没有自家GPU的欧洲AI超级工厂：砸钱建设就能腾飞？

3月12日消息，欧盟委员会正筹集200亿欧元，计划建设四座“AI超级工厂”，作为欧洲追赶美国和中国在人工智能领域发展战略的一部分。然而，一些行业专家对这一计划的可行性提出质疑。
欧盟委员会主席乌尔苏拉·冯德莱恩（Ursula von der Leyen）上月公布了这一大型公共访问数据中心计划，但该计划将面临从芯片获取到选址、以及电力供应等一系列挑战。
经济智库Bruegel的专家贝尔坦·马滕斯（Bertin Martens）表示：“即使我们在欧洲建成如此庞大的计算工厂，并在此基础上训练了一个模型，当该模型准备就绪后，我们能用它做什么呢？”
这实际上是一个“先有鸡还是先有蛋”的问题。欧洲希望本土的新兴企业能够借助这些超级工厂发展壮大，比如法国的Mistral（由英伟达支持的初创公司），并利用这些工厂创建符合欧盟人工智能安全和数据保护法规的AI模型，而这些法规比美国或中国更为严格。
然而，欧洲缺乏像谷歌和亚马逊那样的大型云服务公司，也没有像ChatGPT开发商OpenAI这样拥有数百万付费用户的公司。在这种情况下，建设如此大规模的硬件设施无疑是一项高风险的投资。
回应美国“星门计划”
人工智能超级工厂计划是欧洲对前欧洲央行行长马里奥·德拉吉（Mario Draghi）竞争力报告的回应，该报告建议进行大胆投资并采取更积极的产业政策。
冯德莱恩在2月11日巴黎人工智能峰会上首次披露细节，该计划属于欧洲2000亿欧元“InvestAI”计划的一部分，旨在应对美国5000亿美元的“星门计划”。
冯德莱恩将人工智能超级工厂描述为“公私合作伙伴关系……它将使我们的所有科学家和公司——不仅是最大的一些公司——能够开发出使欧洲成为人工智能强国所需的最先进的大型模型。”
这些超级工厂将通过一个新的200亿欧元基金进行资助，资金将来自现有的欧盟计划以及成员国的贡献。欧洲投资银行也将参与其中。
冯德莱恩表示，每座超级工厂将配备10万颗“尖端”芯片，这使其规模超过欧盟目前正在建设的最大超级计算机项目——德国的“木星（Jupiter）”项目的四倍多。
美国芯片制造商英伟达以每颗约4万美元的价格销售训练人工智能所需的尖端GPU芯片，这意味着每座超级工厂的芯片成本将达到数十亿欧元。
尽管这一项目规模庞大，但仍落后于美国公司宣布的相关计划。例如，Facebook母公司Meta正在投资100亿美元，在路易斯安那州建设一座配备130万颗GPU的设施，耗电量达到1.5吉瓦。
房地产咨询公司CBRE的数据中心专家凯文·雷斯蒂沃（Kevin Restivo）表示，超级工厂将面临与欧洲私人项目相同的问题：难以获得稀缺的英伟达芯片，以及缺乏所需规模的电力供应。
芯片获取难题？
美国政府在前总统乔·拜登（Joe Biden）领导下，限制了先进人工智能芯片的获取，以防止在许多欧洲国家建设超级工厂，尽管目前尚不清楚特朗普政府是否会延续这一政策。
雷斯蒂沃表示：“目前并非说欧洲政府完全无法获得这些芯片，或者……伟大的项目无法由此诞生，但短期内实现的可能性较低。”
Bruegel的马滕斯也表示，使用公共资金参与人工智能支出竞赛并不明智。他补充道：“在不得不淘汰旧设备并购买新英伟达芯片之前，这些工厂的技术生命周期仅约一年半。”
与此同时，中国人工智能模型Deepseek的技术突破引发了人们的质疑：是否可以用更少的计算能力训练人工智能模型？是否应该将支出重点放在需要不同类型芯片的应用程序上？
欧洲此前的主要技术基础设施支持计划——2023年《芯片法案》，未能实现将尖端芯片制造引入欧洲或达到全球市场20%的目标，尽管它确实促进了新工厂的投资，尤其是在汽车芯片制造领域。
除了超级工厂计划外，欧盟委员会还在升级12个科学超级计算机中心，将其转型为人工智能工厂。
芬兰LUMI超级计算机的总经理基莫·科斯基（Kimmo Koski）表示，除了在规模上的差异外，目前尚不清楚人工智能超级工厂与其他超级计算机工厂有何区别。
他表示：“据我了解，这与进一步推动行业应用有关。这将是欧洲的一项创新，当然是非常受欢迎的事件。”
科斯基还表示，超级计算机已广泛用于机器学习项目以及气候建模等科学研究。他提到，芬兰公司Silo AI曾利用LUMI开发大语言模型，并于去年7月被美国芯片制造商AMD以6.65亿美元闪电收购。
超级计算机扩展的潜在受益者包括仍能用于数据中心的非GPU芯片制造商，例如德国的英飞凌、法国的意法半导体，以及法国的SiPearl、荷兰的AxeleraAI等初创公司。（小小）

                    
               
               
               
               
               
               
                    
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