Како Европа сустиже „модуларну вештачку интелигенцију“: Замка цена главних америчких језичких модела
Xpert прелиминарно издање
Избор језика 📢
Објављено: 21. фебруара 2026. / Ажурирано: 21. фебруара 2026. – Аутор: Konrad Wolfenstein
Како Европа сустиже „модуларну вештачку интелигенцију“: Замка цена главних америчких језичких модела – Слика: Xpert.Digital
Архитектура слободе: Зашто се Европа мора ослонити на модуларне језичке моделе
Ко год контролише моделе, контролише знање – а Европа и даље само посматра
Глобално тржиште великих језичких модела подсећа на олигопол са познатим обрасцем. Неколико америчких технолошких компанија одређује који су модели доступни, под којим условима се могу користити и које информационе архитектуре подржавају. У пословном сегменту, три добављача су поделила лавовски део у 2025. години: Anthropic је контролисао око 40 процената потрошње предузећа на језичке моделе, OpenAI је чинио 27 процената, а Google 21 проценат. Читаво америчко пословно тржиште генеративне вештачке интелигенције утростручило се на приближно 37 милијарди долара. Европски добављачи не играју мерљиву улогу у овој статистици.
Ова концентрација није само економски проблем; то је проблем за демократију. Монолитски језички модели функционишу као црне кутије за своје кориснике. Њихови подаци за обуку, интерне тежине, структуре пристрасности и логика доношења одлука остају непрозирни. У отвореном друштву које се ослања на разноликост мишљења, проверљивост и институционални надзор, овај недостатак транспарентности представља системски ризик. Аутократски режими могу користити централизоване архитектуре вештачке интелигенције као инструменте надзора и контроле информација. Демократијама је потребно супротно: транспарентност, модуларност и способност самокорекције.
У вези са овим:
Бајка о отвореној вештачкој интелигенцији из иностранства
Уобичајени одговор на проблем суверенитета је често да се Европа може ослонити на моделе отворене тежине из Сједињених Држава или Кине. Овај приступ је наиван и стратешки кратковид из више разлога.
Модели вештачке интелигенције отворене тежине, попут Метине породице Лама, раде под једностраним лиценцама заједнице које се могу изменити, ограничити или опозвати у било ком тренутку. Корпорације које стоје иза ових модела не делују из алтруизма, већ из стратешког прорачуна. У јулу 2025. године, Мета је показала своје непоштовање европских интереса одбијајући да потпише добровољни Кодекс праксе ЕУ за вештачку интелигенцију. Џоел Каплан, потпредседник Мете за глобална питања, јавно је изјавио да је Европа на погрешном путу у вези са вештачком интелигенцијом и критиковао је кодекс као претерано регулишући и гушећи иновације. Ово је вредно пажње јер Мета истовремено планира да агресивно позиционира своје моделе вештачке интелигенције на европском тржишту, на пример, интегришући их у Qualcomm паметне телефоне и Ray-Ban наочаре.
Кинески модели попут DeepSeek-а су технолошки импресивни. DeepSeek V3 је обучен за само 5,6 милиона долара, док је GPT-4 коштао између 78 и 191 милион долара. Међутим, за безбедносно релевантне, индустријске или јавне примене у Европи, кинески модели су често неприкладни, било из регулаторних, геополитичких или разлога заштите података.
Прави проблем лежи у принципу платформске економије: америчке компаније привлаче купце ниским улазним ценама и транспарентним пондерима. Компаније имплементирају ове моделе у своје процесе, замењују људске раднике машинама и постају зависне. Када се ова зависност успостави и модели зреле, цене расту. Купци морају да пренесу ове трошкове даље, без икакве гаранције да су њихови купци спремни да прихвате повећане цене. OpenAI може себи да приушти агресивне стратегије цена јер само ChatGPT претплате генеришу 3,6 милијарди долара годишње, чиме се унакрсно субвенционишу цене API-ја. Европске компаније немају упоредиву преговарачку позицију у овој игри.
Инвестициони јаз: структурни дефицит Европе
Бројке говоре саме за себе. Процењује се да је 2023. године у ЕУ уложено 8 милијарди долара у вештачку интелигенцију. У Сједињеним Државама то је било 68 милијарди долара, а у Кини 15 милијарди долара. Европски стартапови за вештачку интелигенцију привлаче само 6 процената глобалног финансирања вештачке интелигенције, док амерички стартапови добијају 61 проценат. Европска комисија је најавила програм од 200 милијарди евра са својом иницијативом InvestAI, од чега ће 50 милијарди евра доћи из јавних средстава, а 150 милијарди евра од приватних инвеститора. Остаје да се види да ли ће се ови износи заиста мобилисати. Поређења ради, само Трампова администрација је обећала 500 милијарди долара за упоредиве програме развоја вештачке интелигенције.
У контексту опадајуће трансатлантске поузданости, Европа се суочава са фундаменталном стратешком одлуком. До сада није било могуће објединити податке, таленте и финансијске ресурсе на такав начин да се створе основни модели са неколико стотина милијарди параметара на бројним европским језицима. Институционалне препреке између земаља, истраживачких институција и компанија су значајне. Корпоративна политика, изоловано размишљање и регулаторни захтеви често спречавају чак и спајање релативно скромних количина података.
Модуларна интелигенција: Асиметрична предност Европе
Ако Европа не може да победи у трци за највећи монолитни модел, мора да промени правила игре. Модуларне архитектуре нуде управо ту могућност. Оне захтевају знатно мање ресурса у смислу графичких процесора, података и стручњака, и могу се развијати децентрализовано. Ово је кључни аспект у временима несигурних тржишта и често краткорочних истраживачких буџета.
Централни градивни блок модуларних приступа је архитектура мешавине стручњака (MoE). Велики модели попут ChatGPT, DeepSeek и Mistral већ користе MoE механизме интерно. За сваки улаз, активирају се само одабрани специјализовани стручњаци, чиме се ефикасно користе рачунарски ресурси. Аленов институт за вештачку интелигенцију значајно је унапредио овај приступ са FlexOlmo-ом и објавио га као комерцијално доступно решење отвореног кода. FlexOlmo користи 7x7B архитектуру са укупно 33 милијарде параметара, где се сваки стручњак обучава независно на локалним, недељеним скуповима података. Резултати су изванредни: релативно побољшање од 41 процента у односу на чисто јавне моделе и супериорност од 10,1 процента у односу на претходне методе спајања, потврђено кроз 31 бенчмарк и представљено на NeurIPS 2025.
Кључ FlexOlmo-а је његова парадигма сарадње података без дељења података. Сваки власник података креира свог стручњака локално, на основу заједничког јавног базног модела. Рутер учи који стручњаци пружају најбоље одговоре на које упите. Стручњаци се могу активирати или деактивирати у било ком тренутку, а у циљаном нападу реконструкције, може се повратити највише 0,7 процената података за обуку. Мерама псеудонимизације, ова бројка би се могла смањити на испод 0,1 проценат, што би чак испунило строге европске захтеве за заштиту података. Овај концепт је погодан за употребу како унутар корпорације између различитих одељења, тако и за дистрибуирано учење између више компанија.
Нова димензија дигиталне трансформације са „Управљаном вештачком интелигенцијом“ - платформа и B2B решење | Xpert Consulting
Нова димензија дигиталне трансформације са „Управљаном вештачком интелигенцијом“ – платформа и B2B решење | Xpert Consulting - Слика: Xpert.Digital
Овде ћете сазнати како ваша компанија може брзо, безбедно и без високих баријера за улазак имплементирати прилагођена решења за вештачку интелигенцију.
Управљана AI платформа је ваше свеобухватно и безбрижно решење за вештачку интелигенцију. Уместо да се бавите сложеном технологијом, скупом инфраструктуром и дуготрајним процесима развоја, добијате готово решење прилагођено вашим потребама од специјализованог партнера – често у року од само неколико дана.
Кључне предности на први поглед:
⚡ Брза имплементација: Од идеје до апликације спремне за употребу за дане, а не месеци. Нудимо практична решења која стварају тренутну додату вредност.
🔒 Максимална безбедност података: Ваши осетљиви подаци остају код вас. Гарантујемо безбедну и усклађену обраду без дељења података са трећим лицима.
💸 Без финансијског ризика: Плаћате само за резултате. Велика почетна улагања у хардвер, софтвер или особље су потпуно елиминисана.
🎯 Фокусирајте се на свој основни посао: Концентришите се на оно што најбоље радите. Ми се бринемо о целокупној техничкој имплементацији, раду и одржавању вашег вештачке интелигенције.
📈 Спремно за будућност и скалабилно: Ваша вештачка интелигенција расте са вама. Обезбеђујемо континуирану оптимизацију и скалабилност и флексибилно прилагођавамо моделе новим захтевима.
Више информација овде:
Пројекат SOOFI: Немачка фабрика вештачке интелигенције развија европски одговор на ChatGPT
Модели резоновања: Логика уместо величине
Друга кључна компонента су модели великих размера. Модели попут ChatGPT-o3, DeepSeek R1 или OLMo 2 су дизајнирани да решавају сложене проблеме кроз корак-по-корак, логичко резоновање, стварајући кохерентне ланце аргументације. Они користе технике као што је подстицање ланца мисли да би се проблеми разложили на појединачне кораке и симболичко резоновање да би се анализирали логички односи. Година 2025. је широко названа Годином резоновања, годином у којој су RLVR и GRPO ставили подучавање модела за логичко резоновање у срж својих развојних напора.
Од посебног значаја за Европу је исплативост ових модела. Обука DeepSeek R1 базирана на DeepSeek V3 коштала је само додатних 294.000 долара. Модели резоновања користе и проширују знање из основних модела, због чега се могу градити чак и са ограниченом рачунарском инфраструктуром. Модели резоновања специфични за домен већ постоје за кодирање, математику и медицину. Пројекат SOOFI експлицитно планира да развије модел резоновања поред основног LLM-а.
Ово отвара конкретне пословне могућности за компаније: упити купаца, анализе грешака, правни прегледи и прелиминарне медицинске процене могу се обрађивати аутоматски и транспарентно. Ово не само да штеди време већ и смањује трошкове повезане са грешкама. Средња предузећа и специјализована одељења могу да развију прилагођена вештачка интелигенција решења без великих улагања, у почетку заснована на постојећим моделима отвореног кода, а касније мигрирајући на европски основни модел.
У вези са овим:
Агенти у рачунарству током тестирања: Интелигенција у време извршавања
Трећа компонента модуларних система су агенти у израчунавању током тестирања. У овом приступу, језички модел у почетку генерише потенцијалне одговоре током закључивања. Високо специјализовани агенти затим независно проверавају ове одговоре. Кључна предност: Трошкови израчунавања током тестирања су значајно смањени током година, а прилагођавања модела током обуке нису потребна.
Најимпресивнији пример моћи овог приступа пружио је Мајкрософт са својим AI Diagnostic Orchestrator-ом. MAI-DxO користи пет специјализованих AI агената, од којих сваки испуњава различите медицинске улоге: генератор хипотеза, селектор тестова, интерпретатор доказа, градитељ консензуса и коначни дијагностичар. У поређењу користећи 304 сложена случаја из часописа New England Journal of Medicine, систем је постигао стопу дијагнозе од 85,5 процената, док су искусни лекари, под ограниченим условима, правилно дијагностиковали само 20 процената случајева. Истовремено, систем је смањио потребу за лабораторијским и снимајућим тестовима за 28 процената.
Ову парадигму генератора и верификатора могу да имплементирају појединачне компаније, чак и са сопственим ИТ особљем. Агенти се могу развијати независно, што омогућава дистрибуирани развој. Многе компаније сада могу себи да приуште овај приступ јер нису потребна сложена подешавања модела.
Пројекат СООФИ: Европски одговор добија облик
Пројекат SOOFI показује да је Европа не само теоретски већ и практично способна да предузме акцију. SOOFI је скраћеница од Sovereign Open Source Foundation Models (Суверени модели фондације отвореног кода) и један је од најамбициознијих пројеката за јачање европског суверенитета вештачке интелигенције. Конзорцијум од шест немачких истраживачких институција, укључујући Fraunhofer IAIS, Fraunhofer IIS, DFKI и универзитете у Вирцбургу, Хановеру и ТУ Дармштату, развија модел отвореног језика са приближно 100 милијарди параметара заједно са два стартапа.
Немачко савезно министарство за економију и енергетику финансира пројекат са 20 милиона евра до јула 2026. године. Модел се обучава у T-Systems-овом Industrial AI Cloud-у, једној од највећих европских фабрика вештачке интелигенције са преко 10.000 графичких процесора, рачунарском снагом од 0,5 ексаФЛОПС-а и капацитетом складиштења од око 20 петабајта. SOOFI је намењен да замени постојећи модел Teuken-7B, који је Фраунхофер развио 2024. године као вишејезични европски модел са седам милијарди параметара. Поред основног модела, развија се и модел резоновања способан за структурирано размишљање и решавање вишестепених проблема.
Финансирање се обезбеђује кроз иницијативу 8ра, коју је основало дванаест земаља чланица ЕУ. Паралелно са тим, Немачка и Француска су покренуле још једну иницијативу, Француско-немачки дијалог руководилаца вештачке интелигенције, у којој учествују водеће европске компаније као што су Siemens Energy, Deutsche Telekom, Arte и Schwarz Digits. Циљ је мапа пута за вештачку интелигенцију за Европу оријентисана ка индустрији и фокусирана на имплементацију, коју воде Fraunhofer, Inria и Institute Mines-Telecom као главни партнери.
Тријада европског суверенитета
Технолошки градивни блокови резултирају конкретним планом у три фазе који је изводљив у оквиру постојећег европског оквира.
Први корак укључује промоцију европског основног модела као иницијативе мешовитих стручњака, осмишљене као мера инфраструктуре отвореног кода. Развој високо ефикасног, отвореног модела је дигитални еквивалент електроенергетске или транспортне мреже. SOOFI и Teuken чине полазну тачку. Основни модел се може постепено проширивати висококвалитетним, доменски специфичним подацима и као архитектура Модела предузећа (MoE).
Други корак укључује изградњу специјализованих модела резоновања, које подржавају компаније. Ови пројекти су знатно мање сложени од модела базе за обуку. Модели резоновања би се у почетку надограђивали на постојеће моделе базе отвореног кода из САД или Мистрала, а касније би мигрирали на европски основни модел. Мањи тимови би могли постићи значајне резултате са буџетима у распону од шест до седам цифара.
Трећи корак укључује проширење употребе агената у рачунању током тестирања, стварање модуларности, повратних спрега и екосистема. Компаније могу паралелно проширивати моделе агентима. Добијени подаци повратних спрега побољшавају моделе резоновања, што заузврат обогаћује основне моделе додатним светским знањем. Ово ствара кружни систем који се побољшава са сваким новим стручњаком који се дода основном моделу. Овај екосистем учења био би отворен за предузећа, академску заједницу и заједнице отвореног кода.
Прозор се затвара: Акција уместо наде
Стратешка ситуација је јасна. Све док се одржава приступ отвореним моделима, Европа може да иде путем модуларних језичких модела. Предуслови су испуњени: висок ниво вертикалне интеграције у индустрији, богат фонд талената на универзитетима и истраживачким институцијама и регулаторни оквир који захтева транспарентност и заштиту података, што, са модуларним архитектурама, није недостатак већ конкурентска предност.
Међутим, овај прозор могућности није неограничен. Док тренд ка регионалним и специјализованим језичким моделима расте широм света, доминација америчких добављача се учвршћује са сваким кварталом који прође. До 2026. године, биће очигледан јасан помак од монолитних језичких модела ка специјализованим, аутономним агентима вештачке интелигенције. Европске компаније које сада не успеју да развију сопствену стручност биће у потпуности зависне од спољних добављача у року од неколико година, слично ситуацији са услугама у облаку, где је Европа постала пуки корисник страних основних технологија.
Потребне технологије постоје, концепти су тестирани, а први пројекти су у току. Оно што недостаје није техничка изводљивост, већ политичка и предузетничка воља да се ови приступи прошире. Европа се суочава са избором између технолошке аутономије кроз паметну архитектуру и сталне зависности кроз неактивност. Одлука мора бити донета сада.
Ваш глобални партнер за маркетинг и развој пословања
☑️ Наш пословни језик је енглески или немачки
☑️ НОВО: Преписка на вашем матерњем језику!
Konrad Wolfenstein
Ја и мој тим смо срећни што вам можемо бити на располагању као ваш лични саветник.
Можете ме контактирати попуњавањем контакт форме овде или једноставно позовите на +49 89 89 674 804 ( Минхен) . Моја имејл адреса је: [email protected]
Радујем се нашем заједничком пројекту.
