40%，他並預見其在汽車與航太產業的應用場景。西門子計畫在未來三年內投入超過10億歐元發展工業AI。

與主要依賴語言數據訓練的大型語言模型（LLM）不同，工業模型是以製造與工程數據訓練，用於這些領域。Koerte強調，精確度是不容妥協的。

「在工程領域，你必須精確。如果AI產生幻覺或編造計算結果，麻煩就來了，」他說。「當我們嘗試在工程與生產中使用大型語言模型時，效果並不好——語言文字的精確度遠遠不夠。」

為工業模型取得足夠的訓練數據本身就是一項挑戰。Koerte表示，歐洲領先製造商的悠久歷史反而可能成為優勢：Fortune 500 Europe榜單上有超過一半的企業歷史超過100年。

「我們擁有最大的裝機基礎。所有數據都在已在歐洲營運數十年的製藥、汽車和化工企業內部，」Koerte說。

要說服這些企業交出數據可能更加困難。「我們一直很擅長讓組織明白數據是新時代的石油，」Koerte說。「BMW或AstraZeneca不會把他們的數據放到網路上，因此他們需要信任他人，用他們的數據來練這些模型。」

Koerte認為，這正是創立於1847年的西門子的另一項優勢。「我們與大多數合作對象都有數十年的關係，」他說。「他們信任我們會竭盡全力保護他們的數據，一旦出問題也可以依靠我們。」

到目前為止，西門子已成功說服企業共享數據，以換取其AI模型的使用權以及提出新應用場景請求的能力。Koerte解釋，這些數據僅用於訓練，所有權仍由創建數據的企業保留。

人才、夥伴關係與主權的極限

人才是另一項挑戰。根據研究平台MacroPolo Archive的全球AI人才追蹤報告，美國機構聘用了全球59%的頂尖AI研究人員。然而去年，西門子挖角Amazon生成式AI副總裁Vasi Philomin出任數據與AI主管。前Amazon Web Services總監Manu Parbhakar也加入西門子，領導其位於矽谷的策略與合作夥伴團隊。

「你必須比在歐洲通常願意支付的金額更高才請得到人，」Koerte說。「但你必須擁有打造這一切的專家。」

與美國的夥伴關係也至關重要。西門子目前正在與美國晶片大廠Nvidia合作，共同打造工業AI作業系統。

西門子並非唯一一家嘗試將AI應用於實體挑戰的公司。Amazon創辦人Jeff Bezos的最新新創公司Prometheus正在利用AI協助工程師設計與製造各類裝置——從電腦、汽車到噴射引擎。

「速度至關重要。但我認為我們的位置不錯，」Koerte說。

西門子與美國關係日益緊密之際，歐盟執委會正推動與美國大型科技公司脫鉤。歐盟80%的數位基礎設施與服務依賴非歐盟國家，執委會的科技主權方案旨在支持本土替代方案的發展。

雖然Koerte認為歐洲需要發展更強的AI能力，但他認為完全的主權是不切實際的幻想。「簡單來說，根本沒有主權這回事。美國沒有。中國沒有。歐洲也沒有，」他說。沒有任何國家擁有發展AI所需的全部資源。「如果你想製造高效能晶片，你需要荷蘭ASML製造的紫外線光刻機。它從德國企業採購許多零件，而這些企業的供應商遍布全球，」Koerte補充道。

西門子執行長Roland Busch曾警告，隨著各國政府尋求對數位供應鏈取得更大控制權，「數位鐵幕」恐拖慢科技進步。Koerte主張加強跨境合作，而非追求技術孤立主義。他認為，唯有透過這樣的合作，AI承諾帶來的效益才能完全實現。工業客戶是否會繼續共享數據、與Nvidia的合作能否成熟為可運作的作業系統，以及歐盟主權方案的演變，都是檢Koerte論點能否成立的具體指標。

本文最初發表於 Fortune.com。