歐盟正試圖在人工智慧 (AI) 領域迎頭趕上美國，他們的新策略核心是建立所謂的 "AI Gigafactories"，而這一切都仰賴私部門資金的挹注。Ursula 在巴黎的AI行動高峰會上明確指出，現有的 "AI factories" 規模還不足以應付未來大型AI模型的需求，因此，更大規模的 "AI Gigafactories" 是勢在必行，同時她也公開呼籲私部門投入資金。
## 歐盟的 AI 競賽：策略與挑戰
歐盟深知美國在AI基礎設施上的巨額投資，例如規模高達 5000 億美元的 Stargate 計畫，這讓他們倍感壓力。為了應對這場競爭，歐盟正積極採取以下策略：
* **吸引私人投資：** 歐盟希望透過公私合作模式，吸引更多資金投入AI基礎設施建設。
* **強調合作優勢：** 相較於美國企業間的競爭，歐盟更強調其合作共享的IP開發模式，鼓勵成員國之間共享知識和數據。舉例來說，他們希望讓醫院能夠安全地訓練基於圖像和基因數據的模型。
* **具體投資計畫：** 歐盟宣布將投資 2000 億歐元加速AI應用，其中 500 億歐元來自歐盟，1500 億歐元來自私部門組成的 "EU AI Champions" 聯盟。更令人矚目的是，200 億歐元將專門用於AI Gigafactories，目標是在歐盟內部建立四座這樣的設施，配備約 10 萬個最新一代的AI晶片，數量將是現有AI factories 的四倍。
* **分層基金結構：** InvestAI 計畫將採用分層基金結構，透過歐盟預算來降低私人投資者的風險。
其實不只歐盟，法國總統在AI行動高峰會開幕前也宣布了一項高達 1120 億美元的私人投資計畫。由此可見，歐洲各國都在積極部署，希望在AI領域搶佔一席之地。
### 實際案例：醫療數據共享
文章中提到，醫院可以安全地訓練基於圖像和基因數據的模型，這正是合作模式潛力的最佳例證。透過共享數據和知識，醫院將能開發出更有效的診斷和治療方法，這對公共健康絕對具有重大意義。
從我過去的經驗來看，AI 領域中，算力至關重要。即使擁有最頂尖的算法和數據，如果缺乏足夠的算力，也無法訓練出高效能的模型。因此，歐盟的 "AI Gigafactories" 計畫對於提升歐洲的AI競爭力至關重要。然而，要吸引足夠的私人投資，歐盟必須提供具吸引力的投資回報，同時解決數據隱私和安全等敏感問題。
## AI Gigafactories：潛在影響與未來展望
* **資金缺口：** 儘管歐盟和私部門都有投資計畫，但相較於美國的 5000 億美元投資，2000 億歐元是否足夠？這仍然是一個值得深思的問題。
* **技術競爭：** 10 萬個AI晶片的算力，是否足以支持歐洲AI模型的訓練需求？是否需要投入更多資源？
* **數據隱私與安全：** 如何在促進數據共享的同時，確保數據隱私和安全？這是一個必須謹慎處理的議題。
* **人才吸引：** 如何吸引和留住AI領域的頂尖人才？人才是AI發展的關鍵。
* **應用領域選擇：** 歐盟選擇醫學和科學作為AI突破的領域，是否具有戰略意義？是否應考慮其他領域，例如工業或金融？
### 前瞻觀點
歐盟的 "AI Gigafactories" 計畫絕對是一個值得關注的發展。如果歐盟能夠成功吸引足夠的私人投資，並解決上述挑戰，將有機會在AI領域與美國一較高下。然而，這場競賽不僅僅是資金和算力的競爭，更是技術創新、數據策略和人才培養的全面競爭。歐盟需要制定更全面的戰略，才能在這場競賽中脫穎而出。