Het vijfpuntenplan: hoe Duitsland wereldleider wil worden in AI – Data Gigafactory en overheidsopdrachten voor AI-startups

Waarom is het voor Duitsland van strategisch belang om zich te ontwikkelen tot een toonaangevend AI-land?

Het huidige wereldwijde technologielandschap wordt gekenmerkt door intense concurrentie op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI), vaak omschreven als de "AI-race". Deze race wordt voornamelijk geleid door de Verenigde Staten en China, die enorme investeringen doen in onderzoek, ontwikkeling en infrastructuur. Voor een hoogontwikkeld industrieland als Duitsland is positionering in dit veld niet slechts een optie, maar een strategische noodzaak. AI is niet langer een nichetechnologie, maar ontwikkelt zich tot een fundamentele, fundamentele innovatie die bepalend zal zijn voor de toekomstige economische concurrentiekracht, nationale veiligheid en geopolitieke invloed.

Voor Duitsland, dat zijn welvaart grotendeels dankt aan zijn sterke positie in sleutelsectoren zoals de machinebouw, de auto-industrie en de medische technologie, brengt een technologische achterstand op het gebied van AI existentiële risico's met zich mee. Een verlies aan technologisch leiderschap in deze sectoren zou niet alleen de economische basis ondermijnen, maar ook leiden tot een kritieke afhankelijkheid van buitenlandse technologieleveranciers. De urgentie van deze uitdaging wordt onderstreept in politieke strategiedocumenten die de dringende noodzaak van daadkrachtig optreden benadrukken.

Als reactie op deze wereldwijde dynamiek heeft de Duitse Bondsregering strategische plannen geformuleerd om Duitsland wereldwijd een voortrekkersrol te laten spelen in de AI-wereld. Een belangrijk onderdeel van deze strategie is een vijfpuntenplan van de minister voor Digitale Zaken, waarin de essentiële actiegebieden worden geschetst om de positie van Duitsland als AI-hub te versterken. Dit plan dient als leidraad voor een alomvattende transformatie, variërend van gerichte ondersteuning van binnenlandse startups en de ontwikkeling van een soevereine data-infrastructuur tot de invoering van een op waarden gebaseerd regelgevingskader.

Analyse van dit plan onthult een diepere strategische dimensie. Gezien de enorme investeringskloof tussen Europa en de VS of China, kunnen de Duitse en Europese strategie niet zomaar een kopie zijn van de Amerikaanse of Chinese aanpak. Het is eerder de blauwdruk voor een asymmetrische concurrentiestrategie. Deze strategie streeft er niet naar om te zegevieren door louter financiële superioriteit, maar door het intelligent benutten van specifieke sterke punten: de nauwe integratie van AI met een sterke industriële basis, de creatie van een betrouwbaar, op waarden gebaseerd ecosysteem en de vestiging van digitale soevereiniteit als kwaliteitskeurmerk. In de volgende paragrafen worden de vijf pijlers van deze strategie in detail geanalyseerd en worden de implicaties, uitdagingen en kansen ervan belicht.

Geschikt hiervoor:

• Kunstmatige intelligentie | Marketingtactieken van Amerikaanse bedrijven met AI Angstmacherei

Innovatie bevorderen via overheidsaanbestedingen

Welke rol speelt overheidsaanbestedingen bij het promoten van AI-startups in Duitsland?

Een belangrijke hefboom voor het versterken van het binnenlandse AI-ecosysteem ligt in de strategische herschikking van overheidsaanbestedingen. In Duitsland fungeert de staat als grootste individuele IT-inkoper en gunt jaarlijks opdrachten ter waarde van honderden miljarden euro's aan private bedrijven. Dit enorme marktvolume vertegenwoordigt een belangrijke economische factor en biedt een enorm potentieel voor gerichte innovatiebevordering.

De huidige strategie bekritiseert bestaande aanbestedingspraktijken als "ongecontroleerde groei" en pleit voor gericht beheer van digitale overheidsuitgaven. De kern van het voorstel is om overheidsopdrachten strategisch te gunnen aan Duitse en Europese AI-startups, in plaats van voornamelijk aan gevestigde, vaak in de VS gevestigde technologiegiganten. Deze maatregel is bedoeld als een "innovatie-impuls" door jonge, innovatieve bedrijven toegang te geven tot de markt die ze anders moeilijk zouden kunnen verkrijgen.

De realiteit laat echter zien dat dit potentieel nauwelijks wordt benut. Studies tonen een opvallend lage deelnamegraad van startups aan openbare aanbestedingen aan. Slechts ongeveer 11% van de Duitse startups neemt überhaupt deel aan dergelijke processen, en slechts 7% wint daadwerkelijk een opdracht. Het aandeel van overheidsopdrachten in de totale omzet van deze bedrijven is dan ook navenant laag, namelijk minder dan 5%. Dit illustreert een aanzienlijke discrepantie tussen de potentiële markt die de overheid als klant vertegenwoordigt en het vermogen van startups om deze markt te betreden. Het gericht gunnen van overheidsopdrachten wordt daarom niet alleen gezien als financiële steun, maar ook als een fundamenteel mechanisme voor marktliberalisering en de validatie van nieuwe technologieën.

Welke obstakels ondervinden innovatieve jonge ondernemingen in het aanbestedingsrecht?

Het beperkte succes van startups bij openbare aanbestedingen kan worden toegeschreven aan een aantal specifieke bureaucratische en juridische obstakels die zijn vastgelegd in de Duitse en Europese aanbestedingswetgeving. Deze obstakels zijn vaak toegesneden op de behoeften van grote, gevestigde bedrijven en vormen onoverkomelijke obstakels voor jonge, wendbare bedrijven.

Een van de grootste uitdagingen zijn de toelatingseisen. Opdrachtgevers in de publieke sector vragen vaak om bewijs van een bepaalde minimale jaaromzet, die vaak twee keer zo hoog is als de geschatte contractwaarde. Voor een start-up die zich nog in de groeifase bevindt en uiteraard een lagere omzet heeft, is deze eis vrijwel onmogelijk te behalen. Daarbij komt nog de vraag naar uitgebreide referenties van vergelijkbare projecten uit de afgelopen drie boekjaren. Dit creëert een klassiek kip-en-eiprobleem: geen overheidsopdrachten, geen referenties, en geen referenties, geen overheidsopdrachten.

Bovendien schrikken de complexiteit en de lengte van aanbestedingsprocedures veel startups af. Het opstellen van aanbestedingsdocumenten is tijdrovend en arbeidsintensief, wat een aanzienlijke belasting vormt voor kleine teams. Het aanbestedingsrecht zelf wordt gekenmerkt door een hoge regelgevingsdichtheid en een tweeledige structuur: opdrachten onder bepaalde EU-drempels vallen onder nationale regelgeving, zoals de Duitse Aanbestedingsverordening voor opdrachten onder de drempelwaarde (UVgO), terwijl opdrachten boven deze drempelwaarden Europees moeten worden aanbesteed en onderworpen zijn aan complexere regelgeving, zoals de Duitse Wet op de mededingingsbeperkingen (GWB) en de Duitse Aanbestedingsverordening (VgV). Deze juridische complexiteit verhoogt de toetredingsdrempel verder en zorgt ervoor dat veel innovatieve bedrijven de publieke sector al vanaf het begin als potentiële klant mijden.

Welke oplossingen en hervormingen worden er besproken om start-ups gemakkelijker toegang te geven tot overheidsopdrachten?

Om de beschreven obstakels te overwinnen, worden op juridisch en politiek niveau verschillende oplossingen besproken. Deze zijn erop gericht het aanbestedingsrecht flexibeler en innovatievriendelijker te maken, zonder de fundamentele beginselen van transparantie en concurrentie uit het oog te verliezen.

Op juridisch vlak bestaan ​​er al instrumenten die startups kunnen gebruiken om hun nadelen te compenseren. Een voorbeeld hiervan is de vorming van 'biedingsconsortia', waarbij verschillende kleinere bedrijven hun krachten bundelen om een ​​groter contract te verkrijgen. Een andere optie is 'kwalificatielening', waarbij een startup de ontbrekende kwalificaties, zoals referenties of omzetcijfers, 'leent' van een gevestigd partnerbedrijf, dat in ruil daarvoor zijn middelen beschikbaar stelt als het contract wordt gegund.

Op politiek niveau zijn er uitgebreide hervormingsvoorstellen, zoals het 7-puntenplan van de digitale branchevereniging Bitkom. Dit plan pleit onder andere voor een ruimere toepassing van bestaande criteria voor innovatieve aanbestedingen, de ontwikkeling van nieuwe evaluatienormen die specifiek zijn toegesneden op startups, en de harmonisatie van de gefragmenteerde wettelijke kaders. Een belangrijk element is de professionalisering van aanbestedende diensten. Medewerkers van deze diensten hebben de expertise nodig om innovatieve AI-oplossingen te evalueren, wat vaak specialisatie en gerichte training vereist. Een ander belangrijk instrument is het 'innovatiepartnerschap'. Dit is een speciale aanbestedingsprocedure die specifiek is ontworpen om in samenwerking met een bedrijf een innovatieve oplossing te ontwikkelen die nog niet op de markt beschikbaar is. Het is daarom bij uitstek geschikt voor de aanbesteding van nieuwe AI-technologieën en bevordert de samenwerking tussen de overheid en innovatieve aanbieders.

De volgende tabel vat de belangrijkste uitdagingen en de bijbehorende oplossingen samen:

Innovatie in plaats van lage prijs: nieuwe kansen voor start-ups bij het binnenhalen van opdrachten

Startups stuiten op diverse obstakels bij het inschrijven op opdrachten, wat nieuwe kansen kan creëren door innovatie in plaats van zich simpelweg te richten op de laagste prijs. Strenge criteria voor deelname, zoals minimale omzet en referenties, sluiten jonge bedrijven vaak uit van de concurrentie vanwege een gebrek aan bewezen trackrecord. Oplossingen zoals het benutten van de kwalificaties van bestaande bedrijven, het accepteren van persoonlijke referenties van werknemers en het aanpassen van de criteria aan de betreffende ontwikkelingsfase van het bedrijf kunnen hierbij helpen. De hoge complexiteit en duur van inkoopprocessen overbelasten kleine teams en leiden tot aanzienlijke kosten. Daarom zouden het verminderen van bureaucratie, het digitaliseren van inkoopprocessen (bijvoorbeeld via e-procurement) en het bieden van gerichte training en netwerkmogelijkheden voor start-ups gunstig zijn. De vaak ongeschikte contractomvang, waarbij het gebrek aan kavelgebaseerde aanbesteding de capaciteiten van kleine bedrijven overstijgt, kan ook worden verbeterd door consequent de MKB-clausule (§ 97 GWB) toe te passen om opdrachten in percelen te verdelen en het bevorderen van inschrijvende consortia. Een ander cruciaal punt is de focus op de laagste prijs, wat innovatieve, maar mogelijk duurdere oplossingen benadeelt. De invoering van een "innovatiebonus" als gunningscriterium, het bredere gebruik van functionele specificaties en het benutten van innovatiepartnerschappen kunnen nieuwe kansen creëren. Uiteindelijk belemmert een gebrek aan transparantie en feedback het leerproces van startups en verhindert het verbeteringen in toekomstige biedingen. De publicatie van uitgebreide aanbestedingsstatistieken en verplichte feedback voor afgewezen bieders zouden dit proces ondersteunen.

Wat zijn de economische gevolgen als binnenlandse bedrijven specifiek worden bevoordeeld?

De strategische intentie om overheidsopdrachten bij voorkeur te gunnen aan "binnenlandse AI-bedrijven" vertegenwoordigt een vorm van industriebeleid die echter op gespannen voet staat met gevestigde economische principes en het Europese rechtskader. De kern van deze spanning ligt in het conflict tussen het bevorderen van een nationaal technologisch ecosysteem en de potentiële efficiëntieverliezen als gevolg van beperkte concurrentie.

Het EU-aanbestedingsrecht is gebaseerd op de fundamentele beginselen van de interne markt: transparantie, gelijke behandeling en non-discriminatie. Deze beginselen zijn bedoeld om ervoor te zorgen dat de opdracht wordt gegund aan de economisch meest voordelige inschrijving, ongeacht de nationaliteit van de inschrijver. Deze open aanbesteding wordt beschouwd als een belangrijke motor van economische groei en draagt ​​naar verwachting aanzienlijk bij aan het bbp van de EU. Beleid dat expliciet binnenlandse bedrijven bevoordeelt, ondermijnt dit beginsel en riskeert schending van het EU-recht.

Vanuit economisch perspectief kan een dergelijke protectionistische maatregel leiden tot hogere kosten voor de publieke sector. Als de concurrentie kunstmatig wordt beperkt door internationale leveranciers uit te sluiten, kunnen de resterende binnenlandse bieders hogere prijzen vragen. Studies naar de effecten van lokale voorkeur bij aanbestedingen tonen aan dat dit de kosten voor belastingbetalers kan verhogen en de efficiëntie van overheidsuitgaven kan verminderen.

Daartegenover staan ​​de argumenten van het industriebeleid. Voorstanders van een dergelijke strategie stellen dat tijdelijke voorkeursbehandeling noodzakelijk is om een ​​jonge, strategisch belangrijke industrie zoals AI een eerlijke kans te geven in de wereldwijde concurrentiestrijd. Een overheidscontract kan dienen als een cruciale "eerste klant" voor een startup, die niet alleen inkomsten genereert, maar ook een belangrijke referentie vormt en zo de toegang tot private markten en verder durfkapitaal vergemakkelijkt. Het is daarom een ​​strategische afweging: hogere kosten en potentiële efficiëntieverliezen op korte termijn worden geaccepteerd om op de lange termijn een soevereine en concurrerende binnenlandse technologiebasis op te bouwen en kritieke afhankelijkheden te vermijden. De implementatie van deze strategie vereist dus een zorgvuldige afweging om de binnenlandse industrie te bevorderen zonder de fundamentele pijlers van de Europese interne markt in gevaar te brengen.

Ki-Gamechanger: de meest flexibele AI-op-tailor-oplossingen die de kosten verlagen, hun beslissingen verbeteren en de efficiëntie verhogen

Onafhankelijk AI -platform: integreert alle relevante bedrijfsgegevensbronnen

• Dit AI -platform werkt samen met alle specifieke gegevensbronnen
  • Van SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox en vele andere gegevensbeheersystemen
• Snelle AI-integratie: op maat gemaakte AI-oplossingen voor bedrijven in uren of dagen in plaats van maanden
• Flexibele infrastructuur: cloudgebaseerd of hosting in uw eigen datacenter (Duitsland, Europa, gratis locatie-keuze)

• Hoogste gegevensbeveiliging: gebruik in advocatenkantoren is het veilige bewijs
• Gebruik in een breed scala aan bedrijfsgegevensbronnen
• Keuze voor uw eigen of verschillende AI -modellen (DE, EU, VS, CN)

Uitdagingen die ons AI -platform oplost

• Een gebrek aan nauwkeurigheid van conventionele AI -oplossingen
• Gegevensbescherming en beveiligd beheer van gevoelige gegevens
• Hoge kosten en complexiteit van individuele AI -ontwikkeling
• Gebrek aan gekwalificeerde AI
• Integratie van AI in bestaande IT -systemen

Meer hierover hier:

• AI-integratie van een onafhankelijk en cross-data bronbrede AI-platform voor alle bedrijfszaken

Het bouwen van een nationale computerinfrastructuur

Wat is de huidige stand van zaken op het gebied van datacenterinfrastructuur in Duitsland en waarom is deze cruciaal voor AI?

Rekenkracht vormt de fundamentele ruggengraat van de digitale economie en is de onmisbare hulpbron voor de ontwikkeling en exploitatie van moderne AI-toepassingen. Grote AI-modellen, met name basismodellen, vereisen een immense rekencapaciteit voor training, waarbij miljarden parameters en enorme hoeveelheden data betrokken zijn. Zonder een krachtige en schaalbare infrastructuur van reken- en datacenters is de ambitie om een ​​toonaangevende AI-natie te worden onhaalbaar.

Duitsland beschikt momenteel over de grootste datacentercapaciteit van Europa. Frankfurt am Main heeft zich ontwikkeld tot een centraal knooppunt, grotendeels dankzij de DE-CIX, een van 's werelds grootste internetknooppunten, die zich daar bevindt. Deze concentratie garandeert uitstekende connectiviteit en trekt investeringen aan van wereldwijde cloudproviders en colocatiedienstverleners.

Ondanks deze leidende positie in Europa, onthult een relatieve analyse een genuanceerder beeld. Wanneer beschikbare rekenkracht wordt afgezet tegen de economische output, gemeten naar bruto binnenlands product (bbp), loopt Duitsland achter op andere landen. Landen zoals het Verenigd Koninkrijk en Nederland hebben een hogere dichtheid aan rekenkracht per miljard euro bbp. Wereldwijd is de kloof met de VS en China, die de markt domineren, nog groter. Deze relatieve kloof signaleert een potentieel knelpunt dat Duitslands vermogen om gelijke tred te houden in de wereldwijde AI-race zou kunnen beperken. De digitale soevereiniteit en technologische mogelijkheden van het land zijn dus rechtstreeks afhankelijk van de kracht en uitbreiding van deze kritieke infrastructuur.

Geschikt hiervoor:

• Afhankelijk van de Amerikaanse wolk? Duitslands strijd voor de cloud: hoe te concurreren met AWS (Amazon) en Azure (Microsoft)

Wat betekent de vraag naar een ‘gigafabriek voor data’ in de context van de AI-strategie?

De term "Gigafactory", oorspronkelijk bedacht door Tesla voor zijn enorme fabrieken voor de massaproductie van batterijen, wordt gebruikt als een krachtige metafoor binnen het kader van de Duitse AI-strategie. De vraag naar "minstens één Gigafactory" in Duitsland moet niet letterlijk worden opgevat als één enkele fabriek, maar eerder als een politieke belofte om hyperscale datacenters te bouwen die specifiek zijn ontworpen om te voldoen aan de extreme eisen van AI-toepassingen.

Een "gigafabriek voor data" symboliseert een kwalitatieve en kwantitatieve sprong voorwaarts in de nationale computerinfrastructuur. Het gaat niet langer alleen om het exploiteren van conventionele datacenters voor standaard clouddiensten, maar om het creëren van faciliteiten die de meest rekenintensieve taken aankunnen – met name het trainen van AI-basismodellen met biljoenen datapunten. Dergelijke faciliteiten vereisen een enorme concentratie van gespecialiseerde hardware (met name GPU's), een extreem hoge energiedichtheid en geavanceerde koelsystemen.

Deze eis impliceert de strategische noodzaak om een ​​soevereine computerinfrastructuur te creëren die Duitse en Europese bedrijven in staat stelt om AI-modellen in eigen land te ontwikkelen en te exploiteren. Dit vermindert de afhankelijkheid van de cloudplatforms van Amerikaanse hyperscalers en versterkt de digitale soevereiniteit. De "Gigafactory" vormt daarmee de fysieke basis voor de ambitie om een ​​onafhankelijke "cloudnatie" te worden en wereldwijd te kunnen concurreren om technologisch leiderschap in AI.

Wat zijn de grootste uitdagingen bij het uitbreiden van datacentercapaciteit in Duitsland?

Het ambitieuze plan om de nationale rekenkracht enorm uit te breiden, stuit op een aantal aanzienlijke fysieke, wettelijke en maatschappelijke uitdagingen. Deze knelpunten tonen aan dat digitale transformatie faalt bij zeer concrete, niet-digitale grenzen als deze niet proactief worden aangepakt.

De grootste uitdaging is de energievoorziening. Datacenters, en met name die voor AI-toepassingen, hebben een enorm en gestaag toenemend elektriciteitsverbruik. De energievraag van Duitse datacenters zou in 2030 bijna kunnen verdubbelen ten opzichte van nu. Dit botst met de hoge energieprijzen in Duitsland, die een aanzienlijk concurrentienadeel vormen ten opzichte van andere landen en investeringen onaantrekkelijk kunnen maken.

Een tweede groot obstakel zijn de langdurige plannings- en goedkeuringsprocessen. In Duitsland duurt het aanzienlijk langer dan gemiddeld in de EU om een ​​nieuw datacenter goed te keuren en te bouwen. Deze bureaucratische vertragingen creëren onzekerheid over investeringen en vertragen de dringend noodzakelijke uitbreiding van de infrastructuur.

Ten derde leidt de grote grondbehoefte van datacenters steeds vaker tot conflicten over landgebruik. De bouw van grote serverparken op landbouwgrond of in de buurt van woonwijken stuit op weerstand van boeren, natuurbeschermers en omwonenden, die vrezen voor landafsluiting en geluidsoverlast.

Ten slotte vormt duurzaamheid een belangrijke uitdaging. Datacenters produceren enorme hoeveelheden restwarmte, die grotendeels ongebruikt in het milieu terechtkomt. Hoewel er wettelijke vereisten bestaan ​​voor het gebruik van restwarmte, mislukt de praktische implementatie vaak door een gebrek aan infrastructuur, zoals gekoppelde stadsverwarmingsnetten. Dit leidt tot een dilemma tussen het doel van AI-leiderschap, de energietransitie en klimaatdoelstellingen. De uitbreiding van AI-infrastructuur kan de klimaatdoelstellingen in gevaar brengen als deze niet vanaf het begin is ingebed in een geïntegreerde energie- en stadsontwikkelingsstrategie.

Geschikt hiervoor:

• Europa's pad naar AI -leiderschap met vijf AI gigafabrics? Tussen ambitieuze plannen en historische uitdagingen

Vermindering van bureaucratie en vrije gegevensstroom

Welke spanningen bestaan ​​er met de vraag naar een ongehinderde datastroom voor AI-toepassingen?

De eis om bureaucratie te verminderen zodat data vrij kunnen stromen, is een centraal, maar ook zeer complex, aspect van de AI-strategie. Het raakt de kernspanning van de Europese benadering van digitalisering: het conflict tussen de absolute noodzaak van grote datasets om innovatie te bevorderen en de even absolute inzet voor strikte gegevensbescherming om fundamentele rechten te waarborgen.

Kunstmatige intelligentie, en met name machine learning, is datagedreven. De prestaties en nauwkeurigheid van AI-modellen zijn direct afhankelijk van de kwantiteit en kwaliteit van de data die gebruikt worden om ze te trainen. Vanuit technologisch ontwikkelingsperspectief is vrije en ongecompliceerde toegang tot enorme hoeveelheden data daarom een ​​fundamentele voorwaarde om concurrerend te blijven op de wereldmarkt. De vraag naar een "stromende" data-omgeving is dan ook een pleidooi voor innovatievriendelijke randvoorwaarden.

Deze noodzaak tot innovatie botst echter met het Europese wettelijke kader, gevormd door de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG). De AVG is niet bedoeld om innovatie te onderdrukken, maar dient juist als kader voor de bescherming van fundamentele burgerlijke vrijheden. Ze is gebaseerd op principes zoals dataminimalisatie (alleen de minimaal noodzakelijke hoeveelheid gegevens mag worden verwerkt), doelbinding (gegevens mogen alleen worden gebruikt voor het doel waarvoor ze zijn verzameld) en de vereiste van een duidelijke rechtsgrondslag voor alle gegevensverwerking, vaak in de vorm van geïnformeerde toestemming. Deze principes staan ​​op natuurlijke wijze op gespannen voet met de "datahonger" van AI-ontwikkeling, wat leidt tot aanzienlijke rechtsonzekerheid voor bedrijven en onderzoekers.

Met welke specifieke bureaucratische en juridische obstakels worden AI-ontwikkelaars geconfronteerd op het gebied van gegevensbescherming?

Voor AI-ontwikkelaars in Duitsland en Europa uit de spanning tussen datavereisten en gegevensbescherming zich in een aantal concrete juridische en bureaucratische obstakels die rechtstreeks voortvloeien uit de AVG en de interpretatie ervan.

Het principe van dataminimalisatie vormt een fundamentele uitdaging. Hoewel de AVG vereist dat de verwerking van persoonsgegevens wordt beperkt tot wat noodzakelijk is voor het doel, vertrouwen veel geavanceerde AI-modellen op de analyse van enorme, niet-specifieke datasets om patronen te identificeren. De "datahonger" van AI staat haaks op de vereiste data-economie.

Nauw verwant hieraan is de drempel van doelbinding. Volgens de AVG mogen gegevens alleen worden verzameld voor welbepaalde, expliciete en legitieme doeleinden. De training van basis-AI-modellen wordt echter vaak uitgevoerd voor een veelheid aan potentiële toekomstige toepassingen die op het moment van training nog niet eens te voorzien zijn. Dit maakt het definiëren van een specifiek doel lastig en creëert juridische grijze gebieden.

Een andere belangrijke hindernis is de vereiste van een wettelijke basis voor verwerking. Voor het trainen van AI-modellen met persoonsgegevens, vaak verzameld via internet, is het praktisch onmogelijk om van elke individuele persoon expliciete en geïnformeerde toestemming te verkrijgen. Ontwikkelaars beroepen zich daarom vaak op "gerechtvaardigd belang", maar de reikwijdte hiervan is juridisch controversieel en wordt steeds restrictiever geïnterpreteerd door gegevensbeschermingsautoriteiten, wat leidt tot aanzienlijke rechtsonzekerheid.

Ten slotte botst de vaak ondoorzichtige werking van complexe AI-systemen, het zogenaamde "black box"-probleem, met de transparantieverplichtingen van de AVG. Burgers hebben recht op informatie over de logica achter geautomatiseerde beslissingen. Als zelfs ontwikkelaars de precieze beslissingspaden van een deep learning-model niet meer kunnen traceren, kan dit recht nauwelijks worden gegarandeerd. Al deze obstakels samen zorgen ervoor dat de ontwikkeling van AI in Europa gepaard gaat met een hoger juridisch risico en een grotere bureaucratische last dan in andere delen van de wereld.

Geschikt hiervoor:

• AI Revolution Oversleept? Waarom Duitsland dreigt de band met de VS en China te verliezen

Hoe probeert de Europese AI-wetgeving een evenwicht te vinden tussen innovatie en regulering?

De Europese AI-wet is de meest uitgebreide poging tot nu toe om een ​​regelgevingskader te creëren dat de risico's van AI beheert zonder innovatie te onderdrukken. Het is het centrale antwoord op de bovengenoemde spanning en belichaamt een strategische keuze voor een derde weg tussen de laissez-faire-aanpak van de VS en de door de staat gecontroleerde AI-ontwikkeling in China.

De kern van de AI-wetgeving is de risicogebaseerde aanpak. In plaats van AI over de hele linie te reguleren, differentieert de wet op basis van de potentiële schade die een toepassing met zich meebrengt. AI-systemen met een "onaanvaardbaar risico", zoals sociale scores van de overheid of manipulatieve technieken die het gedrag van mensen beïnvloeden, zijn volledig verboden. "Hoogrisicosystemen" die worden gebruikt in kritieke gebieden zoals medische diagnostiek, rekrutering of het rechtssysteem, zijn onderworpen aan strenge eisen met betrekking tot transparantie, gegevensbeveiliging, menselijk toezicht en documentatie. De overgrote meerderheid van de AI-toepassingen die als laag risico worden geclassificeerd, zoals spamfilters of AI in videogames, blijft grotendeels ongereguleerd.

Tegelijkertijd bevat de AI-wet expliciete mechanismen ter bevordering van innovatie, specifiek gericht op startups en kleine en middelgrote ondernemingen (kmo's). Het belangrijkste instrument is de zogenaamde "regulatory sandbox". Dit zijn gecontroleerde juridische experimenteerruimtes waar bedrijven innovatieve AI-systemen kunnen ontwikkelen en testen onder toezicht van de bevoegde autoriteiten, zonder direct te worden geconfronteerd met de volledige sancties van de wet voor onbedoelde overtredingen. Deze sandboxen zijn bedoeld om rechts- en planningszekerheid te creëren, de markttoegang te vergemakkelijken en de dialoog tussen innovators en toezichthouders te bevorderen. De AI-wet is daarom niet alleen een beschermend instrument, maar ook een strategische poging om een ​​betrouwbaar en geloofwaardig kader te creëren dat innovatie stuurt en bedoeld is om op de lange termijn een concurrentievoordeel te bieden.

Xpert.Digital heeft diepe kennis in verschillende industrieën. Dit stelt ons in staat om op maat gemaakte strategieën te ontwikkelen die zijn afgestemd op de vereisten en uitdagingen van uw specifieke marktsegment. Door continu markttrends te analyseren en de ontwikkelingen in de industrie na te streven, kunnen we handelen met vooruitziende blik en innovatieve oplossingen bieden. Met de combinatie van ervaring en kennis genereren we extra waarde en geven onze klanten een beslissend concurrentievoordeel.

Meer hierover hier:

• Gebruik de 5 -voudig competentie van Xpert.Digital in één pakket - van 500 €/maand

Europese soevereiniteit in AI-basismodellen

Waarom is de ontwikkeling van onze eigen Europese AI-basismodellen van strategisch belang?

De ontwikkeling en controle van AI-basismodellen, ook wel fundamentele modellen genoemd, is van cruciaal strategisch belang geworden voor de toekomst van Europa. Deze modellen vormen de technologische basis waarop een veelheid aan toekomstige AI-toepassingen zal worden gebouwd. Volledige afhankelijkheid van modellen die uitsluitend door bedrijven in de VS of China worden ontwikkeld en beheerd, vormt aanzienlijke risico's voor de digitale soevereiniteit van Europa.

Digitale soevereiniteit beschrijft het vermogen van staten, bedrijven en burgers om hun digitale transformatie autonoom vorm te geven en kritieke technologische afhankelijkheden te vermijden. Wanneer de fundamentele AI-infrastructuur in handen is van niet-Europese actoren, ontstaan ​​er tal van risico's. Ten eerste is er een economische afhankelijkheid die kan leiden tot ongunstige omstandigheden of beperkte toegang tot belangrijke technologieën. Ten tweede zijn gegevens die worden verwerkt op Amerikaanse cloudplatforms mogelijk toegankelijk voor Amerikaanse autoriteiten op grond van wetten zoals de CLOUD Act, die in strijd is met de Europese beginselen inzake gegevensbescherming.

Ten derde, en misschien wel het belangrijkste, zijn AI-basismodellen niet waardeneutraal. Ze worden getraind met data die culturele, maatschappelijke en ethische perspectieven weerspiegelen. Modellen die voornamelijk getraind worden met data uit de Amerikaanse of Chinese culturele sfeer, kunnen vooroordelen bevatten die onverenigbaar zijn met Europese waarden en normen. Het ontwikkelen van onze eigen Europese basismodellen is daarom essentieel om ervoor te zorgen dat de AI van de toekomst gebouwd wordt op een fundament dat fundamentele Europese waarden zoals democratie, de rechtsstaat en de bescherming van grondrechten respecteert. Initiatieven zoals GAIA-X, die gericht zijn op het creëren van een soevereine Europese data-infrastructuur, zijn een belangrijke stap in deze richting.

Geschikt hiervoor:

• Onafhankelijke AI -platforms als een strategisch alternatief voor Europese bedrijven

Wat is de huidige status van de ontwikkeling van AI-basismodellen ‘Made in Europe’?

Ondanks een aanzienlijk investeringstekort ten opzichte van de VS en China, heeft Europa zich in een dynamische markt voor de ontwikkeling van basis-AI-modellen gevestigd, met een eigen gedifferentieerde strategie. In plaats van te proberen de grootste en krachtigste modellen voor algemeen gebruik te bouwen, richten veel Europese spelers zich op specifieke niches en kwaliteitsfuncties.

Een toonaangevend Duits bedrijf op dit gebied is Aleph Alpha. Deze startup uit Heidelberg is gespecialiseerd in de ontwikkeling van AI-modellen die niet alleen krachtig zijn, maar ook transparant en verklaarbaar ("explainable AI"). Deze focus op betrouwbaarheid en soevereiniteit maakt Aleph Alpha een belangrijke partner voor de publieke sector en gereguleerde industrieën. Het bedrijf heeft onlangs zijn strategie aangepast en zich meer gericht op kleinere, gespecialiseerde modellen voor specifieke toepassingen. Deze stap wordt gezien als een strategische verschuiving, weg van de directe concurrentie met wereldwijde hyperscalers.

Een ander veelbelovend Europees bedrijf is Mistral AI, dat aanzienlijke aandacht heeft gekregen door de release van krachtige open-sourcemodellen. De open-sourceaanpak bevordert transparantie en stelt een brede community van ontwikkelaars in staat om de technologie verder uit te bouwen en aan te passen.

Verder zijn er door de overheid gefinancierde initiatieven zoals OpenGPT-X, een project waarbij Fraunhofer Instituten betrokken zijn, dat de ontwikkeling van open en betrouwbare taalmodellen voor Europa bevordert. Aan de Universiteit van Würzburg werd ook "LLäMmlein" ontwikkeld, het eerste grote taalmodel dat uitsluitend op Duitse data werd getraind. Het doel was om de dominantie van Engelstalige trainingsdata te doorbreken en de kwaliteit van de Duitse taal te verbeteren. Deze voorbeelden tonen een duidelijke strategische richting: Europa concurreert niet primair op basis van de omvang van zijn modellen, maar eerder op basis van specialisatie, openheid, transparantie en aanpassing aan de specifieke taalkundige en wettelijke behoeften van de Europese markt.

Welke rol speelt de EU-regelgeving, met name de AI-wetgeving, in de wereldwijde concurrentie tussen AI-modellen?

Europese regelgeving, met name de AI-wetgeving, speelt een ambivalente en veelbesproken rol in de wereldwijde AI-concurrentie. Enerzijds zijn er zorgen over "overregulering vanuit Brussel", die Europese ontwikkelaars zou kunnen belasten met hoge nalevingskosten en bureaucratische obstakels, waardoor ze mogelijk in het nadeel komen ten opzichte van wendbaardere concurrenten uit de VS en China. Critici vrezen dat strenge regelgeving innovatie zou kunnen vertragen en met name een belemmering zou kunnen vormen voor de markttoetreding van startups.

Aan de andere kant wordt de AI-wetgeving steeds meer gezien als een strategisch instrument dat concurrentievoordelen op de lange termijn kan creëren. Door 's werelds eerste alomvattende wettelijk kader voor AI te creëren, creëert de EU rechts- en planningszekerheid voor bedrijven en gebruikers. Dit heldere kader kan investeringen aantrekken en het vertrouwen in AI-toepassingen versterken. De wet houdt ook expliciet rekening met de behoeften van het mkb en startups door innovatievriendelijke instrumenten te bieden, zoals de eerder genoemde regelgevingssandboxen, en door boetes te differentiëren op basis van de bedrijfsgrootte.

Misschien wel de belangrijkste strategische functie van EU-regelgeving ligt in het zogenaamde "Brussel-effect". Omdat de Europese interne markt onmisbaar is voor wereldwijde technologiebedrijven, zullen zij gedwongen worden hun producten en modellen aan te passen aan de strenge EU-eisen om daar te kunnen opereren. Op deze manier exporteert de EU haar regelgevingsnormen en waardegedreven visie op AI effectief naar de hele wereld. Regelgeving transformeert zo van een potentiële last tot een krachtig instrument om het wereldwijde landschap vorm te geven. In plaats van te concurreren in een puur technologische race, die Europa zou kunnen verliezen door investeringstekorten, verschuift de EU de concurrentie naar het niveau van bestuursmodellen, waar ze een leidende positie verwerft via een duidelijk, waardegedreven en alomvattend wettelijk kader.

Internationale samenwerking en AI gebaseerd op Europese waarden

Wat betekent het om te beweren dat AI ontwikkeld moet worden volgens ‘Europese waarden’?

De ambitie om kunstmatige intelligentie te ontwikkelen volgens "Europese waarden" is een centraal leidend principe van de Duitse en Europese digitale strategie en de doorslaggevende onderscheidende factor in de wereldwijde concurrentie. Het gaat hierbij niet zozeer om een ​​specifieke technische architectuur, maar om de inbedding van AI-systemen in een robuust juridisch en ethisch kader dat de fundamentele rechten en democratische beginselen van Europa weerspiegelt.

Deze op waarden gebaseerde benadering is het duidelijkst verankerd in de AI-richtlijn van de EU. De daarin vastgelegde principes definiëren wat een "Europese AI" is: AI moet mensgericht zijn, wat betekent dat mensen altijd de uiteindelijke controle moeten behouden (menselijk toezicht). AI moet veilig, robuust en transparant zijn, zodat de beslissingen begrijpelijk zijn en niet gemakkelijk te manipuleren zijn. Een kernbeginsel is non-discriminatie, wat vereist dat AI-systemen bestaande maatschappelijke vooroordelen niet versterken of nieuwe creëren. De bescherming van privacy en datasoevereiniteit is, door de nauwe band met de AVG, een andere fundamentele pijler. Tot slot worden aspecten zoals sociaal en ecologisch welzijn ook als doelstellingen voor AI-systemen aangemerkt.

In de praktijk uit deze aanpak zich in duidelijke verboden en strenge regelgeving. AI-toepassingen die fundamenteel in strijd zijn met Europese waarden, zoals door de staat beheerde sociale scores naar Chinees model of systemen voor onbewuste gedragsmanipulatie, zijn in de EU volledig verboden. Risicovolle toepassingen zijn onderworpen aan strenge regelgeving die ervoor moet zorgen dat deze systemen eerlijk, veilig en transparant functioneren. "AI volgens Europese waarden" is dus een politiek en maatschappelijk project dat technologische ontwikkeling onlosmakelijk verbindt met de bescherming van fundamentele rechten en democratische processen.

Geschikt hiervoor:

• Stargate Europa-AI-modellen met Deepseek en Stargate Show Europe's kansen in AI-competitie

Hoe kan een ‘gelijkwaardige uitwisseling’ worden gestructureerd met technologieleiders zoals de VS?

De vraag naar "gelijkwaardige uitwisseling" met technologieleiders zoals de VS is een uiting van het streven naar digitale soevereiniteit. Het impliceert een verschuiving van de rol van louter technologieconsument en -regulator naar die van een actieve en gelijkwaardige deelnemer aan het vormgeven van de wereldwijde digitale orde. Verschillende factoren zijn cruciaal om deze positie te bereiken.

Ten eerste vereist een gelijk speelveld interne technologische expertise. Alleen partijen die over relevante AI-modellen, onderzoekscapaciteiten en een sterk startup-ecosysteem beschikken, worden gezien als serieuze partners in technologische dialogen. De in de voorgaande paragrafen beschreven inspanningen om een ​​binnenlandse AI-industrie en -infrastructuur op te bouwen, zijn daarom een ​​fundamentele voorwaarde.

Ten tweede is "gelijke voet" gebaseerd op de kracht van de Europese interne markt. Als een van 's werelds grootste en machtigste economische gebieden kan de EU haar marktmacht inzetten als politieke hefboom. Wereldwijde bedrijven zijn afhankelijk van toegang tot de Europese markt, wat de EU een sterke onderhandelingspositie geeft bij het vaststellen van normen en regels.

Ten derde, en cruciaal, wordt een gelijk speelveld bereikt door een coherent en wereldwijd invloedrijk regelgevingskader. De AI-wet is hierbij het centrale instrument. Deze definieert een duidelijk Europees standpunt en dwingt internationale partners om zich aan te sluiten bij Europese visies op op waarden gebaseerde AI. In plaats van louter te reageren op Amerikaanse of Chinese normen, bepaalt Europa proactief haar eigen standpunt. Het doel is om te voorkomen dat Europa technologisch en qua regelgeving "verdeeld" wordt door de VS door een verenigd front te presenteren met een duidelijke, onafhankelijke agenda.

Welke strategische implicaties vloeien voort uit de wereldwijde strijd tussen regelgevingssystemen?

De wereldwijde strijd om leiderschap op het gebied van kunstmatige intelligentie is niet alleen een race tussen technologieën en investeringen, maar in toenemende mate ook een strijd tussen regelgevingssystemen en de bijbehorende maatschappelijke visies. Er ontstaan ​​drie verschillende modellen, elk met verschillende prioriteiten.

Het Europese model, verankerd in de AI-wetgeving, is een alomvattende, risicogebaseerde en op grondrechten gebaseerde aanpak. Het stelt veiligheid, vertrouwen en ethische richtlijnen voorop en streeft ernaar innovatie te sturen binnen een duidelijk gedefinieerd juridisch kader. Het doel is om een ​​wereldwijd model voor verantwoord AI-bestuur te worden.

Het Amerikaanse model is traditioneel meer marktgericht en innovatiegedreven. De focus ligt op het minimaliseren van wettelijke belemmeringen om de technologische ontwikkeling en commercialisering van AI te versnellen. Regulering is vaak reactief en sectorspecifiek, in plaats van geïmplementeerd via een alomvattend, preventief wettelijk kader. De strategie is gericht op het veiligstellen van technologische dominantie door toonaangevende bedrijven maximale vrijheid te bieden.

Het Chinese model is staatsgestuurd en gericht op het bereiken van nationale strategische doelen. De regelgeving is flexibel en kan snel worden aangepast aan nieuwe technologische ontwikkelingen, maar dient ook om de controle en het toezicht van de staat te versterken. Innovatie wordt sterk gestimuleerd door de staat, maar altijd in lijn met de politieke doelstellingen van de overheid.

De strategische implicatie voor Duitsland en Europa is dat hun eigen, op waarden gebaseerde aanpak actief moet worden gepositioneerd als een sterke troef en een wereldwijd uniek verkoopargument. In een wereld die zich steeds meer bewust is van de potentiële risico's van AI, kan het label "betrouwbare AI" een doorslaggevend concurrentievoordeel worden. Het succes van de Europese strategie zal afhangen van de vraag of dit regelgevingskader niet kan worden ingezet als een rem op innovatie, maar als een keurmerk voor veilige, eerlijke en hoogwaardige AI-systemen waar wereldwijd vraag naar is – met name in kritieke en gevoelige toepassingsgebieden.

Geschikt hiervoor:

• De ontwikkeling van nieuwe AI -modellen is ongetwijfeld een beslissende factor voor de toekomst van kunstmatige intelligentie (AI)

☑️ MKB -ondersteuning in strategie, advies, planning en implementatie

☑️ Creatie of herschikking van de AI -strategie

☑️ Pioneer Business Development

 

Ik help u graag als een persoonlijk consultant.

U kunt contact met mij opnemen door het onderstaande contactformulier in te vullen of u gewoon bellen op +49 89 674 804 (München) .

Ik kijk uit naar ons gezamenlijke project.

 

 

Xpert.Digital is een hub voor de industrie met een focus, digitalisering, werktuigbouwkunde, logistiek/intralogistiek en fotovoltaïsche.

Met onze 360 ​​° bedrijfsontwikkelingsoplossing ondersteunen we goed bekende bedrijven, van nieuwe bedrijven tot na verkoop.

Marktinformatie, smarketing, marketingautomatisering, contentontwikkeling, PR, e -mailcampagnes, gepersonaliseerde sociale media en lead koestering maken deel uit van onze digitale tools.

U kunt meer vinden op: www.xpert.Digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus