План из пяти пунктов: Вот как Германия хочет стать мировым лидером в области ИИ – гигафабрика данных и государственные контракты для стартапов в сфере ИИ

Почему для Германии стратегически важно утвердиться в качестве ведущей державы в области искусственного интеллекта?

Современный глобальный технологический ландшафт характеризуется острой конкуренцией в области искусственного интеллекта (ИИ), часто называемой «гонкой ИИ». В этой гонке лидируют в основном Соединенные Штаты и Китай, которые вкладывают огромные средства в исследования, разработки и инфраструктуру. Для такой высокоразвитой индустриальной страны, как Германия, позиционирование себя в этой области — не просто вариант, а стратегическая необходимость. ИИ перестал быть нишевой технологией и превращается в фундаментальную, базовую инновацию, которая будет определять будущую экономическую конкурентоспособность, национальную безопасность и геополитическое влияние.

Для Германии, чье процветание во многом основано на сильных позициях в ключевых отраслях, таких как машиностроение, автомобилестроение и медицинская техника, технологическое отставание в области искусственного интеллекта представляет собой экзистенциальную угрозу. Потеря технологического лидерства в этих секторах не только подорвет экономическую основу, но и приведет к критической зависимости от иностранных поставщиков технологий. Срочность этой проблемы подчеркивается в политических стратегических документах, которые акцентируют внимание на неотложной необходимости решительных действий.

В ответ на эту глобальную динамику федеральное правительство Германии разработало стратегические планы, направленные на то, чтобы вывести Германию в число ведущих мировых стран в области искусственного интеллекта. Ключевым элементом этой стратегии является пятипунктный план министра цифровых технологий, определяющий основные направления действий по укреплению позиций Германии как центра развития ИИ. Этот план служит ориентиром для всесторонней трансформации, начиная от целевой поддержки отечественных стартапов и развития суверенной инфраструктуры данных и заканчивая созданием нормативно-правовой базы, основанной на ценностях.

Анализ этого плана выявляет более глубокий стратегический аспект. Учитывая огромный инвестиционный разрыв между Европой и США или Китаем, немецкая и европейская стратегия не может просто копировать американские или китайские подходы. Скорее, это план асимметричной конкурентной стратегии. Эта стратегия направлена ​​на достижение успеха не за счет чисто финансового превосходства, а за счет разумного использования конкретных сильных сторон: тесной интеграции ИИ с мощной промышленной базой, создания надежной, основанной на ценностях экосистемы и установления цифрового суверенитета как признака качества. В следующих разделах будет подробно проанализировано пять столпов этой стратегии и освещены их последствия, проблемы и возможности.

В связи с этим:

• Искусственный интеллект | Маркетинговые тактики американских компаний, использующих запугивание с помощью ИИ

Содействие инновациям посредством государственных закупок

Какова роль государственных закупок в продвижении стартапов в области искусственного интеллекта в Германии?

Ключевым рычагом для укрепления национальной экосистемы ИИ является стратегическая перестройка системы государственных закупок. В Германии государство выступает крупнейшим покупателем ИТ-продуктов, ежегодно заключая контракты с частными компаниями на сотни миллиардов евро. Этот огромный объем рынка представляет собой важный экономический фактор и обладает огромным потенциалом для целенаправленного стимулирования инноваций.

Нынешняя стратегия критикует существующие методы закупок как «неконтролируемый рост» и призывает к целенаправленному управлению государственными расходами на цифровые технологии. Суть предложения заключается в стратегическом предоставлении государственных контрактов немецким и европейским стартапам в области искусственного интеллекта, а не преимущественно устоявшимся, часто американским, технологическим гигантам. Эта мера призвана стать «стимулятором инноваций», предоставляя молодым, инновационным компаниям доступ к рынку, которого им в противном случае было бы трудно добиться.

Однако реальность показывает, что этот потенциал практически не используется. Исследования демонстрируют поразительно низкий уровень участия стартапов в государственных тендерах. Только около 11% немецких стартапов вообще участвуют в таких процессах, и лишь 7% фактически выигрывают контракт. Следовательно, доля государственных контрактов в общей выручке этих компаний соответственно низка и составляет менее 5%. Это демонстрирует существенное несоответствие между потенциальным рынком, представленным государством как заказчиком, и возможностью стартапов получить доступ к этому рынку. Поэтому целевое присуждение государственных контрактов понимается не только как финансовая поддержка, но и как фундаментальный механизм либерализации рынка и проверки новых технологий.

С какими препятствиями сталкиваются инновационные молодые компании в сфере законодательства о государственных закупках?

Ограниченный успех стартапов в государственных тендерах объясняется рядом специфических бюрократических и юридических препятствий, закрепленных в немецком и европейском законодательстве о государственных закупках. Эти препятствия часто созданы с учетом потребностей крупных, устоявшихся компаний и представляют собой непреодолимые преграды для молодых, гибких фирм.

Одна из самых больших проблем — это требования к соответствию критериям. Клиенты из государственного сектора часто требуют подтверждения определенного минимального годового оборота, который зачастую вдвое превышает оценочную стоимость контракта. Для стартапа, находящегося на стадии роста и, естественно, с меньшим оборотом, выполнить это требование практически невозможно. К этому добавляется требование предоставления исчерпывающих рекомендаций по аналогичным проектам за последние три финансовых года. Это создает классическую проблему «курицы и яйца»: нет государственных контрактов — нет рекомендаций, и нет рекомендаций — нет государственных контрактов.

Кроме того, сложность и длительность процедур закупок отпугивают многие стартапы. Подготовка тендерной документации отнимает много времени и ресурсов, что создает значительную нагрузку на небольшие команды. Само законодательство о закупках характеризуется высокой плотностью нормативных актов и двухуровневой структурой: контракты ниже определенных пороговых значений ЕС регулируются национальными нормативными актами, такими как немецкий Закон о закупках контрактов ниже пороговых значений (UVgO), в то время как контракты выше этих пороговых значений должны объявляться в рамках общеевропейских тендеров и регулируются более сложными нормативными актами, такими как немецкий Закон о борьбе с ограничениями конкуренции (GWB) и немецкий Закон о закупках (VgV). Эта юридическая сложность еще больше повышает барьер для входа на рынок и заставляет многие инновационные компании с самого начала избегать государственного сектора в качестве потенциального клиента.

Какие решения и реформы обсуждаются для упрощения доступа стартапов к государственным контрактам?

Для преодоления описанных препятствий на правовом и политическом уровнях обсуждаются различные решения. Они направлены на то, чтобы сделать законодательство о государственных закупках более гибким и благоприятным для инноваций, не отказываясь при этом от основополагающих принципов прозрачности и конкуренции.

На правовом уровне уже существуют инструменты, которые стартапы могут использовать для компенсации своих недостатков. К ним относятся создание «консорциумов-тендеров», в которых несколько небольших компаний объединяют свои ресурсы для получения более крупного контракта. Другой вариант — «кредитование на основе квалификации», когда стартап «заимствует» недостающие квалификации, такие как рекомендации или данные о доходах, у компании-партнера, которая, в свою очередь, обязуется предоставить свои ресурсы в случае получения контракта.

На политическом уровне существуют комплексные предложения по реформированию, такие как план из 7 пунктов от цифровой ассоциации Bitkom. Этот план, среди прочего, предусматривает более широкое применение существующих критериев инновационных закупок, создание новых стандартов оценки, специально разработанных для стартапов, и гармонизацию разрозненных правовых рамок. Ключевым элементом является профессионализация закупочных агентств. Сотрудники этих агентств должны обладать опытом оценки инновационных решений в области ИИ, что часто требует специализации и целенаправленного обучения. Еще одним важным инструментом является «инновационное партнерство». Это специальная процедура закупок, специально разработанная для разработки инновационного решения в сотрудничестве с компанией, которое еще не представлено на рынке. Таким образом, она идеально подходит для закупки новых технологий ИИ и способствует сотрудничеству между государственным сектором и инновационными поставщиками.

В приведенной ниже таблице обобщены основные проблемы и соответствующие решения:

Инновации вместо низкой цены: новые возможности для стартапов в заключении контрактов

Стартапы сталкиваются с различными препятствиями при участии в тендерах на заключение контрактов, что может открыть новые возможности благодаря инновациям, а не простому стремлению к самой низкой цене. Строгие критерии отбора, такие как минимальный доход и рекомендации, часто исключают молодые компании из конкурса из-за отсутствия у них устоявшейся репутации. В этом случае могут помочь такие решения, как использование квалификации существующих компаний, принятие личных рекомендаций от сотрудников и адаптация критериев к соответствующему этапу развития компании. Высокая сложность и длительность процессов закупок перегружают небольшие команды и приводят к значительным затратам ресурсов. Поэтому сокращение бюрократии, цифровизация процессов закупок (например, с помощью электронных закупок) и предоставление стартапам целевого обучения и возможностей для налаживания связей были бы полезны. Часто неподходящий размер контрактов, когда отсутствие тендеров по лотам превышает возможности малых компаний, также можно улучшить путем последовательного применения пункта о МСП (§ 97 GWB) для разделения контрактов на лоты и содействия созданию тендерных консорциумов. Еще один важный момент — это ориентация на самую низкую цену, что ставит в невыгодное положение инновационные, но потенциально более дорогие решения. Введение «бонуса за инновации» в качестве критерия присуждения контракта, более широкое использование функциональных спецификаций и развитие инновационных партнерств могут открыть новые возможности. В конечном итоге, отсутствие прозрачности и обратной связи препятствует процессу обучения для стартапов и мешает совершенствоваться в будущих тендерах. Публикация исчерпывающей статистики закупок и обязательная обратная связь для участников тендера, не получивших контракт, способствовали бы этому процессу.

Каковы экономические последствия предоставления преимуществ отечественным компаниям?

Стратегическое намерение отдавать предпочтение присуждению государственных контрактов «отечественным компаниям, занимающимся искусственным интеллектом» представляет собой форму промышленной политики, которая, однако, противоречит устоявшимся экономическим принципам и европейской правовой базе. В основе этого противоречия лежит конфликт между содействием развитию национальной технологической экосистемы и потенциальными потерями эффективности, возникающими в результате ограничения конкуренции.

Законодательство ЕС о государственных закупках основано на фундаментальных принципах единого рынка: прозрачности, равном обращении и недискриминации. Эти принципы призваны обеспечить присуждение контракта наиболее экономически выгодному участнику тендера, независимо от его национального происхождения. Открытая конкуренция считается ключевым фактором экономического роста и, по оценкам, вносит значительный вклад в ВВП ЕС. Политика, явно отдающая предпочтение отечественным компаниям, подрывает этот принцип и рискует нарушать законодательство ЕС.

С экономической точки зрения, такая протекционистская мера может привести к увеличению затрат для государственного сектора. Если конкуренция искусственно ограничивается путем исключения международных поставщиков, оставшиеся отечественные участники торгов могут устанавливать более высокие цены. Исследования влияния местных преференций в государственных закупках показывают, что это может увеличить расходы налогоплательщиков и снизить эффективность государственных расходов.

В противовес этому существуют аргументы в пользу промышленной политики. Сторонники такой стратегии утверждают, что временный преференциальный режим необходим для того, чтобы дать молодой, стратегически важной отрасли, такой как ИИ, справедливый шанс в глобальной конкуренции. Государственный контракт может стать важнейшим «первым клиентом» для стартапа, не только приносящим доход, но и служащим важным ориентиром, тем самым облегчая доступ к частным рынкам и привлечению венчурного капитала. Таким образом, это стратегический компромисс: более высокие затраты и потенциальные потери эффективности в краткосрочной перспективе принимаются ради создания суверенной и конкурентоспособной внутренней технологической базы в долгосрочной перспективе и избежания критической зависимости. Реализация этой стратегии, таким образом, требует тщательного баланса для продвижения отечественной промышленности без ущерба для фундаментальных основ единого европейского рынка.

Искусственный интеллект меняет правила игры: самая гибкая платформа ИИ — индивидуальные решения, которые снижают затраты, улучшают качество принимаемых решений и повышают эффективность

Независимая платформа искусственного интеллекта: интегрирует все соответствующие источники данных компании

• Эта платформа искусственного интеллекта взаимодействует со всеми конкретными источниками данных
  • От SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox и многих других систем управления данными
• Быстрая интеграция ИИ: индивидуальные решения на основе ИИ для бизнеса, разрабатываемые за считанные часы или дни, а не месяцы
• Гибкая инфраструктура: облачные решения или размещение в собственном центре обработки данных (Германия, Европа, свободный выбор местоположения)

• Максимальная защита данных: неопровержимое доказательство ее эффективности в юридических фирмах
• Развертывание в самых разнообразных корпоративных источниках данных
• Выбор собственной или различных моделей ИИ (Германия, ЕС, США, Китай)

Задачи, которые решает наша платформа искусственного интеллекта

• Несоответствие традиционных решений в области искусственного интеллекта требованиям рынка
• Защита данных и безопасное управление конфиденциальными данными
• Высокие затраты и сложность разработки отдельных систем искусственного интеллекта
• Нехватка квалифицированных специалистов в области искусственного интеллекта
• Интеграция ИИ в существующие ИТ-системы

Более подробная информация здесь:

• Интеграция ИИ в независимую платформу, использующую данные из разных источников, для удовлетворения всех бизнес-потребностей

Создание национальной вычислительной инфраструктуры

Каково текущее состояние инфраструктуры центров обработки данных в Германии и почему она имеет решающее значение для искусственного интеллекта?

Вычислительные мощности составляют фундаментальную основу цифровой экономики и являются незаменимым ресурсом для разработки и функционирования современных приложений искусственного интеллекта. Крупные модели ИИ, особенно базовые модели, требуют огромных вычислительных мощностей для обучения, которое включает миллиарды параметров и огромные объемы данных. Без мощной и масштабируемой инфраструктуры вычислительных центров и центров обработки данных стремление стать ведущей страной в области ИИ недостижимо.

В настоящее время Германия обладает крупнейшими в Европе мощностями центров обработки данных. Франкфурт-на-Майне зарекомендовал себя как центральный узел, во многом благодаря расположенному там DE-CIX, одной из крупнейших в мире точек обмена интернет-трафиком. Такая концентрация обеспечивает превосходную связь и привлекает инвестиции от глобальных поставщиков облачных услуг и компаний, предоставляющих услуги размещения оборудования.

Несмотря на лидирующие позиции в Европе, сравнительный анализ показывает более сложную картину. Если рассматривать доступную вычислительную мощность в соотношении с объемом экономического производства, измеряемым валовым внутренним продуктом (ВВП), Германия отстает от других стран. Такие страны, как Великобритания и Нидерланды, имеют более высокую плотность вычислительной мощности на миллиард евро ВВП. В глобальном масштабе разрыв с США и Китаем, которые доминируют на рынке, еще более выражен. Этот относительный разрыв указывает на потенциальное узкое место, которое может ограничить способность Германии идти в ногу с глобальной гонкой в ​​области искусственного интеллекта. Таким образом, цифровой суверенитет страны и ее технологические возможности напрямую зависят от силы и расширения этой критически важной инфраструктуры.

В связи с этим:

• Зависимость от облачных сервисов США? Битва Германии за облачные технологии: как они планируют конкурировать с AWS (Amazon) и Azure (Microsoft)

Что означает потребность в «гигафабрике данных» в контексте стратегии развития искусственного интеллекта?

Термин «гигафабрика», первоначально придуманный компанией Tesla для обозначения своих огромных заводов по массовому производству батарей, используется как мощная метафора в рамках стратегии Германии в области искусственного интеллекта. Требование о «как минимум одной гигафабрике» в Германии следует понимать не буквально как одну фабрику, а скорее как политическое обязательство по строительству гипермасштабных центров обработки данных, специально предназначенных для удовлетворения экстремальных требований приложений искусственного интеллекта.

«Гигафабрика данных» символизирует качественный и количественный скачок в развитии национальной вычислительной инфраструктуры. Речь идёт уже не просто об эксплуатации обычных центров обработки данных для стандартных облачных сервисов, а о создании объектов, способных обрабатывать самые ресурсоёмкие задачи — прежде всего, обучение базовых моделей ИИ на триллионах точек данных. Такие объекты требуют огромной концентрации специализированного оборудования (особенно графических процессоров), чрезвычайно высокой плотности энергии и сложных систем охлаждения.

Этот спрос подразумевает стратегическую необходимость создания суверенной вычислительной инфраструктуры, которая позволит немецким и европейским компаниям разрабатывать и эксплуатировать модели ИИ внутри страны. Это снизит зависимость от облачных платформ американских гипермасштабных компаний и укрепит цифровой суверенитет. Таким образом, «Гигафабрика» является физической основой для стремления стать независимой «облачной нацией» и иметь возможность конкурировать на глобальном уровне за технологическое лидерство в области ИИ.

Какие основные проблемы возникают при расширении мощностей центров обработки данных в Германии?

Амбициозный план по масштабному расширению национальных вычислительных мощностей сталкивается с рядом серьезных физических, нормативных и социальных проблем. Эти узкие места демонстрируют, что цифровая трансформация терпит неудачу на очень конкретных, нецифровых уровнях, если эти проблемы не будут активно решаться.

Самая большая проблема — энергоснабжение. Центры обработки данных, особенно те, которые используются для приложений искусственного интеллекта, испытывают колоссальное и постоянно растущее потребление электроэнергии. К 2030 году потребность немецких центров обработки данных в энергии может почти удвоиться по сравнению с сегодняшним днем. Это противоречит высоким ценам на энергоносители в Германии, которые представляют собой существенное конкурентное преимущество по сравнению с другими странами и могут сделать инвестиции непривлекательными.

Вторым серьезным препятствием являются длительные процессы планирования и согласования. В Германии утверждение и строительство нового центра обработки данных занимает значительно больше времени, чем в среднем по ЕС. Эти бюрократические задержки создают неопределенность в отношении инвестиций и замедляют столь необходимое расширение инфраструктуры.

В-третьих, большие земельные площади, необходимые для размещения центров обработки данных, все чаще приводят к конфликтам землепользования. Строительство крупных серверных ферм на сельскохозяйственных угодьях или вблизи жилых районов встречает сопротивление со стороны фермеров, защитников природы и местных жителей, которые опасаются засыпки земель и шумового загрязнения.

Наконец, ключевой проблемой является устойчивое развитие. Центры обработки данных производят огромное количество отработанного тепла, большая часть которого не используется и выбрасывается в окружающую среду. Хотя существуют законодательные требования по использованию отработанного тепла, их практическая реализация часто терпит неудачу из-за отсутствия инфраструктуры, такой как подключенные сети централизованного теплоснабжения. Это приводит к трилемме между целью лидерства в области ИИ, энергетическим переходом и целями защиты климата. Расширение инфраструктуры ИИ может поставить под угрозу климатические цели, если оно не будет изначально включено в комплексную стратегию в области энергетики и городского развития.

В связи с этим:

• Путь Европы к лидерству в области искусственного интеллекта с пятью гигафабриками ИИ? Между амбициозными планами и историческими вызовами.

Сокращение бюрократии и свободный поток данных

Какие противоречия существуют в связи с требованием беспрепятственного потока данных для приложений искусственного интеллекта?

Требование сократить бюрократию, чтобы обеспечить свободный поток данных, является центральным, но и весьма сложным аспектом стратегии в области искусственного интеллекта. Оно затрагивает основное противоречие европейского подхода к цифровизации: конфликт между абсолютной необходимостью в больших массивах данных для стимулирования инноваций и столь же абсолютной приверженностью строгой защите данных для обеспечения основных прав.

Искусственный интеллект, и машинное обучение в частности, основаны на данных. Производительность и точность моделей ИИ напрямую зависят от количества и качества данных, используемых для их обучения. С точки зрения технологического развития, свободный и беспрепятственный доступ к огромным массивам данных является, следовательно, фундаментальным условием для сохранения конкурентоспособности на мировом рынке. Таким образом, потребность в «постоянно поступающей» информации — это призыв к созданию благоприятных для инноваций рамочных условий.

Однако этот императив инноваций противоречит европейской правовой базе, сформированной Общим регламентом по защите данных (GDPR). GDPR призван не подавлять инновации, а служить основой для защиты основных гражданских свобод. Он основан на таких принципах, как минимизация данных (обрабатывается только минимально необходимое количество данных), ограничение цели (данные могут использоваться только для той цели, для которой они были собраны) и требование четкого правового основания для всей обработки данных, часто в форме информированного согласия. Эти принципы находятся в естественном противоречии с «жаждой данных» в развитии ИИ, что приводит к значительной правовой неопределенности для компаний и исследователей.

С какими конкретными бюрократическими и юридическими препятствиями сталкиваются разработчики ИИ в области защиты данных?

Для разработчиков ИИ в Германии и Европе противоречие между требованиями к данным и защитой данных проявляется в ряде конкретных правовых и бюрократических препятствий, возникающих непосредственно из GDPR и его толкования.

Принцип минимизации данных представляет собой фундаментальную проблему. В то время как GDPR требует ограничения обработки персональных данных только тем, что необходимо для достижения цели, многие передовые модели ИИ полагаются на анализ огромных, неспецифических наборов данных для выявления закономерностей. «Потребность в данных» в ИИ прямо противоречит требуемой экономии данных.

С этим тесно связана проблема ограничения цели сбора данных. Согласно GDPR, данные могут собираться только для определенных, четко обозначенных и законных целей. Однако обучение базовых моделей ИИ часто проводится для множества потенциальных будущих применений, которые даже не предвидятся на момент обучения. Это затрудняет определение конкретной цели и создает юридические серые зоны.

Еще одним серьезным препятствием является необходимость наличия законного основания для обработки данных. При обучении моделей ИИ с использованием персональных данных, часто собираемых в интернете, практически невозможно получить явное и информированное согласие от каждого отдельного человека. Поэтому разработчики часто ссылаются на «законный интерес», но его сфера применения вызывает юридические споры, и органы по защите данных толкуют его все более ограничительно, что приводит к значительной правовой неопределенности.

Наконец, зачастую непрозрачная работа сложных систем искусственного интеллекта, так называемая проблема «черного ящика», противоречит обязательствам по обеспечению прозрачности, предусмотренным GDPR. Граждане имеют право на информацию о логике, лежащей в основе автоматизированных решений. Если даже разработчики больше не могут точно отследить пути принятия решений моделью глубокого обучения, это право вряд ли может быть гарантировано. В совокупности эти препятствия означают, что разработка ИИ в Европе связана с более высоким юридическим риском и большей бюрократической нагрузкой, чем в других частях мира.

В связи с этим:

• Пропустили революцию в области искусственного интеллекта? Почему Германия рискует отстать от США и Китая

Как европейское законодательство в области искусственного интеллекта пытается найти баланс между инновациями и регулированием?

Европейский закон об ИИ представляет собой наиболее всеобъемлющую на сегодняшний день попытку создать нормативно-правовую базу, которая регулирует риски, связанные с ИИ, не подавляя при этом инновации. Он является центральным ответом на вышеупомянутое противоречие и воплощает стратегическое решение о третьем пути между либеральным подходом США и государственным контролем над развитием ИИ в Китае.

В основе закона об ИИ лежит риск-ориентированный подход. Вместо всестороннего регулирования ИИ, закон проводит дифференциацию в зависимости от потенциального вреда, который может нанести то или иное приложение. Системы ИИ с «неприемлемым риском», такие как государственные системы социального рейтинга или манипулятивные методы, влияющие на поведение людей, полностью запрещены. Системы «высокого риска», используемые в критически важных областях, таких как медицинская диагностика, подбор персонала или судебная система, подлежат строгим требованиям в отношении прозрачности, безопасности данных, человеческого контроля и документации. Подавляющее большинство приложений ИИ, классифицируемых как низкорисковые, такие как спам-фильтры или ИИ в видеоиграх, остаются в значительной степени нерегулируемыми.

В то же время Закон об искусственном интеллекте содержит четкие механизмы стимулирования инноваций, ориентированные, в частности, на стартапы и малые и средние предприятия (МСП). Важнейшим инструментом является так называемая «регуляторная песочница». Это контролируемые в рамках правового эксперимента пространства, где компании могут разрабатывать и тестировать инновационные системы искусственного интеллекта под надзором соответствующих органов, не подвергаясь немедленному применению всех санкций закона за непреднамеренные нарушения. Эти песочницы призваны обеспечить правовую и плановую определенность, облегчить доступ к рынку и способствовать диалогу между новаторами и регулирующими органами. Таким образом, Закон об искусственном интеллекте является не только защитным инструментом, но и стратегической попыткой создать надежную и заслуживающую доверия основу для инноваций, призванную служить долгосрочным конкурентным преимуществом.

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

Европейский суверенитет в базовых моделях ИИ

Почему разработка собственных европейских базовых моделей искусственного интеллекта имеет стратегическое значение?

Разработка и контроль базовых моделей искусственного интеллекта, также известных как фундаментальные модели, стали вопросом первостепенной стратегической важности для будущего Европы. Эти модели являются технологической основой, на которой будет строиться множество будущих приложений ИИ. Полная зависимость от моделей, разработанных и контролируемых исключительно компаниями в США или Китае, представляет значительные риски для цифрового суверенитета Европы.

Цифровой суверенитет описывает способность государств, компаний и граждан автономно формировать свою цифровую трансформацию и избегать критической технологической зависимости. Когда базовая инфраструктура ИИ находится в руках неевропейских субъектов, возникает множество рисков. Во-первых, возникает экономическая зависимость, которая может привести к неблагоприятным условиям или ограничению доступа к ключевым технологиям. Во-вторых, данные, обрабатываемые на облачных платформах США, потенциально могут быть доступны властям США в соответствии с такими законами, как Закон о облачных технологиях (CLOUD Act), что противоречит европейским принципам защиты данных.

В-третьих, и, пожалуй, самое важное, базовые модели ИИ не являются ценностно-нейтральными. Они обучаются на данных, отражающих культурные, социальные и этические взгляды. Модели, обученные преимущественно на данных из американской или китайской культурной сферы, могут содержать предвзятость, несовместимую с европейскими ценностями и нормами. Поэтому разработка собственных европейских базовых моделей имеет важное значение для обеспечения того, чтобы ИИ будущего строился на фундаменте, уважающем основополагающие европейские ценности, такие как демократия, верховенство права и защита основных прав. Такие инициативы, как GAIA-X, направленные на создание суверенной европейской инфраструктуры данных, являются важным шагом в этом направлении.

В связи с этим:

• Независимые платформы искусственного интеллекта как стратегическая альтернатива для европейских компаний

Каково текущее состояние разработки базовых моделей ИИ, созданных в Европе?

Несмотря на значительный разрыв в инвестициях по сравнению с США и Китаем, в Европе сформировалась динамичная среда для разработки базовых моделей искусственного интеллекта, реализующая собственную дифференцированную стратегию. Вместо того чтобы стремиться к созданию самых крупных и мощных моделей общего назначения, многие европейские игроки сосредотачиваются на конкретных нишах и качественных характеристиках.

Ведущей немецкой компанией в этой области является Aleph Alpha. Этот стартап из Гейдельберга специализируется на разработке моделей ИИ, которые не только мощны, но и прозрачны и объяснимы («объяснимый ИИ»). Такой акцент на надежности и суверенитете делает Aleph Alpha важным партнером для государственного сектора и регулируемых отраслей. Недавно компания скорректировала свою стратегию, сосредоточившись на разработке более мелких, специализированных моделей для конкретных приложений, что рассматривается как стратегический сдвиг в сторону отказа от прямой конкуренции с глобальными гипермасштабными компаниями.

Еще одна перспективная европейская компания — Mistral AI, которая привлекла к себе значительное внимание благодаря выпуску мощных моделей с открытым исходным кодом. Подход с открытым исходным кодом способствует прозрачности и позволяет широкому сообществу разработчиков развивать и адаптировать технологию.

Кроме того, существуют финансируемые государством инициативы, такие как OpenGPT-X, проект с участием институтов Фраунгофера, который способствует разработке открытых и заслуживающих доверия языковых моделей для Европы. В Вюрцбургском университете также была разработана модель «LLäMmlein» — первая крупная языковая модель, обученная исключительно на немецких данных, с целью преодоления доминирования англоязычных обучающих данных и повышения качества для немецкого языка. Эти примеры демонстрируют четкое стратегическое направление: Европа конкурирует не столько за счет размера своих моделей, сколько за счет специализации, открытости, прозрачности и адаптации к специфическим лингвистическим и нормативным потребностям европейского рынка.

Какую роль играет регулирование ЕС, в частности законодательство об искусственном интеллекте, в глобальной конкуренции моделей ИИ?

Европейское регулирование, особенно законодательство в области ИИ, играет неоднозначную и вызывающую много споров роль в глобальной конкуренции в сфере искусственного интеллекта. С одной стороны, существуют опасения по поводу «чрезмерного регулирования со стороны Брюсселя», которое может обременять европейских разработчиков высокими затратами на соблюдение нормативных требований и бюрократическими препятствиями, потенциально ставя их в невыгодное положение по сравнению с более гибкими конкурентами из США и Китая. Критики опасаются, что жесткие правила могут замедлить инновации и, в частности, создать барьер для выхода стартапов на рынок.

С другой стороны, законодательство об ИИ все чаще рассматривается как стратегический инструмент, способный создавать долгосрочные конкурентные преимущества. Создав первую в мире всеобъемлющую правовую базу для ИИ, ЕС обеспечивает правовую и плановую определенность для компаний и пользователей. Эта четкая база может привлечь инвестиции и укрепить доверие к приложениям ИИ. Закон также явно учитывает потребности малых и средних предприятий и стартапов, предоставляя инструменты, благоприятствующие инновациям, такие как упомянутые выше регуляторные «песочницы», и дифференцируя штрафы в зависимости от размера компании.

Возможно, важнейшая стратегическая функция регулирования ЕС заключается в так называемом «брюссельском эффекте». Поскольку единый европейский рынок незаменим для глобальных технологических компаний, они будут вынуждены адаптировать свои продукты и модели к строгим требованиям ЕС, чтобы работать на нем. Таким образом, ЕС фактически экспортирует свои нормативные стандарты и основанное на ценностях видение ИИ во весь мир. Регулирование, таким образом, превращается из потенциального бремени в мощный инструмент формирования глобального ландшафта. Вместо того чтобы участвовать в чисто технологической гонке, в которой Европа может проиграть из-за дефицита инвестиций, ЕС переносит конкуренцию на уровень моделей управления, где он занимает лидирующие позиции благодаря четкой, основанной на ценностях и всеобъемлющей правовой базе.

Международное сотрудничество и искусственный интеллект на основе европейских ценностей

Что значит утверждать, что искусственный интеллект должен разрабатываться в соответствии с «европейскими ценностями»?

Стремление развивать искусственный интеллект в соответствии с «европейскими ценностями» является центральным руководящим принципом немецкой и европейской цифровой стратегии и решающим фактором, отличающим нас от конкурентов на мировом рынке. Речь идет не столько о конкретной технической архитектуре, сколько о внедрении систем ИИ в надежную правовую и этическую основу, отражающую основные права и демократические принципы Европы.

Этот основанный на ценностях подход наиболее четко закреплен в Директиве ЕС об искусственном интеллекте. Заложенные в ней принципы определяют, что представляет собой «европейский ИИ»: он должен быть человекоцентричным, то есть люди всегда должны сохранять окончательный контроль (человеческий надзор). Он должен быть безопасным, надежным и прозрачным, чтобы его решения были понятны и его нельзя было легко манипулировать. Ключевым принципом является недискриминация, которая требует, чтобы системы ИИ не усиливали существующие социальные предрассудки и не создавали новых. Защита конфиденциальности и суверенитета данных, тесно связанная с GDPR, является еще одним фундаментальным столпом. Наконец, такие аспекты, как социальное и экологическое благополучие, также определены как цели для систем ИИ.

На практике такой подход проявляется в четких запретах и ​​строгих правилах. Приложения ИИ, которые коренным образом противоречат европейским ценностям, такие как государственные системы социального рейтинга, созданные по образцу китайской системы, или системы для бессознательного манипулирования поведением, полностью запрещены в ЕС. Приложения высокого риска подлежат строгим правилам, призванным обеспечить их справедливую, безопасную и прозрачную работу. Таким образом, «ИИ в соответствии с европейскими ценностями» — это политический и общественный проект, неразрывно связывающий технологическое развитие с защитой основных прав и демократических процессов.

В связи с этим:

• Stargate Europe – модели искусственного интеллекта, созданные с помощью Deepseek и Stargate, демонстрируют шансы Европы в гонке за лидерство в области ИИ

Как можно выстроить «обмен на равных условиях» с такими технологическими лидерами, как США?

Требование «равного обмена» с технологическими лидерами, такими как США, является выражением стремления к цифровому суверенитету. Оно подразумевает переход от роли простого потребителя и регулятора технологий к роли активного и равноправного участника в формировании глобального цифрового порядка. Для достижения этой позиции решающее значение имеют несколько факторов.

Во-первых, для обеспечения равных условий конкуренции необходимы собственные технологические компетенции. Только те, кто обладает соответствующими моделями ИИ, исследовательским потенциалом и развитой стартап-экосистемой, будут восприниматься как серьезные партнеры в технологическом диалоге. Поэтому усилия, описанные в предыдущих разделах, по созданию отечественной индустрии и инфраструктуры ИИ, являются фундаментальной предпосылкой.

Во-вторых, принцип «равных условий» основан на силе единого европейского рынка. Будучи одним из крупнейших и наиболее влиятельных экономических регионов мира, ЕС может использовать свою рыночную мощь в качестве политического рычага. Глобальные компании зависят от доступа к европейскому рынку, что дает ЕС сильную переговорную позицию при установлении стандартов и правил.

В-третьих, и это крайне важно, равные условия конкуренции достигаются за счет согласованной и влиятельной на глобальном уровне нормативно-правовой базы. Центральным инструментом здесь является Закон об искусственном интеллекте. Он определяет четкую позицию Европы и обязывает международных партнеров учитывать европейские представления об искусственном интеллекте, основанном на ценностях. Вместо того чтобы просто реагировать на американские или китайские стандарты, Европа активно устанавливает свои собственные. Цель состоит в том, чтобы предотвратить технологическое и нормативное «разделение» Европы со стороны США, выступая единым фронтом с четкой, независимой программой действий.

Какие стратегические последствия вытекают из глобальной гонки между системами регулирования?

Глобальная конкуренция за лидерство в области искусственного интеллекта — это не только гонка технологий и инвестиций, но и, все чаще, конкуренция систем регулирования и связанных с ними общественных концепций. Выделяются три различные модели, каждая из которых устанавливает разные приоритеты.

Европейская модель, закрепленная в законодательстве об ИИ, представляет собой всеобъемлющий, основанный на оценке рисков и фундаментальных правах подход. Она ставит во главу угла безопасность, доверие и этические принципы и стремится направлять инновации в рамках четко определенной правовой системы. Ее цель — стать глобальной моделью ответственного управления ИИ.

Американская модель традиционно более ориентирована на рынок и инновации. Основное внимание уделяется минимизации регуляторных препятствий для ускорения технологического развития и коммерциализации ИИ. Регулирование часто носит реактивный и отраслевой характер, а не реализуется посредством всеобъемлющей, превентивной правовой базы. Стратегия направлена ​​на обеспечение технологического доминирования путем предоставления максимальной свободы ведущим компаниям.

Китайская модель основана на государственном управлении и направлена ​​на достижение национальных стратегических целей. Регулирование является гибким и может быстро адаптироваться к новым технологическим разработкам, но оно также служит для усиления государственного контроля и надзора. Инновации активно поощряются государством, но всегда в соответствии с политическими целями правительства.

Для Германии и Европы стратегическое значение имеет необходимость активного позиционирования их собственного подхода, основанного на ценностях, как сильной стороны и уникального глобального конкурентного преимущества. В мире, все больше осознающем потенциальные риски ИИ, ярлык «надежный ИИ» может стать решающим конкурентным преимуществом. Успех европейской стратегии будет зависеть от того, удастся ли создать эту нормативно-правовую базу не как тормоз для инноваций, а как знак качества для безопасных, справедливых и высококачественных систем ИИ, востребованных во всем мире, особенно в критически важных и чувствительных областях применения.

В связи с этим:

• Разработка новых моделей искусственного интеллекта, несомненно, является решающим фактором для будущего искусственного интеллекта

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

☑️ Создание или корректировка стратегии в области ИИ

☑️ Развитие новаторского бизнеса

 

Я с удовольствием стану вашим личным консультантом.

Вы можете связаться со мной, заполнив форму обратной связи ниже, или просто позвонить мне по номеру +49 7348 4088 965 .

Я с нетерпением жду начала нашего совместного проекта.

 

 

Xpert.Digital — это центр для предприятий, специализирующийся на цифровизации, машиностроении, логистике/внутрипроизводственной логистике и фотовольтаике.

С помощью нашего комплексного решения для развития бизнеса мы поддерживаем известные компании на всех этапах, от привлечения новых клиентов до послепродажного обслуживания.

Анализ рынка, маркетинговый маркетинг, автоматизация маркетинга, разработка контента, PR, почтовые рассылки, персонализированные кампании в социальных сетях и работа с потенциальными клиентами — все это входит в число наших цифровых инструментов.

Более подробную информацию можно найти по ссылкам: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus