התוכנית בת חמש הנקודות: בדרך זו גרמניה רוצה להיות טיפ עולמי של AI – נתוני Gigafactory והוראות ציבוריות עבור AI Starups

מדוע הקמתה כמדינה מובילה לגרמניה בעלת חשיבות אסטרטגית?

הנוף הטכנולוגי העולמי הנוכחי מאופיין בתחרות אינטנסיבית בתחום הבינה המלאכותית (AI), המתוארת לעתים קרובות כ"גזע AI ". מירוץ זה מצוטט בעיקר על ידי ארצות הברית וסין, שעושות השקעות מאסיביות במחקר, פיתוח ותשתיות. עבור אומה תעשייתית מפותחת כמו גרמניה, מיקום בתחום זה אינו אפשרות גרידא, אלא צורך אסטרטגי. AI היא כבר לא טכנולוגיית נישה, אלא מתפתחת לחידוש בסיסי בסיסי שיחליט על תחרותיות כלכלית עתידית, ביטחון לאומי והשפעה גיאו -פוליטית.

עבור גרמניה, שגשוגו מבוסס ברובו על חוזקתה בענפי מפתח כמו הנדסת מכונות, תעשיית רכב וטכנולוגיה רפואית, גירעון טכנולוגי בתחום ה- AI מבוסס על סיכונים קיומיים. אובדן מנהיגות טכנולוגית במגזרים אלה לא רק ישחק את הבסיס הכלכלי, אלא גם יוביל לתלות קריטית בספקי טכנולוגיה זרה. הדחיפות של אתגר זה מתבררת בעיתוני אסטרטגיה פוליטית, המדגישים כי הזמן לפעולה מכריעה הוא דוחק.

בתגובה לדינמיקה הגלובלית הזו, הממשלה הפדרלית הגרמנית גיבשה תוכניות אסטרטגיות, שמטרתה להקים את גרמניה ב"מנהיגי העולם "של מדינות ה- AI. מרכיב מרכזי באסטרטגיה זו הוא תוכנית של חמש נקודות של השר הדיגיטלי, המתווה את תחומי הפעולה החיוניים לחיזוק מיקום ה- AI של גרמניה. תוכנית זו משמשת כמדריך לשינוי מקיף, הנע בין קידום ממוקד של סטארט-אפים מקומיים ועד הקמת תשתית נתונים בטוחה ועד הקמת מסגרת רגולטורית מבוססת ערך.

הניתוח של תוכנית זו מגלה מימד אסטרטגי עמוק יותר. לאור פער ההשקעות העצום בין אירופה לארה"ב או סין, האסטרטגיה הגרמנית והאירופית אינה יכולה להיות דימוי קל של גישות אמריקאיות או סיניות. במקום זאת, זהו תכנון של אסטרטגיה תחרותית א -סימטרית. זה נועד לא להתקיים באמצעות עליונות פיננסית מוחלטת, אלא באמצעות שימוש אינטליגנטי בחוזקות ספציפיות יותר: הקישור ההקרוב של AI עם הבסיס התעשייתי החזק, יצירת מערכת אקולוגית אמינה, מבוססת ערך והקמת ריבונות דיגיטלית כתכונה איכותית. החלקים הבאים ינתחו את חמשת העמודים של אסטרטגיה זו בפירוט ויאירו את השלכותיהם, האתגרים וההזדמנויות שלהם.

מתאים לכך:

• בינה מלאכותית | טקטיקות שיווק של חברות אמריקאיות עם AI Angstmacherei

קידום חדשנות באמצעות הקצאה ציבורית

איזה תפקיד ממלאת פרס החוזה הציבורי בקידום סטארט-אפים של AI בגרמניה?

מנוף מרכזי לחיזוק המערכת האקולוגית המקומית של AI טמון בהתאמה אסטרטגית של הסדר הציבורי. המדינה פועלת בגרמניה כגדולה מבין קונה ה- IT הבודד, מה שאומר שהמגזר הציבורי מעניק הוראות בהיקף של תלת-ספרות של מיליארד דולר לחברות פרטיות מדי שנה. נפח שוק עצום זה הוא גורם כלכלי חשוב ומכיל פוטנציאל עצום לקידום חדשנות ממוקד.

האסטרטגיה הנוכחית מבקרת את תרגול הפרסים הקודם כ"צמיחה פראית "ודורשת שליטה ממוקדת על ההוצאה הדיגיטלית הממלכתית. ליבת ההצעה היא להקצות אסטרטגית הוראות ציבוריות לאייסטפוס גרמני ואירופי במקום להעניק אותם בעיקר לענקיות טכנולוגיות מבוססות, לרוב. מדד זה נועד לשמש "דחיפה חדשנית" על ידי מתן לחברות צעירות וחדשניות כניסה לשוק שאחרת יתקשו.

עם זאת, המציאות מציגה כי פוטנציאל זה עד כה כמעט ולא מותש. מחקרים מראים כי השתתפות נמוכה להפליא של סטארט-אפים במכרזים ציבוריים. רק כ -11 % מהסטארט-אפים הגרמניים לוקחים חלק בהליכים כאלה, ורק 7 % למעשה מקבלים תשלום נוסף. שיעור ההוראות הציבוריות בסך המחזור של חברות אלה נמוך בהתאמה; זה פחות מ- 5 %. זה ממחיש אי התאמה משמעותית בין השוק הפוטנציאלי שהמדינה מייצגת כלקוח ליכולתם של סטארט-אפים לפתוח שוק זה. לפיכך, הפרס הממוקד של הזמנות ציבוריות אינו מובן רק כתמיכה כספית, אלא כמנגנון בסיסי לפתיחת השוק ואימות טכנולוגיות חדשות.

אילו מכשולים נתקלים חברות צעירות חדשניות בחוק הרכש?

ההצלחה הנמוכה של סטארט-אפים במכרזים ציבוריים נובעת ממספר מכשולים ביורוקרטיים וחוקיים ספציפיים המעוגנים בחוק הרכש הגרמני והאירופי. מכשולים אלה מותאמים לרוב לצרכים של חברות גדולות ומבוססות ומייצגות מכשולים בלתי ניתנים לעלות על ידי חברות צעירות וזריזות.

אחד האתגרים הגדולים ביותר הוא דרישות הכושר. לקוחות ציבוריים דורשים לעתים קרובות עדות למחזור שנתי מינימלי מסוים, אשר לרוב עשוי להיות ערך הזמנה של שני זמן. קשה לעמוד בדרישה זו לסטארט-אפ שנמצא עדיין בשלב הצמיחה ובאופן טבעי מכירות נמוכות יותר. בנוסף, יש את הביקוש להתייחסויות מקיפות באמצעות פרויקטים דומים משלוש השנים הכספיות האחרונות. זה יוצר "בעיית ביצת הננה" קלאסית: אין אזכורים ללא הוראות ציבוריות, ואין הזמנות ציבוריות ללא הפניות.

בנוסף, המורכבות ומשך נוהל הפרס מפחדים סטארט-אפים רבים. יצירת מסמכי ההצעה היא זמן ועתיר משאבים, המהווה נטל משמעותי עבור צוותים קטנים. חוק הרכש עצמו מאופיין בצפיפות רגולטורית גבוהה וחלוקת רגולציה: הוראות מתחת לערכי סף מסוימים של האיחוד האירופי כפופים לתקנות לאומיות כמו הסכם הנושאים (UVGO), בעוד שיש לפרסם את הוראות לעיל אלה ברחבי אירופה וכפופים לתקנות מורכבות יותר כמו החוק כנגד מגבלות תחרותיות (GWB) ותקנות הפרס (VGV). מורכבות משפטית זו מגדילה את מכשול הכניסה ומובילה לחברות חדשניות רבות נמנעות מהמגזר הציבורי כלקוחות פוטנציאליים מלכתחילה.

אילו פתרונות ורפורמות נדונים על מנת להקל על הגישה להוראות הציבור?

על מנת להפחית את המכשולים המתוארים, נדונים פתרונות שונים ברמה המשפטית והפוליטית. אלה שואפים להפוך את חוק הרכש לגמיש וחדשני יותר -ידידותי יותר מבלי לוותר על העקרונות הבסיסיים של שקיפות ותחרות.

ברמה המשפטית ישנם כבר מכשירים שיכולים להשתמש בסטארט-אפים כדי לפצות על החסרונות שלהם. זה כולל הקמת "קהילות הצעות מחיר", בהן מספר חברות קטנות יותר משתלבות יחד כדי להעלות במשותף את היכולות לסדר גדול יותר. אפשרות נוספת היא "הלוואת יכולת", בה "מלווה" סטארט-אפ, כגון הפניות או נתוני מכירות, מחברת שותפים מבוססת, אשר בתמורה מחויבת לספק את המשאבים שלה בתמורה.

ברמה הפוליטית ישנן הצעות רפורמה מקיפות, כמו תוכנית 7 נקודות של האגודה הדיגיטלית Bitkom. בין היתר, הדבר דורש יישום חזק יותר של קריטריוני פרסים חדשניים קיימים, יצירת תקני הערכה חדשים המותאמים לסטארט-אפים ולהרמוניה של המסגרות המשפטיות המחוספסות. נקודה מרכזית היא ההתמקצעות של נקודות הרכש. העובדים ברשויות המוענקות זקוקים לידע המומחה בכדי להיות מסוגלים להעריך פתרונות AI חדשניים, אשר לעתים קרובות דורשים התמחות והדרכה ממוקדת. מכשיר חשוב נוסף הוא "שותפות החדשנות". זהו נוהל פרסים מיוחד המיועד במפורש לפתח פיתרון חדשני יחד עם חברה שעדיין אינה זמינה בשוק. לפיכך זה אידיאלי לרכישת טכנולוגיות AI חדשות ומקדם את שיתוף הפעולה בין ידיים ציבוריות לספקים חדשניים.

הטבלה הבאה מסכמת את האתגרים המרכזיים ואת הפתרונות המתאימים:

חדשנות במקום מחיר נמוך: הזדמנויות חדשות לסטארט-אפים להזמנות

סטארט-אפים נמצאים מול מכשולים שונים להזמנות שיכולות לאפשר הזדמנויות חדשות באמצעות חדשנות במקום מחיר נמוך. קריטריוני יכולת קפדניים כמו מכירות מינימליות והפניות לא נכללים לרוב חברות צעירות מהתחרות בגלל היעדר היסטוריה ארגונית. פתרונות כמו שימוש בהלוואות יכולת, אישור הפניות אישיות של עובדים והתאמת הקריטריונים לשלב התאגידי המתאים עשויים לעזור כאן. המורכבות הגבוהה והמשך של נהלי הרכש מציפים צוותים קטנים וגורמים למאמץ משאבים רב, וזו הסיבה שצמצום הביורוקרטיה, הדיגיטציה של נהלי הפרס (כמו דרך Eviels) כמו גם הכשרה וממוקדות של סטארט-אפים היו הגיוניים. ניתן לשפר גם את גודל ההזמנה הבלתי הולם, כאשר היעדר המגרשים עולה על יכולתן של חברות קטנות, ניתן לשפר גם על ידי היישום העקבי של סעיף העסקים בגודל בינוני (סעיף 97 GWB) להפצת הזמנות לרופף ולקידום קהילות הצעות מחיר. נקודה מכריעה נוספת היא המיקוד במחיר הנמוך ביותר, הפתרונות החדשניים אך העשויים להיות יקרים יותר. הצגת "פרמיית חדשנות" כקריטריון לתוספת תשלום, השימוש הרחב יותר בתיאורי ביצועים פונקציונליים ושימוש בשותפויות חדשנות יכול לפתוח כאן הזדמנויות חדשות. לבסוף, חוסר שקיפות וחוסר משוב מסבך את תהליך הלמידה לסטארט-אפים ומונע שיפורים בהצעות עתידיות. פרסום סטטיסטיקות פרסים מקיפות ומשוב חובה למציעים שלא נלקחו בחשבון יתמוך בתהליך זה.

אילו השלכות כלכליות יש העדפה ממוקדת לחברות מקומיות?

הכוונה האסטרטגית להעדיף הוראות ציבוריות על פני "חברות AI מקומיות" מייצגת סוג של מדיניות תעשייתית, אשר, עם זאת, נמצאת במתח בין עקרונות כלכליים מבוססים למסגרת המשפטית האירופית. הליבה של תחום מתח זה נעוצה בסכסוך בין קידום מערכת אקולוגית טכנולוגית לאומית לבין אובדן היעילות הפוטנציאלי כתוצאה מתחרות מוגבלת.

זכויות מתן האיחוד האירופי מבוססות על העקרונות הבסיסיים של השוק הפנימי: שקיפות, טיפול שוויוני ואי-אפליה. עקרונות אלה נועדו להבטיח כי ההצעה החסכונית ביותר תוענק לחוזה, ללא קשר למוצאו הלאומי של המציע. תחרות פתוחה זו נחשבת למנוע חשוב לצמיחה כלכלית, ולפי ההערכות, תורמת משמעותית לתמ"ג של האיחוד האירופי. מדיניות שמעדיפה במפורש חברות מקומיות מערערת את העיקרון הזה והסיכונים להפר את חוק האיחוד.

מבחינה כלכלית, אמצעי פרוטקציוניסטי כזה יכול להוביל למחירים גבוהים יותר עבור המגזר הציבורי. אם התחרות מוגבלת באופן מלאכותי על ידי אי הכללת ספקים בינלאומיים, המציעים המקומיים הנותרים יכולים לאכוף מחירים גבוהים יותר. מחקרים על השפעות העדפה מקומית במערכת הרכש עולה כי הדבר יכול להגדיל את העלויות עבור משלמי המס ולהפחית את היעילות של הוצאות הציבור.

לעומת זאת, טיעוני המדיניות התעשייתית הם. תומכי אסטרטגיה כזו טוענים כי העדפה זמנית נחוצה בכדי לתת לתעשייה צעירה וחשובה אסטרטגית כמו תעשיית ה- AI הזדמנות הוגנת בתחרות העולמית. מנדט ממלכתי יכול לפעול לסטארט-אפ כ"לקוח ראשון "מכריע שלא רק מייצר מכירות, אלא גם משמש התייחסות חשובה ובכך מאפשר גישה לשווקים פרטיים והון סיכון אחר. לפיכך זהו שיקול אסטרטגי: בהתראה קצרה עלויות גבוהות יותר והפסדי יעילות פוטנציאליים מתקבלים על מנת לבנות טכנולוגיה מקומית ריבונית ותחרותית לטווח הארוך ולהימנע מתלות קריטית. יישום אסטרטגיה זו מחייב אפוא חוק איזון זהיר לקידום התעשייה המקומית מבלי לסכן את אבני היסוד של השוק הפנימי האירופי.

Ki-GameChanger: פלטפורמת ה- AI הגמישה ביותר – פתרונות בהתאמה אישית המפחיתים עלויות, משפרים את החלטותיהם ומגדילים את היעילות

פלטפורמת AI עצמאית: משלבת את כל מקורות נתוני החברה הרלוונטיים

• פלטפורמת AI זו מקיימת אינטראקציה עם כל מקורות הנתונים הספציפיים
  • מ- SAP, Microsoft, JIRA, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox ומערכות ניהול נתונים רבות אחרות
• שילוב AI מהיר: פתרונות AI בהתאמה אישית לחברות בשעות או ימים במקום חודשים
• תשתית גמישה: מבוססת ענן או אירוח במרכז הנתונים שלך (גרמניה, אירופה, בחירה חופשית של מיקום)

• אבטחת מידע גבוהה ביותר: שימוש במשרדי עורכי דין הוא הראיות הבטוחות
• השתמש במגוון רחב של מקורות נתונים של החברה
• בחירה משלך או דגמי AI שונים (DE, EU, USA, CN)

אתגרים שפלטפורמת ה- AI שלנו פותרת

• חוסר דיוק של פתרונות AI קונבנציונליים
• הגנה על נתונים וניהול מאובטח של נתונים רגישים
• עלויות ומורכבות גבוהה של פיתוח AI פרטני
• היעדר AI מוסמך
• שילוב AI במערכות IT קיימות

עוד על זה כאן:

• שילוב AI של פלטפורמת AI עצמאית וחוצה-נתונים לרוחב מקור לכל ענייני החברה

בניית תשתית כוח מחשוב לאומית

מה המצב הנוכחי של תשתית מרכז הנתונים בגרמניה ומדוע הוא חיוני עבור AI?

כוח המחשוב הוא עמוד השדרה הבסיסי של הכלכלה הדיגיטלית והוא המשאב הכרח לפיתוח ותפעול של יישומי AI מודרניים. דגמי AI גדולים, בפרט מודלים בסיסיים, דורשים יכולות מחשוב עצומות לאימונים, מיליארדי פרמטרים וכמויות עצומות של נתונים. ללא תשתית עוצמתית וניתנת להרחבה של מרכזי חשבון ונתונים, השאיפה להפוך לאומה AI מובילה לא יכולה להיות אפשרית.

לגרמניה יש כיום את יכולות מרכז הנתונים הגדולות ביותר באירופה. המיקום העיקרי של פרנקפורט אם ביסס את עצמו כמרכז מרכזי, הנובע ברובו מהדה-קיקס שנמצא שם, אחד מצמתי האינטרנט הגדולים בעולם. ריכוז זה מבטיח קישוריות מצוינת ומושך השקעות של ספקי ענן גלובליים וספקי שירותי Colocation.

למרות העמדה המובילה הזו באירופה, מבט יחסי מראה תמונה מובחנת יותר. אם אתה משווה את כוח המחשוב הזמין לחוזק כלכלי, נמדד על ידי התוצר המקומי הגולמי (תוצר), גרמניה נופלת מאחורי מדינות אחרות. למדינות כמו בריטניה הגדולה או הולנד יש צפיפות גבוהה יותר של כוח מחשוב למיליארד יורו בתוצר. בהשוואה עולמית, המרחק לארצות הברית ולסין השולטות בשוק ברור עוד יותר. פער יחסי זה מסמל צוואר בקבוק פוטנציאלי שיכול להגביל את יכולתה של גרמניה לעמוד במירוץ ה- AI העולמי. הריבונות הדיגיטלית של המדינה והיכולת הטכנולוגית של המדינה לפעול ישירות תלויים ישירות בחוזק ובהרחבה של תשתית קריטית זו.

מתאים לכך:

• תלוי בענן האמריקני? המאבק של גרמניה על הענן: כיצד להתחרות ב- AWS (אמזון) ו- Azure (מיקרוסופט)

מה המשמעות של הביקוש ל"גיגאפקטורי לנתונים "בהקשר של אסטרטגיית AI?

המונח "gigafactory", המעוצב במקור על ידי טסלה בגלל המפעלים העצומים שלה לייצור המוני של סוללות, משמש כמטאפורה יעילה כחלק מאסטרטגיית ה- AI הגרמנית. הביקוש ל"ג'יגאפקטורי אחד לפחות "בגרמניה אינו מובן ממש כמפעל יחיד, אלא כמחויבות פוליטית לבניית מרכזי נתונים במתכונת יתר, המיועדים במיוחד לדרישות הקיצוניות של יישומי AI.

"Gigafactory לנתונים" מסמל קפיצה איכותית וכמותית בתשתית החשבון הלאומית. זה כבר לא קשור רק להפעלת מרכזי נתונים קונבנציונליים לשירותי ענן סטנדרטיים, אלא על יצירת מערכות המסוגלות להתמודד עם משימות המחשוב ביותר – מעל לכל הכשרה של מודלים מבוססי AI עם טריליוני נקודות נתונים. מערכות כאלה דורשות ריכוז מסיבי של חומרה מיוחדת (במיוחד GPUs), מערכות קירור צפיפות אנרגיה גבוהה במיוחד ומפותחות מאוד.

הדרישה מרמזת על הצורך האסטרטגי ליצור תשתית חשבון ריבונית המאפשרת לחברות גרמניות ואירופיות לפתח ולהפעיל מודלים של AI במדינתם. זה מצמצם את התלות בפלטפורמות הענן של היפר -סקלר האמריקני ומחזק את הריבונות הדיגיטלית. "Gigafactory" הוא אפוא הבסיס הפיזי לשאיפה להפוך ל"אומה ענן "עצמאית ולהיות מסוגל לשרוד בתחרות העולמית על מנהיגות טכנולוגית ב- AI.

מהם האתגרים הגדולים ביותר בהרחבת יכולות מרכז הנתונים בגרמניה?

התוכנית השאפתנית להרחיב באופן מאסיבי כוח המחשוב הלאומי נתקלת במספר אתגרים פיזיים, רגולטוריים וחברתיים ניכרים. צווארי בקבוק אלה מראים שהטרנספורמציה הדיגיטלית נכשלת כתוצאה מגבולות קונקרטיים מאוד לא דיגיטליים אם הם לא מטופלים באופן יזום.

האתגר הגדול ביותר הוא אספקת אנרגיה. למרכזי נתונים, ובמיוחד אלה ביישומי AI, הם בעלי צריכת חשמל עצומה וצומחת בהתמדה. דרישות האנרגיה של מרכזי הנתונים הגרמניים יכלו כמעט להכפיל עד 2030 בהשוואה להיום. זה מתנגש במחירי האנרגיה הגבוהים בגרמניה, אשר בהשוואה בינלאומית מייצגים חסרון תחרותי משמעותי ויכולים להפוך את ההשקעות לא מושכות.

מכשול מרכזי שני הם נהלי התכנון והאישור הארוכים. בגרמניה לוקח יותר זמן משמעותית מאשר בממוצע האיחוד האירופי כדי לאשר ולבנות מרכז נתונים חדש. עיכובים בירוקרטיים אלה יוצרים אי וודאות בהשקעה ומאט את ההתרחבות הנחוצה בדחיפות של התשתית.

שלישית, שטח המרחב הגבוה ממרכזי נתונים מוביל יותר ויותר לסכסוכים בשימוש בקרקע. הקמת חוות שרת גדולות על אדמות הניתנות לעיבוד או בסמוך לאזורי מגורים נתקלה בהתנגדות מצד חקלאים, אנשי שימור ותושבים החוששים מאיטום שטח וזיהום רעש.

לבסוף, קיימות היא אתגר מרכזי. מרכזי נתונים מייצרים כמות אדירה של חום פסולת, אשר בדרך כלל משתחרר לסביבה ללא שימוש. למרות שיש דרישות חוקיות לשימוש בחום פסולת, היישום המעשי נכשל לעתים קרובות בגלל היעדר תשתיות, כמו רשתות חימום מחוזיות מחוברות. זה מוביל לטרילמה בין מטרת הנהגת AI, מעבר האנרגיה ליעדי הגנת האקלים. הרחבת תשתית ה- AI יכולה לסכן את יעדי האקלים אם היא לא מוטבעת מההתחלה לאסטרטגיית אנרגיה ופיתוח עירוני משולבת.

מתאים לכך:

• דרכה של אירופה להנהגת AI עם חמש AI Gigafabrics? בין תוכניות שאפתניות לאתגרים היסטוריים

הפחתה בירוקרטית וזרימת הנתונים החופשית

באיזה תחום נמצא הדרישה לזרימת נתונים ללא הפרעה ליישומי AI?

הדרישה להפחתת הביורוקרטיה כך שהנתונים יוכלו לזרום ללא הפרעה היא נקודה מרכזית אך גם מורכבת ביותר באסטרטגיית AI. זה משפיע על שדה המתח הגרעיני של הגישה האירופית לדיגיטציה: הקונפליקט בין הצורך ללא תנאי בכמויות גדולות של נתונים לקידום חדשנות לבין ההודאה הבלתי מותנית באותה מידה של הגנה על נתונים קפדנית כדי להגן על זכויות יסוד.

בינה מלאכותית, במיוחד למידת מכונה, מונעת על ידי נתונים. הביצועים והדיוק של דגמי AI תלויים ישירות בכמות ובאיכות הנתונים איתם הם מאומנים. מנקודת המבט של פיתוח טכנולוגי, הגישה החינמית והלא מסובכת ביותר לכמויות עצומות של נתונים היא אפוא דרישה בסיסית על מנת להיות מסוגלים להתקיים בתחרות גלובלית. הביקוש לתעבורת נתונים "זורמת" הוא אפוא טיעון למסגרת ידידותית לחדשנות.

עם זאת, ציווי חידוש זה מתקזז על ידי המסגרת המשפטית האירופית, המאופיינת על ידי התקנה הכללית להגנת המידע (GDPR). ה- GDPR אינו מתוכנן כבלם חדשנות, אלא כמסגרת להגנה על זכויות אזרח יסודיות. זה מבוסס על עקרונות כמו צמצום נתונים (רק מכיוון שיש לעבד נתונים ספורים לפי הצורך), הכריכה למטרה (ניתן להשתמש בנתונים רק למטרה שלשמה הם נאספו) והצורך בבסיס משפטי ברור לכל עיבוד נתונים, לרוב בצורה של הסכמה מדעת. עקרונות אלה נמצאים במתח טבעי בין "רעב הנתונים" של פיתוח AI, מה שמוביל לחוסר וודאות משפטית ניכרת בקרב חברות וחוקרים.

אילו מכשולים ביורוקרטיים וחוקיים ספציפיים קיימים עבור מפתחי AI בתחום הגנת המידע?

עבור מפתחי AI בגרמניה ובאירופה, תחום המתח בין דרישות הנתונים להגנת נתונים בא לידי ביטוי במספר מכשולים משפטיים ובירוקרטיים ספציפיים הנובעים ישירות מה- GDPR ופירושו.

העיקרון של צמצום הנתונים מייצג אתגר בסיסי. בעוד שה- GDPR מחייב עיבוד של נתונים אישיים כדי להגביל את הרמה הדרושה למטרה, מודלים רבים של AI מתקדמים מבוססים על ניתוח של רשומות נתונים ענקיות ולא ספציפיות על מנת לזהות דפוסים. "רעב הנתונים" של ה- AI נמצא בסתירה ישירה לכלכלת הנתונים הנדרשת.

מכשול המטרה קשור קשר הדוק. על פי GDPR, ניתן לאסוף נתונים רק למטרות מוגדרות, ברורות ולגיטימיות. עם זאת, אימונים של דגמי בסיס AI מתבצעים לרוב למגוון פוטנציאל ובמועד האימונים טרם יישומים עתידיים צפויים. זה הופך את ההגדרה למטרה ספציפית ויוצרת אזורים אפורים חוקיים.

מכשול מרכזי נוסף הוא הדרישה של בסיס עיבוד חוקי. לצורך הכשרה של מודלים של AI עם נתונים אישיים שנאספים לעתים קרובות מהאינטרנט, כמעט בלתי אפשרי להשיג הסכמה מפורשת ומודעת מכל פרט. מפתחים מתייחסים אפוא לעתים קרובות ל"אינטרס הלגיטימי ", אך טווח ההגעה שלו שנוי במחלוקת מבחינה משפטית ומתפרש יותר ויותר על ידי רשויות הגנת המידע, מה שמוביל לחוסר וודאות משפטי ניכר.

לבסוף, הפונקציונליות לעיתים קרובות לא שקופה של מערכות AI מורכבות, מה שמכונה בעיית "Blackbox", מתנגשת עם חובות השקיפות של ה- GDPR. לאזרחים יש את הזכות למידע על ההיגיון העומד מאחורי החלטות אוטומטיות. אם אפילו המפתחים כבר לא יכולים להבין את מסלולי ההחלטה המדויקים של מודל למידה עמוקה, קשה להבטיח זכות זו. בסך הכל, מכשולים אלה גורמים להתפתחות AI באירופה הקשורה לסיכון משפטי גבוה יותר ומאמץ בירוקרטי גדול יותר מאשר באזורים עולמיים אחרים.

מתאים לכך:

• מהפכת AI מגולגת? מדוע גרמניה מאיימת לאבד קשר לארצות הברית ולסין

כיצד פעולת ה- AI האירופית מנסה ליצור איזון בין חדשנות לוויסות?

חוק ה- AI האירופי הוא הניסיון המקיף ביותר ליצור מסגרת רגולטורית הגורמת לסיכונים של AI לשלוט מבלי לחנוק את החידוש. זוהי התשובה המרכזית לתחום המתח שתוארה ומגלמת החלטה אסטרטגית לדרך שלישית בין גישת Laissez-Faire של ארה"ב לפיתוח AI בשליטת המדינה בסין.

ליבת חוק AI היא גישתו מבוססת הסיכון. במקום להסדיר את AI באופן כללי, החוק מבדיל על פי הסיכון הפוטנציאלי לפגיעה ביישום. מערכות AI עם "סיכון פסול", כמו ניקוד חברתי ממלכתי או טכניקות מניפולטיביות המשפיעות על התנהגותם של אנשים, אסורות במלואן. מערכות עם "סיכון גבוה" המשמשות בתחומים קריטיים כמו אבחון רפואי, גיוס כוח אדם או הרשות השופטת כפופות לדרישות קפדניות לשקיפות, אבטחת מידע, פיקוח אנושי ותיעוד. הרוב המכריע של יישומי AI, המסווגים כסיכון נמוך, כמו מסנני ספאם או AI במשחקי וידאו, נותרו ברובם ללא פיקוח.

במקביל, חוק ה- AI מכיל מנגנונים מפורשים לקידום חדשנות, שמכוונים במיוחד לסטארט-אפים ולחברות קטנות ובינוניות (SME). המכשיר החשוב ביותר הוא "ארגזי החול הרגולטוריים" שנקראו כך. מדובר במרחבי ניסוי משפטיים מבוקרים שבהם חברות יכולות לפתח ולבדוק מערכות AI חדשניות תחת פיקוח הרשויות האחראיות מבלי שתצטרך לצפות לסנקציות המלאות של החוק מייד במקרה של הפרות לא מכוונות. תיבות חול אלה נועדו ליצור אבטחה משפטית ותכנון, להקל על גישה לשוק ולקדם דיאלוג בין חדשנים ורגולטורים. חוק AI הוא אפוא לא רק מכשיר הגנה, אלא גם ניסיון אסטרטגי ליצור מסגרת אמינה ואמינה שנועדה לכוון חידושים ולשמש יתרון תחרותי לטווח הארוך.

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

ריבונות אירופאית במודלים של בסיס AI

מדוע פיתוח מודלים של בסיס AI אירופי משלך בעל חשיבות אסטרטגית?

פיתוח ובקרה של מודלים של בסיס AI, המכונה גם המודלים הבסיסיים, הפך לשאלה בעלת חשיבות אסטרטגית מרכזית לעתיד אירופה. מודלים אלה הם הבסיס הטכנולוגי שעליו יבנו מגוון של יישומי AI עתידיים. תלות מוחלטת במודלים המפותחים ונשלטים אך ורק על ידי חברות בארצות הברית או בסין נושאת סיכונים משמעותיים ל"ריבונות הדיגיטלית "של אירופה.

ריבונות דיגיטלית מתארת את יכולתם של מדינות, חברות ואזרחים להעמיד לעצמן את השינוי הדיגיטלי שלהן ולהימנע מתלות טכנולוגית קריטית. אם תשתית ה- AI הבסיסית נעוצה בידי שחקנים שאינם אירופאים, מתעוררים סיכונים מגוונים. ראשית, קיימת תלות כלכלית שיכולה להוביל לתנאים שליליים או גישה מוגבלת לטכנולוגיות מפתח. שנית, נתונים המעובדים על פלטפורמות הענן בארה"ב עשויים להיות כפופים לגישה על ידי הרשויות בארה"ב במסגרת חוקים כמו חוק הענן, הסותר את רעיונות ההגנה על נתונים אירופיים.

שלישית ואולי והכי חשוב, העובדה שמודלים מבוססי AI אינם נייטרליות בעלות ערך. הם מאומנים בנתונים המשקפים רעיונות תרבותיים, חברתיים ואתיים. מודלים שמאומנים בעיקר עם נתונים מהאזור התרבותי האמריקני או הסיני יכולים להכיל הטיה (הטיה) שאינם תואמים לערכים ולנורמות אירופיות. לפיכך, פיתוח מודלים בסיסיים אירופיים משלו חיוני בכדי להבטיח כי ה- AI יבנה את העתיד על בסיס שמכבד ערכים בסיסיים אירופיים כמו דמוקרטיה, שלטון החוק והגנה על זכויות יסוד. יוזמות כמו Gaia-X, שאמורות ליצור תשתיות נתונים אירופיות ריבוניות, הן מרכיב חשוב בדרך זו.

מתאים לכך:

• פלטפורמות AI עצמאיות כחלופה אסטרטגית עבור חברות אירופאיות

מה המצב הנוכחי של פיתוח מודלים של בסיס AI "שנעשה באירופה"?

למרות הגירעון הניכר בהשקעות כלפי ארה"ב וסין, סצנה דינאמית ביססה את עצמה באירופה לפיתוח מודלים מבוססי AI, העוסקת באסטרטגיה משלה ומבדלת. במקום לנסות לבנות את המודלים הגדולים והחזקים ביותר של כל השימוש, שחקנים אירופאים רבים מתמקדים בנישות ספציפיות ובתכונות איכותיות.

חברה גרמנית מובילה בתחום זה היא אלף אלפא. הסטארט-אפ היידלברג מתמחה בפיתוח מודלים של AI שאינם רק יעילים, אלא גם שקופים ומובנים ("AI הניתן להסבר"). התמקדות זו באמינות ובריבונות הופכת את אלף אלפא לשותף חשוב למגזר הציבורי ותעשיות מוסדרות. החברה התאימה לאחרונה את האסטרטגיה שלה וכעת היא מתמקדת יותר במודלים קטנים יותר ומיוחדים לתחומי יישום ספציפיים, הנחשבים כיציאה אסטרטגית מתחרות ישירה עם היפרסקלרים גלובליים.

תקווה אירופית נוספת היא החברה הצרפתית מיסטרל AI, שזכתה לתשומת לב רבה מפרסום מודלים של קוד פתוח רב עוצמה. גישת הקוד הפתוח מקדמת שקיפות ומאפשרת לקהילה רחבה של מפתחים לבנות עליהם ולהתאים אותם על הטכנולוגיה.

בנוסף, ישנן יוזמות במימון מדינה כמו OpenGPT-X, פרויקט בהשתתפות מכוני Fraunhofer המניע את פיתוח מודלים שפה פתוחים ואמינים לאירופה. באוניברסיטת וורצבורג, "Llämmlein" פותח גם על ידי "Llämmlein", מודל השפה הגדול הראשון שהוכשר אך ורק על נתונים גרמניים על מנת לפרוץ את הדומיננטיות של נתוני אימונים באנגלית ולשיפור האיכות לשפה הגרמנית. דוגמאות אלה מראות אוריינטציה אסטרטגית ברורה: אירופה אינה מתמודדת בעיקר בגודל העצום של המודלים, אלא באמצעות התמחות, פתיחות, שקיפות והתאמה לצרכים הלשוניים והרגולטוריים הספציפיים של השוק האירופי.

איזה תפקיד ממלאת ויסות האיחוד האירופי, בפרט חוק AI, בתחרות הגלובלית של מודלים AI?

התקנה האירופית, ובמיוחד חוק ה- AI, ממלאת תפקיד אמביוולנטי ודינון בתחרות AI העולמית. מצד אחד, הדאגה באה לידי ביטוי כנגד "ויסות יתר מבריסל" שעלולה להכביד על מפתחים אירופאים בעלויות ציות גבוהות ומכשולים ביורוקרטיים ובכך לאפשר להם ליפול מאחור בהשוואה למתחרים זריזים מארצות הברית וסין. המבקרים חוששים כי תקנות קפדניות מאטות חידושים ובעיקר עבור סטארט-אפים יכולות להיות מחסום כניסה לשוק.

מצד שני, חוק ה- AI מובן יותר ויותר כמכשיר אסטרטגי שיכול ליצור יתרונות תחרותיים בטווח הארוך. על ידי הקמת המסגרת המשפטית המקיפה הראשונה בעולם עבור AI, האיחוד האירופי יוצר אבטחה משפטית ותכנון עבור חברות ומשתמשים. מסגרת ברורה זו יכולה למשוך השקעות ולחזק את האמון ביישומי AI. החוק גם לוקח במפורש את צרכיהם של חברות קטנות ובינוניות של חברות קטנות ובינוניות על ידי מתן מכשירים ידידותיים לחדשנות כמו תיבות החול הרגולטוריות שכבר הוזכרו ומבדילות אותם בקנסות לפי גודל החברה.

אולי הפונקציה האסטרטגית החשובה ביותר של ויסות האיחוד האירופי נעוצה במה שמכונה "אפקט בריסל". מכיוון שהשוק הפנימי האירופי חיוני עבור חברות טכנולוגיה גלובליות, הן ייאלצו להתאים את המוצרים והמודלים שלהם לדרישות האיחוד האירופי כדי להיות מסוגלים לעבוד כאן. באופן זה, האיחוד האירופי מייצא את הסטנדרטים הרגולטוריים שלו ואת רעיונותיו המבוססים על ערך של קי דה פקטו בכל רחבי העולם. התקנה הופכת אפוא לכלי רב עוצמה של עיצוב גלובלי מנטל פוטנציאלי. במקום להתחרות בתחרות טכנולוגית טהורה, שאירופה עשויה להפסיד בגלל פערי השקעה, האיחוד האירופי מעביר את התחרות ברמה של מודלים ממשלתיים, שם היא נוקטת בעמדת מנהיגות באמצעות מסגרת משפטית ברורה, מבוססת ערך ומקיפה.

שיתוף פעולה בינלאומי ו- AI על פי הערכים האירופיים

מה המשמעות של הטענה לפתח AI לפי "ערכים אירופיים"?

המטרה לפתח בינה מלאכותית על פי "ערכים אירופיים" היא מוטיב מרכזי של האסטרטגיה הדיגיטלית הגרמנית והאירופית וגורם הבידול המכריע בתחרות העולמית. זה פחות קשור לארכיטקטורה טכנית ספציפית מאשר הטמעת מערכות AI במסגרת משפטית ואתית חזקה, המשקפת את הזכויות הבסיסיות ואת העקרונות הדמוקרטיים של אירופה.

גישה מבוססת ערך זה מוגדרת בצורה ברורה ביותר בחוק האיחוד האירופי KI. העקרונות המעוגנים בו מגדירים מה הופך את "AI אירופי": הוא חייב להיות מרוכז אנושי, מה שאומר שהאדם תמיד צריך לשמור על מופע השליטה האחרון (פיקוח אנושי). זה צריך להיות בטוח, חזק ושקוף, כך שההחלטות שלך יהיו מובנות ולא ניתן לטפל בה בקלות. עיקרון ליבה הוא אי-אפליה, המחייב שמערכות AI לא יתעצמו או ליצור דעות קדומות חברתיות קיימות (הטיה). הגנה על פרטיות וריבונות נתונים היא אבן יסוד נוספת בגלל הקשר ההדוק עם ה- GDPR. לבסוף, היבטים כמו רווחה חברתית ואקולוגית נקראים כמטרות למערכות AI.

בפועל, גישה זו באה לידי ביטוי באמצעות איסורים ברורים ודרישות קפדניות. יישומי AI הסותרים באופן מהותי את הערכים האירופיים, כמו ניקוד חברתי ממלכתי המבוסס על המודל או המערכות הסיניות למניפולציה לא מודעת של התנהגות באיחוד. עבור יישומים בסיכון גבוה, חלות דרישות קפדניות אשר צריכות להבטיח שמערכות אלה פועלות הוגנות, בטוחות ושקפות. "AI לפי ערכים אירופיים" הוא אפוא פרויקט פוליטי וחברתי שקשור באופן בלתי נפרד להגנה על זכויות יסוד ותהליכים דמוקרטיים.

מתאים לכך:

• Stargate Europa – דוגמניות AI עם Deepseek ו- Stargate מראים את ההזדמנויות של אירופה בתחרות AI

כיצד ניתן לתכנן "החלפה בגובה העיניים" עם מנהיגי טכנולוגיה כמו ארה"ב?

הביקוש ל"החלפה בגובה העיניים "עם מנהיגי טכנולוגיה כמו ארצות הברית הוא ביטוי לחתירה לריבונות דיגיטלית. זה מרמז על יציאה מתפקיד צרכן ובקר טכנולוגי טהור לזה של מעצב פעיל ושווה בסדר גודל דיגיטלי גלובלי. מספר גורמים הם מכריעים להשגת עמדה זו.

ראשית, "מפלס עיניים" דורש מיומנויות טכנולוגיות משלה. רק מי שיש לו מודלים רלוונטיים ל- AI, יכולות מחקר ומערכת אקולוגית סטארט-אפ חזקה נתפסים כשותף רציני בדיאלוגים טכנולוגיים. המאמצים המתוארים בסעיפים הקודמים להקים ענף AI ותשתיות משלהם הם אפוא הדרישה הבסיסית.

שנית, "מפלס העיניים" מבוסס על חוזק השוק הפנימי האירופי. כאחד האזורים הכלכליים הגדולים והחזקים ביותר בעולם, האיחוד האירופי יכול לזרוק את כוח השוק שלו לאיזון כמשקל פוליטי. חברות גלובליות תלויות בגישה לשוק האירופי, המעניק לאיחוד האירופי עמדת משא ומתן חזקה בקביעת סטנדרטים וכללים.

שלישית ומכריעה, "מפלס העיניים" נוצר על ידי מסגרת רגולטורית קוהרנטית ומשפיעה גלובלית משלה. חוק AI הוא הכלי המרכזי כאן. היא מגדירה נקודת מבט אירופית ברורה ומכריחה שותפים בינלאומיים להתמודד עם הרעיונות האירופיים של AI מבוסס ערך. במקום להגיב רק בסטנדרטים אמריקאים או סיניים, אירופה מגדירה באופן יזום את שלה. המטרה היא למנוע "לחלק" את אירופה "לחלק" על ידי ארה"ב טכנולוגית ורגולציה על ידי הופיעה כבלוק סגור עם סדר יום ברור.

אילו השלכות אסטרטגיות נובעות מהגזע הגלובלי של מערכות הרגולציה?

התחרות הגלובלית לתפקיד מנהיגותי בבינה מלאכותית היא לא רק גזע לטכנולוגיות והשקעות, אלא יותר ויותר גם תחרות על מערכות הרגולציה והחזונות החברתיים הנלווים אליו. שלושה דגמים מובחנים מתגבשים, כל אחד מהם קובע סדרי עדיפויות שונים.

המודל האירופי, המעוגן בחוק ה- AI, הוא גישה מקיפה, מבוססת סיכונים ויסודית. היא מתעדפת מעקות ביטחון, אמון ומגורים אתיים ומנסה להנחות חדשנות במסדרון משפטי מוגדר בבירור. מטרתו היא להפוך למודל לחיקוי עולמי עבור ממשלת AI אחראית.

המודל האמריקני הוא באופן מסורתי יותר מכוונת שוק וחדשנות. המוקד הוא במזעור המכשולים הרגולטוריים כדי להאיץ את הפיתוח הטכנולוגי והניצול המסחרי של AI. הוויסות היא לרוב תגובתי ומגזר ספציפי במקום מסגרת משפטית מקיפה ומונעת. האסטרטגיה נועדה להבטיח עליונות טכנולוגית באמצעות חופש מקסימאלי עבור החברות המובילות.

המודל הסיני מנוהל על ידי המדינה ומיועד להשגת יעדים אסטרטגיים לאומיים. הוויסות זריז וניתן להתאים אותו במהירות להתפתחויות טכנולוגיות חדשות, אך משמש גם לחיזוק שליטת המדינה ומעקב. חדשנות מקודמת באופן מאסיבי על ידי המדינה, אך תמיד בהתאם למטרות הפוליטיות של הממשלה.

ההשלכה האסטרטגית עבור גרמניה ואירופה היא כי הגישה שלך מבוססת ערך, חייבת להיות ממוקמת באופן פעיל ככוח וכנקודת מכירה ייחודית גלובלית. בעולם שהופך להיות מודע יותר ויותר לסיכונים הפוטנציאליים של AI, התווית "אמין AI" יכולה להפוך ליתרון תחרותי מכריע. ההצלחה של האסטרטגיה האירופית תהיה תלויה בשאלה אם מסגרת רגולטורית זו אינה אפשרית כבלם חדשנות, אלא כחותם של אישור למערכות AI בטוחות, הוגנות ואיכותיות המוצאות ביקוש ברחבי העולם – במיוחד בתחומי יישום קריטיים ורגישים.

מתאים לכך:

• פיתוח דגמי AI חדשים הוא ללא ספק גורם מכריע לעתיד הבינה המלאכותית (AI)

☑️ תמיכה ב- SME באסטרטגיה, ייעוץ, תכנון ויישום

☑️ יצירה או התאמה מחדש של אסטרטגיית AI

פיתוח עסקי חלוץ

 

אני שמח לעזור לך כיועץ אישי.

אתה יכול ליצור איתי קשר על ידי מילוי טופס יצירת הקשר למטה או פשוט להתקשר אליי בטלפון +49 89 674 804 (מינכן) .

אני מצפה לפרויקט המשותף שלנו.

 

 

Xpert.Digital הוא מוקד לתעשייה עם מיקוד, דיגיטציה, הנדסת מכונות, לוגיסטיקה/אינטרלוגיסטיקה ופוטו -וולטאים.

עם פיתרון הפיתוח העסקי של 360 ° שלנו, אנו תומכים בחברות ידועות מעסקים חדשים למכירות.

מודיעין שוק, סמוקינג, אוטומציה שיווקית, פיתוח תוכן, יחסי ציבור, קמפיינים בדואר, מדיה חברתית בהתאמה אישית וטיפוח עופרת הם חלק מהכלים הדיגיטליים שלנו.

אתה יכול למצוא עוד בכתובת: www.xpert.digital – www.xpert.solar – www.xpert.plus