谁掌握欧洲经济的大脑所在云端，谁的 AI 将塑造未来汽车

仅仅三天后，也就是 2026 年 6 月 12 日，Anthropic 表示，美国政府已发布一项出口管制指令，要求暂停所有外国国民对 Fable 5 和 Mythos 5 的访问，不论这些人身处美国境内还是境外。Anthropic 称，为遵守这一指令，公司不得不对所有客户停用这两款模型。

换句话说，全球最先进的 AI 系统之一，从发布到受到地缘政治限制，用时还不到一周。

乍看之下，这似乎不过是硅谷与华盛顿之间的又一次冲突。科技公司谈创新，政府谈国家安全，客户则只能无奈地盯着屏幕。

但事情远不止于此。Anthropic 事件是迄今最明确的警示之一，说明人工智能正在成为一种战略资源。它不再只是软件，也不只是另一种云服务，不只是一个能写邮件、翻译文件或帮忙调试代码的便捷聊天机器人。前沿 AI 正越来越像芯片、卫星、密码技术、国防技术和能源一样，被作为战略能力来对待。

如果现实如此，欧洲就必须直面一个尖锐的问题：我们是在用自己的工具建设未来，还是在向美国租用本国经济的大脑？

这不只是 Anthropic 的问题

Anthropic 事件的核心，是美国政府下令暂停外国国民访问 Fable 5 和 Mythos 5。按照 Anthropic 的说法，政府担忧的似乎是某种可能绕过 Fable 5 安全防护的方法，也就是对模型实施越狱。公司认为，这个案例涉及的是一种狭窄而非普遍存在的情况，而且相关能力在特定条件下，其他公开可用的模型也能够复现。

从政府角度看，这种担忧并非不可理解。最强大的 AI 模型早已不只是聊天机器人。它们可以分析代码，识别软件漏洞，起草攻击场景，协助自动化情报工作，处理海量数据，还能加速那些过去需要整支工程师、分析师或网络安全专家团队才能完成的任务。如果这样的工具落入敌对国家、犯罪集团或资金充足的攻击者手中，造成的损害可能是现实且严重的。

美国政府越来越倾向于不把这视作消费科技问题，而是关乎力量平衡、国家安全和经济优势的问题。按照这套逻辑，不难理解华盛顿为何希望控制谁能接触最强大的模型。

但问题也正是从这里开始的。

如果一个国家只凭一纸命令，就能切断企业、研究人员、工程师和软件开发者已经围绕其建立工作流程的工具访问权限，那么这就不再是普通服务，而开始越来越像关键基础设施。而如果这种基础设施受制于另一个国家的政治决策，那么这种依赖就不再只是理论上的风险。

欧洲高谈主权，却仍以用户姿态行事

欧盟近年来一直在高谈数字主权。这个概念听起来很好，也很适合出现在会议、战略文件和政治演讲中。但主权并不意味着拥有一套漂亮规则。主权意味着，当别人决定关门时，你仍然有能力行动。

欧洲当前的处境并不轻松。这里有强大的工业基础、优秀的大学、充足的工程师、扎实的研究能力，以及海量高质量数据。但在前沿 AI 模型、云基础设施和可规模化平台方面，欧洲仍高度依赖美国公司。

这并不意味着美国是欧洲的敌人，恰恰相反，美国仍是欧洲最重要的盟友。但也正因为如此，这个问题才格外严肃。近期在能源、半导体和国防领域的经验已经表明，即便是友好依赖，在危机中也可能演变为脆弱点。当依赖程度过高，决定性的问题不再是伙伴是好是坏，而是谁拥有最终决定权。

在 AI 领域，这一点尤其重要，因为人工智能并不只是众多行业中的一个。它正在开始重塑每一个行业，包括银行、医疗、公共管理、国防、能源、物流，以及当然还有汽车产业。

汽车产业是第一个重大考验

今天的汽车，早已不只是发动机、车身和变速箱。它是装满传感器、在车轮上行驶的计算机，而它的价值也越来越取决于软件。驾驶辅助系统、自动驾驶功能、电池管理、能效、网络安全、用户界面、语音控制、服务诊断、空中升级、产品开发和仿真，都越来越深地进入 AI 领域。

当一家欧洲车企谈论软件定义汽车，却主要依赖美国模型供应商来进行开发、测试、代码分析和工程流程加速时，一个简单的问题就随之而来：如果软件定义汽车的大脑诞生在别人的云端，这辆车究竟有多独立？

这已经不是抽象担忧。汽车行业本就承受着多重压力。中国正快速推进电动车、电池和软件的结合。美国科技公司掌控着云、芯片和 AI 生态中的很大一部分。欧洲车企在机械工程、制造、安全、质量和品牌价值方面依然强势，但在软件速度上，往往难以追上最快的竞争对手。

如果再把对 AI 基础设施的依赖加进来，问题就会更加尖锐。未来的竞争优势，不只在于谁能造出更好的车，还在于谁能更快地开发、测试、修复、本地化、加固和更新。而 AI 恰恰能在这些环节带来巨大优势。如果这种优势是租来的，那它就不完全属于你。

美国的视角：艰难决定总比事后后悔好

从美国政府的角度看，问题更简单。如果某个模型可能提升网络攻击能力，那么在造成损害之前，就可能需要限制访问。对国家安全机构来说，仅仅说其他模型也能做类似的事，并不能构成完整回答。如果某个模型尤其强大、使用尤其广泛，或特别敏感，政府可能就会认定风险过高。

这种看法不能被轻易斥为无稽之谈。多年来，AI 安全一直停留在抽象讨论层面。如今，它已开始催生实际决策。如果一个模型能帮助发现软件漏洞，它就既能帮助防御方，也能帮助攻击方。同一个帮助医院保护 IT 系统的工具，也可能被用来攻击这家医院。同一个帮助车企修复车辆软件缺陷的工具，也可能被犯罪分子用来利用这一缺陷。

政府必须考虑最坏情形。否则，一旦首次重大事件发生，接下来面对的问题就会是，为什么当初没人采取行动。

所以，问题不在于安全论证是否荒谬。它并不荒谬。问题在于这种论证如何被使用。当透明度有限、证据仍然模糊，而一项决定又突然影响到广泛类别的客户，包括盟友和守法企业时，安全政策看起来就可能不再像一项狭义的安全措施，而更像一种经济权力工具。

科技公司的视角：规则必须可预期

对 Anthropic 和其他 AI 公司来说，最大的危险并不是政府干预本身。大型科技公司非常清楚，它们的模型已经进入政治管控范围。真正的危险在于不可预测性。

如果一家公司投入数十亿美元开发模型，签下客户合同，构建产品，设立访问计划，进行安全测试，施加使用限制，随后却收到一封政府来函，要求立即切断访问，这会向整个市场释放寒意十足的信号。

企业需要清晰边界。什么样的能力门槛会触发出口管制？哪些用户需要授权？盟友是否属于单独类别？欧洲研究机构是否会被与敌对国家的国家级网络部门同等对待？通过 API 使用模型，是否等同于导出模型权重？封闭访问、日志记录和监控，是否足以降低风险？由谁审计系统？又该如何对决策提出异议？

如果这些问题没有答案，整个行业就只能在政治迷雾中运作。投资不会在这种迷雾中加速，反而会变得更谨慎、成本更高，也更加集中。

欧洲企业的视角：合同挡不住政治

对欧洲企业而言，Anthropic 事件最重要的教训很简单：服务条款不是战略。

你也许按时付款，也许遵守了每一项使用政策，也许来自盟友国家，也许开发的是完全合法的产品。但如果这项服务受制于另一套司法管辖，而那个国家的政府决定必须暂停访问，那么再精致的界面、再完善的服务级别协议，也无法真正保护你。

每一家把 AI 用于产品开发、客户服务、软件工程、翻译流程、文档编制、网络安全或数据分析的欧洲企业，都应该认真对待这一点。问题不在于美国模型好不好。它们确实非常强，往往也是全球最好的模型之一。问题在于，企业是否承受得起让关键工作流程依赖一个由外部控制、受政治治理的单一入口。对于战略性职能，答案应当是否定的。

开放模型有帮助，但并不能解决一切

一种简单回答是，只使用开源或开放权重模型。这是解决方案的重要组成部分，但不是全部。

开放模型带来透明度、独立性，以及在自有基础设施上运行系统的能力。对公共部门、研究机构、国防领域，以及那些数据不能进入第三方云的企业来说，这一点尤其重要。欧洲应该以更加严肃的态度支持开放模型的发展。

但开放模型有两个问题。第一，它们未必始终是现有能力最强的模型。第二，风险并不会消失。如果高能力模型以开放形式广泛可得，它也会变得更难控制。从国家安全角度看，完全开放的前沿模型并不总是便利的解决方案，它也可能成为新的问题。

因此，欧洲应避免“开放就是好，封闭就是坏”这种简单口号。真正需要的是分层战略。有些模型应当开放，并在欧洲治理之下运作。有些模型应在受控访问机制下运行。有些模型应部署在欧洲云上。有些模型可以来自合作伙伴，但前提是合同、监管和系统架构，确实能够提供访问保障、数据保护和后备方案。

欧洲应该怎么做？

首先，欧洲必须停止自我安慰。靠新闻稿、委员会和口号，不可能实现数字主权。主权需要真金白银。它需要算力、数据中心、能源、芯片、工程师、资本、更简化的商业环境，以及不带羞怯地推进产业政策的勇气。

欧盟委员会已经提出 AI 工厂和 AI 超级工厂计划。这很有必要，但仍然不够。超级计算机还不是生态系统。如果访问方式笨拙、对开发者不友好，而且企业使用起来缓慢，它就仍会停留在研究项目层面，而不是产业平台。

欧洲需要的是企业真正能用起来的 AI 基础设施。不只是研究人员，不只是联盟体，不只是大企业，也包括中型企业、软件公司、汽车供应链企业、工程咨询公司和初创公司。这意味着要有 API、文档、支持、定价、可靠性、数据保护，以及按具体需求调整模型的能力。

第二，公共部门和战略行业必须停止走进单一供应商陷阱。每一项重大 AI 采购都应包含后备方案。数据必须可迁移。工作流程的设计也应保证必要时可以更换模型。这样做并不方便，但总比在危机中重建整个系统便宜得多。

第三，欧洲需要自己的 AI 安全与审计体系。不是打勾式合规，而是真正严肃的技术性模型测试。如果某个模型可能提升网络能力，就应当用透明、可重复的方法进行评估。高风险能力可能需要可信访问计划，让国防、关键基础设施和经过审查的研究机构获得访问权限，同时配套日志、审计和问责。

第四，盟友之间需要新的协议。如果美国希望把前沿 AI 当作安全技术来管理，欧洲就应推动建立清晰的跨大西洋框架。北约和欧盟盟友，不应在实际操作中与安全政策针对的国家被归入同一类别。如果美国模型对欧洲关键行业至关重要，那么盟友访问应当具备可预期性，而不是取决于深夜发出的一封函件如何表述。

第五，欧洲必须改善自身资本市场和营商环境。在 AI 领域，赢家不是战略文件写得最漂亮的一方，而是扩张速度最快的一方。欧洲的问题不只是技术问题，也是金融和行政问题。它面临的，是过度碎片化、成长资本不足，以及从实验室走向市场的路径过于缓慢。

第六，汽车产业本身必须认真对待这一问题。欧洲车企和供应商应把 AI 视为与电池、半导体和软件平台同等重要的战略投入。欧洲需要共享的行业专用 AI 解决方案，包括用于产品开发、软件验证、网络安全、认证、维修文档、零部件物流和多语言客户沟通的模型。

如果每家车企都试图单打独斗，欧洲会在速度上落后。如果所有人继续完全依赖美国云服务，欧洲又会在控制权上失利。解决办法必须位于两者之间，在规模重要的地方合作，在能造出更好汽车的地方竞争。

欧洲小国的角色

较小的欧洲国家无法单独打造全球最强大的 AI 模型。假装不是这样毫无意义。但小国在这场博弈中仍然有角色可扮演。

它们的优势可以体现在实际部署、公共数字服务、网络安全、数据交换、语言资源，以及面向特定任务、值得信赖的小型模型上。它们不必包办一切，但必须清楚自己依赖什么、后备方案在哪里，以及哪些服务绝不能完全建立在单一外部模型之上。

对小国来说，依赖尤其危险，因为一旦危机来临，它们可能既没有足够采购能力，也没有足够政治分量，把自己推到队伍前列。如果模型或算力访问出现地缘政治性质的短缺，大国、大企业和战略客户会被优先服务，小市场可能只能等待。

这就是为什么，较小的欧洲国家应以务实方式支持欧洲 AI 基础设施的发展，而不只是把它视作宽泛数字政策的一部分。它们需要具备将欧洲基础设施与本国企业、公共服务和战略行业的真实需求连接起来的能力。

恐慌会是最糟糕的反应

Anthropic 事件并不意味着欧洲明天就该切断所有美国 AI 服务。那样做很愚蠢。美国模型目前在许多领域仍属最佳，欧洲企业若想保持竞争力，就需要使用它们。

但如果假装什么都没发生，同样愚蠢。

正确回应不是恐慌，而是风险管理。使用最好的工具，但不要把整栋房子都建立在一把外部钥匙之上。使用美国模型，但也要发展欧洲替代方案。开展合作，但不要放弃自主决策能力。监管风险，但不要扼杀创新。建设安全，但不要把安全变成一个不透明的政治俱乐部。

归根结底，这关乎权力

围绕人工智能的争议，已经不再只是技术问题，而是权力问题。谁来开发？谁拥有基础设施？谁能获得访问？谁来决定什么是危险？谁能改变规则？谁会被挡在门外？

长期以来，欧洲一直表现得仿佛技术是一种需要时随时可以从市场上买来的东西。这种思维方式之所以成立，是因为当时全球化看起来稳固，能源便宜，安全秩序稳定，数字平台似乎在政治上保持中立。那个时代已经结束了。

如果未来的汽车、工厂、医院、电网和公共管理都将依赖 AI，那么 AI 就不再只是方便的附加服务。它已成为经济神经系统的一部分。而没有后备方案，你不会去租用一套神经系统。

对 Anthropic 的 Fable 5 和 Mythos 5 暂停访问，几个月后看起来也许只是 AI 快速演进史中的一个小插曲。也许访问会恢复，也许会达成妥协，也许这些具体名称很快就会被遗忘。但这个先例会留下来。

这个先例向欧洲传递的信息非常简单：如果最强大的技术掌握在别人手里，最终决定权也可能掌握在别人手里。

欧洲不必背弃美国，欧洲只是必须成熟起来。

来源：Anthropic，Reuters，Axios，白宫，European Commission, AI Continent Action Plan，European Commission, Vehicle of the Future initiative，Mario Draghi，The future of European competitiveness，McKinsey，The automotive software and electronics market through 2035，McKinsey，The rise of edge AI in automotive，Federate SDV Technology Roadmap 2025。