EuroMesh 是一套开源的欧洲主权前沿 AI 模型与短报告，它把“用已有公共算力立刻训练大模型”这一问题做了系统建模与量化分析，回答了“欧洲是否需要等千兆瓦级新数据中心并网”这一核心议题。

项目不仅给出了完整的三层计算模型（DiLoCo 效率、站点上线时间、区域打分卡），还附带全部数据源、敏感性测试和 52 条单元测试，确保结论可复现、可追溯。报告显示：利用现有 EuroHPC 与 AI Factory 的数十 exaflops 算力，通过低通信联邦训练，欧洲可在 2028 年左右获得前沿级模型，而新建 1 GW 园区平均需等 7.6 年并网。

GitHub：github.com/sammysltd/euromesh

主要功能：
- 完整的三层数学模型，量化联邦训练的效率、时间与可行性；
- 详尽的电网并网排队数据集与 EuroHPC 公共算力清单，来源全部可追溯；
- 自动化运行脚本：一键生成全部 CSV、图表及 PDF 报告；
- 52 项 pytest 自检与不变量校验，保证结果一致性；
- 完整敏感性分析 tornado 图与多情景对比，结论稳健；
- 支持本地一键复现：从零开始删除输出后重新运行仍可 100% 重现。

支持 Python 3.10+，通过 venv + pip 安装依赖即可本地运行，适合政策研究者、AI 基础设施规划者和开源社区参考。

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