欧洲如何整合算力资源以追赶 AI 前沿

欧洲在前沿 AI 能力方面明显落后于美国和中国。造成这一差距的原因是多方面的，其中欧洲资本的匮乏是主要因素之一。然而，本报告聚焦于一个更具体的挑战：训练最先进的 AI 模型，直到近期仍需要将算力集中在单一地点，而这一条件在欧洲尤为难以满足，原因在于三大瓶颈的制约：电力（基础设施建设迟缓，单一地点的可用电力不足）、算力（芯片存量少且分散）以及政治（成员国之间难以实现有效的政治协调）。

分布式训练是一套允许地理上分散的数据中心作为单一训练资源协同运作的技术体系，自 2023 年以来已趋于成熟。本报告通过文献综述、专家咨询以及对算力与电力需求的定量估算，评估分布式训练对欧洲前沿 AI 能力的现实意义。

分析结果显示，分布式训练有助于缓解电力供应和政治协调两大瓶颈。在算力方面，分布式训练本身无法解决芯片短缺问题，但它能够改变欧洲现有及规划中的算力是否具备支撑前沿模型训练的可能性：若缺乏分布式训练技术，相同数量的芯片将继续分散于各个规模偏小、无法单独承担前沿训练任务的集群之中。

基于上述分析，本报告从两个方面提出政策建议：一是为分布式训练做好欧洲物理基础设施的准备；二是简化并统一跨境监管规则，为区域协同创造制度条件。

Q&A

Q1：欧洲在前沿 AI 能力上落后的主要原因是什么？

A：欧洲落后的原因是多方面的，资本匮乏是核心因素之一。此外还存在三大具体瓶颈：电力基础设施建设缓慢且单一地点可用电力不足；芯片存量少且分布分散；成员国之间政治协调困难。这些因素共同导致欧洲难以在单一地点集中足够算力来训练最先进的 AI 模型。

Q2：分布式训练技术能解决欧洲的算力短缺问题吗？

A：分布式训练无法直接解决芯片数量不足的问题，但它能从根本上改变欧洲现有算力的利用方式。没有分布式训练，各地算力集群规模太小，无法单独支撑前沿模型训练；有了分布式训练，这些分散的集群可以整合为一个统一的训练资源，从而具备支持前沿 AI 训练的可能性。

Q3：报告针对欧洲 AI 算力问题提出了哪些政策建议？

A：报告从两个方向提出政策建议：第一，加强欧洲物理基础设施建设，使其具备支持分布式训练的技术条件；第二，简化并统一欧盟各成员国之间的跨境监管规则，降低跨国算力协同的制度障碍，推动欧洲整体算力资源的高效整合。