法國雲服務商OVHcloud正在將業務從雲基礎設施延伸至前沿AI模型開發領域。這一戰略轉型，將檢驗歐洲能否打造出另一個可與美國和中國AI系統相抗衡的競爭者。
作為歐洲領先的本土雲服務提供商，OVHcloud計劃從零開始訓練一系列AI模型，並在達到性能目標後將其開源。CEO Octave Klaba在接受路透社採訪時透露了上述計劃。
此舉將使OVHcloud與巴黎AI模型開發商Mistral AI形成更直接的競爭關係。Mistral AI目前被視為歐洲最具代表性的美國AI實驗室挑戰者。
Klaba表示，構建先進AI模型的經濟成本已大幅下降。隨著晶片技術、訓練方法和合成數據的持續改進，過去可能需要約11.5億美元（10億歐元）的項目，如今的成本已降至2.3億美元（2億歐元）以下。
據路透社報道，OVHcloud旗下一個模型已在位於德國的歐洲高性能計算超算Jupiter上完成預訓練。Jupiter被稱為歐洲速度最快的超算系統，也是歐洲首個百億億次計算系統（Exascale System），但OVHcloud目前尚未公布詳細的性能基準數據。
此背景之下，歐洲各國政府和企業日益需要從數據治理和訪問連續性角度，而非單純從性能角度來評估AI基礎設施。本月，Anthropic宣布依據美國政府出口管制指令，暫停向境內外外籍人士提供其Fable 5和Mythos 5模型訪問服務，進一步加劇了各方對上述問題的擔憂。
然而，Counterpoint Research研究副總裁兼合伙人Neil Shah表示，OVHcloud給出的較低成本估算並未涵蓋成為前沿AI模型提供商的全部費用。
Shah指出，2.3億美元很可能主要指初次訓練運行的成本。模型完成訓練後，仍需持續投入，否則將因缺乏新數據更新而成為貶值資產。此外，OVHcloud還需在微調、後訓練、主權基礎設施、儲存、安全、分發和企業支持等方面持續投入，並需積累足夠的規模，才能在與谷歌、Anthropic等成熟AI提供商的競爭中實現模型服務的經濟可行性。
"如果模型不能持續以新數據進行訓練和更新，它就會成為一項貶值資產。"Shah說道。
這使OVHcloud的計劃不僅僅是技術能力的考驗，更是政策支持與經濟可行性的雙重檢驗。一旦進展不順，企業或將不願將工作負載從更成熟的模型遷移過來。
Forrester首席分析師Charlie Dai表示，較低的訓練成本仍可為OVHcloud提供一個可信的起點。
Dai認為，隨著效率提升持續壓低入門成本，這一預算區間足以訓練出一個有競爭力的前沿模型。但企業級競爭力將取決於訓練之外的持續能力，包括推理效率、數據管道、評估框架和生態系統覆蓋範圍。
Greyhound Research首席分析師Sanchit Vir Gogia則指出，由於缺乏已發布的基準數據及其他細節，OVHcloud的計劃目前仍停留在意向表達層面，尚未體現出實際能力。
"2億美元如今可以支撐一次認真的訓練運行，"Gogia說，"但這買不來一個真正意義上的企業AI業務體系。"
Gogia還指出，主權問題同樣延伸至模型訓練所使用的基礎設施層面——OVHcloud的預訓練是在Jupiter超算上完成的，而非在其自有或控制的基礎設施上運行。
他表示，Jupiter是一台運行於美國晶片之上的歐洲公有超算，這恰恰說明歐洲在AI主權方面仍存在明顯缺口。
對於CIO而言，他們需要確切證據，證明相關模型能夠在生產環境中得到有效支撐、進行合規治理、在需要時接受審計，並能在不造成重大中斷的情況下完成遷移退出。
Gogia表示，歐洲自有模型或許能在一定程度上降低對美國和中國提供商的依賴，但無法徹底消除司法管轄風險。"主權不能消除'關閉開關'，"他說，"它只是改變了握住開關的那隻手。"
Gogia還指出，OVHcloud進軍模型開發領域，也可能改變企業所需評估的鎖定風險格局。客戶或許事後還能遷移雲基礎設施，但一旦應用和流程圍繞某家提供商的模型與治理工具構建完畢，AI工作負載的遷移將更加困難。
Q&A
Q1：OVHcloud開發前沿AI模型的成本為什麼從十億美元降到了兩億美元？
A：根據OVHcloud CEO Octave Klaba的說法，晶片技術的進步、訓練方法的優化以及合成數據的廣泛應用，共同大幅降低了訓練先進AI模型的成本。過去需要約11.5億美元的項目，如今已可控制在2.3億美元以內。不過分析師指出，這一數字主要涵蓋初次訓練運行的費用，微調、基礎設施、安全和企業支持等後續持續投入並不包含在內。
Q2：OVHcloud在Jupiter超算上訓練模型，是否意味著實現了真正的歐洲AI主權？
A：目前來看並不完全是。分析師Sanchit Vir Gogia指出，Jupiter是一台運行於美國晶片之上的歐洲公有超算，並非OVHcloud自有或控制的基礎設施，這說明歐洲AI主權仍具有局限性。他表示，歐洲自有模型可以減少對美國和中國提供商的依賴，但無法消除司法管轄風險，"主權只是改變了握住關閉開關的那隻手"。
Q3：企業在評估是否採用OVHcloud的AI模型時，應重點關注哪些風險？
A：企業需要關注多個層面的風險：首先是技術持續性風險，模型若缺乏持續數據更新將成為貶值資產；其次是生產支撐能力，需確認模型能否有效治理、合規審計並順利退出；此外還有鎖定風險，一旦應用和流程圍繞特定提供商的模型構建完畢，遷移將十分困難。目前OVHcloud尚未公布詳細性能基準，也增加了企業評估的不確定性。
