FLUX Černý les místo Sand Hill Road: Jak Black Forest Labs rozbíjí německý komplex umělé inteligence

Od „zaostalého kontinentu“ k avantgardě umělé inteligence: Posunutý rámec debaty

V Německu a Evropě po léta dominovala téměř rituální stížnost: V oblasti umělé inteligence, zejména v oblasti základních generativních modelů, byly USA a Čína nepřekonatelné, zatímco Evropa byla příliš regulovaná, příliš fragmentovaná a postrádala kapitál. Role Německa v tomto příběhu byla jasně definovaná – silný výzkum, silný průmysl, ale strukturálně neschopné produkovat světové lídry v digitálním sektoru.

U společnosti Black Forest Labs (BFL) z Freiburgu se tento příběh náhle stává méně jasným. Společnost, založená na jaře roku 2024, získala za necelé dva roky přibližně 450 milionů dolarů, její hodnota se odhaduje na přibližně 3,25 miliardy dolarů a zaměstnává pouze asi 50 lidí. Její obrazové modely Flux patří k nejoblíbenějším na světě, konkurují současným obrazovým systémům Googlu a jsou integrovány do produktů od společností Adobe, Meta, Microsoft, Canva, telekomunikačních společností a dalších.

Black Forest Labs (BFL) je společnost zabývající se umělou inteligencí se sídlem ve Freiburgu, která se specializuje na generativní obrazové modely.

Společnost BFL vyvíjí modely Flux (např. FLUX.1, FLUX.1-pro, FLUX.1-schnell, FLUX.1.1-pro, FLUX.2) a nabízí je prostřednictvím vlastních API a platformních partnerů.

Flux (nebo FLUX.1/FLUX.2) je rodina modelů pro převod textu na obrázek vyvinutá společností Black Forest Labs.

Existují různé varianty s různým zaměřením (např. „dev“ otevřená, „pro“ komerční, „fast“ pro vysokou rychlost, FLUX.2 pro 4MP výstup a multireferenční řízení).

Německá laboratoř umělé inteligence se náhle dostala do hledáčku investorů, jako jsou Andreessen Horowitz, Salesforce a další velcí hráči na americké scéně rizikového kapitálu, a obchodní média ji otevřeně označují za „rivala Googlu“. Příběh z Freiburgu je proto ekonomicky zajímavý, protože se dotýká dvou úrovní současně:

Zaprvé to posouvá vnímání toho, co je v Německu v oblasti umělé inteligence skutečně možné. Zadruhé nás to nutí znovu se zamyslet nad tím, co vlastně znamená „držet krok se Silicon Valley“ – a na jakém hřišti může Německo realisticky konkurovat.

Abychom to uvedli do perspektivy, nestačí jen vyprávět příběh zakladatele. Je třeba prozkoumat kapitálové toky, infrastrukturu, regulaci, firemní kulturu a strategická rozhodnutí – přesně ty proměnné, které rozlišují mezi izolovaným příběhem úspěchu a strukturálním obratem trendu.

Vhodné pro:

• Zhroutil se obchodní model umělé inteligence v Silicon Valley?

Laboratoře Černého lesa jako symptom: Co odhaluje případová studie Freiburgu o potenciálu evropské umělé inteligence

Společnost Black Forest Labs je v několika ohledech extrémním případem. Společnost za necelé dva roky získala kapitál ve výši více než 450 milionů dolarů, včetně 300 milionů dolarů v jediném kole financování série B vedeném společnostmi Salesforce Ventures a fondem AMP. Tím se její ocenění zvýšilo na 3,25 miliardy dolarů – což je pro německý deep-tech startup v tak krátké době prakticky bezprecedentní částka.

Z ekonomického hlediska je však pozoruhodné nejen ocenění, ale především kombinace růstu tržeb, kapitálové efektivity a efektivity personálu. Podle zpráv se roční opakující se tržby pohybují v polovině dvouciferných milionů, a toho bylo dosaženo během necelého roku od založení; navíc existují nevyřízené zakázky v řádu vysokých tříciferných milionů. S přibližně 50 zaměstnanci to vede k mimořádně vysoké tvorbě hodnoty na zaměstnance, která spíše připomíná rané fáze amerických hyperrůstových společností než tradiční německé technologické společnosti.

Dále je tu strategické umístění: BFL primárně nabízí modely a infrastrukturu pro jiné poskytovatele, spíše než aby budovala jedinou platformu zaměřenou na koncového zákazníka. Modely Flux slouží jako technologické stavební kameny pro generování obrázků, jejich úpravy a v budoucnu i produkci videa; jsou integrovány například do designových nástrojů, kreativního softwaru, platforem sociálních médií a asistentů umělé inteligence velkých amerických korporací. BFL tak funguje spíše jako specializovaný infrastrukturní hráč v globálním hodnotovém řetězci než jako izolovaná služba pro spotřebitele.

Prostředí zakladatelského týmu tento obraz posiluje. Zakladatelé v čele s Robinem Rombachem a několika spoluzakladateli sehráli klíčovou roli ve vývoji Stable Diffusion, jednoho z klíčových modelů, které od roku 2022 přiživují globální humbuk kolem generativní obrazové umělé inteligence. Místo toho, aby se BFL řídila mýtem o založení v Silicon Valley, vzešla ze sítě německých a evropských výzkumných pracovišť, jako jsou Heidelberg a Tübingen, a také z oborových zkušeností společnosti Nvidia.

Tato případová studie tedy ukazuje tři věci:

• Zaprvé: Evropa – a konkrétně Německo – nepochybně disponuje výzkumnými znalostmi světové úrovně, které lze převést do vlastních, mezinárodně konkurenceschopných základních modelů.
• Za druhé, pokud je zajištěn přístup ke kapitálu, zákazníkům a výpočetnímu výkonu, může i malý, vysoce specializovaný tým generovat přidanou hodnotu v měřítku, které lze měřit globálně.
• Za třetí, dělicí čára mezi „Evropou“ a USA je v praxi mnohem propustnější, než naznačují politické debaty. BFL je zároveň vlajkovou lodí německého startupu a je hluboce integrována do toků amerického kapitálu a zákazníků.

Právě tato ambivalence je výchozím bodem pro střízlivou ekonomickou analýzu otázky: Drží Německo skutečně krok se Silicon Valley – nebo se jedná o výjimečný případ používaný jako projekční plátno pro politicky výhodný narativ?

Kapitálová síla a úspory z rozsahu: Proč je srovnání se Silicon Valley nebezpečně zjednodušující.

Abychom si pozici Německa a Evropy lépe představili, stojí za to se podívat na hrubá čísla. Mezi lety 2013 a 2023 získaly americké společnosti zabývající se umělou inteligencí soukromý kapitál v hodnotě téměř 500 miliard dolarů, zatímco evropské firmy – včetně firem v EU a Spojeném království – získaly něco málo přes 75 miliard dolarů. USA tak přilákaly zhruba šestkrát více soukromých investic do umělé inteligence.

V roce 2023 bylo v EU na umělou inteligenci konkrétně vyčleněno pouze přibližně 8 miliard USD rizikového kapitálu, ve srovnání s přibližně 68 miliardami USD v USA a přibližně 15 miliardami USD v Číně. V roce 2024 soukromé investice do umělé inteligence v USA nadále rostly a překročily 100 miliard USD; jen v generativní umělé inteligenci překonal objem investic v USA souhrnný objem investic v Číně, EU a Spojeném království o více než 25 miliard USD.

Evropa sice dohání zpoždění – například díky silným kolům financování pro Mistral ve Francii, Aleph Alpha a DeepL v Německu a Helsing v bezpečnostním sektoru – v absolutních číslech stále výrazně zaostává. I přes silné tempo růstu financování umělé inteligence v Evropě zůstává výchozí bod podstatně nižší a rozdíl se spíše zvětšuje, než zmenšuje.

V tomto kontextu se odkazování na jednotlivé evropské hvězdy rychle jeví jako příliš optimistické. Zatímco BFL je oceněna na dobré tři miliardy amerických dolarů, společnosti jako Anthropic nebo OpenAI již dlouho operují ve zcela jiném měřítku. Například Anthropic dosáhla po nedávných kolech financování ocenění v řádu třímístných miliard dolarů, podpořených transakcemi, v nichž Microsoft a Nvidia společně investují až 15 miliard amerických dolarů, přičemž Anthropic na oplátku získává cloudovou a GPU kapacitu v hodnotě přibližně 30 miliard amerických dolarů.

Souběžně s tím plynou další dvouciferné miliardy dolarů do infrastrukturních projektů, jako je plánovaný projekt datového centra „Stargate“ od společnosti OpenAI, u kterého se hovoří o částkách řádově 100 miliard amerických dolarů. Hyperscalery, jako jsou Microsoft, Google, Amazon a Meta, plánují do roku 2025 zvýšit své investice do datových center na více než 300 miliard amerických dolarů; jen letos do datových center po celém světě proudí téměř 500 miliard amerických dolarů.

Ve srovnání s tím se i ambiciózní iniciativa EU „InvestAI“, jejímž cílem je mobilizovat až 200 miliard eur z veřejných a soukromých fondů na infrastrukturu a ekosystémy umělé inteligence, jeví jako výrazně menší a především časově náročnější. Navíc zůstává nejasné, kolik z této částky bude skutečně investováno a jak rychle se tyto prostředky projeví.

Strukturální východisko je tedy jasné:

• USA mají výrazně větší a riziku odolnější soukromý kapitál, hyperscalery s gigantickými peněžními toky, husté sítě fondů rizikového kapitálu, penzijních fondů a státních investičních fondů a obrovské investice do infrastruktury umělé inteligence, což se odráží na trzích s energií, nemovitostmi a čipy.
• Německo a Evropa se posouvají vzhůru, ale v jiném měřítku. Jednotlivé společnosti jako BFL, Mistral nebo Aleph Alpha jsou ekonomicky významné, ale působí na globálním trhu, kde se již nyní investují biliony do infrastruktury a aplikací umělé inteligence.

Klíčovou otázkou tedy není, zda Německo dokáže vyprodukovat jednotlivé hvězdy – to je zjevně možné – ale zda dokáže vybudovat kritické množství firem, kapitálu a infrastruktury, které budou strukturálně konkurovat Silicon Valley. A zde jsou odpovědi podstatně střízlivější.

Infrastruktura jako úzké hrdlo: Výpočetní výkon, energie a cena dohánění.

Ekonomická životaschopnost základních modelů umělé inteligence silně závisí na úsporách z rozsahu ve výpočetní infrastruktuře. Jen Nvidia prodává miliony akcelerátorů H100; každý z těchto čipů spotřebovává až 700 wattů, což je více energie, než je průměrná spotřeba elektřiny na osobu v americké domácnosti. Pokud se sečtou plánované prodejní údaje, bude celková spotřeba energie instalací H100 srovnatelná s poptávkou po elektřině ve velkých amerických metropolitních oblastech.

Zároveň se v USA objevují obrovské klastry umělé inteligence: Microsoft, Amazon, Meta, xAI a další plánují datová centra s připojeným výkonem dva gigawatty nebo více, čímž transformují celé regiony. Klastr Stargate společnosti OpenAI v Texasu a projekty společností Meta a Amazon na Středozápadě jsou navrženy tak, aby provozovaly stovky tisíc grafických procesorů (GPU) v úzce propojených výpočetních sítích – což je rozsah, který se stále více stává požadavkem pro trénování nové generace základních modelů (Foundation Models).

Tyto závody ve zbrojení představují pro Evropu dvojí výzvu. Zaprvé, přístup k špičkovým grafickým procesorům (GPU) je již nyní omezený a silně závisí na dodavatelských a cenových strategiích společnosti Nvidia. Zadruhé, vyvstávají otázky dodávek energie a rozvodné infrastruktury: prognózy předpovídají, že do roku 2030 by datová centra mohla spotřebovat více elektřiny než dnes Německo a Francie dohromady; významná část této zvýšené poptávky bude připisována zátěži umělé inteligence.

EU se snaží tomuto trendu čelit: V rámci InvestAI má být zřízeno několik „AI Gigafactories“ – velkých, specializovaných datových center, která mají sloužit jako evropské protějšky amerických hyperscalerových klastrů. V Německu existují plány konsorcia, například od Deutsche Telekom a Schwarz Group, na společné spuštění projektu datového centra umělé inteligence a žádosti o financování z EU. Zároveň německá vláda investuje do vysoce výkonných počítačů, servisních center umělé inteligence a rozšiřování gaussovské superpočítačové infrastruktury.

Rozsah však zůstává omezený. Rozšíření clusteru GPU s výkonem přibližně jeden gigawatt na základě současných generací Nvidia by podle odhadů vyžadovalo investice v řádu desítek miliard; pro další generace, jako je GB300 nebo vyšší, se odhadované náklady na jeden gigawatt pohybují mezi 40 a 50 miliardami eur. Jen německé národní strategie, které do roku 2025 vyčleňují na umělou inteligenci celkem pět miliard eur, ilustrují obrovský nedostatek potřebných rozměrů infrastruktury.

Z ekonomického hlediska to znamená, že i kdyby Evropa a Německo masivně navýšily své zdroje, pravděpodobně nebudou schopny konkurovat americkým hyperscalerům v globálním závodě o infrastrukturu za stejných podmínek. Místo toho musí zvážit, ve kterých výklencích a architekturách – jako jsou efektivnější modely, specializovaná edge AI nebo odvětví obzvláště citlivá na regulaci – mohou zůstat konkurenceschopné s menším, ale cílenějším výpočetním výkonem.

Společnost Black Forest Labs ztělesňuje přesně tuto logiku: Místo budování vlastního globálního cloudového impéria společnost optimalizuje své modely tak, aby fungovaly vysoce efektivně, bezproblémově se integrovaly do stávajících platforem a nepřímo tak těžily z investic do infrastruktury ostatních. To je ekonomicky racionální – a zároveň je to známka toho, že „udržet krok“ zde není definováno hrubou kapacitou infrastruktury, ale kvalitou modelu, efektivitou a inteligentní integrací do stávajících ekosystémů.

Srovnání regulačních režimů: překážka, výhoda, nebo prostě jen jiná cesta?

Dalším klíčovým rozlišovacím rysem mezi Evropou a USA je jejich příslušné regulační prostředí. Zatímco USA se primárně spoléhají na tržně řízenou dynamiku a mají tendenci zasahovat ex post – například prostřednictvím orgánů pro hospodářskou soutěž nebo odvětvové regulace – EU vytvořila komplexní regulační režim ex ante prostřednictvím zákona o umělé inteligenci (AI Act), který se také výslovně zabývá modely pro všeobecné použití.

Zákon o umělé inteligenci zavádí koncept „modelů umělé inteligence pro obecné účely“ (GPAI) a stanoví pro tyto modely povinnosti transparentnosti a dokumentace, zejména pro ty s potenciálně systémovými riziky. Poskytovatelé výkonných základních modelů musí poskytovat technickou dokumentaci, popisovat tréninková data alespoň v agregované podobě, systematicky analyzovat rizika, implementovat ochranná opatření a za určitých okolností registrovat své modely v evropských registrech.

Evropské společnosti jako Aleph Alpha a Mistral opakovaně varovaly, že příliš přísné nebo vágně definované předpisy jim brání v dohánění amerických konkurentů – zejména v době, kdy se již musí vypořádat s menším kapitálem, výpočetním výkonem a daty. Debata o návrhu předpisů pro základní modely se proto soustředila na to, jak úzká nebo široká by měla být definice a kolik prostoru by měla mít Evropská komise při klasifikaci modelů jako „systémových“.

Na druhou stranu EU zdůrazňuje příležitosti, které nabízí regulovaná cesta: Ti, kteří do svých modelů od samého začátku začlení důvěru, transparentnost a dodržování právních předpisů, by mohli dlouhodobě zvýhodňovat citlivá odvětví, jako je zdravotnictví, finance, veřejná správa nebo kritická infrastruktura. V těchto odvětvích nezáleží jen na výkonu a ceně, ale také na sledovatelnosti, odpovědnosti, ochraně údajů a etických standardech.

Pro Německo, vysoce regulovanou, exportně orientovanou průmyslovou ekonomiku, není tato logika nová. V mnoha odvětvích – od strojírenství a automobilového průmyslu až po lékařské technologie – se německé firmy naučily fungovat ve vysoce regulovaném prostředí a odlišovat své produkty právě dodržováním norem a kvalitou. Otevřenou otázkou je, zda lze tento model důvěryhodně přenést do sféry umělé inteligence, aniž by zaostávaly v základních technologiích.

Společnost Black Forest Labs v tomto ohledu nabízí nepřímý argument: Společnost se silně spoléhá na otevřené a licencované vydávání modelů, obrací se na vývojářské ekosystémy a působí v odvětvích, kde jsou otázky autorských práv, ochranných známek a odpovědnosti obzvláště citlivé – jako je kreativní a mediální průmysl. Skutečnost, že po BFL je stále vysoká poptávka, ukazuje, že regulace a ekonomický úspěch se vzájemně nevylučují – za předpokladu, že regulační požadavky jsou jasné, přiměřené a předvídatelné pro všechny účastníky trhu.

Ačkoli v USA chybí srovnatelně komplexní regulace umělé inteligence, požadavky se i tam zvyšují kvůli soudním rozhodnutím, průmyslovým standardům, zákonům na ochranu spotřebitele a odvětvovým regulačním orgánům. Rozdíl nespočívá ani tak v tom, zda bude regulace zavedena, jako spíše v tom, „jak“ a „kdy“ bude regulace zavedena. USA se více spoléhají na reaktivní nápravná opatření, zatímco Evropa se zaměřuje na proaktivní řízení – se všemi souvisejícími příležitostmi a riziky.

Zaměření na odvětví: B2B, digitalizace (od AI po XR), strojírenství, logistika, obnovitelné zdroje energie a průmysl

Více o tom zde:

• Obchodní centrum Xpert

Tematické centrum s poznatky a odbornými znalostmi:

• Znalostní platforma o globální a regionální ekonomice, inovacích a trendech specifických pro dané odvětví
• Sběr analýz, impulsů a podkladových informací z našich oblastí zájmu
• Místo pro odborné znalosti a informace o aktuálním vývoji v oblasti podnikání a technologií
• Tematické centrum pro firmy, které se chtějí dozvědět více o trzích, digitalizaci a inovacích v oboru

Kultura, obchodní modely a německá zvláštní cesta: Mezi mýtem údolí a digitálními malými a středními podniky

Často podceňovaným aspektem v debatě o „držení kroku se Silicon Valley“ je kulturní a institucionální zakotvení podnikání. Model Silicon Valley je založen na extrémně tolerantním rizikovém kapitálu, rychlých cyklech škálování, agresivních strategiích expanze a ochotě „narušit“ celá odvětví, a to i na úkor dlouhodobé stability.

Německé malé a střední podniky tradičně představují něco jiného: dlouhodobé myšlení, rodinnou nebo zakladatelskou kontrolu, zaměření na specializované trhy, vysokou technickou odbornost, ale často i mírné růstové ambice a omezenou chuť k riziku. Studie výslovně popisují malé a střední podniky jako „protileh“ podnikání v Silicon Valley – ne ve smyslu zaostalosti, ale jako nezávislý a odolný vzorec pro úspěch.

V současné debatě se často objevují pokusy zlehčovat tento model ve prospěch importovaného ideálu ze Silicon Valley. Stále více hlasů však tvrdí, že Německo nepotřebuje více startupů amerického typu, ale spíše jakýsi „digitální Mittelstand“ (sektor malých a středních podniků): vysoce zaměřené, digitálně orientované společnosti, které fungují ziskově, zdravě a s dlouhodobou perspektivou, aniž by se řídily dogmatem hyperrůstu.

Právě zde se Black Forest Labs stává zajímavou společností. Na jedné straně se společnost velmi podobá klasické gazele ze Silicon Valley: rychlý růst hodnoty, silné investice amerického rizikového kapitálu, globální ambice a využití mezinárodních finančních toků a toků talentů. Na druhou stranu její provozní realita spíše připomíná vysoce zaměřenou laboratoř: jasně definovaná produktová řada (modely flux), malá, velmi úzce propojená zakladatelská skupina s dlouhodobou spoluprací a organizace, která upřednostňuje krátké komunikační kanály, jasné odpovědnosti a rychlé iterace.

Z ekonomického hlediska BFL ukazuje, že prvky obou světů lze kombinovat:

Model Silicon Valley poskytuje přístup k velkému množství rizikového kapitálu, včetně rizikového kapitálu s dominancí USA, odvahu etablovat se globálně a ochotu akceptovat vysoká ocenění již v rané fázi.

DNA středně velké firmy nabízí technickou hloubku, dlouhodobé týmové vztahy, vysoké standardy kvality a určitou zdrženlivost tváří v tvář veřejnému humbuku – včetně vědomého rozhodnutí ponechat sídlo společnosti ve Freiburgu namísto San Francisca.

Jde o to, že pokud se Německo pokusí kopírovat Silicon Valley naplno, téměř nevyhnutelně prohraje. Ani kapitálová základna, ani regulační prostředí, ani kulturní preference nejsou totožné. Pokud se mu však podaří z existujícího průmyslového a malého a středního modelu vyvinout vysoce výkonný digitální ekosystém, který selektivně využívá mechanismy Silicon Valley, může být výsledek sám o sobě konkurenceschopný – i když jinak, než naznačuje mýtus o „německé OpenAI“.

Role USA: partner, investor, konkurent – ​​a nevyhnutelný referenční bod.

Jakákoli analýza pozice Německa v oblasti umělé inteligence bez explicitního zohlednění USA by byla neúplná. Spojené státy nejsou jen největším investorem, ale také nejdůležitějším technologickým, politickým a kulturním referenčním rámcem – a zároveň hlavním konkurentem.

USA investují obrovské částky do výzkumu a aplikací umělé inteligence již léta; soukromé investice do umělé inteligence v řádu stovek miliard ročně jsou nyní realitou. Americké společnosti dominují seznamu „významných modelů umělé inteligence“: V nedávném žebříčku pochází 40 nejdůležitějších modelů od amerických organizací, 15 z Číny a pouze tři z celé Evropy.

Zároveň americký kapitál silně proniká do Evropy. Američtí investoři se stále více účastní evropských kol financování umělé inteligence, zejména ve Švýcarsku, Francii, Velké Británii a Německu, protože tyto země nabízejí kombinaci vysoce kvalitního výzkumu, stabilních regulačních rámců a přístupu na jednotný trh EU. Mezi ty, kteří z tohoto zájmu těží, patří odštěpné společnosti ETH Zurich ve Švýcarsku, francouzské společnosti jako Mistral a německé firmy jako Aleph Alpha, DeepL a BFL.

Pro Německo to znamená, že USA jsou zároveň hybatelem i hrozbou. Bez amerického kapitálu, americké cloudové infrastruktury a přístupu na americký trh by byl vzestup BFL v této podobě jen stěží myslitelný. Naopak tato silná integrace znamená, že tvorba hodnot, kontrola a toky dat jsou z velké části integrovány do amerických systémů – se všemi souvisejícími riziky pro technologickou suverenitu a strategické závislosti.

Z ekonomického hlediska je to klasické dilema pro střední mocnosti v globálních inovačních systémech:

• Pokud se příliš izolujete, riskujete ztrátu kontaktu s ostatními.
• Pokud se úplně otevřete, riskujete, že se z dlouhodobého hlediska stanete závislými.

Společnost BFL ilustruje, jak může vypadat pragmatický kompromis: využití amerického kapitálu a zákazníků, zachování klíčových technických znalostí a duševního vlastnictví interně a záměrné rozšiřování evropských poboček a struktur. Zda se tato rovnováha podaří dlouhodobě udržet, však závisí méně na jednotlivých společnostech než na politickém a ekonomickém rámci formovaném Německem a EU.

Strukturální silné stránky Německa: průmysl, data, kvalifikovaní pracovníci – a podceněná dynamika

Navzdory všem nedostatkům v oblasti kapitálu a infrastruktury má Německo několik strukturálních výhod, které jsou v kontextu ekonomiky umělé inteligence často podceňovány.

Zaprvé, země má celosvětově jedinečnou hustotu průmyslových oblastí použití umělé inteligence: automobilový průmysl, strojírenství, chemický průmysl, logistika, zdravotnictví, energetika – všude, kde vznikají datové toky, optimalizační problémy a automatizační potenciály, jež jsou ideální pro aplikace podporované umělou inteligencí.

Za druhé, Německo brzy přijalo národní strategii pro umělou inteligenci a opakovaně navyšovalo její financování; do roku 2025 má být k dispozici celkem přibližně pět miliard eur, z nichž většina půjde na výzkum, výpočetní infrastrukturu a zřizování profesur a klastrů excelence v oblasti umělé inteligence. Kromě toho Spolkové ministerstvo školství a výzkumu investuje do center služeb umělé inteligence, která mají vědě a průmyslu poskytnout přístup k vysoce výkonným počítačům a zdrojům umělé inteligence.

Za třetí, úroveň vzdělání v technických a vědeckých oborech je vysoká a univerzity jako Mnichov, Tübingen, Cáchy a Berlín se stávají atraktivními centry pro talenty v oblasti umělé inteligence. Regiony jako Heidelberg/Heilbronn, kde se nachází Aleph Alpha, se explicitně prezentují jako nová evropská centra umělé inteligence.

Za čtvrté, Německo se svými malými a středními podniky má obrovský počet potenciálních uživatelů umělé inteligence, kteří jsou sice často teprve na začátku své cesty, ale v mnoha případech jsou finančně zdraví a plánují dlouhodobě. Skutečný přínos proto nespočívá ani tak v počtu nově založených startupů v oblasti umělé inteligence, jako spíše v rychlosti a hloubce, s jakou stávající společnosti technologie umělé inteligence adaptují a integrují je do škálovatelných obchodních modelů.

Problém: Implementace výrazně zaostává za potenciálem. V Německu systematicky využívá aplikace umělé inteligence jen menšina firem; často chybí nejen řešení, ale také kulturní a organizační předpoklady – jako jsou datové strategie, jasné odpovědnosti nebo odpovídající kvalifikace na úrovni managementu.

Zatímco laboratoře Black Forest Labs signalizují, že v Německu je možný špičkový výzkum a podnikatelské ambice, to, zda se z jednotlivých případů vyvine širší ekonomická dynamika, závisí na tom, zda je možné vybudovat mosty mezi výzkumem, startupy a průmyslovými uživateli – jinými slovy, překlenout právě tu propast mezi transfery, kterou německé asociace již léta kritizují.

Právě zde by mohla přijít na řadu strategie „digitálních malých a středních podniků“: nejen propagace stěžejních projektů, jako je BFL, ale také umožnění tisícům malých a středních podniků vyvíjet produkty a služby založené na umělé inteligenci – případně na základě modelů, jako jsou ty, které poskytují BFL, Aleph Alpha nebo mezinárodní poskytovatelé.

Scénáře pro příštích deset let: Vedení specializované platformy, nebo specializovaná platforma umělé inteligence?

Zkušený pozorovatel USA odhaluje, že i tam je skutečná moc v oblasti umělé inteligence soustředěna v rukou hrstky korporací a několika modelových laboratoří. Oblast základních modelů a hyperškálovaných infrastruktur silně směřuje k oligopolizaci – a to i proto, že vstupní náklady rostou do stovek miliard.

Pro Německo a Evropu se objevují zhruba tři strategické cesty:

• Zaprvé, existuje pokus o vybudování samostatného, ​​převážně suverénního bloku umělé inteligence: s několika evropskými gigatovárnami, nezávislou výrobou GPU nebo alternativních čipů, evropskými hyperscalery a řadou modelů suverénních nadací fungujících nezávisle na amerických platformách. Tento scénář by byl nákladný, politicky ambiciózní a realistický pouze tehdy, pokud by členské státy EU trvale mobilizovaly a koordinovaly značné finanční částky.
• Za druhé, strategie zaměřená na specifickou oblast: Evropa akceptuje, že nebude jedničkou v generických megamodelech a globální hyperškálovací infrastruktuře, ale usiluje o vedoucí postavení ve specifických odvětvích (průmyslová umělá inteligence, robotika, zdravotnictví, mobilita, bezpečnost), jakož i v regulovaných aplikacích umělé inteligence „založených na důvěře“. Infrastruktura je budována spíše jako cílený nástroj než jako komplexní protiváha.
• Za třetí, hybridní cesta: Evropa buduje minimální kapacity pro zajištění suverenity (alespoň jedno nebo dvě velká školicí střediska, několik nezávislých modelů pro všeobecné účely), ale záměrně zůstává silně zapojena do globálních toků kapitálu a technologií a zároveň se soustředí na odvětví, kde má strukturální silné stránky.

Black Forest Labs jasně odpovídá logice cest dvě a tři: žádná proprietární globální cloudová centra, ale nezávislé, konkurenceschopné modely; silná integrace do ekosystémů USA, ale klíčové technologické znalosti v Evropě; zaměření na konkrétní, vysoce příjmové aplikační oblasti namísto abstraktních vizí „AGI“.

Pro Německo by bylo ekonomicky riskantní interpretovat příběh BFL jako důkaz, že je nyní „na stejné úrovni jako Silicon Valley“. Realističtější pohled je, že BFL ukazuje, čeho je možné dosáhnout, když se spojí excelence ve výzkumu, podnikání, přístup k mezinárodnímu kapitálu a cílené obchodní modely – a že takové konstelace jsou stále výjimkou.

Skutečnou výzvou je proměnit výjimku v trend:

• Více laboratoří, jako BFL nebo Aleph Alpha, vyvíjí nezávislé modelové sady na základě svého výzkumu.
• Více průmyslových hráčů v oblasti umělé inteligence převádí generativní a analytické modely do aplikací souvisejících s výrobou.
• A více digitálních malých a středních podniků, které globálně rozšiřují své specializované oblasti prostřednictvím digitálních produktů založených na umělé inteligenci, aniž by se vzdaly svých kulturních silných stránek.

Německo s tím dokáže držet krok – pokud přestane klást špatné otázky.

Počáteční tvrzení, že „Německo může konkurovat Silicon Valley“, je v této podobě zavádějící. Pokud jde o absolutní objem kapitálu, hyperscalerovou infrastrukturu a hustotu globálních velkých technologických společností, je rozdíl značný a zatím se spíše zvětšuje, než zmenšuje. V tomto ohledu Německo ve střednědobém horizontu „nedožene“, ale bude schopno pouze inteligentněji řídit svou vlastní pozici.

Je však pravda, že Německo může skutečně konkurovat Silicon Valley, pokud bude přesněji definován benchmark. Laboratoř s 50 zaměstnanci ve Freiburgu, která soupeří s Googlu o titul v oblasti umělé inteligence pro tvorbu obrázků a kterou využívají společnosti z žebříčku Fortune 500 po celém světě, vyvrací starý reflex, že Německo je strukturálně neschopné digitální excelence.

Německo může udržet krok, pokud:

• Proaktivně kombinuje své silné stránky – průmysl, malé a střední podniky, výzkum, odborné znalosti v oblasti regulace – s umělou inteligencí a nesnaží se napodobovat Silicon Valley, ale vyvinula si vlastní kompatibilní, ale nezávislý model.
• Akceptuje, že suverenita nemusí nutně znamenat absolutní soběstačnost, ale spíše strategickou kontrolu nad kritickými uzly: vlastními modely, vlastní specializovanou infrastrukturou, vlastními základnami talentů.
• Uzavírá propast mezi výzkumem a průmyslem a systematicky vytváří podmínky, které z odlehlých firem, jako jsou Black Forest Labs, dělají celou generaci hluboce technologicky zaměřených společností.

Provokativní pravda je tato: Německo prohraje, pokud bude i nadále honit otázku, kdy bude vytvořena „naše OpenAI“. Vyhraje, pokud pochopí, že skutečné hrací pole se nenachází v San Franciscu, ale v továrních halách, laboratořích, nemocnicích, logistických centrech a administrativních kancelářích mezi Černým lesem a Baltským mořem.

V této souvislosti nejsou laboratoře Black Forest ani tak důkazem, že Německo „již tam je“, jako spíše signálem, že se vyplatí se na tuto cestu vážně vydat. Ekonomika umělé inteligence odměňuje nejen hrubou velikost, ale také efektivitu, zaměření a inteligentní integraci do komplexních systémů tvorby hodnoty. Právě zde leží příležitost pro německý a evropský model, který se nesnaží být Silicon Valley – ale sebevědomě s ním na rovném základě spolupracuje tam, kde na tom nejvíce záleží.

Zde se dozvíte, jak může vaše společnost rychle, bezpečně a bez vysokých vstupních bariér implementovat řešení umělé inteligence na míru.

Spravovaná platforma umělé inteligence (AI) je vaším komplexním a bezstarostným balíčkem pro umělou inteligenci. Místo řešení složitých technologií, drahé infrastruktury a zdlouhavých vývojových procesů získáte od specializovaného partnera řešení na klíč šité na míru vašim potřebám – často během několika dnů.

Klíčové výhody na první pohled:

⚡ Rychlá implementace: Od nápadu k provozní aplikaci během dnů, nikoli měsíců. Dodáváme praktická řešení, která vytvářejí okamžitou hodnotu.

🔒 Maximální zabezpečení dat: Vaše citlivá data zůstávají u vás. Garantujeme bezpečné a kompatibilní zpracování bez sdílení dat s třetími stranami.

💸 Žádné finanční riziko: Platíte pouze za výsledky. Vysoké počáteční investice do hardwaru, softwaru nebo personálu jsou zcela eliminovány.

🎯 Zaměřte se na své hlavní podnikání: Soustřeďte se na to, co děláte nejlépe. My se postaráme o kompletní technickou implementaci, provoz a údržbu vašeho řešení s umělou inteligencí.

📈 Připraveno na budoucnost a škálovatelné: Vaše umělá inteligence roste s vámi. Zajišťujeme průběžnou optimalizaci a škálovatelnost a flexibilně přizpůsobujeme modely novým požadavkům.

Více o tom zde:

• Řešení spravované umělé inteligence – Průmyslové služby umělé inteligence: Klíč ke konkurenceschopnosti v odvětví služeb, průmyslu a strojírenství

☑️ Naším obchodním jazykem je angličtina nebo němčina

☑️ NOVINKA: Korespondence ve vašem národním jazyce!

 

Rád vám a mému týmu posloužím jako osobní poradce.

Kontaktovat mě můžete vyplněním kontaktního formuláře nebo mi jednoduše zavolejte na číslo +49 89 89 674 804 (Mnichov) . Moje e-mailová adresa je: wolfenstein ∂ xpert.digital

Těším se na náš společný projekt.

 

 

☑️ Podpora MSP ve strategii, poradenství, plánování a implementaci

☑️ Vytvoření nebo přeladění digitální strategie a digitalizace

☑️ Rozšíření a optimalizace mezinárodních prodejních procesů

☑️ Globální a digitální obchodní platformy B2B

☑️ Pioneer Business Development / Marketing / PR / Veletrhy

Xpert.Digital má hluboké znalosti z různých odvětví. To nám umožňuje vyvíjet strategie šité na míru, které jsou přesně přizpůsobeny požadavkům a výzvám vašeho konkrétního segmentu trhu. Neustálou analýzou tržních trendů a sledováním vývoje v oboru můžeme jednat s prozíravostí a nabízet inovativní řešení. Kombinací zkušeností a znalostí vytváříme přidanou hodnotu a poskytujeme našim zákazníkům rozhodující konkurenční výhodu.

Více o tom zde:

• Využijte 5x odborných znalostí Xpert.Digital v jednom balíčku – již od 500 EUR měsíčně