Chińskie modele sztucznej inteligencji zalewają światowy rynek – a Europa musi podjąć decyzję: podążać za trendem czy zostać w tyle

Niebezpieczna pokusa sztucznej inteligencji: dlaczego niemieckie firmy polegają teraz na chińskiej technologii

Światowa potęga dzięki oprogramowaniu typu open source: genialny plan Chin na dominację w dziedzinie sztucznej inteligencji

Płyty tektoniczne globalnego krajobrazu technologicznego przesuwają się z zawrotną prędkością. Przez długi czas Stany Zjednoczone, z takimi gigantami jak OpenAI, Google i Anthropic na czele, były uważane za niekwestionowanego pioniera sztucznej inteligencji. Jednak ten konsensus się rozpada. Dzięki bezprecedensowej ofensywie strategicznej Chiny zalewają obecnie globalny rynek wysokowydajnymi, swobodnie dostępnymi modelami open source. Nazwy takie jak DeepSeek, Qwen i MiniMax nie są już produktami niszowymi, lecz poważnymi konkurentami, którzy znacząco podbijają zachodnie modele premium pod względem wydajności, a przede wszystkim ceny. Dla europejskich firm, od ambitnych startupów po ugruntowane przedsiębiorstwa średniej wielkości, ten rozwój stanowi ogromną atrakcję ekonomiczną. Jednak wybór opłacalnej chińskiej sztucznej inteligencji ma swoje pułapki: każdy, kto uruchamia transgraniczne projekty z zakresu sztucznej inteligencji, wciąga swoją firmę w wysoce złożony obszar napięć między europejską ochroną danych (RODO), chińską kontrolą państwa a namacalnymi zagrożeniami geopolitycznymi. W poniższym artykule przeanalizowano mistrzowski plan Chin, mający na celu stanie się supermocarstwem w dziedzinie sztucznej inteligencji, i pokazano, w jaki sposób europejskie firmy mogą operacyjnie rozwiązać strategiczny dylemat między pragmatyzmem ekonomicznym a suwerennością polityki dotyczącej danych.

Postęp technologiczny z aspiracjami do globalnej potęgi

Wzrost Chin do rangi globalnego supermocarstwa w dziedzinie sztucznej inteligencji nie jest już prognozą, lecz mierzalnym faktem. Do 2025 roku chińskie firmy opublikowały 1509 głównych modeli językowych – około 40% wszystkich nowo wydanych modeli sztucznej inteligencji na świecie. Dziewięć z czternastu wiodących na świecie modeli open source powstało w Chinach, a żaden amerykański model open source nie znalazł się w pierwszej czternastce. Filozofia stojąca za tym jest niezwykła: Chiny strategicznie priorytetowo traktują otwartość. Podczas gdy zachodni dostawcy, tacy jak OpenAI, opierają się na zastrzeżonych, płatnych modelach, chińskie laboratoria, takie jak DeepSeek, Qwen, Kimi i MiniMax, zalewają międzynarodową społeczność programistów darmowym kodem.

Różnica w kosztach nie jest stopniowa, lecz strukturalna. DeepSeek R1 został przeszkolony na 2000 procesorach graficznych NVIDIA H800 za około 5,6 miliona dolarów – porównywalne modele zachodnie pochłaniają budżety rzędu 80–100 milionów dolarów w przypadku znacznie większych infrastruktur klastrowych. Ceny API opierają się na tej samej logice: Qwen 2.5-Max kosztuje zaledwie 0,38 dolara za milion przetworzonych tokenów, podczas gdy modele premium w USA kosztują od 4,50 do 15 dolarów. Ta przewaga kosztowa ma realne konsekwencje: zachodnie firmy już przyjmują chińskie modele. Airbnb wykorzystuje Qwen firmy Alibaba do swoich botów obsługi klienta, narzędzie do tworzenia kodu Cursor wykorzystuje chińskie modele, a nawet Meta podobno używa modeli Qwen do szkolenia własnej sztucznej inteligencji, „Avocado”.

Ofensywa infrastrukturalna za Wielkim Murem

Ambicje Chin w dziedzinie informatyki wykraczają daleko poza premiery poszczególnych modeli. 3 grudnia 2025 roku Chiny uruchomiły największą na świecie rozproszoną sieć obliczeniową AI: Future Network Test Facility (FNTF), która rozciąga się na ponad 2000 kilometrów i łączy 40 miast za pomocą 55 000 kilometrów światłowodu, osiągając, według operatorów, 98% wydajności pojedynczego centrum danych. W Zhengzhou Chiny uruchomiły centrum obliczeniowe z 30 000 procesorów, przeznaczone specjalnie dla kolejnej generacji fizycznej AI – robotów i systemów autonomicznych. Krajowa sieć superkomputerowa składa się z ponad 150 000 akceleratorów i ponad dwóch milionów rdzeni procesorów, z których korzysta już ponad milion użytkowników – naukowców i przedsiębiorstw.

Jednocześnie chiński przemysł omija amerykańskie ograniczenia eksportowe dotyczące najnowocześniejszych układów NVIDIA, stosując pragmatyczne rozwiązania: Alibaba, ByteDance i inni giganci technologiczni dzierżawią czas obliczeniowy w centrach danych w Singapurze i Malezji, obsługiwanych przez firmy spoza Chin. Praktyka ta jest całkowicie legalna po uchyleniu przez prezydenta Trumpa „zasady dyfuzji” z czasów Bidena. Goldman Sachs przewiduje, że same chińskie firmy internetowe zainwestują ponad 70 miliardów dolarów w centra danych do 2026 roku. Liczby te pokazują, że Chiny nie budują akademickiego placu zabaw, lecz infrastrukturę przemysłową zaprojektowaną z myślą o globalnej skali.

Dokument Rady Państwa jako plan działania na rzecz ambicji mocarstw światowych

21 sierpnia 2025 roku Rada Państwa Chin opublikowała dokument strategiczny „Guofa nr 11” – tzw. Działanie „AI+” – 14-punktowy plan głębokiej integracji AI ze wszystkimi obszarami gospodarki i społeczeństwa. Cele są precyzyjne: do 2027 roku AI ma być głęboko zakorzeniona w sześciu kluczowych obszarach, a penetracja agentów AI i urządzeń inteligentnych przekroczy 70%. Do 2030 roku tzw. „inteligentna gospodarka” ma stać się głównym motorem wzrostu, ze wskaźnikiem penetracji przekraczającym 90%. Długoterminowy cel na 2035 rok przewiduje całkowite przejście do gospodarki i społeczeństwa przesiąkniętego AI.

Równocześnie, 26 lipca 2025 roku, Chiny przedstawiły odpowiednik w polityce zagranicznej, „Plan działania w sprawie globalnego zarządzania sztuczną inteligencją”, który ma na celu inkluzywne, wielostronne zarządzanie sztuczną inteligencją – z wyraźnym naciskiem na wspieranie krajów rozwijających się w budowaniu ich własnych zdolności w tym zakresie. Podczas gdy Europa debatuje nad regulacjami, a Stany Zjednoczone realizują podejście „Buduj, kochanie, buduj!” do deregulacji, Chiny realizują dwutorową strategię: na szczeblu krajowym – masowe roszczenia do kontroli państwa, a na arenie międzynarodowej – autoprezentację jako sprawiedliwego, inkluzywnego partnera Globalnego Południa. To połączenie strategicznych inwestycji w infrastrukturę, otwartości akademickiej poprzez modele open source oraz strategii dyplomatycznej sprawia, że ​​chińska ofensywa w dziedzinie sztucznej inteligencji jest zjawiskiem o wyjątkowej złożoności w historii współczesnej technologii.

Strategiczny dylemat Europy: tania współpraca czy drogie regulacje?

Dla europejskich firm rozwój chińskich zasobów sztucznej inteligencji (AI) stanowi atrakcyjną szansę ekonomiczną. Różnica w wydajności między czołowymi chińskimi i amerykańskimi modelami drastycznie się zmniejszyła: na początku 2024 roku wynosiła ponad 100 punktów w odpowiednich testach porównawczych, a na początku 2025 roku zmniejszyła się do około 20 punktów. W wyspecjalizowanych dziedzinach, takich jak matematyka i programowanie, chińskie modele przewyższają obecnie nawet swoich amerykańskich konkurentów. Do tego dochodzą znaczące korzyści finansowe: według dostępnych danych chińscy dostawcy osiągają 90% wydajności modeli amerykańskich przy kosztach szkolenia niższych o 82%.

Europejskie MŚP i startupy praktycznie nie mogą zignorować tego ekonomicznego nacisku. Każdy, kto dziś tworzy produkt oparty na sztucznej inteligencji, staje przed decyzją, która jeszcze dwa lata temu nie wchodziła w grę: czy zapłacić wyższe ceny w USA za OpenAI lub Anthropic, czy skorzystać z chińskich modeli open source, które uruchamiam na własnej infrastrukturze? Odpowiedź na to pytanie zależy nie tylko od kryteriów technicznych, ale przede wszystkim od własnej tolerancji ryzyka w obszarach ochrony danych, zależności geopolitycznych i zgodności z przepisami. Bo to właśnie tutaj zaczyna się prawdziwa złożoność transgranicznych projektów AI z udziałem Chin.

Podwójny system prawny: kiedy RODO i PIPL się ze sobą zderzają

Transgraniczne projekty AI między Europą a Chinami funkcjonują w szarej strefie prawnej, zdefiniowanej przez obie strony. Po stronie europejskiej, Ogólne Rozporządzenie o Ochronie Danych (RODO) stanowi, że dane osobowe mogą być przekazywane do państw trzecich tylko wtedy, gdy zagwarantowany jest tam odpowiedni poziom ochrony danych – czego w Chinach nie potwierdzono jeszcze formalną decyzją Komisji Europejskiej stwierdzającą odpowiedni poziom ochrony. Po stronie chińskiej, ustawa o ochronie danych osobowych (PIPL) obowiązuje od listopada 2021 r. Choć w swojej podstawowej strukturze jest podobna do RODO, różni się od niego w kluczowych aspektach.

Ustawa o ochronie danych osobowych (PIPL) ma zastosowanie eksterytorialne: europejskie firmy przetwarzające dane obywateli Chin również są nią objęte. Ponadto nakłada ona na administratorów danych obowiązek przetwarzania danych osobowych zgodnie z zasadami ograniczenia celu, minimalizacji danych i przejrzystości. Jednak tym, co strukturalnie odróżnia PIPL od RODO, jest jej związek z podmiotami państwowymi: podczas gdy RODO ma również zastosowanie do organów państwowych, chińskie władze są w dużej mierze zwolnione z obowiązku stosowania PIPL. Ta luka w systemie nie jest przypadkowa, lecz wręcz nieodłączna: chińskie prawo wywiadowcze nakłada na wszystkie organizacje i osoby fizyczne obowiązek współpracy z organami bezpieczeństwa, co chińscy obserwatorzy interpretują w dużej mierze jako de facto prawo dostępu do wszystkich danych przechowywanych w Chińskiej Republice Ludowej.

Przypadek DeepSeek jest przykładem tych napięć. Niemiecki Federalny Urząd Bezpieczeństwa Informacji (BSI) uważa przechowywanie przez DeepSeek wzorców naciśnięć klawiszy za problematyczne, przynajmniej w obszarach o krytycznym znaczeniu dla bezpieczeństwa, ponieważ dane te mogą być wykorzystywane do tworzenia profili użytkowników za pomocą sztucznej inteligencji. Zgodnie z chińskim prawem, DeepSeek jest zobowiązany do przechowywania wszystkich danych użytkowników na terenie Chińskiej Republiki Ludowej. Kilka krajów europejskich, w tym Włochy, Dania i Czechy, zakazało swoim władzom korzystania z modeli DeepSeek na urządzeniach służbowych. Niemiecka Federalna Komisarz ds. Ochrony Danych, Louisa Specht-Riemenschneider, zażądała usunięcia DeepSeek ze sklepów z aplikacjami za naruszenie prawa europejskiego, a kilka niemieckich organów ochrony danych wszczęło dochodzenia.

Architektura operacyjna transgranicznych projektów AI

Pomimo tych napięć regulacyjnych i związanych z polityką bezpieczeństwa, praktyka ta jest bardziej złożona niż prosty zakaz lub nakaz zatwierdzenia. Europejskie firmy, które chcą wykorzystać chińskie zasoby sztucznej inteligencji w projektach transgranicznych, mają do wyboru kilka modeli operacyjnych, które reprezentują zróżnicowane kompromisy między wydajnością, oszczędnością kosztów i narażeniem na ryzyko.

Najbezpieczniejszym modelem dla europejskich firm jest tzw. wdrożenie lokalne: chińskie modele open source, takie jak DeepSeek-V3, Qwen czy MiniMax, działają na własnych serwerach firmy w UE. W tym przypadku żadne dane użytkowników nie opuszczają europejskiej infrastruktury, co zapewnia zarówno zgodność z RODO, jak i obejście chińskiego prawa wywiadowczego. To podejście okazało się już praktyczne dla firm o wysokich umiejętnościach technicznych: na podstawie samego Qwen firmy Alibaba stworzono ponad 180 000 modeli pochodnych, z których znaczna część działa na europejskiej infrastrukturze. Drugi model – korzystanie z chińskich interfejsów API w chmurze bezpośrednio z Europy – jest ryzykowny prawnie, dopóki nie istnieją standardowe klauzule umowne lub porównywalne zabezpieczenia, ponieważ przekazywanie danych osobowych do kraju bez decyzji o odpowiednim stopniu ochrony stanowi naruszenie RODO.

Rezultatem jest przejrzysta logika operacyjna dla międzynarodowego zarządzania projektami AI: europejscy kierownicy projektów przejmują odpowiedzialność za klasyfikację danych, architekturę zgodności oraz obsługę systemów bardziej zorientowanych na produkcję w europejskiej infrastrukturze. Chińskie zespoły inżynierów danych mogą odpowiadać za optymalizację modeli, dostrajanie i testy porównawcze – pod warunkiem, że do Chin nie napływają żadne wrażliwe dane ze świata rzeczywistego, a jedynie zanonimizowane dane szkoleniowe lub syntetyczne zbiory danych. Taka forma podziału pracy jest nie tylko bardziej stabilna prawnie, ale także ekonomicznie racjonalna: chińscy inżynierowie AI, a zwłaszcza wyspecjalizowane zespoły inżynierów danych, oferują bardzo atrakcyjny stosunek ceny do jakości w porównaniu ze swoimi międzynarodowymi odpowiednikami.

Nowy wymiar transformacji cyfrowej z „Managed AI” (sztuczną inteligencją) – platforma i rozwiązanie B2B | Xpert Consulting – Zdjęcie: Xpert.Digital

Tutaj dowiesz się, jak Twoja firma może szybko, bezpiecznie i bez wysokich barier wejścia wdrażać dostosowane do jej potrzeb rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji.

Zarządzana platforma AI to kompleksowe i bezproblemowe rozwiązanie w zakresie sztucznej inteligencji. Zamiast zmagać się ze skomplikowaną technologią, kosztowną infrastrukturą i długotrwałymi procesami rozwoju, otrzymujesz gotowe rozwiązanie dostosowane do Twoich potrzeb od wyspecjalizowanego partnera – często w ciągu zaledwie kilku dni.

Najważniejsze zalety w skrócie:

⚡ Szybka implementacja: Od pomysłu do gotowej do użycia aplikacji w ciągu kilku dni, a nie miesięcy. Dostarczamy praktyczne rozwiązania, które generują natychmiastową wartość dodaną.

🔒 Maksymalne bezpieczeństwo danych: Twoje wrażliwe dane pozostają z Tobą. Gwarantujemy bezpieczne i zgodne z przepisami przetwarzanie bez udostępniania danych osobom trzecim.

💸 Brak ryzyka finansowego: Płacisz tylko za rezultaty. Wysokie początkowe inwestycje w sprzęt, oprogramowanie lub personel są całkowicie wyeliminowane.

🎯 Skoncentruj się na swojej podstawowej działalności: Skoncentruj się na tym, co robisz najlepiej. Zajmiemy się całościową implementacją techniczną, obsługą i utrzymaniem Twojego rozwiązania AI.

📈 Przyszłościowa i skalowalna: Twoja sztuczna inteligencja rośnie razem z Tobą. Zapewniamy ciągłą optymalizację i skalowalność oraz elastycznie dostosowujemy modele do nowych wymagań.

Więcej informacji tutaj:

• Rozwiązanie Managed AI – Usługi AI dla przemysłu: klucz do konkurencyjności w sektorach usług, przemysłu i inżynierii mechanicznej

Ochrona własności intelektualnej jako krytyczne wąskie gardło w każdej współpracy

Obok suwerenności danych, ochrona własności intelektualnej stanowi drugą strategiczną słabość transgranicznej współpracy w dziedzinie sztucznej inteligencji z Chinami. W żadnym innym obszarze współpracy technologicznej rozbieżność między formalnymi ramami prawnymi a rzeczywistością operacyjną nie jest większa. Chiny od lat posiadają zaawansowany system patentowy i praw autorskich, który teoretycznie spełnia międzynarodowe standardy. W praktyce jednak dostęp zagranicznych firm do środków prawnych w przypadku naruszenia praw własności intelektualnej pozostaje skomplikowany, czasochłonny i obarczony znacznym ryzykiem.

Z 1 576 000 patentów na sztuczną inteligencję (AI), Chiny posiadają 38,6% udziału w globalnym rynku – liczba ta odzwierciedla zarówno wysoki poziom innowacyjności, jak i strategiczne znaczenie ochrony własności intelektualnej w chińskim sektorze AI. Dla europejskich firm realizujących projekty AI z chińskimi zespołami, prowadzi to do jasnej rekomendacji ekspertów: wszystkie zastrzeżone algorytmy, wagi wytrenowanych modeli i architektury muszą być w pełni udokumentowane przed rozpoczęciem projektu, zabezpieczone międzynarodowymi zgłoszeniami patentowymi oraz chronione klauzulami umownymi dotyczącymi poufności i przeniesienia własności. Szczególną uwagę należy zwrócić na obsługę infrastruktury szkoleniowej: każdy, kto szkoli lub dostraja zastrzeżone dane lub modele na chińskich serwerach, ryzykuje, bez ochrony umownej, skuteczne ujawnienie spostrzeżeń szkoleniowych osobom trzecim.

Doświadczeni konsultanci działający na rynku chińskim zalecają ponadto konstruowanie umów o rozwój sztucznej inteligencji zgodnie z uznanymi na arenie międzynarodowej standardami, z wyraźnymi klauzulami dotyczącymi praw własności do wytrenowanych modeli, alokacji praw do ulepszeń oraz postępowania z utworami zależnymi. Tak zwana zasada „pracy na zlecenie”, obowiązująca w prawie amerykańskim i automatycznie czyniąca klienta właścicielem zleconego dzieła (podobnie jak w niemieckim prawie autorskim w zakresie praw użytkowania), nie jest w tej formie obowiązkowa w prawie chińskim. Brak wyraźnych regulacji może prowadzić do powstania szarej strefy, w której chińscy wykonawcy mogliby dochodzić roszczeń do opracowanych komponentów modelu.

Ustawa UE o sztucznej inteligencji jako globalny paradygmat regulacyjny

Podczas gdy Chiny i Stany Zjednoczone koncentrują swoje strategie dotyczące sztucznej inteligencji na wzroście i penetracji rynku, Unia Europejska uchwaliła pierwsze na świecie kompleksowe ramy regulacyjne dotyczące sztucznej inteligencji (AI Act). Rozporządzenie weszło w życie 2 sierpnia 2024 r. i jest wdrażane etapowo: od 2 lutego 2025 r. obowiązują zakazy dotyczące systemów AI stwarzających niedopuszczalne ryzyko. Zasady zarządzania i dodatkowe obowiązki dla dostawców systemów AI ogólnego przeznaczenia weszły w życie 2 sierpnia 2025 r. Obowiązkowa zgodność z przepisami dla systemów AI wysokiego ryzyka nastąpi 2 sierpnia 2026 r., a pełne wdrożenie planowane jest na 2027 r.

Ustawa o sztucznej inteligencji (AI) ma zastosowanie eksterytorialne do wszystkich systemów AI wprowadzanych do obrotu w UE lub których użytkowanie ma wpływ na obywateli UE – niezależnie od siedziby dostawcy. Oznacza to, że chińscy dostawcy AI, którzy chcą obsługiwać klientów europejskich, muszą spełniać te same wymogi dotyczące przejrzystości, dokumentacji i zgodności, co dostawcy z USA lub Europy. Nowe modele będą weryfikowane przez Europejski Urząd ds. AI od 2026 r., a istniejące modele – od 2027 r. Dostawcy naruszający przepisy ryzykują grzywny w wysokości do 35 mln euro lub 7% ich globalnego rocznego obrotu.

Ma to bezpośrednie konsekwencje dla modelu współpracy między europejskimi firmami a chińskimi zespołami AI: europejskie kierownictwo projektu, jako „operator” w rozumieniu ustawy o AI, ponosi odpowiedzialność za zgodność z przepisami wykorzystywanych systemów AI – niezależnie od tego, czy modele bazowe pochodzą z Chin, USA czy Europy. Ten podział odpowiedzialności sprawia, że ​​staranna klasyfikacja ryzyka każdego wykorzystywanego modułu AI jest niezbędnym krokiem w projektowaniu. Szczególnie w aplikacjach w obszarach wysokiego ryzyka zdefiniowanych w ustawie o AI – takich jak zasoby ludzkie, kredytowanie czy diagnostyka medyczna – cały proces tworzenia wartości AI musi być w pełni udokumentowany i zabezpieczony mechanizmami nadzoru ludzkiego.

Asymetrie geopolityczne i zależności strategiczne

Ekonomicznej atrakcyjności chińskich zasobów sztucznej inteligencji nie da się oddzielić od ich kontekstu geopolitycznego. Chiny realizują swoją strategię w zakresie sztucznej inteligencji jako integralną część państwowej polityki przemysłowej i strategii bezpieczeństwa narodowego. Rada Państwa nie tylko kontroluje i dotuje rozwój modeli, ale poprzez ustawę o wywiadzie narodowym z 2017 roku stworzyła również ramy prawne, w których firmy prywatne są zobowiązane do współpracy ze służbami wywiadowczymi. Sytuacji tej nie da się bezpośrednio porównać z sytuacją zachodnich dostawców usług chmurowych: chociaż amerykańska ustawa o chmurze (Cloud Act) również przyznaje rządowi dostęp do danych przechowywanych za granicą przez firmy amerykańskie, podlega ona kontroli sądowej i umowom dyplomatycznym, które regulują dostęp do danych.

Dwanaście z piętnastu wiodących modeli AI typu open source pochodzi obecnie z Chin. Odkrycie to ma dwie sprzeczne implikacje. Z jednej strony chińska strategia open source demokratyzuje globalny dostęp do zaawansowanych modeli AI i zmniejsza zależność od amerykańskich dostawców, którzy zapewniają sobie monopol poprzez wysokie ceny i restrykcyjne warunki użytkowania. Z drugiej strony, strukturalne uzależnienie od chińskich modeli bazowych – nawet w przypadku wdrażania lokalnego – niesie ze sobą ryzyko, że osadzone preferencje, stronniczość danych szkoleniowych lub motywowane politycznie ograniczenia treści nieświadomie przenikną do europejskich aplikacji. Kwestia, czy chińskie modele celowo posiadają martwe punkty w odniesieniu do niektórych tematów – Tajwanu, Tybetu, placu Tian’anmen – jest dobrze udokumentowana empirycznie i stanowi realne ryzyko jakościowe dla firm w niektórych przypadkach użycia.

Ponadto istnieje ryzyko uzależnienia od ścieżki technologicznej: każdy, kto buduje swoją infrastrukturę programistyczną w oparciu o chiński model bazowy, inwestuje w dostosowania, dostrajanie i interfejsy integracyjne, które są całkowicie tracone podczas migracji do innego dostawcy. Chociaż to ryzyko uzależnienia jest niższe w przypadku modeli open source niż w przypadku zastrzeżonych interfejsów API, nie jest ono całkowicie wyeliminowane – zwłaszcza gdy używane są zastrzeżone rozszerzenia lub określone architektury modeli, które nie gwarantują pełnej przenośności.

Czynniki sukcesu operacyjnego międzynarodowych zespołów projektowych zajmujących się sztuczną inteligencją

Transgraniczne projekty AI z udziałem Chin rzadko kończą się niepowodzeniem z powodu niedociągnięć technicznych, a raczej z powodu problemów z koordynacją strukturalną, wynikających z odmiennych metod pracy, norm komunikacji i ram instytucjonalnych. Doświadczenia niemiecko-chińskich projektów technologicznych wielokrotnie dowodzą, że kompetencje międzykulturowe i jasno określony protokół eskalacji są często ważniejsze niż czysto techniczna doskonałość uczestniczących zespołów.

Kilka zasad sprawdziło się w praktyce we współpracy między europejskimi kierownikami projektów a chińskimi zespołami inżynierii danych. Po pierwsze, strategia dotycząca danych powinna być w pełni zdefiniowana przed rozpoczęciem projektu: Jakie dane opuszczają UE i na jakich warunkach? Jakie systemy klasyfikacji są stosowane? Jakie standardy anonimizacji i pseudonimizacji są stosowane? Po drugie, architektura zgodności wymaga ciągłej, wspólnej odpowiedzialności: strona europejska odpowiada za zgodność z RODO i ustawą o sztucznej inteligencji (AI Act), podczas gdy strona chińska odpowiada za zgodność z PIPL podczas przetwarzania danych chińskich obywateli lub firm. Po trzecie, struktury własności intelektualnej muszą być jasno określone w umowie, zanim powstanie choćby jedna wspólna linijka kodu.

Co więcej, infrastruktura techniczna powinna być zaprojektowana w taki sposób, aby chronić zasadę suwerenności danych poprzez decyzje architektoniczne, a nie tylko poprzez obietnice umowne. Hybrydowe modele wdrożeń – w których wrażliwe etapy przetwarzania są obowiązkowe na serwerach europejskich, a wymagające dużej mocy obliczeniowej, nieosobowe zadania szkoleniowe mogą być wykonywane na infrastrukturach międzynarodowych lub chińskich – oferują praktyczny kompromis między efektywnością ekonomiczną a zgodnością z prawem.

Strategia suwerenności europejskiej w zakresie sztucznej inteligencji jako przeciwwaga

Unia Europejska dostrzegła to wyzwanie i odpowiada na nie własną inicjatywą inwestycyjną. „Plan działania na rzecz AI Continent” koncentruje się na pięciu filarach strategicznych: rozbudowie infrastruktury obliczeniowej, w tym planowanych gigafabryk AI z inwestycjami do 20 miliardów euro; poprawie dostępu do danych; ukierunkowanym rozwoju umiejętności w zakresie AI; opracowaniu wiarygodnych algorytmów; oraz uproszczeniu procesów regulacyjnych. Flagowa inicjatywa GenAI4EU zapewnia prawie 700 milionów euro na rozwój i wdrożenie generatywnej AI w strategicznych sektorach europejskich.

Równocześnie niemieckie firmy przemysłowe inwestują we własne, lokalne infrastruktury AI. Bosch, Trumpf i Siemens pracują nad autorskimi rozwiązaniami AI, które dążą do niezależności zarówno od amerykańskich gigantów chmury obliczeniowej, jak i chińskich modeli. Ten trend w kierunku suwerennej infrastruktury AI nie stoi jednak w sprzeczności z wykorzystaniem chińskich modeli open source jako podstawowych komponentów – wręcz przeciwnie, definiuje warunki, w których takie wykorzystanie jest odpowiedzialne: lokalny hosting, pełna kontrola nad modelem, przetwarzanie danych zgodne z RODO oraz przejrzysta dokumentacja dla organów regulacyjnych.

Prawdziwym pytaniem dla Europy nie jest to, czy korzystać z chińskich modeli sztucznej inteligencji – z ekonomicznego punktu widzenia jest to niemal nieuniknione, jeśli chce się utrzymać konkurencyjność. Kluczowe pytanie brzmi, jak to wykorzystanie można ustrukturyzować, aby Europa nie zrzekła się ani suwerenności technologicznej, ani kontroli nad polityką danych. Transgraniczne projekty sztucznej inteligencji pod europejskim przewodnictwem, traktujące chiński potencjał rozwojowy jako zasób, a nie strategiczną zależność, nie są sprzecznością – stanowią najbardziej złożoną, ale jednocześnie najbardziej realistyczną formę europejskiej strategii w dziedzinie sztucznej inteligencji w dobie globalnej konkurencji technologicznej.

Sześć obszarów strategicznego podejmowania decyzji

Przedsiębiorstwa europejskie realizujące transgraniczne projekty z zakresu sztucznej inteligencji z Chinami muszą aktywnie kształtować sześć strategicznych obszarów decyzyjnych, których nie można od siebie oddzielić: suwerenność danych poprzez architekturę, a nie wyłącznie poprzez umowy; dualizm zgodności w napięciu między RODO a PIPL; ochrona własności intelektualnej przed rozpoczęciem projektu poprzez międzynarodowe patentowanie i precyzyjne klauzule własnościowe; zgodność operatora z ustawą o sztucznej inteligencji, nawet w przypadku modeli opracowanych zewnętrznie; zarządzanie ryzykiem geopolitycznym poprzez ciągłe monitorowanie rozwoju przepisów i polityki; oraz międzykulturowe zarządzanie projektami, które skutecznie integruje różne kultury pracy i komunikacji zamiast je ignorować.

Chińska ofensywa w dziedzinie sztucznej inteligencji jest realna; jest dobrze finansowana, konkurencyjna technologicznie i strategicznie ukierunkowana. Europejskie firmy, które ignorują te zasoby, tracą potencjał gospodarczy. Jednak te, które wykorzystują je bezkrytycznie i bez ustrukturyzowanej architektury zarządzania, ryzykują suwerenność danych, tajemnice handlowe i zgodność z przepisami. Prawda – jak to często bywa w przypadku najpilniejszych kwestii polityki gospodarczej – leży nie w decyzji binarnej, ale w jakości zarządzania nieuniknioną złożonością.

Rozwiązanie quasi-in-house: Jak Xpert.Digital zamyka luki operacyjne w marketingu i sprzedaży B2B – Inteligentny biznes oparty na treściach – Zdjęcie: Xpert.Digital

Xpert.Digital to branżowy hub B2B oparty na danych, kierowany przez Konrad Wolfenstein . Firma działa jako zewnętrzne, quasi-wewnętrzne rozwiązanie dla partnerów przemysłowych, eliminując luki operacyjne w obszarze marketingu, treści i sprzedaży – bez konieczności angażowania dodatkowych zasobów po stronie klienta.

Więcej informacji tutaj:

• Rozwiązanie quasi-in-house: Jak Xpert.Digital niweluje luki operacyjne w marketingu i sprzedaży B2B – Smart Content-Driven Business

☑️ Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki

☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim ojczystym języku!

Konrad Wolfenstein

Ja i mój zespół chętnie będziemy do Państwa dyspozycji jako osobisty doradca.

Możesz się ze mną skontaktować, wypełniając formularz kontaktowy tutaj po prostu dzwoniąc pod numer +49 7348 4088 965. Mój adres e-mail to [email protected]:lub

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

☑️ Wsparcie dla MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Tworzenie lub reorganizacja strategii cyfrowej i digitalizacji

☑️ Rozszerzenie i optymalizacja procesów sprzedaży międzynarodowej

☑️ Globalne i cyfrowe platformy handlowe B2B

☑️ Rozwój biznesu pionierskiego / Marketing / PR / Targi