这笔投资正值欧洲领导人寻求减少对美国制造技术依赖之际，并且与 OpenAI 与微软的盈利性合作形成 了相似之处。该合作为这家初创公司提供了丰厚的资金支持和顶级的基础设施，使其能够在大型语言模 型市场中占据主导地位。 据知情人士透露，德国软件巨头SAP SE是该地区市值最高的公司之一，该公司已与Mistral就潜在投资 事宜进行了初步洽谈。SAP首席执行官 Christian Klein曾多次强调，欧洲应将工业领域的人工智能应用 置于数据中心建设之上。 然而，当Mistral的外国竞争对手纷纷投入数百亿美元用于人工智能模型的训练、推理和计算能力时，分 析师们却在思考阿斯麦的投资是否太少、太迟了。同时，人们也在猜测这两家在人工智能价值链中相距 数层的公司，将如何能够互补彼此的业务。 阿斯麦(ASML.US)向Mistral投资 13 亿欧元，这为这家法国初创企业注入了大量资金，并为其赢得了良 好的声誉，使其能够致力于打造欧洲的人工智能领军企业。然而，Mistral仍需证明自己能够在由规模远 大于其的美国和中国竞争对手主导的行业中生存下去。 这家总部位于巴黎的公司的估值将在由阿斯麦牵头的融资轮中提升至 117 亿欧 ...

数字主权概念框架 - 数字主权被视为技术主权和数字国际关系的核心组成部分 强调国家对数字空间的控制权[2] - 主权分为内部主权和外部主权 内部主权涵盖对领土、领空及数字空间的控制 外部主权涉及通过多边合作表达数字主权理念[3] - 数字主权需通过控制应用程序、基础设施和数据来实现 数据被视作与石油同等重要的战略资源[3] 俄罗斯数字主权实践 - 实施数据本地化法律 要求俄罗斯公民数据必须存储在境内服务器 例如2015年《个人数据本地化法》[15][16] - 开发自主互联网基础设施（RuNet） 包括《主权互联网法》和国内云系统（GosCloud）以应对断网风险[15][16] - 推动硬件软件自主化 在编程和网络安全领域形成优势 例如卡巴斯基反病毒软件不向西方传输数据[12][13] - 通过立法禁止外国平台运营 如2022年《外国互联网平台规范》禁止Meta在俄业务[16] 地缘政治与技术竞争 - 西方技术制裁促使俄罗斯加强技术自给自足 特别是在人工智能和编程领域[6][11] - 倡导多极数字秩序 通过金砖国家、上合组织等平台推动替代性技术生态系统合作[5][11][19] - 新冠疫情加速数字化转型 凸显数字技术对教育、科技发展的关键作用[6] 人工智能发展态势 - 人工智能经历指数级增长 被视为第五次工业革命的核心 改变人机协作模式[7][8] - 俄罗斯开发国家大语言模型（如Yandex和Sber） 预计2030年人工智能市场规模增长5倍[26][27] - 神经形态计算等新兴技术从医疗领域向大众市场扩展 预计五年内实现普及[10] 国际合作与治理机制 - 俄罗斯1999年率先在联合国提出国际信息安全议题 相关决议获多数国家支持[17][18] - 推动联合国层面互联网治理改革 主张由国际电信联盟替代现有基于非政府组织的治理模式[22][24] - 金砖国家等区域组织成为数字主权规范制定重要平台 涉及基础设施合作与数据安全标准[19][25] 安全与威胁维度 - 识别三大国际信息安全威胁：ICT军事化应用、人工智能犯罪活动及恐怖主义内容传播[20] - 强调人工智能军民两用属性 需建立国际伦理准则和行为规范[20][26] - 混合战争中数字技术作用凸显 例如乌克兰冲突中卫星技术对作战的影响[11]

策略人工智能基础设施 - 马来西亚正式推出国家级AI基础设施平台，通过本地化DeepSeek等大型语言模型及国内服务器部署增强AI主权和数据安全 [2] - 该项目是华为芯片/服务器和DeepSeek模型首次在中国以外落地，开创区域先例 [3] - 系统配备8个高端GPU，性能比行业平均高20%，能效提升30%，搭载首个国家级主权大型语言模型DeepSeek [5][6] 技术部署与合作 - Skyvast和利扬芯片计划2026年前部署3000台先进GPU，获马来西亚AI生态系统支持 [6] - 建立马中可信数据区，连接赛城与上海临港自贸区，实现跨境AI发展基础设施整合 [6][7] - 玻璃市先进科技园项目进展顺利，未来两年将纳入数码双子园并启动与上海的数据区连接 [7][8] 机构参与与产业优势 - 首相署、通讯部等政府机构及雪州投资机构、马来西亚工艺大学等已率先采用该AI系统 [6] - 马来西亚因半导体制造成熟度、基础设施完整及人才储备成为华为等企业先进GPU技术首发地 [7] - 赛城数据中心集群已确定与上海临港实现对接，标志着双边数据走廊进入实施阶段 [9]

人工智能主权概念解析 - 人工智能主权指国家对国内人工智能堆栈的控制 包括训练模型的数据 支撑模型运行的计算资源 完善模型所需的人才以及推广模型所需的能源 [2] - 强人工智能主权要求所有要素完全本土化 而弱人工智能主权允许通过可信赖盟友实现部分控制 [2] - 美国正从弱人工智能主权转向强人工智能主权模式 其他国家很可能竞相效仿 [3] 主要国家政策动向 - 拜登政府将世界划分为三个等级：第一梯队18国可无限制获取美国芯片 第二梯队多数国家面临芯片数量上限 第三梯队25个敌对国家被全面禁止进口美国芯片 [2] - 特朗普政府推行美国优先人工智能战略 要求在本土完成人工智能制造设计和扩散 [3] - 中国通过直接注资和优先算力支持推动深度求索等本土企业突破技术瓶颈 [4] - 欧盟和法国支持米斯特拉尔人工智能公司对抗美国人工智能主导地位 [4] 技术壁垒与资源限制 - 非英语国家面临语言数据集劣势 阿拉伯语泰语等语言的AI系统表现显著落后 迫使这些国家创建本土语言数据集 [4] - 大规模人工智能部署带来巨大能源需求 韩国沙特等国正斥巨资建设专用能源设施 法国意大利等能源匮乏国不得不与资源富集国合作 [6] - 全球人工智能人才分布高度集中 传统技术中心以外国家在组建具有竞争力团队方面面临严重限制 [6] 行业影响与商业动态 - 数据价值通过推理能力呈指数级增长 控制海量金融交易医疗记录或电信元数据的国家具备开发超级人工智能的基础 [5][6] - 泰国的Siam AI和韩国的Naver Corp将人工智能主权视为商业要务 并已寻求国家支持实现目标 [7] - 开源人工智能项目（Llama Mistral和Stable Diffusion等）的可行性可能受到冲击 研究成果可能被封闭在国家实验室内 [9] 地缘政治与发展趋势 - 人工智能与军事系统和关键基础设施整合加速了实现强人工智能主权的动力 加拿大等国开始质疑是否继续采购需在美国维护的F-35战机 [4] - 国家安全需求催生严苛监管框架 使AI研发集中于安全许可机构 巨额资金有利于大型政府支持的实体或与国防机构关系密切的政企实体 [8] - 当前依赖弱人工智能主权安排的国家正逐渐过渡到更强的自主控制形式 合作格局并非稳定均衡状态 [7]