Промышленный ИИ и управляемый ИИ: скачок Германии к суверенным вычислительным мощностям

Немецкий ответ американским технологическим гигантам: что на самом деле предлагает новая система искусственного интеллекта в мюнхенском Тухерпарке

Компания Deutsche Telekom достигла технологического прорыва в Мюнхене: всего за шесть месяцев в Тухерпарке был построен один из самых мощных в Европе заводов по разработке ИИ — частный многомиллиардный проект, который мгновенно увеличил вычислительные мощности Германии на 50 процентов. Но хотя новая «промышленная облачная платформа ИИ» впечатляюще демонстрирует, что гигантские инфраструктурные проекты могут быть реализованы быстро и эффективно в Германии, она также выявляет неприятную правду: немецкие малые и средние предприятия часто еще не готовы к таким огромным вычислительным мощностям. Данные, хранящиеся в разрозненных хранилищах, нечеткие стратегии, острая нехватка квалифицированных кадров и надвигающаяся ловушка высоких затрат на разработку ИИ собственными силами — все это препятствует инновациям. К этому добавляются строгие правила, такие как Закон ЕС об ИИ, и растущий риск для безопасности, создаваемый неконтролируемым «теневым ИИ» в рабочей силе. Как малым и средним предприятиям преодолеть эти сложные препятствия и оставаться конкурентоспособными на мировом рынке? Ответ кроется не в дорогостоящей внутренней технической разработке, а в «управляемом ИИ» — решающем рычаге для экономичной, безопасной и эффективной интеграции новых суверенных вычислительных мощностей в повседневную бизнес-деятельность.

В связи с этим:

• Компания Deutsche Telekom запускает в Мюнхене огромный центр обработки данных для искусственного интеллекта – что это значит для цифрового суверенитета?

Почему крупнейшая в Европе фабрика ИИ (пока) не привлекает малые и средние предприятия, но является именно тем, что нужно в нужное время

В начале февраля 2026 года компания Deutsche Telekom официально запустила в Мюнхене свою промышленную облачную инфраструктуру искусственного интеллекта (Industrial AI Cloud), одну из самых мощных в Европе, построенную в рекордно короткие сроки — за шесть месяцев. Оснащенная примерно 10 000 графическими процессорами Nvidia Blackwell и обладающая вычислительной мощностью до 0,5 эксафлопс, эта инфраструктура представляет собой инвестиции в размере более миллиарда евро и мгновенно увеличивает доступную вычислительную мощность ИИ в Германии на 50 процентов. Послание ясно: Германия может строить инфраструктуру, Германия может развивать скорость и Германия может создать собственную независимую экосистему ИИ. Однако существует разрыв между этим флагманским проектом и тем, что действительно нужно немецким малым и средним предприятиям сегодня, разрыв, который заслуживает честного анализа. Решением этого разрыва является управляемый ИИ (Managed AI), и он может стать решающим рычагом для повышения конкурентоспособности промышленности Европы.

Шесть месяцев, миллиард евро: фабрика искусственного интеллекта в Тухерпарке в Мюнхене

В подвале бывшего банковского здания в мюнхенском Тухерпарке компания Deutsche Telekom совместно с Nvidia и партнером по дата-центрам Polarise создала нечто беспрецедентное в немецком технологическом ландшафте. Более тысячи систем Nvidia DGX B200 и серверов RTX Pro составляют основу инфраструктуры, которая, по словам Telekom, была бы достаточной для одновременного обеспечения всех 450 миллионов граждан ЕС искусственным интеллектом. Сама платформа DGX B200 представляет собой мощную систему: каждый узел состоит из двух процессоров Xeon Platinum 8570 и восьми графических процессоров Nvidia B200, обеспечивая до 72 петафлопс для обучения и 144 петафлопс для вывода результатов, при энергопотреблении до 14,3 киловатт.

Темпы его развития заслуживают особого внимания. В то время как инфраструктурные проекты в Германии часто задерживаются на годы из-за бюрократии, разрешительных процедур и координационных вопросов, эта «фабрика ИИ» заработала всего через шесть месяцев. Генеральный директор Telekom Тимотеус Хёттгес метко выразил срочность ситуации, заявив на презентации в Берлине, что без ИИ немецкая промышленность обречена. Генеральный директор Nvidia Йенсен Хуанг, специально приехавший в Германию по этому случаю, также подчеркнул легендарную мощь Германии в инженерии и промышленности, которая сейчас еще больше усиливается благодаря ИИ. Федеральный министр финансов Ларс Клингбайль заявил, что технологическое лидерство должно лежать в основе будущей бизнес-модели Германии.

Ключевым аспектом этого проекта является его частный характер. Индустриальное облако искусственного интеллекта — это не инициатива, финансируемая за счет субсидий, и не проект, получающий гранты и имеющий длительные процессы подачи заявок; это чисто корпоративные инвестиции. Уже один этот факт опровергает распространенное мнение о том, что крупные технологические проекты в Германии осуществимы только при государственной поддержке. Deutsche Telekom доказала, что в Германии действительно возможна высокая скорость, если есть предпринимательская воля и обоснованные экономические расчеты.

Germany Stack: Суверенитет как бизнес-модель

Облачная платформа промышленного ИИ — это больше, чем просто центр обработки данных с впечатляющими характеристиками графических процессоров. Совместно с SAP и Siemens компания Deutsche Telekom создала на этой инфраструктуре так называемый «германский стек», охватывающий все: от подключения и эксплуатации до инфраструктуры ИИ и платформы как услуги (SaaS). SAP предоставляет платформу бизнес-технологий, на которой можно разрабатывать и эксплуатировать приложения, а Siemens интегрирует часть своего портфеля решений для моделирования SIMCenter. С марта 2026 года ServiceNow также является частью этой экосистемы в качестве суверенного партнера-поставщика облачных услуг.

Этот технологический стек преследует четкую цель: цифровой суверенитет. Все данные остаются в Германии и обрабатываются в соответствии с немецкими и европейскими стандартами безопасности. В то время как многие европейские компании опасаются утечки своих данных за пределы Европейской экономической зоны и поэтому не решаются использовать ИИ, эта архитектура предлагает фундаментальную опору доверия. Инициатива носит программное название «Сделано для Германии» и целенаправленно позиционирует себя как альтернатива гипермасштабируемым американским моделям Microsoft, Google и Amazon.

Тот факт, что 45 процентов немецких компаний явно предпочитают центры обработки данных, расположенные в Германии, подчеркивает рыночную значимость такого подхода. Европейская инициатива Gaia-X, которая с 2019 года стремится создать суверенную, безопасную и совместимую инфраструктуру данных для Европы, обеспечивает более широкую нормативно-правовую базу для этих усилий. Однако, в то время как Gaia-X продолжает бороться с проблемой преобразования флагманских проектов в жизнеспособные бизнес-модели, Deutsche Telekom уже добилась ощутимых результатов со своим облачным сервисом промышленного искусственного интеллекта. Более трети центра обработки данных уже используется существующими клиентами, включая такие компании, как Agile Robotics, которая переносит свою базу искусственного интеллекта для робототехнических приложений в облако, и PhysicsX, которая специализируется на техническом моделировании для сокращения времени разработки продукции.

Неудобная правда: почему средним предприятиям (пока) не нужна эта вычислительная мощность

Несмотря на оправданную эйфорию вокруг облачных вычислений в сфере промышленного ИИ, честный анализ должен учитывать реальность немецких малых и средних предприятий. И эта реальность значительно более отрезвляющая, чем глянцевые картинки из мюнхенского Тухерпарка. Стоимость использования графического процессора Nvidia B200 в облаке составляет примерно от 4,50 до 18,50 долларов в час, в зависимости от провайдера и конфигурации. Стоимость приобретения одной системы DGX B200 с восемью графическими процессорами составляет приблизительно 515 000 долларов. Эта огромная вычислительная мощность предназначена для обучения больших языковых моделей, для сложных 3D-симуляций, для робототехнических приложений и для обработки огромных объемов данных. Это та вычислительная мощность, которая необходима таким компаниям, как SAP, Siemens, ThyssenKrupp или крупнейшим автомобильным корпорациям.

Для подавляющего большинства немецких МСП ситуация принципиально иная. Только 47 процентов немецких компаний оптимизировали свои бизнес-данные для использования ИИ, по сравнению с 74 процентами в Великобритании и 64 процентами в США. 43 процента МСП до сих пор не имеют конкретной стратегии в области ИИ. Около трети МСП уже используют ИИ, но то, как они его используют, показательно: 73 процента из них полагаются на генеративный ИИ, по сути, чат-боты и генерацию текста, в то время как только 12 процентов используют предиктивный ИИ и всего 10 процентов используют ИИ-агентов.

Большинство этих компаний по-прежнему сталкиваются с фундаментальными проблемами. Данные хранятся разрозненно, неструктурированы или просто не соответствуют качеству, необходимому для сложных приложений искусственного интеллекта. Многие предприятия продолжают работать исключительно на собственных серверах или в гибридных конфигурациях, что препятствует бесшовной интеграции с облаком. Выявленные основные препятствия говорят сами за себя: недостаток знаний о конкретных областях применения (27 процентов), нехватка квалифицированных кадров (14 процентов), недостаточная подготовка (12 процентов) и правовая неопределенность (21 процент). В этой ситуации большинство компаний получают гораздо больше пользы от простых статистических методов, легковесных моделей машинного обучения и структурированных конвейеров обработки данных, чем от гигантских моделей Transformer, обученных на тысячах графических процессоров.

Растущий инвестиционный разрыв: Германия в глобальной конкуренции в сфере искусственного интеллекта

Масштаб проблемы становится очевидным только при международном сравнении. В 2024 году в США в сектор ИИ было инвестировано около 109 миллиардов долларов частных инвестиций. Германия, для сравнения, за тот же период инвестировала всего 1,97 миллиарда долларов, в то время как весь Европейский союз инвестировал 19,4 миллиарда долларов. Таким образом, США инвестировали почти в шесть раз больше, чем вся Европа вместе взятая. Одна только компания OpenAI планирует к концу 2025 года разместить в сети более миллиона графических процессоров, в то время как 10 000 графических процессоров в рамках проекта Industrial AI Cloud, хотя и являются сильным сигналом, представляют собой сравнительно скромный размер в абсолютном выражении.

Ситуация с патентами в области ИИ выглядит еще более драматично: более 60 процентов всех патентов на ИИ в период с 2010 по 2022 год были зарегистрированы в Китае, почти 21 процент — в США, а на весь ЕС пришлось всего 2 процента. Инвестиции в ИИ в масштабах ЕС даже сократились на 44,2 процента с 2022 года. Объем мирового рынка ИИ в 2025 году оценивался более чем в 130 миллиардов евро и, по прогнозам, вырастет примерно до 1,9 триллиона евро к 2030 году.

Однако есть и обнадеживающие признаки. Согласно отчету BCG AI Radar 2026, Германия лидирует в Европейском союзе по готовности к инвестициям в ИИ с показателем 52%, что значительно выше среднего показателя по ЕС (38%). В глобальном масштабе ожидается, что запланированные инвестиции в ИИ удвоятся к 2026 году, а трансформация с помощью ИИ стала приоритетной задачей для более чем 70% компаний. В то же время исследование консалтинговой компании Horváth выявляет тревожную противоположную тенденцию: в 2025 году средние компании потратили на технологии ИИ всего 0,35% своей выручки по сравнению с 0,41% в предыдущем году, в то время как общий рынок вырос до 0,5%. Это означает, что средние предприятия инвестируют примерно на 30% меньше, чем в среднем по рынку. Предупреждение однозначно: если трансформация с помощью ИИ не будет значительно ускорена, технологический разрыв превратится в экзистенциальный стратегический риск.

Нехватка квалифицированных кадров как структурное препятствие

Даже там, где есть желание внедрять ИИ, нехватка квалифицированных кадров представляет собой практически непреодолимое препятствие. В октябре 2025 года общенациональный дефицит кадров в сфере STEM составлял 148 500 человек, при этом наибольшая нехватка наблюдалась в энергетике и электротехнике (53 100 вакансий), машиностроении и автомобилестроении (30 000) и металлообработке (28 900). Только в ИТ-секторе не хватает более 100 000 квалифицированных работников, а прогнозы Немецкого экономического института указывают на то, что общий дефицит может вырасти до более чем 700 000 человек к 2027 году.

Для компаний, стремящихся создать собственные системы искусственного интеллекта, этот дефицит приводит к резкому увеличению затрат. Специалисты по анализу данных с опытом работы от семи до десяти лет обходятся от 300 000 до 500 000 евро в год, в то время как ведущие и рядовые исследователи могут зарабатывать от 500 000 до 1 миллиона евро в год. Даже начальные должности оплачиваются в диапазоне от 53 000 до 70 000 евро. Только эти затраты на персонал составляют от десяти до пятнадцати процентов от типичного бюджета на ИИ, даже до того, как будет запущена хотя бы одна модель. Демографические изменения и постепенный выход на пенсию поколения бэби-бумеров еще больше усугубляют ситуацию. Хотя иммиграция через университеты оказывается важным рычагом, этого далеко не достаточно для преодоления структурного разрыва.

Примечательно, что в настоящее время только одна из двенадцати компаний использует ИИ для борьбы с дефицитом ИТ-специалистов. В то же время 42 процента компаний ожидают, что ИИ создаст дополнительный спрос на ИТ-профессионалов. Это создает парадоксальный цикл: квалифицированные специалисты необходимы для внедрения ИИ, но само внедрение ИИ порождает новый спрос на квалифицированных специалистов. Этот цикл можно разорвать только в том случае, если компании передадут техническая сложность на аутсорсинг.

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

Управляемая платформа искусственного интеллекта — это комплексное и беззаботное решение для вашего бизнеса в сфере искусственного интеллекта. Вместо того чтобы возиться со сложными технологиями, дорогостоящей инфраструктурой и длительными процессами разработки, вы получаете готовое решение, адаптированное под ваши потребности, от специализированного партнера — зачастую всего за несколько дней.

Основные преимущества с первого взгляда:

⚡ Быстрая реализация: от идеи до готового к использованию приложения за считанные дни, а не месяцы. Мы предлагаем практические решения, которые создают немедленную добавленную стоимость.

🔒 Максимальная безопасность данных: Ваши конфиденциальные данные остаются с вами. Мы гарантируем безопасную и соответствующую законодательству обработку данных без их передачи третьим лицам.

💸 Отсутствие финансового риска: вы платите только за результат. Полностью исключаются высокие первоначальные инвестиции в оборудование, программное обеспечение или персонал.

🎯 Сосредоточьтесь на своем основном бизнесе: сконцентрируйтесь на том, что у вас получается лучше всего. Мы берем на себя всю техническую реализацию, эксплуатацию и обслуживание вашего решения на основе ИИ.

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

Более подробная информация здесь:

• Платформа управляемого искусственного интеллекта

Ловушка высоких затрат при создании собственного ИИ: почему разработка часто оборачивается полными убытками

Экономический анализ внутренней разработки ИИ дает отрезвляющие результаты. Текущие данные показывают, что 95 процентов всех корпоративных проектов в области ИИ не приносят измеримой коммерческой выгоды. 42 процента компаний прекратили большинство своих инициатив в области ИИ в 2025 году, что является резким увеличением по сравнению с 17 процентами в предыдущем году. В среднем 46 процентов всех проектов, проверяющих концепцию, никогда не достигают готовности к производству. Причины не в первую очередь связаны с технологическими ограничениями: 70 процентов проблем внедрения связаны с человеческим фактором и процессами, и только 10 процентов имеют алгоритмический характер.

Общая стоимость владения раскрывает весь масштаб проблемы. Исследования показывают, что 80 процентов компаний не укладываются в бюджеты на инфраструктуру ИИ более чем на 25 процентов. Скрытые затраты в среднем на 2,3 миллиона долларов превышают первоначальные расчеты, а перерасход бюджета на 300 процентов и более — это не исключение, а правило. Затраты на лицензирование, которые являются предметом большинства планов, фактически составляют лишь около 20 процентов от общей суммы. Остальные 80 процентов распределяются между внедрением, обучением, инфраструктурой, техническим обслуживанием, соответствием нормативным требованиям и скрытыми затратами, которые не фигурируют ни в одном предложении.

Для компании среднего размера, выбирающей собственную разработку, первоначальные инвестиции составляют от 200 000 до 1 миллиона евро. К этому добавляется так называемый дрейф модели — постепенное ухудшение качества из-за изменения структуры данных, что требует постоянного переобучения и потребляет на 22% больше ресурсов, чем первоначальная разработка. Общие затраты на техническое обслуживание составляют от 15 до 30% от общей суммы расходов. Типичный проект разработки занимает от 12 до 24 месяцев до достижения готовности к производству, если вообще достигает её. За это время конкуренты уже давно получили измеримую коммерческую выгоду от своих приложений на основе ИИ.

Пятилетнее сравнение наглядно демонстрирует разницу: подход «создание по спецификации» обходится примерно в 450 000 евро на оборудование и эксплуатационные расходы, плюс примерно 300 000 евро на двух специалистов по анализу данных среднего уровня, 100 000 евро на инфраструктуру MLOps и 50 000 евро на аудиты соответствия, что в сумме составляет приблизительно 900 000 евро. Аналогичный подход с управляемым сервисом для 100 пользователей за тот же период стоит около 200 000 евро, включая внедрение и текущие корректировки. Преимущество в стоимости более чем на 700 000 евро в пользу управляемого подхода становится еще более очевидным, если учесть риск сбоев: при 95% уровне отказов для систем собственной разработки существует высокая вероятность того, что все инвестиции не окупятся.

В связи с этим:

• Отход от подхода «сделай сам»: почему управляемые услуги в области ИИ способствуют индустриализации искусственного интеллекта

Закон ЕС об искусственном интеллекте: от нормативных ограничений к стратегической защите

Закон ЕС об искусственном интеллекте создал первый в мире всеобъемлющий закон об ИИ, который юридически регулирует использование искусственного интеллекта. Регламент действует с августа 2024 года, а ключевые обязательства станут обязательными с августа 2026 года. Подход, основанный на оценке рисков, классифицирует системы ИИ на четыре категории: неприемлемый риск, высокий риск, ограниченный риск и минимальный риск. Системы высокого риска, используемые, например, в критической инфраструктуре, на производстве или в здравоохранении, подлежат всеобъемлющим требованиям в отношении управления, документации, управления рисками и прозрачности.

Последствия нарушений серьезны: штрафы в размере до 35 миллионов евро или семи процентов от годового дохода по всему миру представляют собой значительный финансовый риск. Компании должны создавать системы управления рисками для непрерывной оценки угроз, использовать высококачественные и недискриминационные данные, предоставлять техническую документацию и обеспечивать человеческий контроль. Во многих организациях это приводит к созданию новых должностей, таких как специалисты по соблюдению требований в области ИИ или специализированные группы по управлению.

Для малых и средних предприятий (МСП) это регулирование создает парадокс. С одной стороны, Закон ЕС об ИИ защищает европейских граждан и предприятия и устанавливает рамки для надежного ИИ. С другой стороны, он значительно усложняет внедрение ИИ и ставит перед малыми компаниями, в частности, задачи, которые они с трудом могут решить самостоятельно. Пересечение Закона ЕС об ИИ, GDPR и NIS-2 ставит в тупик многие МСП, которым не хватает необходимой юридической и технической экспертизы. Однако именно здесь кроется стратегическая возможность: компании, которые позиционируют готовность к GDPR и соответствие Закону ЕС об ИИ как конкурентное преимущество, могут получить доступ к сегментам клиентов, скептически относящимся к американским или азиатским поставщикам из-за опасений по поводу конфиденциальности данных. Таким образом, регулирование превращается из препятствия в конкурентное преимущество, при условии, что компании найдут правильный способ его внедрения.

Теневой ИИ: невидимый риск в немецких компаниях

В то время как лица, принимающие решения, обсуждают формальные стратегии в области ИИ, уже давно сформировалась параллельная реальность: теневой ИИ. Речь идёт о неконтролируемом использовании инструментов ИИ сотрудниками вне формальных структур управления ИТ. Цифры тревожны: использование теневого ИИ увеличилось примерно на 250 процентов по сравнению с 2023 годом. Каждый второй сотрудник теперь тайно использует несанкционированные инструменты ИИ, и большинство продолжают это делать, даже когда работодатель официально запрещает их использование. Индекс тенденций в сфере труда от Microsoft показал, что почти 80 процентов тех, кто использует генеративный ИИ, приносят на работу собственные инструменты.

Риски варьируются от утечек данных и нарушений нормативных требований до прямых угроз безопасности. Конфиденциальная информация, такая как данные клиентов, финансовые показатели, исходный код и стратегические документы, бесконтрольно попадает в руки сторонних поставщиков ИИ. Непроверенные расширения для браузеров и незащищенные API-соединения значительно расширяют поверхность атаки. В небольших компаниях даже пропорционально больше теневых инструментов ИИ на одного сотрудника, чем в крупных корпорациях, но при этом у них меньше возможностей для мониторинга.

Теневой ИИ — это, по сути, симптом более глубокой проблемы: сотрудники хотят работать продуктивнее и осознают потенциал инструментов ИИ, но их компании не предоставляют им адекватных, одобренных решений. Решение заключается не в запретах, а в предоставлении контролируемых, соответствующих нормативным требованиям инструментов ИИ, которые отвечают функциональным потребностям сотрудников, обеспечивая при этом соблюдение законодательства и конфиденциальность данных.

Управляемый ИИ: экономически привлекательное решение дилеммы в области искусственного интеллекта

Учитывая описанные проблемы – нехватку квалифицированных кадров, стремительный рост затрат на внутреннюю разработку, сложность регулирования и риск появления теневого ИИ – управляемый ИИ становится рациональной стратегией для подавляющего большинства европейских компаний. Соответственно, рынок искусственного интеллекта как услуги быстро растет: глобальный рынок ИИ как услуги увеличился с 12,7 млрд долларов США в 2024 году и движется к ежегодному темпу роста в 30,6 процента до 2034 года. Европейский рынок управляемых услуг достиг объема в 52,09 млрд долларов США в 2024 году и, как ожидается, вырастет до более чем 100 млрд долларов США к 2029 году.

Исследование Lünendonk 2025 подтверждает эту тенденцию: 77 процентов компаний ожидают устойчивого улучшения процессов за счет управляемых услуг, 69 процентов желают заметного повышения эффективности, и почти половина всех компаний планирует передать на аутсорсинг целые бизнес-процессы в рамках управляемых услуг. Однако управляемый ИИ — это не просто покупка вычислительных мощностей или лицензий на программное обеспечение. Это комплексная модель, в которой специализированные поставщики услуг охватывают всю цепочку создания стоимости: от определения подходящих вариантов использования, их внедрения и интеграции в существующие системы до текущей эксплуатации, мониторинга, обслуживания и непрерывной оптимизации решений на основе ИИ.

Управляемый ИИ предоставляет важнейшие преимущества для малых и средних предприятий (МСП). Во-первых, он устраняет необходимость в найме и постоянном трудоустройстве специалистов по анализу данных, инженеров по машинному обучению и специалистов по ИИ. Во-вторых, он исключает высокие первоначальные инвестиции в оборудование и инфраструктуру. В-третьих, поставщики берут на себя бремя соблюдения нормативных требований, предлагая соответствие GDPR, готовность к соблюдению Закона ЕС об ИИ и локальный хостинг в качестве неотъемлемых частей архитектуры своей платформы. В-четвертых, компании получают доступ к проверенным передовым практикам из сотен проектов, вместо того чтобы совершать все ошибки самостоятельно. И в-пятых, управляемый ИИ структурно решает проблему теневого ИИ, предоставляя сотрудникам утвержденные, соответствующие требованиям управления инструменты ИИ.

Управляемый подход переносит создание ценности с внутренней технической разработки на бизнес-применение. Компании концентрируют свои ограниченные ресурсы на том, что действительно отличает их от конкурентов: экспертные знания в отрасли, понимание процессов, отношения с клиентами. Они передают сложные технические задачи на аутсорсинг специалистам, которые могут справиться с ними более эффективно, безопасно и экономично.

Путь к зрелости ИИ: что нужно делать малым и средним предприятиям уже сегодня

Облачная платформа промышленного ИИ от Deutsche Telekom — это фундамент. Но фундамент бесполезен, если на нем не построены здания. Теперь мяч на стороне малых и средних предприятий, и список задач ясен. В первую очередь это очистка и структурирование собственных данных. Пока данные компании хранятся в разрозненных хранилищах, имеют несогласованные форматы или просто неполны, даже самая мощная инфраструктура ИИ остается бесполезной. Тот факт, что только 47 процентов немецких компаний оптимизировали свои бизнес-данные для приложений ИИ, демонстрирует огромную потребность в улучшении.

Во-вторых, компаниям необходимо модернизировать свою инфраструктуру и подготовиться к работе в облаке. Переход от чисто локальных решений к гибридным или облачным архитектурам является необходимым условием для использования управляемых сервисов искусственного интеллекта. 63% средних компаний сообщают, что облачные технологии влияют на их бизнес-стратегию, а 41% намерены активно продвигать облачную трансформацию. Этот процесс не требует революционных изменений, а может быть реализован постепенно, начиная с некритичных рабочих нагрузок и четкой стратегии миграции.

Во-третьих, каждой компании необходима конкретная стратегия в области ИИ. Тот факт, что 43 процента средних предприятий до сих пор не имеют такой стратегии, вызывает беспокойство, учитывая скорость технологических изменений. Стратегия в области ИИ не обязательно должна быть 100-страничным документом. Однако она должна давать четкие ответы на три вопроса: Какие бизнес-проблемы должен решать ИИ? Какие данные и инфраструктура необходимы? И должна ли реализация быть внутренней, внешней или гибридной?

В-четвертых, крайне важно повысить квалификацию существующего персонала. Наиболее часто упоминаемым препятствием для внедрения ИИ является недостаток знаний в конкретных областях применения (27%). Повышение квалификации в области ИИ, оперативное проектирование и понимание данных часто приносят больше пользы, чем безуспешный поиск специалистов по анализу данных на перегретом рынке труда. 82% компаний, уже использующих генеративный ИИ, сообщают о среднем увеличении производительности на 13% в год.

От маяка до масштабной инфраструктуры: следующие несколько лет будут решающими

Облачная платформа промышленного ИИ — это именно тот флагманский проект, в котором Германия остро нуждалась. Он доказывает, что европейские компании могут быстро, за счет частных средств и автономно создавать инфраструктуру мирового класса. Deutsche Telekom уверенно заявляет о своих амбициях: действовать, а не просто говорить. Тот факт, что такие компании, как Agile Robots, PhysicsX и другие, уже используют ее мощности, и что центр обработки данных работает более чем на треть своей мощности, демонстрирует наличие реального спроса.

Для крупных промышленных компаний, уже обладающих необходимой зрелостью данных и технической инфраструктурой, облачная платформа промышленного ИИ является мощным инструментом, готовым к немедленному применению. Для среднего и крупного бизнеса она станет по-настоящему актуальной лишь через несколько лет, после того как будет заложен фундамент в плане качества данных, готовности к облачным технологиям и экспертных знаний в области ИИ. Поставщики управляемых услуг в сфере ИИ формируют столь необходимый мост между сегодняшним положением дел и будущим ИИ, которое обещает облачная платформа промышленного ИИ.

Суть уравнения проста: крупная инфраструктура уже создана. Нормативно-правовая база установлена ​​Законом ЕС об ИИ. Нехватка квалифицированных кадров вынуждает к аутсорсингу. Стоимость создания собственного ИИ непомерно высока для большинства компаний. А рынок управляемого ИИ растет более чем на 30 процентов в год. Любой, кто объединяет эти переменные, приходит к ясному выводу: управляемый ИИ — это не второй лучший вариант для компаний, которые не могут позволить себе создавать собственный ИИ. Это экономически рациональный, стратегически более выгодный путь для подавляющего большинства немецких предприятий, которые рассматривают ИИ не как трюк, а как важнейшее конкурентное преимущество.

Следующие два-три года покажут, сможет ли Германия совершить скачок от готовности инфраструктуры к ее фактическому использованию. Промышленное облако искусственного интеллекта заложило основу. Управляемый ИИ предоставляет необходимые инструменты. Теперь малым и средним предприятиям (МСП) необходимо провести подготовительную работу. Те, кто упустит эту возможность, обнаружат, что никакие вычислительные мощности в мире их не спасут.

Я с удовольствием стану вашим личным консультантом.

Вы можете связаться со мной по адресу wolfenstein∂xpert.digital или

Просто позвоните мне по номеру +49 7348 4088 965 .

LinkedIn