FLUX Black Forest zamiast Sand Hill Road: Jak Black Forest Labs rozbija niemiecki kompleks sztucznej inteligencji

Od „kontynentu pozostawionego w tyle” do awangardy sztucznej inteligencji: przesunięte ramy debaty

Przez lata w Niemczech i Europie dominował niemal rytualny żal: w dziedzinie sztucznej inteligencji, zwłaszcza w oparciu o fundamentalne modele generatywne, USA i Chiny były nie do pokonania, podczas gdy Europa była zbyt uregulowana, zbyt rozdrobniona i zbyt uboga w kapitał. Rola Niemiec w tej narracji była jasno określona – silne badania, silny przemysł, ale strukturalnie niezdolne do wykreowania światowych liderów rynku w sektorze cyfrowym.

Dzięki Black Forest Labs (BFL) z Fryburga ta narracja nagle staje się mniej oczywista. Założona wiosną 2024 roku firma zebrała około 450 milionów dolarów w niecałe dwa lata, jest wyceniana na około 3,25 miliarda dolarów i zatrudnia zaledwie około 50 osób. Jej modele obrazów Flux należą do najpopularniejszych na świecie, konkurując z obecnymi systemami obrazów Google i integrując się z produktami firm Adobe, Meta, Microsoft, Canva, firm telekomunikacyjnych i innych.

Black Forest Labs (BFL) to firma zajmująca się sztuczną inteligencją, z siedzibą we Fryburgu, specjalizująca się w generatywnych modelach obrazów.

BFL opracowuje modele Flux (np. FLUX.1, FLUX.1-pro, FLUX.1-schnell, FLUX.1.1-pro, FLUX.2) i oferuje je za pośrednictwem własnych interfejsów API oraz partnerów platformy.

Flux (lub FLUX.1/FLUX.2) to rodzina modeli przekształcających tekst na obraz opracowana przez Black Forest Labs.

Istnieją różne warianty o różnym przeznaczeniu (np. „dev” otwarty, „pro” komercyjny, „fast” dla dużej prędkości, FLUX.2 dla wyjścia 4 MP i sterowania wieloreferencyjnego).

Nagle niemieckie laboratorium sztucznej inteligencji znalazło się na radarze inwestorów takich jak Andreessen Horowitz, Salesforce i innych potentatów na amerykańskiej scenie venture capital, a media biznesowe otwarcie określają je mianem „rywala Google”. Historia z Fryburga jest zatem interesująca z ekonomicznego punktu widzenia, ponieważ porusza jednocześnie dwa poziomy:

Po pierwsze, zmienia postrzeganie tego, co faktycznie jest możliwe w Niemczech w dziedzinie sztucznej inteligencji. Po drugie, zmusza nas do ponownego rozważenia, co tak naprawdę oznacza „dotrzymywanie kroku Dolinie Krzemowej” – i na jakich zasadach Niemcy mogą realnie konkurować.

Aby spojrzeć na to z szerszej perspektywy, nie wystarczy po prostu opowiedzieć historię założyciela. Wymaga to analizy przepływów kapitału, infrastruktury, regulacji, kultury korporacyjnej i decyzji strategicznych – a to właśnie te zmienne odróżniają odosobnioną historię sukcesu od strukturalnego odwrócenia trendu.

Nadaje się do:

• Czy model biznesowy sztucznej inteligencji w Dolinie Krzemowej legł w gruzach?

Laboratoria Schwarzwaldu jako symptom: co studium przypadku Fryburga ujawnia na temat potencjału europejskiej sztucznej inteligencji

Black Forest Labs to skrajny przypadek pod wieloma względami. Firma pozyskała ponad 450 milionów dolarów kapitału w niecałe dwa lata, w tym 300 milionów dolarów w jednej rundzie finansowania serii B, prowadzonej przez Salesforce Ventures i fundusz AMP. To podniosło jej wycenę do 3,25 miliarda dolarów – kwoty praktycznie bezprecedensowej dla niemieckiego startupu deeptech w tak krótkim czasie.

Z ekonomicznego punktu widzenia godna uwagi jest jednak nie tylko wycena, ale przede wszystkim połączenie wzrostu przychodów, efektywności kapitałowej i efektywności kadrowej. Według raportów, roczne przychody cykliczne wynoszą średnio dwucyfrowe kwoty w milionach, co osiągnięto w ciągu nieco ponad roku od założenia firmy; ponadto portfel zamówień sięga wysokich trzycyfrowych kwot w milionach. Przy zatrudnieniu około 50 pracowników przekłada się to na wyjątkowo wysoką wartość generowaną na pracownika, bardziej przypominającą wczesne etapy rozwoju amerykańskich firm hiperwzrostowych niż tradycyjnych niemieckich firm technologicznych.

Co więcej, pozycjonowanie strategiczne ma tu kluczowe znaczenie: BFL oferuje przede wszystkim modele i infrastrukturę dla innych dostawców, zamiast budować pojedynczą platformę zorientowaną na klienta końcowego. Modele Flux stanowią technologiczne elementy składowe do generowania i edycji obrazu, a w przyszłości również produkcji wideo; są zintegrowane na przykład z narzędziami projektowymi, oprogramowaniem kreatywnym, platformami mediów społecznościowych i asystentami AI dużych amerykańskich korporacji. W ten sposób BFL działa bardziej jak wyspecjalizowany podmiot infrastrukturalny w globalnym łańcuchu wartości, a nie jako odizolowana usługa dla konsumentów.

Doświadczenie zespołu założycielskiego wzmacnia ten obraz. Założyciele, na czele z Robinem Rombachem i kilkoma współzałożycielami, odegrali kluczową rolę w rozwoju Stable Diffusion, jednego z kluczowych modeli, który napędza globalny szum wokół generatywnej sztucznej inteligencji (AI) od 2022 roku. Zamiast podążać za mitem założycielskim Doliny Krzemowej, BFL wyrosło z sieci niemieckich i europejskich ośrodków badawczych, takich jak Heidelberg i Tybinga, a także z doświadczenia branżowego w firmie Nvidia.

To studium przypadku pokazuje zatem trzy rzeczy:

• Po pierwsze: Europa – a w szczególności Niemcy – z pewnością dysponuje światowej klasy wiedzą specjalistyczną w zakresie badań, którą można przełożyć na własne, konkurencyjne na arenie międzynarodowej modele podstawowe.
• Po drugie, jeśli zapewniony jest dostęp do kapitału, klientów i mocy obliczeniowej, nawet niewielki, wysoce wyspecjalizowany zespół może wygenerować wartość dodaną na skalę, którą można zmierzyć w skali globalnej.
• Po trzecie, granica między „Europą” a USA jest w praktyce znacznie bardziej płynna, niż sugerują debaty polityczne. BFL jest jednocześnie flagowym niemieckim start-upem i jest głęboko zintegrowany z amerykańskim kapitałem i przepływami klientów.

Ta właśnie ambiwalencja stanowi punkt wyjścia do poważnej analizy ekonomicznej, która ma na celu odpowiedź na pytanie: Czy Niemcy rzeczywiście dotrzymują kroku Dolinie Krzemowej, czy też jest to wyjątkowy przypadek, wykorzystywany jako ekran projekcyjny dla wygodnej politycznie narracji?

Siła kapitału i efekt skali: dlaczego porównanie z Doliną Krzemową jest niebezpiecznie uproszczone.

Aby spojrzeć na sytuację Niemiec i Europy z szerszej perspektywy, warto przyjrzeć się liczbom. W latach 2013–2023 amerykańskie firmy z branży sztucznej inteligencji pozyskały prawie 500 miliardów dolarów kapitału prywatnego, podczas gdy firmy europejskie – w tym te z UE i Wielkiej Brytanii – pozyskały nieco ponad 75 miliardów dolarów. Stany Zjednoczone pozyskały zatem około sześć razy więcej prywatnego finansowania w dziedzinie sztucznej inteligencji.

W 2023 roku zaledwie około 8 miliardów dolarów kapitału wysokiego ryzyka w UE zostało przeznaczone specjalnie na sztuczną inteligencję, w porównaniu z około 68 miliardami dolarów w USA i około 15 miliardami dolarów w Chinach. W 2024 roku prywatne inwestycje w sztuczną inteligencję w USA nadal rosły, przekraczając 100 miliardów dolarów; w samym tylko generatywnym sektorze sztucznej inteligencji, wolumen inwestycji w USA przewyższył łączną wartość inwestycji Chin, UE i Wielkiej Brytanii o ponad 25 miliardów dolarów.

Choć Europa nadrabia zaległości – na przykład dzięki silnym rundom finansowania dla Mistral we Francji, Aleph Alpha i DeepL w Niemczech oraz Helsing w sektorze bezpieczeństwa – wciąż pozostaje w tyle w liczbach bezwzględnych. Nawet przy silnym wzroście finansowania europejskiego sektora sztucznej inteligencji, punkt wyjścia pozostaje znacznie niższy, a luka się powiększa, a nie zmniejsza.

W tym kontekście odwoływanie się do pojedynczych europejskich gwiazd szybko wydaje się przesadnym optymizmem. Podczas gdy BFL jest wyceniany na dobre trzy miliardy dolarów, firmy takie jak Anthropic czy OpenAI od dawna działają na zupełnie inną skalę. Na przykład Anthropic osiągnął wyceny w okolicach trzech cyfr w miliardach dolarów po ostatnich rundach finansowania, wspieranych przez umowy, w które Microsoft i Nvidia inwestują łącznie do 15 miliardów dolarów, a Anthropic w zamian przejmuje zasoby chmurowe i GPU o wartości około 30 miliardów dolarów.

Równocześnie, kolejne dwucyfrowe miliardy dolarów napływają do projektów infrastrukturalnych, takich jak planowany projekt centrum danych „Stargate” firmy OpenAI, na który podobno przeznaczane są kwoty rzędu 100 miliardów dolarów. Firmy o dużej skali, takie jak Microsoft, Google, Amazon i Meta, planują zwiększyć swoje inwestycje w centra danych do ponad 300 miliardów dolarów do 2025 roku; tylko w tym roku do centrów danych na całym świecie napłynie prawie 500 miliardów dolarów.

Dla porównania, nawet ambitna inicjatywa UE „InvestAI”, której celem jest mobilizacja do 200 miliardów euro z funduszy publicznych i prywatnych na infrastrukturę i ekosystemy AI, wydaje się znacznie mniejsza i, przede wszystkim, bardziej czasochłonna. Co więcej, nie jest jasne, jaka część tych środków zostanie faktycznie zainwestowana i jak szybko zaczną one działać.

Zatem punkt wyjścia strukturalnego jest jasny:

• Stany Zjednoczone dysponują znacznie większymi i bardziej tolerancyjnymi na ryzyko zasobami kapitału prywatnego, podmiotami o ogromnych przepływach pieniężnych, gęstymi sieciami funduszy VC, funduszy emerytalnych i państwowych funduszy majątkowych, a także dużymi nakładami na infrastrukturę AI, co znajduje odzwierciedlenie na rynkach energii, nieruchomości i układów scalonych.
• Niemcy i Europa idą w górę, ale na inną skalę. Poszczególne firmy, takie jak BFL, Mistral czy Aleph Alpha, mają duże znaczenie gospodarcze, ale działają na globalnym rynku, na którym biliony dolarów są już inwestowane w infrastrukturę i aplikacje AI.

Kluczowe pytanie brzmi zatem nie, czy Niemcy potrafią stworzyć pojedyncze gwiazdy – co jest oczywiście możliwe – ale czy potrafią zbudować masę krytyczną firm, kapitału i infrastruktury, które pod względem strukturalnym będą w stanie konkurować z Doliną Krzemową. I tutaj odpowiedzi są znacznie bardziej otrzeźwiające.

Infrastruktura jako wąskie gardło: moc obliczeniowa, energia i cena nadrobienia zaległości.

Ekonomiczna opłacalność fundamentalnych modeli sztucznej inteligencji w dużej mierze zależy od korzyści skali w infrastrukturze obliczeniowej. Sama firma Nvidia sprzedaje miliony akceleratorów H100; każdy z tych układów zużywa do 700 watów, czyli więcej niż średnie zużycie energii elektrycznej na osobę w amerykańskim gospodarstwie domowym. Jeśli zsumujemy planowane dane dotyczące sprzedaży, całkowite zużycie energii przez instalacje H100 będzie porównywalne z zapotrzebowaniem na energię elektryczną w głównych obszarach metropolitalnych USA.

Jednocześnie w USA powstają ogromne klastry AI: Microsoft, Amazon, Meta, xAI i inne firmy planują centra danych o mocy dwóch gigawatów lub większej, transformując całe regiony. Klaster Stargate firmy OpenAI w Teksasie oraz projekty Meta i Amazon na Środkowym Zachodzie są zaprojektowane do obsługi setek tysięcy procesorów graficznych w ściśle powiązanych sieciach obliczeniowych – skala ta staje się coraz bardziej wymagana do szkolenia kolejnej generacji modeli bazowych.

Ten wyścig zbrojeń stanowi podwójne wyzwanie dla Europy. Po pierwsze, dostęp do wysokiej klasy procesorów graficznych jest już ograniczony i w dużym stopniu zależny od strategii dostaw i cen firmy Nvidia. Po drugie, pojawiają się kwestie zaopatrzenia w energię i infrastruktury sieciowej: prognozy przewidują, że do 2030 roku centra danych mogą zużywać więcej energii elektrycznej niż Niemcy i Francja razem wzięte; znaczna część tego zwiększonego zapotrzebowania będzie związana z obciążeniami związanymi ze sztuczną inteligencją.

UE stara się przeciwdziałać temu trendowi: w ramach InvestAI ma powstać kilka „gigafabryk AI” – dużych, wyspecjalizowanych centrów danych, które mają być europejskim odpowiednikiem amerykańskich klastrów hiperskalerowych. W Niemczech planowane jest utworzenie konsorcjum, na przykład przez Deutsche Telekom i Schwarz Group, aby wspólnie uruchomić projekt centrum danych AI i ubiegać się o dofinansowanie z UE. Jednocześnie rząd niemiecki inwestuje w komputery o wysokiej wydajności, centra usług AI oraz rozbudowę infrastruktury superkomputerów gaussowskich.

Skala pozostaje jednak ograniczona. Szacuje się, że rozbudowa klastra GPU o mocy około jednego gigawata, oparta na obecnych generacjach procesorów Nvidia, będzie wymagała inwestycji rzędu dziesiątek miliardów; w przypadku kolejnych generacji, takich jak GB300 i nowszych, szacowany koszt jednego gigawata wynosi od 40 do 50 miliardów euro. Same strategie krajowe Niemiec, które do 2025 roku przeznaczają na sztuczną inteligencję łącznie pięć miliardów euro, ilustrują ogromną lukę w zakresie niezbędnych wymiarów infrastruktury.

Z ekonomicznego punktu widzenia oznacza to, że nawet jeśli Europa i Niemcy znacząco zwiększą swoje zasoby, prawdopodobnie nie będą w stanie konkurować na równych warunkach z amerykańskimi hiperskalowcami w globalnym wyścigu infrastrukturalnym. Zamiast tego muszą rozważyć, w których niszach i architekturach – takich jak bardziej wydajne modele, wyspecjalizowana sztuczna inteligencja brzegowa (edge ​​AI) lub sektory szczególnie wrażliwe na regulacje – mogą pozostać konkurencyjne, dysponując mniejszą, ale bardziej ukierunkowaną mocą obliczeniową.

Black Forest Labs ucieleśnia właśnie tę logikę: zamiast budować własne globalne imperium chmurowe, firma optymalizuje swoje modele, aby działały bardzo wydajnie, bezproblemowo integrowały się z istniejącymi platformami i w ten sposób pośrednio korzystały z inwestycji w infrastrukturę innych. Jest to racjonalne ekonomicznie – a jednocześnie wskazuje, że „dotrzymanie kroku” nie jest tu definiowane przez surową przepustowość infrastruktury, ale przez jakość modelu, jego wydajność i inteligentną integrację z istniejącymi ekosystemami.

Porównanie systemów regulacyjnych: przeszkoda, zaleta czy po prostu inna ścieżka?

Kolejną kluczową cechą odróżniającą Europę od USA jest ich otoczenie regulacyjne. Podczas gdy USA opierają się głównie na dynamice rynkowej i zazwyczaj interweniują ex post – na przykład za pośrednictwem organów ochrony konkurencji lub regulacji sektorowych – UE stworzyła kompleksowy system regulacji ex ante w ramach ustawy o sztucznej inteligencji (AI Act), która wyraźnie odnosi się również do modeli ogólnego przeznaczenia.

Ustawa o sztucznej inteligencji (AI) wprowadza koncepcję „modeli AI ogólnego przeznaczenia” (GPAI) i określa obowiązki w zakresie przejrzystości i dokumentacji dla tych modeli, zwłaszcza tych potencjalnie niosących ze sobą ryzyko systemowe. Dostawcy zaawansowanych modeli bazowych muszą dostarczać dokumentację techniczną, opisywać dane szkoleniowe co najmniej w formie zagregowanej, systematycznie analizować ryzyko, wdrażać zabezpieczenia oraz, w pewnych okolicznościach, rejestrować swoje modele w rejestrach europejskich.

Europejskie firmy, takie jak Aleph Alpha i Mistral, wielokrotnie ostrzegały, że zbyt surowe lub niejasno zdefiniowane przepisy utrudnią im dogonienie amerykańskich konkurentów – zwłaszcza w czasach, gdy muszą radzić sobie z mniejszym kapitałem, mocą obliczeniową i danymi. Debata wokół projektu przepisów dotyczących modeli podstawowych koncentruje się zatem na tym, jak wąska lub szeroka powinna być definicja i jak dużą swobodę decyzyjną powinna mieć Komisja Europejska w klasyfikowaniu modeli jako „systemowych”.

Z drugiej strony, UE podkreśla korzyści płynące z uregulowanej ścieżki: podmioty, które od samego początku uwzględniają zaufanie, przejrzystość i zgodność z prawem w swoich modelach, mogą cieszyć się długoterminowymi korzyściami w sektorach wrażliwych, takich jak opieka zdrowotna, finanse, administracja publiczna czy infrastruktura krytyczna. W tych sektorach liczą się nie tylko wydajność i cena, ale także identyfikowalność, kwestie odpowiedzialności, ochrona danych i standardy etyczne.

Dla Niemiec, silnie regulowanej, zorientowanej na eksport gospodarki przemysłowej, ta logika nie jest obca. W wielu sektorach – od inżynierii mechanicznej i motoryzacyjnej po technologię medyczną – niemieckie firmy nauczyły się działać w silnie regulowanym otoczeniu i precyzyjnie wyróżniać swoje produkty poprzez przestrzeganie norm i jakości. Otwarte pozostaje pytanie, czy ten model da się wiarygodnie przenieść do sfery sztucznej inteligencji, nie pozostając w tyle w zakresie technologii fundamentalnych.

Black Forest Labs przedstawia w tym względzie pośredni argument: firma w dużym stopniu opiera się na otwartych i licencjonowanych publikacjach modeli, zajmuje się ekosystemami deweloperskimi i działa w sektorach, w których kwestie praw autorskich, znaków towarowych i odpowiedzialności są szczególnie wrażliwe – takich jak branża kreatywna i medialna. Fakt, że BFL cieszy się nadal dużym popytem, ​​dowodzi, że regulacje i sukces ekonomiczny nie wykluczają się wzajemnie – pod warunkiem, że wymogi regulacyjne są jasne, proporcjonalne i przewidywalne dla wszystkich uczestników rynku.

Chociaż w USA brakuje porównywalnie kompleksowych przepisów dotyczących sztucznej inteligencji, wymagania rosną również w tym kraju ze względu na orzeczenia sądowe, standardy branżowe, przepisy dotyczące ochrony konsumentów i regulacje sektorowe. Różnica polega nie tyle na tym, „czy” regulacje zostaną wprowadzone, ile na tym, „jak” i „kiedy” zostaną wprowadzone. Stany Zjednoczone stawiają bardziej na reaktywne działania naprawcze, podczas gdy Europa koncentruje się na proaktywnym zarządzaniu – ze wszystkimi związanymi z tym szansami i zagrożeniami.

Skupienie się na branży: B2B, digitalizacja (od AI do XR), inżynieria mechaniczna, logistyka, odnawialne źródła energii i przemysł

Więcej na ten temat tutaj:

• Centrum biznesowe Xpert

Centrum tematyczne z przemyśleniami i wiedzą specjalistyczną:

• Platforma wiedzy na temat globalnej i regionalnej gospodarki, innowacji i trendów branżowych
• Zbieranie analiz, impulsów i informacji ogólnych z obszarów, na których się skupiamy
• Miejsce, w którym można zdobyć wiedzę i informacje na temat bieżących wydarzeń w biznesie i technologii
• Centrum tematyczne dla firm, które chcą dowiedzieć się więcej o rynkach, cyfryzacji i innowacjach branżowych

Kultura, modele biznesowe i niemiecka ścieżka specjalna: między mitem Doliny Krzemowej a cyfrowymi MŚP

Często niedocenianym aspektem w debacie o „dotrzymaniu kroku Dolinie Krzemowej” jest kulturowe i instytucjonalne osadzenie przedsiębiorczości. Model Doliny Krzemowej opiera się na niezwykle tolerancyjnym na ryzyko kapitale wysokiego ryzyka, szybkich cyklach skalowania, agresywnych strategiach ekspansji oraz gotowości do „dezorganizacji” całych branż, nawet kosztem długoterminowej stabilności.

Niemieckie MŚP tradycyjnie reprezentują coś innego: długoterminowe myślenie, kontrolę rodziny lub założyciela, koncentrację na rynkach niszowych, wysokie kompetencje techniczne, ale często umiarkowane ambicje wzrostu i ograniczoną skłonność do ryzyka. Badania jednoznacznie opisują MŚP jako „antytezę” przedsiębiorczości Doliny Krzemowej – nie w sensie zacofania, ale jako niezależną, odporną formułę sukcesu.

W obecnej debacie często pojawiają się próby bagatelizowania tego modelu na rzecz importowanego ideału z Doliny Krzemowej. Coraz liczniejsze są jednak głosy, że Niemcy nie potrzebują więcej startupów na wzór amerykański, ale raczej swoistego „cyfrowego sektora MŚP” (Mittelstand): wysoce wyspecjalizowanych, cyfrowo zorientowanych firm, które działają rentownie, solidnie i z długoterminową perspektywą, nie podążając za dogmatem hiperwzrostu.

Właśnie w tym miejscu Black Forest Labs staje się interesujący. Z jednej strony firma bardzo przypomina klasyczną gazelę Doliny Krzemowej: szybki wzrost wartości, silne inwestycje amerykańskich funduszy venture capital, globalne ambicje i wykorzystanie międzynarodowych przepływów finansowych i talentów. Z drugiej strony, jej rzeczywistość operacyjna bardziej przypomina wysoce wyspecjalizowane laboratorium: jasno zdefiniowana linia produktów (modele flux), niewielka, bardzo zżyta grupa założycieli z długoletnią współpracą oraz organizacja, która priorytetowo traktuje krótkie kanały komunikacji, jasno określone obowiązki i szybką iterację.

Z ekonomicznego punktu widzenia BFL pokazuje, że można połączyć elementy obu światów:

Model Doliny Krzemowej zapewnia dostęp do dużych ilości kapitału wysokiego ryzyka, w tym kapitału wysokiego ryzyka, którego przewagą wiodą Stany Zjednoczone, odwagę w pozycjonowaniu się na rynku globalnym oraz gotowość do akceptacji wysokich wycen na wczesnym etapie.

Średniej wielkości przedsiębiorstwo charakteryzuje się dogłębną znajomością zagadnień technicznych, długoterminowymi relacjami zespołowymi, wysokimi standardami jakości i pewną powściągliwością w obliczu publicznego szumu informacyjnego – w tym świadomą decyzją o utrzymaniu siedziby firmy we Fryburgu, a nie w San Francisco.

Rzecz w tym, że jeśli Niemcy spróbują skopiować Dolinę Krzemową jeden do jednego, niemal nieuchronnie przegrają. Ani baza kapitałowa, ani otoczenie regulacyjne, ani preferencje kulturowe nie są identyczne. Jeśli jednak uda im się stworzyć wysokowydajny ekosystem cyfrowy na bazie istniejącego modelu przemysłowego i MŚP, który selektywnie wykorzysta mechanizmy Doliny Krzemowej, rezultat może być sam w sobie konkurencyjny – choć w inny sposób, niż sugeruje mit „niemieckiej OpenAI”.

Rola USA: partnera, inwestora, konkurenta – i nieuniknionego punktu odniesienia.

Jakakolwiek analiza pozycji Niemiec w dziedzinie sztucznej inteligencji bez wyraźnego uwzględnienia Stanów Zjednoczonych byłaby niekompletna. Stany Zjednoczone są nie tylko największym inwestorem, ale także najważniejszym punktem odniesienia technologicznego, politycznego i kulturowego – a jednocześnie głównym konkurentem.

Stany Zjednoczone od lat inwestują ogromne sumy w badania i zastosowania sztucznej inteligencji; prywatne inwestycje w AI, sięgające setek miliardów dolarów rocznie, stały się już rzeczywistością. Amerykańskie firmy dominują na liście „znaczących modeli sztucznej inteligencji”: w najnowszym rankingu 40 najważniejszych modeli pochodzi z organizacji amerykańskich, 15 z Chin, a tylko trzy z całej Europy.

Jednocześnie kapitał amerykański intensywnie infiltruje Europę. Amerykańscy inwestorzy coraz częściej uczestniczą w europejskich rundach finansowania w dziedzinie sztucznej inteligencji, szczególnie w Szwajcarii, Francji, Wielkiej Brytanii i Niemczech, ponieważ kraje te oferują połączenie wysokiej jakości badań, stabilnych ram regulacyjnych i dostępu do jednolitego rynku UE. Na tym zainteresowaniu korzystają między innymi szwajcarskie spółki spin-off ETH Zurich, francuskie firmy takie jak Mistral oraz niemieckie firmy, takie jak Aleph Alpha, DeepL i BFL.

Dla Niemiec oznacza to, że Stany Zjednoczone są zarówno czynnikiem sprzyjającym, jak i zagrożeniem. Bez amerykańskiego kapitału, amerykańskiej infrastruktury chmurowej i dostępu do rynku amerykańskiego, rozwój BFL w tej formie byłby praktycznie niemożliwy. Z drugiej strony, ta silna integracja oznacza, że ​​tworzenie wartości, kontrola i przepływy danych są w dużej mierze zintegrowane z systemami amerykańskimi – ze wszystkimi związanymi z tym ryzykami dla suwerenności technologicznej i strategicznych zależności.

Z ekonomicznego punktu widzenia jest to klasyczny dylemat dla średnich potęg w globalnych systemach innowacji:

• Jeśli będziesz się zbytnio izolować, ryzykujesz utratą kontaktu z innymi.
• Jeśli otworzysz się całkowicie, ryzykujesz, że na dłuższą metę uzależnisz się.

BFL ilustruje, jak może wyglądać pragmatyczny kompromis: wykorzystanie kapitału i klientów z USA, przy jednoczesnym zachowaniu kluczowej wiedzy technicznej i własności intelektualnej oraz świadomej rozbudowie europejskich lokalizacji i struktur. To, czy tę równowagę uda się utrzymać w dłuższej perspektywie, zależy jednak nie tyle od poszczególnych firm, co od ram politycznych i gospodarczych kształtowanych przez Niemcy i UE.

Mocne strony strukturalne Niemiec: przemysł, dane, wykwalifikowani pracownicy – ​​i niedoszacowany impet

Mimo wszystkich braków kapitałowych i infrastrukturalnych Niemcy dysponują wieloma strukturalnymi atutami, które w kontekście gospodarki opartej na sztucznej inteligencji są często niedoceniane.

Po pierwsze, kraj ten charakteryzuje się unikalną w skali światowej gęstością przemysłowych zastosowań sztucznej inteligencji: motoryzacja, inżynieria mechaniczna, chemia, logistyka, opieka zdrowotna, energetyka – wszędzie tam, gdzie pojawiają się strumienie danych, problemy optymalizacyjne i potencjał automatyzacji idealnie nadające się do zastosowań wspomaganych przez sztuczną inteligencję.

Po drugie, Niemcy wcześnie przyjęły krajową strategię w zakresie sztucznej inteligencji (AI) i wielokrotnie zwiększały jej finansowanie; do 2025 roku ma zostać przeznaczonych łącznie około pięciu miliardów euro, z czego większość zostanie przeznaczona na badania, infrastrukturę obliczeniową oraz tworzenie katedr i klastrów doskonałości w dziedzinie AI. Ponadto Federalne Ministerstwo Edukacji i Badań Naukowych inwestuje w centra usług AI, które mają zapewnić nauce i przemysłowi dostęp do wysokowydajnych komputerów i zasobów AI.

Po trzecie, poziom edukacji w dziedzinach technicznych i ścisłych jest wysoki, a uniwersytety takie jak Monachium, Tybinga, Akwizgran i Berlin rozwijają się w atrakcyjne ośrodki dla talentów z dziedziny sztucznej inteligencji. Regiony takie jak Heidelberg/Heilbronn, gdzie znajduje się Aleph Alpha, wyraźnie pozycjonują się jako nowe europejskie centra sztucznej inteligencji.

Po czwarte, Niemcy, ze swoimi MŚP, dysponują ogromną liczbą potencjalnych użytkowników AI, którzy, choć często dopiero zaczynają swoją przygodę z AI, w wielu przypadkach są w dobrej kondycji finansowej i planują długoterminowo. Prawdziwy wpływ leży zatem nie tyle w liczbie nowo powstałych startupów AI, co w szybkości i dogłębności, z jaką istniejące firmy adaptują technologie AI i integrują je ze skalowalnymi modelami biznesowymi.

Problem: Wdrożenie znacznie odbiega od potencjału. W Niemczech jedynie niewielka część firm systematycznie korzysta z aplikacji AI; często brakuje nie tylko odpowiednich rozwiązań, ale także uwarunkowań kulturowych i organizacyjnych – takich jak strategie dotyczące danych, jasno określone obowiązki czy odpowiednie kwalifikacje na szczeblu kierowniczym.

Podczas gdy Black Forest Labs sygnalizuje, że w Niemczech możliwe są nowatorskie badania naukowe i ambicje przedsiębiorcze, to to, czy na podstawie poszczególnych przypadków rozwinie się szersza dynamika gospodarcza, zależy od tego, czy uda się zbudować mosty między badaniami, start-upami i użytkownikami przemysłowymi – innymi słowy, czy uda się zamknąć właśnie tę lukę transferową, którą niemieckie stowarzyszenia krytykują od lat.

W tym miejscu z pomocą przychodzi strategia „cyfrowego MŚP”, która nie tylko promuje sztandarowe projekty, takie jak BFL, ale także umożliwia tysiącom małych i średnich przedsiębiorstw opracowywanie produktów i usług opartych na sztucznej inteligencji – być może w oparciu o modele takie jak te oferowane przez BFL, Aleph Alpha lub dostawców międzynarodowych.

Scenariusze na następne dziesięć lat: niszowe przywództwo czy dedykowana platforma AI?

Doświadczony obserwator z USA ujawnia, że ​​nawet tam realna władza w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) skupia się w rękach garstki korporacji i kilku laboratoriów modelowych. Obszar modeli podstawowych i infrastruktur hiperskalowych silnie zmierza w kierunku oligopolizacji – między innymi dlatego, że koszty wejścia sięgają setek miliardów.

Dla Niemiec i Europy wyłaniają się trzy strategiczne ścieżki:

• Po pierwsze, istnieje próba zbudowania odrębnego, w dużej mierze suwerennego bloku AI: z kilkoma europejskimi gigafabrykami, niezależną produkcją GPU lub alternatywnych chipów, europejskimi hiperskalerami oraz szeregiem suwerennych modeli fundacji działających niezależnie od platform amerykańskich. Ten scenariusz byłby kosztowny, ambitny politycznie i realistyczny tylko wtedy, gdyby państwa członkowskie UE zmobilizowały i skoordynowały znaczne sumy pieniędzy w sposób ciągły.
• Po drugie, strategia skoncentrowana na niszy: Europa akceptuje, że nie będzie numerem jeden w generycznych megamodelach i globalnej infrastrukturze hiperskalowalnej, ale dąży do osiągnięcia pozycji lidera w określonych sektorach (przemysłowa sztuczna inteligencja, robotyka, opieka zdrowotna, mobilność, bezpieczeństwo), a także w regulowanych, „opartych na zaufaniu” zastosowaniach sztucznej inteligencji. Infrastruktura jest budowana bardziej jako ukierunkowany czynnik wspomagający niż jako kompleksowa przeciwwaga.
• Po trzecie, ścieżka hybrydowa: Europa buduje minimalne zdolności suwerenności (przynajmniej jedno lub dwa duże ośrodki szkoleniowe, kilka niezależnych modeli ogólnego przeznaczenia), ale świadomie utrzymuje silne powiązania w zakresie globalnych przepływów kapitału i technologii, koncentrując się jednocześnie na sektorach, w których ma silne strony strukturalne.

Black Forest Labs wyraźnie wpisuje się w logikę ścieżek drugiej i trzeciej: brak autorskich globalnych centrów chmurowych, lecz niezależne, konkurencyjne modele; silna integracja z ekosystemami amerykańskimi, przy jednoczesnej podstawowej wiedzy technologicznej w Europie; koncentracja na konkretnych obszarach zastosowań przynoszących wysokie przychody, zamiast na abstrakcyjnych wizjach „AGI”.

Dla Niemiec interpretowanie historii BFL jako dowodu na to, że kraj ten „dorównuje Dolinie Krzemowej”, byłoby ryzykowne z ekonomicznego punktu widzenia. Bardziej realistycznym poglądem jest to, że BFL pokazuje, co jest możliwe, gdy doskonałość w badaniach naukowych, przedsiębiorczość, dostęp do kapitału międzynarodowego i ukierunkowane modele biznesowe łączą się – a takie połączenia wciąż stanowią wyjątek.

Prawdziwym wyzwaniem jest przekształcenie wyjątku w trend:

• Więcej laboratoriów, takich jak BFL czy Aleph Alpha, opracowuje niezależne stosy modeli na podstawie swoich badań.
• Coraz więcej podmiotów zajmujących się przemysłową sztuczną inteligencją przekłada modele generatywne i analityczne na zastosowania związane z produkcją.
• Oraz więcej małych i średnich przedsiębiorstw (MŚP), które zwiększają skalę swoich nisz na całym świecie, wykorzystując cyfrowe produkty oparte na sztucznej inteligencji, nie rezygnując jednocześnie ze swoich mocnych stron kulturowych.

Niemcy mogą dotrzymać kroku – jeśli przestaną zadawać niewłaściwe pytania.

Początkowe stwierdzenie, że „Niemcy mogą konkurować z Doliną Krzemową”, jest w tej formie mylące. Pod względem bezwzględnego wolumenu kapitału, infrastruktury hiperskalerów i gęstości globalnych firm Big Tech, różnica jest znacząca i jak dotąd powiększa się, a nie zmniejsza. Pod tym względem Niemcy nie „dogonią” w perspektywie średnioterminowej, a jedynie będą w stanie inteligentniej zarządzać swoją pozycją.

Prawdą jest jednak, że Niemcy rzeczywiście mogą konkurować z Doliną Krzemową, jeśli punkt odniesienia zostanie precyzyjniej zdefiniowany. 50-osobowe laboratorium we Fryburgu, które konkuruje z Google o tytuł w dziedzinie sztucznej inteligencji opartej na obrazach i jest wykorzystywane przez firmy z listy Fortune 500 na całym świecie, obala stare przekonanie, że Niemcy są strukturalnie niezdolne do osiągnięcia cyfrowej doskonałości.

Niemcy mogą dotrzymać kroku, jeśli:

• Firma aktywnie połączyła swoje mocne strony – przemysł, MŚP, badania, wiedzę specjalistyczną w zakresie regulacji – ze sztuczną inteligencją, nie próbując naśladować Doliny Krzemowej, lecz opracowała własny, kompatybilny, ale niezależny model.
• Zakłada ona, że ​​suwerenność nie oznacza koniecznie absolutnej autarkii, lecz raczej strategiczną kontrolę nad kluczowymi węzłami: własnymi modelami, własną specjalistyczną infrastrukturą, własnymi bazami talentów.
• Likwiduje lukę transferową między badaniami a przemysłem i systematycznie tworzy warunki, które przekształcają takie przedsiębiorstwa jak Black Forest Labs w całe pokolenie firm zajmujących się głębokimi technologiami.

Prowokująca prawda jest taka: Niemcy przegrają, jeśli będą dalej drążyć temat, kiedy powstanie „nasza OpenAI”. Wygrają, jeśli zrozumieją, że prawdziwe pole gry znajduje się nie w San Francisco, ale w halach fabrycznych, laboratoriach, szpitalach, centrach logistycznych i biurach administracyjnych między Schwarzwaldem a Morzem Bałtyckim.

W tym kontekście Black Forest Labs jest mniej dowodem na to, że Niemcy „już tam są”, a bardziej sygnałem, że warto poważnie podjąć tę podróż. Ekonomia sztucznej inteligencji nagradza nie tylko rozmiar, ale także wydajność, koncentrację i inteligentną integrację ze złożonymi systemami tworzenia wartości. Właśnie w tym tkwi szansa dla niemieckiego i europejskiego modelu, który nie próbuje być Doliną Krzemową, ale śmiało i na równych prawach angażuje się w nią tam, gdzie jest to najbardziej potrzebne.

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

Zarządzana platforma AI to kompleksowy, bezproblemowy pakiet rozwiązań dla sztucznej inteligencji. Zamiast zmagać się ze skomplikowaną technologią, kosztowną infrastrukturą i długotrwałymi procesami rozwoju, otrzymujesz gotowe rozwiązanie dopasowane do Twoich potrzeb od wyspecjalizowanego partnera – często w ciągu kilku dni.

Najważniejsze korzyści w skrócie:

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

🔒 Maksymalne bezpieczeństwo danych: Twoje wrażliwe dane pozostają u Ciebie. 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. Zajmujemy się całościową implementacją techniczną, obsługą i utrzymaniem Twojego rozwiązania AI.

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

Więcej na ten temat tutaj:

• Rozwiązanie Managed AI – Usługi w zakresie przemysłowej AI: Klucz do konkurencyjności w sektorze usług, przemysłu i inżynierii mechanicznej

☑️Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki

☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim języku narodowym!

 

Chętnie będę służyć Tobie i mojemu zespołowi jako osobisty doradca.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) . Mój adres e-mail to: wolfenstein ∂ xpert.digital

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

 

 

☑️ 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 / marketing / PR / targi

Xpert.Digital posiada dogłębną wiedzę na temat różnych branż. Dzięki temu możemy opracowywać strategie „szyte na miarę”, które są dokładnie dopasowane do wymagań i wyzwań konkretnego segmentu rynku. Dzięki ciągłej analizie trendów rynkowych i śledzeniu rozwoju branży możemy działać dalekowzrocznie i oferować innowacyjne rozwiązania. Dzięki połączeniu doświadczenia i wiedzy generujemy wartość dodaną i dajemy naszym klientom zdecydowaną przewagę konkurencyjną.

Więcej na ten temat tutaj:

• Wykorzystaj 5-krotną wiedzę Xpert.Digital w jednym pakiecie – już od 500 €/miesiąc