FLUX Black Forest вместо Sand Hill Road: как Black Forest Labs разрушает немецкий комплекс искусственного интеллекта

От «оставшегося позади континента» к авангарду ИИ: смещение рамок дискуссии

В течение многих лет в Германии и Европе господствовала почти ритуальная жалоба: в области искусственного интеллекта, особенно в области фундаментальных генеративных моделей, США и Китай были непревзойденными, в то время как Европа была слишком зарегулирована, слишком фрагментирована и испытывала острую нехватку капитала. Роль Германии в этом нарративе была чётко определена: сильные исследования, мощная промышленность, но структурная неспособность Германии стать лидерами мирового рынка в цифровом секторе.

С появлением Black Forest Labs (BFL) из Фрайбурга эта история внезапно становится менее очевидной. Основанная весной 2024 года, компания привлекла около 450 миллионов долларов менее чем за два года, её капитализация оценивается примерно в 3,25 миллиарда долларов, а штат насчитывает всего около 50 сотрудников. Её модели изображений Flux — одни из самых популярных в мире, конкурируя с текущими системами обработки изображений Google и интегрированные в продукты Adobe, Meta, Microsoft, Canva, телекоммуникационных компаний и других.

Black Forest Labs (BFL) — компания в области искусственного интеллекта, базирующаяся во Фрайбурге и специализирующаяся на генеративных моделях изображений.

BFL разрабатывает модели Flux (например, FLUX.1, FLUX.1-pro, FLUX.1-schnell, FLUX.1.1-pro, FLUX.2) и предлагает их через собственные API и партнеров по платформе.

Flux (или FLUX.1/FLUX.2) — это семейство моделей преобразования текста в изображение, разработанное Black Forest Labs.

Существуют различные варианты с различной направленностью (например, «dev» — открытый, «pro» — коммерческий, «fast» — высокоскоростной, FLUX.2 — для 4-мегапиксельного выхода и управления несколькими ссылками).

Немецкая лаборатория искусственного интеллекта внезапно оказалась в поле зрения инвесторов, таких как Andreessen Horowitz, Salesforce и других крупных игроков на американской венчурной сцене, и открыто описывается деловыми СМИ как «конкурент Google». Таким образом, история из Фрайбурга представляет экономический интерес, поскольку затрагивает одновременно два уровня:

Во-первых, это меняет представление о том, что на самом деле возможно в Германии в сфере искусственного интеллекта. Во-вторых, это заставляет нас переосмыслить, что на самом деле означает «идти в ногу с Кремниевой долиной» и на каком поле Германия действительно может конкурировать.

Чтобы лучше понять это, недостаточно просто рассказать историю основателя. Необходимо изучить потоки капитала, инфраструктуру, регулирование, корпоративную культуру и стратегические решения — именно те переменные, которые отличают единичный успех от структурного разворота тренда.

Подходит для:

• Неужели бизнес-модель искусственного интеллекта в Кремниевой долине рухнула?

Black Forest Labs как симптом: что исследование Фрайбурга показывает о потенциале искусственного интеллекта в Европе

Black Forest Labs — это исключительный случай во многих отношениях. Компания привлекла более 450 миллионов долларов капитала менее чем за два года, в том числе 300 миллионов долларов в рамках одного раунда серии B, организованного Salesforce Ventures и фондом AMP. Это увеличило её оценку до 3,25 миллиарда долларов — практически беспрецедентный показатель для немецкого deep-tech стартапа за столь короткий срок.

Однако с экономической точки зрения примечательна не только оценка, но и, прежде всего, сочетание роста выручки, эффективности использования капитала и эффективности персонала. Согласно отчётам, годовой регулярный доход компании составляет около двухзначных миллионов, и это было достигнуто всего за год с момента её основания; кроме того, портфель заказов составляет тридцатые миллионы. Штат компании насчитывает около 50 сотрудников, что обеспечивает исключительно высокую создаваемую стоимость на одного сотрудника, больше напоминающую ранние этапы развития американских компаний быстрого роста, чем традиционные немецкие технологические компании.

Более того, существует стратегическое позиционирование: BFL в первую очередь предлагает модели и инфраструктуру другим поставщикам, а не разрабатывает единую платформу, ориентированную на конечного потребителя. Модели Flux служат технологическими строительными блоками для создания и редактирования изображений, а в будущем и видеопроизводства; они интегрированы, например, в инструменты дизайна, креативное программное обеспечение, платформы социальных сетей и ИИ-помощников крупных американских корпораций. Таким образом, BFL действует скорее как специализированный инфраструктурный игрок в глобальной цепочке создания стоимости, а не как изолированная потребительская услуга.

Опыт команды основателей подтверждает эту картину. Основатели, во главе с Робином Ромбахом и несколькими соучредителями, сыграли ключевую роль в разработке Stable Diffusion, одной из ключевых моделей, которая с 2022 года подогревает глобальный ажиотаж вокруг генеративного ИИ-изображений. Вместо того, чтобы следовать мифу об основании в Кремниевой долине, BFL возникла из сети немецких и европейских исследовательских центров, таких как Гейдельберг и Тюбинген, а также благодаря опыту работы в отрасли в Nvidia.

Таким образом, это исследование демонстрирует три вещи:

• Во-первых: Европа, и в частности Германия, безусловно, обладает исследовательским опытом мирового уровня, который может быть воплощен в ее собственных, конкурентоспособных на международном уровне базовых моделях.
• Во-вторых, если обеспечен доступ к капиталу, клиентам и вычислительной мощности, даже небольшая, высокоспециализированная команда может создавать добавленную стоимость в масштабах, которые можно измерить в глобальном масштабе.
• В-третьих, разделительная линия между «Европой» и США на практике гораздо более проницаема, чем можно предположить в ходе политических дебатов. BFL — одновременно флагманский немецкий стартап и глубоко интегрированный в потоки капитала и клиентов из США.

Именно эта амбивалентность является отправной точкой для трезвого экономического анализа вопроса: действительно ли Германия идет в ногу с Кремниевой долиной — или это исключительный случай, используемый в качестве проекционного экрана для политически удобного нарратива?

Сила капитала и экономия за счет масштаба: почему сравнение с Кремниевой долиной опасно упрощено.

Чтобы оценить положение Германии и Европы в целом, стоит взглянуть на сухие цифры. В период с 2013 по 2023 год американские компании, занимающиеся ИИ, привлекли почти 500 миллиардов долларов частного капитала, в то время как европейские компании, включая компании ЕС и Великобритании, привлекли чуть более 75 миллиардов долларов. Таким образом, США привлекли примерно в шесть раз больше частного финансирования в сфере ИИ.

В 2023 году в ЕС на ИИ было выделено всего около 8 млрд долларов США венчурного капитала, по сравнению с примерно 68 млрд долларов США в США и около 15 млрд долларов США в Китае. В 2024 году частные инвестиции в ИИ в США продолжали расти, превысив 100 млрд долларов США; только в сфере генеративного ИИ объём инвестиций США превысил совокупный объём инвестиций Китая, ЕС и Великобритании более чем на 25 млрд долларов США.

Хотя Европа и догоняет – например, благодаря крупным раундам финансирования Mistral во Франции, Aleph Alpha и DeepL в Германии, а также Helsing в сфере безопасности – она всё ещё значительно отстаёт по абсолютным показателям. Даже при высоких темпах роста европейского финансирования ИИ, начальная точка остаётся значительно ниже, и разрыв скорее увеличивается, чем сокращается.

На этом фоне ссылки на отдельных европейских звёзд быстро кажутся излишне оптимистичными. Хотя BFL оценивается в добрых три миллиарда долларов США, такие компании, как Anthropic или OpenAI, уже давно работают в совершенно ином масштабе. Например, Anthropic достигла оценки в диапазоне трёхзначных миллиардов после недавних раундов финансирования, подкреплённых сделками, в рамках которых Microsoft и Nvidia совместно инвестируют до 15 миллиардов долларов США, а Anthropic взамен приобретает облачные и графические мощности на сумму около 30 миллиардов долларов США.

Параллельно с этим, двузначные миллиарды долларов вкладываются в инфраструктурные проекты, такие как планируемый OpenAI проект центра обработки данных «Stargate», на который, по слухам, выделено порядка 100 миллиардов долларов США. Гипермасштабируемые компании, такие как Microsoft, Google, Amazon и Meta, планируют увеличить свои инвестиции в центры обработки данных до более чем 300 миллиардов долларов США к 2025 году; только в этом году в центры обработки данных по всему миру будет инвестировано почти 500 миллиардов долларов США.

По сравнению с этим, даже амбициозная инициатива ЕС «InvestAI», направленная на мобилизацию до 200 миллиардов евро государственных и частных средств на инфраструктуру и экосистемы ИИ, представляется значительно менее масштабной и, прежде всего, более трудоёмкой. Кроме того, остаётся неясным, какой объём этих средств будет фактически инвестирован и как быстро эти средства дадут эффект.

Таким образом, структурная отправная точка ясна:

• В США имеется значительно большее и более толерантное к риску предложение частного капитала, гиперскейлеры с гигантскими денежными потоками, плотные сети венчурных фондов, пенсионных фондов и суверенных фондов благосостояния, а также огромная ставка на инфраструктуру ИИ, что отражается на рынках энергетики, недвижимости и микросхем.
• Германия и Европа движутся вверх, но в разных масштабах. Отдельные компании, такие как BFL, Mistral или Aleph Alpha, экономически значимы, но они работают на глобальном рынке, где триллионы долларов уже инвестируются в инфраструктуру и приложения ИИ.

Таким образом, ключевой вопрос заключается не в том, сможет ли Германия породить отдельных звёзд (это, безусловно, возможно), а в том, сможет ли она создать критическую массу компаний, капитала и инфраструктуры, способных структурно конкурировать с Кремниевой долиной. И здесь ответы гораздо более отрезвляющие.

Инфраструктура как узкое место: вычислительная мощность, энергия и цена преодоления отставания.

Экономическая эффективность фундаментальных моделей искусственного интеллекта во многом зависит от эффекта масштаба в вычислительной инфраструктуре. Только Nvidia продаёт миллионы ускорителей H100; каждый из этих чипов потребляет до 700 Вт, что превышает среднедушевое потребление электроэнергии в американской семье. Если сложить плановые объёмы продаж, общее энергопотребление инсталляций H100 будет сопоставимо с потреблением электроэнергии в крупных мегаполисах США.

В то же время в США появляются огромные кластеры искусственного интеллекта: Microsoft, Amazon, Meta, xAI и другие компании планируют создание центров обработки данных с подключенной мощностью в два гигаватта и более, преобразуя целые регионы. Кластер Stargate компании OpenAI в Техасе и проекты Meta и Amazon на Среднем Западе рассчитаны на работу сотен тысяч графических процессоров в тесно связанных вычислительных сетях — такой масштаб становится всё более важным требованием для обучения следующего поколения базовых моделей.

Эта гонка вооружений создаёт для Европы двойной вызов. Во-первых, доступ к высокопроизводительным графическим процессорам уже ограничен и сильно зависит от стратегий поставок и ценообразования Nvidia. Во-вторых, назревают вопросы энергоснабжения и сетевой инфраструктуры: согласно прогнозам, к 2030 году дата-центры могут потреблять больше электроэнергии, чем Германия и Франция вместе взятые; значительная часть этого роста спроса будет связана с нагрузкой на ИИ.

ЕС пытается противодействовать этой тенденции: в рамках программы InvestAI планируется создать несколько «гигафабрик ИИ» – крупных специализированных центров обработки данных, призванных стать европейскими аналогами американских гипермасштабных кластеров. В Германии существуют планы консорциума, например, Deutsche Telekom и Schwarz Group, по совместному запуску проекта центра обработки данных ИИ и подаче заявки на финансирование ЕС. Одновременно с этим правительство Германии инвестирует в высокопроизводительные компьютеры, сервисные центры ИИ и расширение инфраструктуры суперкомпьютеров Gaussian.

Однако масштаб остаётся ограниченным. Расширение кластера графических процессоров мощностью около одного гигаватта на базе видеокарт текущего поколения Nvidia, по оценкам, потребует инвестиций в десятки миллиардов; для следующих поколений, таких как GB300 и далее, предполагаемая стоимость одного гигаватта составляет от 40 до 50 миллиардов евро. Только национальные стратегии Германии, предусматривающие выделение в общей сложности пяти миллиардов евро на развитие ИИ к 2025 году, иллюстрируют огромный разрыв в необходимых размерах инфраструктуры.

С экономической точки зрения это означает, что даже если Европа и Германия значительно нарастят свои ресурсы, они, вероятно, не смогут на равных конкурировать с американскими гиперскейлерами в глобальной гонке за инфраструктуру. Вместо этого им следует подумать, в каких нишах и архитектурах – например, в более эффективных моделях, специализированном периферийном ИИ или секторах, особенно чувствительных к регулированию – они смогут оставаться конкурентоспособными, используя меньшие, но более целевые вычислительные мощности.

Black Forest Labs воплощает именно эту логику: вместо того, чтобы строить собственную глобальную облачную империю, компания оптимизирует свои модели для обеспечения высокой эффективности, бесшовной интеграции в существующие платформы и, таким образом, косвенного получения выгоды от инвестиций в инфраструктуру других компаний. Это экономически целесообразно и одновременно свидетельствует о том, что «соответствие требованиям» определяется не чистой мощностью инфраструктуры, а качеством моделей, их эффективностью и интеллектуальной интеграцией в существующие экосистемы.

Сравнение режимов регулирования: препятствие, преимущество или просто другой путь?

Ещё одним ключевым отличием Европы от США является их нормативно-правовая база. В то время как США в первую очередь опираются на рыночную динамику и склонны вмешиваться постфактум, например, через антимонопольные органы или отраслевое регулирование, ЕС создал комплексный режим регулирования ex ante, приняв Закон об искусственном интеллекте (ИИ), который также прямо затрагивает модели общего назначения.

Закон об искусственном интеллекте вводит концепцию «моделей искусственного интеллекта общего назначения» (GPAI) и устанавливает обязательства по обеспечению прозрачности и документированию этих моделей, особенно тех, которые представляют потенциальные системные риски. Поставщики мощных базовых моделей обязаны предоставлять техническую документацию, описывать данные обучения, как минимум, в агрегированном виде, систематически анализировать риски, применять меры безопасности и, при определенных обстоятельствах, регистрировать свои модели в европейских реестрах.

Европейские компании, такие как Aleph Alpha и Mistral, неоднократно предупреждали, что чрезмерно строгие или расплывчатые правила будут препятствовать их способности догнать американских конкурентов, особенно в условиях, когда им и так приходится обходиться меньшим капиталом, вычислительными мощностями и данными. Поэтому споры вокруг разработки правил для базовых моделей сосредоточились на том, насколько узким или широким должно быть определение и насколько широкими полномочиями должна обладать Еврокомиссия при классификации моделей как «системных».

С другой стороны, ЕС подчёркивает возможности регулируемого пути: те, кто с самого начала закладывает в свои модели доверие, прозрачность и соблюдение законодательства, могут получить долгосрочные преимущества в таких чувствительных секторах, как здравоохранение, финансы, государственное управление или критическая инфраструктура. В этих секторах важны не только производительность и цена, но и прослеживаемость, вопросы ответственности, защита данных и этические стандарты.

Для Германии, страны с её высокорегулируемой, экспортно-ориентированной промышленной экономикой, эта логика не нова. Во многих секторах – от машиностроения и автомобилестроения до медицинских технологий – немецкие компании научились работать в условиях жёсткого регулирования и дифференцировать свою продукцию именно за счёт соответствия стандартам и качества. Остаётся открытым вопрос, можно ли надёжно перенести эту модель в сферу искусственного интеллекта, не отставая при этом в фундаментальных технологиях.

Black Forest Labs приводит косвенный аргумент в этом отношении: компания активно использует открытые и лицензированные релизы моделей, работает с экосистемами разработчиков и работает в секторах, где вопросы авторского права, товарных знаков и ответственности особенно чувствительны, например, в творческой и медиаиндустрии. Тот факт, что BFL по-прежнему пользуется высоким спросом, свидетельствует о том, что регулирование и экономический успех не являются взаимоисключающими понятиями — при условии, что нормативные требования понятны, соразмерны и предсказуемы для всех участников рынка.

Хотя в США отсутствует сравнительно комплексное регулирование ИИ, требования там также ужесточаются из-за судебных решений, отраслевых стандартов, законов о защите прав потребителей и отраслевых регуляторов. Разница заключается не столько в том, «есть ли» регулирование, сколько в том, «как» и «когда» оно осуществляется. США больше полагаются на реактивные корректирующие действия, в то время как Европа фокусируется на проактивном управлении – со всеми вытекающими отсюда возможностями и рисками.

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

Культура, бизнес-модели и особый немецкий путь: между мифом о долине и цифровыми малыми и средними предприятиями

Часто недооцениваемым аспектом в спорах о том, как «идти в ногу с Кремниевой долиной», является культурная и институциональная укоренённость предпринимательства. Модель Кремниевой долины основана на чрезвычайно толерантном к риску венчурном капитале, быстрых циклах масштабирования, агрессивных стратегиях расширения и готовности «разрушать» целые отрасли, даже в ущерб долгосрочной стабильности.

Немецкие малые и средние предприятия традиционно символизируют нечто иное: долгосрочное мышление, семейный контроль или контроль основателей, ориентацию на нишевые рынки, высокий технический уровень, но зачастую умеренные амбиции роста и ограниченную готовность к риску. Исследования прямо описывают малые и средние предприятия как «антитезу» предпринимательству Кремниевой долины – не в смысле отсталости, а как независимую и устойчивую формулу успеха.

В текущих дебатах часто предпринимаются попытки принизить значение этой модели в пользу импортированного идеала из Кремниевой долины. Однако всё больше людей утверждают, что Германии нужны не стартапы американского образца, а своего рода «цифровой средний бизнес» (сектор МСП): узкоспециализированные, ориентированные на цифровые технологии компании, которые работают прибыльно, стабильно и с долгосрочной перспективой, не следуя догме гиперроста.

Именно здесь Black Forest Labs становится интересной. С одной стороны, компания очень похожа на классическую «газель» Кремниевой долины: быстрый рост стоимости, значительные инвестиции американского венчурного капитала, глобальные амбиции и эффективное использование международных финансовых и кадровых потоков. С другой стороны, её операционная реальность больше напоминает узкоспециализированную лабораторию: чётко определённая линейка продуктов (модели потоков), небольшая, очень сплочённая группа основателей с давними партнёрскими связями и организация, которая отдаёт приоритет коротким каналам коммуникации, чётким обязанностям и быстрой итерации.

С экономической точки зрения BFL показывает, что элементы обоих миров можно объединить:

Модель Кремниевой долины обеспечивает доступ к большим объемам венчурного капитала, включая венчурный капитал, в котором доминируют компании США, смелость позиционировать себя на глобальном уровне и готовность принять высокие оценки на раннем этапе.

ДНК среднего бизнеса компании обеспечивает техническую глубину, долгосрочные командные отношения, высокие стандарты качества и определенную сдержанность перед лицом публичной шумихи — включая осознанное решение сохранить штаб-квартиру компании во Фрайбурге, а не в Сан-Франциско.

Суть в том, что если Германия попытается скопировать Кремниевую долину в точности, она почти неизбежно проиграет. Ни капитальная база, ни нормативно-правовая база, ни культурные предпочтения не идентичны. Однако, если ей удастся создать высокопроизводительную цифровую экосистему на основе существующей модели промышленности и малого и среднего бизнеса, избирательно использующую механизмы Кремниевой долины, результат может быть конкурентоспособным сам по себе – пусть и не так, как предполагает миф о «немецком OpenAI».

Роль США: партнер, инвестор, конкурент – и неизбежная точка отсчета.

Любой анализ позиции Германии в области искусственного интеллекта без прямого учёта США был бы неполным. США — не только крупнейший инвестор, но и важнейший технологический, политический и культурный центр, а также главный конкурент.

США уже много лет инвестируют огромные суммы в исследования и применение искусственного интеллекта; частные инвестиции в ИИ, исчисляемые сотнями миллиардов долларов в год, стали реальностью. Американские компании доминируют в списке «значимых моделей ИИ»: в недавнем рейтинге 40 наиболее важных моделей принадлежат американским организациям, 15 — китайским и только три — европейским.

В то же время американский капитал активно проникает в Европу. Американские инвесторы всё чаще участвуют в европейских раундах финансирования ИИ, особенно в Швейцарии, Франции, Великобритании и Германии, поскольку эти страны предлагают сочетание высококачественных исследований, стабильной нормативно-правовой базы и доступа к единому рынку ЕС. Среди тех, кто извлекает выгоду из этого интереса, – швейцарские филиалы ETH Zurich, французские компании, такие как Mistral, и немецкие фирмы, такие как Aleph Alpha, DeepL и BFL.

Для Германии это означает, что США одновременно являются и инструментом, и угрозой. Без американского капитала, американской облачной инфраструктуры и доступа к американскому рынку рост BFL в такой форме был бы вряд ли возможен. С другой стороны, эта сильная интеграция означает, что создание стоимости, контроль и потоки данных в значительной степени интегрированы в американские системы – со всеми вытекающими рисками для технологического суверенитета и стратегической зависимости.

С экономической точки зрения это классическая дилемма для средних держав в глобальных инновационных системах:

• Если вы слишком сильно изолируете себя, вы рискуете потерять связь с другими.
• Если вы полностью откроетесь, то в долгосрочной перспективе вы рискуете стать зависимым.

BFL наглядно демонстрирует, как может выглядеть прагматичный компромисс: использование американского капитала и клиентов при сохранении основного технического опыта и интеллектуальной собственности внутри компании и целенаправленное расширение европейских представительств и структур. Однако сохранение этого баланса в долгосрочной перспективе зависит не столько от отдельных компаний, сколько от политической и экономической системы, сформированной Германией и ЕС.

Структурные преимущества Германии: промышленность, данные, квалифицированные рабочие – и недооцененный импульс

Несмотря на все недостатки в капитале и инфраструктуре, Германия имеет ряд структурных преимуществ, которые часто недооцениваются в контексте экономики ИИ.

Во-первых, в стране уникальная в мировом масштабе плотность сфер промышленного применения ИИ: автомобилестроение, машиностроение, химия, логистика, здравоохранение, энергетика — везде, где возникают потоки данных, проблемы оптимизации и возможности автоматизации, идеально подходящие для приложений с поддержкой ИИ.

Во-вторых, Германия давно приняла национальную стратегию в области ИИ и неоднократно увеличивала её финансирование; к 2025 году планируется выделить около пяти миллиардов евро, большая часть которых будет направлена ​​на исследования, вычислительную инфраструктуру, а также создание профессорско-преподавательского состава и кластеров передового опыта в области ИИ. Кроме того, Федеральное министерство образования и научных исследований инвестирует в сервисные центры в области ИИ, которые призваны обеспечить науке и промышленности доступ к высокопроизводительным компьютерам и ресурсам ИИ.

В-третьих, уровень образования в области технических и естественных наук высок, и такие университеты, как Мюнхен, Тюбинген, Ахен и Берлин, становятся привлекательными центрами для специалистов в области ИИ. Такие регионы, как Гейдельберг/Хайльбронн, где расположена компания Aleph Alpha, открыто позиционируют себя как новые европейские центры ИИ.

В-четвёртых, Германия, с её малыми и средними предприятиями, обладает огромным числом потенциальных пользователей ИИ, которые, хотя зачастую ещё находятся в начале своего пути, во многих случаях финансово стабильны и строят долгосрочные планы. Таким образом, реальный рычаг воздействия заключается не столько в количестве новых стартапов в сфере ИИ, сколько в скорости и глубине, с которой существующие компании адаптируют технологии ИИ и интегрируют их в масштабируемые бизнес-модели.

Проблема: внедрение значительно отстаёт от потенциала. В Германии лишь меньшинство компаний систематически используют приложения ИИ; зачастую отсутствуют не только решения, но и культурные и организационные предпосылки, такие как стратегии работы с данными, чёткие обязанности или соответствующая квалификация на уровне руководства.

В то время как Black Forest Labs сигнализирует о том, что в Германии возможны передовые исследования и предпринимательские амбиции, то, будет ли развиваться более широкая экономическая динамика из отдельных случаев, зависит от того, удастся ли наладить связи между исследованиями, стартапами и промышленными пользователями — иными словами, устранить именно тот разрыв в трансфере, который немецкие ассоциации критикуют уже много лет.

Именно здесь может вступить в игру стратегия «цифрового малого и среднего бизнеса»: не только продвигать флагманские проекты, такие как BFL, но и давать возможность тысячам малых и средних предприятий разрабатывать продукты и услуги на базе ИИ — возможно, на основе таких моделей, как те, что предоставляются BFL, Aleph Alpha или международными поставщиками.

Сценарии на ближайшие десять лет: лидерство в узкой нише или специализированная платформа ИИ?

Опытный наблюдатель в США отмечает, что даже там реальная власть в сфере ИИ сосредоточена в руках горстки корпораций и нескольких модельных лабораторий. Сфера базовых моделей и гипермасштабных инфраструктур демонстрирует выраженную тенденцию к олигополизации, в том числе и потому, что начальные затраты достигают сотен миллиардов.

Для Германии и Европы вырисовываются примерно три стратегических пути:

• Во-первых, существует попытка создания отдельного, в значительной степени суверенного блока искусственного интеллекта: с несколькими европейскими гигафабриками, независимым производством графических процессоров или альтернативных чипов, европейскими гиперскейлерами и рядом суверенных моделей фондов, работающих независимо от американских платформ. Этот сценарий был бы дорогостоящим, политически амбициозным и реалистичным только при условии мобилизации и координации значительных средств государствами-членами ЕС на постоянной основе.
• Во-вторых, узкая, узкоспециализированная стратегия: Европа признает, что не будет номером один в области универсальных мегамоделей и глобальной гипермасштабируемой инфраструктуры, но стремится к лидерству в конкретных секторах (промышленный ИИ, робототехника, здравоохранение, мобильность, безопасность), а также в регулируемых, «основанных на доверии» ИИ-приложениях. Инфраструктура строится скорее как целевой инструмент, а не как комплексный противовес.
• В-третьих, гибридный путь: Европа создает минимальный потенциал суверенности (как минимум один или два крупных учебных центра, несколько независимых универсальных моделей), но намеренно сохраняет сильную связь с глобальными потоками капитала и технологий, концентрируясь на секторах, где она имеет структурные преимущества.

Black Forest Labs явно соответствует логике путей два и три: никаких собственных глобальных облачных центров, а независимые, конкурентоспособные модели; сильная интеграция в экосистемы США, но основная технологическая экспертиза в Европе; ориентация на конкретные, высокодоходные области применения вместо абстрактных видений «AGI».

Для Германии было бы экономически рискованно интерпретировать историю BFL как доказательство того, что она теперь «на уровне с Кремниевой долиной». Более реалистичный взгляд заключается в том, что BFL демонстрирует возможности, которые открываются, когда объединяются передовые научные исследования, предпринимательство, доступ к международному капиталу и целенаправленные бизнес-модели, — и что такие сочетания всё ещё являются исключением.

Настоящая задача — превратить исключение в тенденцию:

• Больше лабораторий, таких как BFL или Aleph Alpha, которые разрабатывают независимые стеки моделей на основе своих исследований.
• Все больше игроков на рынке промышленного ИИ переводят генеративные и аналитические модели в производственные приложения.
• И больше цифровых малых и средних предприятий, которые расширяют свои ниши по всему миру с помощью цифровых продуктов на базе искусственного интеллекта, не отказываясь при этом от своих культурных преимуществ.

Германия может не отставать, если перестанет задавать неправильные вопросы.

Первоначальное утверждение о том, что «Германия может конкурировать с Кремниевой долиной», в данном случае вводит в заблуждение. С точки зрения абсолютного объёма капитала, инфраструктуры гипермасштабирования и плотности глобальных технологических компаний разрыв значителен и пока увеличивается, а не сокращается. В этом отношении Германия не сможет «догнать» Германию в среднесрочной перспективе, а сможет лишь более грамотно управлять своим положением.

Однако Германия действительно может конкурировать с Кремниевой долиной, если уточнить критерии. Лаборатория во Фрайбурге с 50 сотрудниками, которая конкурирует с Google за корону в области искусственного интеллекта изображений и используется компаниями из списка Fortune 500 по всему миру, опровергает устаревшее представление о том, что Германия структурно неспособна к цифровому совершенству.

Германия сможет выдержать темп, если:

• Компания активно объединяла свои сильные стороны — промышленность, МСП, исследования, экспертизу в сфере регулирования — с ИИ и не пыталась подражать Кремниевой долине, а разработала собственную совместимую, но независимую модель.
• Он признает, что суверенитет не обязательно означает абсолютную автаркию, а скорее стратегический контроль над критически важными узлами: собственными моделями, собственной специализированной инфраструктурой, собственными кадровыми ресурсами.
• Он устраняет разрыв между исследованиями и промышленностью и систематически создает условия, которые превращают такие аномалии, как Black Forest Labs, в целое поколение высокотехнологичных компаний.

Провокационная правда заключается в следующем: Германия проиграет, если продолжит гнаться за вопросом о сроках создания «нашего OpenAI». Она выиграет, если поймёт, что настоящее поле деятельности находится не в Сан-Франциско, а в заводских цехах, лабораториях, больницах, логистических центрах и административных зданиях между Шварцвальдом и Балтийским морем.

В этом контексте Black Forest Labs — это не столько доказательство того, что Германия «уже там», сколько сигнал о том, что стоит всерьёз взяться за это дело. Экономика ИИ ценит не только размер, но и эффективность, целенаправленность и продуманную интеграцию в сложные системы создания ценности. Именно здесь кроется потенциал для немецкой и европейской модели, которая не пытается уподобиться Кремниевой долине, а уверенно взаимодействует с ней на равных там, где это наиболее важно.

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

☑️ Наш деловой язык — английский или немецкий.

☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем национальном языке!

 

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.

Xpert.Digital обладает глубокими знаниями различных отраслей. Это позволяет нам разрабатывать индивидуальные стратегии, которые точно соответствуют требованиям и задачам вашего конкретного сегмента рынка. Постоянно анализируя тенденции рынка и следя за развитием отрасли, мы можем действовать дальновидно и предлагать инновационные решения. Благодаря сочетанию опыта и знаний мы создаем добавленную стоимость и даем нашим клиентам решающее конкурентное преимущество.

Подробнее об этом здесь:

• Используйте 5-кратный опыт Xpert.Digital в одном пакете — всего от 500 евро в месяц