Суверенитет ИИ для компаний: секретное оружие ИИ Европы? Как спорный закон становится возможностью противостоять доминированию США

«Мистраль» побеждает Google? Почему бесплатные модели с открытым исходным кодом — единственный шанс Европы на независимость

Европа переживает беспрецедентный цикл модернизации ИИ. Благодаря революционному потенциалу генеративного ИИ инвестиции растут экспоненциально, и прогнозы обещают колоссальный рост. Но за фасадом многомиллиардных бюджетов скрывается угрожающая реальность: вместо широкой демократизации технологий формируется двухуровневая экономическая система. В то время как крупные корпорации консолидируют свои расходы с глобальными гиперскейлерами и становятся крайне зависимыми, основа европейской экономики — инновационные малые и средние предприятия (МСП) — отстают как в технологическом, так и в экономическом плане.

Этот разрыв будет значительно усугубляться следующим технологическим скачком: «ведомственным ИИ». Его экстремальные требования к инфраструктуре вынуждают компании привязываться к поставщикам, истинные издержки которых часто неясны. Тщательный анализ совокупной стоимости владения (TCO) показывает, что кажущийся простым путь к облаку для постоянных приложений ИИ более чем вдвое дороже создания собственной, суверенной инфраструктуры. Парадоксально, но Закон ЕС об ИИ, часто критикуемый как сдерживающий инновации, становится катализатором смены курса: его строгие требования к прозрачности и контролю делают использование проприетарных систем «черного ящика» неоценимым риском.

Решение этой стратегической трилеммы стоимости, зависимости и регулирования заключается в последовательном переходе к технологиям с открытым исходным кодом. Высокопроизводительные модели, такие как Mistral или Llama 3, работающие на открытых платформах, впервые позволяют сочетать технологическое превосходство с экономической эффективностью и цифровым суверенитетом. Но хотя технологии и стратегия понятны, ключевым узким местом становится персонал. Острая нехватка квалифицированных рабочих — последнее и самое серьёзное препятствие на пути Европы не только к достижению суверенитета в сфере ИИ, но и к его формированию.

Подходит для:

• Внутренняя ИИ-платформа компании как стратегическая инфраструктура и бизнес-необходимость

Уравнение суверенитета ИИ: экономическое балансирование Европы между гипермасштабным доминированием и цифровой автаркией

За пределами шумихи: почему будущее искусственного интеллекта в Европе будет определяться не облаком, а стратегическим контролем и человеческим опытом

Новая реальность европейского искусственного интеллекта: рынок разбалансирован

Экономический ландшафт Европы переживает фундаментальные перемены, обусловленные экспоненциальным ростом инвестиций в искусственный интеллект. Макроэкономические прогнозы свидетельствуют о непоколебимой приверженности технологической модернизации. Недавние исследования предсказывают, что расходы на ИТ-услуги, связанные с ИИ, в Европе вырастут на 21% в 2025 году. Маркетинговые исследовательские компании подтверждают, что европейский рынок ИИ вступает в фазу быстрого роста, во многом обусловленного революционным потенциалом генеративного ИИ (GenAI). Эта технология превратилась из нишевого приложения в центральный инвестиционный цикл, что вынуждает ИТ-директоров кардинально пересмотреть свои планы на будущее.

Однако этот количественный всплеск скрывает глубокую и опасную в структурном отношении реальность. Подробный анализ данных Евростата о внедрении технологий ИИ за 2024 год рисует отрезвляющую картину реального проникновения. В Европейском союзе в 2024 году лишь 13,48% всех компаний с десятью и более сотрудниками использовали технологии ИИ. Хотя это значительный рост — на 5,45 процентных пункта по сравнению с 2023 годом, низкий базовый уровень показывает, насколько далеко нам ещё предстоит пройти, чтобы добиться повсеместного внедрения.

Реальная экономическая проблема заключается не в среднем уровне внедрения, а в крайней фрагментации рынка. Данные Евростата выявляют опасный «разрыв во внедрении» между размерами компаний: в то время как 41,17% крупных компаний уже используют ИИ, в компаниях среднего размера этот показатель составляет всего 20,97%, а в малых компаниях — катастрофические 11,21%.

Это выявляет критическое противоречие: если общие расходы на услуги ИИ резко увеличиваются на 21%, но средний уровень внедрения остаётся низким и сегментированным, с экономической точки зрения это означает, что рынок в целом не растёт, а лишь несколько уже доминирующих игроков – 41% крупных компаний – активно консолидируют свои расходы. Эта консолидация подтверждается тем фактом, что компании всё чаще переходят от прямых закупок решений ИИ к внедрению решений партнёров. На практике такими партнёрами являются глобальные гиперскейлеры и их экосистемы.

Такое развитие событий свидетельствует не о здоровом, широкомасштабном подъёме, а скорее о формировании двухуровневого экономического общества. В то время как крупные корпорации глубоко интегрируются в экосистемы поставщиков технологий для обеспечения своей конкурентоспособности, основа немецкой и европейской экономики – инновационные МСП – отстаёт технологически и экономически. Таким образом, «фаза быстрого роста» – это не столько демократизация ИИ, сколько ускорение зависимости тех, кто может себе это позволить.

Смена парадигмы: от изолированных пилотов к «агентному ИИ»

Параллельно с этой количественной динамикой рынка, в самой технологии происходит качественный скачок, кардинально усиливающий её стратегическое значение. Эпоха изолированных пилотных проектов ИИ, направленных в первую очередь на повышение производительности, уступает место новой фазе: «агентному ИИ». Аналитики определяют «агентное будущее» как состояние, в котором системы ИИ уже не просто выполняют задачи, а действуют автономно, целенаправленно и масштабируемо. Речь идёт об организации интеллектуальных технологий в рамках целых систем, команд и цепочек создания стоимости с целью переосмысления бизнес-моделей.

Готовность к внедрению этой новой парадигмы в 2025 году необычайно высока. Опрос показывает, что 29% организаций уже используют Agentic AI, а ещё 44% планируют внедрить его в течение следующего года. Лишь 2% компаний не рассматривают возможность его использования. Основные сценарии использования ориентированы на ядро ​​бизнес-процессов: 57% пользователей планируют внедрить его в сфере обслуживания клиентов, 54% — в сфере продаж и маркетинга, а 53% — в сфере ИТ и кибербезопасности. Глобальные технологические компании поддерживают эту тенденцию; 88% руководителей США заявили, что увеличат свои бюджеты на ИИ в следующем году благодаря Agentic AI.

Но эта эйфория сталкивается с суровой реальностью: отсутствием реализации. Несмотря на высокую готовность инвестировать, 62% компаний, оценивающих внедрение ИИ-агентов, не имеют четкой отправной точки для внедрения. 32% всех пилотных проектов заходят в тупик и так и не достигают стадии производства.

Корневая причина этого широко распространённого сбоя кроется не столько в программном обеспечении, сколько в физической инфраструктуре. Более половины всех текущих пилотных проектов в области ИИ стагнируют из-за нехватки инфраструктуры. Агентный ИИ — это не просто обновление программного обеспечения; он фундаментально меняет требования к сети. Аналитики Cisco предупреждают, что запросы к агентному ИИ генерируют до 25 раз больше сетевого трафика, чем традиционные запросы. Этим системам требуется новая, децентрализованная архитектура «унифицированной периферии», поскольку прогнозируется, что в будущем 75% корпоративных данных потребуется обрабатывать на периферии, то есть там, где они возникают, например, на заводе или в автомобиле.

Этот инфраструктурный кризис вызывает серьёзную проблему доверия. Выявляется существенное расхождение в восприятии: хотя 78% руководителей высшего звена утверждают о наличии эффективного управления с помощью ИИ, с этим согласны лишь 58% старших менеджеров, находящихся ближе к внедрению. Примечательно, что 78% этих руководителей — тех самых, которые утверждают крупные бюджеты, — признают, что не доверяют агентному ИИ, когда он принимает автономные решения.

Это недоверие носит не психологический характер, а является прямым признаком неадекватности инфраструктуры. Руководство не доверяет системам, поскольку их собственная инфраструктура не рассчитана на 25-кратную нагрузку на сеть и не гарантирует необходимую надёжность и безопасность на периферии. Именно этот пробел — невозможность запустить Agentic AI на собственной инфраструктуре — становится главным фактором, способствующим привязке к поставщику. Европейские компании, стремящиеся сделать этот стратегический шаг, вынуждены приобретать необходимую периферийную архитектуру как дорогостоящую управляемую услугу у тех самых гипермасштабируемых компаний, доминирования которых они на самом деле опасаются.

Парадокс окупаемости инвестиций (ROI) в ИИ

Огромные инвестиции в инфраструктуру ИИ сталкиваются с ещё одной ключевой экономической проблемой: парадоксом окупаемости инвестиций (ROI). Бюджеты цифровых инициатив резко возросли. Данные за 2025 год показывают, что эти бюджеты увеличились с 7,5% от выручки в 2024 году до 13,7% в 2025 году. Для типичной компании с выручкой 13,4 млрд долларов это соответствует цифровому бюджету в 1,8 млрд долларов. Значительная часть этого бюджета, в среднем 36%, напрямую направляется на автоматизацию ИИ.

Несмотря на столь масштабное распределение капитала, отдача от инвестиций зачастую остаётся неопределённой, «медленно материализующейся и трудноизмеримой», как показал опрос руководителей европейских компаний, проведённый Deloitte в 2025 году. Это несоответствие между огромными вложениями и неясными результатами — ключевая характеристика современной экономики искусственного интеллекта.

Одним из наиболее ярко иллюстрирующих этот парадокс явлений является так называемый «теневой ИИ». Глубокое исследование показывает, что, хотя только 40% компаний приобрели официальные лицензии на большие языковые модели (LLM), сотрудники более 90% компаний используют частные инструменты ИИ (например, личные учётные записи ChatGPT) для решения своих повседневных рабочих задач.

Такое поведение весьма показательно с экономической точки зрения. Оно демонстрирует, что, хотя ценность технологии очевидна и непосредственна для отдельного сотрудника (иначе он бы ею не пользовался), компания не фиксирует, не контролирует и не капитализирует создаваемую ею ценность. Таким образом, «теневой ИИ» — это не просто проблема соответствия требованиям, а симптом провала в закупках, инфраструктуре и стратегии создания ценности. Руководство часто инвестирует в заметные, но в основном нетрансформирующие престижные проекты, в то время как возможности оптимизации внутренних функций с максимальной окупаемостью остаются недофинансированными.

Сложность измерения рентабельности инвестиций кроется в самой природе трансформации. Внедрение ИИ — это не просто модернизация; оно сравнимо с историческим переходом с паровой энергии на электрическую на заводах. Полные преимущества электричества стали очевидны не просто благодаря замене парового двигателя электродвигателем, а лишь после того, как компании перестроили все свои производственные линии и рабочие процессы на новый, децентрализованный источник энергии.

По этой причине традиционные метрики ROI, ориентированные на экономию средств или рост производительности, оказываются неэффективными. Поэтому аналитики призывают к альтернативным показателям оценки. К ним относятся показатель рентабельности сотрудников (ROE), который измеряет улучшение опыта и удержания сотрудников, и показатель рентабельности в будущем (ROF), который оценивает долгосрочное стратегическое преимущество и будущую жизнеспособность бизнес-модели. При этом оценка должна полностью отражать совокупную стоимость владения (TCO), включая часто скрытые затраты на аудит соответствия, постоянное переобучение моделей и внутренние административные накладные расходы. Таким образом, проблема ROI часто является проблемой TCO: компании уклоняются от высоких переменных операционных расходов (OpEx) облачных сервисов ради трудноизмеримого повышения производительности, упуская из виду капитальные затраты (CapEx) на собственную платформу, которая могла бы легализовать теневой ИИ и контролировать его стоимость внутри компании.

Правда о совокупной стоимости владения: переоценка затрат на инфраструктуру для регенеративного ИИ

Обсуждение окупаемости инвестиций неразрывно связано с фундаментальным решением относительно базовой инфраструктуры. Стратегический выбор между локальной инфраструктурой (в собственном центре обработки данных) и публичным облаком (с гипермасштабированием) экономически пересматривается с учётом специфических требований генеративного ИИ. Догма «облако прежде всего», считавшаяся незыблемой на протяжении многих лет, всё чаще оказывается экономическим заблуждением для рабочих нагрузок ИИ.

Фундаментальное отличие заключается в структуре затрат. Расходы на облачные ресурсы — это переменные операционные расходы (OpEx), зависящие от использования. Они линейно увеличиваются с увеличением времени вычислений, дискового пространства, вызовов API или объёма данных. Локальные же расходы, напротив, в основном представляют собой фиксированные капитальные затраты (CapEx). После высоких первоначальных инвестиций предельные затраты на единицу использования снижаются по мере увеличения использования локального оборудования.

Для традиционных, меняющихся рабочих нагрузок облако оказалось непревзойденным. Для новых, постоянных рабочих нагрузок ИИ, особенно обучения и непрерывного развертывания моделей (вывода), ситуация обратная. Анализ совокупной стоимости владения (TCO), проведённый Lenovo, сравнивающий рабочие нагрузки графических процессоров (эквиваленты NVIDIA A100 на экземплярах AWS p5) за пятилетний период, даёт однозначные результаты. При круглосуточном непрерывном использовании, типичном для вывода ИИ, общая стоимость локального оборудования составляет приблизительно 411 000 долларов США. Та же вычислительная мощность в публичном облаке стоит приблизительно 854 000 долларов США за тот же период. Таким образом, расходы на облако более чем вдвое выше.

Аргумент о большей гибкости облака справедлив только при очень низкой загрузке. Если в этом сценарии загрузка падает до 30%, расходы на облачные решения значительно снижаются, но всё равно остаются выше расходов на локальные решения. Однако для компаний, стремящихся к серьёзному и масштабному использованию ИИ, низкая загрузка — это не цель, а проблема эффективности. Линейная модель операционных расходов облака экономически неэффективна для устойчивой работы GenAI.

Генеративные модели искусственного интеллекта (ИИ) доводят эту спираль расходов до крайности. Для обучения таких моделей, как Llama 3.1, потребовалось 39,3 миллиона часов вычислительной мощности GPU. Гипотетически, проведение такого обучения на инстансах AWS P5 (H100) может обойтись более чем в 483 миллиона долларов, без учета стоимости хранения. Эти цифры показывают, что обучение и даже масштабная настройка базовых моделей в общедоступных облачных сервисах финансово невыгодны для большинства организаций.

Помимо простого расчета стоимости, локальный подход обеспечивает превосходный контроль над конфиденциальными данными и критически важной для бизнеса интеллектуальной собственностью. В облаке сторонняя обработка данных и общая инфраструктура повышают риски, связанные с конфиденциальностью данных, что усложняет и удорожает соблюдение нормативных требований (таких как GDPR или отраслевые правила в сфере финансов и здравоохранения). Таким образом, анализ совокупной стоимости владения (TCO) экономически подтверждает необходимость переоценки: цифровой суверенитет — это не просто модное политическое слово, а насущная финансовая необходимость.

Борьба за цифровой суверенитет как экономическая стратегия

Анализ совокупной стоимости владения (TCO) показывает, что выбор инфраструктуры имеет аспект промышленной политики. «Цифровой суверенитет» больше не является исключительно оборонительным или политическим требованием, а скорее наступательной экономической стратегией для обеспечения конкурентных преимуществ.

Позиции Германии в этой глобальной гонке шаткие. Анализ, проведённый Центром европейских экономических исследований (ZEW), рисует неоднозначную картину: хотя немецкие компании лидируют в использовании ИИ в Европе, страна слаба как поставщик решений в этой области. Германия имеет значительный дефицит торгового баланса в сфере продуктов и услуг ИИ, а её доля в общемировом количестве патентных заявок на ИИ значительно отстаёт от доли ведущих стран.

Этот стратегический разрыв усугубляется недостаточным пониманием проблемы в ключевом промышленном секторе, а именно в малом и среднем бизнесе (МСП). Совместное исследование Adesso и исследовательского института Handelsblatt, проведённое в 2025 году, показывает, что у четырёх из пяти немецких компаний отсутствует разработанная стратегия цифрового суверенитета. Это тем более тревожно, учитывая, что большинство этих компаний признают, что уже сильно зависят от цифровых решений неевропейских поставщиков.

Эта пассивность становится опасной в свете глобальной динамики. Растущая геополитическая фрагментация и усиливающийся «технологический национализм» меняют правила промышленной конкуренции. Для ключевых отраслей Европы — обрабатывающей промышленности, автомобилестроения, финансов и здравоохранения — контроль над конфиденциальными данными, цепочками поставок и системами искусственного интеллекта становится вопросом выживания. Европа должна перейти от роли «пассивного пользователя» к роли «активного формировщика» своего цифрового промышленного будущего.

Стратегическим ответом на этот вызов являются федеративные пространства данных, продвигаемые такими инициативами, как Платформа Industrie 4.0 и Gaia-X. Платформа Industrie 4.0 направлена ​​на создание пространств данных, обеспечивающих многостороннее сотрудничество, основанное на доверии, целостности и суверенитете отдельных данных.

Gaia-X, которая вступит в фазу конкретной реализации в 2025 году и будет охватывать более 180 проектов в области пространств данных, представляет собой попытку вывести эту концепцию на общеевропейский уровень. Цель ясна: разрушить «гегемонию североамериканских игроков» путем создания федеративной, совместимой и безопасной инфраструктуры данных, соответствующей европейским ценностям и правилам.

Здесь необходимо исправить одно важное недопонимание: Gaia-X — это не «европейская облачная альтернатива», призванная напрямую конкурировать с гиперскейлерами. Это, скорее, операционная система для обеспечения доверия и взаимодействия. Gaia-X предоставляет фреймворки доверия, открытые стандарты и механизмы соответствия, которые позволяют немецкому автопроизводителю безопасно объединить свою (экономически выгодную, согласно анализу совокупной стоимости владения) локальную инфраструктуру с системами своих поставщиков в единый, суверенный пул данных, ориентированный на конкретную отрасль.

Таким образом, 80 процентов немецких компаний, не имеющих стратегии суверенитета, совершают двойную экономическую ошибку: они игнорируют не только острый геополитический риск, но и огромное преимущество в совокупной стоимости владения, которое может предложить суверенная инфраструктура, разработанная в соответствии с принципами Gaia-X в эпоху GenAI.

От зависимости от крупных поставщиков облачных услуг к повторному открытию собственной ИТ-инфраструктуры (локальной)

Закон ЕС об искусственном интеллекте: нормативное бремя или катализатор суверенитета?

Европейское регулирование теперь вмешивается в это сложное сочетание экономического давления и стратегической необходимости. Закон ЕС об искусственном интеллекте (Регламент (ЕС) 2024/1689) часто рассматривается как простое бремя соблюдения требований или тормоз инноваций. Однако более глубокий экономический анализ показывает, что Закон об искусственном интеллекте действует как непреднамеренный, но эффективный катализатор именно тех независимых архитектур искусственного интеллекта, которые уже необходимы по соображениям совокупной стоимости владения (TCO) и стратегическим соображениям.

Закон об искусственном интеллекте (ИИ) следует подходу, основанному на оценке риска, разделяя системы ИИ на четыре группы: с минимальным, ограниченным, высоким и неприемлемым риском. Экономически значимые сроки быстро приближаются: со 2 февраля 2025 года в ЕС будут запрещены системы ИИ с «неприемлемым риском» (например, социальный скоринг). Однако 2 августа 2025 года имеет для отрасли гораздо большее значение. В этот день вступят в силу правила и обязательства по управлению моделями ИИ общего назначения (GPAI) — базовой технологии, лежащей в основе GenAI.

Для компаний, которые обязаны классифицировать системы ИИ как «высокорисковые» (например, в критически важной инфраструктуре, сфере подбора персонала, медицинской диагностики или финансов), расходы на соблюдение требований становятся значительными. Статьи 8–17 Закона предусматривают строгие требования, предъявляемые к таким системам, прежде чем они будут выпущены на рынок. К ним относятся:

• Создание адекватных систем управления рисками и их смягчения.
• Обеспечение высокого качества наборов данных для обучения, проверки и тестирования, особенно для минимизации дискриминации.
• Внедрение непрерывного журнала активности для обеспечения прослеживаемости результатов.
• Создание подробной технической документации, содержащей всю информацию о системе и ее назначении.
• Осуществление адекватного человеческого надзора.
• Доказательство высокого уровня надежности, кибербезопасности и точности.

Эти требования служат неявным стимулом для локальных решений и решений с открытым исходным кодом. Ключевой вопрос для каждого генерального директора и ИТ-директора: как немецкая компания может выполнить требования Закона об искусственном интеллекте, если она использует проприетарный API-интерфейс «черного ящика» неевропейского гиперскейлерного решения?

Как он может продемонстрировать «высокое качество наборов данных», если данные для обучения американской модели являются коммерческой тайной? Как он может гарантировать полное «ведение журнала для отслеживания», если у него нет доступа к журналам вывода провайдера? Как он может создать «подробную техническую документацию», если архитектура модели не раскрыта?

Закон об искусственном интеллекте (ИИ) фактически устанавливает требования к прозрачности, контролируемости и контролю. Эти требования сложно или невозможно выполнить с помощью стандартных услуг, предлагаемых гипермасштабируемыми компаниями, или же это возможно только с чрезвычайно высокими дополнительными затратами и юридическими рисками. Крайний срок в августе 2025 года вынуждает компании принимать стратегические решения. Таким образом, Закон об искусственном интеллекте и анализ совокупной стоимости владения (TCO) (см. Раздел 4) движутся в одном стратегическом направлении: отход от облачных «черных ящиков» к управляемым, прозрачным и независимым архитектурам искусственного интеллекта.

Привязка к поставщику: стратегическая опасность проприетарных экосистем

Анализ совокупной стоимости владения (TCO) и требования Закона об искусственном интеллекте (AI ​​Act) подчеркивают стратегический риск, связанный с глубокой интеграцией в экосистемы гиперскейлеров (таких как Amazon Web Services, Microsoft Azure и Google Cloud Platform). Эта так называемая «привязка к поставщику» — не просто техническое неудобство, а экономическая и стратегическая ловушка. Компании становятся зависимыми от проприетарных сервисов, специфических интерфейсов прикладного программирования (API), форматов данных или специализированной инфраструктуры. Переход к другому поставщику становится чрезмерно дорогим или технически невозможным.

Механизмы этой привязки тонкие, но эффективные. Основная проблема — «техническая запутанность». Гипермасштабируемые решения предлагают множество высокооптимизированных проприетарных сервисов (например, специализированные базы данных, такие как AWS DynamoDB, или инструменты оркестровки, такие как AWS ECS). Они легко и без проблем используются в экосистеме. Команда разработчиков, испытывающая дефицит времени, по понятным причинам выберет эти нативные инструменты вместо открытых, переносимых стандартов (таких как PostgreSQL или Kubernetes). Каждое из этих решений снижает переносимость всего приложения, вплоть до того, что миграция потребует полного переписывания.

Второй механизм — рост затрат. Компании часто привлекают в облако щедрые бесплатные стартовые кредиты и скидки. Однако, как только инфраструктура становится глубоко укоренившейся и стоимость передачи данных («гравитация данных») затрудняет миграцию, цены повышаются или условия меняются.

Привлекательность гиперскейлеров — это преднамеренная стратегия, призванная скрыть долгосрочные недостатки совокупной стоимости владения (TCO), возникающие при постоянных рабочих нагрузках (как описано в Разделе 4). К тому времени, как компания достигает стадии масштабирования, где локальное решение будет более чем на 50% дешевле, она уже технически заперта в этом сегменте. «Инфраструктурный кризис», проанализированный в Разделе 2 при внедрении Agentic AI, служит идеальным катализатором этой запертости. Гиперскейлеры предлагают «простое» решение «plug-and-play» для сложной периферийной задачи — решение, которое неизбежно глубоко встроено в их проприетарные и непереносимые сервисы.

Распространенные контрмеры, такие как многооблачные стратегии (то есть использование нескольких поставщиков для усиления переговорных позиций) и приоритет переносимости данных посредством открытых форматов, важны, но в конечном итоге представляют собой лишь защитную тактику. Они смягчают симптомы, но не устраняют первопричину зависимости. Единственная надёжная защита от привязки к поставщику лежит на архитектурном уровне: последовательное использование программного обеспечения с открытым исходным кодом и открытых стандартов.

Подходит для:

• Опасности блокировки поставщиков: почему компании должны избегать зависимостей

Открытый исходный код как основа европейского суверенитета в сфере искусственного интеллекта

Последовательное использование программного обеспечения и моделей с открытым исходным кодом — важнейший стратегический рычаг, обеспечивающий экономически рациональный и технически эффективный суверенитет Европы в области искусственного интеллекта. Модели с открытым исходным кодом (LLM), исходный код и часто механизмы обучения которых находятся в свободном доступе, могут быть изменены и распространены, представляют собой стратегическую альтернативу проприетарным, закрытым моделям.

Рынок моделей ИИ резко сместился в сторону моделей с открытым исходным кодом. С начала 2023 года количество выпущенных моделей с открытым исходным кодом почти удвоилось по сравнению с их проприетарными аналогами. Данные показывают, что локальные решения, в которых преимущественно используются модели с открытым исходным кодом, уже контролируют более половины рынка LLM. Эта динамика подтверждается широким распространением в бизнесе: 89% компаний, использующих ИИ, в той или иной форме используют компоненты с открытым исходным кодом.

Экономические преимущества очевидны: открытый исходный код обеспечивает прозрачность, превосходную адаптивность (тонкую настройку), радикальное снижение эксплуатационных расходов (поскольку отсутствуют комиссии за использование токенов) и, прежде всего, полное устранение риска привязки к поставщику.

Наличие мощных моделей с открытым исходным кодом, таких как Llama 3 от Meta и Mistral (европейской компании из Парижа), меняет ситуацию в стратегическом плане. Тесты производительности показывают, что Llama 3 превосходно справляется со сложными логическими рассуждениями, многовариантными диалогами и многомодальными возможностями (текст и изображения). Семейство моделей Mistral, с другой стороны, оптимизировано для эффективности, низкой задержки и экономичной настройки, что делает его идеальным для использования в гибких и периферийных вычислениях.

Однако эти модели — всего лишь «движки». Для их эффективной работы в промышленных масштабах требуются открытые платформы MLOps (Machine Learning Operations). Такие системы, как Kubeflow, основанные на де-факто отраслевом стандарте Kubernetes, критически важны для управления всем жизненным циклом — от обучения и тонкой настройки до развертывания и мониторинга — в вашей собственной инфраструктуре масштабируемым, переносимым и автоматизированным способом.

Существование этих мощных открытых стеков (модель + платформа) решает стратегическую трилемму европейской промышленности. Ранее немецкая компания сталкивалась с неразрешимым выбором: (A) использовать дорогие, проприетарные американские модели с высокой совокупной стоимостью владения (TCO), риском привязки к поставщику и проблемами соответствия Закону об искусственном интеллекте, или (B) полагаться на менее конкурентоспособные, проприетарные модели.

Благодаря революции открытого исходного кода компания теперь может выбрать третий, суверенный путь: она может запустить модель мирового класса (например, Llama 3 или Mistral) на собственной (экономически более выгодной, согласно анализу совокупной стоимости владения) локальной инфраструктуре, управляемой открытой платформой (например, Kubeflow), совместимой (согласно стандартам Gaia-X), а также полностью поддающейся аудиту и прозрачной (согласно Закону об искусственном интеллекте). Стратегическое решение смещается от вопроса «AWS, Azure или GCP?» к вопросу: «Что мы используем: Mistral для эффективных периферийных приложений или Llama 3 для сложных внутренних процессов на нашей собственной платформе на базе Kubeflow?»

Подходит для:

• Le Chat от Mistral AI – европейский ответ ChatGPT: этот помощник на базе искусственного интеллекта стал значительно быстрее и безопаснее!

Человеческое узкое место: кризис двойной квалификации в Германии

Технологические и экономические аргументы в пользу суверенной стратегии ИИ убедительны. Архитектура (с открытым исходным кодом, локальная) доступна и финансово выгодна. Необходимость регулирования (Закон об ИИ) существует. Однако реализация этой стратегии не даёт результатов из-за одного, последнего и критически важного, «узкого места»: человеческого капитала. Постоянная нехватка ИТ-специалистов и цифровых специалистов в целом является основным препятствием для внедрения ИИ и цифровой трансформации в Германии.

Рынок труда специалистов по искусственному интеллекту крайне нестабилен. Данные PwC показывают, что количество вакансий, связанных с ИИ, в Германии, достигнув пика в 197 000 в 2022 году, сократилось до 147 000 к 2024 году. Этот спад не является признаком снижения напряжённости, а скорее свидетельствует о стратегической дезориентации. Он тесно коррелирует с периодом, когда компании, после первоначальной волны ажиотажа (2022 год), осознали реальность парадокса окупаемости инвестиций (2023 год) и инфраструктурных барьеров (2024 год). Специалистов по анализу данных нанимали в панике, без необходимой инфраструктуры и стратегии для их продуктивного использования.

Реальная проблема заключается не в нехватке ведущих исследователей, а в более широком «разрыве компетенций». Наём высокооплачиваемых экспертов по ИИ бесполезен, если остальная часть персонала не способна применять новые процессы или взаимодействовать с системами. Исследование подтверждает это несоответствие: хотя 64% сотрудников заинтересованы в обучении работе с ИИ, во многих компаниях отсутствуют конкретные программы и стратегии для его внедрения.

Этот двойной дефицит – нехватка специалистов и отсутствие широкого круга экспертов в области ИИ – приводит к тому, что расходы на персонал для немногих доступных талантов достигают экстремального уровня. Заработные платы в Германии в 2025 году отражают этот дефицит. Специалист по искусственному интеллекту в Германии зарабатывает в среднем от 86 658 до 89 759 евро. Диапазон зарплат опытных специалистов (старший уровень, 6–10 лет опыта) наглядно демонстрирует масштаб этих расходов на персонал.

В следующей таблице приведены контрольные показатели заработной платы для ключевых должностей в сфере ИИ в Германии в 2025 году, основанные на анализе различных рыночных данных.

Ориентировочные показатели заработной платы для специалистов в области ИИ в Германии (годовая зарплата до вычета налогов, 2025 г.)

Ориентировочные зарплаты специалистов в области искусственного интеллекта в Германии (годовая зарплата до вычета налогов, 2025 г.) – Изображение: Xpert.Digital

На 2025 год ориентиры заработной платы специалистов в области ИИ в Германии (годовая заработная плата до вычета налогов) следующие: для специалистов по данным, специализирующихся на ИИ, годовая заработная плата до вычета налогов составляет 55 000–70 000 евро для младших специалистов (0–2 года), 70 000–90 000 евро для специалистов среднего звена (3–5 лет) и 90 000–120 000 евро для специалистов старшего звена (6–10 лет). Инженеры по машинному обучению зарабатывают 58 000–75 000 евро на младших специалистах, 75 000–95 000 евро на специалистах среднего звена и 95 000–125 000 евро на старших специалистах. Ученые, занимающиеся исследованиями в области ИИ, зарабатывают от 60 000 до 80 000 евро на младшем уровне, от 80 000 до 105 000 евро на среднем уровне и от 105 000 до 140 000 евро на старшем уровне.

Эти высокие расходы на персонал являются неотъемлемой частью расчета совокупной стоимости владения (TCO) и, как ни парадоксально, еще одним весомым аргументом против публичного облака. Экономически нерационально нанимать команду ведущих специалистов по ИИ из восьми человек с расходами на персонал около миллиона евро в год, а затем терпеть, как их производительность снижается из-за переменных затрат, технических ограничений или задержек API облачной платформы. Дорогой и дефицитный человеческий капитал требует оптимизированных, контролируемых и экономически эффективных (внутренних) ресурсов для создания максимальной ценности.

Трансформация на практике: стратегии немецких промышленных лидеров (Bosch и Siemens)

Обозначенная стратегическая задача – необходимость баланса между совокупной стоимостью владения, суверенитетом и развитием компетенций – не просто теоретическая задача. Ведущие немецкие промышленные компании уже активно работают над её решением. Стратегии таких корпораций, как Bosch, Siemens и их совместное предприятие BSH Hausgeräte, служат примером того, как суверенная трансформация ИИ может быть успешной на практике.

Эти компании вкладывают значительные долгосрочные капитальные вложения (CapEx) в собственные возможности в области искусственного интеллекта. Например, Bosch объявила о планах инвестировать более 2,5 млрд евро в искусственный интеллект к концу 2027 года. Эти средства в первую очередь идут не на приобретение облачных сервисов, а на развитие внутренних экспертных знаний и интеграцию ИИ в качестве основного компонента своих продуктов, что позволит быстрее переносить инновации в реальные бизнес-приложения.

Стратегия этих лидеров сосредоточена не на внутреннем приложении для повышения производительности, а на «встроенном ИИ» или «периферийном ИИ» — интеграции ИИ непосредственно в продукт для повышения ценности для клиента. Примеры Bosch и BSH иллюстрируют это:

• Духовой шкаф Bosch серии 8 использует искусственный интеллект для автоматического распознавания более 80 блюд и установки оптимального способа приготовления и температуры.
• Интеллектуальная детская кровать «Bosch Revol» использует искусственный интеллект для мониторинга жизненно важных функций ребенка, таких как частота сердечных сокращений и дыхания, и оповещает родителей в случае отклонений.
• Настенные сканеры на базе искусственного интеллекта обнаруживают силовые кабели или металлические распорки в стене.

Эти сценарии использования требуют надёжного вывода в реальном времени непосредственно на устройстве (на периферии), независимо от стабильного интернет-соединения. Они подтверждают техническую необходимость децентрализованной архитектуры (как обсуждалось в разделе 2) и осуществимы только при инвестировании в собственные, суверенные возможности.

Параллельно с инвестициями в технологии эти компании активно решают проблему нехватки кадров (Раздел 9) посредством масштабных внутренних обучающих инициатив. Siemens запустила «Академию SiTecSkills» ещё в 2022 году. Это не просто внутренняя программа обучения, а открытая экосистема, предназначенная для повышения квалификации и дальнейшего обучения всех сотрудников — от производства и обслуживания до продаж, — а также внешних партнёров в таких перспективных областях, как искусственный интеллект, интернет вещей и робототехника.

Философию этого подхода лаконично сформулировала компания BSH (Bosch и Siemens Home Appliances): ИИ рассматривается не как «дополнительный модуль», а как «часть нашей общей стратегии». Цель — создание «реальной добавленной стоимости для наших потребителей», которой подчиняются все технологические решения.

Таким образом, эти лидеры отрасли наглядно подтверждают основной тезис данного анализа: они разрешают парадокс окупаемости инвестиций (Раздел 3), стремясь к ценности не в неясной внутренней экономии, а в новых функциях продукта, оплачиваемых клиентом. Они подтверждают аргументы о совокупной стоимости владения (Раздел 4) многомиллиардными капитальными вложениями. И они решают проблему дефицита навыков (Раздел 9) посредством стратегических масштабируемых внутренних академий.

Стратегический взгляд: путь Европы к суверенитету в области ИИ к 2026 году

Экономический анализ внедрения ИИ в Европе в 2025 году приводит к однозначному и актуальному выводу. Европейская, и в частности немецкая, экономика находится на перепутье, характеризующемся рядом глубоких экономических и структурных противоречий.

Во-первых, существует опасный разрыв в принятии. В то время как крупные компании консолидируют свои расходы на ИИ и глубоко интегрируются в экосистемы гипермасштабируемых решений, средний бизнес технологически отстаёт.

Во-вторых, следующий технологический скачок, «агентский ИИ», ускоряет этот разрыв. Его экстремальные требования к инфраструктуре (особенно на периферии) перегружают большинство компаний и создают острую проблему, напрямую загоняя их в зависимость от поставщиков, предлагающих быстрые, но проприетарные решения.

В-третьих, многие компании сталкиваются с «парадоксом рентабельности инвестиций», усугубляемым феноменом «теневого ИИ». Они вкладывают значительные средства в технологии, но не могут оценить их ценность, поскольку полагаются на неверные метрики и экономически неоптимальную стратегию развития инфраструктуры.

Анализ данных данного исследования открывает выход из этой трилеммы. Вопреки догме «облако прежде всего», анализ совокупной стоимости владения (TCO) показывает, что суверенные локальные или гибридные инфраструктуры экономически более эффективны для постоянных вычислительно-интенсивных рабочих нагрузок генеративного ИИ: затраты можно снизить более чем на 50%.

Этот экономически рациональный подход теперь подкрепляется нормативной базой Закона ЕС об искусственном интеллекте (ИИ). Его строгие требования к прозрачности, контролируемости и протоколированию, которые вступят в силу для моделей GPAI в августе 2025 года, фактически являются обязательным требованием к открытым, прозрачным и контролируемым системам — требованиям, которым вряд ли могут соответствовать проприетарные API-интерфейсы, работающие по принципу «черного ящика».

Стратегическое решение технически и экономически доступно: оно представляет собой сочетание высокопроизводительных LLM с открытым исходным кодом (таких как Mistral или Llama 3), открытых платформ MLOps (таких как Kubeflow) и совместимых стандартов (таких как Gaia-X). Эта архитектура одновременно решает три основные проблемы: совокупную стоимость владения (TCO), привязку к поставщику и соответствие требованиям Закона об искусственном интеллекте (AI Act).

Это окончательно смещает узкое место с технологий на людей. Дефицит квалифицированных рабочих по всем направлениям и среди специалистов, проявляющийся в стремительном росте зарплат, — последнее и самое серьёзное препятствие.

Стратегический план немецких малых и средних предприятий можно проиллюстрировать на примере таких промышленных лидеров, как Bosch и Siemens: будущее — не в приобретении ИИ как гибкого облачного сервиса, а в развитии ИИ как стратегической ключевой компетенции. Это требует (1) капитальных вложений в собственную, суверенную и открытую инфраструктуру ИИ и (2) параллельных масштабных инвестиций в широкомасштабное обучение собственного персонала.

В 2026 году успех европейской промышленности в глобальной гонке за внедрение ИИ будет измеряться не размером счетов за облачные услуги, а глубиной интеграции ИИ в основные продукты и скоростью, с которой рабочая сила воспримет эту трансформацию.

Наша глобальная отраслевая и деловая экспертиза в области развития бизнеса, продаж и маркетинга - Изображение: Xpert.Digital

Отраслевые направления: B2B, цифровизация (от искусственного интеллекта до расширенной реальности), машиностроение, логистика, возобновляемые источники энергии и промышленность

Подробнее об этом здесь:

• Xpert Business Hub

Тематический центр с идеями и опытом:

• Платформа знаний о мировой и региональной экономике, инновациях и отраслевых тенденциях
• Сбор анализов, импульсов и справочной информации из наших приоритетных направлений
• Место для получения экспертных знаний и информации о текущих событиях в бизнесе и технологиях
• Тематический центр для компаний, желающих узнать больше о рынках, цифровизации и отраслевых инновациях

☑️ Наш деловой язык — английский или немецкий.

☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем национальном языке!

Konrad Wolfenstein

Я был бы рад служить вам и моей команде в качестве личного консультанта.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму или просто позвоните мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) . Мой адрес электронной почты: wolfenstein ∂ xpert.digital

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.

☑️ Создание или корректировка цифровой стратегии и цифровизации.

☑️ Расширение и оптимизация процессов международных продаж.

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Пионерское развитие бизнеса/маркетинг/PR/выставки.

Новое измерение цифровой трансформации с «Управляемым ИИ» (искусственным интеллектом) – платформа и решение B2B | Xpert Consulting - Изображение: Xpert.Digital

Здесь вы узнаете, как ваша компания может быстро, безопасно и без высоких барьеров для входа внедрять индивидуальные решения на основе ИИ.

Управляемая платформа ИИ — это ваш комплексный и простой в использовании пакет решений для искусственного интеллекта. Вместо того, чтобы разбираться со сложными технологиями, дорогостоящей инфраструктурой и длительными процессами разработки, вы получаете готовое решение, адаптированное под ваши потребности, от специализированного партнера — часто в течение нескольких дней.

Краткий обзор основных преимуществ:

⚡ Быстрое внедрение: от идеи до внедрения в эксплуатацию — всего за несколько дней, а не месяцев. Мы предлагаем практичные решения, которые приносят мгновенную пользу.

🔒 Максимальная безопасность данных: Ваши конфиденциальные данные остаются у вас. Мы гарантируем безопасную и соответствующую требованиям обработку данных без передачи третьим лицам.

💸 Отсутствие финансового риска: вы платите только за результат. Высокие первоначальные вложения в оборудование, программное обеспечение или персонал полностью исключены.

🎯 Сосредоточьтесь на своей основной деятельности: сосредоточьтесь на том, что у вас получается лучше всего. Мы возьмём на себя всю техническую реализацию, эксплуатацию и обслуживание вашего ИИ-решения.

📈 Перспективность и масштабируемость: ваш ИИ растёт вместе с вами. Мы обеспечиваем постоянную оптимизацию и масштабируемость, а также гибко адаптируем модели к новым требованиям.

Подробнее об этом здесь:

• Управляемое решение на основе ИИ — промышленные услуги ИИ: ключ к конкурентоспособности в секторах услуг, промышленности и машиностроения