FLUX Fekete-erdő a Sand Hill Road helyett: Hogyan bontja le a Black Forest Labs a német mesterséges intelligencia komplexumot

A „hátrahagyott kontinenstől” az MI avantgárdjáig: A vita átalakult keretei

Évekig egy szinte rituális panasz uralkodott Németországban és Európában: a mesterséges intelligencia terén, különösen az alapvető generatív modellek esetében, az USA és Kína leküzdhetetlen volt, míg Európa túlságosan szabályozott, túlságosan széttagolt és túlságosan tőkehiányos volt. Németország szerepe ebben a narratívában egyértelműen meghatározott volt – erős kutatás, erős ipar, de strukturálisan képtelen világpiaci vezetőket kinevezni a digitális szektorban.

A freiburgi Black Forest Labs (BFL) esetében ez a narratíva hirtelen kevésbé egyértelművé válik. A 2024 tavaszán alapított vállalat kevesebb mint két év alatt mintegy 450 millió dollárt gyűjtött össze, értéke hozzávetőlegesen 3,25 milliárd dollár, és mindössze körülbelül 50 embert foglalkoztat. Flux képmodelljei a világ legnépszerűbbjei közé tartoznak, versenyeznek a Google jelenlegi képalkotó rendszereivel, és integrálódnak az Adobe, a Meta, a Microsoft, a Canva, telekommunikációs vállalatok és mások termékeibe.

A Black Forest Labs (BFL) egy freiburgi székhelyű mesterséges intelligenciával foglalkozó vállalat, amely generatív képmodellekre specializálódott.

A BFL fejleszti a Flux modelleket (pl. FLUX.1, FLUX.1-pro, FLUX.1-schnell, FLUX.1.1-pro, FLUX.2), és saját API-kon és platformpartnereken keresztül kínálja azokat.

A Flux (vagy FLUX.1/FLUX.2) egy szövegből képbe konvertáló modellcsalád, amelyet a Black Forest Labs fejlesztett ki.

Különböző változatok léteznek, eltérő fókuszokkal (pl. „dev” nyílt, „pro” kereskedelmi, „fast” nagy sebességhez, FLUX.2 4 MP-es kimenethez és többreferencia-vezérléshez).

Hirtelen egy német mesterséges intelligencia laboratórium került olyan befektetők látókörébe, mint Andreessen Horowitz, a Salesforce és más amerikai kockázati tőkebefektetők, és az üzleti média nyíltan a „Google riválisaként” emlegetik. A freiburgi történet ezért gazdaságilag érdekes, mert egyszerre két szintet érint:

Először is, megváltoztatja azt a felfogást, hogy Németországban valójában mire van lehetőség a mesterséges intelligencia területén. Másodszor, arra kényszerít minket, hogy újragondoljuk, mit is jelent valójában a „lépést tartani a Szilícium-völgyben” – és melyik játéktéren tud reálisan versenyezni Németország.

Hogy ezt perspektívába helyezzük, nem elég egyszerűen elmesélni egy alapító történetét. Meg kell vizsgálni a tőkeáramlásokat, az infrastruktúrát, a szabályozást, a vállalati kultúrát és a stratégiai döntéseket – pontosan azokat a változókat, amelyek megkülönböztetik az elszigetelt sikertörténetet a strukturális trendfordulótól.

Alkalmas:

• Összeomlott a mesterséges intelligencia üzleti modellje a Szilícium-völgyben?

A Fekete-erdő Laboratóriumok, mint tünet: Mit tár fel a freiburgi esettanulmány az európai mesterséges intelligencia potenciáljáról?

A Black Forest Labs több szempontból is szélsőséges eset. A vállalat kevesebb mint két év alatt több mint 450 millió dollár tőkét gyűjtött össze, beleértve a 300 millió dollárt egyetlen, a Salesforce Ventures és az AMP alap által vezetett B sorozatú finanszírozási körben. Ez 3,25 milliárd dollárra emelte az értékelését – ez gyakorlatilag példa nélküli érték egy német deep-tech startup esetében ilyen rövid idő alatt.

Ami azonban gazdaságilag figyelemre méltó, az nemcsak az értékelés, hanem mindenekelőtt a bevételnövekedés, a tőkehatékonyság és a személyzeti hatékonyság kombinációja. A jelentések szerint az éves ismétlődő bevétel a kétszámjegyű milliók közepén van, és ezt az alapítástól számított alig több mint egy éven belül érték el; emellett a megrendelésállomány is a háromszámjegyű milliók magas értéket képviseli. Körülbelül 50 alkalmazottal ez kivételesen magas értékteremtést eredményez alkalmazottanként, ami inkább az amerikai hipernövekedési vállalatok korai szakaszára emlékeztet, mint a hagyományos német technológiai vállalatokra.

Továbbá ott van a stratégiai pozicionálás is: a BFL elsősorban modelleket és infrastruktúrát kínál más szolgáltatók számára, ahelyett, hogy egyetlen, végfelhasználó-központú platformot építene. A Flux modellek technológiai építőelemekként szolgálnak a képgeneráláshoz, -szerkesztéshez és a jövőben a videógyártáshoz; integrálva vannak például a nagy amerikai vállalatok tervezőeszközeibe, kreatív szoftvereibe, közösségi média platformjaiba és MI-asszisztenseibe. Így a BFL inkább egy specializált infrastruktúra-szereplőként működik egy globális értékláncban, mintsem egy elszigetelt fogyasztói szolgáltatásként.

Az alapító csapat háttere megerősíti ezt a képet. Az alapítók, élükön Robin Rombach-csal és számos társalapítóval, kulcsszerepet játszottak a Stable Diffusion fejlesztésében, amely az egyik kulcsfontosságú modell, amely 2022 óta táplálja a generatív képalkotó mesterséges intelligenciát övező globális felhajtást. Ahelyett, hogy a Szilícium-völgy alapítási mítoszát követte volna, a BFL német és európai kutatóhelyek, például Heidelberg és Tübingen hálózatából, valamint az Nvidia iparági tapasztalataiból nőtte ki magát.

Ez az esettanulmány tehát három dolgot bizonyít:

• Először is: Európa – és különösen Németország – kétségtelenül világszínvonalú kutatási szakértelemmel rendelkezik, amelyet saját, nemzetközileg versenyképes alapmodellekké alakíthat át.
• Másodszor, ha a tőkéhez, az ügyfelekhez és a számítási kapacitáshoz való hozzáférés biztosított, akkor még egy kis, magasan specializált csapat is képes hozzáadott értéket teremteni globálisan mérhető mértékben.
• Harmadszor, az „Európa” és az USA közötti választóvonal a gyakorlatban sokkal átjárhatóbb, mint azt a politikai viták sugallják. A BFL egyszerre egy zászlóshajó német startup, és mélyen integrálódott az amerikai tőke- és ügyféláramlásba.

Ez az ambivalencia a kiindulópontja a kérdés józan gazdasági elemzésének: Vajon Németország valóban lépést tud-e tartani a Szilícium-völgydel – vagy ez egy kivételes eset, amelyet egy politikailag kényelmes narratíva vetítővászonként használnak?

Tőkeerő és méretgazdaságosság: Miért veszélyesen leegyszerűsítő a Szilícium-völgydel való összehasonlítás?

Hogy Németország és Európa helyzetét perspektívába helyezzük, érdemes megvizsgálni a nyers számokat. 2013 és 2023 között az amerikai mesterséges intelligencia fejlesztő cégek közel 500 milliárd dollár magántőkét vontak be, míg az európai cégek – beleértve az EU-ban és az Egyesült Királyságban működőket is – valamivel több mint 75 milliárd dollárt. Az Egyesült Államok így nagyjából hatszor annyi magán MI-finanszírozást vonzott be.

2023-ban az EU-ban mindössze körülbelül 8 milliárd USD kockázati tőkét különítettek el kifejezetten a mesterséges intelligenciára, szemben az Egyesült Államok mintegy 68 milliárd USD-jával és Kínáéval, amely mintegy 15 milliárd USD volt. 2024-ben az Egyesült Államokban a magán MI-befektetések tovább nőttek, meghaladva a 100 milliárd USD-t; egyedül a generatív MI-be az amerikai befektetések volumene több mint 25 milliárd USD-vel meghaladta Kína, az EU és az Egyesült Királyság együttes befektetéseit.

Miközben Európa felzárkózik – például a franciaországi Mistral, a németországi Aleph Alpha és DeepL, valamint a biztonsági szektorban a Helsing jelentős finanszírozási köreinek köszönhetően –, abszolút számokban még mindig jelentősen lemarad. Az európai mesterséges intelligencia finanszírozásának erős növekedési üteme ellenére a kiindulópont továbbra is jelentősen alacsonyabb, és a különbség inkább szélesedik, mint csökken.

Ezzel a háttérrel az egyes európai sztárokra való hivatkozás gyorsan túlzott optimizmusnak tűnik. Míg a BFL értéke jó hárommilliárd dollár, az olyan vállalatok, mint az Anthropic vagy az OpenAI, már régóta teljesen más léptékben működnek. Az Anthropic például a közelmúltbeli finanszírozási fordulók után három számjegyű milliárdos tartományba esett értékeléseket ért el, amit azok az ügyletek is támogattak, amelyekben a Microsoft és az Nvidia együttesen akár 15 milliárd dollárt is befektet, az Anthropic pedig cserébe körülbelül 30 milliárd dollár értékű felhő- és GPU-kapacitást szerez.

Ezzel párhuzamosan további kétszámjegyű milliárd dollár áramlik olyan infrastrukturális projektekbe, mint az OpenAI tervezett „Stargate” adatközpont-projektje, amelyhez a pletykák szerint 100 milliárd dolláros nagyságrendű összegeket fordítanak. A hiperskálázó cégek, mint a Microsoft, a Google, az Amazon és a Meta, 2025-re több mint 300 milliárd dollárra tervezik növelni adatközpontokba történő befektetéseiket; csak idén közel 500 milliárd dollár áramlik majd adatközpontokba világszerte.

Összehasonlításképpen, még az ambiciózus „InvestAI” uniós kezdeményezés is, amelynek célja, hogy akár 200 milliárd eurónyi köz- és magánforrást mozgósítson a mesterséges intelligencia infrastruktúrájára és ökoszisztémáira, jelentősen kisebbnek és mindenekelőtt időigényesebbnek tűnik. Továbbá továbbra sem világos, hogy ebből mennyit fognak ténylegesen befektetni, és milyen gyorsan fognak ezek az alapok érvényesülni.

A strukturális kiindulópont tehát egyértelmű:

• Az USA-ban jelentősen nagyobb és kockázattűrőbb magántőke-kínálat, gigantikus pénzáramlású hiperskálázódó vállalatok, sűrű kockázati tőkealapok, nyugdíjalapok és állami vagyonalapok hálózata, valamint hatalmas tét van a mesterséges intelligencia infrastruktúrájára, ami az energia-, ingatlan- és chippiacokon is tükröződik.
• Németország és Európa felfelé halad, de más léptékben. Az olyan önálló vállalatok, mint a BFL, a Mistral vagy az Aleph Alpha gazdaságilag jelentősek, de egy globális piacon működnek, ahol már billiókat fektetnek be a mesterséges intelligencia infrastruktúrájába és alkalmazásaiba.

A döntő kérdés tehát nem az, hogy Németország képes-e egyéni sztárokat kinevelni – ami egyértelműen lehetséges –, hanem az, hogy képes-e olyan kritikus tömegű vállalatokat, tőkét és infrastruktúrát kiépíteni, amely strukturálisan versenyképes lehet a Szilícium-völggyel. És itt a válaszok lényegesen kijózanítóbbak.

Az infrastruktúra, mint szűk keresztmetszet: Számítási teljesítmény, energia és a felzárkózás ára.

Az alapvető mesterséges intelligencia modellek gazdasági életképessége nagymértékben függ a számítástechnikai infrastruktúra méretgazdaságosságától. Az Nvidia önmagában több millió H100 gyorsítót értékesít; ezek a chipek egyenként akár 700 wattot is fogyasztanak, ami több energiát jelent, mint egy amerikai háztartás átlagos egy főre jutó villamosenergia-fogyasztása. Ha a tervezett értékesítési adatokat összeadjuk, a H100-as telepítések teljes energiafogyasztása összehasonlítható lesz az amerikai nagyvárosi területek villamosenergia-igényével.

Ezzel egy időben hatalmas MI-klaszterek jelennek meg az Egyesült Államokban: a Microsoft, az Amazon, a Meta, az xAI és mások két gigawatt vagy annál nagyobb csatlakoztatott terhelésű adatközpontokat terveznek, amelyek egész régiókat alakítanának át. Az OpenAI texasi Stargate klasztere, valamint a Meta és az Amazon középnyugati projektjei több százezer GPU üzemeltetésére szolgálnak szorosan összekapcsolt számítási hálózatokban – ez a méret egyre inkább követelmény a Foundation Model-ek következő generációjának betanításához.

Ez a fegyverkezési verseny kettős kihívást jelent Európa számára. Először is, a csúcskategóriás GPU-khoz való hozzáférés már most is szűkös, és nagymértékben függ az Nvidia ellátási és árképzési stratégiáitól. Másodszor, az energiaellátással és a hálózati infrastruktúrával kapcsolatos kérdések is felmerülnek: az előrejelzések szerint 2030-ra az adatközpontok több áramot fogyaszthatnak, mint Németország és Franciaország együttvéve; ennek a megnövekedett keresletnek jelentős része a mesterséges intelligencia terheléseinek lesz tulajdonítható.

Az EU megpróbálja ellensúlyozni ezt a tendenciát: az InvestAI keretében számos „MI Gigagyárat” hoznak létre – nagy, specializált adatközpontokat, amelyek az amerikai hiperskálázó klaszterek európai megfelelőiként szolgálnának. Németországban konzorciumi tervek vannak, például a Deutsche Telekom és a Schwarz Group részéről, hogy közösen indítsanak egy MI adatközpont projektet, és uniós finanszírozásra pályázzanak. Ezzel egyidejűleg a német kormány nagy teljesítményű számítógépekbe, MI szolgáltató központokba és a Gauss-féle szuperszámítógépes infrastruktúra bővítésébe fektet be.

A lépték azonban továbbra is korlátozott. Egy körülbelül egy gigawatt teljesítményű GPU-klaszter bővítése a jelenlegi Nvidia-generációk alapján becslések szerint több tízmilliárdos beruházást igényel; a következő generációk, mint például a GB300 vagy az azt követők esetében egyetlen gigawatt becsült költsége 40 és 50 milliárd euró között van. Csak Németország nemzeti stratégiái, amelyek 2025-ig összesen ötmilliárd eurót különítenek el mesterséges intelligenciára, jól mutatják a szükséges infrastrukturális dimenziók közötti hatalmas hiányt.

Gazdasági szempontból ez azt jelenti, hogy még ha Európa és Németország jelentősen növeli is erőforrásait, valószínűleg nem lesznek képesek egyenlő feltételekkel versenyezni az amerikai hiperskálázódó cégekkel a globális infrastruktúra-versenyben. Ehelyett meg kell fontolniuk, hogy mely piaci résekben és architektúrákban – például hatékonyabb modellekben, specializált peremhálózati mesterséges intelligenciában vagy különösen szabályozásérzékeny ágazatokban – maradhatnak versenyképesek kevesebb, de célzottabb számítási teljesítménnyel.

A Black Forest Labs pontosan ezt a logikát testesíti meg: ahelyett, hogy saját globális felhőbirodalmat építene, a vállalat optimalizálja modelljeit, hogy rendkívül hatékonyan működjenek, zökkenőmentesen integrálódjanak a meglévő platformokba, és így közvetve profitáljanak mások infrastrukturális beruházásaiból. Ez gazdaságilag racionális – és egyben azt is jelzi, hogy a „lépést tartani” itt nem a nyers infrastrukturális kapacitás, hanem a modell minősége, hatékonysága és a meglévő ökoszisztémákba való intelligens integráció határozza meg.

Szabályozási rendszerek összehasonlítása: akadály, előny vagy egyszerűen csak egy másik út?

Egy másik fontos megkülönböztető jegy Európa és az USA között a szabályozási környezetük. Míg az USA elsősorban a piacvezérelt dinamikára támaszkodik, és hajlamos utólag beavatkozni – például versenyhatóságokon vagy ágazati szabályozáson keresztül –, az EU a mesterséges intelligenciatörvénnyel egy átfogó, előzetes szabályozási rendszert hozott létre, amely kifejezetten az általános célú modelleket is tárgyalja.

A mesterséges intelligenciatörvény bevezeti az „általános célú mesterséges intelligencia modellek” (GPAI) fogalmát, és átláthatósági és dokumentációs kötelezettségeket ír elő ezekre a modellekre, különösen azokra, amelyek potenciálisan rendszerszintű kockázatot hordoznak. A nagy teljesítményű alapmodellek szolgáltatóinak műszaki dokumentációt kell biztosítaniuk, legalább összesített formában le kell írniuk a betanítási adatokat, szisztematikusan elemezniük kell a kockázatokat, biztonsági intézkedéseket kell végrehajtaniuk, és bizonyos körülmények között regisztrálniuk kell modelljeiket az európai nyilvántartásokban.

Az olyan európai vállalatok, mint az Aleph Alpha és a Mistral, többször is figyelmeztettek, hogy a túlságosan szigorú vagy homályosan meghatározott szabályozások akadályozni fogják az amerikai versenytársakhoz való felzárkózásukat – különösen egy olyan időszakban, amikor már így is kevesebb tőkével, számítási kapacitással és adattal kell boldogulniuk. Az alapmodellekre vonatkozó szabályozás kialakításával kapcsolatos vita ezért arra összpontosult, hogy mennyire szűk vagy széles legyen a definíció, és mennyi mérlegelési jogkörrel rendelkezzen az Európai Bizottság a modellek „rendszerszintűnek” minősítésében.

Másrészt az EU hangsúlyozza a szabályozott út lehetőségeit: Azok, akik kezdettől fogva beépítik modelljeikbe a bizalmat, az átláthatóságot és a jogszabályoknak való megfelelést, hosszú távú előnyökre tehetnek szert olyan érzékeny ágazatokban, mint az egészségügy, a pénzügy, a közigazgatás vagy a kritikus infrastruktúra. Ezekben az ágazatokban nemcsak a teljesítmény és az ár számít, hanem a nyomon követhetőség, a felelősségi kérdések, az adatvédelem és az etikai normák is.

Németország, egy szigorúan szabályozott, exportorientált ipari gazdaság számára ez a logika nem ismeretlen. Számos ágazatban – a gépészettől és az autóipartól az orvostechnológiáig – a német vállalatok megtanultak szigorúan szabályozott környezetben működni, és termékeiket pontosan a szabványok és a minőség betartásával megkülönböztetni. A nyitott kérdés az, hogy ez a modell hitelesen átvihető-e a mesterséges intelligencia szférájába anélkül, hogy lemaradnánk az alapvető technológiák terén.

A Black Forest Labs egy közvetett érvet kínál ezzel kapcsolatban: A vállalat nagymértékben támaszkodik a nyílt és licencelt modellkiadásokra, fejlesztői ökoszisztémákkal foglalkozik, és olyan ágazatokban működik, ahol a szerzői jogi, védjegy- és felelősségi kérdések különösen érzékenyek – például a kreatív és a médiaiparban. Az a tény, hogy a BFL iránt továbbra is nagy a kereslet, azt mutatja, hogy a szabályozás és a gazdasági siker nem zárja ki egymást – feltéve, hogy a szabályozási követelmények egyértelműek, arányosak és kiszámíthatóak minden piaci szereplő számára.

Míg az Egyesült Államokban nincsenek összehasonlíthatóan átfogó mesterséges intelligencia szabályozások, a bírósági ítéletek, az iparági szabványok, a fogyasztóvédelmi törvények és az ágazati szabályozók miatt ott is szigorúbbak a követelmények. A különbség kevésbé a szabályozás „létrehozásában”, hanem inkább a szabályozás „hogyanjában” és „mikorában” rejlik. Az Egyesült Államok inkább a reaktív korrekciós intézkedésekre támaszkodik, míg Európa a proaktív kezelésre összpontosít – minden kapcsolódó lehetőséggel és kockázattal együtt.

EU-s és németországi szakértelmünk üzletfejlesztés, értékesítés és marketing terén - Kép: Xpert.Digital

Iparági fókusz: B2B, digitalizáció (AI-tól XR-ig), gépészet, logisztika, megújuló energiák és ipar

Bővebben itt:

• Szakértői Üzleti Központ

Egy témaközpont betekintésekkel és szakértelemmel:

• Tudásplatform a globális és regionális gazdaságról, az innovációról és az iparágspecifikus trendekről
• Elemzések, impulzusok és háttérinformációk gyűjtése fókuszterületeinkről
• Szakértelem és információk helye az üzleti és technológiai fejleményekről
• Témaközpont olyan vállalatok számára, amelyek a piacokról, a digitalizációról és az iparági innovációkról szeretnének többet megtudni

Kultúra, üzleti modellek és a német különleges út: A völgy mítosza és a digitális kkv-k között

A „lépést tartani a Szilícium-völgyben” című vitában gyakran alábecsült szempont a vállalkozói szellem kulturális és intézményi beágyazódása. A Szilícium-völgy modellje rendkívül kockázattűrő kockázati tőkén, gyors skálázási ciklusokon, agresszív terjeszkedési stratégiákon és azon hajlandóságon alapul, hogy egész iparágakat „felborítson”, akár a hosszú távú stabilitás rovására is.

A német kkv-k hagyományosan valami mást képviselnek: hosszú távú gondolkodást, családi vagy alapítói irányítást, réspiacokra való összpontosítást, magas szintű műszaki szakértelmet, de gyakran mérsékelt növekedési ambíciókat és korlátozott kockázatvállalási hajlandóságot. A tanulmányok kifejezetten a kkv-kat a Szilícium-völgyi vállalkozói szellem „antitéziseként” írják le – nem az elmaradottság értelmében, hanem a siker független, rugalmas formulájaként.

A jelenlegi vitákban gyakran próbálják lekicsinyelni ezt a modellt egy importált Szilícium-völgyi ideál javára. Egyre több hang érvel azonban amellett, hogy Németországnak nincs szüksége több amerikai stílusú startupra, hanem inkább egyfajta „digitális Mittelstand”-ra (kkv-szektor): erősen fókuszált, digitálisan vezérelt vállalatokra, amelyek nyereségesen, megbízhatóan és hosszú távú perspektívával működnek, anélkül, hogy a hipernövekedés dogmáját követnék.

Pontosan itt válik érdekessé a Black Forest Labs. Egyrészt a vállalat nagyon hasonlít egy klasszikus Szilícium-völgyi gazellára: gyors értéknövekedés, erős amerikai kockázati tőkebefektetés, globális ambíciók, valamint a nemzetközi pénzügyi és tehetségáramlások kihasználása. Másrészt a működési valósága inkább egy erősen fókuszált laboratóriumra emlékeztet: egyértelműen meghatározott termékcsalád (fluxus modellek), egy kicsi, nagyon szorosan összetartó alapító csoport régóta fennálló együttműködésekkel, valamint egy olyan szervezet, amely a rövid kommunikációs csatornákat, az egyértelmű felelősségi köröket és a gyors iterációt helyezi előtérbe.

Gazdasági szempontból a BFL azt mutatja, hogy mindkét világ elemei kombinálhatók:

A Szilícium-völgy modellje nagy mennyiségű kockázati tőkéhez való hozzáférést biztosít, beleértve az amerikai dominanciájú kockázati tőkét is, bátorságot a globális pozicionáláshoz, és hajlandóságot a magas értékelések korai elfogadására.

A vállalat középvállalkozási DNS-e technikai mélységet, hosszú távú csapatkapcsolatokat, magas minőségi szabványokat és bizonyos mértékig visszafogottságot biztosít a közfelhajtással szemben – beleértve a tudatos döntést is, hogy a cég székhelye Freiburgban maradjon San Francisco helyett.

A lényeg a következő: ha Németország megpróbálja egy az egyben lemásolni a Szilícium-völgyet, szinte elkerülhetetlenül veszít. Sem a tőkealap, sem a szabályozási környezet, sem a kulturális preferenciák nem azonosak. Ha azonban sikerül a meglévő ipari és kkv modellből egy nagy teljesítményű digitális ökoszisztémát kialakítania, amely szelektíven kihasználja a Szilícium-völgy mechanizmusait, az eredmény önmagában is versenyképes lehet – bár másképp, mint ahogy azt a „német OpenAI” mítosza sugallja.

Az USA szerepe: partner, befektető, versenytárs – és megkerülhetetlen viszonyítási pont.

Németország mesterséges intelligencia terén elfoglalt helyzetének bármilyen elemzése hiányos lenne az USA explicit figyelembevétele nélkül. Az Egyesült Államok nemcsak a legnagyobb befektető, hanem a legfontosabb technológiai, politikai és kulturális vonatkoztatási rendszer is – és egyben a fő versenytárs is.

Az Egyesült Államok évek óta hatalmas összegeket fektet be a mesterséges intelligencia kutatásába és alkalmazásába; az évi több százmilliárdos magánbefektetések mára valósággá váltak. Az amerikai vállalatok uralják a „jelentős mesterséges intelligencia modellek” listáját: egy nemrégiben készült rangsorban a legfontosabb modellek közül 40 amerikai szervezettől, 15 Kínától és mindössze három egész Európától származik.

Ugyanakkor az amerikai tőke erősen beszivárog Európába. Az amerikai befektetők egyre inkább részt vesznek az európai mesterséges intelligencia finanszírozási körökben, különösen Svájcban, Franciaországban, az Egyesült Királyságban és Németországban, mivel ezek az országok a magas színvonalú kutatás, a stabil szabályozási keretek és az EU egységes piacához való hozzáférés kombinációját kínálják. Az ETH Zurich svájci spin-offjai, a francia vállalatok, mint a Mistral, és a német cégek, mint az Aleph Alpha, a DeepL és a BFL, is profitálnak ebből az érdeklődésből.

Németország számára ez azt jelenti, hogy az USA egyszerre támogató tényező és fenyegetés. Amerikai tőke, amerikai felhőinfrastruktúra és amerikai piaci hozzáférés nélkül a BFL ilyen formában történő felemelkedése aligha lett volna elképzelhető. Fordítva, ez az erős integráció azt jelenti, hogy az értékteremtés, az ellenőrzés és az adatáramlás nagyrészt integrálva van az amerikai rendszerekbe – a technológiai szuverenitás és a stratégiai függőségek összes kapcsolódó kockázatával együtt.

Gazdaságilag ez egy klasszikus dilemma a középhatalmak számára a globális innovációs rendszerekben:

• Ha túlságosan elszigeteled magad, fennáll a veszélye annak, hogy elveszíted a kapcsolatot másokkal.
• Ha teljesen megnyílsz, hosszú távon függővé válhatsz.

A BFL példája jól szemlélteti, hogy milyen lehet egy pragmatikus középút: amerikai tőke és ügyfelek felhasználása, miközben a főbb műszaki szakértelem és szellemi tulajdon házon belül marad, és tudatosan bővíti az európai telephelyeket és struktúrákat. Az azonban, hogy ez az egyensúly hosszú távon fenntartható-e, kevésbé függ az egyes vállalatoktól, mint inkább a Németország és az EU által kialakított politikai és gazdasági keretrendszertől.

Németország strukturális erősségei: ipar, adat, szakképzett munkaerő – és az alábecsült lendület

A tőke és az infrastruktúra terén mutatkozó összes hiányossága ellenére Németország számos strukturális előnnyel rendelkezik, amelyeket gyakran alábecsülnek a mesterséges intelligencia gazdaságában.

Először is, az ország globálisan egyedülálló sűrűségben kínál mesterséges intelligencia ipari alkalmazási területeket: autóipar, gépészet, vegyipar, logisztika, egészségügy, energia – mindenhol olyan adatfolyamok, optimalizálási problémák és automatizálási lehetőségek merülnek fel, amelyek ideálisak a mesterséges intelligencia által támogatott alkalmazásokhoz.

Másodszor, Németország már korán elfogadott egy nemzeti mesterséges intelligencia stratégiát, és többször is növelte annak finanszírozását; 2025-ig összesen mintegy ötmilliárd euró áll rendelkezésre, amelynek nagy részét kutatásra, számítástechnikai infrastruktúrára, valamint mesterséges intelligencia professzori állások és kiválósági klaszterek létrehozására fordítják. Ezenkívül a Szövetségi Oktatási és Kutatási Minisztérium mesterséges intelligencia szolgáltató központokba fektet be, amelyek célja, hogy a tudomány és az ipar számára hozzáférést biztosítsanak a nagy teljesítményű számítógépekhez és a mesterséges intelligencia erőforrásaihoz.

Harmadszor, a műszaki és természettudományos területeken magas az oktatás színvonala, és olyan egyetemek, mint München, Tübingen, Aachen és Berlin, vonzó központokká fejlődnek a mesterséges intelligencia tehetségei számára. Az olyan régiók, mint Heidelberg/Heilbronn, ahol az Aleph Alpha található, kifejezetten új európai mesterséges intelligencia központokként pozicionálják magukat.

Negyedszer, Németország, kkv-ival együtt, hatalmas számú potenciális MI-felhasználóval rendelkezik, akik bár gyakran még útjuk elején járnak, sok esetben pénzügyileg stabilak és hosszú távra terveznek. A valódi előny tehát nem annyira az újonnan alapított MI-startupok számában rejlik, hanem abban, hogy milyen gyorsan és milyen mélységben adaptálják a MI-technológiákat és integrálják azokat a skálázható üzleti modellekbe.

A probléma: A megvalósítás jelentősen elmarad a potenciáltól. Németországban a vállalatoknak csak kisebb része használ szisztematikusan mesterséges intelligencia alkalmazásokat; gyakran nemcsak a megoldások hiányoznak, hanem a kulturális és szervezeti előfeltételek is – mint például az adatstratégiák, a világos felelősségi körök vagy a megfelelő vezetői szintű képesítések.

Míg a Black Forest Labs jelzi, hogy Németországban lehetséges az élvonalbeli kutatás és a vállalkozói ambíció, az, hogy az egyes esetekből kifejlődik-e egy szélesebb körű gazdasági dinamika, attól függ, hogy lehetséges-e hidakat építeni a kutatás, a startupok és az ipari felhasználók között – más szóval, hogy pontosan áthidalható-e az a transzferrés, amelyet a német szövetségek évek óta kritizálnak.

Itt jöhet képbe egy „digitális kkv” stratégia: nemcsak a BFL-hez hasonló zászlóshajó projektek előmozdítása, hanem több ezer kis- és középvállalkozás számára is lehetővé teszi mesterséges intelligencia alapú termékek és szolgáltatások fejlesztését – esetleg olyan modellek alapján, mint a BFL, az Aleph Alpha vagy nemzetközi szolgáltatók által kínáltak.

Forgatókönyvek a következő tíz évre: Niche vezetés vagy egy dedikált MI platform?

Egy tapasztalt amerikai megfigyelő rávilágít, hogy még ott is a mesterséges intelligencia terén a valódi hatalom néhány vállalat és néhány modelllabor kezében összpontosul. Az alapmodellek és a hiperskálájú infrastruktúrák területe erősen az oligopolizálódás felé tendál – nem utolsósorban azért, mert a belépési költségek több százmilliárdos nagyságrendűek.

Nagyjából három stratégiai út bontakozik ki Németország és Európa számára:

• Először is, ott van a kísérlet egy különálló, nagyrészt szuverén mesterséges intelligenciablokk kiépítésére: számos európai gigagyárral, független GPU- vagy alternatív chipgyártással, európai hiperskálázókkal és számos szuverén alapmodellel, amelyek az amerikai platformoktól függetlenül működnek. Ez a forgatókönyv költséges, politikailag ambiciózus és csak akkor reális, ha az EU tagállamai jelentős összegeket mozgósítanának és koordinálnának tartósan.
• Másodszor, egy fókuszált niche stratégia: Európa elfogadja, hogy nem lesz vezető az általános mega-modellek és a globális hiperskálázó infrastruktúra terén, hanem vezető pozíciókra törekszik meghatározott ágazatokban (ipari mesterséges intelligencia, robotika, egészségügy, mobilitás, biztonság), valamint a szabályozott, „bizalmon alapuló” mesterséges intelligencia alkalmazásokban. Az infrastruktúrát inkább célzott támogatóként, mint átfogó ellensúlyként építik.
• Harmadszor, egy hibrid út: Európa minimális szuverenitási kapacitásokat épít ki (legalább egy vagy két nagy képzőközpontot, több független, általános célú modellt), de szándékosan továbbra is erősen behálózott marad a globális tőke- és technológiaáramlásokban, miközben azokra az ágazatokra koncentrál, ahol strukturális erősségekkel rendelkezik.

A Black Forest Labs egyértelműen illeszkedik a második és harmadik út logikájába: nincsenek saját globális felhőközpontok, hanem független, versenyképes modellek; erős integráció az amerikai ökoszisztémákba, de alapvető technológiai szakértelem Európában; a hangsúly a konkrét, magas bevételt hozó alkalmazási területekre az absztrakt „AGI” víziók helyett.

Németország számára gazdaságilag kockázatos lenne a BFL történetét úgy értelmezni, mint annak bizonyítékát, hogy most már „a Szilícium-völgy szintjén van”. Egy realisztikusabb nézet szerint a BFL megmutatja, mi minden lehetséges, ha a kutatási kiválóság, a vállalkozói szellem, a nemzetközi tőkéhez való hozzáférés és a célzott üzleti modellek találkoznak – és hogy az ilyen együttállások még mindig kivételt képeznek.

Az igazi kihívás az, hogy a kivételből trendet csináljunk:

• Több laboratórium, mint például a BFL vagy az Aleph Alpha, amelyek független modell-csomagokat fejlesztenek a kutatásaik alapján.
• Egyre több ipari mesterséges intelligencia szereplő fordítja le a generatív és analitikus modelleket termeléssel kapcsolatos alkalmazásokká.
• És több digitális kkv, amelyek digitális, mesterséges intelligencia által vezérelt termékekkel globálisan terjeszkednek piaci réspiacukon anélkül, hogy feladnák kulturális erősségeiket.

Németország lépést tud tartani – ha abbahagyja a rossz kérdések feltevését.

A kezdeti állítás, miszerint „Németország felveheti a versenyt a Szilícium-völgydel”, ebben a formában félrevezető. Az abszolút tőkevolumen, a hiperskálázó infrastruktúra és a globális Big Tech vállalatok sűrűsége tekintetében a különbség jelentős, és eddig inkább szélesedik, mint csökken. E tekintetben Németország középtávon nem fogja „utolérni” a lemaradását, csak a saját pozícióját lesz képes intelligensebben kezelni.

Az azonban igaz, hogy Németország valóban felveheti a versenyt a Szilícium-völggyel, ha pontosabban meghatározzák a viszonyítási alapot. Egy 50 fős freiburgi laboratórium, amely a Google-lel versenyez a képalkotó mesterséges intelligencia koronájáért, és amelyet világszerte Fortune 500-as vállalatok használnak, cáfolja azt a régi reflexet, hogy Németország strukturálisan képtelen a digitális kiválóságra.

Németország akkor tud lépést tartani, ha:

• Proaktívan ötvözte erősségeit – ipart, kkv-kat, kutatást, szabályozási szakértelmet – a mesterséges intelligenciával, és nem próbálta meg utánozni a Szilícium-völgyet, hanem kifejlesztette saját, kompatibilis, mégis független modelljét.
• Elfogadja, hogy a szuverenitás nem feltétlenül jelent abszolút autarkiát, hanem inkább stratégiai kontrollt a kritikus csomópontok felett: saját modelljei, saját specializált infrastruktúrája, saját tehetségbázisai felett.
• Áthidalja a kutatás és az ipar közötti transzfer szakadékot, és szisztematikusan megteremti azokat a feltételeket, amelyek a Black Forest Labshoz hasonló kívülállókat deeptech vállalatok egész generációjává alakítják.

A provokatív igazság a következő: Németország veszít, ha továbbra is azt a kérdést kergeti, hogy mikor jön létre a „mi OpenAI-nk”. Nyer, ha megérti, hogy az igazi játéktér nem San Franciscóban van, hanem a Fekete-erdő és a Balti-tenger közötti gyárcsarnokokban, laboratóriumokban, kórházakban, logisztikai központokban és adminisztratív irodákban.

Ebben az összefüggésben a Black Forest Labs kevésbé bizonyítja, hogy Németország „már ott van”, inkább azt jelzi, hogy érdemes komolyan belevágni ebbe az útba. A mesterséges intelligencia gazdaságtana nemcsak a nyers méretet jutalmazza, hanem a hatékonyságot, a fókuszt és az intelligens integrációt az összetett értékteremtő rendszerekbe. Pontosan itt rejlik a lehetőség egy olyan német és európai modell számára, amely nem próbál meg a Szilícium-völgy lenni, hanem magabiztosan, egyenlő félként működik együtt ott, ahol a legfontosabb.

A digitális átalakulás új dimenziója a „menedzselt MI” (mesterséges intelligencia) segítségével – Platform és B2B megoldás | Xpert Consulting - Kép: Xpert.Digital

Itt megtudhatja, hogyan valósíthat meg vállalata testreszabott mesterséges intelligencia megoldásokat gyorsan, biztonságosan és magas belépési korlátok nélkül.

Egy menedzselt MI platform egy átfogó, gondtalan csomag a mesterséges intelligencia területén. Ahelyett, hogy komplex technológiával, drága infrastruktúrával és hosszadalmas fejlesztési folyamatokkal kellene bajlódnia, egy specializált partnertől kap egy az Ön igényeire szabott, kulcsrakész megoldást – gyakran néhány napon belül.

A legfontosabb előnyök áttekintése:

⚡ Gyors megvalósítás: Az ötlettől a gyakorlati alkalmazásig napok, nem hónapok alatt. Gyakorlati megoldásokat szállítunk, amelyek azonnal értéket teremtenek.

🔒 Maximális adatbiztonság: Érzékeny adatai Önnél maradnak. Garantáljuk a biztonságos és megfelelő feldolgozást anélkül, hogy megosztanánk az adatokat harmadik felekkel.

💸 Nincs pénzügyi kockázat: Csak az eredményekért fizet. A hardverbe, szoftverbe vagy személyzetbe történő magas előzetes beruházások teljesen elmaradnak.

🎯 Koncentráljon a fő üzleti tevékenységére: Koncentráljon arra, amiben a legjobb. Mi kezeljük AI-megoldásának teljes technikai megvalósítását, üzemeltetését és karbantartását.

📈 Jövőálló és skálázható: A mesterséges intelligencia veled együtt növekszik. Biztosítjuk a folyamatos optimalizálást és skálázhatóságot, és rugalmasan igazítjuk a modelleket az új követelményekhez.

Bővebben itt:

• A menedzselt mesterséges intelligencia megoldás - Ipari mesterséges intelligencia szolgáltatások: A versenyképesség kulcsa a szolgáltatások, az ipar és a gépészet szektorában

☑️ Üzleti nyelvünk angol vagy német

☑️ ÚJ: Levelezés az Ön nemzeti nyelvén!

Konrad Wolfenstein

Szívesen szolgálok Önt és csapatomat személyes tanácsadóként.

Felveheti velem a kapcsolatot az itt található kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével , vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) . Az e-mail címem: wolfenstein ∂ xpert.digital

Nagyon várom a közös projektünket.

☑️ 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 üzletfejlesztés / Marketing / PR / Szakkiállítások

Profitáljon az Xpert.Digital széleskörű, ötszörös szakértelméből egy átfogó szolgáltatáscsomagban | K+F, XR, PR és digitális láthatóság optimalizálása - Kép: Xpert.Digital

Az Xpert.Digital mélyreható ismeretekkel rendelkezik a különböző iparágakról. Ez lehetővé teszi számunkra, hogy személyre szabott stratégiákat dolgozzunk ki, amelyek pontosan az Ön konkrét piaci szegmensének követelményeihez és kihívásaihoz igazodnak. A piaci trendek folyamatos elemzésével és az iparági fejlemények követésével előrelátóan tudunk cselekedni és innovatív megoldásokat kínálni. A tapasztalat és a tudás ötvözésével hozzáadott értéket generálunk, és ügyfeleink számára meghatározó versenyelőnyt biztosítunk.

Bővebben itt:

• Használja ki az Xpert.Digital ötszörös szakértelmét egy csomagban – mindössze 500 €/hó áron