DeepseekとStargateを備えたStargate Europa-aiモデルは、AIコンペティションでヨーロッパの機会を示しています

グローバルAIスコアリングにおけるスターゲートヨーロッパヨーロッパの機会

米国のイニシアチブ「Stargate」と中国のAI成功「Deepseek」に関連する開発は、明確に示されています。米国と中国はAIプログラムに数十億を投資していますが、疑問が生じます。この競争でヨーロッパはどのような機会を持っていますか？投資額が低いにもかかわらず、大陸は驚くほどターゲットを絞った戦略とその特定の強みで遮断する可能性があります。

出発点：AI戦略の比較

Stargate vs. Deepseek vs. Europe

グローバルなAI競争では、米国、中国、ヨーロッパは、異なる戦略と投資で互いに向き合っています。 「Stargate」プロジェクトにより、米国は5,000億ドルの計画的投資によってサポートされている大規模なインフラストラクチャの拡大戦略を追求していますが、高エネルギー要件や規制要件などの課題と戦っています。 「Deepseek」により、中国は「専門家の組み合わせ」アプローチに依存しており、比較的少ない560万ドルを投資していますが、地政学的な緊張による課題を見ています。ヨーロッパはいわゆるAI工場に1960億ユーロを投資しており、オープンソースと専門化に焦点を当てていますが、断片化された構造と低リスクの資本クォータは重要なハードルを表しています。

詳細な戦略

米国は、次世代のAIモデルを可能にするためにStargateとの前例のないスケーリングに依存していますが、Deepseekを持つ中国は革新的なトレーニング方法に基づいた費用効率の高い戦略を追求しています。一方、ヨーロッパは専門化と規制のセキュリティに依存しています。これは、利点と短所の両方をもたらす道です。

AI競争におけるヨーロッパの機会

トランプとしての効率

中国のDeepseekは、資本だけでなく、AIモデルの成功に対する効率も示しています。ヨーロッパは、エネルギー効率の優先順位付けと最新のトレーニング方法の使用に焦点を当てることができます。

• エネルギー効率の高いAIモデル：Hasso Plattner Instituteなどの研究機関は、経済的アルゴリズムとリソース節約データセンターに取り組んでいます。
• まばらなトレーニング：巨大なAIモデルをトレーニングする代わりに、専門の小さなモデルを最適化できます。

専門とニッチ市場

ミストラルAI（フランス）やアレフアルファ（ドイツ）などのヨーロッパAIの新興企業は、業界固有のアプリケーションに依存しています。

• データ保護に優しいEU言語のオープンソースモデル。
• ヘルスケア、Industry 4.0、および金融セクター向けの専門ソリューション。

規制リード

EU AI法は、世界中の信頼できるAIの基準を設定し、B2B市場で利点を生み出します。

• 銀行および保険会社向けのコンプライアンス対応AIソリューション。
• 中小企業向けのAIベースの自動化（SME）。

に適し：

• EU AI法 - 人工知能を扱う際の新しい時代

ヨーロッパが今しなければならないこと

コンピューティングインフラストラクチャの拡張

• 米国企業は現在、世界のAI計算能力の70％をチェックしています。
• EuroHPCなどのプロジェクトは、16のExaFlopsコンピューティングパワーを備えた強力なAI工場を作成するために加速する必要があります。

官民パートナーシップを強化します

• フランスとドイツは、2024年に一般的なAIロードマップを採用しました。
• Mistral AIやGoogleクラウドなどの協力は、モデルとして機能する可能性があります。

資金を使用してください

投資は、一般的な新興企業の代わりに、高性能コンピューティング、フォトニックチップ、量子コンピューターに流れる必要があります。

ヨーロッパのスターゲートプログラムのビジョン

米国と中国の開発を考慮して、ヨーロッパが独自の「スターゲートヨーロッパ」プログラムを設立すべきかどうかについて議論されています。ヨーロッパの強みと課題をここで考慮する必要があります：

官民パートナーシップとしての構造

• 政府、ハイテク企業（SAP、Boschなど）、および研究機関（Cern、Max Planck Institutesなど）の参加。
• EUファンド（Horizo​​n Europe、Digital Europe）および民間投資家による資金調達。

に適し：

• 樹液はヨーロッパの答えになることができますか？ EUが人工知能のための世界的な人種でしなければならないこと

効率に焦点を当てたAIインフラストラクチャ

• データセンターとスーパーコンピューターの拡張。
• 安全なデータルームのためのGaia-Xなどの既存のプロジェクトの使用。

フォーカス：倫理と専門化

• 信頼できるAIのためのEU AI法の実施。
• Industry 4.0、ヘルスケア、ロジスティクスのAIソリューションの開発。

ヨーロッパの協力を強化します

• AIに関する調整された計画による国家AI戦略の調整。
• 中央の研究プラットフォームとしての「KIRのCERN」の作成。

パイロットプロジェクトと国際的な提携

• 自律運転およびAI制御エネルギーネットワークのテストフィールド。
• 倫理的AIを促進するための非ヨーロッパ諸国との協力。

具体的な実装の例

ヨーロッパのAI戦略の具体的な実装は、さまざまな分野で明らかです。インフラストラクチャの分野では、EuroHPCが開発され、16個のExaflopsの出力で開発され、大規模なモデルの高性能計算をサポートしています。研究では、エネルギー効率の高いAIの基礎研究を促進することを目的としたCERNのような「欧州AIラボ」に焦点が当てられています。欧州クラウドとAIのプラットフォームを促進するために、400億ユーロのSAP投資が利用可能です。さらに、ディープテクノロジー企業のスケーリングは、スタートアップエリアで年間10億ユーロでHorizo​​n Europeの資金調達プログラムによってサポートされています。

に適し：

• DeepseekとStargateのヨーロッパの競争相手？ SAPは、予約の100億ユーロでヨーロッパのAI攻撃を計画しています
• 外国企業にとってドイツとヨーロッパが魅力的な市場である理由

サム・アルトマンとオープンライの役割

OpenaaiのCEOであるSam Altmanは、2025年2月8日にTuベルリンで「Stargate Europe」の概念を発表しました。彼の進歩は集中的な議論を引き起こした。

「スターゲートヨーロッパ」の重要なポイント

• AIインフラストラクチャのスケーリング：ヨーロッパは、グローバルな競争に留まるために、より大きなデータセンターを構築する必要があります。
• ドイツの場所：Openaiは、ヨーロッパ最大のチャット市場であるミュンヘンのオフィスを計画しています。
• エネルギー要件：電力コストが高いにもかかわらず、Altmanは次のように主張しました。「AIモデルは人間よりも効率的です。」

規制上の懸念

• AltmanはEU AI法について警告しました。これにより、イノベーションが遅くなる可能性があります。
• 彼は強調した：「ヨーロッパはそれ自体がどんなペースを望んでいるかを決定しなければならない。」

反応と課題

• Tu Berlinでの抗議：学生は、トランプとのOpenaisの近さとAIシステムの高エネルギー消費を批判しました。
• しかし、欧州のデータの宝物は利点として：専門家には、使用するための明確なルールが必要です。
• 投資ギャップ：MicrosoftとAmazonは数十億を投資していますが、ヨーロッパには同等の戦略がありません。

規制と革新の間のヨーロッパのバランス

AIレースは、純粋な「大金」ゲームではありません。ヨーロッパの強みは、規制の明確さ、専門的なアプリケーション、効率性の革新にあります。しかし、調整された戦略がなければ、大陸は米国と中国の技術にサプライヤーに分解されるリスクがあります。

ヨーロッパのスターゲートプログラムは、競争に関する協力を提供し、倫理的AIをUSPとして使用し、ターゲットを絞った投資攻撃によって支持された戦略的なニッチを占有する必要があります。

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スターゲートヨーロッパ：成功の鍵としてのAIスコアリング効率、倫理、専門化におけるヨーロッパの道

人工知能（AI）における優位性のための世界的な競争は、新しいダイナミクスを達成しました。米国は「Stargate」という困難な大規模なインフラストラクチャに依存しており、中国はDeepseekなどの印象的なモデルで、効率性と革新的なアプローチが成功につながる可能性があることを証明していますが、ヨーロッパは大きなもののコンサートでプレーするという課題に直面しています。 2つの世界的なヘビー級よりも低い投資額にもかかわらず、ヨーロッパでは予期せぬ機会が現れています。これらは、主に他の地域ではあまり顕著ではない強度の知的な使用にあります。効率、専門化、倫理的および価値ベースのAI開発に重点を置いています。

出発点：巨人と効率と専門化

米国と中国の現在の発展を見ると、AI人種のさまざまな戦略が示されています。伝統的にテクノロジーとイノベーションの先駆者である米国は、「スターゲート」などのイニシアチブを使用して、「より多くはもっと」のアプローチを追求しています。 5,000億ドルの投資が計画されており、これは主にコンピューティングインフラストラクチャの大規模な拡大に流れ込むはずです。目標：純粋なコンピューティングパワーを通じて、世界で最大かつ最も強力なAIモデルを開発および訓練すること。このアプローチは、優れた資源を通じて遮るものがないリードを獲得することを期待して、スケーリングと巨人主義に依存しています。

一方、中国は、近年AI地域で大きな進歩を遂げており、Deepseekの成功とは異なる方法を示しています。比較的控えめな560万ドルで開発されたAIモデルであるDeepseekは、予算が大幅に低いことでも印象的な結果を達成できることが証明されています。成功の鍵は、リソースの効率とインテリジェントな使用にあります。 Deepseekは、「専門家の組み合わせ」戦略に依存しています。この戦略では、専門のAIモデルが協力して複雑なタスクを解決します。このアプローチにより、コンピューティングパワーとエネルギー消費を最適化し、同時に高性能AIシステムを作成することができます。

ヨーロッパは別の出発点にあります。 AIへの投資は、「AI工場」の1960億ユーロで顕著ですが、米国に投資されている金額や中国の視点にはるかに遅れています。ヨーロッパの戦略は、オープンソースと専門化に焦点を当てていることを特徴としています。欧州のAI企業と研究機関は、幅広いユーザーベースに透明性があり、理解しやすく、アクセス可能なオープンAIモデルの開発にますます依存しています。さらに、産業4.0、ヘルスケア、環境技術など、ヨーロッパが伝統的に強力である特定のアプリケーション分野のための専門的なAIソリューションの開発に焦点を当てています。

これらのさまざまなアプローチは、3つの地域が直面している前のそれぞれの課題を反映しています。米国は、その大規模なAIインフラストラクチャの膨大なエネルギー要件と、このような強力な技術の使用に関連する規制上の質問に苦労しています。中国は、特に国家によるAI技術の使用に関して、地政学的な緊張と国際的なパートナーの不信に直面しています。ヨーロッパは、ヨーロッパ市場の断片化、比較的低いリスクの資本クォータ、および革新の促進と倫理的規制のバランスを見つける必要性に苦労しています。

AIレースにおけるヨーロッパのトランプカード：効率、専門化、倫理

明らかに米国と中国との圧倒的な競争にもかかわらず、ヨーロッパには、AIレースでそれを使用して主導的な役割を果たすことができる決定的なトランプカードがあります。これらのトランプカードは、ヨーロッパの特定の強みと価値に基づいており、AI開発に対する差別化された持続可能なアプローチを可能にします。

1。巨人の代わりに効率：インスピレーションとしてのDeepseekモデル

Deepseekの成功は、サイズがAIのすべてではないことを印象的に実証しています。分散型のデータセンターとスリムな予算で開発されたAIモデルは、業界の巨人に間違いなく追いつくことができます。ヨーロッパにとって、これは重要な戦略的コースを意味します。焦点は、主に大規模でエネルギーに飢えたデータセンターの建設に焦点を当てるべきではなく、AI開発のすべての分野で効率を最大化するためです。

これは、新しい、よりエネルギー効率の高いAIアーキテクチャとトレーニング方法の研究開発から始まります。 Hasso Plattner Instituteなどの欧州研究機関は、すでにエネルギー効率の高いAIに関する研究の先駆者です。トレーニング中にニューロンネットワーク接続のほんの一部のみがアクティブになる「スパーストレーニング」などのアプローチ、または電子の代わりに光のあるコンピューティングプロセスを実現するフォトニックチップなどの新しいハードウェアの使用は、エネルギー消費を減らすための大きな可能性を提供しますAIシステムの。

さらに、コンピューティングインフラストラクチャを最適化することは重要な役割を果たします。ヨーロッパは、分散型のデータセンターとクラウドソリューションでの経験から利益を得ることができます。いくつかの巨大なデータセンターに依存する代わりに、特定のアプリケーションのニーズに合わせて最適に調整された、小規模で地域に分散したデータセンターのネットワークを構築できます。これらのデータセンターの電源に再生可能エネルギーを使用することは、欧州のAIインフラストラクチャの持続可能性を確保するためのもう1つの重要なステップです。

2。ニッチと専門化：先駆者としてのヨーロッパの新興企業

幅広いAIモデルの分野でアメリカや中国のジェネラリストと競争しようとする代わりに、ヨーロッパは専門化にその強みを与えることができます。フランスのミストラルAIやドイツのアルフアルファなどのヨーロッパの新興企業は、すでにこれを認識しており、ニッチ市場や専門的なAIソリューションに成功しています。

たとえば、Mistral AIは、ヨーロッパの言語とデータ保護に特に焦点を当てたオープンソースモデルの開発に焦点を当てています。これは、主に英語および米国市場に並ぶモデルよりも決定的な利点です。また、オープンソース戦略により、開発者とユーザーの幅広いコミュニティがモデルのさらなる開発を統合し、前進させることもできます。

次に、アルファアルファは、ヘルスケアや業界4.0など、業界固有のソリューションに依存しています。特定のアプリケーション分野に焦点を当てることで、これらの企業は顧客のニーズに合わせて最適に調整されたAIモデルを開発し、真の付加価値を提供できます。ヨーロッパの強さは、伝統的に、その産業とビジネスの多様性と専門化にあります。この強みは、欧州企業がユニークなノウハウと競争上の利点を持っている特定の産業やアプリケーション向けのAIソリューションの開発に焦点を当てることにより、AI地域でも展開することができます。

に適し：

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3。規制リード：EU AIは競争上の優位性として行動します

AIレースレースのもう1つの重要な切り札は、規制リードです。 EU AI法により、欧州連合は、倫理、透明性、信頼性に重​​点を置く人工知能のためのグローバルにユニークな法的枠組みを作成しました。他の地域はまだ規制と格闘していますが、ヨーロッパはすでにAIテクノロジーの責任ある使用を促進することを目的とした明確なルールを定義しています。

EU AI法は、倫理AIに信頼を生み出し、したがって、B2B地域の欧州AIソリューションにとってユニークなセールスポイントになる可能性があります。コンプライアンス対応のAIモデルを探している企業、たとえば、金融サービスやセキュリティ批判的なアプリケーションなど、ヨーロッパでそれを見つけます。したがって、倫理的AIへの焦点は、特に信頼とセキュリティが中心的な役割を果たす業界で、欧州のAI企業にとって決定的な競争上の優位性になります。

さらに、EU AI法は、ヨーロッパの価値と規範に対応するAIソリューションの開発を促進しています。これは、特にAIの社会的および倫理的意味に関して、重要な側面です。ヨーロッパは、効率的であるだけでなく、人間中心で、包括的で持続可能なAIシステムを開発することにより、ここで先駆的な役割を果たすことができます。

ヨーロッパが今しなければならないこと：成功するAI戦略のための具体的な措置

潜在能力を最適に使用し、言及されたトランプを使用するために、ヨーロッパは具体的な措置を講じ、一貫したAI戦略を実施する必要があります。これには、ヨーロッパの強みを束ね、既存の課題を克服するために、政治、ビジネス、研究、社会の一般的なアプローチが必要です。

1。コンピューティングインフラストラクチャの拡大：効率と持続可能性に焦点を当てる

コンピューティングインフラストラクチャの拡大は、ヨーロッパでのAIの開発と応用の成功のための中心的な前提条件です。米国企業は現在、世界のAI計算能力の約70％を持っています。ここで追いつくには、EuroHPCなどのプロジェクトを加速する必要があり、16のExaflopsコンピューティングパワーを備えた「AI工場」をすぐに実現する必要があります。

ただし、焦点は純粋なコンピューティングパワーだけでなく、インフラストラクチャの効率と持続可能性にも焦点を当てる必要があります。グリーンエネルギー源の統合、フォトニックチップなどのエネルギー効率の高いハードウェアの使用、および冷却システムの最適化は、欧州のAIインフラストラクチャのエネルギー消費を最小限に抑える決定的な要因です。さらに、インフラストラクチャの回復力と柔軟性を高めるために、データセンターの分散型ネットワークの確立を考慮する必要があります。

2。官民パートナーシップの強化：強力なAIエコシステムのために一緒に

官民パートナーシップの強化は、ヨーロッパのAI戦略を成功させるためのもう1つの重要な構成要素です。フランスのドイツとのKIアライアンス（ロードマップ2024）およびGoogle Cloudとのミストラル協力などのイニシアチブは、有望なロールモデルです。このようなパートナーシップにより、公共および民間の関係者の専門知識とリソースを束ね、AIの開発と適用に協力することが可能になります。

欧州の「スターゲート」プログラムは、政府の参加、テクノロジー企業（計画された400億ユーロの投資を伴うSAPなど）、および研究機関（Max Planckなどの官民パートナー7モデルにも基づいている必要があります。研究所またはcern）が提供します。資金調達は、EUファンド（Horizo​​n Europe、Digital Europe）および民間投資家によって、5,000億ユーロの米国投資量を少なくとも部分的に補償することができます。

3。資金調達の焦点：主要分野への戦略的投資

AIに対する欧州の資金は、ヨーロッパの強みを強化し、既存の弱点を改善するために戦略的に焦点を当てるべきです。ジェネラリストに資金を提供する代わりに、資金は特に高性能コンピューティング、フォトニックチップ、量子コンピューター、および効率的で特殊なAIソリューションの開発に非常に重要なその他の主要な技術に流れる必要があります。

さらに、AI地域での新興企業と中小企業の促進を強化する必要があります。 Mistral AIやAlph Alphaなどのヨーロッパの新興企業は、グローバルAIレースレースで重要な役割を果たすことができることをすでに証明しています。ターゲットを絞った資金調達プログラムとリスク資本イニシアチブを通じて、これらの企業はスケーリングをサポートし、革新的な強さをさらに強化できます。

4。断片化に対するヨーロッパの協力：EUの一貫したAI戦略

欧州市場の断片化は、欧州AI戦略にとって最大の課題の1つです。この断片化を克服するには、ヨーロッパの緊密な協力が不可欠です。欧州委員会のAIに関する調整された計画は、正しい方向への重要なステップですが、実施され、さらに一貫して開発されなければなりません。

人工知能のための中央研究プラットフォームとしての「Cern for Ki」の作成は、ヨーロッパの協力を強化し、AIの分野で力を束ねるためのもう1つの重要なステップになる可能性があります。このようなプラットフォームは、AIの主要分野での基礎研究を進め、ヨーロッパのAI専門家の知識とネットワーキングの交換を促進し、AIソリューションを開発および使用したい企業や組織の接触点として機能します。

5。タレントプロモーションとAIリテラシー：人々に焦点を当てます

技術インフラストラクチャと財源に加えて、人々はAIベットで成功する決定的な要因です。ヨーロッパには、優れた教育システムと高密度の資格のある専門家がいます。この可能性を最適に使用するには、才能を促進し、AIリテラシーを増やすためにターゲットを絞った対策を講じなければなりません。

Ellis（欧州学習およびインテリジェントシステムの研究所）などのネットワークは、ヨーロッパのAI専門家の拘束力と若い科学者の促進に重要な役割を果たしています。さらに、AI時代の課題と機会に人口を準備するために、AIリテラシーの分野でのトレーニングプログラムを拡大する必要があります。これは、ITスペシャリストだけでなく、将来AIシステムでますます機能する他の業界の専門家にも影響します。

6。パイロットプロジェクトと国際提携：世界的な責任を負う

パイロットプロジェクトと灯台ミニティブは、欧州AIソリューションのパフォーマンスと可能性を実証し、人口の間で受け入れを生み出すために重要です。自律運転またはAI制御エネルギーネットワークのテストフィールドは、AIテクノロジーがイノベーションと進歩にどのように貢献できるかを示すことができます。

さらに、ヨーロッパは、倫理的AI基準をグローバルに確立し、AIのグローバルガバナンスを形成するために国際的な提携を築く必要があります。アフリカまたはアジア諸国との協力は、すべての文化と社会のニーズと価値を満たす方法でAIの開発と適用を形作るのに役立ちます。パリAIサミットなどのピークへの参加は、AI政府の問題におけるグローバルな調整を促進するための重要なステップです。

具体的な実装の例：EuroHPCから「EuropeanAI Lab」まで

ヨーロッパのAI戦略を生命に満たすためには、言及された目標と措置を実装する特定のプロジェクトとイニシアチブが必要です。そのようなプロジェクトのいくつかの例は次のとおりです。

16個のexaflopsを備えたEuroHPC

EUROHPCプログラムの一環としての欧州スーパーコンピューティングインフラストラクチャの拡大は、大規模なAIモデルをトレーニングするために必要なコンピューティング能力を提供するために重要です。 16のExaflopsコンピューティングパワーを備えた「AI工場」は、グローバルリーダーに追いつくための重要なステップです。

CERNのような「ヨーロッパAIラボ」

粒子物理学のCERNに匹敵するAIの中央ヨーロッパ研究所の作成は、欧州のAI研究を新しいレベルに引き上げることができます。このような「ヨーロッパAIラボ」は、AIの主要分野での基礎研究を進め、欧州のAI専門家の知識交換とネットワーキングを促進し、企業や組織の接触点として機能する可能性があります。特別な焦点は、エネルギー効率の高いAIに関する研究にあるべきです。

ヨーロッパのクラウドおよびAIプラットフォームへのSAP投資

欧州クラウドおよびAIプラットフォームにおける400億ユーロのSAPの計画された投資は、欧州のAIエコシステムの強さと可能性の重要なシグナルです。このような投資は、独立したヨーロッパのAIインフラストラクチャの構築と非ヨーロッパのプロバイダーへの依存を減らすことに貢献しています。

AIの新興企業のためのHorizo​​n Europeの資金

Horizo​​n Europeプログラムの一環としてのAIスタートアップのターゲットプロモーションは、欧州AIセクターの革新的な強さと競争力を強化するために重要です。 AI地域のディープテクノロジー企業に10億ユーロの年間資金は、有望なヨーロッパの新興企業のスケーリングを加速し、ヨーロッパで新しい雇用を創出するのに役立つ可能性があります。

サム・アルトマンと「スターゲート・ヨーロッパ」：ヨーロッパのウェイクアップコール？

OpenaaiのCEOであるSam Altmanが会話に巻き込まれた「Stargate Europe」イニシアチブは、AIレースでのヨーロッパの役割についての議論を再スパークしました。 2025年2月8日、Altmanは、米国の「Stargate」プログラムに基づいたTuベルリンでヨーロッパの主要なプロジェクトの計画を提示し、ヨーロッパに強力なAIインフラストラクチャを設立することを目指しています。彼は、ヨーロッパがサポートを必要とし、世界的な競争で生き残るために規制上のハードルを減らす必要があることを強調しました。

Altmanは、CHATGPT-5などのより強力なAIモデルをトレーニングするための鍵であるとAltmanは主張しました。このようなインフラストラクチャがなければ、ヨーロッパはAIレースに戻ると脅しています。 Openaiは、ドイツがヨーロッパで最大のチャット市場であり、AIアプリケーションで「主導的な役割」を果たしているため、ミュンヘンにオフィスを開設することを計画しています。 AIシステムの高エネルギー消費に対する批判にもかかわらず、AltmanはAIの使用を擁護し、AIモデルは人間よりも効率的であり、気候危機の解決策を開発するのに役立つと指摘しました。

しかし、Altmanは規制上の懸念を表明し、EU AI法の影響について警告しました。彼はコンプライアンスを確保しましたが、規制と進歩のバランスの必要性を強調しました。 EU AI法は、リスクレベルの後にAIシステムを分類し、生体認証監視などの高リスクアプリケーションを禁止しています。 Altmanは、AIレースでどのペースを打つことを望んでいたかを自分で決定するようヨーロッパに依頼しました。

Altmanの進歩は承認を得て会っただけではありません。 Tuベルリンの学生は、ドナルドトランプとの親密さに抗議し、Stargateなどのプロジェクトを通じて環境目標を損なうためにOpenaiを非難しました。 Tu BerlinのVolker Marklのような専門家は、欧州のデータ宝物の可能性も見ていますが、使用の明確なルールを要求しています。 MicrosoftやAmazonなどの企業が毎年数千億人のAIに投資している米国と比較した投資ギャップは、ヨーロッパにとって大きな課題であり続けています。

したがって、「スターゲートヨーロッパ」と議論は、技術的野心主義とヨーロッパの規制文化の間のバランスをとる行為を示しています。 「スターゲートヨーロッパ」が現実になるかどうかは、資金調達とインフラストラクチャだけでなく、EUがAI時代におけるその役割をどのように定義するかにも依存します。これは、ヨーロッパがあなた自身の強みを認識し、一貫したAI戦略を開発し、人工知能の将来に勇気を持って投資するための目覚めの呼びかけです。

ヨーロッパのチャンスは差別化にあります

AIレースは、純粋な「大金」ゲームではありません。ヨーロッパの強みは、規制の明確さ、専門的なアプリケーション、効率性の革新にあります。ただし、この可能性を使用するには、競争に関する協力を提供する一貫した戦略が必要です。これは、倫理的AIをグローバルに戦略的ニッチの独自のセールスポイントとスコアとして使用します。ヨーロッパは、大規模だがターゲットを絞った投資攻撃と組み合わせて、単なるサプライヤーに劣化することなく、AIレースで主導的な役割を果たすことができます。したがって、ヨーロッパの「スターゲート」のビジョンは、ヨーロッパの特定の強みと課題を考慮し、ヨーロッパがAI時代に独自のトランプカードを最適に再生する方法を示しなければなりません。行動する時間は今です。

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