Само прескакање унапред? Друга шанса Европе не лежи у копирању, већ у интелигентном прескакању пропуштених развојних фаза

Пропустили софтвер, добили будућност? Генерални директор компаније Нвидија објашњава „неправедну“ предност Европе у следећој индустријској револуцији

Генерални директор компаније Нвидија провоцира пословне лидере: „Пропустили сте поен са софтвером“ – и нуди генијално решење

Када на Светском економском форуму у Давосу, генерални директор америчке технолошке компаније понуди Европи стратешки савет који је раније редовно изазивао иритацију на састанцима са клијентима, вреди трезвено погледати шта је Јенсен Хуанг из компаније NVIDIA рекао светским економским лидерима у јануару 2026. године: Престаните да јурите за Силицијумском долином. Пропустили сте еру софтвера. Само је прескочите. Овај позив је много више од учтивог охрабрења неизвесном континенту. То је прецизна дијагноза структурне конкурентске динамике и, истовремено, нацрт стратегије која би могла да комбинује европски индустријски ДНК са могућностима физичке вештачке интелигенције.

У вези са овим:

• Технолошки скок кроз прескоке: шанса Европе и Немачке за технолошку трансформацију упркос доминацији Кине

Зашто је копирање лидера на тржишту структурно осуђено на неуспех

Централни увид из стратешког истраживања конкуренције је запањујуће једноставан: свако ко јури лидера на тржишту и систематски имитира његове потезе, проширује јаз до врха. Разлог лежи у асиметричној расподели брзине и ресурса. Лидер на тржишту није случајно на врху, већ зато што је бржи у имплементацији, успоставио је канале дистрибуције, користи економију обима и поставља стандарде по којима тржиште функционише. Сваки покушај да се сустигне заостатак кроз пуку имитацију пропада због једноставног питања времена: док прогонитељ још увек понавља јучерашње кораке, лидер на тржишту је већ направио следећа три потеза.

Ова динамика је била илустрована у аутомобилској индустрији. Шест година пре Хуанговог појављивања у Давосу, пројекат за великог немачког произвођача аутомобила открио је структурну неефикасност имитирања Теслиних иновација. Као пионир, Тесла је не само успоставила технолошку предност у технологији батерија и интеграцији софтвера, већ, што је још важније, развила је организациону брзину којој традиционални произвођачи са својим успостављеним структурама нису могли да парирају. Док су немачки инжењери покушавали да реплицирају Теслина ажурирања путем интернета, Тесла је одавно додатно развила функције аутономне вожње и револуционисала своје производне процесе методом Гигакастинга. Кашњење није било због недостатка компетенције, већ због систематског недостатка брзине: лидер на тржишту је задавао темпо, а имитатор је реаговао.

Емпиријски подаци јасно потврђују ово запажање. Тесла је 2021. године остварила маржу профита од дванаест процената, док су се европски произвођачи борили са несташицом чипова и уским грлима у производњи. BMW и Mercedes су постигли сличне марже, али само кроз драстичну стратегију: концентрисали су своје оскудне чипове на премијум моделе са високом маржом и намерно избегавали серијску производњу. Ово није била стратегија рођена из снаге, већ неопходна мера. Промена је сада још израженија: у новембру 2025. године, Тесла Модел 3 и Модел Y наставили су да предводе продају електричних аутомобила у Европи, али је конкурентски притисак Реноа 5, Шкоде Елрок и Фолксвагена ID.3 био све већи. Европа је сустизала, не копирањем, већ покретањем сопствених офанзива модела у сегментима које је Тесла занемарила.

Поука из ових дешавања није да је иновација немогућа, већ да стратегије имитације троше време и ресурсе који потом недостају за диференцирано позиционирање. Компаније попут Заре у моди и Амазона у логистици показују супротно: оне постављају стандарде кроз радикалне иновације процеса. Зара је успела да унесе нове дизајне у продавнице у року од две недеље, чиме је поставила трендове уместо да их прати. Амазон је изградио потпуно аутоматизован систем испоруке заснован на брзини и алгоритмима, а не на реплицирању традиционалних малопродајних модела. У оба случаја, стратегија није била имитација, већ структурна диференцијација.

Парадигматски помак од програмираног софтвера до обучене интелигенције

Централна теза Џенсена Хуанга на Светском економском форуму била је прецизно формулисана: У доба вештачке интелигенције, нико више не пише софтвер; вештачка интелигенција се обучава, а не програмира. Ова изјава означава фундаменталну промену парадигме у начину на који се стварају технолошки системи. У софтверској ери којом је доминирала Силицијумска долина, програмирање је било у сржи стварања вредности. Инжењери су писали ред по ред кода у језицима попут C, Python или Java како би имплементирали прецизно дефинисане алгоритме. Ови системи су били детерминистички: за сваки улаз, постојао је предвидљив излаз. Ко год је имао најбоље програмере, могао је да направи најбоље софтверске производе. Европа је структурно изгубила у овој конкуренцији јер су САД имале већи број висококвалификованих програмера, агресивнију културу ризичног капитала и екосистем који је награђивао скалирање.

Са широко распрострањеном применом вештачке интелигенције (AI) система, логика се потпуно мења. Модерни AI модели више се не програмирају, већ се тренирају помоћу података. Велики језички модел попут GPT-а се не креира писањем правила, већ храњењем неуронских мрежа милијардама текстуалних примера, из којих систем независно препознаје обрасце. Хуанг је ово илустровао на Лондонској технолошкој недељи у јуну 2025. године убедљивом аналогијом: Програмирате AI као што програмирате човека. Кажете: Ви сте велики песник, познајете Шекспира, напишите ми песму о овом уводном излагању. AI генерише почетну верзију. Дајете повратне информације: Мислим да можете боље. AI рефлектује и испоручује побољшану верзију. Ова интеракција се фундаментално разликује од писања кода.

Последице ове промене су далекосежне. Програмирање као активност не губи на значају, али се његова улога мења. Хуанг је на Светском владарском самиту у Дубаију 2024. године изјавио да деца више неће нужно морати да уче програмске језике, већ би уместо тога требало да развију способност контроле и обуке система вештачке интелигенције. Нови програмски језик је људски. Свако ко течно говори природни језик може теоретски да инструкције системима вештачке интелигенције да генеришу код, креирају слике или врше сложене анализе. Ово демократизује приступ технологији, али истовремено чини традиционалне софтверске вештине мање оскудном робом. У доба вештачке интелигенције, победник више неће бити онај са највише програмера, већ онај са најбољим подацима, највећом рачунарском снагом и најдубљим познавањем физичког света.

Управо ту лежи структурна предност Европе. Док су САД доминирале у софтверској ери, а Кина их сустигла захваљујући масивним државним улагањима у инфраструктуру и апликације вештачке интелигенције, Европа поседује нешто што ниједна од њих нема: индустријску базу неговану вековима, са дубоким разумевањем машинства, аутоматизације, производних процеса и инжењерским стручним знањем. Ова компетенција се не може заменити софтвером. То је оно што је физичкој вештачкој интелигенцији потребно да би функционисала у стварном свету. Аутономни робот у фабрици мора не само да извршава алгоритме већ и да се бави прецизном механиком, сензорима и законима физике. Логистички систем вођен вештачком интелигенцијом мора не само да оптимизује податке већ и да помера, слаже и сортира стварну робу. Хуманоидни робот у здравству мора не само да разуме природни језик већ и да нежно и прецизно интерагује са људским телима. Све ово захтева комбиновање вештачке интелигенције са одличним хардвером, а то је управо терен за Европу.

У вези са овим:

• Физичка вештачка интелигенција: Када машине науче да додирну свет, производња се суочава са својом највећом трансформацијом од парне машине

Зашто се физичка вештачка интелигенција сусреће са европским индустријским ДНК-ом

Европска шанса лежи у физичкој вештачкој интелигенцији, фузији вештачке интелигенције са роботиком, аутоматизацијом и индустријском производњом. Јенсен Хуанг је то сажето изјавио у Давосу: Роботика представља јединствену прилику за Европу. Разлог је структурни. Физичка вештачка интелигенција захтева не само дигиталну интелигенцију, већ и одличну мехатронику, прецизно инжењерство и дубинско познавање домена. То су области у којима Европа, а посебно Немачка, има неправедну предност. Сименс је глобални лидер на тржишту у технологији дигиталних близанаца, АББ и Шнајдер Електрик доминирају индустријском аутоматизацијом, а немачки произвођачи машина попут Трампфа, ДМГ Морија и Дира постављају глобалне стандарде у производној технологији.

Интеграција вештачке интелигенције у ове системе отвара ниво додате вредности који се протеже далеко изван софтвера. На сајму CES 2025, Siemens је представио Industrial Copilot for Operations, који директно доводи вештачку интелигенцију на ниво производње, омогућавајући оператерима и инжењерима одржавања да доносе одлуке у реалном времену. У сарадњи са NVIDIA-ом, најављен је Teamcenter Digital Reality Viewer, који интегрише визуелизацију великих размера засновану на физици у систем за управљање животним циклусом производа. Schaeffler развија дигиталне близанце са NVIDIA-ом за преко стотину постројења како би симулирао и оптимизовао материјале, процесе и производне токове рада користећи вештачку интелигенцију. Ови пројекти показују да Европа не мора да се такмичи са OpenAI у развоју модела вештачке интелигенције, већ уместо тога може да искористи вештачку интелигенцију као алат за умножавање својих постојећих индустријских снага.

Роботика је најконкретнији пример. Док Кина предњачи у масовној производњи електричних возила са компанијама попут BYD-а, а САД доминирају системима за аутономну вожњу са Теслом, Европа држи водећу позицију у индустријској роботици. Немачка је инсталирала око 27.000 индустријских робота у 2024. години, што је чини петим највећим тржиштем робота у свету. Густина робота у Европској унији је 219 јединица на 10.000 радника, а Немачка, Шведска, Данска и Словенија су међу првих десет у свету. Европа не производи само роботе; она развија високопрецизне системе за сложене производне задатке који морају да испуњавају највише стандарде квалитета. Ово је тржиште где побеђује најбољи добављач, а не најјефтинији.

Поред тога, ту је и област хуманоидне роботике, која се појављује као следеће велико тржиште у расту. Комерцбанк процењује да би тржиште хуманоидних робота могло да порасте на пет билиона америчких долара до 2050. године. Европа се позиционира у овој области са перспективним играчима. NEURA Robotics из Мецингена се етаблирала као једина компанија на свету која развија и производи интелигентне, когнитивне роботе у потпуности сопственим сопственим снагама. У јануару 2025. године, компанија је обезбедила 120 милиона евра у финансирању серије Б. Agile Robots из Минхена развија системе који више нису оптимизовани за једну радњу, већ могу да решавају задатке генерички. Обе компаније имају користи од немачке инжењерске културе, која даје приоритет прецизности, поузданости и безбедности.

Стратешки значај овог развоја постаје јасан када се посматра у контексту недостатка квалификованих стручњака. Немачка и Европа се суочавају са демографским изазовом. Број људи у радној снази опада, док истовремено расте потражња за радном снагом у индустрији, логистици и нези. Хуманоидни роботи и аутоматизација вођена вештачком интелигенцијом нису убице радних места, већ неопходни додаци за одржавање продуктивности. Хуанг је ово нагласио у Давосу: вештачка интелигенција ствара више радних места него што их уништава, јер сваки слој инфраструктуре вештачке интелигенције мора бити изграђен и њиме се управља. Од производње енергије и производње чипова до центара података и развоја апликација, појављују се нова поља запошљавања. Дугорочне економске користи леже у слоју примене, где вештачка интелигенција трансформише индустрије попут здравства, производње и финансијских услуга.

Фокус индустрије: B2B, дигитализација (од AI до XR), машинство, логистика, обновљиви извори енергије и индустрија

Више информација овде:

• Експертски пословни центар

Тематски центар који нуди увиде и стручност:

• Платформа знања која покрива глобалне и регионалне економије, иновације и трендове специфичне за индустрију
• Збирка анализа, увида и основних информација из наших кључних области фокуса
• Место за стручност и информације о актуелним дешавањима у пословању и технологији
• Чвориште за компаније које траже информације о тржиштима, дигитализацији и иновацијама у индустрији

Стратегија прескакања као одговор на структурне недостатке брзине

Концепт прескакања фаза развоја успостављен је у економији развоја деценијама. Он описује феномен да земље или региони који су пропустили једну технолошку фазу могу директно да пређу на следећу без потребе да обнављају застарелу инфраструктуру. Класичан пример су телекомуникације у Африци. Многе афричке земље никада нису имале свеобухватну фиксну мрежу. Уместо да је изграде, директно су прешле на мобилну технологију. Данас, око 60 процената становништва у подсахарској Африци има приступ интернету искључиво путем паметних телефона. Овај број је порастао на 623 милиона корисника до 2025. године. Економски утицај је био огроман: Мобилно банкарство са M-Pesa револуционисало је финансијске трансакције, електронска трговина је расла без традиционалне малопродаје, а образовне платформе су стигле до удаљених региона без физичких школа.

Логика прескакања кроз скокове функционише када су испуњена три услова: Прво, нова технологија мора већ бити доступна и економски исплатива. Друго, стара технологија мора бити заиста застарела или економски непривлачна. Треће, мора бити јефтиније директно прећи на ново решење него модернизовати старо. За Европу, то конкретно значи: Уместо да покушава да се такмичи са САД у изградњи софтверских платформи попут Гугла, Мете или Амазона, Европа би требало директно да инвестира у интеграцију вештачке интелигенције у физичке системе. Ера софтвера је завршена, али ера физичке вештачке интелигенције тек почиње. Ко год сада преузме вођство, поставиће стандарде за наредне деценије.

Конкретан пример је складишна логистика. Европске компаније често и даље користе полуаутоматизоване системе са ручним прикупљањем поруџбина и једноставним транспортним системима. Кина, с друге стране, гради потпуно аутоматизована паметна складишта. JD.com користи преко хиљаду аутономних мобилних робота у својим логистичким центрима. Алибабин Цаиниао отворио је највеће паметно складиште у југоисточној Азији у Тајланду 2025. године. Ови системи обрађују милионе тачака података у секунди, предвиђају уска грла и оптимизују процесе у реалном времену. Уместо да покушава да модернизује постојећа европска складишта корак по корак, Европа би требало да изгради потпуно нове логистичке центре са максималном аутоматизацијом, вештачком интелигенцијом и аутономним роботима. Ово је брже, исплативије и избегава зависност од путање наслеђене инфраструктуре.

Исти принцип важи и за друге области. У производњи батерија, Европа тренутно држи само 13 процената глобалног тржишта, док Кина контролише 70 процената. Уместо постепене модернизације старих технологија, Европа би требало да инвестира у најсавременије гигафабрике са најновијим технологијама и максималном аутоматизацијом. У микроелектроници, Европа мора да имплементира модерне производне процесе од темеља, уместо да реновира застареле фабрике чипова. Што се тиче развоја вештачке интелигенције, Европа не би требало да покушава да копира генеричке моделе великих језика попут ChatGPT-а, већ да се фокусира на индустријске примене вештачке интелигенције које комбинују знање из домена са вештачком интелигенцијом. Управо то ради немачка иницијатива Next Frontier AI, коју је SPRIND најавио у децембру 2025. године: уместо да уђе у трку мастер студија права (LLM), Европа има за циљ да прескочи следећу границу и развије нове класе модела, модалитете, агентске системе и ефикасније режиме обуке.

Зашто се брзина мора постићи организационом амбидекстерношћу:
Централни изазов за европске компаније не лежи у недостатку технолошке компетенције, већ у брзини имплементације. Концепт организационе амбидекстерности описује способност организација да буду и ефикасне и флексибилне. Реч је о оптимизацији основног пословања – односно искоришћавању постојећих производа и процеса – уз истовремено истраживање и развој нових пословних области. Ова амбидекстерност је кључна за останак конкурентним на дужи рок у свету који се брзо мења.

У пракси, то значи да компаније морају да створе паралелне структуре. Једно одељење се фокусира на експлоатацију, тј. повећање ефикасности и обезбеђивање квалитета у свакодневном пословању. Овим областима су потребне формалне структуре, јасни процеси и ауторитативно вођство како би се осигурали краткорочни успеси. Друга јединица је посвећена истраживању, тј. иновацијама и развоју нових решења. Овде су неопходне агилне организационе структуре, визионарско вођство и простор за експериментисање. Обе области мора да уравнотежи менаџмент тако да компанија не буде ни угушена иновацијама нити стагнира у свом оперативном пословању.

Студије показују да 82 одсто руководилаца широм света верује да њихове компаније неће преживети наредних пет година без нових пословних модела. Истовремено, 57 одсто руководилаца и 47 одсто радника знања сматра иновативне пројекте луксузом током тренутне економске кризе. Ова контрадикција је фатална. У 62 одсто случајева, разлог за ову невољност према иновацијама је страх од неуспеха и штете по репутацију. Уз то, додају се застарели процеси и технологије који ометају иновације. Управо ту долази до изражаја организациона амбидекстерност: она ствара структуре у којима се иновације спроводе систематски, а не као луксуз.

За Европу, то значи да компаније морају престати да посматрају иновације као реакцију на тржишне догађаје и уместо тога проактивно покренути процесе трансформације. Француско-немачки дигитални самит у новембру 2025. показао је да је ово препознато. Немачка и Француска су најавиле 18 нових стратешких партнерстава у области вештачке интелигенције, укупног обима од преко милијарду евра. САП, највећа европска софтверска компанија, најавила је сарадњу са француским добављачем вештачке интелигенције Мистрал АИ. Ово су примери како европске снаге удружују своје ресурсе да би постигле брзину. Појединачне земље су премале да би се такмичиле на глобалном нивоу. Европски екосистем, међутим, који комбинује снаге може да надокнади овај недостатак брзине.

Зашто се регулација може користити као конкурентска предност, а не као препрека

Једна од најчешћих критика Европе је њена перципирана прекомерна регулација, која гуши иновације. Европски закон о вештачкој интелигенцији се често наводи као пример како Европа сама себе омета док САД и Кина напредују брже са мање ограничења. Међутим, ова перспектива превиђа кључну ствар: регулација може постати конкурентска предност када поставља глобално прихваћене стандарде. Европа је то успешно учинила неколико пута у прошлости. Општа уредба о заштити података (GDPR) постала је глобални модел за законе о заштити података. Европске стандарде производа усвајају многе земље јер гарантују квалитет и безбедност.

Европа би могла да игра сличну улогу у области вештачке интелигенције. Док се САД фокусирају на развој вођен тржиштем, а Кина на системе које контролише држава, Европа би могла да успостави трећи модел: поуздану, етичку и безбедну вештачку интелигенцију. Ово је тржиште са огромном потражњом. Компаније широм света траже решења за вештачку интелигенцију која не само да функционишу, већ су и законски усклађена, транспарентна и објашњива. Европа би могла да постави стандарде овде и тако предводи тржишта уместо да их само прати.

Међутим, предуслов за ово је да регулатива није осмишљена као кочница иновацијама, већ као покретач иновација. То значи регулаторне „пешчанике“ у којима се нове технологије могу тестирати под контролисаним условима без потребе да се одмах испуне сви захтеви. То такође значи регулаторну паузу за експериментални развој технологије, као што је успешно имплементирано у Руанди и Кенији за дронове и услуге мобилног плаћања. Ове земље су показале да регулаторна флексибилност омогућава скокове. Европи је потребна управо та флексибилност да би била брза, а да се притом не угрозе безбедност и етика.

Зашто ће наредне три године одредити позицију Европе у доба вештачке интелигенције

Стратешки изазов за Европу није да ли је могућ скок напред, већ да ли постоји политичка и економска воља да се он спроведе. Порука Јенсена Хуанга у Давосу била је оптимистична: Европа има јединствену прилику. Али прилике се морају искористити. Године од 2024. до 2026. одредиће да ли ће се Европа појавити као водеће тржиште следеће индустријске револуције или ће бити сведена на улогу пуког добављача хардвера.

Неопходни кораци су јасни. Прво, Европа мора масовно да инвестира у инфраструктуру вештачке интелигенције. У фебруару 2025. године, Европска унија је објавила иницијативу InvestAI, програм вредан 200 милијарди евра са четири гигафабрике вештачке интелигенције, од којих је свака намењена смештају око 100.000 чипова вештачке интелигенције. Ово је почетак, али брзина имплементације биће кључна. Друго, Европа мора стратешки интегрисати своју индустријску базу са вештачком интелигенцијом. Siemens, ABB, Schneider Electric и други европски индустријски гиганти су добро позиционирани, али им је потребно партнерство са стартаповима за вештачку интелигенцију и приступ рачунарској снази. Треће, Европа мора ојачати европска партнерства. Француско-немачко дигитално партнерство је модел који треба проширити на друге земље. Четврто, Европа мора озбиљно схватити дигитални суверенитет. Центри података у облаку, гигафабрике вештачке интелигенције и безбедне платформе података под европском контролом су стратешки неопходни.

Највећа опасност је оклевање. Док Европа расправља, САД и Кина граде чињенице на терену. Хуанг је у Давосу рекао да је свет уложио само неколико стотина милијарди долара у инфраструктуру вештачке интелигенције, али да су потребни трилиони. Питање које је поставио извршни директор компаније BlackRock, Лари Финк, је стога исправно: Да ли довољно улажемо? За Европу је тренутно одговор: Не. Али прилика и даље постоји ако Европа престане да јури за другима и почне да обликује сопствену будућност користећи сопствене снаге.

Оптимистична порука је: Престаните да копирате друге, трансформишите сопствени пословни модел уз помоћ иновација, организационе амбидекстерности и вештачке интелигенције. Ово није капитулација, већ стратешко преусмеравање. Европа не мора да победи САД у софтверу, већ да комбинује своју индустријску изврсност са аутоматизацијом заснованом на вештачкој интелигенцији. Ово је друга шанса коју је Јенсен Хуанг описао. На Европи је да је искористи.

☑️ Наш пословни језик је енглески или немачки

☑️ НОВО: Преписка на вашем матерњем језику!

 

Ја и мој тим смо срећни што вам можемо бити на располагању као ваш лични саветник.

Можете ме контактирати попуњавањем контакт форме овде wolfenstein@xpert.digital:или ме једноставно позовите на +49 7348 4088 965. Моја имејл адреса је

Радујем се нашем заједничком пројекту.

 

 

☑️ Подршка малим и средњим предузећима у стратегији, консултацијама, планирању и имплементацији

☑️ Креирање или реорганизација дигиталне стратегије и дигитализације

☑️ Проширење и оптимизација међународних продајних процеса

☑️ Глобалне и дигиталне B2B платформе за трговање

☑️ Пионирски развој пословања / Маркетинг / Односи с јавношћу / Сајмови

Xpert.Digital поседује дубинско знање у различитим индустријама. То нам омогућава да развијемо прилагођене стратегије прецизно усклађене са захтевима и изазовима вашег специфичног тржишног сегмента. Континуираном анализом тржишних трендова и праћењем развоја у индустрији, можемо деловати проактивно и понудити иновативна решења. Комбинација искуства и стручности ствара додатну вредност и пружа нашим клијентима одлучујућу конкурентску предност.

Више информација овде:

• Искористите предности 5 области стручности компаније Xpert.Digital у једном пакету – већ од 500 евра месечно