Генеральный директор Nvidia критикует Германию: насколько серьезны предупреждения о технологическом отставании? – Креативное изображение на эту тему с использованием ИИ: Xpert.Digital
Германия не достигла технологической зрелости, но её передовые достижения истощаются в условиях бездействия
Искусственный интеллект и промышленность: почему Германии необходимо быстрее перейти от знаний к созданию ценности
Дженсен Хуанг, генеральный директор компании Nvidia, производителя чипов для ИИ, дал резкую оценку Германии: страна сильно отстала в технологическом плане. Это заявление звучит резко и исходит от предпринимателя, который сам извлекает выгоду из глобального бума ИИ. Однако оно задевает за живое. Германия по-прежнему обладает сильной промышленной базой, высокоэффективными исследованиями и обширным техническим опытом. В то же время, ей часто слишком медленно удается преобразовывать это в успешные цифровые продукты, масштабируемые предприятия и измеримый рост производительности. Разрыв с международными конкурентами увеличивается, особенно в области ИИ, программного обеспечения, инвестиций в развитие и цифровой инфраструктуры.
Это не означает, что Германия технологически отстала. Скорее, страна сталкивается с вопросом о том, как объединить свои промышленные преимущества с новыми цифровыми технологиями – например, в робототехнике, автоматизированном производстве и так называемом физическом искусственном интеллекте. Сотрудничество с Nvidia и немецкими промышленными партнерами могло бы помочь, но оно также сопряжено с рисками, такими как новая зависимость от отдельных поставщиков. Поэтому решающим фактором является не столько инвестирование как можно большего объема средств в кратчайшие сроки, сколько надежное преобразование исследований и пилотных проектов в продуктивные приложения. Предупреждение Хуанга не является окончательным суждением о будущем Германии, но это повод серьезно пересмотреть темпы внедрения новых технологий в стране.
Германию парализует не неспособность мышления, а неумение быстро преобразовывать знания в добавленную стоимость
Необычайно резкая критика генерального директора Nvidia Йенсена Хуанга задевает болезненную тему для немецкой экономики, но её обобщения также чрезмерны. Германия не является ни технологически незначительной страной, ни общепризнанным отстающим государством. Страна продолжает обладать исключительно широкой промышленной базой, конкурентоспособными на мировом уровне компаниями, высокоэффективными научно-исследовательскими институтами, богатым инженерным опытом и высокой плотностью автоматизированных производственных мощностей. В 2025 году в Германии было подано 24 476 заявок на европейские патенты, что позволило ей сохранить лидирующие позиции в Европе. С 449 промышленными роботами на 10 000 сотрудников в производственном секторе Германия также может похвастаться самой высокой плотностью роботов в Европе и одной из самых высоких в мире.
Тем не менее, предупреждение Хуанга следует воспринимать всерьез с экономической точки зрения. Проблема Германии заключается не столько в абсолютном отсутствии технологий, сколько в растущем разрыве между научно-техническим потенциалом и его эффективным внедрением на рынке. Многие компании обладают передовыми знаниями в области машиностроения, автоматизации, материаловедения, сенсорных технологий, планирования производства и промышленного контроля качества. Однако, когда речь идет о облачных платформах, масштабируемом программном обеспечении, полупроводниковых экосистемах, цифровых бизнес-моделях, крупномасштабных моделях ИИ и высокорискованном финансировании роста, фокус создания стоимости все больше смещается за пределы Европы. Поэтому ключевой вопрос заключается не в том, является ли Германия по-прежнему инновационной. Он заключается в том, сможет ли она достаточно быстро преобразовать свой существующий инновационный потенциал в продуктивные приложения, новые компании, экспортные платформы и повышение общей экономической производительности.
Диагноз Хуана преувеличен, но не лишен оснований
Утверждение о том, что одна из самых технологически развитых стран сильно отстала, изначально является провокационным преувеличением. Оно описывает не полный промышленный упадок, а скорее относительную потерю позиций в ключевых цифровых технологиях. Относительная означает, что Германия может улучшить свои возможности и все равно отстать, если другие экономики значительно быстрее наращивают свои мощности, инвестиции и компании. Именно этот механизм формирует глобальную гонку в области искусственного интеллекта. Технологический прогресс измеряется не только тем, проводит ли страна качественные исследования или может представить отдельные пилотные проекты. Решающее значение имеет скорость объединения капитала, вычислительных мощностей, данных, квалифицированных кадров и предпринимательства для создания востребованных на рынке продуктов.
Данные о финансировании иллюстрируют масштаб проблемы. В 2025 году в глобальные компании, занимающиеся искусственным интеллектом, было инвестировано около 258,7 млрд долларов США венчурного капитала. Из этой суммы примерно 194 млрд долларов США, или около 75 процентов, поступили в компании в Соединенных Штатах. Весь Европейский союз внес около 15,8 млрд долларов США, или шесть процентов. Эта разница — не просто финансовая деталь. Она влияет на то, где привлекаются таланты, где строятся центры обработки данных, где обучаются новые модели, где коммерциализируются патенты и где молодые компании превращаются в глобальных поставщиков платформ.
Однако критика Хуанга также продиктована личной выгодой. Nvidia получает выгоду, когда правительства, поставщики облачных услуг и промышленные компании как можно быстрее закупают большие объемы чипов для ИИ, сетевых технологий и программного обеспечения. Генеральный директор компании, продающей основную инфраструктуру бума ИИ, не является нейтральным наблюдателем технологической политики. Поэтому его призыв к более быстрым действиям одновременно является диагностикой экономической политики и рекламной кампанией. Это не отменяет критику, но требует более трезвой оценки. Большая скорость не автоматически означает большую экономическую выгоду, если инвестиции осуществляются без четких вариантов использования, конкуренции, открытых интерфейсов и надежного анализа затрат и выгод.
Германия сильна в технологиях, но слаба в скорости
Немецкий инновационный аппарат ориентирован на тщательность, безопасность, техническую надежность и долгосрочные производственные связи. Эта модель на протяжении десятилетий демонстрирует чрезвычайную эффективность. Она особенно хорошо подходит для отраслей, где неисправности обходятся дорого или опасны, жизненные циклы продукции длительны, а клиенты ценят надежное качество. В химической, машиностроительной, автомобильной, электротехнической и промышленной автоматизации конкурентные преимущества часто возникают благодаря тысячам поэтапных улучшений. Немецкая система позволяет разрабатывать, сертифицировать, производить и поддерживать сложные физические продукты через международные сервисные сети.
Однако цифровые рынки иногда следуют другой логике. Программное обеспечение может распространяться по всему миру с низкими предельными издержками. Платформы становятся более ценными по мере увеличения числа клиентов, разработчиков и источников данных. Быстрое обучение рынку может быть важнее, чем технически совершенный первоначальный дизайн. В сфере ИИ модели, инструменты и бизнес-процессы непрерывно разрабатываются в коротких циклах. Те, кто масштабируется на ранних этапах, получают доступ к данным, пользовательскому опыту, удержанию разработчиков и капиталу. Система, которая годами хеджирует решения, детально анализирует программы финансирования и стремится минимизировать все риски заранее, структурно находится в невыгодном положении на таких рынках.
Это делает обвинение Хуанга в чрезмерном обдумывании понятным. Однако оно остается неполным. Проблема заключается не в самом анализе, а скорее в сочетании медленных процессов утверждения, раздробленных обязанностей, сложных условий финансирования, нечетких правил, слабой цифровизации административного управления, ограниченного капитала для роста и корпоративной культуры, которая часто строже наказывает за ошибки, чем поощряет обучение. ОЭСР определяет высокую административную нагрузку, нехватку квалифицированных кадров и нормативные барьеры для конкуренции как факторы, препятствующие динамизму бизнеса, инновациям и росту производительности. Следовательно, проблема заключается не в излишнем обдумывании, а в недостатке решительных организационных возможностей.
Промышленная база Германии – это не пережиток прошлого, а самое ценное преимущество в области искусственного интеллекта
Германии не следует участвовать в глобальной гонке за искусственный интеллект, копируя американскую платформенную модель. Прямая гонка за крупнейшей универсальной языковой моделью была бы дорогостоящей, рискованной и, учитывая финансовую мощь американских корпораций, предлагала бы лишь ограниченные перспективы успеха. Стратегическое преимущество, напротив, заключается в сближении цифровых и физических систем. Именно здесь Германия обладает активами, которые невозможно воспроизвести в краткосрочной перспективе: реальные производственные мощности, знания технологических процессов, промышленные данные, оборудование, опыт в области сертификации, специализированные поставщики и тесные связи между производителями и корпоративными клиентами.
Физический ИИ охватывает системы, которые воспринимают окружающую среду, принимают решения и управляют машинами или транспортными средствами. Сюда входят самообучающиеся роботы, автономные транспортные системы, интеллектуальные производственные ячейки, цифровые двойники, контроль качества с поддержкой ИИ и среды обучения на основе моделирования. В этих приложениях одной лишь мощной языковой модели недостаточно. Необходимы точные данные с датчиков, понимание физических процессов, возможность работы в реальном времени, безопасное управление, знания в предметной области и надежная интеграция в существующие процессы. Промышленная структура Германии в принципе хорошо подходит для этого.
Исходные данные более убедительны, чем предполагает прогнозируемый спад. Германия является крупнейшим европейским рынком робототехники, и в 2024 году в стране насчитывалось около 278 881 действующих промышленных роботов. Почти половина роботизированных мощностей Западной Европы была установлена в Германии. Количество патентов также остается высоким, хотя число заявок на немецкие патенты в Европейском патентном ведомстве в 2025 году сократилось на 2,2% по сравнению с предыдущим годом. Эти цифры одновременно демонстрируют силу и служат тревожным сигналом: Германия обладает значительными технологическими ресурсами, но ее дальнейший динамизм не гарантирован.
Реальная проблема заключается в разнице между пилотным проектом и его широким применением
В немецких компаниях сейчас реализуется множество инициатив в области искусственного интеллекта. Проблема часто возникает после первой попытки. Пилотный проект можно запустить с небольшой командой, ограниченными данными и приемлемым бюджетом. Однако для продуктивного использования необходимы стандартизированный доступ к данным, ИТ-безопасность, оперативная ответственность, обучение, изменения процессов, интерфейсы для работы с устаревшими системами и измеримые экономические цели. Многие проекты застревают на этом этапе перехода, поскольку технические, организационные и юридические обязанности не согласованы.
Таким образом, внедрение ИИ представляет собой неоднозначную картину. К 2025 году 26 процентов немецких компаний с численностью персонала не менее десяти человек использовали хотя бы одну технологию ИИ. Для крупных компаний с численностью персонала 250 и более человек этот показатель составил 57 процентов, для компаний с численностью персонала от 50 до 249 человек — 36 процентов, а для малых компаний с численностью персонала от 10 до 49 человек — 23 процента. Таким образом, Германия оказалась выше среднего показателя по ЕС, составляющего около 20 процентов, но значительно ниже европейских лидеров. Дания достигла 42 процентов, Финляндия — 38 процентов, а Швеция и Бельгия — по 35 процентов каждая.
Ситуация для средних предприятий выглядит менее радужной, поскольку она включает в себя и очень малые компании. По данным KfW, 20 процентов средних компаний используют ИИ. Большинство из них — это легкодоступные приложения, такие как обработка естественного языка или распознавание текста. Только три процента используют более сложные методы анализа данных, и лишь один процент применяет ИИ для автономного перемещения машин. Поэтому приложения, особенно актуальные для повышения производительности труда в промышленности, по-прежнему встречаются редко.
Кроме того, темпы цифровизации замедляются. За рассматриваемый период лишь 30 процентов средних компаний завершили проекты цифровизации. Соответствующие расходы снизились до 23,8 млрд евро в 2024 году, что на 8,1 млрд евро меньше, чем в предыдущем году. Это имеет важное экономическое значение, поскольку ИИ невозможно масштабировать на слабой цифровой основе. Компаниям необходимы чистые основные данные, сетевые машины, современная облачная или периферийная инфраструктура и оцифрованные рабочие процессы. Те, кто пренебрегает этими предпосылками, могут продемонстрировать ИИ, но вряд ли смогут эффективно его использовать.
Малым и средним предприятиям нужна прибыль, а не технологическое зрелище
Политические дебаты часто сосредоточиваются на крупномасштабных моделях, суперкомпьютерах и многомиллиардных инвестициях. Однако для типичной средней промышленной компании важны и другие вопросы: сокращает ли приложение брак и время простоя? Сокращает ли оно циклы разработки? Снижает ли оно нагрузку на дефицитных квалифицированных работников? Улучшает ли оно надежность поставок, энергоэффективность или техническое обслуживание? Можно ли его безопасно интегрировать в существующие машины и ERP-системы? Останется ли управление данными и знаниями о процессах? Без четких ответов ИИ воспринимается как фактор, усложняющий процесс, а не как инструмент повышения производительности.
Поэтому стратегия Германии в области ИИ должна меньше фокусироваться на эффектных отдельных проектах и больше на повторяемых, отраслевых решениях. Среднему машиностроительному предприятию не нужна универсальная модель для каждой мыслимой задачи. Ему необходимы надежные системы для технической документации, подготовки коммерческих предложений, диагностики неисправностей, проектирования, планирования производства и удаленного обслуживания. Логистическая компания получает выгоду от улучшенного планирования маршрутов, прогнозирования запасов, визуального обнаружения повреждений и динамического управления персоналом. Поставщик автомобильной продукции может использовать ИИ для контроля качества, управления материальными потоками, моделирования и прогнозирующего технического обслуживания.
Экономический эффект обусловлен тысячами подобных приложений. Они не только повышают эффективность отдельных компаний, но и могут смягчить дефицит рабочей силы, вызванный демографическими изменениями. Крайне важно, что ИИ дополняет существующих сотрудников, делает доступными знания о процессах и сокращает рутинные задачи. Стратегия, сосредоточенная исключительно на замене работы, вызовет сопротивление и приведет к потере ценного опыта. Поэтому успешная реализация требует одновременного планирования технологий, обучения и организационного развития.
Партнерство с Nvidia — это одновременно и возможность, и зависимость
Планируемое сотрудничество между правительством Германии, компанией Nvidia и немецкими промышленными партнерами сосредоточено на двух ключевых областях: разработке высокопроизводительных моделей искусственного интеллекта для промышленного применения и создании основ для физического ИИ, в частности, для обучения роботов и автономных транспортных средств. Планируются инвестиции в сотни миллионов евро, в основном на вычислительные мощности и обучение моделей. Помимо чипов, Nvidia также предоставит квалифицированный инженерный персонал. В число компаний-участников входят Siemens, Audi и Black Forest Labs.
В принципе, такой подход вполне правдоподобен. Германия сможет использовать свою промышленную базу данных только при наличии достаточных вычислительных мощностей, программных средств и экспертных знаний. Сотрудничество может сократить сроки разработки, облегчить доступ к современной инфраструктуре и объединить компании, которые поодиночке были бы слишком малы или слишком медлительны. Это также может сигнализировать о том, что промышленный ИИ рассматривается не как нишевая область исследований, а как приоритет экономической политики.
В то же время возникает стратегическое противоречие. Германия хочет укрепить свой цифровой суверенитет, но для этого она полагается на технологии американской компании, доминирующей на рынке ускорителей ИИ. В таких условиях суверенитет не может означать полную автаркию. В обозримом будущем Германия не будет ни производить все необходимые чипы самостоятельно, ни контролировать всю облачную инфраструктуру и программный стек. Более реалистичным подходом является многоуровневый суверенитет: компании должны иметь возможность менять поставщиков, использовать открытые интерфейсы, контролировать конфиденциальные данные, самостоятельно разрабатывать модели и эксплуатировать критически важные системы даже в условиях меняющейся геополитической или коммерческой обстановки.
Поэтому партнерство с Nvidia выгодно, если оно способствует развитию потенциала и стимулирует конкуренцию. Было бы проблематично, если бы государственные средства в основном субсидировали продажи одного поставщика и создавали устойчивую зависимость от проприетарного оборудования и программного обеспечения. Поэтому условия финансирования должны гарантировать совместимость, открытые стандарты, прозрачные показатели производительности и доступ для малых и средних предприятий (МСП). Не менее важна архитектура, которая не исключает европейских производителей микросхем, облачные компании, исследовательские институты и проекты с открытым исходным кодом.
🎯🎯🎯 Центр B2B-индустрии, основанный на данных, как своего рода внутреннее решение
Практически внутреннее решение: как Xpert.Digital устраняет операционные пробелы в B2B-маркетинге и продажах – Умный бизнес, основанный на контенте - Изображение: Xpert.Digital
Xpert.Digital — это ориентированный на данные B2B-индустрионный центр, возглавляемый Konrad Wolfenstein . Компания выступает в качестве внешнего, частично внутреннего решения для отраслевых партнеров, устраняя операционные пробелы в маркетинге, контенте и продажах — без необходимости привлечения дополнительных ресурсов со стороны клиента.
Более подробная информация здесь:
Германия отстает в цифровой сфере: что нужно сделать сейчас?
Открытые индустриальные модели могут сделать суверенитет практически осуществимым
Проект Sovereign Open Source Foundation Models, или сокращенно Soofi, направлен на разработку высокопроизводительных открытых моделей искусственного интеллекта, которые можно обучать, эксплуатировать и контролировать в Германии. Проект объединяет исследовательские институты, университеты и компании, занимающиеся ИИ, и использует облачную платформу промышленного ИИ от Deutsche Telekom. Первый этап финансирования составил 20 миллионов евро.
Открытый подход стратегически важен, поскольку у промышленных пользователей иные требования, чем у частных пользователей свободно доступных чат-ботов. Им необходимы прозрачные модели, управляемые потоки данных, долгосрочная ремонтопригодность и адаптируемость к специализированной терминологии, стандартам и процессам. Однако одних только открытых весов моделей недостаточно для решения этих проблем. Необходимы высококачественные обучающие данные, прозрачные лицензии, мощные инструменты, аудиты безопасности, стабильное финансирование и активное сообщество разработчиков.
Экономический успех также зависит от того, создаст ли исследовательский проект устойчивую экосистему. Модель имеет экономическую ценность только тогда, когда компании используют ее продуктивно, поставщики услуг разрабатывают приложения, а квалифицированные специалисты могут с ней работать. В прошлом Германия часто финансировала демонстрационные проекты и исследовательские консорциумы, не создавая при этом устойчиво масштабируемых продуктов. Поэтому Soofi не следует оценивать в первую очередь по количеству опубликованных моделей. Более важны промышленное использование, измеримое повышение производительности, количество активных разработчиков, интеграция в корпоративное программное обеспечение, экспортная доступность и снижение односторонней зависимости.
Капитал определяет, какие инновации воплотятся в жизнь
Проблемы с финансированием в Германии начинаются не с момента основания компаний, а зачастую с их роста. Научные эксперты, государственные программы и финансирование на ранних этапах доступны. Однако, когда компании требуется несколько сотен миллионов евро для создания вычислительных мощностей, расширения на международном рынке или массового производства промышленного оборудования, внутренний рынок капитала быстро оказывается недостаточным. В этот момент значительную часть финансирования берут на себя иностранные инвесторы, или успешные компании переносят свою деятельность в Соединенные Штаты.
Немецкий рынок венчурного капитала демонстрирует прогресс. В 2025 году в немецкие стартапы было инвестировано около 7,2 млрд евро. Из этой суммы примерно 2,9 млрд евро было направлено в компании, занимающиеся искусственным интеллектом, что составляет примерно две пятых от общего объема и является рекордным показателем для Германии. Тем не менее, общий объем венчурного капитала в Германии, измеренный в процентах от экономического производства, был немного ниже среднего показателя по ЕС (0,18%), составив 0,16%. Особенно по сравнению с Соединенными Штатами масштабы остаются небольшими.
Проблема заключается не только в объеме капитала, но и в его структуре. Компании, занимающиеся искусственным интеллектом, робототехникой, полупроводниками и передовыми промышленными технологиями, требуют длительных циклов разработки, высоких первоначальных инвестиций и инвесторов с технической экспертизой. Европейская финансовая система, ориентированная на банки, менее приспособлена к нематериальным, неопределенным и долгосрочным инвестициям. Европейский центральный банк указывает на то, что европейские рынки венчурного капитала и частного кредитования слишком малы, чтобы адекватно финансировать масштабы возможностей, открывающихся в сфере искусственного интеллекта.
Поэтому эффективная политика должна мобилизовать частный капитал для роста, а не заменять его государственным капиталом. Пенсионные фонды, страховые компании, семейные офисы и промышленные инвесторы могли бы активнее участвовать в европейских фондах роста при условии надлежащего регулирования, распределения рисков и стимулов. Государственные средства не должны использоваться для повсеместного распределения убытков. Однако они могут структурировать риски посредством якорных инвестиций, гарантий и совместных фондов таким образом, чтобы частные субъекты инвестировали. Крайне важно, чтобы капитал распределялся на основе технического качества и рыночных возможностей, а не политической известности.
Регулирование само по себе не является врагом, но его внедрение может подавлять инновации
Сравнение американских инноваций и европейского регулирования часто упрощается. Надежные правила могут укреплять доверие, защищать инвестиции и ограничивать риски. Особенно в промышленности, медицине, транспорте и критической инфраструктуре безопасность, ответственность и защита данных не являются второстепенными вопросами. Неисправная система рекомендаций — это просто неприятность; неисправная система управления машинами или транспортными средствами может представлять опасность для людей и причинить значительный ущерб.
Проблема возникает, когда правила нечеткие, противоречивые или административно сложные в управлении. Крупные корпорации могут создавать специализированные юридические отделы, отделы защиты данных и отдела соответствия нормативным требованиям. Малые предприятия и стартапы сталкиваются с той же неопределенностью, имея значительно меньше сотрудников. В результате регулирование может непреднамеренно укрепить рыночные позиции устоявшихся поставщиков. Барьером для входа на рынок становится не само существование правил, а высокие фиксированные затраты на соблюдение нормативных требований.
Поэтому Германии необходимы более быстрые и компетентные структуры утверждения и консультирования. Компании должны иметь возможность заблаговременно получать обязательную информацию о требованиях, применимых к конкретному варианту использования. Стандартизированные процедуры тестирования, нормативно-правовые среды тестирования и взаимно признанные сертификаты могут сократить время и затраты. Не менее важна цифровизация государственного управления. Кажется противоречивым поощрять компании инвестировать в ИИ, в то время как государственные процессы по-прежнему характеризуются бумажной волокитой, информационными паузами и многократным вводом данных.
Энергетика и вычислительная мощность являются частью промышленной политики
Для создания моделей и симуляций искусственного интеллекта требуются значительные вычислительные мощности. Поэтому для Германии решающее значение будет иметь не только количество центров обработки данных, но и их стоимость, подключение к электросети, энергоснабжение и целесообразность. Высокие цены на электроэнергию, длительные процессы подключения к сети и проблемы с получением разрешений на местном уровне могут препятствовать инвестициям в цифровые технологии, как и нехватка капитала. Вычислительная инфраструктура — это не абстрактное облако; она состоит из зданий, микросхем, систем охлаждения, линий электропередачи, трансформаторов и квалифицированного персонала.
Стратегия промышленной политики должна интегрировать центры обработки данных с энергетической, сетевой и тепловой политикой. Необходимо создавать площадки, где можно эффективно сочетать возобновляемую энергетику, высокоэффективные сети, полезное отработанное тепло и передачу данных. Гибкое управление нагрузкой может помочь согласовать спрос на электроэнергию с доступностью возобновляемых источников энергии. Использование отработанного тепла особенно привлекательно с технической и экономической точки зрения при наличии подходящих тепловых сетей и постоянных потребителей. Однако одних обещаний недостаточно; каждый проект требует реалистичных исследований инфраструктуры и экономической целесообразности.
В то же время вычислительная мощность не должна становиться самоцелью. Приобретение тысяч ускорителей не приводит автоматически к повышению производительности. Без качественных данных, квалифицированного персонала, программного обеспечения и конкретных приложений дорогостоящие мощности остаются недоиспользованными. Поэтому государственное финансирование должно быть привязано к использованию, доступу и измеримым результатам. Университетам, стартапам и малым и средним предприятиям необходимы прозрачные модели доступа, а промышленным пользователям — надежные мощности и гарантии защиты данных.
Талант есть, но система не использует его последовательно
Германия может похвастаться сильными техническими университетами, научно-исследовательскими институтами и дуальными системами профессионального обучения. Высокий уровень патентной активности и промышленной автоматизации был бы невозможен без этой базы. Тем не менее, во многих отраслях наблюдается нехватка разработчиков программного обеспечения, инженеров по обработке данных, специалистов в области электротехники, а также экспертов в области робототехники, полупроводников и искусственного интеллекта. Демографические изменения усиливают конкуренцию за квалифицированных работников.
Решение заключается не просто в подготовке большего числа специалистов по информатике. Промышленный ИИ требует междисциплинарных команд. Инженеры-механики должны понимать ограничения данных и моделей; разработчики программного обеспечения должны обладать знаниями о процессах; квалифицированные рабочие должны уметь эксплуатировать, контролировать и совершенствовать системы. Поэтому непрерывное образование является стратегическим фактором повышения производительности. Оно должно быть более тесно связано с реальными рабочими процессами, а не ограничиваться лишь общими основами ИИ.
Международный талант также имеет решающее значение. Более быстрое оформление виз, административные услуги на английском языке, надежное признание дипломов и привлекательные карьерные пути могут улучшить позиции Германии. В то же время исследователям и предпринимателям необходимо предоставить лучшие возможности для создания компаний внутри университетов. Передача технологий не должна проваливаться из-за затянувшихся переговоров по патентам, долям в капитале и правам использования.
Германии не нужна копия Силиконовой долины
Стремление к более быстрому прогрессу часто связано с желанием перенять американские методы. Это было бы стратегически недальновидным решением. Сила Германии заключается не в культурном копировании Силиконовой долины, а в сочетании промышленного потенциала, технической надежности и масштабируемости цифровых технологий. Немецкая или европейская модель может сочетать более строгие стандарты безопасности, совместное принятие решений и защиту данных с быстрыми инновациями, если процессы четко структурированы и позволяют принимать решительные меры.
В этом отношении Германии следует различать три уровня. Полная независимость нереалистична для базовых моделей ИИ и микросхем; здесь необходимы партнерства и диверсифицированные цепочки поставок. Для промышленных моделей, систем моделирования и отраслевых платформ существуют реальные возможности для создания передовых предложений международного уровня. Применительно к производству, логистике, энергетике, транспорту и управлению Германия может особенно быстро добиться повышения производительности.
Такой подход предотвращает символическое распределение ограниченных ресурсов. Не каждой стране нужна своя универсальная, первоклассная модель. Однако Германии необходимы достаточные внутренние экспертные знания, вычислительные мощности и открытые технологии, чтобы иметь возможность тестировать, адаптировать и, при необходимости, заменять зарубежные системы. Таким образом, технологический суверенитет — это не автаркия, а скорее стратегический потенциал.
Этот экономический показатель называется производительностью
Решающим критерием является не количество стратегий в области ИИ, центров обработки данных или конференций, а скорее развитие производительности. Реальный экономический объем Германии вырос всего на 0,2 процента в 2025 году. В обрабатывающей промышленности валовая добавленная стоимость с поправкой на цены снизилась третий год подряд, на 1,3 процента в 2025 году. В частности, автомобильная и машиностроительная отрасли столкнулись с усилением глобального конкурентного давления. На этом фоне промышленный ИИ — это не престижный проект, а потенциальный инструмент стабилизации создания добавленной стоимости и доходов.
Однако эффект не произойдет автоматически. Компаниям необходимо перепроектировать процессы, перераспределить задачи и обучить своих сотрудников. Простое применение ИИ к существующим неэффективным рабочим процессам может привести лишь к оцифровке отходов. Повышение производительности происходит, когда технологии сочетаются с организационными изменениями. Это включает в себя более четкое распределение обязанностей, более качественные данные, более быстрое принятие решений и готовность к устранению процессов, которые больше не приносят пользы.
Таким образом, Банк развития Германии (KfW) справедливо утверждает, что Германии в краткосрочной перспективе не нужно становиться мировым лидером в разработке крупнейших моделей, а скорее ведущей страной по применению ИИ в промышленности и малых и средних предприятиях. Эта точка зрения экономически более убедительна, чем чисто символическая гонка за размером моделей. Однако она не должна служить оправданием для отказа от собственных исследований, открытых моделей и инфраструктуры. Страна, ориентированная исключительно на практическое применение, будет зависеть от цен, регулирования и решений в отношении продуктов иностранных поставщиков платформ.
Что сейчас важно в экономической политике?
Германии необходима программа реализации с несколькими поддающимися проверке приоритетами. Во-первых, необходимо улучшить цифровую инфраструктуру малых и средних предприятий (МСП). Программы финансирования должны совместно поддерживать инвестиции в качество данных, интерфейсы, облачные и периферийные системы, кибербезопасность и повышение квалификации. Во-вторых, необходимы отраслевые платформы искусственного интеллекта, позволяющие компаниям использовать модели, виртуальные комнаты данных и тестовые среды без необходимости самостоятельной разработки каждого технического компонента.
В-третьих, правительство должно выступать в роли требовательного первого заказчика. Государственные закупки могут предоставить молодым компаниям примеры для подражания и возможности для масштабирования, если процессы станут быстрее и более благоприятными для инноваций. В-четвертых, необходимо расширить финансирование роста и рынки выхода на рынок, чтобы успешные технологические компании могли оставаться и расширяться в Европе. В-пятых, критически важная инфраструктура ИИ нуждается в открытых интерфейсах, возможности смены поставщиков и четком контроле над данными.
В-шестых, необходимо значительно расширить количество реальных лабораторий для робототехники, автономных систем и промышленного ИИ. Компании должны иметь возможность тестировать технологии в контролируемых условиях до окончательного решения всех нормативных вопросов. В-седьмых, каждая крупная государственная инвестиция в ИИ должна оцениваться на основе конкретных результатов: производительность пользователей, загрузка мощностей, последующие частные инвестиции, снижение затрат, новые продукты, экспорт и время выхода на рынок.
Однако наиболее важными являются институциональные изменения. Необходимо консолидировать обязанности, установить обязательные сроки и обеспечить прозрачность принимаемых решений. В Германии нет недостатка в стратегических документах. Не хватает лишь организаций, которые берут на себя ответственность, могут прекращать проекты, если они не работают, и быстро тиражировать успешные подходы.
Контраргумент: Германия не слишком медлительна, потому что слишком много думает
Критика Хуанга содержит справедливое замечание, но слишком упрощенное объяснение. Германия отстала в технологическом развитии не потому, что инженеры, компании или государственные учреждения по своей природе чрезмерно дотошны. Дотошность остается конкурентным преимуществом во многих отраслях промышленности. Страна отстает там, где дотошность становится оправданием для нечеткого распределения обязанностей, отсутствия приоритетов и бесконечной координации.
Было бы одинаково неправильно рассматривать каждое регулирование как препятствие для инноваций, а каждое быстрое инвестирование — как прогресс. Глобальный бум ИИ содержит в себе излишества, неэффективные инвестиции и риски высокой концентрации. Аппаратное обеспечение быстро устаревает, бизнес-модели порой неясны, а преимущества генеративного ИИ в некоторых областях переоценены. Поэтому Германии не следует слепо тратить миллиарды просто для демонстрации решимости.
Более корректный ответ на вопрос Хуанга звучит так: Германия должна действовать быстрее, но не безрассудно. Она должна использовать свой промышленный потенциал, а не подражать американским платформенным стратегиям. Она должна использовать зарубежные технологии, не становясь полностью зависимой от отдельных поставщиков. Она должна продвигать открытые модели, не смешивая исследовательские проекты с функционирующими рынками. И она должна разрабатывать правила таким образом, чтобы безопасность не достигалась за счет стагнации.
Предупреждение должно превратиться в продуктивный шок
Резкая критика со стороны генерального директора Nvidia может быть полезной, если она не перерастет в обиду или отчаянный активизм. Технологическая ситуация в Германии серьезнее, чем предполагают заверения, но лучше, чем апокалиптические сценарии. Страна по-прежнему обладает исключительными промышленными, научными и инженерными ресурсами. В то же время эти сильные стороны рискуют потерять свою значимость, если программное обеспечение, данные, микросхемы, платформы и инвестиционный капитал будут навсегда сконцентрированы в других странах.
Планируемое сотрудничество в области промышленного и физического искусственного интеллекта может стать важным шагом. Однако его успех не зависит от известности участвующих компаний или объема объявленных инвестиций. Ключевым моментом является то, смогут ли средние и крупные компании быстрее разрабатывать эффективные приложения, будут ли в Германии генерироваться знания и добавленная стоимость, и останется ли зависимость от отдельных поставщиков управляемой.
Таким образом, Германия не стоит перед выбором между мышлением и действием. Она должна мыслить лучше, принимать решения более четко и внедрять изменения быстрее. Ее промышленное лидерство все еще существует, но оно не является постоянным. В фазе ускоренных технологических изменений страна теряет свои позиции не только тогда, когда закрываются ее заводы. Она теряет их, как только другие страны начинают использовать те же технологии для создания новых продуктов, компаний и повышения производительности быстрее.
Поэтому призыв Хуанга не следует рассматривать ни как объективную оценку, ни как простую провокацию. Это меткое описание реальной экономической проблемы: Германия обладает знаниями, капиталом, компаниями и талантами, но слишком медленно объединяет эти ресурсы. Если Федеративная Республика свяжет свою промышленную базу с масштабируемым искусственным интеллектом, современной инфраструктурой, инвестициями в развитие и влиятельными институтами, она сможет сыграть ведущую роль в следующей технологической волне. Если же она, как и прежде, будет в первую очередь объявлять о программах, распределять обязанности и управлять рисками, относительное отставание перерастет в структурный упадок.
📈🚀 От прозрачности к доверию 👀🤝 Ваш масштабируемый путь с Xpert.Digital
От прозрачности к доверию: ваш масштабируемый путь с Xpert.Digital - Изображение: Xpert.Digital
В промышленном B2B-секторе устойчивые деловые отношения редко возникают за одну ночь. Они развиваются шаг за шагом – благодаря видимости, профессиональной значимости, регулярным контактам и растущему доверию. Четырехэтапная модель Xpert.Digital решает именно эту задачу: она предлагает структурированный путь, начинающийся с управляемой отправной точки и, при необходимости, перерастающий в более глубокое сотрудничество в развитии бизнеса.
Вместо громких маркетинговых обещаний, эта модель ставит во главу угла взаимоотношения. Компании начинают с четко определенных, легко поддающихся расчету показателей, а затем, основываясь на собственном опыте, решают, насколько они хотят расширить сотрудничество. Ключевым фактором этого беспрепятственного процесса построения доверия является то, что платформа полностью избегает навязчивой рекламы, поэтому редакционный фокус остается исключительно на экспертизе компаний.
Более подробная информация здесь:
Ваш глобальный партнер по маркетингу и развитию бизнеса
☑️ Язык ведения нашего бизнеса — английский или немецкий
☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем родном языке!
Konrad Wolfenstein
Я и моя команда будем рады быть вашими личными консультантами.
Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму здесь wolfenstein@xpert.digital:или просто позвонив по номеру +49 7348 4088 965. Мой адрес электронной почты
Я с нетерпением жду начала нашего совместного проекта.
