摘要
2025年9月底，大西洋理事会（AtlanticCouncil）地缘经济中心“未来货币项目”的副主任阿娜娅·库马尔（AlishaChhangani）和助理主任阿莉莎·昌加尼（AnanyaKumar）发布文章，指出美欧AI战略目标一致但路径分歧显著。美国计划以去监管化、私营部门主导为核心，侧重能源建设与技术输出；欧盟则强调规则约束与单一市场建设。双方均面临融资约束，在战略对接中存在两大矛盾：美国政策易变与欧盟规则稳定的冲突、欧盟主权诉求与对中美关键投入依赖的矛盾。金融业AI应用快速发展但收益有限，监管差异使企业面临不同合规压力，未来协调难度上升。
2025年巴黎AI峰会的参会嘉宾在巴黎大皇宫合影
来源：美联社
一、跨大西洋人工智能战略分歧的根源何在？
随着美国和欧盟分别在今年夏天公布其人工智能（AI）战略，一个耐人寻味的悖论随之出现：尽管双方在宏观目标上高度一致——提升本国AI能力、保持技术领先地位、管理AI风险——但在实现这些目标的路径上却日益陷入分歧。这种背离源于两者在监管理念、经济结构以及地缘政治定位上的深层差异，而这些差异正在关键的中美战略竞争时刻，可能会瓦解本应统一的西方AI治理路径。
二、美欧核心AI战略对比
01 美国：《赢得竞争：美国AI行动计划》
特朗普政府发布的《赢得竞争：美国AI行动计划》将人工智能定位为全球经济与安全竞争的关键前沿。第一支柱主张打造去监管化、由私营部门主导的环境，具体措施包括减少监管、推广开源AI模型、加速AI在医疗等行业的部署，同时处理部分劳动力转型相关问题。第二支柱聚焦能源能力建设，包括升级电网、恢复国内半导体制造、构建安全数据中心，并建立涵盖事件响应在内的网络安全体系。第三支柱侧重国际外交与安全，旨在抵消北京在全球治理机构中不断增强的影响力，并向盟友和伙伴输出美国全栈AI技术。
该计划还将金融服务界定为机遇与脆弱性并存的领域：AI被视为推动金融创新与效率的动力，但同时也可能引发错误信息、网络欺诈和系统性不稳定等风险。
2025年1月31日公布的特朗普关于AI的行政令
来源：美国白宫官网
02欧盟：《AI大陆行动计划》
欧盟委员会于2025年4月推出《AI大陆行动计划》，这是欧盟为提升其AI竞争力而持续出台的一系列报告与监管措施的一部分。该计划提出五方面举措：通过新建AI工厂、创新枢纽和联合资源，扩大计算模型的规模；提升高质量数据的获取便利性与可及性；加速AI在公共服务和工业领域的应用；落实“德拉吉报告”中“在教育领域超越美国”的愿景，加强技能人才的培养与留存；进一步巩固欧洲AI单一市场。
欧盟AI超级工厂生态系统规划示意图
来源：欧洲高性能计算联合项目（EuroHPCJU）官网
两种战略均旨在加强AI的国内应用与扩散，尤其在公共服务场景探索和商业活动激励方面，政府均发挥一定推动作用。中国也得出了类似结论，其“AI+”计划持续强调通过地方政府行动方案推动AI在公共服务和各类产业活动中的深度融合。欧盟最新AI文件中鲜有对中国的明确提及，而华盛顿的策略则既有隐含含义，也有明确表述，即当前竞争主要是中美两国之间的双向竞争。
三、美欧AI融资与投入约束
要充分释放埃及人工智能（AI）战略的潜力，该战略必须以公正、平等、可持续为原则来推进。“公正 AI” 框架（Just AI Framework）则提供了这样一种视角：评估国家政策在推动创新的同时，是否能保障人权、确保利益的公平分配。具体到埃及，在强化公共服务供给、发展数字经济、打造区域 AI 领导力的过程中，公正 AI 所包含的人权优先、民主治理、经济公正、数据公正、可持续性等原则，对于评估战略的包容性和社会影响具有至关重要的意义。
01 美国：私营部门主导，投资规模领先
尽管美国私营部门的AI投资规模是欧盟和中国的数倍，但投入的规模与重点存在显著差异。特朗普政府将AI合同置于其更大范围去监管议程的中心。近几个季度出现了数十轮规模超1亿美元的风险投资交易，巨额交易也日益普遍（仅2025年第一季度就有一笔约400亿美元的交易）。微软等科技企业承诺在当年投资800亿美元建设AI能力数据中心；总体来看，美国科技产业在AI与基础设施方面的资本支出预计将在未来数年达到数千亿美元规模。
微软威斯康星州FairwaterAI数据中心航拍图
来源：微软官网
02 欧盟：财政规则受限，融资缺口显现
相比之下，欧盟受到严格财政规则约束：成员国财政赤字需保持在GDP的3%以下（尽管部分国家已超出该阈值），债务水平需低于60%。欧盟预算仅相当于GDP的约1%，重要资金工具如“恢复与韧性机制”将在2026年到期，导致大规模融资缺口。目前欧盟正在协商下一期（2028–2034年）七年预算，预计将更加聚焦大型投资，包括拟设立“竞争力基金”。
欧洲议会投票通过了《稳定与增长公约》改革法案
来源：德新社报道截图
这些差异意味着，即便出现“5000亿美元投资”这类引人注目的公开数据，其中大部分资金通常仍流向私营资本市场——用于建设基础设施、云服务与芯片生产、创业融资与收购活动——并未均衡分布，也未必以构建战略性本土能力为核心目标。欧洲或将面临难以跟上美国资本支出节奏的风险，这不仅源于绝对的资本约束，还受到制度、监管及宏观财政等多重因素的拖累。
四、美欧在AI战略对接中的主要挑战
上述结构性支出失衡因美国政策的不一致而加剧，使得欧洲伙伴不得不仓促应对以适应。例如，拜登政府于2025年1月出台的AI扩散规则限制了多国从美国进口先进芯片。特朗普政府废除了该规则，作为替代，欧盟在与美国的贸易协议中承诺购买400亿美元的美国产芯片。
这一互动揭示了美欧在AI战略对接中存在的两大核心矛盾：
01 矛盾一：战略稳定性与监管模式分歧
欧盟的相关策略是在人工智能引发的市场转型过程中，经多年反复的公共讨论逐步确立的——其源头可追溯至《德拉吉报告》、《人工智能法案》，甚至乌尔苏拉・冯德莱恩竞选欧盟委员会主席时期的相关主张。相较之下，美国AI战略则显得被动且易变，在风险与安全、开源模型、出口管制等关键议题上随政府更迭而摇摆不定。近期美国与海湾国家的合作，以及放宽对NVIDIAH20芯片向中国销售的限制，也反映出对人工智能采取的交易导向型做法，这往往与美国公开宣称的战略相悖。
欧盟采纳了《人工智能法案》等具有约束力的规则，这与其更广泛的数字监管传统相符；而美国政府则倾向于‘轻监管’、自愿框架和行业监督，而非全面的立法，这反映出跨党派避免过度监管科技行业的态度。结果是，即便华盛顿与布鲁塞尔在总体目标上趋同，在政策工具选择上仍存在持续分歧。
02 矛盾二：欧盟的主权诉求与对外依赖
欧盟在整个AI投入链上均高度依赖中美两国：
1. 软件层面：欧洲企业高度依赖美国公司（Microsoft、Google、OpenAI）提供的基础模型与云平台，本土缺乏世界级竞争者。2025年，美国大约推出40个大型基础模型，中国约15个，欧盟仅3个。
2. 云与基础设施层面：美国三大云服务商承担了约70%的欧洲数字服务。
3. 硬件层面：欧盟在先进半导体上依赖美国设计、亚洲制造，本土产能占全球不足10%。关键矿产和传统芯片的供应链进一步加剧了欧洲对中国生产商的依赖风险，关键矿产精炼、中端GPU等依赖中国，百度、阿里巴巴等也成为欧洲基础模型的重要外部供应商。
赣州富尔特电子股份有限公司的绿色稀土永磁材科技改扩产项目有序推进
来源：中经视觉
03 欧盟的应对：人工智能超级工厂计划
鉴于这些脆弱性，欧盟推出了扩大本土产能的相关举措，筹集约200亿欧元用于建设“人工智能超级工厂”。这类工厂将具备承载大规模计算基础设施的能力，旨在缩小与中美两国的差距。尽管这些项目彰显了欧盟降低对外依赖的决心，但它们仍属于长期推进的举措。即便欧洲在自身基础设施建设上持续投入，其人工智能关键投入品对非欧盟供应链的依赖风险依然较高。欧洲央行指出，约半数从中国采购关键投入品的欧元区制造商表示，自身面临供应链风险暴露问题。
这两大核心矛盾——美国政策行动的不确定性，以及欧盟主权诉求与其对中美两国关键投入品依赖之间的差距——将在未来数年持续显现。
五、金融服务业在AI行动计划下的特殊处境
在金融服务领域，AI采用速度加快。各大银行均将AI列为核心转型驱动力。摩根大通在股东交流中报告其在欺诈检测、营销与风险管理等领域拥有数百个AI商业化应用；美国银行的虚拟助手“Erica”完成了逾20亿次客户交互，说明AI已经重塑客户服务、信贷审核到资金运营等前中后台流程。AI由此带来成本与误差下降、实时风险感知能力增强，以及如企业现金流智能分析等新型产品。AI虚拟助手Erica。
来源：美国银行官网
然而，金融服务领域也是AI采用风险最高的部门之一，错误或偏差可能产生直接社会影响。《AI指数2025》显示：可量化收益有限，多数机构成本节约、收入增长均不足10%；大量应用仍停留在试点阶段，数据质量、遗留系统、监管不确定性、人才短缺限制高风险场景部署。
监管差异进一步加剧这些取舍：美国依赖自愿性风险管理工具（如美国国家标准与技术研究院（NIST）人工智能风险管理框架），给予企业更多创新空间；而欧盟通过AI法案及欧洲证券与市场管理局的部门指导，将金融领域的AI列为高风险并要求董事会级别问责，显著加重跨境金融业务的文档编制、测试验证及监管合规负担。
总体而言，企业需适应上述紧张关系，并在某些情况下将其视为跨职能领域AI应用落地与推广过程中具有建设性的助力。美欧的AI行动计划虽然提供了总体框架，但对金融企业和商业部门而言，关键在于细节的落地，而这需要缩小跨大西洋在AI监管方式上的差距——这一任务较一年前更加困难。
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