Die vyfpuntplan: Op hierdie manier wil Duitsland AI World Tip word – Data Gigafactory en openbare bestellings vir AI
Xpert voorvrystelling
Taalkeuse 📢
Gepubliseer op: 29 Julie 2025 / Update van: 29 Julie 2025 – Skrywer: Konrad Wolfenstein
Die vyfpuntplan: Dus Duitsland wil AI World Tip word – Data Gigafactory en openbare bestellings vir AI -aansitter – Beeld: Xpert.Digital
Duitsland se pad na die AI -nasie: kan Europa in die wêreldwye ras bestaan?
Waarom is die vestiging as 'n toonaangewende AI -nasie vir Duitsland van strategiese belang?
Die huidige wêreldwye tegnologie -landskap word gekenmerk deur intensiewe kompetisie op die gebied van kunsmatige intelligensie (AI), wat dikwels beskryf word as 'n 'AI -ras'. Hierdie ras word hoofsaaklik deur die Verenigde State en China aangehaal, wat groot beleggings in navorsing, ontwikkeling en infrastruktuur maak. Vir 'n hoogs ontwikkelde industriële nasie soos Duitsland is posisionering op hierdie gebied nie 'n blote opsie nie, maar 'n strategiese noodsaaklikheid. AI is nie meer 'n nis -tegnologie nie, maar ontwikkel tot 'n fundamentele basiese innovasie wat sal besluit oor toekomstige ekonomiese mededingendheid, nasionale veiligheid en geopolitieke invloed.
Vir Duitsland is die welvaart grotendeels gebaseer op sy sterkte in sleutelbedrywe soos meganiese ingenieurswese, motorbedryf en mediese tegnologie, 'n tegnologiese tekort in die AI -sektor gebaseer op eksistensiële risiko's. 'N Verlies aan tegnologie -leierskap in hierdie sektore sou nie net die ekonomiese basis erodeer nie, maar ook tot kritieke afhanklikheid van buitelandse tegnologieverskaffers lei. Die dringendheid van hierdie uitdaging word duidelik in politieke strategie -referate, wat die tyd vir belangrike optrede beklemtoon.
In reaksie op hierdie wêrelddinamiek het die Duitse federale regering strategiese planne geformuleer, waarvan die doel is om Duitsland by die 'wêreldleiers' van die AI -lande te vestig. 'N Sentrale element van hierdie strategie is 'n vyfpuntplan van die digitale predikant, wat die belangrikste aksievelde uiteensit om die AI-ligging van Duitsland te versterk. Hierdie plan dien as 'n riglyn vir 'n omvattende transformasie, wat wissel van die geteikende bevordering van binnelandse start-ups tot die vestiging van 'n selfversekerde data-infrastruktuur tot die vestiging van 'n waardegebaseerde regulatoriese raamwerk.
Die ontleding van hierdie plan onthul 'n dieper strategiese dimensie. In die lig van die enorme beleggingsgaping tussen Europa en die VSA of China, kan die Duitse en Europese strategie nie 'n maklike beeld van Amerikaanse of Chinese benaderings wees nie. Inteendeel, dit is die ontwerp van 'n asimmetriese mededingende strategie. Dit is daarop gemik om nie deur die finansiële meerderwaardigheid te bestaan nie, maar deur die intelligente gebruik van meer spesifieke sterk punte: die noue verbinding van AI met die sterk industriële basis, die skepping van 'n betroubare, waarde -gebaseerde ekosisteem en die vestiging van digitale soewereiniteit as 'n kwaliteit funksie. Die volgende afdelings sal die vyf pilare van hierdie strategie in detail ontleed en die implikasies daarvan, uitdagings en geleenthede verlig.
Geskik vir:
Bevordering van innovasie deur openbare toekenning
Watter rol speel die toekenning vir openbare kontrak in die bevordering van AI-start-ups in Duitsland?
'N Sentrale hefboom om die binnelandse AI -ekosisteem te versterk, lê in die strategiese herbelyning van die openbare orde. Die staat dien in Duitsland as die grootste individuele IT-kopers, wat beteken dat die openbare sektor elke jaar in 'n drie-syfer miljard-dollar-volume aan private ondernemings toeken. Hierdie enorme markvolume is 'n belangrike ekonomiese faktor en het 'n enorme potensiaal vir geteikende bevordering van innovasie.
Die huidige strategie kritiseer die vorige toekenningspraktyk as 'n 'wilde groei' en eis 'n geteikende beheer van digitale uitgawes. Die kern van die voorstel is om openbare bevele strategies aan Duitse en Europese Aistpus toe te ken in plaas daarvan om hulle hoofsaaklik toe te ken aan gevestigde, dikwels Amerikaanse tegnologie -reuse. Hierdie maatreël is bedoel om as 'n 'innovasie -hupstoot' te dien deur jong, innoverende ondernemings 'n markentang te gee wat hulle andersins moeilik sou vind.
Die werklikheid wys egter dat hierdie potensiaal tot dusver skaars uitgeput is. Studies toon opvallend lae deelname van start-ups in openbare tenders. Slegs ongeveer 11 % van die Duitse nuwe ondernemings neem aan sulke prosedures deel, en slegs 7 % ontvang eintlik 'n toeslag. Die persentasie openbare bestellings in die totale omset van hierdie ondernemings is dienooreenkomstig laag; Dit is minder as 5 %. Dit illustreer 'n beduidende verskil tussen die potensiële mark wat die staat as 'n kliënt verteenwoordig en die vermoë van nuwe ondernemings om hierdie mark te open. Die geteikende toekenning van openbare bestellings word dus nie net as finansiële steun verstaan nie, maar as 'n fundamentele meganisme om die mark te open en nuwe tegnologieë te bekragtig.
Watter hindernisse teëkom innoverende jong ondernemings in die verkrygingsreg?
Die lae sukses van ondernemings in openbare tenders is te danke aan 'n aantal spesifieke burokratiese en wettige hindernisse wat in die Duitse en Europese verkrygingsreg geanker is. Hierdie hindernisse word dikwels aangepas vir die behoeftes van groot, gevestigde ondernemings en verteenwoordig onoorkomelike struikelblokke vir jong, rats ondernemings.
Een van die grootste uitdagings is die aanlegvereistes. Openbare kliënte benodig dikwels bewyse van 'n sekere minimum jaarlikse omset, wat dikwels die twee -tyd -bestelwaarde kan wees. Dit is moeilik om aan hierdie vereiste te voldoen vir 'n aanvang wat nog in die groeifase is en natuurlik laer verkope het. Daarbenewens is daar die vraag na uitgebreide verwysings via vergelykbare projekte uit die afgelope drie finansiële jare. Dit skep 'n klassieke “Henne Egg -probleem”: geen verwysings sonder openbare bestellings nie, en geen openbare bestellings sonder verwysings nie.
Boonop maak die kompleksiteit en die duur van die toekenningsprosedure baie nuwe ondernemings af. Die skepping van die aanbiedingsdokumente is tyd en hulpbronintensief, wat 'n beduidende las vir klein spanne is. Die verkrygingswet self word gekenmerk deur 'n hoë regulatoriese digtheid en 'n verdeling van regulering: bevele onder sekere EU -drempelwaardes is onderworpe aan nasionale regulasies soos die vakke -ooreenkoms (UVGO), terwyl bestellings bo hierdie waardes in Europa geadverteer moet word en onderhewig is aan meer ingewikkelde regulasies soos die wet teen mededingende beperkings (GWB) en die toekenningregulering (VGV). Hierdie wettige kompleksiteit verhoog die toetrede -hindernis en lei daartoe dat baie innoverende ondernemings die openbare sektor as potensiële kliënte van die begin af vermy.
Watter oplossings en hervormings word bespreek om toegang tot openbare bestellings te vergemaklik?
Ten einde die hekkies wat beskryf word, te verminder, word verskillende oplossings op wettige en politieke vlak bespreek. Dit is daarop gemik om die verkrygingswet meer buigsaam en meer innoverend te maak sonder om die basiese beginsels van deursigtigheid en mededinging prys te gee.
Op wettige vlak is daar reeds instrumente wat nuwe ondernemings kan gebruik om hul nadele te vergoed. Dit sluit in die vorming van 'biedgemeenskappe', waarin verskeie kleiner ondernemings saamwerk om die vermoëns vir 'n groter orde te verhoog. 'N Ander opsie is die' Aptitude-lening ', waarin 'n' leen ', soos verwysings of verkoopsyfers, van 'n gevestigde vennootonderneming, wat in ruil daarvoor verplig is om sy hulpbronne in ruil daarvoor te bied.
Op politieke vlak is daar omvattende hervormingsvoorstelle, soos die 7-puntplan van die Digital Association Bitkom. Dit verg onder meer 'n sterker toepassing van bestaande innoverende toekenningskriteria, die skepping van nuwe evalueringstandaarde wat aangepas is om aan te begin en die robuuste wettige rame te harmoniseer. 'N Sentrale punt is die professionalisering van die verkrygingspunte. Die werknemers in die toekenningsowerhede het die spesialiskennis nodig om innoverende AI -oplossings te kan beoordeel, wat dikwels spesialisasie en doelgerigte opleiding benodig. 'N Ander belangrike instrument is die' Innovation Partnership '. Dit is 'n spesiale toekenningsprosedure wat eksplisiet ontwerp is om 'n innoverende oplossing te ontwikkel, tesame met 'n onderneming wat nog nie op die mark beskikbaar is nie. Dit is dus ideaal vir die verkryging van nuwe AI -tegnologieë en bevorder die samewerking tussen openbare hande en innoverende verskaffers.
Die volgende tabel gee 'n opsomming van die sentrale uitdagings en die ooreenstemmende oplossings:
Innovasie in plaas van 'n lae prys: nuwe geleenthede vir start-ups vir bestellings
Innovasie in plaas van 'n lae prys: nuwe geleenthede vir start -ups vir bestellings – Beeld: Xpert.digital
Start-ups is voor verskillende hindernisse vir bestellings wat nuwe geleenthede deur innovasie in plaas van 'n lae prys kan moontlik maak. Streng geskiktheidskriteria soos minimum verkope en verwysings sluit jong ondernemings dikwels uit van die kompetisie weens 'n gebrek aan korporatiewe geskiedenis. Oplossings soos die gebruik van aanlegte uitleen, die goedkeuring van persoonlike verwysings van werknemers en die aanpassing van die kriteria aan die onderskeie korporatiewe fase kan hier help. Die hoë kompleksiteit en duur van die verkrygingsprosedures oorweldig klein spanne en veroorsaak groot hulpbronpoging, en daarom is 'n vermindering in burokrasie, die digitalisering van die toekenningsprosedures (soos deur Eviels) sowel as geteikende opleiding en netwerke van start-ups sinvol. Die dikwels onvanpaste bestelgrootte, wanneer die gebrek aan lotte die kapasiteit van klein ondernemings oorskry, kan ook verbeter word deur die konsekwente toepassing van die mediumgrootte besigheidsklousule (§ 97 GWB) vir die verspreiding van bestellings in los en die bevordering van bodgemeenskappe. Nog 'n belangrike punt is die fokus op die laagste prys, die innoverende, maar potensieel duurder oplossings. Die bekendstelling van 'n 'Innovation Premium' as 'n toeslagkriterium, die breër gebruik van funksionele prestasiebeskrywings en die gebruik van innovasie -vennootskappe, kan hier nuwe geleenthede open. Laastens bemoeilik 'n gebrek aan deursigtigheid en 'n gebrek aan terugvoer die leerproses vir nuwe ondernemings en voorkom verbeterings in toekomstige aanbiedinge. Die publikasie van omvattende toekenningsstatistieke en verpligte terugvoer vir bieërs wat nie in ag geneem is nie, sal hierdie proses ondersteun.
Watter ekonomiese gevolge het die doelgerigte voorkeur vir binnelandse ondernemings?
Die strategiese voorneme om openbare bestellings bo “huishoudelike AI -ondernemings” te verkies, is 'n vorm van nywerheidsbeleid, wat egter in 'n spanning is tussen gevestigde ekonomiese beginsels en die Europese wetlike raamwerk. Die kern van hierdie spanninggebied lê in die konflik tussen die bevordering van 'n nasionale tegnologie -ekosisteem en die moontlike verlies aan doeltreffendheid as gevolg van beperkte mededinging.
EU-regte is gebaseer op die basiese beginsels van die interne mark: deursigtigheid, gelyke behandeling en nie-diskriminasie. Hierdie beginsels is bedoel om te verseker dat die mees ekonomiese aanbod die kontrak ontvang, ongeag die nasionale oorsprong van die bieër. Hierdie oop mededinging word as 'n belangrike enjin vir ekonomiese groei beskou en dra volgens ramings aansienlik by tot die BBP van die EU. 'N Beleid wat binnelandse ondernemings eksplisiet verkies, ondermyn hierdie beginsel en die risiko's om die EU -wet te oortree.
Vanuit 'n ekonomiese oogpunt kan so 'n proteksionistiese maatreël lei tot hoër pryse vir die openbare sektor. As die kompetisie kunsmatig beperk word deur internasionale verskaffers uit te sluit, kan die oorblywende binnelandse bieërs hoër pryse afdwing. Studies oor die gevolge van plaaslike voorkeur in die verkrygingstelsel dui aan dat dit die koste vir belastingbetalers kan verhoog en die doeltreffendheid van openbare uitgawes kan verlaag.
In teenstelling hiermee is die nywerheidsbeleidsargumente. Die ondersteuners van so 'n strategie argumenteer dat tydelike voorkeur nodig is om 'n jong, strategies belangrike industrie soos die AI -industrie 'n billike geleentheid in wêreldwye mededinging te gee. 'N Staatsmandaat kan optree vir 'n aanvang as 'n beslissende' eerste klant 'wat nie net verkope genereer nie, maar ook as 'n belangrike verwysing dien en sodoende toegang tot private markte en ander waagkapitaal vergemaklik. Dit is dus 'n strategiese oorweging: by kort kennisgewing word hoër koste en potensiële doeltreffendheidsverliese aanvaar om op lang termyn 'n soewereine en mededingende binnelandse tegnologie op te bou en om kritieke afhanklikhede te vermy. Die implementering van hierdie strategie vereis dus 'n noukeurige balanseringswet om die binnelandse industrie te bevorder sonder om die hoekstene van die Europese interne mark in gevaar te stel.
🎯📊 Integrasie van 'n onafhanklike en kruisdata-bronwye AI-platform 🤖🌐 vir alle ondernemingsaangeleenthede
Integrasie van 'n onafhanklike en kruisdata-bronwye AI-platform vir alle ondernemingsaangeleenthede – Beeld: Xpert.digital
Ki-GameShanger: Die mees buigsame AI-platform – op maat gemaakte oplossings wat koste verlaag, hul besluite verbeter en doeltreffendheid verhoog
Onafhanklike AI -platform: integreer alle relevante maatskappy -databronne
- Hierdie AI -platform is in wisselwerking met alle spesifieke databronne
- Van SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox en baie ander databestuurstelsels
- Vinnige AI-integrasie: AI-oplossings vir maatskappye vir ondernemings in ure of dae in plaas van maande
- Buigsame infrastruktuur: wolkgebaseerde of hosting in u eie datasentrum (Duitsland, Europa, vrye keuse van ligging)
- Hoogste datasekuriteit: Gebruik in regsfirmas is die veilige getuienis
- Gebruik oor 'n wye verskeidenheid maatskappy -databronne
- Keuse van u eie of verskillende AI -modelle (DE, EU, VSA, CN)
Uitdagings wat ons AI -platform oplos
- 'N gebrek aan akkuraatheid van konvensionele AI -oplossings
- Databeskerming en veilige bestuur van sensitiewe data
- Hoë koste en kompleksiteit van individuele AI -ontwikkeling
- Gebrek aan gekwalifiseerde AI
- Integrasie van AI in bestaande IT -stelsels
Meer daaroor hier:
Duitsland in die AI -wedloop: die sleutel tot nasionale rekenkundige prestasie -infrastruktuur en innovasie bevorder ondanks die streng regulering en burokratiese hindernisse
Die bou van 'n nasionale rekenaarkraginfrastruktuur
Wat is die huidige stand van die datasentruminfrastruktuur in Duitsland en waarom is dit van kardinale belang vir AI?
Die rekenaarkrag is die fundamentele ruggraat van die digitale ekonomie en is die onmisbare hulpbron vir die ontwikkeling en werking van moderne AI -toepassings. Groot AI -modelle, veral basiese modelle, benodig geweldige rekenaarvermoë vir opleiding, die miljarde parameters en groot hoeveelhede data. Sonder 'n kragtige en skaalbare infrastruktuur van rekenkundige en datasentrums, kan die ambisie om 'n toonaangewende AI -nasie te word, nie haalbaar wees nie.
Duitsland het tans die grootste datasentrumvermoë binne Europa. Die Frankfurt AM-ligging het homself gevestig as 'n sentrale spilpunt, wat grootliks te wyte is aan die De-Cix wat daar geleë is, een van die grootste internetknope ter wêreld. Hierdie konsentrasie verseker uitstekende konnektiwiteit en lok beleggings van wêreldwye wolkverskaffers en verskaffers van colocation -diens.
Ondanks hierdie leidende posisie in Europa, toon 'n relatiewe siening 'n meer gedifferensieerde prentjie. As u die beskikbare rekenaarkrag vergelyk met ekonomiese sterkte, gemeet aan die bruto binnelandse produk (BBP), val Duitsland agter ander lande. Lande soos Groot -Brittanje of Nederland het 'n hoër digtheid van rekenaarkrag per miljard euro in die BBP. In wêreldwye vergelyking is die afstand na die VSA en China wat die mark oorheers nog duideliker. Hierdie relatiewe gaping dui op 'n moontlike bottelnek wat die vermoë van Duitsland om tred te hou met die wêreldwye AI -wedloop beperk. Die land se digitale soewereiniteit en tegnologiese vermoë om direk op te tree hang direk van die sterkte en uitbreiding van hierdie kritieke infrastruktuur.
Geskik vir:
Wat beteken die vraag na 'n “gigafactory vir data” in die konteks van die AI -strategie?
Die term “gigafactory”, wat oorspronklik deur Tesla gevorm is vir sy groot fabrieke vir massaproduksie van batterye, word as 'n effektiewe metafoor gebruik as deel van die Duitse AI -strategie. Die vraag na 'ten minste een gigafaktor' in Duitsland word nie letterlik as 'n enkele fabriek verstaan nie, maar as 'n politieke verbintenis tot die bou van datasentrums in hiperscale -formaat, wat spesiaal ontwerp is vir die uiterste vereistes van AI -toepassings.
'N “Gigafactory for data” simboliseer 'n kwalitatiewe en kwantitatiewe sprong in die nasionale rekenkundige infrastruktuur. Dit gaan nie meer oor die werking van konvensionele datasentrums vir standaardwolkdienste nie, maar oor die skepping van stelsels wat die meeste rekenaartake kan hanteer – veral die opleiding van AI -gebaseerde modelle met triljoene datapunte. Sulke stelsels benodig 'n massiewe konsentrasie gespesialiseerde hardeware (veral GPU's), 'n buitengewone hoë energiedigtheid en hoogs ontwikkelde verkoelingstelsels.
Die vereiste impliseer die strategiese behoefte om 'n soewereine rekenkundige infrastruktuur te skep wat Duitse en Europese ondernemings in staat stel om AI -modelle in hul eie land te ontwikkel en te bedryf. Dit verminder die afhanklikheid van die wolkplatforms van American Hyperscaler en versterk digitale soewereiniteit. Die 'gigafactory' is dus die fisiese basis vir die ambisie om 'n onafhanklike 'wolknasie' te word en om te kan oorleef in die wêreldwye kompetisie vir tegnologiese leierskap by AI.
Wat is die grootste uitdagings om die datasentrum se vermoëns in Duitsland uit te brei?
Die ambisieuse plan om die nasionale rekenaarkrag grootliks uit te brei, kom voor 'n aantal aansienlike fisieke, regulatoriese en sosiale uitdagings. Hierdie knelpunte toon dat die digitale transformasie misluk as gevolg van baie konkrete, nie-digitale grense as dit nie proaktief aangespreek word nie.
Die grootste uitdaging is energievoorsiening. Datasentrums, en veral dié vir AI -toepassings, het 'n enorme en geleidelik groeiende kragverbruik. Die energievereistes van die Duitse datasentrums kan byna verdubbel tot 2030 in vergelyking met vandag. Dit bots met die hoë energiepryse in Duitsland, wat in internasionale vergelyking 'n beduidende mededingende nadeel is en beleggings onaantreklik kan maak.
'N Tweede groot hindernis is die lang beplannings- en goedkeuringsprosedures. In Duitsland neem dit aansienlik langer as in die EU -gemiddelde om 'n nuwe datasentrum goed te keur en te bou. Hierdie burokratiese vertragings skep beleggingsonsekerheid en vertraag die dringend nodige uitbreiding van die infrastruktuur.
Derdens lei die hoë ruimte van datasentrums toenemend tot konflikte vir grondgebruik. Die konstruksie van groot bedienerplase op bewerkbare grond of naby woongebiede het weerstand teen boere, bewaringsbewustes en inwoners ondervind wat die verseëling van die gebied en geraasbesoedeling vrees.
Laastens is volhoubaarheid 'n sentrale uitdaging. Datasentrums produseer 'n groot hoeveelheid afvalhitte, wat gewoonlik ongebruikte in die omgewing vrygestel word. Alhoewel daar wettige vereistes is vir die gebruik van afvalhitte, misluk die praktiese implementering dikwels weens die gebrek aan infrastruktuur, soos gekoppelde distriksverwarmingsnetwerke. Dit lei tot 'n trilemma tussen die doel van AI -leierskap, die energie -oorgang en die klimaatbeskermingsdoelwitte. Die uitbreiding van die AI -infrastruktuur kan die klimaatdoelwitte in gevaar stel as dit nie van die begin af ingebed is in 'n geïntegreerde strategie vir energie- en stedelike ontwikkeling nie.
Geskik vir:
Burokratiese vermindering en die vrye vloei van data
Op watter gebied is die vraag na 'n ongehinderde datavloei vir AI -toepassings?
Die vereiste om burokrasie te verminder, sodat data ongehinderd kan vloei, is 'n sentrale, maar ook baie ingewikkelde punt van die AI -strategie. Dit beïnvloed die kernspanningsveld van die Europese benadering tot digitalisering: die konflik tussen die onvoorwaardelike behoefte aan groot hoeveelhede data om innovasie te bevorder en die ewe onvoorwaardelike bekentenis van streng databeskerming om fundamentele regte te beskerm.
Kunsmatige intelligensie, veral masjienleer, is data -gedrewe. Die werkverrigting en akkuraatheid van AI -modelle is direk afhanklik van die hoeveelheid en kwaliteit van die data waarmee hulle opgelei is. Vanuit die oogpunt van tegnologie -ontwikkeling is die vryste en ongekompliseerde toegang tot groot hoeveelhede data dus 'n basiese vereiste om in die wêreldwye mededinging te kan bestaan. Die vraag na 'n 'vloeiende' dataverkeer is dus 'n pleidooi vir innovasie -vriendelike raamwerk.
Hierdie innovasie -imperatief word egter teengewerk deur die Europese wetlike raamwerk, wat gekenmerk word deur die Algemene Regulering van Data Protection (GDPR). Die BBP is nie ontwerp as 'n innovasie -rem nie, maar as 'n raamwerk vir die beskerming van fundamentele burgerregte. Dit is gebaseer op beginsels soos datakinimalisering (slegs omdat min data verwerk moet word), die doelbinding (data mag slegs gebruik word vir die doel waarvoor hulle versamel is) en die behoefte aan 'n duidelike regsgrondslag vir enige dataverwerking, dikwels in die vorm van ingeligte toestemming. Hierdie beginsels is in 'n natuurlike spanning tussen die 'honger' van AI -ontwikkeling, wat lei tot aansienlike wettige onsekerheid onder maatskappye en navorsers.
Watter spesifieke burokratiese en wettige hindernisse bestaan vir AI -ontwikkelaars op die gebied van databeskerming?
Vir AI -ontwikkelaars in Duitsland en Europa manifesteer die spanning tussen datavereistes en databeskerming in 'n aantal spesifieke wettige en burokratiese hindernisse wat direk uit die BBP en die interpretasie daarvan voortspruit.
Die beginsel van dataminimalisering is 'n fundamentele uitdaging. Terwyl die BBP die verwerking van persoonlike data vereis om die vlak wat nodig is vir die doel te beperk, is baie gevorderde AI -modelle gebaseer op die ontleding van groot, onspesifieke datapekords om patrone te herken. Die 'data -honger' van die AI is in direkte teenstrydigheid met die vereiste data -ekonomie.
Die hindernis van die doel is nou verbind. Volgens BBP kan data slegs vir gedefinieerde, duidelike en wettige doeleindes versamel word. Die opleiding van AI -basismodelle word egter dikwels uitgevoer vir 'n verskeidenheid potensiaal en ten tyde van die opleiding wat nog nie voorsienbare toekomstige toepassings is nie. Dit maak die definisie van 'n spesifieke doel en skep wettige grys gebiede.
'N Ander groot hindernis is die vereiste van 'n wettige verwerkingsbasis. Vir die opleiding van AI -modelle met persoonlike gegewens wat gereeld van die internet versamel word, is dit prakties onmoontlik om eksplisiete en ingeligte toestemming van elke individu te verkry. Ontwikkelaars verwys dus dikwels na die 'wettige belang', maar die reikwydte daarvan is wettig omstrede en word toenemend geïnterpreteer deur owerhede vir databeskerming, wat lei tot aansienlike wettige onsekerheid.
Laastens bots die dikwels nie-deursigtige funksionaliteit van komplekse AI-stelsels, die sogenaamde “BlackBox” -probleem, met die deursigtigheidsverpligtinge van die BBP. Burgers het die reg op inligting oor die logika wat agter outomatiese besluite is. As selfs die ontwikkelaars nie meer die presiese besluitnemingspaaie van 'n diep leermodel kan verstaan nie, is dit moeilik om hierdie reg te waarborg. In totaal lei hierdie hindernisse tot AI -ontwikkeling in Europa wat verband hou met 'n hoër wettige risiko en groter burokratiese inspanning as in ander wêreldstreke.
Geskik vir:
Hoe probeer die Europese AI -wet om 'n balans tussen innovasie en regulering te skep?
Die Europese AI -wet is die mees omvattende poging om 'n regulatoriese raamwerk te skep wat die risiko's van AI bemeester sonder om die innovasie te verstik. Dit is die sentrale antwoord op die gebied van spanning wat beskryf word en vergestalt 'n strategiese besluit vir 'n derde manier tussen die laissez-faire-benadering van die VSA en die staatsbeheerde AI-ontwikkeling in China.
Die kern van die AI-wet is die risikogebaseerde benadering. In plaas daarvan om AI in die algemeen te reguleer, onderskei die wet volgens die moontlike risiko van skade aan 'n aansoek. AI -stelsels met 'n 'onaanvaarbare risiko', soos sosiale telling of manipulerende tegnieke wat mense se gedrag beïnvloed, is ten volle verbode. Stelsels met 'n hoë risiko 'wat op kritieke gebiede soos mediese diagnostiek, personeellede of die regbank gebruik word, is onderworpe aan streng vereistes vir deursigtigheid, datasekuriteit, toesig oor menslike mense en dokumentasie. Die oorgrote meerderheid AI-aansoeke, wat as 'n lae risiko geklassifiseer word, soos spamfilters of AI in videospeletjies, bly grootliks ongereguleerd.
Terselfdertyd bevat die AI-wet eksplisiete meganismes vir die bevordering van innovasie, wat veral gemik is op start-ups en klein en mediumgrootte ondernemings (KMO's). Die belangrikste instrument is die so -genoemde “regulatoriese sandkaste”. Dit is beheerde wettige eksperimentele ruimtes waarin ondernemings innoverende AI -stelsels onder toesig van die verantwoordelike owerhede kan ontwikkel en toets sonder om die volle sanksies van die wet onmiddellik te verwag in geval van onbedoelde oortredings. Hierdie sandkaste is bedoel om wettige en beplanningsveiligheid te skep, marktoegang te vergemaklik en dialoog tussen innoveerders en reguleerders te bevorder. Die AI -wet is dus nie net 'n beskermingsinstrument nie, maar ook 'n strategiese poging om 'n betroubare en betroubare raamwerk te skep wat bedoel is om innovasies te rig en op die langtermyn as 'n mededingende voordeel te dien.
🎯🎯🎯 Vind voordeel uit Xpert.Digital se uitgebreide, vyfvoudige kundigheid in 'n omvattende dienspakket | R&D, XR, PR & SEM
AI & XR-3D-leweringmasjien: vyf keer kundigheid van Xpert.digital in 'n omvattende dienspakket, R&D XR, PR & SEM – Beeld: Xpert.digital
Xpert.Digital het diepgaande kennis van verskeie industrieë. Dit stel ons in staat om pasgemaakte strategieë te ontwikkel wat presies aangepas is vir die vereistes en uitdagings van jou spesifieke marksegment. Deur voortdurend markneigings te ontleed en bedryfsontwikkelings te volg, kan ons met versiendheid optree en innoverende oplossings bied. Deur die kombinasie van ervaring en kennis, genereer ons toegevoegde waarde en gee ons kliënte 'n beslissende mededingende voordeel.
Meer daaroor hier:
Europa se weg na digitale soewereiniteit deur sy eie AI-gebaseerde modelle: EU-KI-wet as 'n mededingende voordeel in internasionale tegnologie
Europese soewereiniteit in AI -basismodelle
Waarom is die ontwikkeling van u eie Europese AI -basismodelle van strategiese belang?
Die ontwikkeling en beheer van AI -basismodelle, ook bekend as die basiese modelle, het 'n kwessie van sentrale strategiese belang vir die toekoms van Europa geword. Hierdie modelle is die tegnologiese basis waarop 'n verskeidenheid toekomstige AI -toepassings sal opbou. 'N Volledige afhanklikheid van modelle wat uitsluitlik deur maatskappye in die VSA of China ontwikkel en beheer word, hou belangrike risiko's in vir die' digitale soewereiniteit 'van Europa.
Digitale soewereiniteit beskryf die vermoë van state, ondernemings en burgers om hul digitale transformasie self te bepaal en om kritiese tegnologiese afhanklikhede te vermy. As die basiese AI-infrastruktuur in die hande van nie-Europese akteurs lê, ontstaan verskillende risiko's. Eerstens is daar 'n ekonomiese afhanklikheid wat kan lei tot ongunstige toestande of beperkte toegang tot sleuteltegnologieë. Tweedens is data wat op Amerikaanse wolkplatforms verwerk word, moontlik onderworpe aan toegang deur Amerikaanse owerhede binne die raamwerk van wette soos die Cloud Act, wat in stryd is met die Europese idees vir die beskerming van data.
Derdens en miskien die belangrikste, die feit dat AI-gebaseerde modelle nie waarde-neutraal is nie. Hulle is opgelei met gegewens wat kulturele, sosiale en etiese idees weerspieël. Modelle wat hoofsaaklik opgelei is met gegewens uit die Amerikaanse of Chinese kulturele gebied, kan vooroordeel (vooroordeel) bevat wat nie versoenbaar is met Europese waardes en norme nie. Die ontwikkeling van eie Europese basiese modelle is dus noodsaaklik om te verseker dat die AI die toekoms opbou op 'n fondament wat Europese basiese waardes soos demokrasie, die oppergesag van die reg en die beskerming van fundamentele regte respekteer. Inisiatiewe soos Gaia-X, wat veronderstel is om soewereine Europese data-infrastruktuur te skep, is op hierdie manier 'n belangrike komponent.
Geskik vir:
Wat is die huidige status van die ontwikkeling van AI -basismodelle “in Europa”?
Ondanks die aansienlike beleggingstekort teenoor die VSA en China, het 'n dinamiese toneel homself in Europa gevestig vir die ontwikkeling van AI-gebaseerde modelle, wat sy eie, gedifferensieerde strategie nastreef. In plaas daarvan om die grootste en kragtigste modelle te probeer bou, fokus baie Europese akteurs op spesifieke nisse en kwaliteitskenmerke.
Alph Alpha is 'n toonaangewende Duitse onderneming in hierdie gebied. Die Heidelberg-opstart spesialiseer in die ontwikkeling van AI-modelle wat nie net doeltreffend is nie, maar ook deursigtig en verstaanbaar is ('verduidelikbare AI'). Hierdie fokus op betroubaarheid en soewereiniteit maak Alph Alpha 'n belangrike vennoot vir die openbare sektor en gereguleerde nywerhede. Die maatskappy het onlangs sy strategie aangepas en fokus nou meer op kleiner, gespesialiseerde modelle vir spesifieke toepassingsareas, wat gesien word as 'n strategiese afwyking van direkte mededinging met wêreldwye hiperscalers.
'N Ander Europese hoop is die Franse maatskappy MISTRAL AI, wat groot aandag geniet het uit die publikasie van kragtige open source -modelle. Die open source benadering bevorder deursigtigheid en stel 'n breë gemeenskap van ontwikkelaars in staat om hulle op die tegnologie te bou en aan te pas.
Daarbenewens is daar inisiatiewe wat deur die staat befonds word, soos OpenGPT-X, 'n projek aan die deelname van Fraunhofer-instellings wat die ontwikkeling van oop en betroubare taalmodelle vir Europa dryf. Aan die Universiteit van Würzburg is “Llämmlein” ook ontwikkel deur “Llämmlein”, die eerste groot taalmodel wat slegs op Duitse gegewens opgelei is om die oorheersing van Engels -taalopleidingsdata deur te breek en die kwaliteit van die Duitse taal te verbeter. Hierdie voorbeelde toon 'n duidelike strategiese oriëntasie: Europa kompeteer nie hoofsaaklik met die groot grootte van die modelle nie, maar deur spesialisasie, openheid, deursigtigheid en aanpassing aan die spesifieke taalkundige en regulatoriese behoeftes van die Europese mark.
Watter rol speel die EU -regulering, veral die AI -wet, in die wêreldwye kompetisie van die AI -modelle?
Die Europese verordening, veral die AI-wet, speel 'n ambivalente en veelbesproke rol in die wêreldwye AI-kompetisie. Aan die een kant word die kommer uitgedruk teen 'oorregulering van Brussel' wat Europese ontwikkelaars met hoë nakomingskoste en burokratiese hindernisse kan belas en sodoende agter die hoof kan kom in vergelyking met behendige mededingers uit die VSA en China. Kritici vrees dat streng regulasies innovasies vertraag, en veral vir nuwe ondernemings, 'n marktoegang-hindernis kan wees.
Aan die ander kant word die AI -wet toenemend verstaan as 'n strategiese instrument wat op lang termyn mededingende voordele kan skep. Deur die wêreld se eerste omvattende wetlike raamwerk vir AI te vestig, skep die EU wettige en beplanningsekuriteit vir maatskappye en gebruikers. Hierdie duidelike raamwerk kan beleggings lok en vertroue in AI -toepassings versterk. Die wet neem ook eksplisiet die behoeftes van KMO's en nuwe ondernemings in ag deur innovasievriendelike instrumente soos die regulatoriese sandkassies wat reeds genoem is, te voorsien en dit volgens die maatskaplike grootte met die boetes te onderskei.
Miskien lê die belangrikste strategiese funksie van EU-regulering in die sogenaamde “Brusselseffek”. Aangesien die Europese interne mark onontbeerlik is vir wêreldwye tegnologiemaatskappye, sal hulle gedwing word om hul produkte en modelle aan te pas by die streng EU -vereistes om hier te kan werk. Op hierdie manier voer die EU sy regulatoriese standaarde en waarde -gebaseerde idees van Ki de facto oor die hele wêreld uit. Die regulasie word dus 'n kragtige instrument van wêreldwye ontwerp uit 'n moontlike las. In plaas daarvan om aan 'n suiwer tegnologiekompetisie deel te neem, wat Europa moontlik kan verloor as gevolg van beleggingsgapings, verhuis die EU die kompetisie op die vlak van bestuursmodelle, waar dit 'n leiersposisie inneem deur 'n duidelike, waardegebaseerde en omvattende wetlike raamwerk.
Internasionale samewerking en AI volgens Europese waardes
Wat beteken die eis om 'n AI te ontwikkel volgens “Europese waardes”?
Die doel om kunsmatige intelligensie volgens 'Europese waardes' te ontwikkel, is 'n sentrale leitmotief van die Duitse en Europese digitale strategie en die beslissende onderskeidingsfaktor in wêreldwye mededinging. Dit gaan minder oor spesifieke tegniese argitektuur as die inbedding van AI -stelsels in 'n robuuste regs- en etiese raamwerk, wat die fundamentele regte en demokratiese beginsels van Europa weerspieël.
Hierdie waardegebaseerde benadering word die duidelikste in die EU KI-wet gespesifiseer. Die beginsels wat daarin geanker is, definieer wat 'n 'Europese AI' maak: dit moet 'n mens -gesentreerde wees, wat beteken dat die mens altyd die laaste beheerinstansie moet hou (toesig oor die mens). Dit moet veilig, robuust en deursigtig wees, sodat u besluite verstaanbaar is en dit nie maklik gemanipuleer kan word nie. 'N Kernbeginsel is nie-diskriminasie, wat vereis dat AI-stelsels geen bestaande sosiale vooroordele (vooroordeel) versterk of skep nie. Die beskerming van privaatheid en data -soewereiniteit is nog 'n hoeksteen vanweë die noue skakel met die BBP. Laastens word aspekte soos sosiale en ekologiese welstand benoem as doelwitte vir AI-stelsels.
In die praktyk manifesteer hierdie benadering deur duidelike verbod en streng vereistes. AI -toepassings wat die Europese waardes fundamenteel weerspreek, soos die sosiale telling van die staat gebaseer op die Chinese model of stelsels vir onbewuste manipulering van gedrag in die EU. Vir hoë-risiko-toepassings is streng vereistes van toepassing wat moet verseker dat hierdie stelsels billik, veilig en deursigtig optree. “AI volgens Europese waardes” is dus 'n politieke en sosiale projek wat onlosmaaklik gekoppel is aan die beskerming van fundamentele regte en demokratiese prosesse.
Geskik vir:
Hoe kan 'n 'uitruil op ooghoogte' ontwerp word met tegnologiese leiers soos die VSA?
Die vraag na 'n 'uitruil op ooghoogte' met tegnologiese leiers soos die Verenigde State is 'n uitdrukking van strewe na digitale soewereiniteit. Dit impliseer 'n afwyking van die rol van 'n suiwer tegnologieverbruiker en -beheerder na dié van 'n aktiewe en gelyke ontwerper van wêreldwye digitale orde. Verskeie faktore is van kardinale belang om hierdie posisie te bereik.
Eerstens vereis 'ooghoogte' sy eie tegnologiese vaardighede. Slegs diegene wat relevante AI-modelle, navorsingsvermoë en 'n sterk aanvangsekosisteem het, word beskou as 'n ernstige vennoot in tegnologiese dialoë. Die pogings wat in die vorige afdelings beskryf is om hul eie AI -industrie en infrastruktuur op te stel, is dus die basiese vereiste.
Tweedens is 'ooghoogte' gebaseer op die sterkte van die Europese interne mark. As een van die grootste en kragtigste ekonomiese gebiede ter wêreld, kan die EU sy markkrag as 'n politieke gewig in die balans gooi. Wêreldwye ondernemings is afhanklik van toegang tot die Europese mark, wat die EU 'n sterk onderhandelingsposisie gee om standaarde en reëls te bepaal.
Derde en deurslaggewende, “oogvlak” word geskep deur sy eie samehangende en wêreldwye invloedryke regulatoriese raamwerk. Die AI -wet is die sentrale instrument hier. Dit definieer 'n duidelike Europese standpunt en dwing internasionale vennote om die Europese idees van 'n waarde -gebaseerde AI te hanteer. In plaas daarvan om net op Amerikaanse of Chinese standaarde te reageer, stel Europa proaktief sy eie. Die doel is om te voorkom dat Europa tegnologies en regulatories deur die VSA verdeeld word deur as 'n geslote blok met 'n duidelike, eie agenda te verskyn.
Watter strategiese implikasies is die gevolg van die wêreldwye ras van die regulatoriese stelsels?
Die wêreldwye kompetisie vir leierskaprol in kunsmatige intelligensie is nie net 'n ras vir tegnologie en beleggings nie, maar ook toenemend 'n kompetisie vir die regulatoriese stelsels en die gepaardgaande sosiale visies. Drie verskillende modelle kristalliseer, het elk verskillende prioriteite gestel.
Die Europese model, geanker in die AI-wet, is 'n omvattende, risikogebaseerde en fundamentele benadering. Dit prioritiseer sekuriteit, vertroue en etiese leuning en probeer om innovasie binne 'n duidelik gedefinieerde wettige gang te stuur. Sy doel is om 'n wêreldwye rolmodel te word vir 'n verantwoordelike AI -regering.
Die Amerikaanse model is tradisioneel meer markgerig en innovasie. Die fokus is op die minimalisering van regulatoriese hindernisse om die tegnologiese ontwikkeling en kommersiële ontginning van AI te versnel. Regulering is dikwels reaktief en sektorspesifiek in plaas van 'n omvattende, voorkomende wetlike raamwerk. Die strategie het ten doel om tegnologiese oppergesag te beveilig deur maksimum vryheid vir die voorste ondernemings.
Die Chinese model word deur die staat gelei en is daarop gemik om nasionale strategiese doelwitte te bereik. Regulering is rats en kan vinnig aangepas word by nuwe tegnologiese ontwikkelings, maar dien ook om die staatskontrole en toesig te versterk. Innovasie word grootliks deur die staat bevorder, maar altyd in ooreenstemming met die politieke doelwitte van die regering.
Die strategiese implikasie vir Duitsland en Europa is dat u eie, waarde -gebaseerde benadering aktief moet wees as 'n sterkte en as 'n wêreldwye unieke verkooppunt. In 'n wêreld wat al hoe meer bewus word van die potensiële risiko's van AI, kan die “betroubare AI” -etiket 'n deurslaggewende mededingende voordeel word. Die sukses van die Europese strategie sal afhang van die vraag of hierdie regulatoriese raamwerk nie moontlik is as 'n innovasie -rem nie, maar as 'n seël van goedkeuring vir veilige, billike en hoë gehalte AI -stelsels wat wêreldwyd die vraag vind – veral in kritieke en sensitiewe toepassingsareas.
Geskik vir:
Ons is daar vir u – Advies – Beplanning – Implementering – Projekbestuur
☑️ KMO-ondersteuning in strategie, konsultasie, beplanning en implementering
☑️ Die skepping of herbelyning van die AI -strategie
☑️ Pionier Besigheidsontwikkeling
Konrad Wolfenstein
Ek sal graag as jou persoonlike adviseur dien.
Jy kan my kontak deur die kontakvorm hieronder in te vul of my eenvoudig by +49 89 89 674 804 (München) .
Ek sien uit na ons gesamentlike projek.
Skryf aan my
Xpert.digital – Konrad Wolfenstein
Xpert.Digital is 'n spilpunt vir die industrie met 'n fokus op digitalisering, meganiese ingenieurswese, logistiek/intralogistiek en fotovoltaïese.
Met ons 360° besigheidsontwikkelingsoplossing ondersteun ons bekende maatskappye van nuwe besigheid tot naverkope.
Markintelligensie, smarketing, bemarkingsoutomatisering, inhoudontwikkeling, PR, posveldtogte, persoonlike sosiale media en loodversorging is deel van ons digitale hulpmiddels.
U kan meer vind by: www.xpert.digital – www.xpert.solar – www.xpert.plus
Behou kontak
