Просто перескочить через этапы? Второй шанс Европы заключается не в копировании, а в разумном пропуске упущенных этапов развития

Упустили программное обеспечение, получили будущее? Генеральный директор Nvidia объясняет «несправедливое» преимущество Европы в следующей промышленной революции

Генеральный директор Nvidia провоцирует руководителей предприятий: «Вы упустили свой шанс в сфере программного обеспечения», — и предлагает гениальное решение

Когда на Всемирном экономическом форуме в Давосе генеральный директор американской технологической компании дает Европе стратегические советы, которые ранее регулярно вызывали раздражение на встречах с клиентами, стоит трезво взглянуть на слова Дженсена Хуанга из NVIDIA, сказанные мировым экономическим лидерам в январе 2026 года: «Прекратите гнаться за Силиконовой долиной. Вы упустили эру программного обеспечения. Просто пропустите ее». Это наставление — гораздо больше, чем просто вежливое поощрение неопределенного континента. Это точный анализ структурной динамики конкуренции и, в то же время, набросок стратегии, которая могла бы объединить промышленный потенциал Европы с возможностями физического искусственного интеллекта.

В связи с этим:

• Технологический скачок через опережение: шанс Европы и Германии на технологическую трансформацию, несмотря на доминирование Китая

Почему копирование лидеров рынка структурно обречено на провал

Главный вывод из стратегического конкурентного анализа поразительно прост: любой, кто преследует лидера рынка и систематически имитирует его действия, увеличивает отрыв от него. Причина кроется в асимметричном распределении скорости и ресурсов. Лидер рынка оказывается на вершине не случайно, а потому что он быстрее внедряет изменения, имеет налаженные каналы сбыта, использует эффект масштаба и устанавливает стандарты, по которым функционирует рынок. Любая попытка догнать его путем простого подражания терпит неудачу из-за простого вопроса времени: пока преследователь все еще повторяет вчерашние шаги, лидер рынка уже сделал следующие три шага.

Эта динамика нашла своё отражение в автомобильной промышленности. За шесть лет до выступления Хуанга в Давосе проект для крупного немецкого автопроизводителя выявил структурную неэффективность подражания инновациям Tesla. Будучи пионером, Tesla не только заняла лидирующие позиции в области аккумуляторных технологий и интеграции программного обеспечения, но, что более важно, достигла организационной скорости, недоступной для традиционных производителей с их устоявшимися структурами. В то время как немецкие инженеры пытались воспроизвести беспроводные обновления Tesla, компания уже давно продвинулась в разработке функций автономного вождения и совершила революцию в производственных процессах с помощью метода Gigacasting. Задержка была вызвана не недостатком компетенций, а систематическим отставанием в скорости: лидер рынка задавал темп, а имитатор реагировал.

Эмпирические данные ясно подтверждают это наблюдение. Tesla достигла рентабельности в двенадцать процентов в 2021 году, в то время как европейские производители боролись с дефицитом чипов и производственными узкими местами. BMW и Mercedes добились аналогичных показателей, но только благодаря радикальной стратегии: они сосредоточили свои дефицитные чипы на высокорентабельных моделях премиум-класса и намеренно избегали массового производства. Это была не стратегия, продиктованная стремлением к силе, а необходимая мера. Сейчас этот сдвиг еще более заметен: в ноябре 2025 года Tesla Model 3 и Model Y продолжали лидировать по продажам электромобилей в Европе, но конкурентное давление со стороны Renault 5, Skoda Elroq и VW ID.3 усиливалось. Европа догоняла, не копируя, а запуская собственные модельные наступления в сегментах, которые Tesla игнорировала.

Урок, извлеченный из этих событий, заключается не в том, что инновации невозможны, а в том, что стратегии имитации тратят время и ресурсы, которых затем не хватает для дифференцированного позиционирования. Такие компании, как Zara в индустрии моды и Amazon в логистике, демонстрируют обратное: они устанавливают стандарты посредством радикальных инноваций в процессах. Zara удалось внедрить новые модели в магазины в течение двух недель, тем самым задавая тренды, а не следуя им. Amazon создала полностью автоматизированную систему доставки, основанную на скорости и алгоритмах, а не на копировании традиционных моделей розничной торговли. В обоих случаях стратегия заключалась не в имитации, а в структурной дифференциации.

Парадигматический сдвиг от запрограммированного программного обеспечения к обученному интеллекту

Центральный тезис Дженсена Хуанга на Всемирном экономическом форуме был сформулирован очень точно: в эпоху ИИ никто больше не пишет программное обеспечение; ИИ обучают, а не программируют. Это утверждение знаменует собой фундаментальный сдвиг парадигмы в том, как создаются технологические системы. В эпоху программного обеспечения, где доминировала Кремниевая долина, программирование было в основе создания ценности. Инженеры писали строчку за строчкой кода на таких языках, как C, Python или Java, для реализации точно определенных алгоритмов. Эти системы были детерминированными: для каждого входного параметра существовал предсказуемый выходной параметр. Тот, у кого были лучшие программисты, мог создавать лучшие программные продукты. Европа структурно проиграла в этой конкуренции, потому что в США было больше высококвалифицированных разработчиков программного обеспечения, более агрессивная культура венчурного капитала и экосистема, которая вознаграждала масштабирование.

С повсеместным внедрением систем искусственного интеллекта логика полностью меняется. Современные модели ИИ больше не программируются, а обучаются на данных. Большая языковая модель, такая как GPT, создается не путем написания правил, а путем подачи нейронным сетям миллиардов текстовых примеров, на основе которых система самостоятельно распознает закономерности. Хуанг проиллюстрировал это на Лондонской неделе технологий в июне 2025 года убедительной аналогией: вы программируете ИИ так же, как программируете человека. Вы говорите: «Вы великий поэт, вы знаете Шекспира, напишите мне стихотворение об этом выступлении». ИИ генерирует начальную версию. Вы даете обратную связь: «Я думаю, вы можете сделать лучше». ИИ отражает это и предоставляет улучшенную версию. Это взаимодействие принципиально отличается от написания кода.

Последствия этого сдвига далеко идущие. Программирование как деятельность не теряет своей важности, но его роль меняется. Хуан заявил на Всемирном правительственном саммите в Дубае в 2024 году, что детям больше не обязательно будет изучать языки программирования, вместо этого им следует развивать способность управлять системами искусственного интеллекта и обучать их. Новый язык программирования — человеческий. Любой, кто свободно владеет естественным языком, теоретически может дать указания системам ИИ генерировать код, создавать изображения или выполнять сложный анализ. Это демократизирует доступ к технологиям, но в то же время делает традиционные навыки разработки программного обеспечения менее дефицитным товаром. В эпоху ИИ победителем станет уже не тот, у кого больше программистов, а тот, у кого лучшие данные, самая высокая вычислительная мощность и самые глубокие знания физического мира.

Именно в этом и заключается структурное преимущество Европы. В то время как США доминировали в эре программного обеспечения, а Китай догнал их благодаря масштабным государственным инвестициям в инфраструктуру и приложения ИИ, Европа обладает тем, чего нет ни у одной из них: промышленной базой, созданной веками, с глубоким пониманием машиностроения, автоматизации, производственных процессов и инженерной экспертизы. Эту компетенцию нельзя заменить программным обеспечением. Именно это необходимо физическому ИИ для функционирования в реальном мире. Автономный робот на заводе должен не только выполнять алгоритмы, но и работать с прецизионной механикой, датчиками и законами физики. Логистическая система, управляемая ИИ, должна не только оптимизировать данные, но и перемещать, складировать и сортировать реальные товары. Гуманоидный робот в здравоохранении должен не только понимать естественный язык, но и мягко и точно взаимодействовать с человеческим телом. Все это требует сочетания ИИ с превосходным оборудованием, и именно в этом заключается конкурентная сила Европы.

В связи с этим:

• Физический ИИ: Когда машины научатся прикасаться к окружающему миру, производство столкнется с самой масштабной трансформацией со времен изобретения парового двигателя

Почему физический искусственный интеллект сочетается с промышленным ДНК Европы

Возможности Европы заключаются в физическом искусственном интеллекте — слиянии искусственного интеллекта с робототехникой, автоматизацией и промышленным производством. Йенсен Хуанг кратко сформулировал это в Давосе: «Робототехника представляет собой уникальную возможность для Европы. Причина структурная. Физический искусственный интеллект требует не только цифрового интеллекта, но и превосходной мехатроники, точного машиностроения и глубоких отраслевых знаний. В этих областях Европа, и Германия в частности, имеют несправедливое преимущество. Siemens является мировым лидером на рынке технологий цифровых двойников, ABB и Schneider Electric доминируют в промышленной автоматизации, а немецкие машиностроительные компании, такие как Trumpf, DMG Mori и Dürr, устанавливают мировые стандарты в производственных технологиях».

Интеграция ИИ в эти системы открывает новые возможности, выходящие далеко за рамки программного обеспечения. На выставке CES 2025 компания Siemens представила Industrial Copilot for Operations, который внедряет ИИ непосредственно на производственный уровень, позволяя операторам и инженерам по техническому обслуживанию принимать решения в режиме реального времени. В сотрудничестве с NVIDIA был анонсирован Teamcenter Digital Reality Viewer, интегрирующий крупномасштабную визуализацию на основе физических принципов в систему управления жизненным циклом продукта. Компания Schaeffler разрабатывает цифровые двойники совместно с NVIDIA для более чем ста предприятий, чтобы моделировать и оптимизировать материалы, процессы и производственные рабочие процессы с использованием ИИ. Эти проекты демонстрируют, что Европе не нужно конкурировать с OpenAI в разработке моделей ИИ, а вместо этого она может использовать ИИ как инструмент для многократного увеличения своих существующих промышленных преимуществ.

Робототехника — наиболее наглядный пример. В то время как Китай лидирует в массовом производстве электромобилей с такими компаниями, как BYD, а США доминируют в системах автономного вождения с Tesla, Европа занимает лидирующие позиции в промышленной робототехнике. Германия установила около 27 000 промышленных роботов в 2024 году, что сделало ее пятым по величине рынком робототехники в мире. Плотность роботов в Европейском Союзе составляет 219 единиц на 10 000 работников, при этом Германия, Швеция, Дания и Словения входят в десятку лидеров в мире. Европа не просто производит роботов; она разрабатывает высокоточные системы для сложных производственных задач, которые должны соответствовать самым высоким стандартам качества. Это рынок, где побеждает лучший поставщик, а не самый дешевый.

Кроме того, существует область человекоподобной робототехники, которая становится следующим крупным рынком роста. По оценкам Commerzbank, рынок человекоподобных роботов может вырасти до пяти триллионов долларов США к 2050 году. Европа позиционирует себя в этой области, привлекая перспективных игроков. Компания NEURA Robotics из Метцингена зарекомендовала себя как единственная в мире компания, которая разрабатывает и производит интеллектуальных, когнитивных роботов полностью собственными силами. В январе 2025 года компания привлекла 120 миллионов евро в рамках финансирования серии B. Компания Agile Robots из Мюнхена разрабатывает системы, которые больше не оптимизированы для выполнения одного действия, а могут решать задачи в универсальном режиме. Обе компании извлекают выгоду из немецкой инженерной культуры, которая ставит во главу угла точность, надежность и безопасность.

Стратегическая важность этого развития становится очевидной, если рассматривать его в контексте дефицита квалифицированных кадров. Германия и Европа сталкиваются с демографической проблемой. Численность рабочей силы сокращается, в то время как спрос на рабочую силу в промышленности, логистике и сфере услуг растет. Гуманоидные роботы и автоматизация на основе ИИ не уничтожают рабочие места, а являются необходимым дополнением для поддержания производительности. Хуанг подчеркнул это в Давосе: ИИ создает больше рабочих мест, чем уничтожает, потому что каждый уровень инфраструктуры ИИ должен быть построен и эксплуатирован. От производства энергии и микросхем до центров обработки данных и разработки приложений — появляются новые области занятости. Долгосрочные экономические выгоды заключаются в прикладном уровне, где ИИ трансформирует такие отрасли, как здравоохранение, производство и финансовые услуги.

Основные отраслевые направления: B2B, цифровизация (от ИИ до XR), машиностроение, логистика, возобновляемые источники энергии и промышленность

Более подробная информация здесь:

• Экспертный бизнес-центр

Тематический центр, предлагающий аналитические материалы и экспертные знания:

• Информационная платформа, охватывающая глобальную и региональную экономику, инновации и отраслевые тенденции
• Сборник аналитических материалов, выводов и справочной информации по нашим ключевым направлениям деятельности
• Место, где можно найти экспертные знания и информацию о текущих событиях в бизнесе и технологиях
• Центр для компаний, стремящихся получить информацию о рынках, цифровизации и отраслевых инновациях

Стратегия скачкообразного развития как ответ на структурные недостатки, связанные со скоростью

Концепция «прорыва» или пропуска этапов развития существует в экономике развития уже несколько десятилетий. Она описывает явление, когда страны или регионы, пропустившие один технологический этап, могут напрямую перейти к следующему, не перестраивая устаревшую инфраструктуру. Классический пример — телекоммуникации в Африке. Многие африканские страны никогда не имели развитой сети фиксированной связи. Вместо того чтобы строить её, они сразу перешли к мобильным технологиям. Сегодня около 60 процентов населения стран Африки к югу от Сахары имеют доступ в интернет исключительно через смартфоны. К 2025 году это число выросло до 623 миллионов пользователей. Экономический эффект был огромным: мобильный банкинг с M-Pesa произвел революцию в финансовых операциях, электронная коммерция развивалась без традиционной розничной торговли, а образовательные платформы достигли отдаленных регионов, где не было физических школ.

Логика скачка вперед работает при соблюдении трех условий: во-первых, новая технология должна быть уже доступна и экономически целесообразна. Во-вторых, старая технология должна быть действительно устаревшей или экономически непривлекательной. В-третьих, переход непосредственно к новому решению должен быть дешевле, чем модернизация старого. Для Европы это означает, в частности: вместо того, чтобы пытаться конкурировать с США в создании программных платформ, подобных Google, Meta или Amazon, Европе следует инвестировать непосредственно в интеграцию ИИ в физические системы. Эпоха программного обеспечения закончилась, но эра физического ИИ только начинается. Тот, кто возьмет на себя лидерство сейчас, установит стандарты на ближайшие десятилетия.

Конкретный пример — складская логистика. Европейские компании часто до сих пор используют полуавтоматизированные системы с ручной комплектацией заказов и простыми конвейерными системами. Китай же, напротив, строит полностью автоматизированные «умные» склады. JD.com использует более тысячи автономных мобильных роботов в своих логистических центрах. Компания Cainiao, принадлежащая Alibaba, открыла крупнейший в Юго-Восточной Азии «умный» склад в Таиланде в 2025 году. Эти системы обрабатывают миллионы точек данных в секунду, прогнозируют узкие места и оптимизируют процессы в режиме реального времени. Вместо того чтобы пытаться поэтапно модернизировать существующие европейские склады, Европе следует строить совершенно новые логистические центры с максимальной автоматизацией, управлением на основе искусственного интеллекта и автономными роботами. Это быстрее, экономичнее и позволяет избежать зависимости от устаревшей инфраструктуры.

Тот же принцип применим и к другим областям. В производстве аккумуляторов Европа в настоящее время занимает лишь 13 процентов мирового рынка, в то время как Китай контролирует 70 процентов. Вместо постепенной модернизации устаревших технологий Европе следует инвестировать в современные гигафабрики с новейшими технологиями и максимальной автоматизацией. В микроэлектронике Европе необходимо внедрять современные производственные процессы с нуля, а не модернизировать устаревшие заводы по производству микросхем. Что касается развития ИИ, Европе не следует пытаться копировать универсальные большие языковые модели, такие как ChatGPT, а следует сосредоточиться на промышленных приложениях ИИ, которые сочетают знания предметной области с искусственным интеллектом. Именно этим и занимается немецкая инициатива Next Frontier AI, анонсированная SPRIND в декабре 2025 года: вместо того, чтобы вступать в гонку больших языковых моделей, Европа стремится совершить скачок к следующему рубежу и разработать новые классы моделей, модальности, агентные системы и более эффективные режимы обучения.

Почему скорость должна достигаться за счет организационной амбидекстрии:
Главная проблема для европейских компаний заключается не в недостатке технологической компетентности, а в скорости внедрения. Концепция организационной амбидекстрии описывает способность организаций быть одновременно эффективными и гибкими. Речь идет об оптимизации основного бизнеса — то есть об использовании существующих продуктов и процессов — при одновременном исследовании и развитии новых направлений бизнеса. Эта амбидекстрия имеет решающее значение для сохранения конкурентоспособности в долгосрочной перспективе в быстро меняющемся мире.

На практике это означает, что компаниям необходимо создавать параллельные структуры. Один отдел фокусируется на использовании потенциала, то есть на повышении эффективности и обеспечении качества в повседневной деятельности. Эти области требуют формальных структур, четких процессов и авторитетного руководства для обеспечения краткосрочных успехов. Другое подразделение занимается исследованиями, то есть инновациями и разработкой новых решений. Здесь необходимы гибкие организационные структуры, дальновидное руководство и пространство для экспериментов. Управление должно сбалансировать обе области, чтобы компания не была подавлена ​​инновациями и не стагнировала в своей операционной деятельности.

Исследования показывают, что 82 процента руководителей по всему миру считают, что их компании не переживут следующие пять лет без новых бизнес-моделей. В то же время 57 процентов руководителей и 47 процентов работников интеллектуального труда рассматривают инновационные проекты как роскошь в условиях нынешнего экономического кризиса. Это противоречие фатально. В 62 процентах случаев причиной такого нежелания внедрять инновации является страх неудачи и ущерба репутации. К этому добавляются устаревшие процессы и технологии, препятствующие инновациям. Именно здесь на помощь приходит организационная амбидекстрия: она создает структуры, в которых инновации реализуются систематически, а не как роскошь.

Для Европы это означает, что компаниям необходимо перестать рассматривать инновации как реакцию на рыночные события и вместо этого активно инициировать процессы трансформации. Франко-германский цифровой саммит в ноябре 2025 года продемонстрировал, что это осознано. Германия и Франция объявили о 18 новых стратегических партнерствах в области ИИ на общую сумму более миллиарда евро. SAP, крупнейшая европейская компания-разработчик программного обеспечения, объявила о сотрудничестве с французским поставщиком ИИ Mistral AI. Это примеры того, как европейские силы объединяют свои ресурсы для ускорения развития. Отдельные страны слишком малы, чтобы конкурировать на глобальном уровне. Однако европейская экосистема, объединяющая сильные стороны, может компенсировать этот недостаток в скорости.

Почему регулирование может быть использовано как конкурентное преимущество, а не как препятствие

Одна из наиболее частых критических замечаний в адрес Европы — это предполагаемое чрезмерное регулирование, которое подавляет инновации. Европейский закон об искусственном интеллекте часто приводят в качестве примера того, как Европа сама себе мешает, в то время как США и Китай развиваются быстрее при меньшем количестве ограничений. Однако этот взгляд упускает из виду важный момент: регулирование может стать конкурентным преимуществом, если оно устанавливает общепринятые мировые стандарты. Европа успешно делала это несколько раз в прошлом. Общий регламент по защите данных (GDPR) стал глобальной моделью законодательства о защите данных. Европейские стандарты на продукцию принимаются многими странами, поскольку они гарантируют качество и безопасность.

Европа могла бы сыграть аналогичную роль в области ИИ. В то время как США сосредотачиваются на рыночно-ориентированном развитии, а Китай — на системах, контролируемых государством, Европа могла бы создать третью модель: надежный, этичный и безопасный ИИ. Это рынок с огромным спросом. Компании по всему миру ищут решения в области ИИ, которые не только работают, но и соответствуют законодательству, прозрачны и объяснимы. Европа могла бы установить здесь стандарты и, таким образом, возглавить рынки, а не просто следовать за ними.

Однако необходимым условием для этого является то, что регулирование должно быть разработано не как тормоз для инноваций, а как их движущая сила. Это означает создание регуляторных «песочниц», в которых новые технологии могут тестироваться в контролируемых условиях без необходимости немедленного выполнения всех требований. Это также означает регуляторную паузу для экспериментальной разработки технологий, как это успешно реализовано в Руанде и Кении для беспилотных летательных аппаратов и мобильных платежных сервисов. Эти страны продемонстрировали, что регуляторная гибкость позволяет совершать скачки. Европе нужна именно такая гибкость, чтобы действовать быстро, не ставя под угрозу безопасность и этику.

Почему следующие три года определят положение Европы в эпоху искусственного интеллекта

Стратегическая задача для Европы заключается не в том, возможен ли скачок вперед, а в том, есть ли политическая и экономическая воля для его осуществления. Послание Йенсена Хуанга в Давосе было оптимистичным: у Европы есть уникальная возможность. Но этими возможностями нужно воспользоваться. 2024-2026 годы определят, станет ли Европа ведущим рынком следующей промышленной революции или будет низведена до роли простого поставщика оборудования.

Необходимые шаги очевидны. Во-первых, Европа должна масштабно инвестировать в инфраструктуру искусственного интеллекта. В феврале 2025 года Европейский союз объявил об инициативе InvestAI — программе стоимостью 200 миллиардов евро, предусматривающей создание четырех гигафабрик по производству ИИ, каждая из которых будет вмещать около 100 000 чипов для ИИ. Это начало, но скорость реализации будет иметь решающее значение. Во-вторых, Европа должна стратегически интегрировать свою промышленную базу с ИИ. Siemens, ABB, Schneider Electric и другие европейские промышленные гиганты находятся в выгодном положении, но им необходимы партнерские отношения со стартапами в области ИИ и доступ к вычислительным мощностям. В-третьих, Европа должна укреплять европейские партнерства. Франко-германское цифровое партнерство — это модель, которую необходимо распространить на другие страны. В-четвертых, Европа должна серьезно отнестись к цифровому суверенитету. Облачные центры обработки данных, гигафабрики по производству ИИ и защищенные платформы данных под европейским контролем имеют стратегически важное значение.

Наибольшая опасность заключается в нерешительности. Пока Европа обсуждает ситуацию, США и Китай создают реальные условия на местах. Хуан заявил в Давосе, что мир инвестировал в инфраструктуру ИИ всего несколько сотен миллиардов долларов, но необходимы триллионы. Поэтому вопрос, заданный генеральным директором BlackRock Ларри Финком, вполне уместен: достаточно ли мы инвестируем? Для Европы ответ на данный момент: нет. Но возможности все еще существуют, если Европа перестанет гнаться за другими и начнет формировать свое собственное будущее, используя свои сильные стороны.

Оптимистичный посыл таков: прекратите копировать других, трансформируйте свою бизнес-модель с помощью инноваций, организационной гибкости и ИИ. Это не капитуляция, а стратегическая перестройка. Европе не нужно превосходить США в разработке программного обеспечения, а скорее объединить свое промышленное превосходство с автоматизацией на основе ИИ. Это второй шанс, описанный Дженсеном Хуангом. Теперь Европе предстоит им воспользоваться.

☑️ Язык ведения нашего бизнеса — английский или немецкий

☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем родном языке!

 

Я и моя команда будем рады быть вашими личными консультантами.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму здесь wolfenstein@xpert.digital:или просто позвонив по номеру +49 7348 4088 965. Мой адрес электронной почты

Я с нетерпением жду начала нашего совместного проекта.

 

 

☑️ Поддержка малых и средних предприятий в области стратегии, консалтинга, планирования и реализации проектов

☑️ Разработка или корректировка цифровой стратегии и цифровизации

☑️ Расширение и оптимизация международных процессов продаж

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Развитие бизнеса / Маркетинг / PR / Выставки от компании Pioneer

Компания Xpert.Digital обладает глубокими знаниями в различных отраслях. Это позволяет нам разрабатывать индивидуальные стратегии, точно соответствующие требованиям и задачам вашего конкретного сегмента рынка. Благодаря постоянному анализу рыночных тенденций и мониторингу отраслевых разработок мы можем действовать на опережение и предлагать инновационные решения. Сочетание опыта и экспертных знаний создает добавленную стоимость и обеспечивает нашим клиентам решающее конкурентное преимущество.

Более подробная информация здесь:

• Воспользуйтесь преимуществами 5 областей экспертизы Xpert.Digital в одном пакете – всего от 500 евро в месяц