글로벌 경쟁에서 유럽의 AI 야망 : 포괄적 인 분석-디지털 식민지 아니면 획기적인 획기적인가요?

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게시 : 2025 년 4 월 10 일 / 업데이트 : 2025 년 4 월 10 일 - 저자 : Konrad Wolfenstein

글로벌 경쟁에서 유럽의 AI 야망 : 포괄적 인 분석 - 디지털 식민지 또는 돌파구가 오나요?

글로벌 경쟁에서 유럽의 AI 야망 : 포괄적 인 분석-디지털 식민지 아니면 획기적인 획기적인가요?

EU가 인공 지능 분야의 전 세계 선두 주자가되기를 원하는 방법

인공 지능 : EU가 미국과 중국을 따라갈 수 있습니까?

유럽 연합 (EU)은 야심 찬 목표를 세웠습니다. 인공 지능 분야 (AI)에서 글로벌 리더십 역할을 맡고 싶어합니다. 초점은 신뢰할 수 있고 인간 중심적인 AI에 중점을 두어야합니다. 이 목표는 유럽의 강점을 기반으로합니다. 훌륭한 연구 환경과 윤리적 가치에 대한 강력한 헌신입니다. EU는 기술 주권을 달성하기 위해 노력하고 동시에 AI의 경제적 잠재력을 최적으로 사용합니다.

그러나 현실은 더 복잡해 보입니다. 유럽은 미국과 중국과의 전 세계 AI 경쟁에서 경쟁력에 큰 영향을 미치는 구조적 과제로 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 과제는 디지털 내부 시장의 조각화에서 연구 결과의 상업화에 어려움에 이르기까지 다양한 측면에 관한 것입니다.

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개요에서 중심 도전

디지털 내부 시장의 조각화

다양한 국가 규정, 표준, 데이터 액세스 규칙 및 언어 장벽으로 인해 AI 회사는 유럽 전역에서 성장하기가 어렵고 규모의 영향을 미칩니다.

“유럽 역설”

AI 부문에서는 우수한 연구와 시장 가능한 제품으로의 구현이 느린 불일치가 특히 분명합니다.

금융 격차

미국과 중국에 비해 위험 자본 금융, 특히 AI 신생 기업의 이후 성장 단계에서 상당한 차이가 있습니다.

조정 부족

유럽

규제 문제

AI Act와 같은 이니셔티브는 조화 및 개선 된 데이터 가용성을 통해 문제를 해결하는 것을 목표로합니다. 그러나 혁신 및 높은 규정 준수 비용, 특히 중소 규모 회사 (SME) 및 신생 기업의 장애물에 대한 우려가 있습니다.

인재 마이그레이션

유럽은 미국 및 기타 지역에 대한 자격을 갖춘 AI 전문가를 잃어 혁신적인 강점을 더욱 약화시킵니다.

출발점 : 야망과 현실

유럽 연합은 AI의 개발 및 적용에 주도적 인 역할을 수행하기위한 수많은 전략 논문 및 이니셔티브에서 목표를 확인했습니다. 이 전략은 유럽을 신뢰할 수 있고 인간 중심의 AI를위한 글로벌 센터로 만드는 것을 목표로합니다.

이 비전은 유럽의 강점 인 훌륭한 연구 환경과 윤리적 원칙에 대한 강한 헌신이 성공의 기초가 될 수 있다는 가정에 근거합니다. “인공 지능에 대한 유럽 접근”과 같은 전략은 연구와 산업 역량을 강화하고 AI의 도입을 촉진하기위한 명확한 목표를 공식화합니다.

그러나 현실은 다르게 보입니다. 유럽은 글로벌 AI 시장에서 경쟁력을 위험에 빠뜨리는 상당한 도전에 직면 해 있습니다. 가장 큰 과제 중 하나는 미국과 중국에 비해 위험 자본 투자의 막대한 격차입니다. 이러한 자본 부족은 유망한 AI 스타트 업의 스케일링을 방해합니다.

또한 디지털 내부 시장의 지속적인 조각화가있어 국경에 걸쳐 솔루션을 빠르고 효율적으로 제공하기가 어렵습니다. 이로 인해 비용이 높아지고 시장 도입 시간이 길어 유럽 AI 회사의 경쟁력에 영향을 미칩니다.

AI 부문의 유럽 역설

유럽은 오랫동안 상업적으로 성공적인 제품, 서비스 및 시장 리더로 기본 연구 및 과학적 간행 활동에서 강점을 구현하기가 어려운“유럽 역설”으로 오랫동안 어려움을 겪고 있습니다. 이 현상은 여전히 빠른 성장, 대량의 데이터 및 상당한 자본 투자에 특히 크게 의존하는 기술인 AI 영역에서 여전히 악화되는 것으로 보입니다.

유럽의 구조적 약점-위험 자본 부족, 단편화 된 시장 및 느린 상업화는 AI 부문에서 특히 불리한 점입니다. 미국 및 중국과 같은 글로벌 경쟁 업체는 거대한 내륙 시장, 견고한 위험 자본 및 지배적 인 기술 플랫폼으로 AI 개발 요구 사항을 더 잘 충족시키는 생태계를 보유하고 있습니다.

디지털 내부 시장의 조각화 : 스케일링에 장애물

유럽 연합의 균일 한 디지털 내부 시장의 꿈은 유럽 전역에서 확장하려는 AI 기업의 현실과는 거리가 멀다. 균질 한 시장 대신 유럽은 종종 각 국가가 디지털 영역에서 자체 규칙과 우선 순위를 추구하는 "패치 워크"와 비슷합니다. 이 단편화는 AI 솔루션의 스케일링에 중요한 장애물을 나타내며 글로벌 비교에서 유럽 기업의 경쟁력에 영향을 미칩니다.

이 조각화의 원인은 다양하고 심오합니다.

규제 발산

일반 데이터 보호 규정 (GDPR)과 같은 EU 전역의 법률이 존재하지만, 27 개의 국가 당국에 의한 다른 해석과 집행은 기업에 대한 상당한 법적 불확실성과 복잡성을 초래합니다. DMA (Digital Markets Act)와 같은 최근의 조화 노력조차도 일관되지 않은 집행에 의한 단편화를 줄이기보다는 단편화 강화의 위험을 제공합니다. AI 법인 AI 법은 AI를 규제하는 중앙 법률은 그러한 국가 편차를 정확하게 막기 위해 완전한 조화를 목표로한다. 그러나 국가 이행, 감독 당국의 역량 및 국가 사양 또는 해석이 다시 사실상의 조각화로 이어질 수 있다는 우려가있다.

누락 된 표준

유럽의 AI 시스템, 데이터 형식 및 인터페이스에 대한 균일하게 인식 된 기술 표준이 없기 때문에 상호 운용성이 방해되고 새로운 솔루션의 시장 액세스가 어렵습니다. AI Act는이 문제를 인식하고 유럽 표준화 조직의 조화 된 표준 개발에 의존합니다. 그러나이 프로세스는 시간이 많이 걸리고 지연 및 불일치의 위험을 초래하여 혁신적인 AI 애플리케이션의 빠른 스케일링 속도를 계속 느리게합니다.

데이터 액세스 및 사용

AI 모델, 특히 기계 학습 분야에서는 교육 및 검증을 위해 크고 다양한 데이터 세트에 액세스해야합니다. GDPR을 넘어서는 데이터 액세스의 다양한 국가 규칙과 관행은 장애물을 만듭니다. GDPR 자체에는 모호한 조항이 포함되어 있으며, 사용하려면 AI의 맥락에서 해석이 종종 필요하므로 불확실성을 초래합니다. 데이터 법 및 데이터 거버넌스 법과 같은 이니셔티브는 액세스 및 특히 산업 및 IoT 데이터의 공통 사용을 개선해야합니다. 그러나 새로운 복잡한 규정도 소개하며, 실질적인 영향은 AI 응용 프로그램의 데이터 가용성을 기다리고 있으며 새로운 규정 준수 장애물을 일으킬 수 있습니다.

언어 장벽

24 개의 공식 언어를 가진 유럽의 언어 적 다양성은 AI 응용 프로그램의 개발 및 스케일링, 특히 NLP (Natural Language Processing) 및 대형 언어 모델 (LLM)에서 특별한 도전입니다. 모델과 서비스를 다른 언어와 문화적 맥락에 적응시키는 것은 자원 집약적이며 시장 진입 비용을 크게 증가시킵니다.

국가의 이익과“이기심”

많은 회원국들이 주로 자체 국가 AI 요원을 추구하고 국가 챔피언을 홍보합니다. 이는 이중 작업, 비효율적 인 자원 할당으로 이어지고 글로벌 경쟁에서 생존하는 데 필요한 힘의 묶음을 방지합니다. EU 내의 AI 역량 및 리소스의 불평등 한 분포는이 문제를 악화시킵니다.

더 많은 장벽

다양한 VAT 요금, 지오 블로킹 관행 및 복잡한 소비자 보호 규정과 같은 고전적인 내부 시장 장애물로 인해 국경 간 디지털 비즈니스가 더욱 어려워집니다.

AI 회사에 대한 이러한 다양한 조각화 측면의 직접적인 결과는 심각합니다. AI 솔루션의 개발, 적응 및 마케팅 비용을 크게 증가시키고 시장 성숙도 (시장 마켓)까지의 시간을 연장하고 글로벌 경쟁에 필요한 규모의 영향을 극복하기가 매우 어렵습니다. 이것은 결국 투자자들을 두려워하고 야심 찬 AI 스타트 업에 대한 유럽 시장의 매력을 약화시킵니다.

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EU-KI 연구의 느린 상업화

AI 지역에서 유럽의 경쟁력에 대한 핵심 장애는 강력한 연구 기반의 결과를 시장성있는 제품 및 서비스로 전환하는 데 지속적인 어려움입니다. 과학적 우수성과 상업적 성공의 격차 인“유럽 역설”으로 알려진이 현상은 AI 부문에서 특히 두드러집니다. 유럽은 AI 지역의 과학 간행물에서 오랫동안 이끌고 있었고 일류 연구 기관을 보유하고 있지만, 전 세계 경쟁력있는 AI 회사에 이러한 강점을 구현할 수는 없습니다.

이 느린 상업화의 이유는 복잡합니다.

위험 자본 격차

주요 요인 중 하나는 미국과 중국에 비해 유럽의 AI 신생 기업에 대한 위험 자본의 극적인 부족 (벤처 캐피탈, VC)입니다. 미국의 이러한 지배, 특히 기본 모델을위한 대규모 금융 라운드에 대한 이러한 지배력은 계속됩니다. 특히 자본 집약적 인 스케일링 단계 ( "스케일 업")에 대한 충분한 자본 부족은 유망한 유럽 AI 회사가 성장을 겪지 않고 EU 외부의 자금 조달을 찾아 이민을 이끌어 내고 투자자에게 매력적이지 않습니다.

과학과 경제의 격차

우수한 연구 기관에도 불구하고 과학적 지식을 산업 사용으로 이전하는 것은 느리다. 초기 연구 자금 지원 후 상업화를 지원하기위한 확립 된 메커니즘과 인센티브가 종종 있습니다. 대조적으로, 미국에는 역동적 인 생태계가 있으며, 여기서 연구 결과는 신생 기업으로 신속하게 이전 될 수 있으며 대규모 기술 회사에서 플랫폼 및 고객으로 통합 될 수 있습니다. 유럽은 AI 혁신을위한“시작된 줄기”역할을 할 수있는 대기업의 비슷한 밀도가 부족합니다.

문화적, 구조적 장애물

미국과 비교할 때 위험 회피가 더 높으면 유럽의 투자자, 기존 기업 및 때로는 규제 당국의 행동이 형성됩니다. 이로 인해 자금 조달은 더 야심 차고 잠재적으로 파괴적인 아이디어 ( "Moonshots")를 만들고 새로운 기술의 적응을 느리게 만듭니다. 기업가 적 실패는 미국보다 더 낙인이되어 위험한 신생 기업을 확립하려는 의지를 약화시킵니다. 지적 재산 (IP)을 다루는 일관되지 않은 전략과 EU가 지원하는 연구 프로젝트의 결과 사용을 추적하지 못하면 상업적 사용이 방해됩니다. AI의 소개 및 스케일링에서 재무 병목 현상 및 전문 지식 부족과 같은 특수 장애물과 같은 특수 장애물이 발생합니다. 시장의 조각화와 특히 AI 법을 통한 규제 부하는 추가적인 과제를 나타냅니다.

AI 재능의 "뇌 배수"

또 다른 중요한 문제는 유럽의 고도로 자격을 갖춘 AI 전문가의 이주 ( "Brain Drain")입니다. 유럽에서 훈련 된 인재는 더 나은 경력 기회, 더 높은 급여 및 더 매력적인 연구 개발 환경, 특히 미국에 대한 검색을 위해 대륙을 떠납니다. 이민의 주된 이유는 더 높은 급여, 야심 찬 프로젝트, 더 나은 연구 조건 및 생태계뿐만 아니라 관료적 장애물이 낮기 때문입니다. 유럽은 1 인당 AI 전문가의 밀도가 높고 많은 연구자들이 훈련 할 수 있지만, 세계 경쟁에서 최고 세력 ( "최고 계층"/"엘리트"인재)을 유지하는 데 어려움이 있습니다. 중국은 최고의 재능을 훈련 할 때 빠르게 따라 잡습니다. 이러한 인적 자본 손실은 유럽의 혁신과 상업화 능력을 직접 손상시킵니다.

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진본인. 개별적으로. 글로벌: 귀사를 위한 Xpert.Digital 전략

인공 지능 및 EU 프로그램 : 우리는 실제로 어디에 서 있습니까?

AI에 대한 EU 자금 지원 도구의 효과

유럽 연합은 여러 금융 도구를 사용하여 연구, 혁신 및 인공 지능의 사용을 촉진합니다. 이 맥락에서 가장 중요한 두 가지 프로그램은 Horizont Europe과 "Digital Europe"프로그램 (DEP)입니다. EU는 공개적으로 자금을 조달 한 AI 연구 및 혁신을 크게 증가시키기 위해 수행했습니다. 그러나 프로그램에 대한보다 정확한 관점과 이전 효과는 혼합 된 이미지와 중요한 도전을 보여줍니다.

AI 지역의 Horizont Europe의 결과는 모호합니다. 수많은 프로젝트가 자금을 조달하고 높은 수준의 참여가 이루어 지지만 ECA (European Auditors)는 Horizont 2020 (이전 프로그램)에 따른 특정 AI 프로젝트에 대한 낮은 특허율을 명시 적으로 비판합니다. 연구 결과의 상업적 착취에 대한 체계적인 추적 및 지원이 부족하다는 ECA를 찾는 것이 더욱 심각하다.

"DEPID (Digital Europe)"프로그램 (DEP)은 디지털 기술 도입, 역량 설립 및 디지털 인프라의 자금 조달에 중점을 둡니다. AI 영역에서는 AI 액세스 플랫폼 ( "AI-on-Demand 플랫폼"), 유럽 데이터 룸, 테스트 및 실험 시설 (TEFS) 및 EDIH (European Digital Innovation Centers)와 같은 중심 요소에 재정을 지원합니다. 그러나 ECA에 따르면 이러한 인프라 프로젝트의 구현은 느 렸습니다. 일부 시설은 늦게 운영되었거나 시험 당시 아직 완전히 기능하지 못했습니다.

EIC (European Innovation Council) 가속기는 중소기업과 신생 기업의 위험하지만 잠재적으로 혁신적인 혁신을 촉진하도록 특별히 설계되었습니다. 그러나이 프로그램은 매우 경쟁력이 있습니다. EIC는 AI 회사에도 자금을 조달했지만 ECA는이 도구가 획기적인 AI 혁신가들에게 불충분하게 준비되어 있으며 대규모 규모의 회사에 대한 자본 지원을 제공하지 않았다는 것을 발견했습니다.

ECA의 특별 보고서는 AI 생태계를 촉진하기위한 EU 조치에 대한 중요한 전반적인 평가를 제공합니다 : 조정 결함, 지연된 인프라, 부적절한 레버리지, 모니터링 부족 및 상업화 부족.

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EU와 회원국 간의 조정 : 균일 한 AI 전략으로가는 길에?

EU 수준과 개별 회원국 간의 효과적인 조정은 유럽 AI 전략의 성공에 중요합니다. 자원은 공동 행동을 통해서만 번들로 번들링 할 수 있으며, 조각화를 피할 수 있으며, 글로벌 경쟁에서 생존하기 위해 중요한 질량을 달성 할 수 있습니다. 그러나 이전 조정 메커니즘은 부적절한 것으로 입증되었습니다.

AI 법이 도입되기 전에, 조정은 주로“AI에 대한 조정 계획”을 기반으로했다. 그러나이 분석은이 조정에서 제한된 효과, 부적절한 거버넌스 도구, 구식 목표 및 책임 부족, 모니터링 부족 및 국가 조각화와 같은 상당한 결함을 발견했습니다.

AI Act는 이러한 약점을 수정하고 EU : European AI Office (AI Office), European AI Board (AI Committee) 및 국가 책임 당국의 AI 정책에 대한 더 많은화물 통제를 가능하게하는 새롭고 포괄적 인 거버넌스 프레임 워크를 설립합니다.

이 새로운 구조는 유럽 그러나이 새로운 거버넌스 구조의 성공은 회원국의 적극적인 참여와 헌신뿐만 아니라 국가 차원의 충분한 자원 장비에 결정적으로 달라집니다.

EU 정책 도구 : 중앙 규정 및 프로그램 분석

최근 몇 년 동안 유럽 연합은 AI 부문을 형성하고 혁신을 촉진하며 동시에 위험을 관리하기위한 포괄적 인 규정 및 자금 조달 프로그램을 개발했습니다. 가장 중요한 요소는 AI Act, 데이터 전략 (특히 데이터 거버넌스 법 및 데이터 법) 및 자금 조달 프로그램이 유럽과 디지털 유럽입니다.

AI 법은 AI를 규제하는 세계 최초의 포괄적 인 법률입니다. 그의 주요 목표는 신뢰할 수있는 AI의 혁신을 촉진하는 조화로운 법적 틀을 만들고 동시에 시민의 기본 권리, 건강 및 보안을 보호하는 것입니다. AI Act는 통일 규칙을 만들어 국가 규정을 발산하는 것을 막고 AI 기술의 내부 시장을 보장하기위한 것입니다. 그러나 신생 기업 및 위험 자본 제공 업체는 특히 상당한 우려를 표명합니다. 그들은 엄격한 요구 사항이 높은 규정 준수 비용을 유발하고 기술 및 조직의 복잡성을 높이며 궁극적으로 혁신을 늦추고 유럽 AI 회사의 경쟁력을 줄일 것이라고 우려합니다.

디지털 및 AI 지역에서 유럽 규제 네트워크의 밀도는 전례가 없습니다. 모든 법률은 합법적 인 목표를 추구하지만 전체적으로 누적 준수 장벽을 만들 수 있으며, 특히 중소기업과 신생 기업에 영향을 미칩니다. 이 회사들은이 복잡한 규제 환경을 중심으로 한 길을 찾기위한 자원이 제한되어 있습니다.

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글로벌 AI 경주 : 미국과 중국에 비해 유럽

AI 지역의 EU의 도전과 기회를 현실적으로 평가하기 위해서는 전 세계 주요 지역과의 비교가 필수적입니다. 이 비교는 투자, 연구, 인재, 시장 규모 및 정치적 접근 방식의 상당한 차이를 보여줍니다.

이미 언급했듯이 EU와 미국/중국 사이의 AI에 대한 위험 자본 투자에는 큰 차이가 있습니다. 미국은 특히 기본 모델 개발자에 대한 수십억의 투자를 통해 시장을 지배합니다. 중국은 또한 EU보다 분명히 앞서있다. 이러한 자금 조달 우월성을 통해 미국 및 중국 기업은 연구, 개발, 인재 진정 및 시장 개발에보다 공격적인 투자를 할 수 있습니다.

EU는 전통적으로 과학 연구에 강력한 기초를두고 있으며 많은 출판물을 보유하고 있지만, 중국은 이제 순수한 AI 간행물에서 EU를 추월했습니다. 미국은 평균 품질 및 인용 빈도로 이어지고 있지만, 중국도 여기를 따라 잡았고 부분적으로 논문을 주도했습니다. EU의 분명한 약점은 특허받은 혁신에 대한 연구를 구현하는 것입니다.

AI 인재에 대한 글로벌 경쟁은 강렬합니다. 미국은 최근에 매력이 약간 감소하더라도 전 세계 최고의 AI 연구원들에게 가장 매력적인 작업 장소입니다. 그러나 그들은 중국과 유럽의 재능 이민에 점점 더 의존하고 있습니다. 이는 유럽이“뇌 배출”을 막고 자신의 혁신적인 강점을 확보하기 위해 AI 전문가들에게 더 매력적인 조건을 만들 수있는 시급성을 강조합니다. 해외에서 자격을 갖춘 고도의 전문가를 유치하고 유럽의 재능을 자국에 유지하기 위해 대상 조치가 필요합니다.

중국은 자체 AI 전문가의 교육에 큰 투자를하고 있으며 글로벌 인재 생산에 대한 점유율을 빠르게 증가시킵니다. 유럽

미국과 중국은 기술과 비즈니스 모델의 빠른 확장을 가능하게하는 거대한 균질 한 내부 시장의 혜택을받습니다. 대조적으로, EU 시장은 매우 단편적입니다. 중국은 또한 경제에서 AI 기술의 적응률을 이끌어내는 반면, EU, 특히 중소기업에서의 도입은 느려집니다.

세 지역은 다른 전략을 추구합니다. EU는 AI 법에 의해 구체화되며 높은 윤리적 표준과 보안을 보장하기위한 가치 기반 규제 중심 접근법 ( "Trustworthy AI")에 의존합니다. 미국은 전통적으로 개별 당국이 특정 지침을 개발하더라도 덜 포괄적 인 규제를 가진보다 시장 주도의 혁신과 친숙한 접근 방식을 추구합니다. 중국은 정부 투자 및 이니셔티브를 통해 AI를 전략적 기술로 대량으로 홍보하고, 대량의 데이터에 쉽게 접근 할 수 있으며 중앙 통제 개발에 의존합니다.

글로벌 AI 경주의 결정적인 요소는 미국 (Google/Alphabet, Amazon, Facebook/Meta, Apple, Gafa 또는 Big Tech) 및 중국 (Baidu, Alibaba, Tencent, Xiaomi-Batx)의 대규모 기술 그룹의 지배입니다. 이 회사는 플랫폼 서비스의 막대한 양의 데이터, 주요 클라우드 인프라, 거대한 자본 및 글로벌 범위의 막대한 자원을 가지고 있습니다. 이러한 자산은 AI 모델 및 응용 프로그램의 개발, 교육 및 스케일링에서 결정적인 이점을 제공합니다. 인수를 통해 최고의 재능을 유치하고 잠재적 인 경쟁자를 구입할 수 있습니다.

유럽 AI 회사의 경우 이러한 지배력은 엄청난 경쟁 도전을 나타냅니다. 유럽이 기술적으로 의존 하고이 기업의“디지털 식민지”로 저하 될 위험이 있습니다. DMA (Digital Markets Act)와 같은 규정은 이러한 "게이트 키퍼"의 시장력을 제한하는 것을 목표로하지만 역동적 인 AI 시장에서의 효과는 여전히 논란의 여지가 있습니다.

차별화 기능으로서“신뢰할 수있는 AI”에 대한 EU의 전략적 방향은 글로벌 시장 역학을 고려할 때 위험한 사업입니다. 이 전략은 신뢰를 창출하고 유럽 AI 솔루션에 대한 시장 선호도를 창출하는 규제 (AI Act)에 중점을 둡니다. 그러나 글로벌 AI 시장은 현재 성능, 확장 성 (특히 기본 모델의 경우) 및 데이터, 자본 및 시장 이점으로 인해 우수한 소개 영역의 속도에 의해 지배되고 있습니다.

유럽 AI 생태계의 내비게이션 : 회사의 사례 연구

시장 조각화, 금융 격차 및 규제 복잡성의 추상적 인 과제는 유럽 AI 회사의 일상 현실에서 나타납니다. 특정 사례를 조사하면 회사가 이러한 조건을 다루는 방법, 추구하는 전략 및 어떤 성공 요인이 결정적인 지 이해하는 데 도움이됩니다.

사례 연구 1 : Mistral AI (프랑스)

Mistral AI는 LLM (Large Voice Models)의 가장 유명한 유럽 개발자 중 하나로 빠르게 발전했으며 종종 잠재적 인 유럽 챔피언으로 활동합니다. 파리에 본사를 둔이 회사는 차별화 기능으로 오픈 소스 모델과 크게 관련되어 있습니다. 등급은 여전히 미국 최고의 경쟁 업체보다 훨씬 낮아 지지만 상당한 자금 조달 라운드를 완료 할 수있었습니다. Mistral은 SAP 및 Microsoft를 포함한 전략적 파트너십뿐만 아니라 방어 지역의 Helsing과 같은 다른 유럽 AI 전문가와의 전략적 파트너십을 추구합니다.

사례 연구 2 : Aleph Alpha (독일)

Alph Alpha는 LLMS 분야의 또 다른 중요한 유럽 배우이며, 특히 주권, 설명 성 및 AI의 신뢰성에 중점을 둡니다. 독일 회사는 Schwarz Group (LIDL 및 Kaufland의 소유자) 및 SAP와 같은 중요한 산업 회사의 지원을받습니다.

사례 연구 3 : Helsing (독일-방어 KI)

Helsing은 방어 및 보안 부문을위한 AI 응용 프로그램 개발을 전문으로합니다. 이 회사는 Mistral AI와의 전략적 파트너십을 마감 하여이 분야의 비전 언어 액션 모델과 같은 기술을 공동으로 개발했습니다.

이러한 개별 사례 외에도 유럽의 AI 스타트 업을위한 일반적인 패턴이 표시됩니다.

도전

위험 자본의 부족, 특히 후기 단계 (늦은 날) 및 투자자의 위험 회피는 중심적인 장애물로 남아 있습니다. 많은 심층 기술 스타트 업은 기술의 가치를 설득력있게 전달하기가 어렵다는 것을 알게됩니다. 단편화 된 유럽 시장의 스케일링은 복잡하며, 특히 AI 법에 의한 규제 부하는 중요한 장애물로 인식됩니다.

성공 요인

헌신과 관련 전문 지식을 갖춘 강력한 스타트 업 팀이 중요합니다. 명확한 시장 요구 사항의 식별, 강력한 기술 솔루션의 개발 및 잘 생각 된 비즈니스 및 마케팅 전략도 마찬가지로 중요합니다. 전략적 파트너십, 명확한 틈새 초점 및 스케일링을위한 효과적인 프로세스 관리도 성공에 기여합니다. 일부 회사는 또한 EU 규칙 준수를 품질 및 신뢰 기능으로 적극적으로 사용하려고합니다.

이러한 사례와 일반적인 추세에 대한 분석은 유럽 AI 신생 기업이 미국 및 중국 경쟁 업체에 비해 자본, 시장 규모 및 균일 성의 단점을 고려하여 특정 전략을 추구해야한다는 것을 시사합니다. 성공적인 회사는 일반 LLM의 순수한 경쟁을 넘어 영역에 중점을 둡니다. 기존 산업 또는 기타 신생 기업과의 파트너십은 중요한 역할을합니다.

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분석에 따르면 연구 및 인재 개발의 강점에도 불구하고 유럽은 글로벌 AI 경주에서 야심을 실현하기위한 상당한 도전에 직면하고 있습니다. 내부 시장의 조각화, 연구 상업화의 격차, 조정의 적자, 재능 이민 및 부적절한 금융 환경은이 중요한 기술 분야에서 EU의 경제적 경쟁력과 전략적 자율에 영향을 미칩니다. 미국과 중국보다 뒤쳐 질 위험은 실제적입니다. 과정을 변경하고 유럽의 잠재력을 높이려면 모든 수준에서 결정되고 조정 된 조치가 필요합니다.

행동 권장 사항 :

EU 정치인들에게

AI의 디지털 내부 시장의 심화
규제와 혁신 홍보 사이의 균형
자금 조달 전략의 재정렬
AI 인프라 확장
전략적 공공 조달

회원국을 위해

국가 전략을 조정하십시오
국가 당국을 강화하십시오
국가 생태계 홍보

산업 및 투자자를 위해

더 많은 위험 자본을 동원합니다
협력을 강화하십시오
전략적 위험을 감수하십시오

연구 기관의 경우

상업화 초점을 강화합니다
훈련 조정

유럽의 AI 잠재력 : 혁신에 중점을 두어 세계 경쟁을 이끌어 낼 수있는 방법

유럽은 광범위한 연구 기반, 귀중한 산업 데이터, 대규모 인재 풀 및 확립 된 윤리적 틀로 상당한 강점을 가지고 있습니다. 그러나 그의 AI 야망을 실현하고 글로벌 경쟁에 존재하기 위해서는 정치, 자금 조달 및 문화에 대한 공동, 조정 및 훨씬 더 공격적인 노력이 필요합니다. AI의 순수한 규제에서 역동적이고 전 세계적으로 경쟁이 치열한 유럽 AI 생태계의 활성 구조에 이르기까지 초점이 연기되어야합니다. 이것이 기존 잠재력과 시장 사이의 격차를 해소하는 유일한 방법입니다.

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