歐洲央行總裁 Christine Lagarde 表示：如果歐洲只加速採用外國模型，卻沒有自己的算力、模型與資本市場支撐，未來可能在每一個導入 AI 的產業同時承受供應中斷風險。她在 9 月 14 日於維也納發表的演說中，把 AI 稱為能推動歐洲資本市場前進的世代工程，並主張歐洲不能只買技術，也必須在本地建立關鍵能力。
歐洲只掌握全球 5% AI 算力
根據 Lagarde 的完整演說，美國目前擁有全球約四分之三的 AI 運算能力，歐洲僅占 5%。她引用 2026 年 Stanford AI Index 的統計指出，2025 年美國產出 59 個具代表性的 AI 模型，中國有 35 個，法國與英國則各只有 1 個。
這組數字顯示，歐洲雖然擁有 ASML 等半導體供應鏈關鍵企業，也有 Mistral 等模型公司，但從大型模型到資料中心的整體規模，仍與美中存在明顯落差。歐洲央行官方 X 貼文也將這場演說的重點濃縮為：AI 需要只有資本市場才能提供的資金規模，歐洲面臨的利害關係極高。
快速導入 AI，卻可能加深外部依賴
Lagarde 並不主張歐洲放慢 AI 採用。歐洲央行估計，若能迅速導入 AI，未來十年生產力水準最多可提高 4%；歐元區已有超過一半勞工在工作中使用 AI，比兩年前增加一倍。對勞動人口每年可能減少逾百萬人的歐洲而言，生產力成長也是維持公共財政與社會制度的重要條件。
問題在於，歐洲企業目前多半從海外取得 AI。Lagarde 指出，模型不只是儲存企業資料，還會讀取並處理資料；缺少本土替代方案，可能讓企業在資料保護與採用效率之間兩難。Eurostat 調查顯示，曾考慮卻未導入 AI 的企業中，接近一半把資料保護列為原因。
AI 斷供會一次影響多個關鍵產業
與傳統關鍵原料不同，AI 將深入邊境貨物檢查、稅務稽核、鐵路調度、醫院照護與銀行清算等系統。一旦供應商停止服務或改變存取條件，影響不會只落在單一產業，而可能同時擴散到整個經濟體。Lagarde 因此把這種依賴視為前所未有的談判籌碼。
Reuters 9 月 14 日報導也確認，Lagarde 的解方不是排斥美國或中國技術，而是讓歐洲成為 AI 生產者，建立足以降低被斷供風險的本土運算能力與模型供給。
資料中心缺口十年恐擴大逾 6 倍
算力是這套主張最昂貴的一環。歐洲央行引述歐盟執委會委託研究指出，歐洲資料中心容量缺口約從 2025 年的 3 GW，增加到 2036 年約 20 GW；Lagarde 將此概括為十年內缺口擴大逾 6 倍。歐盟規劃中的 AI Gigafactories 只是起點，仍只能填補部分需求。
她估算，若連同晶片計算，填補這項缺口的成本最高可能達 6,000 億歐元。歐洲央行在註釋中說明，這是上限估計，因為容量缺口涵蓋各類資料中心，而成本基準採用的是 GPU 密集型 AI 設施；這項數字適合用來理解資本規模，不代表已核定的公共預算。
「夠好」的本土模型，比單押前沿模型更務實
Lagarde 提出的第二層防線，是讓多數工作使用能在歐洲基礎設施上運行的「夠好」模型。她認為，對大部分經濟活動而言，能力落後最前沿約一年的模型仍足以完成工作；這能降低對少數海外供應商的單點依賴。
現階段具競爭力的開放權重模型不少來自中國，例如 DeepSeek 與 Kimi，但開放策略與授權條款仍可能隨版本改變。Lagarde 認為，歐洲應擴大 Mistral 等本土模型的供給，同時透過 ASML 等不可替代的供應鏈環節，維持取得全球最前沿技術的談判能力。
真正缺的不是儲蓄，而是把資金導向 AI 的市場
歐洲家庭每年約儲蓄 1.4 兆歐元，並持有約 4,400 億歐元的美國科技公司資產。另一方面，美國大型雲端業者去年發行超過 1,000 億美元債券，並已占歐元區非金融企業新發債券近十分之一。Lagarde 的核心論點是：歐洲不論是否取得 AI 成長紅利，都會透過資金成本與資產價格承擔這波建設的影響。
因此，主權 AI 不只是補助模型公司或興建資料中心，也涉及如何讓保險、退休金、股票、私募資本與證券化工具共同承擔長期風險。資料中心可用債務支撐，但模型研發與供應鏈創新需要能忍受多年虧損的股權資本。
對科技業的實際影響
如果 Lagarde 的政策方向成形，進入歐洲市場的 AI 廠商將更常被要求說明資料落地、模型訓練用途、服務中斷安排與授權穩定性；雲端與資料中心業者則可能迎來更多本地容量、能源與融資需求。歐洲模型公司得到的機會，不一定是全面追上最前沿，而是先在企業與公共部門建立可控、可部署且符合本地法規的替代方案。
這場演說的訊號很清楚：歐洲的 AI 戰略正在從「如何監管技術」擴大為「如何擁有足夠的技術與資本」。對全球 AI 產業而言，下一階段競爭不只比較模型能力，也會比較誰能提供長期、可信且不易被地緣政治切斷的整套基礎設施。
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