提升欧洲在整个人工智能价值链的竞争力

欧洲在人工智能（AI）领域取得了重大进展，但仍面临诸多挑战。麦肯锡提出采用“采纳、创造和能源”三棱镜方法来评估欧洲在生成式AI（Gen AI）经济中的竞争力。

核心观点与数据：

1. 采用差距：欧洲企业在AI采用方面落后于美国，尤其在医疗健康、高科技等行业，外部AI支出和IT支出均低于美国61%-71%。欧洲在Gen AI采用方面落后北美30个百分点。
2. 创造能力：欧洲在AI半导体设备领域领先，但在基础模型、AI应用和服务领域落后于美国。欧洲在原材料、AI半导体设计制造、云基础设施和超级计算机领域市场份额低于5%。
3. 能源需求：Gen AI将推动数据中心电力需求增长，预计到2030年占欧盟总电力消耗的5%以上，对欧洲能源系统构成挑战。

研究结论与建议：

• 提升采用能力：通过重新技能培训（需培训约1200万人）、端到端转型、吸引和留住AI人才、帮助公司应对监管等方式。
• 加强创造能力：增加对Gen AI投资（美国2023年投资230亿美元，欧洲不到20亿美元）、提升本地计算能力（欧洲数据中心容量仅占全球18%）、培育本地化AI模型。
• 解决能源问题：扩大低碳电力基础设施、简化许可程序、探索重新设计电力市场，确保数据中心电力供应充足且负担得起。

欧洲需采取全面措施，在Gen AI价值链中加强竞争力，充分利用其市场、工业生态和清洁能源优势，以实现技术领先和经济收益。