C114讯 11月13日消息（岳明）从10月底纳斯达克科技股集体暴跌，到最新一轮美国中期选举结果引发各种担忧情绪，再到黄仁勋宣布辞去英伟达“一号位”职务，我们似乎正经历着AI时代到来以后科技圈最动荡的时刻。
这一方面是因为AI产业正从算力资本开支狂飙的阶段，迈入更务实的成本与回报考量阶段，市场定价逻辑发生变化；另一方面，围绕英伟达形成的AI生态融资网络与赛道投资预期，在黄仁勋事件发生前就已面临巨大的不确定性。
作为本轮AI狂潮中毫无疑问的最关键领袖人物，黄仁勋卸任将引发何种强度的连锁反应，目前尚难评估。
从企业角度来看，英伟达本身处于AI芯片、云计算投资与全球资本市场预期的交汇点，而黄仁勋也不只是一位单纯的企业管理者，更是英伟达AI霸权地位的缔造者，甚至是塑造美国AI领先地位的核心操盘手。
全球科技界如此动荡不定之际——在黄仁勋宣布辞职的次日，欧洲27国领导人将举行首次AI专题会谈。时机不可谓不微妙。
图片由AI生成。
为欧洲AI路线重新定调
来自POLITICO的报道指出，周五在都柏林举行的欧洲领导人圆桌会需要直面一个现实：争夺AI主导权仍是中美两国之间的双雄对决。而英伟达内部的高层震荡也改变不了另一个事实——驱动这轮AI热潮的，仍将是一家美国公司的芯片。
据悉，这场会议意在为欧洲的AI路线重新定调：届时，法国AI公司Mistral首席执行官Arthur Mensch，以及被誉为“人工智能教父”之一、主张采取更严格安全措施的计算机科学家杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）将到场陈述。
当前，欧洲在全球AI版图中的定位已落下风。美国聚焦研发先进闭源模型，中国大力推进开放权重AI模型，成果举世瞩目。但与此同时，AI的快速发展也引发了一系列新的国家安全议题。尽管欧盟在AI监管手腕方面领先其他市场，但在前沿AI模型的研发上，欧洲仍在苦苦追赶。
本周发生的一系列事件再次提醒欧洲政界：在全球AI竞赛中，他们不过是“看客”。
与此同时，欧洲顶尖行业领袖之间正在浮现的分歧，也削弱了欧盟在应对全球竞争时本应具有的合力。
意大利头部AI公司Domyn首席执行官Uljan Sharka在接受采访时表示：“把依赖对象从加利福尼亚州换成法国，并不能解决欧洲的主权问题，不是吗？”
关于主权
主权与安全，是欧洲坚持自主研发前沿AI模型的主要理由。
过去一年里，欧盟官员和企业一直难以用上OpenAI和Anthropic开发的最新模型，而正是这些模型，构成了当前该技术风险的主要来源。
“欧洲该如何在AI价值链的战略环节中，成为具有主导地位且具备自主能力的参与者？”欧洲理事会主席António Costa在致欧盟领导人的邀请函中提出了这一问题。
然而按照欧洲一贯的做派，会议召开前，欧盟官员们对于如何在芯片、云服务到前沿模型等AI供应链的各个环节实现追赶，并未达成共识。
“我们不能放弃冲击前沿领域的目标。这关乎我们的主权，也关乎我们的竞争力。”欧盟委员会人工智能办公室处长Malgorzata Nikowska在上周的一场活动上表示。
围绕欧洲是否应该追求AI前沿的争论一直十分焦灼：一边意味着需要投入数十亿欧元用于算力建设；一边则主张应专注于通过在关键行业应用AI技术来创造价值。
在这场辩论中，法国Mistral联合创始人Arthur Mensch一直是重要声音。他在一篇题为《构建还是投降》的文章中警告说，放弃AI前沿将是“一个根本性错误”。
在周五会议召开前，两位欧洲总理——芬兰总理Petteri Orpo和爱沙尼亚总理Kristen Michal明确表达了立场。他们指出，“欧洲完全有能力在前沿领域参与竞争”，并强调欧盟的雄心“绝不能仅限于对AI的应用”。
关于路径
这些表态，加之Arthur Mensch本人将出席周五的会议，表明欧盟领导人倾向于继续致力于开发具有竞争力的前沿模型。然而，如何实现这一目标则是一个更为棘手的问题——对此，欧洲产业界高管给出的答案并不一致。
Mistral选择了构建大型开源模型的发展路径。该公司表示，其最新的Large 4模型参数量已突破1万亿，足以与全球顶尖的开源模型抗衡。
走到这一步，这家法国公司主要依靠两点：一是法国总统马克龙充当其最佳“推销员”，二是多轮数十亿欧元级的融资，将公司估值推高至210亿欧元以上。
然而，Mistral在欧洲的竞争对手们未必认同其发展路径，即投入海量算力来训练大模型。
意大利AI公司Domyn首席执行官Uljan Sharka认为，欧洲不应效仿OpenAI和Anthropic的做法，即通过投入越来越多的算力来构建规模愈发庞大的模型。
据悉，Domyn已被选中牵头一个由欧盟支持的联盟，计划于明年之前开发出覆盖欧盟24种语言的开源AI模型。
相反，Uljan Sharka主张欧洲应着力优化模型的训练过程。“要打造欧洲自己的前沿技术，我们需要具备原创性。我认为必须摒弃照搬复制的思路，遗憾的是，目前有一些参与者正在推崇这种做法。”
他指出，所谓“AI扩展定律”（scaling laws）——即模型规模越大、算力投入越多，性能就越好——目前已经见顶。
“只有一条路可走——需要明确的是，这并非Mistral所走的那条路。”他说认为，在优化方面仍有巨大的空间。
英伟达问题
瑞士AI模型供应商Giotto.ai首席执行官Aldo Podestà与Uljan Sharka判断一致。他认为，在预训练环节——通常是构建AI模型中最耗算力的环节——完全有办法实现更高的效率。
“我们有机会跻身前沿，而无需承担那种巨额的预训练成本，”Aldo Podestà说，“我的设想是，开展一项非常扎实的、通用的开源预训练工作，在此基础上，各家公司可以根据自身需求对结果进行微调。
无论选择走哪条路，欧洲在支撑其AI模型的硬件上仍要依赖美国，尤其是英伟达的AI芯片，因为欧洲自身几乎没有相应的设计或制造能力。
Aldo Podestà认为，欧盟不应只盯着自建模型这一件事。
“我们需要就自身的硬件依赖问题展开严肃讨论，”他说，“目前，这一领域完全被一家公司所垄断。”
在C114看来，短期内全球AI格局必将进入一段密集调整期。黄仁勋卸任后，英伟达战略定力的强弱与执行情况，将决定这一重大变化对供应商、云服务商和模型公司的连带冲击程度。对欧洲而言，这种产业的震荡调整与不确定性，反而是一次重新审视自身AI发展的机会。 
