9月初，西班牙一家公司高调宣布：欧洲最强AI诞生了，4380亿参数、100万词元上下文，一举超过法国老牌AI巨头，稳坐“欧洲第一”。

可扒开参数强大的外表，气氛就难免尴尬，这个欧洲最强的AI，底座可能来自中国智谱的GLM-5.2。

大白话就是，欧洲人骄傲了半天的最强模型，疑似是中国模型的“套壳”。更让人哭笑不得的是，就算套的是中国大模型的壳，欧洲这款AI也没有够到世界第一梯队。

先别忙着笑话欧洲，因为现在基座大模型的赛道，已经不是谁都能玩的了。

01

43分的“欧洲第一”

这个欧洲最强AI叫Quasar 438B，出自西班牙的Multiverse Computing。这家公司此前靠给别家AI瘦身出名，估值约17亿美元，兜里揣着西班牙政府和欧盟的资金，走的是时下最时髦的“欧洲主权AI”路线。

“欧洲主权AI”这个概念听着挺新鲜，其实就是欧洲想自己掌控AI的关键环节，不再把命脉交给美国以及中国，所以要求算力自主、模型自主、数据不出欧盟以及合规，通俗说就是欧洲要搞AI世界的“独立自主派”。

Quasar的参数为4380亿，定位推理模型，100万词元上下文，定价输入0.6美元/输出1.8美元每百万词元，只支持英语和西班牙语两种语言，而且是专有的、不开源，这个可以理解，毕竟是欧洲最强模型，自然要藏着掖着当宝贝。

Quasar的能力也不俗，独立评测机构 Artificial Analysis 给出43分（Intelligence Index v4.1.1），是欧洲所有上榜模型里的最高分，欧洲最强可谓实至名归。

但要较真的话，这43分里也藏着不少猫腻：

第一，也是最有意思的，公司官方X账号在背景信息里写得很委婉：“该模型可能基于智谱GLM-5.2制作。”翻译过来就是，羞涩承认“套壳”智谱大模型。

图/IT之家

第二，尴尬的是，同款底座的GLM-5.2，在榜单上能拿53分，而套壳、折腾半天的 Quasar，反而比它套的那个中国原版低了整整10分，难道这就是传说中的逆向优化？

第三，“欧洲第一”称号里有一半是同行衬托： 老牌欧洲冠军Mistral的最新旗舰只有30分，比Quasar 还低13分，可以说是矮子里拔将军。

于是，一个欧洲人不愿面对的结论浮出水面：2026年，欧洲连一个自己造的、像样的基座大模型都没有了。

02

从光刻机之王，到被踢出前20

只有看看欧洲曾经有多强，才能体会上文说的落差有多深。

欧洲诞生过工业革命，曾涌现出主宰全球的汽车、机床、化工和制药帝国。今天，空客的飞机仍在天上飞，荷兰ASML在地面垄断着全球最尖端的光刻机。可以说，现代工业的底子，一大半是欧洲人打造的。

就连“人工智能”这门学问，也是英国人图灵在二战时奠基的。

后来在伦敦一间小办公室里诞生的 DeepMind，如今已是谷歌手中最锋利的刀。

骨子里，欧洲从来不是玩不来技术的盲区。

但在大模型领域，欧洲成了扎眼的例外。

在2026年的大模型座次表上，落差格外刺眼：

全球大模型综合榜前20名，被中美两家包揽，一个欧洲模型都看不见；

• 欧洲最强的Quasar（“套壳智谱”）是43分，大约排在全球30名开外，同榜美国最强Claude Opus 5 是63分，中国最强的 Kimi K3、GLM-5.3也有60分；
• 欧洲唯一拿得出手的是“长文本推理”（75.0，逼近最强的75.7），但在写代码这类硬核项目上彻底掉队：Quasar只有69.3，美国最强选手能到89.1，差了整整20分。

此情此景，犹如马拉松比赛，中美前后脚跑在最前面，欧洲跑最快的“外援”（Quasar），被套了好几圈。

那欧洲的本土AI公司都在干什么？答案是也没闲着。

03

欧洲AI的三种活法

法国 Mistral，欧洲唯一的种子选手，估值230亿美元，手握约1.38万张GPU，营收涨得飞快，但最新旗舰也就30分；2026年它甚至宣布开始托管中国的GLM-5.2。

对此，业内的解读是，打不过，只能加入了。

德国Aleph Alpha（没有写错，就是两个“Alpha”），曾被举国押注的“国家冠军”，2026年4月被加拿大Cohere收购，创始人留下的一句话让欧洲心凉大半截：“没有欧洲公司能独自造出前沿模型。”

欧盟自己砸钱搞的OpenEuroLLM，至今没有发布正式模型。

西班牙、德国、波兰的一堆国家队模型，无一能爬上主流排行榜。

那么，欧洲AI公司现在靠什么活着？主要是吃“主权AI”的饭：数据不出欧盟、合规可审计，给政府和企业做托管、做合规生意。

一句话，当不了运动员，我还不能当管运动员的裁判了？而且，裁判员比运动员滋润多了吧。

04

三大内伤

问题来了，欧洲大模型为什么连第二梯队都够不到？

总结起来就是内里缺，缺出内伤的那种“缺”。

缺钱缺卡。

先说钱。美国四大科技巨头2026年一年的计划资本开支就有6500亿美元，中国光阿里一家，三年AI投入就达530亿美元。而欧盟呢？寄予厚望的“InvestAI”计划，目标是调动2000亿欧元，注意是“调动各方资金”，不是真金白银到账，量级和前面根本不在一个层次。

再说算力。全欧洲十几个AI工厂加起来的算力约600 PFlops，欧洲最强的Mistral，手里约1.38万张GPU，就已经是全欧天花板。

卡和钱，欧洲都只是中美的零头。

缺闭环。

造大模型需要“芯片+云+用户入口”三件套咬合成一个闭环：芯片负责产出，云负责部署，入口负责变现，赚到的钱再反哺下一代训练。

美国有英伟达、亚马逊、微软、谷歌，还有浏览器和手机系统；中国也有自己的一整套。欧洲呢？芯片靠进口，云平台小得可怜，手机电脑入口被美国垄断，所以即使造出来大模型也没人用，用了也赚不回下一代的训练费，循环在源头就断了。

缺留人的机制。

欧洲不是培养不出人，是留不住人。按人均算，欧洲AI人才密度比美国还高三成，但科技人才净流入已从2022年约5.2万腰斩到2024年的2.6万。

原因不复杂，同样岗位，美国AI工程师年薪普遍比欧洲高30%—70%，差距拉得更大的是股权，美国人将财富写在期权里，欧洲则给得又少又抠。

另外，最大的模型、最大的算力集群都姓“美”，欧洲的研究者想站在最前沿就必须去美国，美国对欧洲的人才虹吸强大到有博士校友直言算力比薪水更逼人走。

最后就是美国在欧洲家门口截胡。DeepMind、Meta、OpenAI直接在欧洲设实验室、定点收割名校毕业生，欧洲创业者又融不到后期的大资金，只能连人带公司一起搬去美国。

最终的结果就是，欧洲给美国培养人才。

05

大模型不是盖楼

如果说内伤还能补救，那第二道坎——基座大模型本身的入场门槛，才是真正劝退欧洲的地方（其实也劝退全球绝大多数国家）。

普通人容易把训练大模型理解成“盖一栋很高的楼”，盖起来能住十年。

其实大错特错。

大模型是一场“换代即重生”的竞赛，比“拿第一”更要命的有两件事：

一是，它不按自然年，而是按代推倒重来。手机隔几年换一代，旧款照样能用，大模型换代却近乎全量重训，参数规模、训练范式一变，上一代投入大部分就作废了，这意味着前面烧的钱，用掉一次就少一次。

其次，它并不要求你每次都当全球第一，第二名、第三名照样能商用、能赚钱，但真正的残酷在于迭代跟不上，你确实不需要每一代都拿冠军，但必须每一代都掏出几十亿美元，踩准全球最快的研发节奏。一旦在某一代掉了队，不是退回原点，而是被这场烧钱的游戏直接淘汰出局，之前所有投入都全部打水漂。

具体来看，大模型研发有四道门槛，一道比一道高：

• 钱。一代模型动辄数十亿美元，且6到12个月迭代一次，永远不能停，烧钱跟不上的自动退场。
• 卡。需要十万张级GPU、吉瓦级电力撑起的数据中心，这本身就是稀缺资源，全球能满足这两个条件的屈指可数。
• 人。 全世界能带队训出前沿模型的团队就那么几支，几乎全在中美。
• 生态。芯片、云、应用必须闭环咬合，单点再强也白搭。

在这四道门槛面前，日本、韩国、加拿大、以色列，都凑不齐入场券，何况是被资本和监管双向拖住的欧洲。所以，说基座大模型是一场入场费就是门槛的赌局，一点不夸张，而能坐上牌桌的，只有中美两个国家。

欧洲人可以继续用全球最严的AI法案管教世界，也可以继续在光刻机上称王，但在AI的地基——基座大模型这件事上，它亲手把“欧洲最强”的王冠，戴在了一套源自中国的底座大模型头上。

这看起来很残酷，其实也很公平：工业时代靠什么积累优势，AI时代就怎么重新洗牌。

对中国来说这反而是好消息，连欧洲“套壳”都要找中国底座，说明中国大模型正在悄悄成为全球的底层基建。

当决赛圈只剩中美两家，留给其他玩家的，恐怕连选择权都不多了。

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