2025 年 4 月 9 日，欧盟委员会发布《AI 大陆行动计划》（AI Continent Action Plan）。如果说欧盟 AI 法案解决的是「什么不能做」的规则问题，这份行动计划试图回答的是「能力从哪来」的供给问题。

四条主线

行动计划围绕四个方向展开：建设大规模 AI 数据与算力基础设施、改善数据可及性、推动 AI 在战略行业应用、加强 AI 技能与人才建设。

其中算力基础设施部分延续了「AI 工厂」的思路，并进一步提出更大规模的算力集群设想。数据可及性部分则指向欧洲长期存在的碎片化问题——单一市场的规模优势在数据领域并未充分兑现。

监管与竞争力的再平衡

自 AI 法案通过以来，欧洲内部一直存在「监管先行是否拖累竞争力」的争论。这份行动计划是欧盟对这一问题给出的回应：在维持监管框架的同时，补齐算力、数据与人才三个供给要素。

这一取向与数字综合法案提案中「简化合规负担」的思路一致。对企业而言，这意味着欧盟市场的合规成本与能力供给可能同时发生变化，需要分别评估。

与 GPAI 规则的衔接

行动计划并不改变通用人工智能模型义务的适用时间表，也不替代GPAI 行为准则的自愿性工具作用。它处理的是底层能力，而非合规义务本身。

对模型提供方而言，需要区分两个问题：一是合规上「需要做什么」，二是基础设施上「能获得什么」。

出海欧盟企业的观察点

其一，算力与数据政策可能带来本地化机会。算力集群与数据空间的建设，通常伴随本地部署与本地合作的要求。参见跨境数据合规实务。

其二，技能与人才政策影响落地节奏。在欧盟设立实体、组建本地团队的企业，可关注相关培训与人才项目的对接。

其三，合规与供给要分开做预算。参见多法域合规实务，把监管合规支出与基础设施投入混在一起，容易低估真实成本。

欧盟正在尝试证明，监管与竞争力并非零和关系。

本文依据欧盟委员会《AI 大陆行动计划》公开信息及媒体报道编写，仅供参考，不构成法律意见。