警示信号正在闪烁
来自欧洲各公司的 1,000 多名高管发出了一份不容忽视的警报：欧洲大陆的基础设施可能尚未为正以惊人速度展开的人工智能革命做好准备。随着 AI 模型变得越来越庞大且耗电量激增，能源供应和网络连接这两大支柱正面临前所未有的压力。
这种担忧并非理论上的。运行 AI 工作负载的数据中心消耗的电力远高于传统的计算操作。训练一个大型语言模型所消耗的能量相当于数百个家庭一年的用电量。现在，将这一需求乘以数千家部署 AI 系统的公司，挑战的规模便显而易见了。
能源需求：隐形的危机
欧洲的电网并非为 AI 时代而设计。最近的评估显示，到 2030 年，AI 相关的电力消耗可能占欧洲总电力需求的 3-5%，而目前这一比例不到 1%。爱尔兰提供了一个鲜明的预演：数据中心已经消耗了该国约 20% 的电力，使国家电网不堪重负，并促使监管机构暂停了都柏林地区的新连接。
问题不仅在于原始容量。AI 工作负载需要持续、不间断的电力。模型训练期间的瞬间停电可能会浪费数天的计算工作和数千欧元的能源成本。这种对可靠性的需求迫使数据中心运营商转向化石燃料备用发电机，从而与欧洲雄心勃勃的气候目标产生冲突。
法国和北欧国家凭借其核能和水力资源，处于相对有利的地位。而德国和南欧国家仍处于从煤炭和核能转型的过程中，面临着更艰难的选择。风能和太阳能等可再生能源提供了清洁的替代方案，但其间歇性挑战难以满足 AI 全天候的需求。
连接性：被忽视的瓶颈
虽然能源占据了头条新闻，但网络基础设施同样带来了棘手的问题。现代 AI 应用需要在用户、边缘设备和云数据中心之间进行海量数据传输。一辆自动驾驶汽车每天可以产生数 TB 的数据。处理监控录像的视频分析系统在双向上都需要巨大的带宽。
欧洲的光纤覆盖率因地区而异，差异巨大。荷兰和爱沙尼亚的城市中心拥有世界级的连接水平，而南欧和东欧的农村地区则相对落后。这种数字鸿沟有可能演变成 AI 鸿沟，连接较差地区的跨国公司将无法有效获取或部署先进的 AI 服务。
延迟也至关重要。从工业机器人到医疗诊断，实时 AI 应用无法容忍跨大陆路由数据所带来的延迟。这一现实推动了对靠近终端用户的边缘计算基础设施的需求，需要对区域数据中心和网络升级进行大量投资。
投资缺口
据估计，欧洲在未来十年内需要 2000 亿至 3000 亿欧元的基础设施投资，才能在不损害现有服务的情况下支持 AI 的增长。目前的支出缺口约为一半。私人投资往往流向监管框架清晰、能源成本稳定的市场——而欧洲碎片化的管理方式在这些领域制造了不确定性。
仅在 2025 年，美国在 AI 相关基础设施上的投资就约为 500 亿美元，而中国在其国家 AI 开发区的投入甚至更多。欧洲的投资分散在 27 个欧盟成员国以及英国等国家，难以实现这种协调一致的规模。
一些国家正在做出回应。荷兰在 2025 年初宣布了一项 12 亿欧元的数据中心开发计划。西班牙承诺升级其电网基础设施，并在容量规划中明确考虑了 AI 负载。法国正在加快核反应堆的审批，部分原因是为了满足 AI 的电力需求。然而，这些仍属于国家层面的努力，而非全欧洲范围的战略。
现实世界的后果
基础设施短缺已经影响到了欧洲企业。多家公司报告称，由于数据中心容量不足，不得不推迟 AI 部署。另一些公司则面临能源附加费，这使得与北美竞争对手相比，采用 AI 的经济可行性存疑。
一家总部位于慕尼黑的汽车供应商最近推迟了计算机视觉质量控制系统的实施，因为他们发现当地电网无法可靠地支持必要的计算基础设施。一家斯德哥尔摩的金融科技初创公司将其 AI 开发业务迁至爱尔兰的 AWS 数据中心，因为瑞典的容量到 2027 年已被预订一空。
这些并非孤立案例。它们代表了一种逐渐积累的竞争劣势，因为欧洲企业在基础设施获取方面正落后于同行。
正在成形的潜在解决方案
私营和公共部门正在涌现出几种有前景的方法。来自 Graphcore 等公司的节能 AI 芯片设计和欧洲研究计划旨在降低每次计算的功耗。一些估计表明，与目前的 GPU 相比，下一代加速器可以将 AI 能源消耗降低 40-60%。
分布式 AI 架构将计算负载分散到多个较小的设施中，而不是集中在大型数据中心。这种方法减少了对任何单一电网连接的峰值需求，并为可再生能源整合创造了机会——例如，主要在白天运行的太阳能供电设施。
跨境基础设施协调正在改善，尽管进展缓慢。欧盟委员会的“数字十年”计划设定了 2030 年特定的连接和计算基准，建立了各国政府此前缺乏的问责框架。
行业财团正在整合资源以建设共享基础设施。欧洲高性能计算联合会正在开发针对 AI 优化的超级计算设施，供成员国的企业使用，从而减少了每家公司建设私有基础设施的需求。
企业现在应该做什么
商业领袖不能只是等待基础设施跟上步伐。实际步骤包括：
审计当前和预测的 AI 工作负载。 了解您的 AI 计划实际需要多少计算能力、能源和带宽。许多公司高估了他们的需求，而另一些公司则低估了需求——这两种错误都会导致昂贵的后果。
尽早与基础设施提供商建立联系。 在供应紧张的市场中，数据中心容量需要提前数月或数年预订。尽早与托管服务商、连接合作伙伴和能源供应商沟通，可以防止临阵磨枪。
考虑混合和边缘部署模式。 并非每个 AI 工作负载都需要云规模的资源。边缘计算和本地解决方案可以减少对基础设施的依赖，同时通常能改善延迟和数据隐私。
优先考虑能源效率。 部分基于功耗来选择 AI 模型和硬件平台。能源节省会随着时间的推移而累积，从而改善成本和环境足迹。
监控监管动态。 能源定价、数据中心法规和电网接入规则因国家而异且变化频繁。保持知情有助于避免合规问题并识别新兴机会。
参与行业倡议。 加入财团、标准制定机构和政策讨论。集体的行业声音会影响基础设施开发的优先级并加速解决方案的产生。
前行之路
欧洲的基础设施挑战是现实存在的，但并非不可逾越。欧洲大陆以前也克服过类似的转型——向移动网络的转变、云计算的迁移、可再生能源的转型。每一次都需要大量的投资、协调和时间。
AI 基础设施问题归根结底是优先级和速度的问题。欧洲必须决定以多大的力度追求 AI 竞争力，并相应地投入资源。折中措施可能会导致与全球竞争对手的差距扩大，同时无法获取 AI 的经济效益。
接下来的两年将至关重要。现在做出的基础设施决策将塑造欧洲未来十年的竞争力。对能源和连接性表示担忧的公司并非危言耸听——他们正在识别可能决定欧洲在 AI 时代是繁荣还是挣扎的制约因素。
来源
- European Commission Digital Decade Policy Programme
- International Energy Agency - Electricity Grids and Secure Energy Transitions Report
- EirGrid (Ireland) - Data Centre Grid Connection Updates
- European High-Performance Computing Joint Undertaking Official Reports
- Netherlands Enterprise Agency - Data Center Development Programme Announcements
- Industry reports from European technology sector surveys on AI infrastructure concerns
