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歐洲製造業累積的製程與設計數據，能否轉化為工業人工智慧（AI）競爭力，仍取決於模型效能及其在生產現場的應用成果。西門子正投資工業 AI，並與輝達合作推動相關技術落地。
史丹佛大學以人為本人工智慧研究院（HAI）的《2026 AI 指數》統計，2025 年民間 AI 投資額在美國為 2,858.8 億美元（約 384 兆韓元），歐洲為 209.2 億美元（約 28 兆韓元），美國投資額約為歐洲的 14 倍。在投資規模差距懸殊之際，西門子主張，歐洲製造企業累積的產業數據可成為差異化優勢。
西門子計畫在未來 3 年投資超過 10 億歐元。西門子智慧基礎設施部門執行長彼得・科爾特（Peter Koerte）向《財星》（Fortune）表示，公司的工業基礎模型有望將工程週期縮短最多 40%。這是對開發階段模型的預期性說法，尚未公開測試條件或驗證結果。
工業模型是運用製造與工程數據，應用於設計及生產工作的 AI 模型。科爾特指出，在需要精確計算的工程領域，語言模型的不準確可能造成問題。西門子表示，歐洲製造企業長期營運所累積的數據，可用於模型開發。
數據應用也牽涉所有權與控制權。科爾特向《財星》表示，客戶企業仍保有數據所有權，數據只會用於模型訓練。這是企業高層的說法；西門子尚未公開具體合約條件或控制方式。
西門子與輝達（NVIDIA，$NVDA）於 2026 年 1 月宣布擴大合作，共同打造工業 AI 作業系統。輝達將提供 AI 基礎設施、模擬工具、模型與框架；西門子則投入工業 AI 專家及硬體、軟體。雙方將德國埃朗根電子工廠列為首個應用藍圖，並表示將自 2026 年起推動。公布的目標時程與已證實的現場成果仍須區分。
歐盟執委會於 2026 年 6 月發布技術主權方案，指出歐盟在核心數位產品、服務、基礎設施及智慧財產方面，超過 80% 依賴境外供應商。除了產業數據，運算資源、人才，以及在製造現場完成驗證，也都是衡量競爭力的因素。
產業數據可以成為 AI 開發的基礎，但僅有數據並不能證明模型準確度或生產力有所提升。西門子與輝達將以埃朗根電子工廠為起點，持續推動工業 AI 合作。
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