Európa AI-ambíciói a globális versenyen: Átfogó elemzés-digitális kolónia vagy az áttörés?

Mesterséges intelligencia: Versenyképes lehet-e az EU az USA-val és Kínával?

Az Európai Unió (EU) ambiciózus célt tűzött ki maga elé: globális vezető szerepet betölteni a mesterséges intelligencia (MI) területén. A hangsúly a megbízható és emberközpontú MI-n lesz. Ez a cél Európa erősségeire épít: a kiváló kutatási környezetre és az etikai értékek iránti erős elkötelezettségre. Az EU célja a technológiai szuverenitás elérése, miközben maximalizálja a MI gazdasági potenciálját.

A valóság azonban ennél összetettebb. Európa olyan strukturális kihívásokkal küzd, amelyek jelentősen rontják versenyképességét az Egyesült Államokkal és Kínával folytatott globális mesterséges intelligencia versenyben. Ezek a kihívások számos aspektust felölelnek, a digitális egységes piac széttöredezettségétől kezdve a kutatási eredmények kereskedelmi forgalomba hozatalának nehézségeiig.

Alkalmas:

• Megbízható AI: Európa Trump -kártyája és az esély arra, hogy vezető szerepet töltsön be a mesterséges intelligenciában

A legfontosabb kihívások egy pillantásra

A digitális egységes piac széttöredezettsége

Az eltérő nemzeti szabályozások, szabványok, adathozzáférési szabályok és nyelvi akadályok megnehezítik a mesterséges intelligenciával foglalkozó vállalatok számára az európai növekedést és a méretgazdaságosság elérését.

Az „európai paradoxon”

A kiváló kutatás és a piacképes termékekké való lassú megvalósítás közötti ellentmondás különösen szembetűnő a mesterséges intelligencia szektorban.

Finanszírozási hiány

Az Egyesült Államokhoz és Kínához képest jelentős különbség van a kockázati tőkefinanszírozásban, különösen a mesterséges intelligencia startupok későbbi növekedési szakaszaiban.

Koordináció hiánya

Az uniós szint és a tagállamok közötti koordináció gyakran hatástalan volt, amelyet a széttöredezett nemzeti megközelítések és a nem megfelelő irányítási struktúrák jellemeztek.

Szabályozási kihívások

Az olyan kezdeményezések, mint a mesterséges intelligenciatörvény, a problémákat a harmonizáció és az adatok jobb elérhetősége révén kívánják kezelni. Ugyanakkor aggodalmak merülnek fel az innováció lehetséges akadályaival és a magas megfelelési költségekkel kapcsolatban, különösen a kis- és középvállalkozások (kkv-k) és a startupok esetében.

Tehetségelszívás

Európa magasan képzett mesterséges intelligencia szakembereket veszít az USA és más régiók javára, ami tovább gyengíti innovációs kapacitását.

Kiindulópont: Ambíció és valóság

Az Európai Unió számos stratégiai dokumentumban és kezdeményezésben megerősítette célját, hogy vezető szerepet játsszon a mesterséges intelligencia fejlesztésében és alkalmazásában. A stratégia célja, hogy Európa a megbízható és emberközpontú mesterséges intelligencia globális központjává váljon.

Ez a jövőkép azon a feltételezésen alapul, hogy Európa erősségei – a kiváló kutatási környezet és az etikai elvek iránti erős elkötelezettség – a siker alapjául szolgálhatnak. Az olyan stratégiák, mint az „Európai megközelítés a mesterséges intelligenciához”, egyértelmű célokat fogalmaznak meg a kutatási és ipari kapacitások megerősítése, valamint a mesterséges intelligencia alkalmazásának előmozdítása érdekében.

A valóság azonban más. Európa jelentős kihívásokkal néz szembe, amelyek veszélyeztetik versenyképességét a globális mesterséges intelligencia piacon. Az egyik legnagyobb kihívás a kockázati tőkebefektetések terén mutatkozó hatalmas különbség az Egyesült Államokhoz és Kínához képest. Ez a tőkehiány akadályozza az ígéretes mesterséges intelligencia startupok növekedését.

Továbbá a digitális egységes piac folyamatos széttöredezettsége megnehezíti a vállalatok számára, hogy megoldásaikat gyorsan és hatékonyan kínálják a nemzeti határokon átnyúlóan. Ez magasabb költségekhez és hosszabb piacra jutási időhöz vezet, ami rontja az európai mesterséges intelligencia vállalatok versenyképességét.

Az európai paradoxon a mesterséges intelligencia szektorban

Európa régóta küzd az úgynevezett „európai paradoxonnal”: azzal a nehézséggel, hogy az alapkutatásban és a tudományos publikációkban rejlő erősségeit kereskedelmileg sikeres termékekké, szolgáltatásokká és piacvezető vállalatokká alakítsa. Úgy tűnik, ez a jelenség súlyosbodik a mesterséges intelligencia területén, amely technológia különösen függ a gyors növekedéstől, a nagy adathalmazoktól és a jelentős tőkebefektetésektől.

Európa strukturális gyengeségei – a kockázati tőke hiánya, a széttagolt piacok és a lassú kereskedelmi hasznosítás – különösen károsak a mesterséges intelligencia szektorban. A globális versenytársak, mint például az Egyesült Államok és Kína, olyan ökoszisztémákkal rendelkeznek, amelyek jobban megfelelnek a mesterséges intelligencia fejlesztésének igényeinek, hatalmas hazai piacokkal, masszív kockázati tőkével és domináns technológiai platformokkal.

A digitális egységes piac széttöredezettsége: A skálázás akadálya

Az egységes digitális piac álma az Európai Unióban még mindig messze van a valóságtól az európai terjeszkedésre törekvő mesterséges intelligencia alapú vállalatok számára. A homogén piac helyett Európa gyakran egy patchwork takaróra hasonlít, ahol minden ország a saját szabályait és prioritásait követi a digitális szférában. Ez a széttöredezettség jelentős akadályt gördít a mesterséges intelligencia megoldások skálázására, és negatívan befolyásolja az európai vállalatok versenyképességét globális szinten.

Ennek a széttöredezettségnek az okai számosak és mélyrehatóak:

Szabályozási eltérések

Bár léteznek uniós szintű jogszabályok, mint például az Általános Adatvédelmi Rendelet (GDPR), a 27 nemzeti hatóság általi eltérő értelmezése és végrehajtása jelentős jogi bizonytalansághoz és bonyolultsághoz vezet a vállalkozások számára. Még az újabb keletű harmonizációs erőfeszítések, mint például a Digitális Piacokról szóló törvény (DMA), a következetlen végrehajtás révén inkább súlyosbítják, mint csökkentik a széttöredezettséget. Míg a mesterséges intelligenciát szabályozó központi törvény, a teljes harmonizációt célozza meg, hogy pontosan az ilyen nemzeti eltéréseket megakadályozza, aggodalomra ad okot, hogy az eltérő nemzeti végrehajtások, felügyeleti kapacitások és potenciálisan a nemzeti előírások vagy értelmezések ismét de facto széttöredezettséghez vezethetnek.

Szabványok hiánya

Az AI-rendszerekre, adatformátumokra és interfészekre vonatkozó egységesen elismert műszaki szabványok hiánya Európa-szerte akadályozza az interoperabilitást és bonyolítja az új megoldások piacra jutását. A mesterséges intelligencia törvény elismeri ezt a problémát, és az európai szabványügyi szervezetek által kidolgozott harmonizált szabványokra támaszkodik. Ez a folyamat azonban időigényes, és magában hordozza a késedelmek és nézeteltérések kockázatát, ami tovább lassítja az innovatív MI-alkalmazások gyors elterjedését.

Adathozzáférés és -felhasználás

A mesterséges intelligencia modellek, különösen a gépi tanulás területén, nagy és változatos adatkészletekhez való hozzáférést igényelnek a képzéshez és az érvényesítéshez. Az adatokhoz való hozzáférésre vonatkozó, a GDPR-on túlmutató eltérő nemzeti szabályok és gyakorlatok akadályokat gördítenek elénk. Ezenkívül maga a GDPR is tartalmaz homályos záradékokat, amelyek MI-vel kapcsolatos alkalmazása gyakran értelmezést igényel, ami bizonytalansághoz vezet. Az olyan kezdeményezések, mint az adatvédelmi törvény és az adatkezelési törvény, az adatokhoz, különösen az ipari és az IoT-adatokhoz való hozzáférés és megosztás javítását célozzák. Ugyanakkor új, összetett szabályozásokat is bevezetnek, amelyek gyakorlati hatása az MI-alkalmazások adatainak elérhetőségére még várat magára, és amelyek új megfelelési akadályokat teremthetnek.

Nyelvi akadályok

Európa nyelvi sokszínűsége, 24 hivatalos nyelvével, különös kihívást jelent a mesterséges intelligencia alkalmazások fejlesztése és skálázása szempontjából, különösen a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) és a nagy nyelvi modellek (LLM) területén. A modellek és szolgáltatások különböző nyelvekhez és kulturális kontextusokhoz való adaptálása erőforrás-igényes, és jelentősen növeli a piacra lépés költségeit.

Nemzeti érdekek és „egoizmus”

Egy összehangolt európai stratégia helyett számos tagállam elsősorban a saját nemzeti mesterséges intelligencia-programját követi, és a nemzeti bajnokokat támogatja. Ez az erőfeszítések megkettőzéséhez, a hatékonytalan erőforrás-elosztáshoz vezet, és megakadályozza a globális versenyhez szükséges erőforrások összevonását. Az MI-szakértelem és -erőforrások egyenlőtlen eloszlása ​​az EU-n belül súlyosbítja ezt a problémát.

További akadályok

A klasszikus belső piaci akadályok, mint például az eltérő áfakulcsok, a geoblokkolás gyakorlata és a bonyolult fogyasztóvédelmi szabályozások, amelyek megnehezítik a határokon átnyúló digitális üzleti tevékenységet, szintén továbbra is fennállnak.

Ezen különféle széttöredezettségi szempontok közvetlen következményei súlyosak a mesterséges intelligencia vállalataira nézve: jelentősen megnövelik a mesterséges intelligencia megoldások fejlesztésének, adaptálásának és forgalmazásának költségeit, meghosszabbítják a piacra jutási időt, és rendkívül megnehezítik a globális versenyhez szükséges méretgazdaságosság elérését. Ez viszont elriasztja a befektetőket, és gyengíti az európai piac vonzerejét az ambiciózus mesterséges intelligencia startupok számára.

Alkalmas:

• AI akció -csúcstalálkozó Párizsban: Az AI európai stratégiájának felébresztése - „Stargate Ki Europa” az induló vállalkozások számára is?

Az EU mesterséges intelligencia kutatásának lassú kereskedelmi hasznosítása

Európa mesterséges intelligencia területén való versenyképességének egyik fő akadálya az erős kutatási bázis eredményeinek piacképes termékekké és szolgáltatásokká való átültetése. Ez a jelenség, amelyet „európai paradoxonként” ismernek – a tudományos kiválóság és a kereskedelmi siker közötti szakadék –, különösen hangsúlyos a mesterséges intelligencia szektorban. Míg Európa régóta vezető szerepet tölt be a mesterséges intelligenciával kapcsolatos tudományos publikációk terén, és világszínvonalú kutatóintézetekkel büszkélkedhet, hiányzik belőle a képesség, hogy ezt az erősségét globálisan versenyképes mesterséges intelligencia vállalatokká alakítsa.

A lassú kereskedelmi forgalomban lévő területek okai sokrétűek:

A kockázati tőke hiánya

Kulcsfontosságú tényező a kockázati tőke (VC) drámai hiánya az MI startupok számára Európában az Egyesült Államokhoz és Kínához képest. Ez az amerikai dominancia, különösen az alapmodellek nagy finanszírozási köreiben, továbbra is fennáll. A megfelelő tőke hiánya, különösen a tőkeigényes skálázási szakaszban, akadályozza az ígéretes európai MI-vállalatok növekedését, arra kényszeríti őket, hogy az EU-n kívül keressenek finanszírozást (ami áthelyezéshez vezethet), és kevésbé vonzóvá teszi őket a befektetők számára.

A szakadék a tudomány és az üzleti élet között

A kiváló kutatóintézetek ellenére a tudományos eredmények ipari alkalmazásokba való átültetése lassú. A kezdeti kutatási finanszírozás után gyakran hiányoznak a kereskedelmi hasznosítást támogató bevált mechanizmusok és ösztönzők. Ezzel szemben az USA dinamikus ökoszisztémákkal büszkélkedhet, ahol a kutatási eredmények gyorsan átvihetők startup vállalkozásokba, és a nagy technológiai vállalatok platformként és ügyfélként integrálhatók. Európában nincs olyan nagy digitális vállalat, amely a mesterséges intelligencia innovációinak ugródeszkáiként szolgálhatna.

Kulturális és strukturális akadályok

Az amerikaiakhoz képest általánosságban magasabb kockázatkerülés alakítja a befektetők, a már működő vállalatok és bizonyos mértékig a szabályozó hatóságok viselkedését Európában. Ez megnehezíti az ambiciózus, potenciálisan diszruptív ötletek („holdfényes ötletek”) finanszírozását, és lassítja az új technológiák bevezetését. A vállalkozói kudarc jobban megbélyegzett, mint az Egyesült Államokban, ami csökkenti a magas kockázatú startupok alapítására való hajlandóságot. A szellemi tulajdon (IP) kezelésére vonatkozó következetlen stratégiák és az EU által finanszírozott kutatási projektek eredményeinek kereskedelmi hasznosításával kapcsolatos nyomon követés hiánya akadályozza azok kereskedelmi felhasználását. A kis- és középvállalkozások (kkv-k) különösen nehéz helyzetbe kerülnek a mesterséges intelligencia bevezetése és kiterjesztése során, például a pénzügyi korlátok és a szakértelem hiánya miatt. A piac széttagoltsága és a szabályozási terhek, különösen a mesterséges intelligencia törvényéből adódóan, további kihívásokat jelentenek.

Az AI-tehetségek „agyelszívása”

Egy másik kritikus probléma a magasan képzett MI-szakemberek agyelszívása Európából. Az Európában képzett tehetségek jobb karrierlehetőségek, magasabb fizetések és vonzóbb kutatási és fejlesztési környezet keresése miatt hagyják el a kontinenst, elsősorban az Egyesült Államokba tartva. Ennek a kivándorlásnak a fő okai a magasabb fizetések, az ambiciózusabb projektek, a jobb kutatási feltételek és ökoszisztémák, valamint a kevesebb bürokratikus akadály. Bár Európában magas az egy főre jutó MI-szakértők sűrűsége, és sok kutatót képez, a globális versenyben nehezen tudja megtartani a legkiválóbb/elit tehetségeket. Kína gyorsan felzárkózik a legjobb tehetségek képzésében. Ez az emberi tőkeveszteség közvetlenül aláássa Európa innovációs és kereskedelmi képességeit.

Lokálistól globálisig: a kkv-k ügyes stratégiákkal hódítják meg a globális piacot - Kép: Xpert.Digital

Abban az időben, amikor egy vállalat digitális jelenléte határozza meg sikerét, a kihívás az, hogyan tehetjük ezt a jelenlétet hitelessé, egyénivé és nagy horderejűvé. Az Xpert.Digital egy innovatív megoldást kínál, amely egy iparági központ, egy blog és egy márkanagykövet metszéspontjaként pozícionálja magát. A kommunikációs és értékesítési csatornák előnyeit egyetlen platformon egyesíti, és 18 különböző nyelven teszi lehetővé a publikálást. A partnerportálokkal való együttműködés, a Google Hírekben való cikkek közzétételének lehetősége, valamint a mintegy 8000 újságírót és olvasót tartalmazó sajtóterjesztési lista maximalizálja a tartalom elérhetőségét és láthatóságát. Ez alapvető tényező a külső értékesítésben és marketingben (SMarketing).

Bővebben itt:

• Hiteles. Egyénileg. Globális: Az Xpert.Digital stratégia vállalata számára

Az uniós finanszírozási eszközök hatása a mesterséges intelligenciára

Az Európai Unió számos finanszírozási eszközt használ a kutatás, az innováció és a mesterséges intelligencia alkalmazásának előmozdítására. A két legfontosabb program ebben az összefüggésben a Horizont Európa és a Digitális Európa Program (DEP). Az EU elkötelezte magát amellett, hogy jelentősen növeli a közfinanszírozású mesterséges intelligencia kutatást és innovációt. A programok és azok eddigi hatásának közelebbi vizsgálata azonban vegyes képet és jelentős kihívásokat tár fel.

A Horizont Európa program mesterséges intelligencia területén elért eredményei vegyesek. Bár számos projektet finanszíroznak és magas részvételi arányokat érnek el, az Európai Számvevőszék (ECA) kifejezetten bírálja a Horizont 2020 (az elődprogram) keretében megvalósuló egyes mesterséges intelligencia projektek alacsony szabadalmaztatási arányát. Még súlyosabb a Számvevőszék azon megállapítása, hogy hiányzik a kutatási eredmények kereskedelmi hasznosításának szisztematikus nyomon követése és támogatása.

A Digitális Európa Program (DEP) a digitális technológiák bevezetésére, a kapacitásépítésre és a digitális infrastruktúra finanszírozására összpontosít. A mesterséges intelligencia területén olyan kulcsfontosságú elemeket finanszíroz, mint az igény szerinti mesterséges intelligencia platform, az európai adatterek, a tesztelési és kísérleti létesítmények (TEF) és az európai digitális innovációs központok (EDIH). A Számvevőszék szerint azonban ezen infrastrukturális projektek végrehajtása lassú. Egyes létesítményeket későn indítottak el, vagy a felülvizsgálat idején még nem voltak teljes mértékben működőképesek.

Az Európai Innovációs Tanács (EIC) gyorsítóprogramját kifejezetten a kkv-k és startupok magas kockázatú, de potenciálisan úttörő innovációinak támogatására tervezték. A program azonban rendkívül versenyképes. Bár az EIC finanszírozott már mesterséges intelligenciával foglalkozó vállalatokat, az Európai Számvevőszék megállapította, hogy az eszköz nem volt kellően az úttörő MI-innovátorokra irányulva, és nem nyújtott tőketámogatást a nagyobb, növekvő vállalatoknak.

Az Európai Számvevőszék különjelentése kritikusan értékeli az MI-ökoszisztéma előmozdítására irányuló uniós intézkedéseket: koordinációs hiányosságok, késedelmes infrastruktúra, elégtelen tőkeáttétel, a monitoring hiánya és a kereskedelmi hasznosítás hiánya.

Alkalmas:

• AI modell Openeurollm: Az Európa AI titkos fegyvere felfedte az izgalmas választ a Chatgpt-ra és a Deepseek-re

Koordináció az EU és a tagállamok között: Egységes mesterséges intelligencia stratégia felé?

Az uniós szint és az egyes tagállamok közötti hatékony koordináció kulcsfontosságú az európai mesterséges intelligenciastratégia sikeréhez. Csak közös fellépéssel lehet egyesíteni az erőforrásokat, elkerülni a széttöredezettséget, és elérni a globális versenyképességhez szükséges kritikus tömeget. A meglévő koordinációs mechanizmusok azonban elégtelennek bizonyultak.

A mesterséges intelligencia törvény bevezetése előtt a koordináció elsősorban a „Koordinált mesterséges intelligencia tervek” alapján zajlott. Az elemzés azonban jelentős hiányosságokat tárt fel ebben a koordinációban: korlátozott hatékonyság, nem megfelelő irányítási eszközök, elavult célok és az elkötelezettség hiánya, elégtelen monitoring, valamint országos széttagoltság.

A mesterséges intelligenciáról szóló törvény egy új, átfogóbb irányítási keretet hoz létre, amelynek célja ezen gyengeségek kezelése és az EU-ban a mesterséges intelligencia politikájának koherensebb ellenőrzése: Európai MI Hivatal, Európai MI Testület és az illetékes nemzeti hatóságok.

Ez az új struktúra jelentősen javíthatja a koordinációt azáltal, hogy egyértelmű uniós szintű felelősségi köröket határoz meg, és központi fórumot hoz létre a tagállamok közötti információcseréhez és koordinációhoz. Az új irányítási struktúra sikere azonban döntően a tagállamok aktív részvételétől és elkötelezettségétől, valamint a nemzeti szintű elegendő erőforrástól függ.

Az EU szakpolitikai eszköztára: A legfontosabb szabályozások és programok elemzése

Az Európai Unió az elmúlt években átfogó szabályozási és finanszírozási eszközöket dolgozott ki a mesterséges intelligencia szektor alakítására, az innováció előmozdítására és a kockázatok kezelésére. A legfontosabb elemek közé tartozik a mesterséges intelligencia törvény, az adatstratégia (különösen az adatkezelési törvény és az adatvédelmi törvény), valamint a Horizont Európa és a Digitális Európa finanszírozási programok.

A mesterséges intelligencia törvény a világ első átfogó, a mesterséges intelligenciát szabályozó törvénye. Fő célja egy olyan harmonizált jogi keretrendszer létrehozása, amely elősegíti a megbízható mesterséges intelligencia innovációját, miközben védi a polgárok alapvető jogait, egészségét és biztonságát. Azáltal, hogy egységes szabályokat vezet be az EU egész területén, a mesterséges intelligencia törvény célja, hogy megakadályozza az eltérő nemzeti szabályozások kialakulását, és ezáltal biztosítsa a mesterséges intelligencia technológiák működőképes egységes piacát. Különösen a startupok és a kockázati tőkések azonban komoly aggodalmukat fejezték ki. Attól tartanak, hogy a szigorú követelmények magas megfelelési költségekhez vezethetnek, növelhetik a technikai és szervezeti bonyolultságot, végső soron pedig lelassíthatják az innovációt és csökkenthetik az európai mesterséges intelligencia vállalatok versenyképességét.

A digitális és mesterséges intelligencia szektorokban az európai szabályozási hálózat sűrűsége példátlan. Míg minden törvény jogos célokat szolgál, együttesen kumulatív megfelelési akadályokat hozhatnak létre, amelyek aránytalanul nagy mértékben érintik a kkv-kat és a startupokat. Ezek a vállalatok korlátozott erőforrásokkal rendelkeznek ahhoz, hogy eligazodjanak ebben az összetett, egymást átfedő szabályozási környezetben.

Ehhez kapcsolódóan:

• Ki 'Made in Európában' Open Euro LLM: Európa útja az AI szuverenitáshoz és a nyelvi sokféleséghez

A globális mesterséges intelligencia verseny: Európa az USA-hoz és Kínához képest

Ahhoz, hogy reálisan felmérhessük az EU előtt álló kihívásokat és lehetőségeket a mesterséges intelligencia területén, elengedhetetlen az összehasonlítás a globálisan vezető régiókkal – az Egyesült Államokkal és Kínával –. Ez az összehasonlítás jelentős különbségeket tár fel a beruházások, a kutatás, a tehetség, a piac mérete és a politikai megközelítések tekintetében.

Amint azt korábban említettük, hatalmas szakadék tátong a mesterséges intelligencia kockázati tőkebefektetései terén az EU és az USA/Kína között. Az USA uralja a piacot, különösen az alapmodellek fejlesztőibe történő több milliárd dolláros befektetések révén. Kína is jelentősen megelőzi az EU-t. Ez a finanszírozási előny lehetővé teszi az amerikai és kínai vállalatok számára, hogy agresszívebben fektessenek be a kutatásba, a fejlesztésbe, a tehetségek megszerzésébe és a piaci penetrációba.

Míg az EU hagyományosan erős tudományos kutatási alapokkal rendelkezik, és magas publikációs számmal büszkélkedhet, Kína mára megelőzte az EU-t a mesterséges intelligenciával kapcsolatos publikációk puszta számában. Az Egyesült Államok továbbra is vezető szerepet tölt be a kutatások átlagos minőségében és idézettségi gyakoriságában, bár Kína ezen a területen is felzárkózik, sőt, egyes esetekben a legtöbbet idézett cikkek tekintetében is vezető szerepet tölt be. Az EU egyik jelentős gyengesége a kutatások szabadalmaztatott innovációkká való átalakítása.

A mesterséges intelligencia területén dolgozó tehetségekért folytatott globális verseny intenzív. Az Egyesült Államok továbbra is a legvonzóbb munkahely a világ vezető mesterséges intelligencia-kutatói számára, annak ellenére, hogy vonzereje az utóbbi időben kissé csökkent. Ugyanakkor egyre inkább függ a tehetségek bevándorlásától, többek között Kínából és Európából. Ez hangsúlyozza annak sürgősségét, hogy Európa vonzóbb feltételeket teremtsen a mesterséges intelligencia-szakértők számára az agyelszívás megállítása és saját innovatív kapacitásának biztosítása érdekében. Célzott intézkedésekre van szükség mind a külföldről érkező magasan képzett szakemberek vonzásához, mind az európai tehetségek országon belül tartásához.

Kína jelentős összegeket fektet be saját mesterséges intelligencia szakértőinek képzésébe, és gyorsan növeli részesedését a globális tehetségtermelésben. Miközben az EU számos mesterséges intelligencia szakembert képez, és nagy a szakértői sűrűsége, az ország küzd a tehetségek jelentős agyelszívásával az Egyesült Államokba.

Az Egyesült Államok és Kína hatalmas, nagyrészt homogén belső piacokkal rendelkezik, amelyek lehetővé teszik a technológiák és üzleti modellek gyors skálázását. Ezzel szemben az EU piaca erősen széttagolt. Továbbá Kína vezeti a mesterséges intelligencia technológiáinak üzleti életbe való bevezetésének arányát, míg az EU-ban, különösen a kkv-k körében, az adaptáció lassabb.

A három régió eltérő stratégiát követ. Az EU egy értékalapú, szabályozásközpontú megközelítésre („Trustworthy AI”) támaszkodik, amelyet az AI Act testesít meg, amelynek célja a magas etikai normák és a biztonság garantálása. Az Egyesült Államok hagyományosan egy piacvezéreltebb, innovációbarát megközelítést követ, kevésbé átfogó szabályozással, bár az egyes ügynökségek konkrét irányelveket dolgoznak ki. Kína nagymértékben népszerűsíti a mesterséges intelligenciát mint stratégiai technológiát kormányzati beruházásokon és kezdeményezéseken keresztül, profitál a big data könnyebb hozzáféréséből, és a központilag ellenőrzött fejlesztésre támaszkodik.

A globális MI-versenyben döntő tényező a nagy technológiai vállalatok dominanciája az Egyesült Államokból (Google/Alphabet, Amazon, Facebook/Meta, Apple, Microsoft – gyakran GAFA-ként vagy Big Tech-ként emlegetik) és Kínából (Baidu, Alibaba, Tencent, Xiaomi – BATX). Ezek a vállalatok hatalmas erőforrásokkal rendelkeznek: platformszolgáltatásaikból származó hatalmas mennyiségű adattal, vezető felhőinfrastruktúrákkal, hatalmas tőkével és globális elérhetőséggel. Ezek az eszközök döntő előnyt biztosítanak számukra a MI-modellek és -alkalmazások fejlesztésében, képzésében és skálázásában. Felvásárlások révén vonzhatják a legjobb tehetségeket, és potenciális versenytársakat szerezhetnek.

Az európai mesterséges intelligencia-vállalatok számára ez a dominancia hatalmas versenykihívást jelent. Fennáll annak a veszélye, hogy Európa technológiailag függővé válik, és ezeknek a vállalatoknak a „digitális gyarmatává” redukálódik. Míg az olyan szabályozások, mint a digitális piaci törvény (DMA), célja ezen „kapuőrök” piaci erejének korlátozása, hatékonyságuk a dinamikus mesterséges intelligencia piacon továbbra is vitatott.

Az EU stratégiai fókusza a „megbízható mesterséges intelligenciára” mint megkülönböztető tényezőre kockázatos vállalkozás a globális piaci dinamika miatt. Ez a stratégia a szabályozásra (az MI-törvényre) támaszkodik a bizalom kiépítése és az európai MI-megoldások iránti piaci preferencia potenciális kialakítása érdekében. A globális MI-piacot azonban jelenleg a teljesítmény, a skálázhatóság (különösen az alapmodellek esetében) és az adaptáció sebessége uralja – ezek olyan területek, ahol az amerikai és kínai óriások egyértelmű előnyben vannak adataik, tőkéjük és piaci erejük miatt.

Az európai mesterséges intelligencia ökoszisztémájának eligazodása: Vállalati esettanulmányok

A piaci széttöredezettség, a finanszírozási hiány és a szabályozási bonyolultság absztrakt kihívásai konkrétan megnyilvánulnak az európai mesterséges intelligencia vállalatok mindennapi valóságában. A konkrét esetek vizsgálata segít megérteni, hogyan kezelik a vállalatok ezeket a körülményeket, milyen stratégiákat alkalmaznak, és mely sikertényezők kulcsfontosságúak.

1. esettanulmány: Mistral AI (Franciaország)

A Mistral AI gyorsan Európa egyik legkiemelkedőbb nagy nyelvi modellek (LLM) fejlesztőjévé vált, és gyakran tekintik potenciális európai bajnoknak. A párizsi székhelyű vállalat nagymértékben támaszkodik a nyílt forráskódú modellekre, mint megkülönböztető tényezőre. Jelentős finanszírozási köröket biztosított, bár értékelései továbbra is jóval alacsonyabbak, mint a vezető amerikai versenytársaké. A Mistral stratégiai partnerségeket ápol olyan vállalatokkal, mint az SAP és a Microsoft, valamint más európai MI-specialistákkal, mint például a Helsing a védelmi szektorban.

2. esettanulmány: Aleph Alpha (Németország)

Az Aleph Alpha egy másik fontos európai szereplő az LLMs területén, különösen a mesterséges intelligencia szuverenitására, magyarázhatóságára és megbízhatóságára összpontosítva. A német vállalatot olyan nagy ipari vállalatok támogatják, mint a Schwarz Group (a Lidl és a Kaufland tulajdonosa) és az SAP.

3. esettanulmány: Helsing (Németország – Védelmi MI)

A Helsing a védelmi és biztonsági szektor számára fejleszt mesterséges intelligencia alkalmazásokat. A vállalat stratégiai partnerségre lépett a Mistral AI-val, hogy közösen fejlesszenek ki olyan képességeket, mint például a látás-nyelv-cselekvés modellek ezen a területen.

Ezeken az egyedi eseteken túl általános minták kezdenek kirajzolódni az európai mesterséges intelligencia startupok esetében:

kihívásokat

A kockázati tőke hiánya, különösen a későbbi szakaszokban, és a befektetők kockázatkerülése továbbra is fő akadályt jelent. Sok deep-tech startup küzd azzal, hogy hatékonyan kommunikálja technológiája értékét. A széttagolt európai piacokon való terjeszkedés összetett, és a szabályozási terheket, különösen a mesterséges intelligencia törvényből eredőt, jelentős akadálynak tekintik.

Sikertényezők

Egy erős, elkötelezett és releváns szakértelemmel rendelkező alapító csapat elengedhetetlen. Ugyanilyen fontos a piaci igények egyértelmű azonosítása, egy robusztus műszaki megoldás kidolgozása, valamint egy jól átgondolt üzleti és marketingstratégia. A stratégiai partnerségek, a világos niche fókusz és a hatékony folyamatmenedzsment a skálázáshoz szintén hozzájárulnak a sikerhez. Egyes vállalatok proaktívan megpróbálják az uniós előírásoknak való megfelelést a minőség és a megbízhatóság jeleként kihasználni.

Ezen esetek és az általános trendek elemzése azt sugallja, hogy az európai mesterséges intelligencia startupok, amelyek tőke, piaci méret és egységesség tekintetében hátrányokkal szembesülnek amerikai és kínai versenytársaikkal szemben, gyakran kénytelenek speciális stratégiákat követni. A sikeres vállalatok az általános LLM-ekért folytatott versenyen túlmutató területekre összpontosítanak. A már bejáratott iparágakkal vagy más startupokkal való partnerségek kulcsszerepet játszanak.

Alkalmas:

• Európa AI jövője: Hogyan tud egy EU AI lépést tartani a mesterséges intelligencia globális versenyén

Útvonalterv: Stratégiai ajánlások a versenyképes európai mesterséges intelligencia jövőjéhez

Az elemzés kimutatta, hogy a kutatás és a tehetséggondozás terén mutatott erősségei ellenére Európa jelentős kihívásokkal néz szembe a globális mesterséges intelligencia versenyben kitűzött céljai megvalósítása során. Az egységes piac széttöredezettsége, a kutatás kereskedelmi hasznosításának hiányosságai, a koordinációs hiányosságok, az agyelszívás és a nem megfelelő finanszírozási környezet mind aláássa az EU gazdasági versenyképességét és stratégiai autonómiáját ebben a kritikus technológiai szektorban. Valós a kockázata annak, hogy még jobban lemaradunk az Egyesült Államoktól és Kínától. Határozott és összehangolt fellépésre van szükség minden szinten ahhoz, hogy megváltoztassuk az irányt és kiaknázzuk Európa lehetőségeit.

Javaslatok a cselekvésre:

Az EU döntéshozóinak

• A digitális egységes piac elmélyítése a mesterséges intelligencia számára
• A szabályozás és az innovációösztönzés egyensúlya
• A finanszírozási stratégia újragondolása
• A mesterséges intelligencia infrastruktúra bővítése
• Stratégiai közbeszerzés

A tagállamok számára

• Koordinálja a nemzeti stratégiákat
• A nemzeti hatóságok megerősítése
• Nemzeti ökoszisztémák előmozdítása

Az ipar és a befektetők számára

• Több kockázati tőke mozgósítása
• Az együttműködés fokozása
• Stratégiai kockázatok vállalása

Kutatóintézetek számára

• Erősítsd a hangsúlyt a kereskedelmi forgalomba hozatalra
• Alkalmazkodási képzés

Európa mesterséges intelligencia-potenciálja: Hogyan ösztönözheti a globális versenyt az innovációra való erős összpontosítás?

Európa jelentős erősségekkel rendelkezik – széles kutatási bázissal, értékes iparági adatokkal, nagy tehetségbázissal és egy kialakult etikai keretrendszerrel. A mesterséges intelligenciával kapcsolatos ambíciók megvalósításához és a globális versenyképesség megőrzéséhez azonban összehangolt, koordinált és jelentősen agresszívabb erőfeszítésekre van szükség a politika, a finanszírozás és a kultúra terén. A hangsúlynak át kell helyeződnie: a mesterséges intelligencia egyszerű szabályozásáról egy dinamikus és globálisan versenyképes európai mesterséges intelligencia ökoszisztéma aktív kiépítésére. Csak így lehet áthidalni a meglévő potenciál és a piaci valóság közötti szakadékot.

☑️ KKV-k támogatása stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban

☑️ Digitális stratégia és digitalizáció megalkotása vagy átrendezése

☑️ Nemzetközi értékesítési folyamatok bővítése, optimalizálása

☑️ Globális és digitális B2B kereskedési platformok

☑️ Úttörő vállalkozásfejlesztés

Konrad Wolfenstein

Szívesen szolgálok személyes tanácsadójaként.

Felveheti velem a kapcsolatot az alábbi kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével, vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) .

Nagyon várom a közös projektünket.

Az Xpert.Digital egy ipari központ, amely a digitalizációra, a gépészetre, a logisztikára/intralogisztikára és a fotovoltaikára összpontosít.

360°-os üzletfejlesztési megoldásunkkal jól ismert cégeket támogatunk az új üzletektől az értékesítés utáni értékesítésig.

Digitális eszközeink részét képezik a piaci intelligencia, a marketing, a marketingautomatizálás, a tartalomfejlesztés, a PR, a levelezési kampányok, a személyre szabott közösségi média és a lead-gondozás.

További információ: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus