Europejskie ambicje AI w globalnej konkurencji: kompleksowa kolonia cywilna analizy, czy nadchodzi przełom?

Sztuczna inteligencja: Czy UE może nadążyć za USA i Chinom?

Unia Europejska (UE) postanowiła ambitny cel: chce przyjąć globalną rolę przywódczą w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI). Należy skupić się na godnej zaufania i ludzkiej sztucznej inteligencji. Cel ten opiera się na mocnych stronach Europy: doskonałym krajobrazie badawczym i silnym zaangażowaniu w wartości etyczne. UE stara się osiągnąć suwerenność technologiczną, a jednocześnie optymalnie wykorzystuje potencjał ekonomiczny AI.

Jednak rzeczywistość wygląda bardziej złożona. Europa zmaga się z wyzwaniami strukturalnymi, które znacząco wpływają na jego konkurencyjność w globalnym wyścigu AI z USA i Chinami. Wyzwania te dotyczą różnych aspektów, od fragmentacji cyfrowego rynku wewnętrznego po trudności w komercjalizacji wyników badań.

Nadaje się do:

• Trustna sztuczna inteligencja: Europejska karta atutowa i szansa na objęcie wiodącej roli w sztucznej inteligencji

Centralne wyzwania w przeglądzie

Fragmentacja cyfrowego rynku wewnętrznego

Różne przepisy krajowe, standardy, zasady dostępu do danych i bariery językowe utrudniają rozwój firm AI w całej Europie i osiągnięcie efektów skali.

„Paradoks europejski”

Rozbieżność między doskonałymi badaniami a powolnym wdrażaniem produktów zbywalnych jest szczególnie jasna w sektorze AI.

Luka finansowa

W porównaniu z USA i Chinami istnieje znaczna różnica w finansowaniu kapitału ryzyka, szczególnie w późniejszych fazach wzrostu start-upów AI.

Brak koordynacji

Koordynacja między poziomem UE a państwami członkowskimi była jak dotąd często nieskuteczna, ukształtowana przez fragmentaryczne podejścia krajowe i nieodpowiednie struktury zarządzania.

Wyzwania regulacyjne

Inicjatywy takie jak Ustawa AI mają na celu rozwiązanie problemów poprzez harmonizację i poprawę dostępności danych. Istnieją jednak obawy dotyczące możliwych przeszkód w innowacjach i wysokich kosztach zgodności, szczególnie w przypadku małych i średnich firm (MŚP) i start-upów.

Migracja talentów

Europa traci wysoko wykwalifikowanych specjalistów AI w Stanach Zjednoczonych i innych regionach, co dodatkowo osłabia innowacyjną siłę.

Punkt wyjścia: ambicja i rzeczywistość

Unia Europejska potwierdziła swój cel w wielu artykułach strategicznych i inicjatywach, aby odgrywać wiodącą rolę w opracowywaniu i stosowaniu sztucznej inteligencji. Strategia ma na celu uczynienie Europy globalnym centrum wiarygodnej i skoncentrowanej na ludzkiej sztucznej inteligencji.

Ta wizja opiera się na założeniu, że mocne strony Europy - doskonały krajobraz badawczy i silne zaangażowanie w zasady etyczne - mogą służyć jako podstawa sukcesu. Strategie takie jak „europejskie podejście do sztucznej inteligencji” formułują wyraźne cele wzmocnienia badań i zdolności przemysłowych oraz promowania wprowadzenia AI.

Jednak rzeczywistość wygląda inaczej. Europa stoi przed znacznymi wyzwaniami, które zagrażają jej konkurencyjności na globalnym rynku AI. Jednym z największych wyzwań jest ogromna luka w inwestycjach kapitałowych ryzyka w porównaniu z USA i Chinami. Ten brak kapitału utrudnia skalowanie obiecujących start-upów AI.

Ponadto istnieje dalsza fragmentacja cyfrowego rynku wewnętrznego, co utrudnia szybkie i wydajne oferowanie ich rozwiązań w ramach granic krajowych. Prowadzi to do wyższych kosztów i dłuższych czasów wprowadzania rynku, co wpływa na konkurencyjność europejskich firm AI.

Paradoks europejski w sektorze AI

Europa od dawna zmaga się z „Europejskim paradoksem”: trudność wdrożenia swojej siły w badaniach podstawowych i działalności naukowej w zakresie produktów, usług i liderów rynku. Zjawisko to nadal wydaje się zaostrzyć w obszarze AI, technologii, która szczególnie silnie zależy od szybkiego wzrostu, dużych ilości danych i znacznych inwestycji kapitałowych.

Strukturalne słabości Europy-brak kapitału ryzyka, rozdrobnione rynki i powolna komercjalizacja-szczególnie niekorzystna w sektorze AI. Globalni konkurenci, tacy jak USA i Chiny, mają ekosystemy, które lepiej spełniają wymagania rozwoju AI z ogromnymi rynkami śródlądowymi, solidnym kapitałem ryzyka i dominującymi platformami technologicznymi.

Fragmentacja cyfrowego rynku wewnętrznego: przeszkoda w skalowaniu

Marzenie o jednolitym cyfrowym rynku wewnętrznym w Unii Europejskiej jest nadal dalekie od rzeczywistości dla firm AI, które chcą rozszerzyć się w całej Europie. Zamiast jednorodnego rynku Europa często przypomina „patchwork”, na którym każdy kraj realizuje własne zasady i priorytety w obszarze cyfrowym. Ta fragmentacja stanowi znaczącą przeszkodę w skalowaniu rozwiązań AI i wpływa na konkurencyjność europejskich firm w globalnym porównaniu.

Przyczyny tej fragmentacji są zróżnicowane i głębokie:

Rozbieżność regulacyjna

Chociaż obowiązują przepisy dotyczące ogólnego przepisów dotyczących ochrony danych (RODO), ich inna interpretacja i egzekwowanie przez 27 władz krajowych prowadzą do znacznej niepewności prawnej i złożoności firm. Nawet ostatnie wysiłki harmonizacyjne, takie jak Ustawa o rynkach cyfrowych (DMA), zapewniają ryzyko wzmocnienia fragmentacji, a nie zmniejszenie fragmentacji przez niespójne egzekwowanie. Ustawa AI, centralne prawo do regulowania AI, ma na celu całkowitą harmonizację w celu precyzyjnego zapobiegania takich odchyleń krajowych. Istnieją jednak obawy, że różne wdrożenia krajowe, zdolności organów nadzorczych oraz prawdopodobnie specyfikacje lub interpretacje krajowe mogą ponownie doprowadzić do fragmentacji faktycznej.

Brakujące standardy

Brak jednolicie uznanych standardów technicznych systemów AI, formatów danych i interfejsów w Europie utrudnia interoperacyjność i utrudnia dostęp do rynku nowych rozwiązań. Ustawa AI uznaje ten problem i opiera się na opracowaniu zharmonizowanych standardów przez europejskie organizacje normalizacyjne. Jednak proces ten jest czasochłonny i niesie ryzyko opóźnień i nieporozumień, co nadal spowalnia szybkie skalowanie innowacyjnych zastosowań AI.

Dostęp do danych i używanie

Modele AI, szczególnie w dziedzinie uczenia się mechanicznego, wymagają dostępu do dużych i różnorodnych zestawów danych w celu szkolenia i walidacji. Różne krajowe zasady i praktyki dostępu do danych, które wykraczają poza RODO, powodują przeszkody. Sam RODO zawiera również niejasne klauzule, których użycie często wymaga interpretacji w kontekście AI, co prowadzi do niepewności. Inicjatywy takie jak Ustawa o danych i ustawa o zarządzaniu danymi powinny poprawić dostęp i powszechne wykorzystanie danych, w szczególności dane przemysłowe i IoT. Wprowadzają jednak również nowe złożone przepisy, których praktyczne skutki pozostają na dostępność danych do aplikacji AI, które mogą powodować nowe przeszkody w zakresie zgodności.

Bariery językowe

Różnorodność językowa Europy z 24 językami urzędowymi jest szczególnym wyzwaniem dla rozwoju i skalowania aplikacji AI, szczególnie w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego (NLP) i w dużych modelach językowych (LLM). Dostosowanie modeli i usług do różnych języków i kontekstów kulturowych jest zasobów i znacznie zwiększa koszty wejścia na rynek.

Interesy narodowe i „samolubstwo”

Zamiast skoordynowanej strategii europejskiej wiele państw członkowskich prowadzi przede wszystkim własnych krajowych agentów AI i promuje mistrzów krajowych. Prowadzi to do podwójnej pracy, nieefektywnego alokacji zasobów i zapobiega pakietowi sił, które byłyby konieczne do przetrwania w globalnej konkurencji. Nierówny rozkład kompetencji i zasobów AI w ramach UE zaostrza ten problem.

Więcej barier

Klasyczne przeszkody na rynku wewnętrznym, takie jak różne stawki podatku VAT, praktyki geoblowania i skomplikowane przepisy dotyczące ochrony konsumentów, co utrudnia transgraniczne działalność cyfrową.

Bezpośrednie konsekwencje tych różnorodnych aspektów fragmentacji dla firm AI są poważne: znacznie zwiększają koszty rozwoju, adaptacji i marketingu rozwiązań AI, wydłużają czas na dojrzałość rynkową (czas na rynku) i utrudniają osiągnięcie skutków skali niezbędnych dla globalnej konkurencji. To z kolei przeraża inwestorów i osłabia atrakcyjność europejskiego rynku ambitnych start-upów AI.

Nadaje się do:

• AI Action Summit w Paryżu: Przebudzenie europejskiej strategii AI - „Stargate Ki Europa” również dla startupów?

Powolna komercjalizacja badań EU-KI

Główną przeszkodą dla konkurencyjności Europy w obszarze AI jest ciągła trudność przekształcenia wyników jego silnej bazy badawczej w produkty i usługi zbywalne. Zjawisko to znane jako „paradoks europejski”-luka między doskonałością naukową a sukcesem komercyjnym-jest szczególnie wyraźne w sektorze AI. Podczas gdy Europa przez długi czas prowadziła w publikacjach naukowych w obszarze AI i ma pierwszorzędne instytucje badawcze, brakuje tej siły do ​​globalnie konkurencyjnych firm AI.

Przyczyny tej powolnej komercjalizacji są złożone:

Luka w kapitał ryzyka

Jednym z głównych czynników jest dramatyczny brak kapitału ryzyka (Venture Capital, VC) dla start-upów AI w Europie w porównaniu z USA i Chinami. Trwa ta dominacja Stanów Zjednoczonych, szczególnie w przypadku dużych rund finansowania podstawowych modeli. Ten brak wystarczającego kapitału, szczególnie w fazie skalowania kapitałowego („skalowanie”), uniemożliwia wzrost obiecującym europejskim spółkom AI, zmusza go do poszukiwania finansowania poza UE (co może prowadzić do emigracji) i czyni ją nieatrakcyjną dla inwestorów.

Różnica między nauką a gospodarką

Pomimo doskonałych instytutów badawczych przeniesienie wiedzy naukowej do użytku przemysłowego jest tylko powolne. Często brakuje ustalonych mechanizmów i zachęt do wspierania komercjalizacji po wstępnym finansowaniu badań. Natomiast istnieją dynamiczne ekosystemy w USA, w których wyniki badań można szybko przenieść do start-upów i mogą być zintegrowane jako platformy i klienci przez duże firmy technologiczne. Europa brakuje porównywalnej gęstości dużych firm cyfrowych, które mogłyby służyć jako „początkowe łodygi” innowacji AI.

Przeszkody kulturowe i strukturalne

Wyższe awersja do ryzyka w porównaniu z USA kształtuje zachowanie inwestorów, założone firmy, a czasem także organy regulacyjne w Europie. To sprawia, że ​​finansowanie jest bardziej ambitne, potencjalnie destrukcyjne pomysły („strzały księżycowe”) i spowalnia adaptację nowych technologii. Niepowodzenie przedsiębiorczości jest bardziej stygmatyzowane niż w Stanach Zjednoczonych, co tłumi gotowość do ustanowienia ryzykownych start-upów. Niespójne strategie radzenia sobie z własnością intelektualną (IP) i brak śledzenia wykorzystywania wyników z finansowanych przez UE projektów badawczych utrudniają ich komercyjne wykorzystanie. Małe i średnie firmy (MŚP) napotykają specjalne przeszkody, takie jak wąskie gardła finansowe i brak specjalistycznej wiedzy, we wstępie i skalowaniu sztucznej inteligencji. Fragmentacja rynków i obciążenie regulacyjne, szczególnie poprzez ustawę AI, stanowią dodatkowe wyzwania.

„Drenaż mózgu” w talentach AI

Kolejnym kluczowym problemem jest emigracja wysoko wykwalifikowanych specjalistów AI z Europy („Drenaż mózgu”). Talenty przeszkolone w Europie opuszczają kontynent w poszukiwaniu lepszych możliwości kariery, wyższych pensji oraz bardziej atrakcyjnych środowisk badawczych i rozwojowych, szczególnie wobec USA. Głównymi przyczynami emigracji są wyższe pensje, bardziej ambitne projekty, lepsze warunki badawcze i ekosystemy, a także niższe biurokratyczne przeszkody. Chociaż Europa może mieć wysoką gęstość ekspertów AI na mieszkańca i wielu badaczy trenuje, ma trudności z utrzymaniem najwyższych sił („najwyższego poziomu”/„elitarnych” talentów w globalnej konkurencji. Chiny szybko nadrabiają zaległości, jeśli chodzi o szkolenie najlepszych talentów. Ta utrata kapitału ludzkiego bezpośrednio podważa zdolność innowacji i komercjalizacji Europy.

Od lokalnego do globalnego: MŚP podbijają rynek globalny dzięki sprytnym strategiom - Zdjęcie: Xpert.Digital

W czasach, gdy obecność cyfrowa firmy decyduje o jej sukcesie, wyzwaniem jest to, jak uczynić tę obecność autentyczną, indywidualną i dalekosiężną. Xpert.Digital oferuje innowacyjne rozwiązanie, które pozycjonuje się jako skrzyżowanie centrum branżowego, bloga i ambasadora marki. Łączy zalety kanałów komunikacji i sprzedaży w jednej platformie i umożliwia publikację w 18 różnych językach. Współpraca z portalami partnerskimi oraz możliwość publikowania artykułów w Google News oraz lista dystrybucyjna prasy obejmująca około 8 000 dziennikarzy i czytelników maksymalizuje zasięg i widoczność treści. Stanowi to istotny czynnik w sprzedaży zewnętrznej i marketingu (SMmarketing).

Więcej na ten temat tutaj:

• Autentyczny. Indywidualnie. Globalnie: Strategia Xpert.Digital dla Twojej firmy

Wpływ instrumentów finansowych UE na sztuczną inteligencję

Unia Europejska wykorzystuje szereg instrumentów finansowych do promowania badań, innowacji i wykorzystania sztucznej inteligencji. Dwa najważniejsze programy w tym kontekście to Horizont Europe i program „Digital Europe” (DEP). UE podjęła się, aby znacząco zwiększyć publicznie finansowane badania i innowacje AI. Jednak bardziej precyzyjny pogląd na programy i ich poprzedni efekt ujawnia mieszany obraz i poważne wyzwania.

Wyniki poziomej Europy w obszarze AI są ambiwalentne. Liczne projekty są finansowane i osiągnięty jest wysoki poziom uczestnictwa, ale Europejski Sąd Audytorów (ECA) wyraźnie krytykuje niski wskaźnik patentacji dla określonych projektów AI na podstawie Horizont 2020 (poprzedni program). Jeszcze poważniej jest odkryć, że ECA brakuje systematycznego śledzenia i wsparcia komercyjnego wykorzystania wyników badań.

Program „Digital Europe” (DEP) koncentruje się na wprowadzaniu technologii cyfrowych, ustanowieniu zdolności i finansowaniu infrastruktury cyfrowej. W obszarze AI finansuje elementy centralne, takie jak platforma AI Access („platforma AI-ON-Demand”), europejskie pomieszczenia danych, obiekty testowe i eksperymentowe (TEFS) oraz Europejskie Digital Innovation Centers (EDIHS). Jednak wdrożenie tych projektów infrastrukturalnych było powolne według ECA. Niektóre obiekty zostały uruchomione późno lub nie były jeszcze w pełni funkcjonalne w momencie egzaminu.

Akcelerator Europejskiej Rady Innowacji (EIC) został specjalnie zaprojektowany w celu promowania ryzykownych, ale potencjalnie przełomowych innowacji MŚP i start-upów. Jednak program jest niezwykle konkurencyjny. Chociaż EIC finansował również firmy AI, ECA stwierdziło, że instrument był niewystarczająco ukierunkowany na przełomowe innowatorów AI i nie oferował żadnego kapitału dla firm w górę.

Specjalny raport ECA stanowi kluczową ogólną ocenę środków UE w celu promowania ekosystemu AI: niedobory koordynacji, opóźniona infrastruktura, nieodpowiednia dźwignia, brak monitorowania i brak komercjalizacji.

Nadaje się do:

• AI Model Openeurollm: Europejska tajna broń AI ujawniła ekscytującą odpowiedź na Chatgpt i Deepseek

Koordynacja między UE a państwami członkowskimi: W drodze do jednolitej strategii AI?

Skuteczna koordynacja między poziomem UE a poszczególnymi państwami członkowskimi ma kluczowe znaczenie dla sukcesu europejskiej strategii AI. Zasoby można pakować tylko poprzez wspólne działanie, można uniknąć fragmentacji i można osiągnąć masę krytyczną w celu przetrwania w globalnej konkurencji. Jednak poprzednie mechanizmy koordynacyjne okazały się nieodpowiednie.

Przed wprowadzeniem ustawy AI koordynacja była głównie oparta na „skoordynowanych planach AI”. Jednak analiza odkryła znaczne wady w tej koordynacji: ograniczona skuteczność, nieodpowiednie instrumenty zarządzania, przestarzałe cele i brak odpowiedzialności, brak monitorowania i fragmentacja krajowa.

Ustawa AI ustanawia nowe, bardziej kompleksowe ramy zarządzania, które mają naprawić te słabości i umożliwić większą kontrolę ładunku polityki AI w UE: Europejskie Urząd AI (AI Office), European AI Board (Komitet AI) i krajowe odpowiedzialne władze.

Ta nowa struktura może znacznie poprawić koordynację poprzez tworzenie wyraźnych obowiązków na poziomie UE i ustanowienie centralnego forum wymiany i koordynacji między państwami członkowskimi. Jednak sukces tej nowej struktury zarządzania zależy w szczególności od aktywnego uczestnictwa i zaangażowania państw członkowskich, a także wystarczającego sprzętu zasobów na poziomie krajowym.

Instrument polityki UE: analiza centralnych przepisów i programów

W ostatnich latach Unia Europejska opracowała kompleksowy instrument przepisów i programów finansowania w celu kształtowania sektora AI, promowanie innowacji, a jednocześnie zarządzanie ryzykiem. Najważniejszymi elementami są Ustawa AI, strategia danych (zwłaszcza Ustawa o zarządzaniu danymi), a także programy finansowania Horizont Europe i Digital Europe.

Ustawa AI jest pierwszym na świecie kompleksowym prawem do regulacji sztucznej inteligencji. Jego głównym celem jest stworzenie zharmonizowanych ram prawnych, które promują innowacje w godnej zaufania sztucznej inteligencji, a jednocześnie chroni podstawowe prawa, zdrowie i bezpieczeństwo obywateli. Tworząc jednolite zasady, ustawa AI ma na celu zapobieganie pojawieniu się rozbieżnych przepisów krajowych, a tym samym zapewnienia funkcjonującego rynku wewnętrznego technologii AI. Jednak w szczególności start-upy i dostawcy kapitału ryzyka wyrażają znaczące obawy. Obawiają się, że ścisłe wymagania powodują wysokie koszty zgodności, zwiększają złożoność techniczną i organizacyjną, a ostatecznie spowolnić innowacje i zmniejszają konkurencyjność europejskich firm AI.

Gęstość europejskiej sieci regulacyjnej w obszarze cyfrowym i AI jest bezprecedensowa. Każde prawo dąży do uzasadnionych celów, ale w całości mogą tworzyć skumulowane bariery zgodności, które w szczególności wpływają na MŚP i start-upy. Firmy te mają tylko ograniczone zasoby, aby znaleźć drogę wokół tego złożonego, nakładającego się krajobrazu regulacyjnego.

Nadaje się do tego:

• Ki „Made in Europe” Otwarte euro LLM: Europejska ścieżka do suwerenności AI i różnorodności językowej

Globalny rasa AI: Europa w porównaniu do USA i Chin

Aby realistycznie ocenić wyzwania i możliwości dla UE w obszarze AI, porównanie z wiodącymi światowymi regionami-Stanami Zjednoczonymi i Chinami-są niezbędne. To porównanie ujawnia znaczące różnice w inwestycjach, badaniach, talentach, wielkości rynku i podejściach politycznych.

Jak już wspomniano, istnieje ogromna luka w inwestycjach kapitałowych ryzyka w sztucznej inteligencji między UE a USA/Chinami. Stany Zjednoczone dominują na rynku, zwłaszcza poprzez miliardy inwestycji w programistach modeli podstawowych. Chiny wyraźnie wyprzedzają UE. Ta wyższość finansowania umożliwia amerykańskiemu i chińskie firmy inwestować bardziej agresywne w badania, rozwój, pacyfikację talentów i rozwój rynku.

Chociaż UE tradycyjnie ma silną podstawę badań naukowych i ma dużą liczbę publikacji, Chiny wyprzedziły UE w czystej liczbie publikacji AI. Stany Zjednoczone nadal prowadzą do średniej jakości i częstotliwości cytowania badań, chociaż Chiny również tu dotarły i częściowo objęły prowadzenie w dokumentach. Jasnym słabym punktem UE jest wdrażanie badań nad opatentowanymi innowacjami.

Globalna konkurencja o talenty AI jest intensywna. Stany Zjednoczone są nadal najbardziej atrakcyjnym miejscem pracy dla najlepszych badaczy AI na całym świecie, nawet jeśli ich atrakcyjność ostatnio zmniejszyła się nieznacznie. Są jednak coraz bardziej zależne od imigracji talentów, również z Chin i Europy. Podkreśla to pilność dla Europy, aby stworzyć bardziej atrakcyjne warunki dla ekspertów AI w celu zatrzymania „drenażu mózgu” i zapewnienia własnej innowacyjnej siły. Konieczne są ukierunkowane środki, aby przyciągnąć zarówno wysoko wykwalifikowanych specjalistów z zagranicy, jak i zachować europejskie talenty we własnym kraju.

Chiny masowo inwestują w szkolenie własnych ekspertów AI i szybko zwiększają swój udział w globalnej produkcji talentów. UE trenuje wielu specjalistów AI i ma wysoką gęstość ekspertów, ale walczy ze znaczną emigracją („drenaż mózgu”) z najwyższych sił do USA.

USA i Chiny korzystają z ogromnych, w dużej mierze jednorodnych rynków wewnętrznych, które umożliwiają szybką skalowanie technologii i modeli biznesowych. Natomiast rynek UE jest bardzo rozdrobniony. Chiny prowadzą również do wskaźnika adaptacji technologii AI w gospodarce, podczas gdy wprowadzenie do UE, szczególnie w MŚP, jest wolniejsze.

Trzy regiony realizują różne strategie. UE opiera się na podejściu opartym na wartościach opartym na wartościach („godnych zaufania AI”), które jest zawarte w Ustawie AI i ma na celu zapewnienie wysokich standardów etycznych i bezpieczeństwa. Stany Zjednoczone tradycyjnie realizują bardziej oparte na rynku, bardziej przyjazne innowacje z mniej kompleksowymi regulacjami, nawet jeśli poszczególne władze opracowują określone wytyczne. Chiny masowo promują sztuczną inteligencję jako technologię strategiczną poprzez inwestycje i inicjatywy rządowe, korzysta z łatwiejszego dostępu do dużych ilości danych i opierają się na centralnym rozwoju.

Decydującym czynnikiem w globalnym wyścigu sztucznej inteligencji jest dominacja dużych grup technologicznych z USA (Google/Alphabet, Amazon, Facebook/Meta, Apple, Microsoft-Often nazywane Gafa lub Big Tech) i Chiny (Baidu, Alibaba, Tencent, Xiaomi-Batx). Firmy te mają ogromne zasoby: ogromne ilości danych ze swoich usług platformowych, wiodąca infrastruktury w chmurze, ogromny kapitał i globalny zasięg. Aktywa te dają decydującą przewagę w rozwoju, szkoleniu i skalowaniu modeli AI i aplikacji. Możesz przyciągnąć najlepsze talenty i kupić potencjalnych konkurentów poprzez przejęcia.

Dla europejskich firm AI dominacja stanowi ogromne wyzwanie konkurencyjne. Istnieje ryzyko, że Europa staje się technologicznie zależna i zdegradowana w „cyfrową kolonię” tych korporacji. Przepisy takie jak Ustawa o rynkach cyfrowych (DMA) mają na celu ograniczenie siły rynkowej tych „strażników”, ale ich skuteczność na rynku dynamicznym AI jest nadal kontrowersyjna.

Strategiczna orientacja UE dotycząca „godnej zaufania AI” jako funkcji różnicowania jest ryzykownym przedsięwzięciem z uwagi na globalną dynamikę rynku. Strategia ta koncentruje się na regulacji (Ustawa AI), tworząc zaufanie i prawdopodobnie generowanie preferencji rynkowej europejskich rozwiązań AI. Jednak globalny rynek sztucznej inteligencji jest obecnie zdominowany przez wydajność, skalowalność (szczególnie w przypadku modeli podstawowych) i szybkość wprowadzania, w których my i chińscy giganci są lepsi ze względu na ich dane, kapitał i korzyści rynkowe.

Nawigacja w europejskim ekosystemie AI: Studia przypadków firm

Abstrakcyjne wyzwania związane z fragmentacją rynku, luka finansowa i złożoność regulacyjna przejawiają się w codziennej rzeczywistości europejskich firm AI. Badanie konkretnych przypadków pomaga zrozumieć, w jaki sposób firmy radzą sobie z tymi warunkami, które strategie realizują i jakie czynniki sukcesu są decydujące.

Studium przypadku 1: Mistral AI (Francja)

Mistral AI szybko rozwinęła się w jednego z najlepszych europejskich deweloperów dużych modeli głosowych (LLM) i często działa jako potencjalny mistrz Europy. Firma z siedzibą w Paryżu odnosi się mocno z modelami open source jako funkcją różnicowania. Był w stanie ukończyć znaczące rundy finansowe, chociaż oceny są nadal znacznie poniżej oceny wiodących amerykańskich konkurentów. Mistral realizuje strategiczne partnerstwa, w tym SAP i Microsoft, a także z innymi europejskimi specjalistami AI, takimi jak Helsing w obronie.

Studium przypadku 2: Aleph Alpha (Niemcy)

Alph Alpha jest kolejnym ważnym europejskim aktorem w dziedzinie LLM, który koncentruje się szczególnie na tematach suwerenności, wyjaśnień i wiarygodności sztucznej inteligencji. Niemiecka firma jest wspierana przez ważne firmy przemysłowe, takie jak Schwarz Group (właściciel Lidl i Kaufland) i SAP.

Studium przypadku 3: Helsing (Niemcy w obronie KI)

Helsing specjalizuje się w opracowywaniu wniosków AI dla sektora obrony i bezpieczeństwa. Firma zakończyła strategiczne partnerstwo z Mistral AI w celu wspólnego rozwijania umiejętności, takich jak modele działania w języku wizji dla tego obszaru.

Oprócz tych indywidualnych przypadków pokazują ogólne wzorce start-upów AI w Europie:

wyzwania

Brak kapitału ryzyka, szczególnie w późniejszych fazach (późne dni) i niechęć do ryzyka inwestorów pozostają centralnymi przeszkodami. Wiele start-upów głębokich technologii ma trudności z przekonującym przekonującym przekazanie wartości swojej technologii. Skalowanie na rozdrobnionych rynkach europejskich jest złożone, a obciążenie regulacyjne, w szczególności w ustawie AI, jest postrzegane jako znacząca przeszkoda.

Czynniki sukcesu

Kluczowy jest silny zespół startowy z zaangażowaniem i odpowiednią wiedzą specjalistyczną. Identyfikacja wyraźnego wymogu rynku, opracowanie solidnego rozwiązania technicznego oraz dobrze przemyślana strategia biznesowa i marketingowa jest równie ważna. Strategiczne partnerstwa, wyraźne niszowe skupienie i skuteczne zarządzanie procesami w skalowaniu również przyczyniają się do sukcesu. Niektóre firmy starają się również proaktywnie wykorzystywać zgodność z zasadami UE jako funkcją jakości i zaufania.

Analiza tych przypadków i ogólnych trendów sugeruje, że europejskie start-upy AI są często zmuszane do realizacji konkretnych strategii w związku z wadami kapitału, wielkości rynku i jednolitości w porównaniu z konkurentami USA i chińskimi. Firmy odnoszące sukcesy koncentrują się na obszarach poza czystą konkurencją o ogólne LLM. Ważną rolę odgrywają partnerstwa z uznanym przemysłem lub innymi start-upami.

Nadaje się do:

• Europa AI Future: Jak UE AI może nadążyć za globalnym wyścigiem o sztucznej inteligencji

Ustalanie kursu: Strategiczne zalecenia dotyczące konkurencyjnej europejskiej przyszłości AI

Analiza wykazała, że ​​pomimo mocnych stron w zakresie badań i rozwoju talentów Europa stoi przed znacznym wyzwaniami, aby zrealizować swoje ambicje w globalnym wyścigu AI. Fragmentacja rynku wewnętrznego, luka w komercjalizacji badań, deficyty koordynacji, emigracja talentów i nieodpowiedni krajobraz finansowy razem wpływają na konkurencyjność ekonomiczną i strategiczną autonomię UE w tym krytycznym sektorze technologii. Ryzyko dalszego pozostania w tyle za Stanami Zjednoczonymi i Chinami jest realne. Aby zmienić kurs i podnieść potencjał Europy, na wszystkich poziomach wymagane są określone i skoordynowane środki.

Zalecenia dotyczące działania:

Dla polityków UE

• Pogłębienie cyfrowego rynku wewnętrznego dla sztucznej inteligencji
• Równowaga między regulacją a promocją innowacji
• Projektowanie strategii finansowania
• Rozszerzenie infrastruktury AI
• Strategiczne zamówienia publiczne

Dla państw członkowskich

• Koordynuj strategie krajowe
• Wzmocnij władze krajowe
• Promuj krajowe ekosystemy

Dla branży i inwestorów

• Mobilizować większy kapitał ryzyka
• Intensyfikuj współpracę
• Podejmij ryzyko strategiczne

Dla instytucji badawczych

• Wzmocnij koncentrację komercjalizacji
• Dostosuj szkolenie

Potencjał AI Europy: jak silne skupienie się na innowacjach może zwiększyć globalną konkurencję

Europa ma znaczne mocne strony - szeroką bazę badawczą, cenne dane przemysłowe, dużą pulę talentów i ustalone ramy etyczne. Aby móc zrealizować swoje ambicje AI i istnieć w globalnej konkurencji, wymagany jest skoordynowany, skoordynowany i znacznie bardziej agresywny wysiłek w polityce, finansowaniu i kulturze. Należy się odłożyć: od czystej regulacji AI do aktywnej struktury dynamicznego i konkurencyjnego na całym świecie europejskiego ekosystemu AI. To jedyny sposób na wypełnienie luki między istniejącym potencjałem a rynkiem.

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

☑️ Stworzenie lub dostosowanie strategii cyfrowej i cyfryzacji

☑️Rozbudowa i optymalizacja procesów sprzedaży międzynarodowej

☑️ Globalne i cyfrowe platformy handlowe B2B

☑️ Pionierski rozwój biznesu

Konrada Wolfensteina

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając poniższy formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) .

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

Xpert.Digital to centrum przemysłu skupiające się na cyfryzacji, inżynierii mechanicznej, logistyce/intralogistyce i fotowoltaice.

Dzięki naszemu rozwiązaniu do rozwoju biznesu 360° wspieramy znane firmy od rozpoczęcia nowej działalności po sprzedaż posprzedażną.

Wywiad rynkowy, smarketing, automatyzacja marketingu, tworzenie treści, PR, kampanie pocztowe, spersonalizowane media społecznościowe i pielęgnacja leadów to część naszych narzędzi cyfrowych.

Więcej informacji znajdziesz na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus