Het vijfpuntsplan: op deze manier wil Duitsland AI World Tip worden – data gigafactory en openbare bestellingen voor AI Starups

Waarom is de oprichting als een toonaangevende AI -natie voor Duitsland van strategisch belang?

Het huidige wereldwijde technologielandschap wordt gekenmerkt door intensieve concurrentie op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI), dat vaak wordt beschreven als een "AI -race". Deze race wordt voornamelijk aangehaald door de Verenigde Staten en China, die enorme investeringen doen in onderzoek, ontwikkeling en infrastructuur. Voor een sterk ontwikkelde industriële natie zoals Duitsland is de positionering op dit gebied niet slechts een optie, maar een strategische noodzaak. AI is niet langer een niche -technologie, maar ontwikkelt zich tot een fundamentele basisinnovatie die zal beslissen over het toekomstige economische concurrentievermogen, nationale veiligheid en geopolitieke invloed.

Voor Duitsland, waarvan de welvaart grotendeels gebaseerd is op zijn kracht in belangrijke industrieën zoals werktuigbouwkunde, auto -industrie en medische technologie, is een technologisch tekort in de AI -sector gebaseerd op existentiële risico's. Een verlies van technologieleiderschap in deze sectoren zou niet alleen de economische basis eroderen, maar ook leiden tot kritieke afhankelijkheid van aanbieders van buitenlandse technologie. De urgentie van deze uitdaging wordt duidelijk in politieke strategiedocumenten, die benadrukken dat de tijd voor cruciale actie aandringen.

Als reactie op deze wereldwijde dynamiek heeft de Duitse federale overheid strategische plannen opgesteld, waarvan het doel is Duitsland te vestigen bij de 'wereldleiders' van de AI -naties. Een centraal element van deze strategie is een vijfpuntsplan van de digitale minister, die de essentiële actiegebieden schetst om de AI-locatie van Duitsland te versterken. Dit plan dient als een gids voor een uitgebreide transformatie, die varieert van de beoogde promotie van binnenlandse start-ups tot het opzetten van een zelfverzekerde gegevensinfrastructuur tot het opzetten van een op waarde gebaseerd regelgevend kader.

De analyse van dit plan onthult een diepere strategische dimensie. Gezien de enorme investeringskloof tussen Europa en de VS of China, kan de Duitse en Europese strategie geen gemakkelijk imago zijn van Amerikaanse of Chinese benaderingen. Het is eerder het ontwerp van een asymmetrische concurrentiestrategie. Dit is niet bedoeld om te bestaan door pure financiële superioriteit, maar door het intelligente gebruik van meer specifieke sterke punten: het naderen van AI met de sterke industriële basis, het creëren van een betrouwbaar, op waarde gebaseerd ecosysteem en de oprichting van digitale soevereiniteit als kwaliteitsfunctie. De volgende secties zullen de vijf pijlers van deze strategie in detail analyseren en hun implicaties, uitdagingen en kansen verlichten.

Geschikt hiervoor:

• Kunstmatige intelligentie | Marketingtactieken van Amerikaanse bedrijven met AI Angstmacherei

Bevordering van innovatie door openbare toewijzing

Welke rol speelt Public Contract Award bij de promotie van AI-startups in Duitsland?

Een centrale hefboom om het binnenlandse AI -ecosysteem te versterken, ligt in de strategische herschikking van de openbare orde. De staat fungeert in Duitsland als de grootste van individuele IT-kopers, wat betekent dat de Public Sector-bestellingen in een driecijferig miljard dollar volume aan particuliere bedrijven elk jaar. Dit immense marktvolume is een belangrijke economische factor en herbergt een enorm potentieel voor gerichte promotie van innovatie.

De huidige strategie bekritiseert de vorige awardpraktijk als een "wilde groei" en vereist een gerichte controle van digitale uitgaven voor de staat. De kern van het voorstel is om strategisch openbare bevelen toe te wijzen aan Duitse en Europese AISTPU's in plaats van hen voornamelijk toe te kennen aan gevestigde, vaak Amerikaanse technologische reuzen. Deze maatregel is bedoeld om te dienen als een "innovatieboost" door jonge, innovatieve bedrijven een marktingang te geven die ze anders moeilijk zouden vinden.

De realiteit laat echter zien dat dit potentieel tot nu toe nauwelijks is uitgeput. Studies tonen aan dat opvallend lage deelname van start-ups in openbare aanbestedingen. Slechts ongeveer 11 % van de Duitse start-ups neemt deel aan dergelijke procedures, en slechts 7 % ontvangt daadwerkelijk een toeslag. Het aandeel openbare orders in de totale omzet van deze bedrijven is dienovereenkomstig laag; Het is minder dan 5 %. Dit illustreert een aanzienlijke discrepantie tussen de potentiële markt die de staat vertegenwoordigt als klant en het vermogen van startups om deze markt te openen. De gerichte toekenning van openbare bestellingen wordt daarom niet alleen begrepen als financiële steun, maar als een fundamenteel mechanisme voor het openen van de markt en het valideren van nieuwe technologieën.

Welke hindernissen komen innovatieve jonge bedrijven tegen in de inkoopwetgeving?

Het lage succes van startups in openbare aanbestedingen is te wijten aan een aantal specifieke bureaucratische en juridische hindernissen die verankerd zijn in de Duitse en Europese inkoopwetgeving. Deze hindernissen zijn vaak afgestemd op de behoeften van grote, gevestigde bedrijven en vertegenwoordigen onoverkomelijke obstakels voor jonge, wendbare bedrijven.

Een van de grootste uitdagingen zijn de aanlegvereisten. Openbare klanten vereisen vaak bewijs van een bepaalde minimale jaarlijkse omzet, die vaak de twee -tijd bestelwaarde kan zijn. Deze vereiste is moeilijk om aan een start-up te voldoen die zich nog in de groeifase bevindt en natuurlijk een lagere omzet heeft. Bovendien is er de vraag naar uitgebreide referenties via vergelijkbare projecten uit de afgelopen drie boekjaren. Dit creëert een klassiek "Henne Egg -probleem": geen referenties zonder openbare orders en geen openbare bevelen zonder referenties.

Bovendien maken de complexiteit en de duur van de toekenningsprocedure veel start-ups bang. Het creëren van de aanbiedingsdocumenten is tijd en resource-intensief, wat een belangrijke last is voor kleine teams. De inkoopwet zelf wordt gekenmerkt door een hoge regelgevingsdichtheid en een divisie van verordening: bevelen hieronder bepaalde EU -drempelwaarden zijn onderworpen aan nationale voorschriften zoals de subjectieve overeenkomst (UVGO), terwijl bevelen boven deze waarden moeten worden geadverteerd in Europa en onderworpen zijn aan meer complexe voorschriften zoals de wet tegen concurrerende beperkingen (GWB) en de Award Regulation (VGV). Deze juridische complexiteit verhoogt de toegangswoning en leidt tot veel innovatieve bedrijven vermijdt de publieke sector als potentiële klanten vanaf het begin.

Welke oplossingen en hervormingen worden besproken om de toegang tot openbare bestellingen te vergemakkelijken?

Om de beschreven hindernissen te verminderen, worden verschillende oplossingen besproken op juridisch en politiek niveau. Deze zijn bedoeld om de inkoopwet flexibeler en innovatiever -vriendelijker te maken zonder de basisprincipes van transparantie en concurrentie op te geven.

Op wettelijk niveau zijn er al instrumenten die start-ups kunnen gebruiken om hun nadelen te compenseren. Dit omvat de vorming van "biedende gemeenschappen", waarin verschillende kleinere bedrijven samenvoegen om gezamenlijk de capaciteiten voor een grotere bestelling op te heffen. Een andere optie is de "aanleglening", waarin een start-up "leen", zoals referenties of verkoopcijfers, van een gevestigd partnerbedrijf, dat in ruil daarvoor in ruil daarvoor verplicht is zijn middelen te verstrekken.

Op politiek niveau zijn er uitgebreide hervormingsvoorstellen, zoals het 7-puntplan van de digitale vereniging Bitkom. Dit vereist onder andere een sterkere toepassing van bestaande innovatieve awardcriteria, het creëren van nieuwe evaluatienormen die zijn afgestemd op start-ups en de robuuste juridische frames harmoniseren. Een centraal punt is de professionalisering van de inkooppunten. De werknemers van de toekennende autoriteiten hebben de gespecialiseerde kennis nodig om innovatieve AI -oplossingen te kunnen beoordelen, die vaak specialisatie en gerichte training vereist. Een ander belangrijk instrument is het "innovatiepartnerschap". Dit is een speciale prijsprocedure die expliciet is ontworpen om een innovatieve oplossing te ontwikkelen samen met een bedrijf dat nog niet op de markt beschikbaar is. Het is daarom ideaal voor de inkoop van nieuwe AI -technologieën en bevordert de samenwerking tussen openbare handen en innovatieve providers.

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

Innovatie in plaats van een lage prijs: nieuwe mogelijkheden voor startups voor bestellingen

Innovatie in plaats van een lage prijs: nieuwe mogelijkheden voor start -ups voor bestellingen – Afbeelding: Xpert.Digital

Start-ups staan voor verschillende hindernissen voor bestellingen die nieuwe kansen mogelijk maken door innovatie in plaats van lage prijs. Strikte aanlegcriteria zoals minimale verkoop en referenties sluiten jonge bedrijven vaak uit van de concurrentie vanwege een gebrek aan bedrijfsgeschiedenis. Oplossingen zoals het gebruik van aanlegleningen, de goedkeuring van persoonlijke referenties van werknemers en de aanpassing van de criteria aan de respectieve bedrijfsfase kunnen hier helpen. De hoge complexiteit en duur van de inkoopprocedures overweldigt kleine teams en veroorzaken grote hulpbronneninspanningen, en daarom zou een vermindering van de bureaucratie, de digitalisering van de toekenningsprocedures (zoals via eviels) en gerichte training en netwerken van start-ups logisch zijn. De vaak ongepaste ordergrootte, wanneer het gebrek aan kavels de capaciteit van kleine bedrijven overschrijdt, kan ook worden verbeterd door de consistente toepassing van de medium -grootte bedrijfsclausule (§ 97 GWB) voor de verdeling van orders in losse en de promotie van biedgemeenschappen. Een ander cruciaal punt is de focus op de laagste prijs, de innovatieve maar mogelijk duurdere oplossingen. De introductie van een "innovatiepremie" als een toeslagcriterium, het bredere gebruik van functionele prestatiebeschrijvingen en het gebruik van innovatiepartnerschappen kan hier nieuwe kansen bieden. Ten slotte bemoeilijkt een gebrek aan transparantie en gebrek aan feedback het leerproces voor start-ups en voorkomt verbeteringen in toekomstige aanbiedingen. De publicatie van uitgebreide toekenningsstatistieken en verplichte feedback voor bieders die niet in aanmerking zijn genomen, zou dit proces ondersteunen.

Welke economische gevolgen heeft de beoogde voorkeur voor binnenlandse bedrijven?

De strategische intentie om openbare bevelen te verkiezen boven "binnenlandse AI -bedrijven" is een vorm van industrieel beleid, dat echter een spanning heeft tussen gevestigde economische principes en het Europees wettelijke kader. De kern van dit spanningsgebied ligt in het conflict tussen de bevordering van een nationaal technologie -ecosysteem en het potentiële verlies van efficiëntie als gevolg van beperkte concurrentie.

EU-rechten zijn gebaseerd op de basisprincipes van de interne markt: transparantie, gelijke behandeling en niet-discriminatie. Deze principes zijn bedoeld om ervoor te zorgen dat het meest economische aanbod het contract wordt toegekend, ongeacht de nationale afkomst van de bieder. Deze open concurrentie wordt beschouwd als een belangrijke motor voor economische groei en draagt volgens schattingen aanzienlijk bij aan het BBP van de EU. Een beleid dat expliciet de voorkeur geeft aan binnenlandse bedrijven, ondermijnt dit principe en risico's om de EU -wetgeving te overtreden.

Vanuit economisch oogpunt kan een dergelijke protectionistische maatregel leiden tot hogere prijzen voor de publieke sector. Als de concurrentie kunstmatig wordt beperkt door internationale aanbieders uit te sluiten, kunnen de resterende binnenlandse bieders hogere prijzen afdwingen. Studies naar de effecten van de lokale voorkeur in het inkoopsysteem geven aan dat dit de kosten voor belastingbetalers kan verhogen en de efficiëntie van de overheidskosten kan verminderen.

De argumenten van het industriële beleid zijn daarentegen. De aanhangers van een dergelijke strategie beweren dat tijdelijke voorkeur nodig is om een jonge, strategisch belangrijke industrie zoals de AI -industrie een eerlijke kans te geven in de wereldwijde concurrentie. Een staatsmandaat kan optreden voor een start-up als een beslissende 'eerste klant' die niet alleen verkoop genereert, maar ook als een belangrijke referentie dient en dus de toegang tot particuliere markten en ander risicokapitaal vergemakkelijkt. Het is daarom een strategische overweging: bij korte kennisgeving worden hogere kosten en potentiële efficiëntieverliezen geaccepteerd om op de lange termijn een soevereine en concurrerende binnenlandse technologie op te bouwen en kritieke afhankelijkheden te voorkomen. De implementatie van deze strategie vereist daarom een zorgvuldige evenwichtsoefening om de binnenlandse industrie te bevorderen zonder de hoekstenen van de Europese interne markt in gevaar te brengen.

Integratie van een onafhankelijk en cross-data bronbrede AI-platform voor alle bedrijfszaken – afbeelding: xpert.Digital

Ki-Gamechanger: het meest flexibele AI-platform – op maat gemaakte 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 rekenkrachtinfrastructuur

Wat is de huidige stand van zaken in de infrastructuur van het datacenter in Duitsland en waarom is het cruciaal voor AI?

De rekenkracht is de fundamentele ruggengraat van de digitale economie en is de onmisbare bron voor de ontwikkeling en werking van moderne AI -toepassingen. Grote AI -modellen, met name basismodellen, vereisen enorme computercapaciteiten voor training, de miljarden parameters en enorme hoeveelheden gegevens. Zonder een krachtige en schaalbare infrastructuur van reken- en datacenters kan de ambitie om een toonaangevende AI -natie te worden niet haalbaar is.

Duitsland heeft momenteel de grootste capaciteiten van datacenter in Europa. De hoofdlocatie van Frankfurt AM heeft zich gevestigd als een centrale hub, die grotendeels te wijten is aan de de-cix die zich daar bevindt, een van 's werelds grootste internetknooppunten. Deze concentratie zorgt voor uitstekende connectiviteit en trekt investeringen aan van wereldwijde cloudproviders en colocatiedienstverleners.

Ondanks deze leidende positie in Europa toont een relatief beeld een meer gedifferentieerd beeld. Als u de beschikbare rekenkracht vergelijkt met economische sterkte, gemeten door het bruto binnenlands product (bbp), valt Duitsland achter bij andere landen. Landen zoals Groot -Brittannië of Nederland hebben een hogere dichtheid van rekenkracht per miljard euro in het bbp. In wereldwijde vergelijking is de afstand tot de VS en China die de markt domineren nog duidelijker. Deze relatieve kloof duidt op een potentieel knelpunt dat het vermogen van Duitsland om in de wereldwijde AI -race bij te houden, kan beperken. De digitale soevereiniteit en het technologische vermogen van het land hangen direct af van de sterkte 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 "gigafactory for data" in de context van de AI -strategie?

De term "gigafactory", oorspronkelijk gevormd door Tesla vanwege zijn enorme fabrieken voor massaproductie van batterijen, wordt gebruikt als een effectieve metafoor als onderdeel van de Duitse AI -strategie. De vraag naar "ten minste één gigafactory" in Duitsland wordt niet letterlijk begrepen als een enkele fabriek, maar als een politieke toewijding aan het bouwen van datacenters in Hyperscale -formaat, die speciaal zijn ontworpen voor de extreme vereisten van AI -toepassingen.

Een "Gigafactory for Data" symboliseert een kwalitatieve en kwantitatieve sprong in de nationale rekeninfrastructuur. Het gaat niet langer alleen over de werking van conventionele datacenters voor standaard cloudservices, maar over het creëren van systemen die de meest rekentaken kunnen aanpakken – vooral de training van AI -gebaseerde modellen met triljoenen gegevenspunten. Dergelijke systemen vereisen een enorme concentratie van gespecialiseerde hardware (vooral GPU's), een extreem hoge energiedichtheid en sterk ontwikkelde koelsystemen.

De vereiste impliceert de strategische behoefte om een soevereine rekenkundige infrastructuur te creëren waarmee Duitse en Europese bedrijven AI -modellen in hun eigen land kunnen ontwikkelen en exploiteren. Dit vermindert de afhankelijkheid van de cloudplatforms van de Amerikaanse hyperscaler en versterkt de digitale soevereiniteit. De "Gigafactory" is daarom de fysieke basis voor de ambitie om een onafhankelijke "cloudnatie" te worden en te kunnen overleven in de wereldwijde competitie voor technologisch leiderschap bij AI.

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

Het ambitieuze plan om de nationale rekenkracht massaal uit te breiden, komt een aantal aanzienlijke fysieke, regelgevende en sociale uitdagingen tegen. Deze knelpunten laten zien dat de digitale transformatie mislukt vanwege zeer concrete, niet-digitale grenzen als ze niet proactief worden aangepakt.

De grootste uitdaging is energievoorziening. Datacenters, en vooral die voor AI -toepassingen, hebben een enorm en gestaag groeiend stroomverbruik. De energievereisten van de Duitse datacenters konden bijna verdubbelen tot 2030 in vergelijking met vandaag. Dit botst met de hoge energieprijzen in Duitsland, die in internationale vergelijking een aanzienlijk concurrerend nadeel vormen en investeringen onaantrekkelijk kunnen maken.

Een tweede groot obstakel zijn de lange planning- en goedkeuringsprocedures. In Duitsland duurt het aanzienlijk langer dan in het EU -gemiddelde om een nieuw datacenter goed te keuren en te bouwen. Deze bureaucratische vertragingen creëren investeringsonzekerheid en vertragen de dringend noodzakelijke uitbreiding van de infrastructuur.

Ten derde leidt het hoge ruimtegebied van datacenters steeds vaker tot conflicten in het landgebruik. De constructie van grote serverboerderijen op bouwland of nabij woonwijken die weerstand ondervonden van boeren, natuurbeschermers en bewoners die bang zijn voor het afdichten van gebiedsgebied en geluidsvervuiling.

Ten slotte is duurzaamheid een centrale uitdaging. Datacenters produceren een enorme hoeveelheid afvalwarmte, die meestal wordt vrijgegeven in het milieu ongebruikt. Hoewel er wettelijke vereisten zijn voor het gebruik van afvalwarmte, mislukt de praktische implementatie vaak vanwege het gebrek aan infrastructuur, zoals verbonden districtverwarmingsnetwerken. Dit leidt tot een trilemma tussen het doel van AI -leiderschap, de energietransitie en de doelen voor klimaatbescherming. De uitbreiding van de AI -infrastructuur kan de klimaatdoelen in gevaar brengen als deze niet vanaf het begin is ingebed in een geïntegreerde strategie voor energie en stedelijke ontwikkeling.

Geschikt hiervoor:

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

Bureaucratische reductie en de vrije gegevensstroom

In welk gebied is de vraag naar een ongehinderde gegevensstroom voor AI -toepassingen?

De vereiste om de bureaucratie te verminderen, zodat gegevens ongehinderd kunnen stromen, is een centraal maar ook zeer complex punt van de AI -strategie. Het beïnvloedt het nucleaire spanningsveld van de Europese benadering van digitalisering: het conflict tussen de onvoorwaardelijke behoefte aan grote hoeveelheden gegevens om innovatie en de even onvoorwaardelijke bekentenis van strikte gegevensbescherming te bevorderen om de fundamentele rechten te beschermen.

Kunstmatige intelligentie, met name machine learning, is gegevensgestuurd. De prestaties en nauwkeurigheid van AI -modellen zijn rechtstreeks afhankelijk van de hoeveelheid en kwaliteit van de gegevens waarmee ze zijn getraind. Vanuit het oogpunt van technologieontwikkeling is de meest vrije en ongecompliceerde toegang tot enorme hoeveelheden gegevens daarom een basisvereiste om te kunnen bestaan in wereldwijde concurrentie. De vraag naar een "stromend" gegevensverkeer is daarom een pleidooi voor innovatie -vriendelijk raamwerk.

Deze innovatie -imperatief wordt echter gecompenseerd door het Europese wettelijke kader, dat wordt gekenmerkt door de algemene verordening voor gegevensbescherming (AVG). De AVG is niet ontworpen als een innovatierem, maar als een raamwerk voor de bescherming van fundamentele burgerrechten. Het is gebaseerd op principes zoals data -minimalisatie (slechts als weinig gegevens moeten worden verwerkt als noodzakelijk), de doelbinding (gegevens mogen alleen worden gebruikt voor het doel waarvoor ze zijn verzameld) en de noodzaak van een duidelijke wettelijke basis voor elke gegevensverwerking, vaak in de vorm van geïnformeerde toestemming. Deze principes zijn in een natuurlijke spanning tussen de "data honger" van AI -ontwikkeling, wat leidt tot aanzienlijke juridische onzekerheid bij bedrijven en onderzoekers.

Welke specifieke bureaucratische en juridische hindernissen bestaan voor AI -ontwikkelaars op het gebied van gegevensbescherming?

Voor AI -ontwikkelaars in Duitsland en Europa manifesteert het gebied van spanning tussen gegevensvereisten en gegevensbescherming zich in een aantal specifieke juridische en bureaucratische hindernissen die rechtstreeks voortvloeien uit de AVG en de interpretatie ervan.

Het principe van data -minimalisatie vormt een fundamentele uitdaging. Hoewel de AVG de verwerking van persoonlijke gegevens vereist om het niveau te beperken dat nodig is voor het doel, zijn veel geavanceerde AI -modellen gebaseerd op de analyse van enorme, niet -specifieke gegevensrecords om patronen te herkennen. De "data -honger" van de AI is in directe tegenspraak met de vereiste gegevenseconomie.

De hindernis van het doel is nauw verbonden. Volgens GDPR mogen gegevens alleen worden verzameld voor gedefinieerde, duidelijke en legitieme doeleinden. De training van AI -basismodellen wordt echter vaak uitgevoerd voor een verscheidenheid aan potentieel en op het moment van training nog niet te voorzien in toekomstige toepassingen. Dit maakt de definitie van een specifiek doel en creëert legale grijze gebieden.

Een andere belangrijke hindernis is de vereiste van een wettige verwerkingsbasis. Voor de training van AI -modellen met persoonlijke gegevens die vaak van internet worden verzameld, is het praktisch onmogelijk om expliciete en geïnformeerde toestemming van elk individu te verkrijgen. Ontwikkelaars verwijzen daarom vaak naar het "legitieme belang", maar het bereik ervan is wettelijk controversieel en wordt in toenemende mate geïnterpreteerd door autoriteiten voor gegevensbescherming, wat leidt tot aanzienlijke wettelijke onzekerheid.

Ten slotte botst de vaak niet-transparante functionaliteit van complexe AI-systemen, het zogenaamde "Blackbox" -probleem, tegen de transparantieverplichtingen van de GDPR. Burgers hebben het recht op informatie over de logica die achter geautomatiseerde beslissingen staat. Als zelfs de ontwikkelaars niet langer de exacte beslissingspaden van een diep leermodel kunnen begrijpen, is dit recht moeilijk te garanderen. In totaal resulteren deze hindernissen in AI -ontwikkeling in Europa geassocieerd met een hoger juridisch risico en een grotere bureaucratische inspanning dan in andere wereldregio's.

Geschikt hiervoor:

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

Hoe probeert de Europese AI -wet een evenwicht te creëren tussen innovatie en regelgeving?

De Europese AI -wet is de meest uitgebreide poging om een regelgevingskader te creëren dat de risico's van AI onder de knie maakt zonder de innovatie te verstikken. Het is het centrale antwoord op het beschreven gebied van spanning en belichaamt een strategische beslissing voor een derde manier tussen de Laissez-faire-benadering van de VS en de door de staat gecontroleerde AI-ontwikkeling in China.

De kern van de AI-wet is de op risico gebaseerde aanpak. In plaats van AI in het algemeen te reguleren, onderscheidt de wet zich volgens het potentiële risico op schade aan een aanvraag. AI -systemen met een "onaanvaardbaar risico", zoals sociale score van de staat of manipulatieve technieken die het gedrag van mensen beïnvloeden, zijn volledig verboden. Systemen met "hoog risico" die worden gebruikt in kritieke gebieden zoals medische diagnostiek, personeelswerving of de rechterlijke macht, zijn onderworpen aan strikte vereisten voor transparantie, gegevensbeveiliging, menselijk toezicht en documentatie. De overgrote meerderheid van de AI-toepassingen, die worden geclassificeerd als laag risico, zoals spamfilters of AI in videogames, blijven grotendeels ongereguleerd.

Tegelijkertijd bevat de AI-wet expliciete mechanismen voor het bevorderen van innovatie, die met name gericht zijn op start-ups en kleine en middelgrote bedrijven (MKB). Het belangrijkste instrument is de zo -aangedane "regulerende zandbakken". Dit zijn gecontroleerde juridische experimentele ruimtes waarin bedrijven innovatieve AI -systemen kunnen ontwikkelen en testen onder toezicht van de verantwoordelijke autoriteiten zonder de volledige sancties van de wet onmiddellijk te hoeven verwachten in geval van onbedoelde overtredingen. Deze zandbakken zijn bedoeld om juridische en planningsbeveiliging te creëren, markttoegang te vergemakkelijken en de dialoog tussen innovators en toezichthouders te bevorderen. De AI -wet is daarom niet alleen een beschermingsinstrument, maar ook een strategische poging om een betrouwbaar en betrouwbaar kader te creëren dat bedoeld is om innovaties te sturen en op de lange termijn als een concurrentievoordeel te dienen.

AI & XR-3D-renderingmachine: vijf keer expertise van Xpert.Digital in een uitgebreid servicepakket, R&D XR, PR & SEM – Afbeelding: Xpert.Digital

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 uw eigen Europese AI -basismodellen van strategisch belang?

De ontwikkeling en controle van AI -basismodellen, ook bekend als de basismodellen, is een kwestie van centraal strategisch belang geworden voor de toekomst van Europa. Deze modellen zijn de technologische basis waarop een verscheidenheid aan toekomstige AI -applicaties zal bouwen. Een volledige afhankelijkheid van modellen die exclusief worden ontwikkeld en gecontroleerd door bedrijven in de VS of China, brengt aanzienlijke risico's met zich mee voor de "digitale soevereiniteit" van Europa.

Digitale soevereiniteit beschrijft het vermogen van staten, bedrijven en burgers om hun digitale transformatie zelf te bepalen en kritische technologische afhankelijkheden te voorkomen. Als de basis-AI-infrastructuur in handen ligt van niet-Europese actoren, ontstaan er diverse 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 onderhevig aan toegang door Amerikaanse autoriteiten binnen het kader van wetten zoals de Cloud Act, die in tegenspraak zijn met de ideeën van de Europese gegevensbescherming.

Ten derde en misschien nog belangrijker, het feit dat op AI gebaseerde modellen niet waarde-neutraal zijn. Ze zijn getraind met gegevens die culturele, sociale en ethische ideeën weerspiegelen. Modellen die voornamelijk zijn getraind met gegevens uit het Amerikaanse of Chinese culturele gebied, kunnen bias (bias) bevatten die niet compatibel zijn met Europese waarden en normen. De ontwikkeling van eigen Europese basismodellen is daarom essentieel om ervoor te zorgen dat de AI de toekomst opbouwt op een basis die Europese basiswaarden zoals democratie, de rechtsstaat en de bescherming van de fundamentele rechten respecteert. Initiatieven zoals Gaia-X, die verondersteld worden om soevereine Europese gegevensinfrastructuur te creëren, zijn op deze manier een belangrijk onderdeel.

Geschikt hiervoor:

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

Wat is de huidige status van het ontwikkelen van AI -basismodellen "gemaakt in Europa"?

Ondanks het aanzienlijke investeringstekort ten opzichte van de VS en China, heeft een dynamische scène zich in Europa gevestigd voor de ontwikkeling van AI-gebaseerde modellen, die zijn eigen, gedifferentieerde strategie nastreven. In plaats van te proberen de grootste en krachtigste allemaal -purpose -modellen te bouwen, richten veel Europese acteurs zich op specifieke niches en kwaliteitsfuncties.

Een toonaangevend Duits bedrijf in dit gebied is Alph Alpha. De start-up van Heidelberg is gespecialiseerd in het ontwikkelen van AI-modellen die niet alleen efficiënt, maar ook transparant en begrijpelijk zijn ("verklaarbare AI"). Deze focus op betrouwbaarheid en soevereiniteit maakt Alph Alpha een belangrijke partner voor de publieke sector en gereguleerde industrieën. Het bedrijf heeft onlangs zijn strategie aangepast en richt zich nu meer op kleinere, gespecialiseerde modellen voor specifieke toepassingsgebieden, die worden gezien als een strategisch vertrek van directe concurrentie met wereldwijde hyperscalers.

Een andere Europese hoop is het Franse bedrijf Mistral AI, dat veel aandacht heeft gekregen van de publicatie van krachtige open source -modellen. De open source -aanpak bevordert transparantie en stelt een brede gemeenschap van ontwikkelaars in staat om voort te bouwen op en aan te passen aan de technologie.

Bovendien zijn er door de overheid gefinancierde initiatieven zoals OpenGPT-X, een project met de deelname van Fraunhofer-instituten die de ontwikkeling van open en betrouwbare taalmodellen voor Europa aansturen. Aan de Universiteit van Würzburg werd "Llämmlein" ook ontwikkeld door "Llämmlein", het eerste grote taalmodel dat puur is getraind op Duitse gegevens om de dominantie van Engelse trainingsgegevens te doorbreken en de kwaliteit voor de Duitse taal te verbeteren. Deze voorbeelden tonen een duidelijke strategische oriëntatie: Europa concurreert niet primair met de enorme omvang van de modellen, maar door specialisatie, openheid, transparantie en aanpassing aan de specifieke taal- en regelgevende behoeften van de Europese markt.

Welke rol speelt EU -verordening, met name de AI -wet, in de wereldwijde concurrentie van de AI -modellen?

De Europese verordening, vooral de AI-wet, speelt een ambivalente en veelbesproken rol in de wereldwijde AI-competitie. Aan de ene kant wordt de bezorgdheid geuit tegen "overregulering van Brussel" die Europese ontwikkelaars zou kunnen belasten met hoge nalevingskosten en bureaucratische hindernissen en dus achterblijven in vergelijking met agile concurrenten uit de VS en China. Critici vrezen dat strikte voorschriften innovaties vertragen en, vooral voor start-ups, een marktinvoerbarrière kunnen zijn.

Aan de andere kant wordt de AI -wet in toenemende mate begrepen als een strategisch instrument dat op de lange termijn concurrentievoordelen kan creëren. Door het eerste uitgebreide juridische kader ter wereld op te zetten voor AI, creëert de EU juridische en planningsbeveiliging voor bedrijven en gebruikers. Dit duidelijke kader kan investeringen aantrekken en vertrouwen in AI -toepassingen versterken. De wet houdt ook expliciet rekening met de behoeften van MKB-bedrijven en startups door innovatievriendelijke instrumenten te bieden, zoals de reeds genoemde regelgevende zandbakken en ze differentiëren met de boetes volgens de bedrijfsgrootte.

Misschien ligt de belangrijkste strategische functie van de EU-regulering in het zogenaamde "Brussels-effect". Omdat de Europese interne markt onmisbaar is voor wereldwijde technologiebedrijven, zullen ze gedwongen worden hun producten en modellen aan te passen aan de strikte EU -vereisten om hier te kunnen werken. Op deze manier exporteert de EU zijn regelgevende normen en op waarde gebaseerde ideeën van ki de facto over de hele wereld. De verordening wordt dus een krachtig instrument van wereldwijd ontwerp uit een mogelijke last. In plaats van te concurreren met een pure technologische concurrentie, die Europa mogelijk zou kunnen verliezen als gevolg van beleggingslacunes, verplaatst de EU de concurrentie op het niveau van bestuursmodellen, waar het een leidende positie inneemt via een duidelijk, op waarde gebaseerd en uitgebreid juridisch kader.

Internationale samenwerking en AI volgens Europese waarden

Wat betekent de bewering om een AI te ontwikkelen volgens "Europese waarden"?

Het doel van het ontwikkelen van kunstmatige intelligentie volgens "Europese waarden" is een centraal leidmotief van de Duitse en Europese digitale strategie en de beslissende differentiatiefactor in de wereldwijde concurrentie. Het gaat minder om specifieke technische architectuur dan het inbedden van AI -systemen in een robuust juridisch en ethisch kader, dat de fundamentele rechten en democratische principes van Europa weerspiegelt.

Deze op waarde gebaseerde aanpak is het duidelijkst gespecificeerd in de EU KI-wet. De principes die erin worden verankerd, definiëren wat een "Europese AI" maakt: het moet door mensen gecentreerd zijn, wat betekent dat de mens altijd de laatste controle -instantie moet behouden (menselijk toezicht). Het moet veilig, robuust en transparant zijn, zodat uw beslissingen begrijpelijk zijn en het niet gemakkelijk kan worden gemanipuleerd. Een kernprincipe is niet-discriminatie, die vereist dat AI-systemen geen bestaande sociale vooroordelen (bias) intensiveren of creëren. Het beschermen van privacy- en gegevensvertoning is een andere hoeksteen vanwege de nauwe link met de AVG. Ten slotte worden aspecten zoals sociaal en ecologisch welzijn genoemd als doelen voor AI-systemen.

In de praktijk manifesteert deze aanpak zich door duidelijke verboden en strikte vereisten. AI -toepassingen die de Europese waarden fundamenteel tegenspreken, zoals sociale scores op basis van het Chinese model of systemen voor onbewuste manipulatie van gedrag in de EU. Voor toepassingen met een hoog risico zijn strikte vereisten van toepassing die ervoor moeten zorgen dat deze systemen eerlijk, veilig en transparant handelen. "AI volgens Europese waarden" is daarom een politiek en sociaal project dat onlosmakelijk verbonden is met de bescherming van fundamentele rechten en democratische processen.

Geschikt hiervoor:

• Stargate Europa – AI -modellen met Deepseek en Stargate Show Europe's Opportunities in AI Competition

Hoe kan een "uitwisseling op oogniveau" worden ontworpen met technologieleiders zoals de VS?

De vraag naar een "uitwisseling op oogniveau" met technologieleiders zoals de Verenigde Staten is een uitdrukking van streven naar digitale soevereiniteit. Het impliceert een afwijking van de rol van een pure technologische consument en controller naar die van een actieve en gelijke ontwerper van wereldwijde digitale orde. Verschillende factoren zijn cruciaal om deze positie te bereiken.

Ten eerste vereist "oogniveau" zijn eigen technologische vaardigheden. Alleen degenen die relevante AI-modellen, onderzoekscapaciteiten en een sterk startende ecosysteem hebben, worden als een serieuze partner in technologische dialogen gezien. De in de vorige paragrafen beschreven inspanningen om hun eigen AI -industrie en infrastructuur op te zetten, zijn daarom de basisvereiste.

Ten tweede is "oogniveau" gebaseerd op de sterkte van de Europese interne markt. Als een van de grootste en krachtigste economische gebieden ter wereld, kan de EU zijn marktkracht in het evenwicht gooien als een politiek gewicht. Wereldwijde bedrijven zijn afhankelijk van de toegang tot de Europese markt, die de EU een sterke onderhandelingspositie geeft bij het bepalen van normen en regels.

Derde en cruciaal, "oogniveau" wordt gecreëerd door zijn eigen coherente en wereldwijd invloedrijke regelgevingskader. De AI -wet is hier het centrale instrument. Het definieert een duidelijk Europees standpunt en dwingt internationale partners om de Europese ideeën van een op waarde gebaseerde AI aan te pakken. In plaats van alleen te reageren op Amerikaanse of Chinese normen, stelt Europa zich proactief in. Het doel is om te voorkomen dat Europa technologisch en regelgevend wordt 'verdeeld' door de VS door te verschijnen als een gesloten blok met een duidelijke, eigen agenda.

Welke strategische implicaties zijn het gevolg van het wereldwijde ras van de regelgevende systemen?

De wereldwijde concurrentie voor leiderschapsrol in kunstmatige intelligentie is niet alleen een race voor technologieën en investeringen, maar in toenemende mate ook een concurrentie voor de regelgevende systemen en de bijbehorende sociale visies. Drie verschillende modellen kristalliseren, elk stellen verschillende prioriteiten in.

Het Europese model, verankerd in de AI-wet, is een uitgebreide, op risico gebaseerde en fundamentele aanpak. Het geeft prioriteit aan beveiliging, vertrouwen en ethische vangrails en probeert innovatie binnen een duidelijk gedefinieerde juridische gang te sturen. Zijn doel is om een wereldwijd rolmodel te worden voor een verantwoordelijke AI -regering.

Het Amerikaanse model is traditioneel meer marktgerichte en innovatie. De focus ligt op het minimaliseren van regulerende hindernissen om de technologische ontwikkeling en commerciële exploitatie van AI te versnellen. Regulering is vaak reactief en sectorspecifiek in plaats van een uitgebreid, preventief juridisch kader. De strategie is bedoeld om technologische suprematie veilig te stellen door maximale vrijheid voor de toonaangevende bedrijven.

Het Chinese model wordt door de staat gestuurd en gericht op het bereiken van nationale strategische doelen. Regulering is wendbaar en kan snel worden aangepast aan nieuwe technologische ontwikkelingen, maar dient ook om de staatscontrole en surveillance te versterken. Innovatie wordt enorm gepromoot door de staat, maar altijd in overeenstemming met de politieke doelen van de regering.

De strategische implicatie voor Duitsland en Europa is dat uw eigen, op waarde gebaseerde aanpak actief moet worden gepositioneerd als een kracht en als een wereldwijd uniek verkoopargument. In een wereld die zich steeds meer bewust wordt van de potentiële risico's van AI, kan het "betrouwbare AI" -label een beslissend concurrentievoordeel worden. Het succes van de Europese strategie zal afhangen van de vraag of dit regelgevende kader niet mogelijk is als een innovatierem, maar als een afdichting van goedkeuring voor veilige, eerlijke en hoogwaardige AI -systemen die de vraag wereldwijd vinden – vooral 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

Konrad Wolfenstein

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