FLUX Black Forest במקום Sand Hill Road: כיצד Black Forest Labs מפרקת את קומפלקס הבינה המלאכותית הגרמני

מ"יבשת שנשארה מאחור" לאוונגרד של בינה מלאכותית: המסגרת המשתנה של הדיון

במשך שנים, תלונה כמעט טקסית שלטה בגרמניה ובאירופה: בבינה מלאכותית, במיוחד עם מודלים גנרטיביים בסיסיים, ארה"ב וסין היו בלתי ניתנות לגישור, בעוד שאירופה הייתה מפוקחת מדי, מקוטעת מדי וחסרה מדי הון. תפקידה של גרמניה בנרטיב הזה היה מוגדר בבירור - מחקר חזק, תעשייה חזקה, אך מבחינה מבנית חסרת יכולת לייצר מנהיגי שוק עולמיים במגזר הדיגיטלי.

עם Black Forest Labs (BFL) מפרייבורג, הנרטיב הזה הופך לפתע פחות ברור. החברה, שנוסדה באביב 2024, גייסה כ-450 מיליון דולר בפחות משנתיים, מוערכת בכ-3.25 מיליארד דולר, ומעסיקה רק כ-50 עובדים. מודלי התמונה Flux שלה הם מהפופולריים ביותר בעולם, מתחרים במערכות התמונה הנוכחיות של גוגל ומשולבים במוצרים של אדובי, מטא, מיקרוסופט, קנבה, חברות תקשורת ואחרות.

Black Forest Labs (BFL) היא חברת בינה מלאכותית שבסיסה בפרייבורג, המתמחה במודלים של תמונה גנרטיבית.

BFL מפתחת את מודלי Flux (למשל FLUX.1, FLUX.1-pro, FLUX.1-schnell, FLUX.1.1-pro, FLUX.2) ומציעה אותם דרך ממשקי ה-API ושותפי הפלטפורמה שלה.

Flux (או FLUX.1/FLUX.2) היא משפחת מודלים של טקסט-לתמונה שפותחה על ידי Black Forest Labs.

ישנן גרסאות שונות עם מוקדים שונים (למשל, "dev" פתוח, "pro" מסחרי, "fast" למהירות גבוהה, FLUX.2 לפלט של 4 מגה פיקסל ובקרת ריבוי הפניות).

לפתע, מעבדת בינה מלאכותית גרמנית נמצאת על הרדאר של משקיעים כמו אנדרסן הורוביץ, סיילספורס ומשקיעים כבדים אחרים בסצנת הון הסיכון האמריקאית, ומתוארת בגלוי על ידי התקשורת העסקית כ"יריבה של גוגל". לכן, הסיפור מפרייבורג מעניין מבחינה כלכלית משום שהוא נוגע בשני מישורים בו זמנית:

ראשית, זה משנה את התפיסה לגבי מה שבאמת אפשרי בגרמניה בתחום הבינה המלאכותית. שנית, זה מאלץ אותנו לבחון מחדש מה המשמעות של "להישאר בקצב של עמק הסיליקון" בפועל - ובאיזה מגרש משחקים גרמניה יכולה להתחרות באופן ריאלי.

כדי לשים את זה בפרופורציה, לא מספיק רק לספר את סיפורו של מייסד. זה דורש לבחון את זרימות ההון, התשתיות, הרגולציה, התרבות הארגונית והחלטות בנוגע למסלול אסטרטגי - בדיוק אותם משתנים שמבדילים בין סיפור הצלחה בודד לבין היפוך מגמה מבני.

מתאים לכך:

• האם מודל העסקים של בינה מלאכותית בעמק הסיליקון קרס כעת?

מעבדות היער השחור כסימפטום: מה מחקר המקרה של פרייבורג מגלה על פוטנציאל הבינה המלאכותית של אירופה

Black Forest Labs היא מקרה קיצוני בכמה היבטים. החברה גייסה יותר מ-450 מיליון דולר בפחות משנתיים, כולל 300 מיליון דולר בסבב גיוס B יחיד בהובלת Salesforce Ventures וקרן AMP. שווי זה העלה את שווי החברה ל-3.25 מיליארד דולר - נתון כמעט חסר תקדים עבור סטארט-אפ גרמני בתחום טק עמוק בזמן כה קצר.

מה שמרשים מבחינה כלכלית, לעומת זאת, הוא לא רק הערכת השווי, אלא מעל הכל השילוב של צמיחת הכנסות, יעילות הון ויעילות כוח אדם. על פי דיווחים, ההכנסות השנתיות החוזרות עומדות על מיליונים דו-ספרתיים בינוניים, וזה הושג תוך קצת יותר משנה מהקמתה; בנוסף, יש צבר הזמנות של מיליונים תלת-ספרתיים גבוהים. עם כ-50 עובדים, זה מביא ליצירת ערך גבוהה במיוחד לעובד, המזכירה יותר את השלבים המוקדמים של חברות צמיחה-יתר אמריקאיות מאשר של חברות טכנולוגיה גרמניות מסורתיות.

יתר על כן, קיים המיצוב האסטרטגי: BFL מציעה בעיקר מודלים ותשתיות עבור ספקים אחרים, במקום לבנות פלטפורמה אחת הממוקדת בלקוח הסופי. מודלי Flux משמשים כאבני בניין טכנולוגיות ליצירת תמונות, עריכה, ובעתיד, הפקת וידאו; הם משולבים, למשל, בכלי עיצוב, תוכנות יצירה, פלטפורמות מדיה חברתית ועוזרי בינה מלאכותית של תאגידים אמריקאים גדולים. לפיכך, BFL פועלת יותר כשחקן תשתית ייעודי בשרשרת ערך גלובלית, ולא כשירות צרכנים מבודד.

הרקע של צוות המייסדים מחזק תמונה זו. המייסדים, בראשות רובין רומבאך וכמה מייסדים משותפים, מילאו תפקיד מרכזי בפיתוח Stable Diffusion, אחד המודלים המרכזיים שהזינו את ההייפ העולמי סביב בינה מלאכותית של תמונות גנרטיביות מאז 2022. במקום ללכת בעקבות מיתוס המייסדים של עמק הסיליקון, BFL צמחה מרשת של אתרי מחקר גרמניים ואירופאיים כמו היידלברג וטובינגן, כמו גם מניסיון בתעשייה ב-Nvidia.

ניתוח מקרה זה מדגים, אם כן, שלושה דברים:

• ראשית: אירופה – ובפרט גרמניה – בהחלט מחזיקה במומחיות מחקרית ברמה עולמית שניתן לתרגם אותה למודלים בסיסיים משלה, תחרותיים ברמה בינלאומית.
• שנית, אם הגישה להון, לקוחות וכוח מחשוב מובטחת, אפילו צוות קטן ומתמחה מאוד יכול לייצר ערך מוסף בקנה מידה שניתן למדוד אותו באופן גלובלי.
• שלישית, קו ההפרדה בין "אירופה" לארה"ב חדיר הרבה יותר בפועל ממה שמרמזים דיונים פוליטיים. BFL היא בו זמנית חברת סטארט-אפ גרמנית דגל ומשולבת עמוק בזרמי ההון והלקוחות בארה"ב.

אמביוולנטיות זו עצמה היא נקודת המוצא לניתוח כלכלי מפוכח של השאלה: האם גרמניה באמת עומדת בקצב של עמק הסיליקון - או שמא זהו מקרה חריג המשמש כמסך הקרנה לנרטיב נוח מבחינה פוליטית?

כוח הון וכלכלות גודל: מדוע ההשוואה עם עמק הסיליקון פשטנית באופן מסוכן.

כדי לשים את מעמדן של גרמניה ואירופה בפרופורציה, כדאי לבחון את המספרים הגולמיים. בין השנים 2013 ו-2023, חברות בינה מלאכותית אמריקאיות גייסו כמעט 500 מיליארד דולר בהון פרטי, בעוד שחברות אירופאיות - כולל אלו באיחוד האירופי ובבריטניה - גייסו קצת יותר מ-75 מיליארד דולר. לפיכך, ארה"ב משכה בערך פי שישה יותר מימון פרטי בתחום הבינה המלאכותית.

בשנת 2023, רק כ-8 מיליארד דולר מהון סיכון באיחוד האירופי הוקצו במיוחד לבינה מלאכותית, בהשוואה לכ-68 מיליארד דולר בארה"ב וכ-15 מיליארד דולר בסין. בשנת 2024, ההשקעות הפרטיות בבינה מלאכותית בארה"ב המשיכו לעלות, ועברו את רף 100 מיליארד הדולר; בבינה מלאכותית גנרטיבית בלבד, נפח ההשקעות בארה"ב עלה על סך ההשקעות הכולל של סין, האיחוד האירופי ובריטניה ביותר מ-25 מיליארד דולר.

בעוד שאירופה מדביקה את הפער – למשל, באמצעות סבבי גיוס חזקים עבור Mistral בצרפת, Aleph Alpha ו-DeepL בגרמניה, ו-Helsing בתחום הביטחון – היא עדיין מפגרת משמעותית מאחור במספרים מוחלטים. אפילו עם שיעורי צמיחה חזקים במימון הבינה המלאכותית האירופית, נקודת ההתחלה נותרה נמוכה משמעותית, והפער מתרחב ולא מצטמצם.

על רקע זה, התייחסות לכוכבים אירופאים בודדים נראית במהירות אופטימית מדי. בעוד ש-BFL מוערכת בכשלושה מיליארד דולר אמריקאי, חברות כמו Anthropic או OpenAI פועלות זה מכבר בקנה מידה שונה לחלוטין. Anthropic, לדוגמה, השיגה הערכות שווי בטווח של שלוש ספרות של מיליארד דולר לאחר סבבי גיוס אחרונים, הנתמכים על ידי עסקאות בהן מיקרוסופט ואנבידיה משקיעות יחד עד 15 מיליארד דולר אמריקאי, כאשר Anthropic בתמורה רוכשת קיבולת ענן וכרטיסי מסך בשווי של כ-30 מיליארד דולר אמריקאי.

במקביל, מיליארדי דולרים נוספים בסכום דו-ספרתי זורמים לפרויקטים של תשתית, כגון פרויקט מרכז הנתונים "Stargate" המתוכנן של OpenAI, שעבורו שמועות על סכומים בסדר גודל של 100 מיליארד דולר אמריקאי. חברות היפר-סקיילר כמו מיקרוסופט, גוגל, אמזון ומטא מתכננות להגדיל את השקעותיהן במרכזי נתונים ליותר מ-300 מיליארד דולר אמריקאי עד 2025; השנה לבדה, כמעט 500 מיליארד דולר אמריקאי יזרמו למרכזי נתונים ברחבי העולם.

לשם השוואה, אפילו היוזמה השאפתנית של האיחוד האירופי "InvestAI", שמטרתה לגייס עד 200 מיליארד אירו במימון ציבורי ופרטי עבור תשתיות ומערכות אקולוגיות של בינה מלאכותית, נראית קטנה משמעותית, ומעל הכל, גוזלת זמן רב יותר. יתר על כן, עדיין לא ברור כמה מתוך זה יושקע בפועל וכמה מהר כספים אלה ייכנסו לתוקף.

נקודת המוצא המבנית ברורה אפוא:

• לארה"ב יש היצע הון פרטי גדול משמעותית וסובלני יותר לסיכון, קרנות היפר-סקיילר עם תזרימי מזומנים עצומים, רשתות צפופות של קרנות הון סיכון, קרנות פנסיה וקרנות עושר ריבוניות, והימור עצום על תשתית בינה מלאכותית, המתבטאת בשווקי האנרגיה, הנדל"ן והשבבים.
• גרמניה ואירופה מתקדמות, אך בקנה מידה שונה. חברות בודדות כמו BFL, Mistral או Aleph Alpha הן משמעותיות כלכלית, אך הן פועלות בשוק עולמי שבו טריליוני דולרים כבר מושקעים בתשתיות ויישומי בינה מלאכותית.

השאלה המכרעת, אם כן, אינה האם גרמניה יכולה לייצר כוכבים בודדים – זה בהחלט אפשרי – אלא האם היא יכולה לבנות מסה קריטית של חברות, הון ותשתיות שיכולות להתחרות מבחינה מבנית בעמק הסיליקון. וכאן, התשובות מפוכחות הרבה יותר.

תשתית כצוואר בקבוק: כוח מחשוב, אנרגיה ומחיר ההדבקה.

הכדאיות הכלכלית של מודלים בסיסיים של בינה מלאכותית תלויה במידה רבה ביתרונות הגודל בתשתיות המחשוב. Nvidia לבדה מוכרת מיליוני מאיצי H100; כל אחד מהשבבים הללו צורך עד 700 וואט, יותר חשמל מצריכת החשמל הממוצעת לנפש במשק בית אמריקאי. אם מחברים את נתוני המכירות המתוכננים, צריכת החשמל הכוללת של מתקני H100 תהיה דומה לביקוש החשמל של אזורים מטרופוליניים גדולים בארה"ב.

במקביל, צצים בארה"ב אשכולות ענקיים של בינה מלאכותית: מיקרוסופט, אמזון, מטא, xAI ואחרות מתכננות מרכזי נתונים עם עומס מחובר של שני ג'יגה-וואט או יותר, מה שמשנה אזורים שלמים. אשכול Stargate של OpenAI בטקסס והפרויקטים של מטא ואמזון במערב התיכון נועדו להפעיל מאות אלפי מעבדים גרפיים (GPU) ברשתות מחשוב צמודות - קנה מידה שהופך יותר ויותר לדרישה לאימון הדור הבא של מודלי יסוד.

מרוץ החימוש הזה מציב אתגר כפול בפני אירופה. ראשית, הגישה למעבדים גרפיים מתקדמים כבר עכשיו דלילה ותלויה במידה רבה באסטרטגיות האספקה ​​והתמחור של Nvidia. שנית, שאלות של אספקת אנרגיה ותשתית רשת החשמל עולות על דגמן: תחזיות צופות שעד 2030, מרכזי נתונים יוכלו לצרוך יותר חשמל מאשר גרמניה וצרפת גם יחד כיום; חלק ניכר מהביקוש המוגבר הזה יועבר לעומסי בינה מלאכותית.

האיחוד האירופי מנסה לנטרל מגמה זו: במסגרת InvestAI, יוקמו מספר "מפעלי AI Giga" - מרכזי נתונים גדולים ומתמחים שנועדו לשמש כמקבילים אירופיים לאשכולות ההיפר-סקיילר האמריקאיים. בגרמניה, ישנן תוכניות קונסורציום, למשל של דויטשה טלקום וקבוצת שוורץ, להשיק במשותף פרויקט מרכז נתונים של בינה מלאכותית ולהגיש בקשה למימון האיחוד האירופי. במקביל, ממשלת גרמניה משקיעה במחשבים בעלי ביצועים גבוהים, מרכזי שירות בינה מלאכותית והרחבת תשתית מחשוב-העל גאוסית.

עם זאת, קנה המידה נותר מוגבל. הרחבת אשכול GPU עם כ-giga-וואט של הספק, בהתבסס על הדורות הנוכחיים של Nvidia, מוערכת ככזו שתדרוש השקעות של עשרות מיליארדים; עבור הדורות הבאים כמו GB300 ומעלה, העלות המשוערת לגiga-וואט בודד היא בין 40 ל-50 מיליארד יורו. האסטרטגיות הלאומיות של גרמניה לבדן, המקצות חמישה מיליארד יורו לבינה מלאכותית עד 2025, ממחישות את הפער העצום בממדי התשתית הנדרשים.

מבחינה כלכלית, משמעות הדבר היא שגם אם אירופה וגרמניה יגדילו באופן מסיבי את משאביהן, סביר להניח שהן לא יוכלו להתחרות בתנאים שווים עם חברות ההיפר-סקיילר האמריקאיות במרוץ התשתיות העולמי. במקום זאת, עליהן לשקול באילו נישות וארכיטקטורות - כגון מודלים יעילים יותר, בינה מלאכותית קצה מיוחדת, או מגזרים רגישים במיוחד לרגולציה - הן יכולות להישאר תחרותיות עם כוח מחשוב פחות, אך ממוקד יותר.

מעבדות היער השחור מגלמות בדיוק את ההיגיון הזה: במקום לבנות אימפריית ענן גלובלית משלה, החברה ממטבת את המודלים שלה כדי שיפעלו ביעילות גבוהה, ישתלבו בצורה חלקה בפלטפורמות קיימות, ובכך ייהנו בעקיפין מהשקעות התשתית של אחרים. זה רציונלי מבחינה כלכלית - ובו זמנית מהווה אינדיקציה לכך ש"להישאר בקצב" כאן אינו מוגדר על ידי קיבולת תשתית גולמית, אלא על ידי איכות המודל, יעילות ושילוב חכם במערכות אקולוגיות קיימות.

השוואה בין משטרי רגולציה: מכשול, יתרון או פשוט דרך שונה?

מאפיין מרכזי נוסף המבדיל בין אירופה לארה"ב הוא סביבות הרגולציה שלהן. בעוד שארה"ב מסתמכת בעיקר על דינמיקה מונעת שוק ונוטה להתערב לאחר מעשה - למשל, באמצעות רשויות תחרות או רגולציה ענפית - האיחוד האירופי יצר משטר רגולטורי מקיף ומקדים באמצעות חוק הבינה המלאכותית, אשר מתייחס במפורש גם למודלים כלליים.

חוק הבינה המלאכותית מציג את המושג "מודלים כלליים של בינה מלאכותית" (GPAI) וקובע חובות שקיפות ותיעוד עבור מודלים אלה, במיוחד כאלה בעלי סיכונים מערכתיים פוטנציאליים. ספקי מודלים בסיסיים רבי עוצמה חייבים לספק תיעוד טכני, לתאר נתוני אימון לפחות בצורה מצטברת, לנתח סיכונים באופן שיטתי, ליישם אמצעי הגנה, ובנסיבות מסוימות, לרשום את המודלים שלהם ברישומים אירופיים.

חברות אירופאיות כמו Aleph Alpha ו-Mistral הזהירו שוב ושוב כי תקנות מחמירות מדי או מוגדרות באופן מעורפל יפריעו ליכולתן להדביק את המתחרים האמריקאים - במיוחד בתקופה שבה הן כבר צריכות להסתדר עם פחות הון, כוח מחשוב ונתונים. הדיון סביב עיצוב התקנות עבור מודלים בסיסיים התמקד אפוא בשאלה עד כמה ההגדרה צריכה להיות צרה או רחבה ובאיזה שיקול דעת צריכה להיות לנציבות האיחוד האירופי בסיווג מודלים כ"מערכתיים".

מצד שני, האיחוד האירופי מדגיש את ההזדמנויות של נתיב מוסדר: אלו המשלבים אמון, שקיפות ועמידה בדרישות החוק במודלים שלהם מלכתחילה יוכלו ליהנות מיתרונות ארוכי טווח במגזרים רגישים כמו שירותי בריאות, פיננסים, מינהל ציבורי או תשתיות קריטיות. במגזרים אלה, לא רק ביצועים ומחיר חשובים, אלא גם עקיבות, סוגיות אחריות, הגנת נתונים וסטנדרטים אתיים.

עבור גרמניה, כלכלה תעשייתית מוסדרת מאוד ומכוונת לייצוא, היגיון זה אינו זר. במגזרים רבים - החל מהנדסת מכונות ורכב ועד טכנולוגיה רפואית - חברות גרמניות למדו לפעול בסביבות מוסדרות מאוד ולהבדיל את מוצריהן בדיוק באמצעות עמידה בתקנים ובאיכות. השאלה הפתוחה היא האם ניתן להעביר מודל זה בצורה אמינה לתחום הבינה המלאכותית מבלי לפגר בטכנולוגיות בסיסיות.

מעבדות Black Forest מציעות טיעון עקיף בהקשר זה: החברה מסתמכת במידה רבה על פרסומי מודלים פתוחים וברישוי, פונה למערכות אקולוגיות של מפתחים ופועלת במגזרים שבהם סוגיות של זכויות יוצרים, סימני מסחר וחבות רגישות במיוחד - כמו תעשיות היצירה והמדיה. העובדה ש-BFL עדיין מבוקשת מאוד מדגימה שרגולציה והצלחה כלכלית אינן סותרות זו את זו - בתנאי שדרישות הרגולציה ברורות, פרופורציונליות וצפויות עבור כל משתתפי השוק.

בעוד שבארצות הברית חסרות תקנות מקיפות יחסית בתחום הבינה המלאכותית, גם שם הדרישות גוברות עקב פסיקות בית משפט, סטנדרטים בתעשייה, חוקי הגנת הצרכן ורגולטורים מגזריים. ההבדל טמון פחות ב"האם" של רגולציה, אלא ב"איך" ו"מתי" של רגולציה. ארה"ב מסתמכת יותר על פעולה מתקנת תגובתית, בעוד שאירופה מתמקדת בניהול פרואקטיבי - עם כל ההזדמנויות והסיכונים הנלווים.

מיקוד בתעשייה: B2B, דיגיטציה (מבינה מלאכותית ל-XR), הנדסת מכונות, לוגיסטיקה, אנרגיות מתחדשות ותעשייה

עוד על זה כאן:

• מרכז עסקים אקספרט

מרכז נושאים עם תובנות ומומחיות:

• פלטפורמת ידע בנושא הכלכלה הגלובלית והאזורית, חדשנות ומגמות ספציפיות לתעשייה
• אוסף ניתוחים, אינספורמציות ומידע רקע מתחומי המיקוד שלנו
• מקום למומחיות ומידע על התפתחויות עדכניות בעסקים ובטכנולוגיה
• מרכז נושאים לחברות שרוצות ללמוד על שווקים, דיגיטציה וחדשנות בתעשייה

תרבות, מודלים עסקיים והדרך המיוחדת הגרמנית: בין מיתוס העמק לעסקים קטנים ובינוניים דיגיטליים

היבט שלעתים קרובות לא מוערך כראוי בדיון על "להישאר עם עמק הסיליקון" הוא ההטמעה התרבותית והמוסדית של יזמות. מודל עמק הסיליקון מבוסס על הון סיכון סובלני ביותר לסיכון, מחזורי צמיחה מהירים, אסטרטגיות התרחבות אגרסיביות ונכונות "לשבש" תעשיות שלמות, אפילו על חשבון יציבות לטווח ארוך.

עסקים קטנים ובינוניים גרמניים מייצגים באופן מסורתי משהו שונה: חשיבה לטווח ארוך, שליטה משפחתית או של המייסדים, התמקדות בשווקי נישה, מומחיות טכנית גבוהה, אך לעתים קרובות שאיפות צמיחה מתונות ותיאבון מוגבל לסיכון. מחקרים מתארים במפורש עסקים קטנים ובינוניים כ"אנטיתזה" ליזמות בעמק הסיליקון - לא במובן של נחשלות, אלא כנוסחה עצמאית ועמידה להצלחה.

בדיון הנוכחי, ישנם ניסיונות תכופים להמעיט בערכה של מודל זה לטובת אידיאל מיובא של עמק הסיליקון. עם זאת, מספר גדל והולך של קולות הטוענים שגרמניה אינה זקוקה ליותר סטארט-אפים בסגנון אמריקאי, אלא למעין "מיטלסטנד דיגיטלי" (מגזר עסקים קטנים ובינוניים): חברות ממוקדות מאוד, מונעות דיגיטלית, הפועלות ברווחיות, בצורה איתנה ועם פרספקטיבה ארוכת טווח, מבלי ללכת בעקבות הדוגמה של צמיחה-יתר.

כאן בדיוק הופכת Black Forest Labs למעניינת. מצד אחד, החברה דומה מאוד ל"גאזל" קלאסי של עמק הסיליקון: צמיחת ערך מהירה, השקעות חזקות של קרנות הון סיכון אמריקאיות, אמביציה גלובלית ומינוף זרימות פיננסיות וכישרונות בינלאומיים. מצד שני, המציאות התפעולית שלה מזכירה יותר מעבדה ממוקדת מאוד: קו מוצרים מוגדר בבירור (מודלי שטף), קבוצת מייסדים קטנה ומגובשת מאוד עם שיתופי פעולה ארוכי שנים, וארגון שנותן עדיפות לערוצי תקשורת קצרים, אחריות ברורה ואיטרציה מהירה.

מבחינה כלכלית, BFL מראה שניתן לשלב אלמנטים משני העולמות:

מודל עמק הסיליקון מספק גישה לסכומי עתק של הון סיכון, כולל הון סיכון הנשלט על ידי ארה"ב, אומץ למצב את עצמו בעולם, ונכונות לקבל הערכות שווי גבוהות בשלב מוקדם.

ה-DNA העסקי הבינוני של החברה מספק עומק טכני, יחסי צוות ארוכי טווח, סטנדרטים גבוהים של איכות ואיפוק מסוים נוכח ההייפ הציבורי - כולל ההחלטה המודעת להשאיר את מטה החברה בפרייבורג ולא בסן פרנסיסקו.

העניין הוא: אם גרמניה תנסה להעתיק את עמק הסיליקון אחד לאחד, היא כמעט בהכרח תפסיד. לא בסיס ההון, לא הסביבה הרגולטורית ולא ההעדפות התרבותיות זהים. עם זאת, אם היא תצליח לפתח מערכת אקולוגית דיגיטלית בעלת ביצועים גבוהים מהמודל התעשייתי והעסקי הקטנים והבינוניים הקיים, כזו שתנצל באופן סלקטיבי את המנגנונים של עמק הסיליקון, התוצאה יכולה להיות תחרותית בפני עצמה - אם כי בצורה שונה ממה שמרמז המיתוס של "הבינה המלאכותית הפתוחה הגרמנית".

תפקידה של ארה"ב: שותף, משקיע, מתחרה - ונקודת התייחסות בלתי נמנעת.

כל ניתוח של מעמדה של גרמניה בתחום הבינה המלאכותית מבלי להתחשב במפורש בארה"ב יהיה חלקי. ארצות הברית היא לא רק המשקיעה הגדולה ביותר, אלא גם מסגרת ההתייחסות הטכנולוגית, הפוליטית והתרבותית החשובה ביותר - ובמקביל, המתחרה העיקרית.

ארה"ב משקיעה סכומי עתק במחקר ויישומי בינה מלאכותית מזה שנים; השקעות פרטיות בבינה מלאכותית במאות מיליארדים בשנה הן כיום מציאות. חברות אמריקאיות שולטות ברשימת "מודלי הבינה המלאכותית המשמעותיים": בדירוג שנערך לאחרונה, 40 מהמודלים החשובים ביותר הם מארגונים אמריקאים, 15 מסין, ורק שלושה מכל אירופה.

במקביל, הון אמריקאי חודר באופן משמעותי לאירופה. משקיעים אמריקאים משתתפים יותר ויותר בסבבי גיוס בתחום הבינה המלאכותית באירופה, במיוחד בשוויץ, צרפת, בריטניה וגרמניה, משום שמדינות אלו מציעות שילוב של מחקר איכותי, מסגרות רגולטוריות יציבות וגישה לשוק היחיד של האיחוד האירופי. חברות ספין-אוף של ETH ציריך בשוויץ, חברות צרפתיות כמו Mistral וחברות גרמניות כמו Aleph Alpha, DeepL ו-BFL הן בין אלו שנהנות מעניין זה.

עבור גרמניה, משמעות הדבר היא שארה"ב היא גם גורם מאפשר וגם איום. ללא הון אמריקאי, תשתית ענן אמריקאית וגישה לשוק האמריקאי, עלייתה של BFL בצורה זו כמעט ולא הייתה מתקבלת על הדעת. לעומת זאת, אינטגרציה חזקה זו משמעותה שיצירת ערך, בקרה וזרימת נתונים משולבים במידה רבה במערכות אמריקאיות - עם כל הסיכונים הנלווים לריבונות טכנולוגית ולתלות אסטרטגית.

מבחינה כלכלית, זוהי דילמה קלאסית עבור מעצמות ביניים במערכות חדשנות גלובליות:

• אם תבודד את עצמך יותר מדי, אתה מסתכן באיבוד קשר עם אחרים.
• אם תפתחו את עצמכם לחלוטין, אתם מסתכנים בתלות בטווח הארוך.

BFL ממחישה כיצד יכולה להיראות דרך ביניים פרגמטית: ניצול הון ולקוחות אמריקאים, תוך שמירה על מומחיות טכנית מרכזית וקניין רוחני פנימיים, והרחבה מכוונת של מיקומים ומבנים אירופיים. עם זאת, השאלה האם ניתן לקיים איזון זה בטווח הארוך תלויה פחות בחברות בודדות ויותר במסגרת הפוליטית והכלכלית שעוצבה על ידי גרמניה והאיחוד האירופי.

נקודות החוזק המבניות של גרמניה: תעשייה, נתונים, עובדים מיומנים - והמומנטום שלא הוערך כראוי

למרות כל חסרונותיה בהון ובתשתיות, לגרמניה מספר יתרונות מבניים שלעתים קרובות אינם מוערכים כראוי בהקשר של כלכלת הבינה המלאכותית.

ראשית, למדינה יש צפיפות ייחודית עולמית של תחומי יישומים תעשייתיים עבור בינה מלאכותית: רכב, הנדסת מכונות, כימיקלים, לוגיסטיקה, שירותי בריאות, אנרגיה - בכל מקום בו צצים זרמי נתונים, בעיות אופטימיזציה ופוטנציאלים לאוטומציה המתאימים באופן אידיאלי ליישומים הנתמכים על ידי בינה מלאכותית.

שנית, גרמניה אימצה אסטרטגיה לאומית לבינה מלאכותית בשלב מוקדם והגדילה שוב ושוב את המימון עבורה; עד שנת 2025 יוקצו כחמישה מיליארד אירו, שרובם יוקדשו למחקר, תשתיות מחשוב והקמת פרופסורות ואשכולות מצוינות בתחום הבינה המלאכותית. בנוסף, משרד החינוך והמחקר הפדרלי משקיע במרכזי שירות לבינה מלאכותית, שנועדו לספק למדע ולתעשייה גישה למחשבים בעלי ביצועים גבוהים ולמשאבי בינה מלאכותית.

שלישית, רמת ההשכלה במקצועות טכניים ומדעיים גבוהה, ואוניברסיטאות כמו מינכן, טובינגן, אכן וברלין מתפתחות למרכזים אטרקטיביים לכישרונות בתחום הבינה המלאכותית. אזורים כמו היידלברג/היילברון, שם ממוקמת Aleph Alpha, ממצבים את עצמם במפורש כמרכזים חדשים בתחום הבינה המלאכותית באירופה.

רביעית, בגרמניה, עם עסקים קטנים ובינוניים שלה, יש מספר עצום של משתמשי בינה מלאכותית פוטנציאליים, שלמרות שלעתים קרובות עדיין בתחילת דרכם, במקרים רבים הם איתנים כלכלית ומתכננים לטווח ארוך. לכן, המינוף האמיתי טמון פחות במספר חברות ה-AI החדשות שנוסדו, אלא במהירות ובעומק שבהן חברות קיימות מטמיעות טכנולוגיות בינה מלאכותית ומשלבות אותן במודלים עסקיים ניתנים להרחבה.

הבעיה: היישום מפגר משמעותית אחרי הפוטנציאל. בגרמניה, רק מיעוט מהחברות משתמשות באופן שיטתי ביישומי בינה מלאכותית; לעתים קרובות, לא רק שחסרים פתרונות, אלא גם דרישות קדם תרבותיות וארגוניות - כגון אסטרטגיות נתונים, אחריות ברורה או כישורים מתאימים ברמת הניהול.

בעוד שמעבדות היער השחור מאותתות כי מחקר חדשני ושאיפות יזמיות אפשריים בגרמניה, השאלה האם דינמיקה כלכלית רחבה יותר מתפתחת ממקרים בודדים תלויה בשאלה האם ניתן לבנות גשרים בין מחקר, סטארט-אפים ומשתמשים תעשייתיים - במילים אחרות, לסגור בדיוק את פער ההעברות שאותו מבקרים ארגונים גרמניים במשך שנים.

כאן יכולה להיכנס לתמונה אסטרטגיה של "עסקים קטנים ובינוניים דיגיטליים": לא רק לקדם פרויקטים דגל כמו BFL, אלא גם לאפשר לאלפי עסקים קטנים ובינוניים לפתח מוצרים ושירותים מבוססי בינה מלאכותית - אולי על סמך מודלים כמו אלה המסופקים על ידי BFL, Aleph Alpha או ספקים בינלאומיים.

תרחישים לעשר השנים הבאות: מנהיגות נישה או פלטפורמת בינה מלאכותית ייעודית?

צופה מנוסה בארה"ב מגלה שגם שם, הכוח האמיתי בתחום הבינה המלאכותית מרוכז בידי קומץ תאגידים וכמה מעבדות מודל. תחום המודלים הבסיסיים והתשתיות ההיפר-סקייל נמצא במגמת עלייה חדה באוליגופולציה - לא מעט משום שעלויות הכניסה גדלות למאות מיליארדים.

בערך שלושה נתיבים אסטרטגיים מתפתחים עבור גרמניה ואירופה:

• ראשית, ישנו הניסיון לבנות גוש נפרד, ריבוני ברובו, של בינה מלאכותית: עם מספר ג'יגה-מפעלים אירופיים, ייצור עצמאי של שבבים גרפיים או חלופיים, מפעלי היפר-סקיילרים אירופיים, ומספר מודלים ריבוניים של קרנות הפועלים באופן עצמאי מפלטפורמות אמריקאיות. תרחיש זה יהיה יקר, שאפתני מבחינה פוליטית, ומציאותי רק אם מדינות האיחוד האירופי יגייסו ותתאמו סכומי כסף משמעותיים באופן מתמשך.
• שנית, אסטרטגיית נישה ממוקדת: אירופה מקבלת את העובדה שלא תהיה מספר אחת במודלים גנריים של ענקיות ובתשתיות היפר-סקיילר גלובליות, אלא שואפת לעמדות מובילות במגזרים ספציפיים (בינה מלאכותית תעשייתית, רובוטיקה, בריאות, ניידות, אבטחה) וכן ביישומי בינה מלאכותית מוסדרים ו"מבוססי אמון". התשתית נבנית יותר כגורם מאפשר ממוקד מאשר כמשקל נגד מקיף.
• שלישית, נתיב היברידי: אירופה בונה יכולות ריבונות מינימליות (לפחות מרכז הכשרה גדול אחד או שניים, מספר מודלים עצמאיים למטרות כלליות), אך במכוון נשארת מחוברת חזק לזרימות הון וטכנולוגיה גלובליות, תוך התמקדות במגזרים שבהם יש לה חוזקות מבניות.

מעבדות היער השחור מתאימות בבירור להיגיון של נתיבים שתיים ושלוש: ללא מרכזי ענן גלובליים קנייניים, אלא מודלים עצמאיים ותחרותיים; שילוב חזק במערכות אקולוגיות אמריקאיות, אך מומחיות טכנולוגית מרכזית באירופה; התמקדות בתחומי יישום קונקרטיים בעלי הכנסות גבוהות במקום חזונות מופשטים של "AGI".

עבור גרמניה, יהיה זה מסוכן מבחינה כלכלית לפרש את סיפור BFL כהוכחה לכך שהיא כעת "בקו אחד עם עמק הסיליקון". גישה ריאליסטית יותר היא ש-BFL מדגים מה אפשרי כאשר מצוינות במחקר, יזמות, גישה להון בינלאומי ומודלים עסקיים ממוקדים מתכנסים - וכי קונסטלציות כאלה הן עדיין היוצא מן הכלל.

האתגר האמיתי הוא להפוך את היוצא מן הכלל למגמה:

• יותר מעבדות, כמו BFL או Aleph Alpha, שמפתחות מודלים עצמאיים המבוססים על המחקר שלהן.
• יותר שחקני בינה מלאכותית תעשייתית מתרגמים מודלים גנרטיביים ואנליטיים ליישומים הקשורים לייצור.
• ויותר עסקים קטנים ובינוניים דיגיטליים שמגדילים את הנישות שלהם ברחבי העולם באמצעות מוצרים דיגיטליים המונעים על ידי בינה מלאכותית, מבלי לוותר על נקודות החוזק התרבותיות שלהם.

גרמניה יכולה לעמוד בקצב - אם תפסיק לשאול את השאלות הלא נכונות.

הטענה הראשונית ש"גרמניה יכולה להתחרות בעמק הסיליקון" מטעה בצורה זו. מבחינת נפח הון מוחלט, תשתית היפר-סקיילר וצפיפות חברות הטכנולוגיה הגדולות הגלובליות, הפער משמעותי, וכרגע הוא מתרחב ולא מצטמצם. מבחינה זו, גרמניה לא "תדביק את הפער" בטווח הבינוני, אלא תוכל רק לנהל את מעמדה בצורה חכמה יותר.

עם זאת, נכון שגרמניה אכן יכולה להתחרות בעמק הסיליקון אם ייקבע נקודת ייחוס בצורה מדויקת יותר. מעבדה בת 50 איש בפרייבורג, המתחרה עם גוגל על ​​הכתר בתחום הבינה המלאכותית של תמונות ומשמשת חברות Fortune 500 ברחבי העולם, מפריכה את הרפלקס הישן שגרמניה אינה מסוגלת מבחינה מבנית למצוינות דיגיטלית.

גרמניה יכולה לעמוד בקצב אם:

• היא שילבה באופן יזום את נקודות החוזק שלה – תעשייה, עסקים קטנים ובינוניים, מחקר, מומחיות רגולטורית – עם בינה מלאכותית ולא ניסתה לחקות את עמק הסיליקון, אלא פיתחה מודל תואם אך עצמאי משלה.
• היא מקבלת שריבונות אינה בהכרח פירושה אוטרקיה מוחלטת, אלא שליטה אסטרטגית על צמתים קריטיים: מודלים משלה, תשתית מיוחדת משלה, בסיסי כישרונות משלה.
• זה סוגר את פער ההעברה בין מחקר לתעשייה ויוצר באופן שיטתי את התנאים שהופכים חברות חריגות כמו מעבדות היער השחור לדור שלם של חברות טק עמוקות.

האמת הפרובוקטיבית היא זו: גרמניה מפסידה אם תמשיך לרדוף אחרי השאלה מתי תיווצר "הבינה המלאכותית הפתוחה שלנו". היא מנצחת אם תבין שמגרש המשחקים האמיתי אינו בסן פרנסיסקו, אלא באולמות המפעלים, במעבדות, בבתי החולים, במרכזי הלוגיסטיקה ובמשרדי המנהלה שבין היער השחור לים הבלטי.

בהקשר זה, מעבדות היער השחור הן פחות הוכחה לכך שגרמניה "כבר שם" ויותר איתות לכך שכדאי לצאת ברצינות למסע הזה. הכלכלה של בינה מלאכותית מתגמלת לא רק גודל גולמי אלא גם יעילות, מיקוד ושילוב חכם במערכות יצירת ערך מורכבות. כאן בדיוק טמונה ההזדמנות עבור מודל גרמני ואירופי שלא מנסה להיות עמק הסיליקון - אלא עוסק בו בביטחון ובשוויון במקום בו הוא חשוב ביותר.

כאן תלמדו כיצד החברה שלכם יכולה ליישם פתרונות בינה מלאכותית מותאמים אישית במהירות, בצורה מאובטחת וללא חסמי כניסה גבוהים.

פלטפורמת בינה מלאכותית מנוהלת היא חבילה מקיפה ונטולת דאגות עבורכם לבינה מלאכותית. במקום להתמודד עם טכנולוגיה מורכבת, תשתית יקרה ותהליכי פיתוח ארוכים, אתם מקבלים פתרון מוכן לשימוש המותאם לצרכים שלכם משותף מתמחה - לעתים קרובות תוך מספר ימים.

היתרונות המרכזיים במבט חטוף:

⚡ יישום מהיר: מרעיון ליישום תפעולי תוך ימים, לא חודשים. אנו מספקים פתרונות מעשיים היוצרים ערך מיידי.

🔒 אבטחת מידע מקסימלית: המידע הרגיש שלך נשאר אצלך. אנו מבטיחים עיבוד מאובטח ותואם ללא שיתוף מידע עם צדדים שלישיים.

💸 אין סיכון פיננסי: אתם משלמים רק על תוצאות. השקעות גבוהות מראש בחומרה, תוכנה או כוח אדם מבוטלות לחלוטין.

🎯 התמקדו בעסק הליבה שלכם: התרכזו במה שאתם עושים הכי טוב. אנו מטפלים בכל היישום הטכני, התפעול והתחזוקה של פתרון הבינה המלאכותית שלכם.

📈 עתיד-מוכן וניתן להרחבה: הבינה המלאכותית שלכם גדלה איתכם. אנו מבטיחים אופטימיזציה וגמישות מתמשכת, ומתאימים את המודלים לדרישות חדשות באופן גמיש.

עוד על זה כאן:

• פתרון בינה מלאכותית מנוהלת - שירותי בינה מלאכותית תעשייתיים: המפתח לתחרותיות במגזרי השירותים, התעשייה וההנדסה המכנית

☑️ השפה העסקית שלנו היא אנגלית או גרמנית

☑️ חדש: התכתבויות בשפה הלאומית שלך!

 

אני שמח להיות זמין לך ולצוות שלי כיועץ אישי.

אתה יכול ליצור איתי קשר על ידי מילוי טופס יצירת הקשר או פשוט להתקשר אליי בטלפון +49 89 674 804 (מינכן) . כתובת הדוא"ל שלי היא: וולפנשטיין ∂ xpert.digital

אני מצפה לפרויקט המשותף שלנו.

 

 

☑️ תמיכה ב- SME באסטרטגיה, ייעוץ, תכנון ויישום

☑️ יצירה או התאמה מחדש של האסטרטגיה הדיגיטלית והדיגיטציה

☑️ הרחבה ואופטימיזציה של תהליכי המכירה הבינלאומיים

Platforms פלטפורמות מסחר B2B גלובליות ודיגיטליות

Pioneeer פיתוח עסקי / שיווק / יחסי ציבור / מדד

ל- xpert.digital ידע עמוק בענפים שונים. זה מאפשר לנו לפתח אסטרטגיות התאמה המותאמות לדרישות ולאתגרים של פלח השוק הספציפי שלך. על ידי ניתוח מתמיד של מגמות שוק ורדיפת פיתוחים בתעשייה, אנו יכולים לפעול עם ראיית הנולד ולהציע פתרונות חדשניים. עם שילוב של ניסיון וידע, אנו מייצרים ערך מוסף ומעניקים ללקוחותינו יתרון תחרותי מכריע.

עוד על זה כאן:

• השתמש ביכולת 5 של xpert.digital בחבילה אחת - מ- 500 € לחודש