David Galbraith是一位苏格兰建筑师、设计师、企业家和投资人，作为投资人曾参与创办过Yelp。近期，David参加由英国公共政策研究所IEA（Institute of Economic Affairs）主持的访谈（Is Europe Being Left Behind in the Technology Revolution? | IEA Podcast with David Galbraith），主题是欧洲是否在技术革命中被抛在后面。David分享了自己对欧洲当前经济模式、科技创新和未来发展的看法，探讨了欧洲相较于美国和中国在技术创新、风险投资、能源政策等方面的差距，以及欧洲在应对数字化时代挑战时所面临的瓶颈。David在访谈中反复强调，欧洲要在技术革命中不被抛在后面，必须在经济模式、文化心态、风险承受能力和政策监管等多个方面做出调整。他特别指出能源和AI技术将是未来全球竞争的关键领域，而欧洲需要更加重视基础设施建设和科技创新的风险投资。
1. 欧洲经济模式的困境
David Galbraith首先指出，欧洲的经济模式曾经是全球的成功典范，特别是在奖励创新和通过福利国家制度帮助弱势群体方面。然而，随着人口结构的变化，欧洲的经济模式面临严峻挑战。具体来说，人口老龄化和退休福利的高成本正在对各国财政造成巨大压力。例如，法国的养老金制度曾经能够依靠较高的劳动人口支持比来维持运作，但现在支持比大幅下降，寿命的延长也进一步增加了负担，导致养老金体系的成本高达原来的十倍。
这一部分解释了欧洲社会福利制度在应对人口老龄化问题上的不可持续性。这种高福利的经济模式本质上对技术创新的激励较少，因为创新带来的风险需要更具灵活性和开放性的经济环境，而高福利体系容易导致较低的风险承受能力。
2. 科技巨头的缺失
David进一步阐述了欧洲在科技创新方面的落后，尤其是与美国相比。美国的Google、Amazon、Meta、Apple等科技巨头主导了全球技术创新，然而欧洲却没有出现类似的企业。David指出，这不仅是资本和市场规模的问题，还涉及到文化层面的差异。美国，尤其是加利福尼亚州，有着更高的风险承受能力和独特的创业文化，使得科技创新能够蓬勃发展。
相比之下，欧洲的风险投资文化较为保守，过于注重监管和风险控制。例如，欧洲的AI监管政策更倾向于保护用户隐私和防范风险，而不是鼓励创新。这种文化导致了欧洲在前沿科技领域的落后，特别是在人工智能和互联网等高速发展的领域，欧洲无法与美国或中国相抗衡。
3. 欧洲的能源政策和经济挑战
访谈中，David详细分析了欧洲的能源政策，特别是绿色能源转型中的问题。俄罗斯入侵乌克兰后，欧洲的能源供应受到了重大影响，能源价格急剧上升，暴露了欧洲在能源自给方面的脆弱性。尽管法国通过核能实现了低碳排放，并成为了可持续能源的典范，但德国的绿色能源政策却是失败的典型。德国在2011年福岛核事故后逐步关闭了核电站，导致对天然气的依赖增加，而天然气的供应又受到了俄罗斯因素的制约，进一步加剧了能源危机。
David指出，绿色能源的转型需要基础设施的重大改革，包括如何更有效地利用电网和数据中心的能源需求。他提出了“能源互联网”的概念，认为未来的能源系统需要像互联网一样模块化、灵活化，以适应新能源（如风能和太阳能）和能源储存（如电池技术）的快速发展。
David还提到，电动汽车电池可能成为解决能源间歇性问题的关键。电动汽车不仅仅是交通工具，还可以在电网中作为能量存储单元，帮助平衡能源供应和需求。这种模块化的能源系统类似于互联网的TCP/IP协议，使得能源的输送和管理更加高效。
4. 风险投资与深科技的机会
虽然欧洲在科技巨头的培养上落后，但David认为，欧洲在“深科技”（Deep Tech）领域依然有很大的机会。深科技指的是需要大量研发投入的前沿科技领域，如生命科学、制药、人工智能、芯片技术等。与互联网或社交媒体等需要大量用户和市场份额的商业模式不同，深科技往往依托于大学和科研机构，这使得欧洲在这一领域具有一定的优势。
David特别提到了生命科学和制药行业作为欧洲未来10年投资的重点。他认为，深科技的投资逻辑不同于传统互联网行业，它更注重基础研究和长远的回报，而欧洲的科研环境有助于催生更多此类领域的创新和创业机会。
5. 人工智能与芯片技术的未来
David在访谈中深入探讨了人工智能（AI）和芯片技术的未来发展。他指出，当前的AI技术已经走到了一个新的拐点，尤其是大规模模型（如OpenAI的ChatGPT）的出现，正逐步改变着全球科技产业的格局。这些大模型的计算需求极为庞大，未来的挑战将是如何在保证高计算能力的同时，降低能耗。
他提到了一种新型的低能耗AI专用芯片技术，这种芯片能够通过降低能耗，解决当前数据中心的高能耗问题。这些芯片不仅可以降低计算机的热量输出，使其能够堆叠成三维架构，从而提高计算密度。未来的计算技术将从二维平面发展到三维空间，这将极大提升数据中心的计算能力，并有望解决当前摩尔定律逐渐失效的问题。
David还指出，未来AI的应用层次将变得越来越薄弱，真正的价值创造将转移到基础设施层次，包括芯片制造、能源供应以及云计算架构等。未来的竞争将集中在这些底层技术的掌控上，而不是简单的应用程序开发。
6. 监管与创新的平衡
谈到欧洲的AI监管时，David表达了担忧。他认为，欧洲在AI监管方面的过度干预可能会抑制创新，尤其是在技术尚未成熟的阶段进行过度监管，会让欧洲在全球竞争中落后。他以美国和中国为例，指出过早的AI监管可能会导致这些国家在技术创新上的领先地位，而欧洲则可能被边缘化。
David强调，尽管监管是必要的，但应当注重“正确的时机”和“适度的监管”。过度和过早的干预不仅无法真正保护消费者，反而会限制技术的发展，阻碍欧洲在AI技术中的参与。
7. 技术进步对环境和人类的意义
访谈的最后，David探讨了技术进步对解决环境问题的关键作用。他认为，自然系统是复杂且不可简化的，只有通过强大的计算能力才能真正解决气候变化等问题。他认为，AI将在预测气候变化、改善能源利用等领域发挥重要作用。
他提出了“向前走向自然”（Forward to Nature）的理念，主张通过技术进步来解决环境问题，而不是回到原始的低技术时代。他认为，信息技术的进步将比工业化时代对环境的破坏更小，未来人类的生存和繁荣依赖于技术的不断进步。
近日，包括小扎（Mark Zuckerberg）在内的多家公司和机构负责人或专家联名呼吁，欧洲需要AI监管的确定性（Europe needs regulatory certainty on AI）：
欧洲需要AI监管的确定性
碎片化的监管意味着欧盟可能错失AI时代的机遇
我们是一群对欧洲至关重要的公司、研究人员和机构，致力于为数亿欧洲人服务。我们希望看到欧洲在尖端AI研究和技术领域取得成功和繁荣。然而，现实是，相较于其他地区，欧洲的竞争力和创新力正在减弱，且由于监管决策的不一致，欧洲现在有可能在AI时代进一步落后。
在没有一致性规则的情况下，欧盟将错失AI创新的两大基石。第一是“开放”模型的发展，这类模型免费提供给所有人使用、修改和构建，从而带来多重收益，扩展社会和经济机会。第二是最新的“多模态”模型，这些模型可以流畅地处理文本、图像和语音，是推动AI下一次飞跃的关键。文本模型和多模态模型之间的差异，就像只拥有一个感官和拥有五个感官之间的区别。
基于文本或多模态的前沿开放模型如Llama，可以极大提升生产力，推动科学研究，并为欧洲经济增添数千亿欧元的价值。公共机构和研究人员已经在利用这些模型加速医学研究和保护语言，而成熟企业和初创公司也得以接触到他们自己无法构建或负担的工具。没有这些模型，AI的发展将发生在其他地方，剥夺了欧洲人享受美国、中国和印度所拥有的技术进步的机会。
欧盟在AI领域与世界其他地区竞争并从开放源代码模型中获益的能力，依赖于其单一市场和统一的监管规则。如果企业和机构要为欧洲公民投入数百亿欧元构建生成式AI，他们需要清晰的规则，且这些规则必须一致适用，以便使用欧洲的数据。然而，近来，监管决策变得支离破碎且不可预测，而欧洲数据保护机构的干预则使得哪些数据可以用于训练AI模型充满了巨大不确定性。这意味着，基于这些开放源代码AI模型开发的下一代产品和服务，将无法理解或反映欧洲的知识、文化或语言。欧盟也将错失其他创新机会，例如Meta的AI助手，该助手有望成为今年底全球使用最多的AI助手。
欧洲面临的选择将对该地区未来几十年产生影响
可以选择重申GDPR等监管框架中规定的协调原则，使AI创新在欧洲以与其他地区相同的规模和速度发生。或者，可以继续拒绝进步，背弃单一市场的雄心，看着世界其他地区在欧洲人无权使用的技术基础上进行构建。
我们希望欧洲的政策制定者和监管机构看到，如果不改变方向，欧洲将面临的风险。欧洲无法承受错过负责任构建的开放AI技术所带来的广泛收益，这些技术将加速经济增长并推动科学研究的进步。为此，我们需要在欧盟数据法规下做出一致、快速且明确的决策，使欧洲数据能够用于AI训练，造福欧洲人。需要采取果断行动，以帮助释放创造力、智慧和创业精神，确保欧洲的繁荣、增长和技术领导地位。