Fempunktsplanen: På detta sätt vill Tyskland bli AI World Tip – Data Gigafactory och offentliga beställningar för AI Starups

Varför är etablering som en ledande AI -nation för Tyskland av strategisk betydelse?

Det nuvarande globala tekniklandskapet kännetecknas av intensiv konkurrens inom området Artificial Intelligence (AI), som ofta beskrivs som en "AI -ras". Detta lopp citeras främst av USA och Kina, som gör massiva investeringar i forskning, utveckling och infrastruktur. För en mycket utvecklad industriell nation som Tyskland är positionering inom detta område inte bara ett alternativ, utan en strategisk nödvändighet. AI är inte längre en nischteknologi, men utvecklas till en grundläggande grundläggande innovation som kommer att besluta om framtida ekonomisk konkurrenskraft, nationell säkerhet och geopolitiskt inflytande.

För Tyskland, vars välstånd till stor del bygger på dess styrka inom viktiga industrier som maskinteknik, fordonsindustri och medicinsk teknik, är ett teknologiskt underskott inom AI -sektorn baserad på existentiella risker. En förlust av teknikledarskap i dessa sektorer skulle inte bara erodera den ekonomiska grunden utan också leda till kritiskt beroende av utländska teknikleverantörer. Det brådska med denna utmaning blir tydlig i politiska strategidokaler, som betonar att tiden för avgörande åtgärder är uppmanande.

Som svar på denna globala dynamik har den tyska federala regeringen formulerat strategiska planer, vars syfte är att etablera Tyskland vid AI -nationernas ”världsledare. Ett centralt inslag i denna strategi är en fempunktsplan för den digitala ministern, som beskriver de väsentliga handlingsområdena för att stärka AI-platsen för Tyskland. Denna plan fungerar som en guide för en omfattande omvandling, som sträcker sig från den riktade främjandet av inhemska nystartade företag till inrättandet av en säker datainfrastruktur till inrättandet av ett värdebaserat regelverk.

Analysen av denna plan avslöjar en djupare strategisk dimension. Med tanke på det enorma investeringsgapet mellan Europa och USA eller Kina kan den tyska och europeiska strategin inte vara en enkel bild av amerikanska eller kinesiska tillvägagångssätt. Snarare är det utformningen av en asymmetrisk konkurrensstrategi. Detta syftar inte till att existera genom ren finansiell överlägsenhet, utan genom intelligent användning av mer specifika styrkor: den nära sammanloppet av AI med den starka industriella grunden, skapandet av ett pålitligt, värdebaserat ekosystem och etablering av digital suveränitet som en kvalitetsfunktion. Följande avsnitt kommer att analysera de fem pelarna i denna strategi i detalj och belysa deras konsekvenser, utmaningar och möjligheter.

Lämplig för detta:

• Konstgjord intelligens | Marknadsföringstaktik för amerikanska företag med AI Angstmacherei

Främjande av innovation genom offentlig fördelning

Vilken roll spelar Public Contract Award för att främja AI-nystartade företag i Tyskland?

En central spak för att stärka det inhemska AI -ekosystemet ligger i en strategisk omjustering av allmän ordning. Staten agerar i Tyskland som den största av individuella IT-köpare, vilket innebär att den offentliga sektorn tilldelar beställningar i en tresiffrig miljarder dollar volym till privata företag varje år. Denna enorma marknadsvolym är en viktig ekonomisk faktor och hamnar enorm potential för riktad främjande av innovation.

Den nuvarande strategin kritiserar den tidigare utmärkelsen som en "vild tillväxt" och kräver en riktad kontroll av statliga digitala utgifter. Kärnan i förslaget är att strategiskt tilldela offentliga order till tyska och europeiska Aistpus istället för att främst tilldela dem till etablerade, ofta amerikanska teknikjättar. Denna åtgärd är avsedd att fungera som ett "innovationsböjning" genom att ge unga, innovativa företag en marknadsinträde som de annars skulle ha svårt.

Verkligheten visar dock att denna potential hittills knappast har uttömts. Studier visar påfallande lågt deltagande av nystartade företag i offentliga anbud. Endast cirka 11 % av tyska nystartade företag deltar i sådana förfaranden, och endast 7 % får faktiskt en tilläggsavgift. Andelen offentliga beställningar i den totala omsättningen för dessa företag är motsvarande låg; Det är mindre än 5 %. Detta illustrerar en betydande skillnad mellan den potentiella marknaden som staten representerar som kund och nystartade företag att öppna upp denna marknad. Den riktade tilldelningen av offentliga order förstås därför inte bara som ekonomiskt stöd, utan som en grundläggande mekanism för att öppna marknaden och validera ny teknik.

Vilka hinder möter innovativa unga företag i upphandlingslagen?

Den låga framgången för nystartade företag i offentliga anbud beror på ett antal specifika byråkratiska och juridiska hinder som är förankrade i tysk och europeisk upphandlingslag. Dessa hinder är ofta anpassade efter behoven hos stora, etablerade företag och representerar oöverstigliga hinder för unga, smidiga företag.

En av de största utmaningarna är lämplighetskraven. Offentliga klienter kräver ofta bevis på en viss årlig omsättning, vilket ofta kan vara två -tidens ordervärde. Detta krav är svårt att uppfylla för en start som fortfarande är i tillväxtfasen och har naturligtvis lägre försäljning. Dessutom finns det efterfrågan på omfattande referenser via jämförbara projekt från de senaste tre budgetåren. Detta skapar ett klassiskt "Henne Egg -problem": inga referenser utan offentliga beställningar och inga offentliga beställningar utan referenser.

Dessutom skrämmer komplexiteten och varaktigheten för tilldelningsförfarandet många nystartade företag. Skapandet av erbjudandedokumenten är tid och resurskrävande, vilket är en betydande börda för små team. Upphandlingslagen kännetecknas av en hög regleringsdensitet och en förordning av reglering: order under vissa EU -tröskelvärden är föremål för nationella föreskrifter såsom subjektavtal (UVGO), medan beställningar över dessa värden måste annonseras över hela Europa och är föremål för mer komplexa förordningar som lagen mot konkurrensbegränsningar (GWB) och tilldelningsregleringen (VGV). Denna juridiska komplexitet ökar inträdeshinderet och leder till att många innovativa företag undviker den offentliga sektorn eftersom potentiella kunder från början från början.

Vilka lösningar och reformer diskuteras för att underlätta tillgång till offentliga beställningar?

För att minska de beskrivna hindren diskuteras olika lösningar på juridisk och politisk nivå. Dessa syftar till att göra upphandlingslagen mer flexibel och mer innovativ vänlig utan att ge upp de grundläggande principerna för öppenhet och konkurrens.

På juridisk nivå finns det redan instrument som kan använda nystartade företag för att kompensera för deras nackdelar. Detta inkluderar bildandet av ”budgivningssamhällen”, där flera mindre företag går samman för att gemensamt höja kapaciteten för en större ordning. Ett annat alternativ är ”Aptitude Loan”, där en start-up ”lån”, såsom referenser eller försäljningssiffror, från ett etablerat partnerföretag, som i gengäld är skyldig att tillhandahålla sina resurser i gengäld.

På politisk nivå finns det omfattande reformförslag, till exempel 7-punktsplanen för Digital Association Bitkom. Detta kräver bland annat en starkare tillämpning av befintliga innovativa tilldelningskriterier, skapandet av nya utvärderingsstandarder skräddarsydda för nystartade företag och harmoniserar de robusta juridiska ramarna. En central punkt är professionaliseringen av upphandlingspunkterna. De anställda i de tilldelande myndigheterna behöver specialiserad kunskap för att kunna utvärdera innovativa AI -lösningar, vilket ofta kräver specialisering och riktad utbildning. Ett annat viktigt instrument är ”innovationspartnerskapet”. Detta är en speciell tilldelningsprocedur som uttryckligen är utformad för att utveckla en innovativ lösning tillsammans med ett företag som ännu inte är tillgängligt på marknaden. Det är därför idealiskt för upphandling av nya AI -tekniker och främjar samarbetet mellan offentliga händer och innovativa leverantörer.

Följande tabell sammanfattar de centrala utmaningarna och motsvarande lösningar:

Innovation istället för ett lågt pris: nya möjligheter för nystartade företag för beställningar

Innovation istället för ett lågt pris: Nya möjligheter för nystartade företag – Bild: Xpert.Digital

Start-företag ligger framför olika hinder för beställningar som kan möjliggöra nya möjligheter genom innovation istället för lågt pris. Strikta färdighetskriterier som minimiförsäljning och referenser utesluter ofta unga företag från konkurrensen på grund av brist på företagshistoria. Lösningar som användningen av lämplighet, godkännande av personliga referenser från anställda och anpassningen av kriterierna till respektive företagsfas kan hjälpa här. Den höga komplexiteten och varaktigheten för upphandlingsförfarandena överväldigar små team och orsakar stor resursinsatser, varför en minskning av byråkratin, digitaliseringen av tilldelningsförfarandena (till exempel genom EVIELS) såväl som riktad utbildning och nätverk av nystartade företag. Den ofta olämpliga orderstorleken, när bristen på partier överskrider kapaciteten för små företag, kan också förbättras genom en konsekvent tillämpning av den medelstora affärsklausulen (§ 97 GWB) för distribution av order till lösa och främjande av budsamhällen. En annan avgörande punkt är fokus på det lägsta priset, de innovativa men potentiellt dyrare lösningarna. Införandet av en "innovationspremie" som ett tilläggskriterium, den bredare användningen av funktionella prestationsbeskrivningar och användning av innovationspartnerskap kan öppna nya möjligheter här. Slutligen komplicerar en brist på öppenhet och brist på feedback inlärningsprocessen för nystartade företag och förhindrar förbättringar i framtida erbjudanden. Publiceringen av omfattande tilldelningsstatistik och obligatorisk feedback för anbudsgivare som inte har beaktats skulle stödja denna process.

Vilka ekonomiska konsekvenser har den riktade preferensen för inhemska företag?

Den strategiska avsikten att föredra offentliga order framför ”inhemska AI -företag” representerar en form av industripolitik, som dock är i en spänning mellan etablerade ekonomiska principer och den europeiska rättsliga ramen. Kärnan i detta spänningsområde ligger i konflikten mellan främjandet av ett nationellt teknikekosystem och den potentiella förlusten av effektivitet på grund av begränsad konkurrens.

EU: s rättigheter är baserade på de grundläggande principerna för den inre marknaden: transparens, lika behandling och icke-diskriminering. Dessa principer är avsedda att säkerställa att det mest ekonomiska erbjudandet tilldelas kontraktet, oavsett budgivarens nationella ursprung. Denna öppna konkurrens anses vara en viktig motor för ekonomisk tillväxt och bidrar enligt uppskattningar avsevärt till BNP för EU. En politik som uttryckligen föredrar inhemska företag undergräver denna princip och risker för att bryta mot EU -lagen.

Ur ekonomisk synvinkel kan en sådan protektionistisk åtgärd leda till högre priser för den offentliga sektorn. Om konkurrensen är konstgjord begränsad genom att utesluta internationella leverantörer kan de återstående inhemska anbudsgivarna upprätthålla högre priser. Studier av effekterna av lokal preferens i upphandlingssystemet indikerar att detta kan öka kostnaderna för skattebetalarna och minska effektiviteten i offentliga utgifter.

Däremot är de industripolitiska argumenten. Anhängare av en sådan strategi hävdar att tillfällig preferens är nödvändig för att ge en ung, strategiskt viktig industri som AI -industrin en rättvis möjlighet i global konkurrens. Ett statligt mandat kan agera för en start som en avgörande "första kund" som inte bara genererar försäljning, utan också fungerar som en viktig referens och därmed underlättar tillgången till privata marknader och annat riskkapital. Det är därför ett strategiskt övervägande: på kort varsel accepteras högre kostnader och potentiella effektivitetsförluster för att bygga upp en suverän och konkurrenskraftig inhemsk teknik på lång sikt och för att undvika kritiska beroenden. Genomförandet av denna strategi kräver därför en noggrann balansåtgärd för att främja den inhemska industrin utan att äventyra hörnstenarna på den europeiska inre marknaden.

Integration av en oberoende och källdata-källomfattande AI-plattform för alla företagsfrågor – Bild: Xpert.Digital

Ki-Gamechanger: Den mest flexibla AI-plattformen – skräddarsydda lösningar som minskar kostnaderna, förbättrar deras beslut och ökar effektiviteten

Oberoende AI -plattform: Integrerar alla relevanta företagsdatakällor

• Denna AI -plattform interagerar med alla specifika datakällor
  • Från SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox och många andra datahanteringssystem
• Snabb AI-integration: Skräddarsydd AI-lösningar för företag i timmar eller dagar istället för månader
• Flexibel infrastruktur: molnbaserad eller värd i ditt eget datacenter (Tyskland, Europa, gratis val av plats)

• Högsta datasäkerhet: Användning i advokatbyråer är säkra bevis
• Användning över ett brett utbud av företagsdatakällor
• Val av dina egna eller olika AI -modeller (DE, EU, USA, CN)

Utmaningar som vår AI -plattform löser

• Brist på noggrannhet av konventionella AI -lösningar
• Dataskydd och säker hantering av känsliga data
• Höga kostnader och komplexitet för individuell AI -utveckling
• Brist på kvalificerad AI
• Integration av AI i befintliga IT -system

Mer om detta här:

• AI-integration av en oberoende och källdata-källa över hela AI-plattformen för alla företagsfrågor

Bygga en nationell datorkraftsinfrastruktur

Vad är det nuvarande läget för datacenterinfrastrukturen i Tyskland och varför är det avgörande för AI?

Computermakten är den grundläggande ryggraden i den digitala ekonomin och är den oumbärliga resursen för utveckling och drift av moderna AI -applikationer. Stora AI -modeller, särskilt grundmodeller, kräver enorma datorkapaciteter för träning, miljarder parametrar och enorma mängder data. Utan en kraftfull och skalbar infrastruktur av aritmetiska och datacenter kan ambitionen att bli en ledande AI -nation kan inte vara genomförbar.

Tyskland har för närvarande den största kapaciteten för datacenter inom Europa. Frankfurt AM huvudplats har etablerat sig som ett centralt nav, vilket till stor del beror på de-cix som ligger där, en av världens största internetnoder. Denna koncentration säkerställer utmärkt anslutning och lockar investeringar från globala molnleverantörer och leverantörer av colocation.

Trots denna ledande position i Europa visar en relativ vy en mer differentierad bild. Om du jämför den tillgängliga datorkraften med ekonomisk styrka, mätt med bruttonationalprodukten (BNP), faller Tyskland bakom andra nationer. Länder som Storbritannien eller Nederländerna har en högre täthet av datorkraft per miljard euro i BNP. I den globala jämförelsen är avståndet till USA och Kina som dominerar marknaden ännu tydligare. Denna relativa gap signalerar en potentiell flaskhals som kan begränsa Tysklands förmåga att hålla jämna steg i den globala AI -loppet. Landets digitala suveränitet och tekniska förmåga att agera direkt beror direkt på styrkan och utvidgningen av denna kritiska infrastruktur.

Lämplig för detta:

• Beroende på det amerikanska molnet? Tysklands kamp för molnet: Hur man tävlar med AWS (Amazon) och Azure (Microsoft)

Vad betyder efterfrågan på en "gigafactory för data" i samband med AI -strategin?

Termen "gigafactory", ursprungligen formad av Tesla för sina enorma fabriker för massproduktion av batterier, används som en effektiv metafor som en del av den tyska AI -strategin. Efterfrågan på ”minst en gigafactory” i Tyskland förstås inte bokstavligen som en enda fabrik, utan som ett politiskt åtagande att bygga datacentra i hyperscale -format, som är speciellt utformade för de extrema kraven i AI -applikationer.

Ett "Gigafactory for Data" symboliserar ett kvalitativt och kvantitativt språng i den nationella aritmetiska infrastrukturen. Det handlar inte längre bara om driften av konventionella datacenter för standardmolntjänster, utan om skapandet av system som kan hantera de flesta datoruppgifter – framför allt utbildning av AI -baserade modeller med biljoner datapunkter. Sådana system kräver en massiv koncentration av specialiserad hårdvara (särskilt GPU), en extremt hög energitäthet och högutvecklade kylsystem.

Kravet innebär det strategiska behovet av att skapa en suverän aritmetisk infrastruktur som gör det möjligt för tyska och europeiska företag att utveckla och driva AI -modeller i sitt eget land. Detta minskar beroendet av molnplattformarna för amerikansk hyperscaler och stärker digital suveränitet. "Gigafactory" är därför den fysiska grunden för ambitionen att bli en oberoende "Cloud Nation" och att kunna överleva i den globala konkurrensen om teknologiskt ledarskap på AI.

Vilka är de största utmaningarna för att utvidga datacenterkapaciteten i Tyskland?

Den ambitiösa planen för att massivt utöka den nationella datorkraften stöter på ett antal betydande fysiska, reglerande och sociala utmaningar. Dessa flaskhalsar visar att den digitala omvandlingen misslyckas på grund av mycket konkreta, icke-digitala gränser om de inte är proaktivt adresserade.

Den största utmaningen är energiförsörjning. Datacenter, och särskilt de för AI -applikationer, har enorm och stadigt växande kraftförbrukning. Energikraven för de tyska datacentren kan nästan fördubblas fram till 2030 jämfört med idag. Detta kolliderar med de höga energipriserna i Tyskland, som i internationell jämförelse representerar en betydande konkurrenskraftig nackdel och kan göra investeringar oattraktiva.

Ett andra stort hinder är de långa förfarandena för planering och godkännande. I Tyskland tar det betydligt längre tid än i EU -genomsnittet att godkänna och bygga ett nytt datacenter. Dessa byråkratiska förseningar skapar investeringssäkerhet och bromsar den brådskande utvidgningen av infrastrukturen.

För det tredje leder det höga rymdområdet från datacentra i allt högre grad till landanvändningskonflikter. Byggandet av stora servergårdar på åkermark eller nära bostadsområden mötte motstånd från jordbrukare, naturvårdare och invånare som fruktar försegling av området och bullerföroreningar.

Slutligen är hållbarhet en central utmaning. Datacenter producerar en enorm mängd avfallsvärme, som vanligtvis frigörs till miljön oanvänd. Även om det finns lagliga krav för användning av avfallsvärme, misslyckas den praktiska implementeringen ofta på grund av bristen på infrastruktur, till exempel anslutna distriktsvärmenätverk. Detta leder till ett trilemma mellan målet för AI -ledarskap, energiövergången och klimatskyddsmålen. Utvidgningen av AI -infrastrukturen kan äventyra klimatmålen om den inte är inbäddad från början i en integrerad strategi för energi och stadsutveckling.

Lämplig för detta:

• Europas väg till AI -ledarskap med fem AI Gigafabrics? Mellan ambitiösa planer och historiska utmaningar

Byråkratisk reduktion och det fria flödet av data

I vilket område är efterfrågan på ett obehindrat dataflöde för AI -applikationer?

Kravet på att minska byråkratin så att data kan flyta obehindrat är en central men också mycket komplex punkt i AI -strategin. Det påverkar kärnspänningsfältet i det europeiska tillvägagångssättet för digitalisering: konflikten mellan det ovillkorliga behovet av stora mängder data för att främja innovation och den lika ovillkorliga bekännelsen av strikt dataskydd för att skydda grundläggande rättigheter.

Konstgjord intelligens, särskilt maskininlärning, är datadriven. Prestanda och noggrannhet hos AI -modeller beror direkt på mängden och kvaliteten på de data som de utbildas med. Ur synvinkeln för teknikutveckling är den mest fria och okomplicerade tillgången till enorma mängder data därför ett grundläggande krav för att kunna existera i global konkurrens. Efterfrågan på en "flödande" datatrafik är därför en grund för innovationsvänliga ramar.

Detta innovationskrav kompenseras emellertid av den europeiska rättsliga ramen, som kännetecknas av den allmänna dataskyddsförordningen (GDPR). GDPR är inte utformad som en innovationsbroms, utan som ett ramverk för skyddet av grundläggande medborgerliga rättigheter. Det är baserat på principer som dataminimering (endast som få data bör behandlas vid behov), syftet bindande (data får endast användas för det syfte som de har samlats in i) och behovet av en tydlig rättslig grund för eventuell databehandling, ofta i form av informerat samtycke. Dessa principer är i en naturlig spänning mellan "data hunger" för AI -utvecklingen, vilket leder till betydande juridisk osäkerhet bland företag och forskare.

Vilka specifika byråkratiska och juridiska hinder finns för AI -utvecklare inom dataskydd?

För AI -utvecklare i Tyskland och Europa visar sig spänningsområdet mellan datakrav och dataskydd i ett antal specifika juridiska och byråkratiska hinder som är direkt från GDPR och dess tolkning.

Principen om dataminimering representerar en grundläggande utmaning. Medan GDPR kräver behandling av personuppgifter för att begränsa den nivå som krävs för ändamålet, är många avancerade AI -modeller baserade på analysen av enorma, ospecifika dataposter för att känna igen mönster. AI: s "data hunger" är i direkt motsägelse till den nödvändiga dataekonomin.

Syftets hinder är nära kopplat. Enligt GDPR får data endast samlas in för definierade, tydliga och legitima syften. Utbildningen av AI -basmodeller utförs ofta för en mängd olika potentialer och vid utbildningen ännu inte förutsägbara framtida applikationer. Detta gör definitionen av ett specifikt syfte och skapar lagliga grå områden.

Ett annat stort hinder är kravet på en laglig behandlingsbasis. För utbildning av AI -modeller med personuppgifter som ofta samlas in från Internet är det praktiskt taget omöjligt att få uttryckligt och informerat samtycke från varje individ. Utvecklare hänvisar därför ofta till det "legitima intresset", men dess räckvidd är juridiskt kontroversiell och tolkas alltmer av dataskyddsmyndigheter, vilket leder till betydande juridisk osäkerhet.

Slutligen kolliderar den ofta icke-transparenta funktionaliteten hos komplexa AI-system, det så kallade "Blackbox" -problemet med GDPR: s transparensförpliktelser. Medborgare har rätt till information om logiken som ligger bakom automatiserade beslut. Om även utvecklarna inte längre kan förstå de exakta beslutsvägarna för en djup inlärningsmodell, är denna rätt att garantera. Totalt resulterar dessa hinder i AI -utveckling i Europa i samband med en högre juridisk risk och större byråkratiska ansträngningar än i andra världsregioner.

Lämplig för detta:

• AI Revolution Overlept? Varför Tyskland hotar att förlora anslutningen till USA och Kina

Hur försöker den europeiska AI -lagen skapa en balans mellan innovation och reglering?

Den europeiska AI -lagen är det mest omfattande försöket att skapa en regelverk som gör att riskerna med AI behärskar utan att kväva innovationen. Det är det centrala svaret på det beskrivna spänningsområdet och förkroppsligar ett strategiskt beslut för ett tredje sätt mellan Laissez-Faire-strategin i USA och den statliga kontrollerade AI-utvecklingen i Kina.

Kärnan i AI-lagen är dess riskbaserade strategi. I stället för att reglera AI i allmänhet differentierar lagen beroende på den potentiella risken för skador på en ansökan. AI -system med en "oacceptabel risk", såsom statlig social poäng eller manipulativa tekniker som påverkar människors beteende, är helt förbjudna. System med ”hög risk” som används inom kritiska områden som medicinsk diagnostik, personalrekrytering eller rättsväsendet är föremål för strikta krav för öppenhet, datasäkerhet, mänsklig övervakning och dokumentation. De allra flesta AI-applikationer, som klassificeras som låg risk, såsom skräppostfilter eller AI i videospel, förblir i stort sett oreglerade.

Samtidigt innehåller AI-lagen uttryckliga mekanismer för att främja innovation, som är särskilt inriktade på nystartade företag och små och medelstora företag (små och medelstora företag). Det viktigaste instrumentet är de så kallade "reglerande sandlådorna". Dessa är kontrollerade juridiska experimentella utrymmen där företag kan utveckla och testa innovativa AI -system under övervakning av de ansvariga myndigheterna utan att behöva förvänta sig de fullständiga sanktionerna av lagen omedelbart i händelse av oavsiktliga kränkningar. Dessa sandlådor är avsedda att skapa laglig och planeringssäkerhet, underlätta marknadstillträde och främja dialog mellan innovatörer och tillsynsmyndigheter. AI -lagen är därför inte bara ett skyddsinstrument, utan också ett strategiskt försök att skapa en pålitlig och pålitlig ram som är avsedd att styra innovationer och fungera som en konkurrensfördel på lång sikt.

AI & XR-3D-Rendering Machine: Fem gånger expertis från Xpert.Digital i ett omfattande servicepaket, FoU XR, PR & SEM – Bild: Xpert.Digital

Xpert.Digital har djup kunskap i olika branscher. Detta gör att vi kan utveckla skräddarsydda strategier som är anpassade efter kraven och utmaningarna för ditt specifika marknadssegment. Genom att kontinuerligt analysera marknadstrender och bedriva branschutveckling kan vi agera med framsyn och erbjuda innovativa lösningar. Med kombinationen av erfarenhet och kunskap genererar vi mervärde och ger våra kunder en avgörande konkurrensfördel.

Mer om detta här:

• Använd 5 -Fold -kompetensen hos Xpert.digital i ett paket – från 500 €/månad

Europeisk suveränitet i AI -basmodeller

Varför är utvecklingen av dina egna europeiska AI -basmodeller av strategisk betydelse?

Utvecklingen och kontrollen av AI -basmodeller, även känd som de grundläggande modellerna, har blivit en fråga om central strategisk betydelse för Europas framtid. Dessa modeller är den tekniska grunden som en mängd framtida AI -applikationer kommer att bygga. Ett fullständigt beroende av modeller som utvecklas och kontrolleras uteslutande av företag i USA eller Kina medför betydande risker för ”digitala suveräniteten” i Europa.

Digital suveränitet beskriver förmågan hos stater, företag och medborgare att själv bestämma sin digitala omvandling och att undvika kritiska tekniska beroenden. Om den grundläggande AI-infrastrukturen ligger i händerna på icke-europeiska aktörer, uppstår olika risker. För det första finns det ett ekonomiskt beroende som kan leda till ogynnsamma förhållanden eller begränsad tillgång till nyckelteknologier. För det andra är uppgifter som behandlas på amerikanska molnplattformar potentiellt föremål för tillgång av amerikanska myndigheter inom ramen för lagar som molnlagen, som strider mot europeiska dataskyddsidéer.

För det tredje och kanske viktigast av allt är det faktum att AI-baserade modeller inte är värderande. De är utbildade med data som återspeglar kulturella, sociala och etiska idéer. Modeller som främst är utbildade med data från det amerikanska eller kinesiska kulturområdet kan innehålla förspänning (förspänning) som inte är förenliga med europeiska värden och normer. Utvecklingen av egna europeiska grundmodeller är därför avgörande för att säkerställa att AI bygger upp framtiden på en stiftelse som respekterar europeiska grundvärden som demokrati, rättsstatsprincipen och skyddet av grundläggande rättigheter. Initiativ som Gaia-X, som ska skapa suverän europeisk datainfrastruktur, är en viktig komponent på detta sätt.

Lämplig för detta:

• Oberoende AI -plattformar som ett strategiskt alternativ för europeiska företag

Vad är den nuvarande statusen för att utveckla AI -basmodeller "tillverkade i Europa"?

Trots det betydande investeringsunderskottet mot USA och Kina har en dynamisk scen etablerat sig i Europa för utvecklingen av AI-baserade modeller, som bedriver sin egen, differentierade strategi. Istället för att försöka bygga de största och mest kraftfulla alla -riktiga modellerna fokuserar många europeiska skådespelare på specifika nischer och kvalitetsfunktioner.

Ett ledande tyskt företag på detta område är Alph Alpha. Heidelberg-starten är specialiserad på att utveckla AI-modeller som inte bara är effektiva, utan också transparenta och förståeliga ("förklarbar AI"). Detta fokus på pålitlighet och suveränitet gör Alph Alpha till en viktig partner för den offentliga sektorn och reglerade industrier. Företaget har nyligen anpassat sin strategi och fokuserar nu mer på mindre, specialiserade modeller för specifika tillämpningsområden, som ses som en strategisk avvikelse från direkt konkurrens med globala hyperscalers.

Ett annat europeiskt hopp är det franska företaget Mistral AI, som har fått stor uppmärksamhet från publiceringen av kraftfulla open source -modeller. Open Source -metoden främjar transparens och gör det möjligt för en bred gemenskap av utvecklare att bygga vidare på och anpassa dem på tekniken.

Dessutom finns det statligt finansierade initiativ som OpenGPT-X, ett projekt med deltagande av Fraunhofer-institut som driver utvecklingen av öppna och pålitliga språkmodeller för Europa. Vid universitetet i Würzburg utvecklades "Llämmlein" också av "Llämmlein" den första stora språkmodellen utbildad rent på tyska data för att bryta igenom dominansen av engelska -språkutbildningsdata och för att förbättra kvaliteten för det tyska språket. Dessa exempel visar en tydlig strategisk orientering: Europa konkurrerar inte främst med modens stora storlek, utan genom specialisering, öppenhet, transparens och anpassning till de specifika språkliga och reglerande behoven på den europeiska marknaden.

Vilken roll spelar EU: s reglering, särskilt AI -lagen, i AI -modellernas globala konkurrens?

Den europeiska förordningen, särskilt AI-lagen, spelar en ambivalent och mycket diskuterad roll i den globala AI-tävlingen. Å ena sidan uttrycks oroen mot ”överreglering från Bryssel” som kan belasta europeiska utvecklare med höga efterlevnadskostnader och byråkratiska hinder och därmed låta dem falla bakom jämfört med smidiga konkurrenter från USA och Kina. Kritiker är rädda för att strikta förordningar bromsar innovationer och, särskilt för nystartade företag, kan vara en marknadsinträdesbarriär.

Å andra sidan förstås AI -lagen allt mer som ett strategiskt instrument som kan skapa konkurrensfördelar på lång sikt. Genom att etablera världens första omfattande rättsliga ram för AI skapar EU juridisk och planeringssäkerhet för företag och användare. Denna tydliga ramverk kan locka investeringar och stärka förtroendet för AI -applikationer. Lagen tar också uttryckligen hänsyn till behoven hos små och medelstora företag och nystartade företag genom att tillhandahålla innovationsvänliga instrument som de reglerande sandlådorna som redan nämnts och differentiera dem med böterna enligt företagets storlek.

Kanske den viktigaste strategiska funktionen av EU-reglering ligger i den så kallade ”Brysseleffekten”. Eftersom den europeiska inre marknaden är nödvändig för globala teknikföretag kommer de att tvingas anpassa sina produkter och modeller till de strikta EU -kraven för att kunna arbeta här. På detta sätt exporterar EU sina regleringsstandarder och värdebaserade idéer från Ki de facto över hela världen. Förordningen blir således ett kraftfullt instrument för global design från en potentiell börda. Istället för att tävla i en ren teknologitävling, som Europa kan förlora på grund av investeringsgap, flyttar EU konkurrensen på nivån av styrelsemodeller, där det tar en ledarskapsposition genom en tydlig, värdebaserad och omfattande juridisk ram.

Internationellt samarbete och AI enligt europeiska värden

Vad betyder påståendet att utveckla en AI enligt ”europeiska värden”?

Syftet med att utveckla konstgjord intelligens enligt ”europeiska värden” är en central leitmotif för den tyska och europeiska digitala strategin och den avgörande differentieringsfaktorn i global konkurrens. Det handlar mindre om specifik teknisk arkitektur än inbäddning av AI -system i en robust juridisk och etisk ram, som återspeglar Europas grundläggande rättigheter och demokratiska principer.

Denna värdebaserade tillvägagångssätt anges tydligast i EU KI-lagen. De principer som är förankrade i den definierar vad som gör en "europeisk AI": den måste vara mänsklig -vilket innebär att människan alltid måste behålla den sista kontrollinstansen (mänsklig övervakning). Det måste vara säkert, robust och transparent, så att dina beslut är förståeliga och det inte lätt kan manipuleras. En kärnprincip är icke-diskriminering, vilket kräver att AI-system inte intensifieras eller skapar några befintliga sociala fördomar (förspänning). Att skydda integritet och datasuveränitet är en annan hörnsten på grund av den nära kopplingen till GDPR. Slutligen benämns aspekter som socialt och ekologiskt välbefinnande som mål för AI-system.

I praktiken manifesterar denna strategi sig genom tydliga förbud och strikta krav. AI -applikationer som i grunden motsäger de europeiska värdena, till exempel statlig social poäng baserad på den kinesiska modellen eller systemen för medvetslös manipulation av beteende i EU. För applikationer med hög risk gäller strikta krav som bör säkerställa att dessa system agerar rättvist, säkra och öppet. ”AI enligt europeiska värden” är därför ett politiskt och socialt projekt som är otydligt kopplat till skyddet av grundläggande rättigheter och demokratiska processer.

Lämplig för detta:

• Stargate Europa – AI -modeller med Deepseek och Stargate visar Europas möjligheter i AI -tävlingen

Hur kan ett "utbyte på ögonhöjd" utformas med teknikledare som USA?

Efterfrågan på ett "utbyte på ögonhöjd" med teknikledare som USA är ett uttryck för att sträva efter digital suveränitet. Det innebär en avvikelse från rollen som en ren teknikkonsument och controller till en aktiv och lika designer av den globala digitala ordningen. Flera faktorer är avgörande för att uppnå denna position.

Först kräver "ögonhöjd" sina egna tekniska färdigheter. Endast de som har relevanta AI-modeller, forskningskapacitet och ett starkt nystartad ekosystem uppfattas som en seriös partner i tekniska dialoger. De ansträngningar som beskrivs i de tidigare avsnitten för att inrätta sin egen AI -industri och infrastruktur är därför det grundläggande kravet.

För det andra är "ögonhöjd" baserad på styrkan på den europeiska inre marknaden. Som ett av de största och mest kraftfulla ekonomiska områdena i världen kan EU kasta sin marknadskraft i balansen som en politisk vikt. Globala företag är beroende av tillgång till den europeiska marknaden, vilket ger EU en stark förhandlingsposition för att fastställa standarder och regler.

Tredje och avgörande, "ögonhöjd" skapas av sin egen sammanhängande och globalt inflytelserika regelverk. AI -lagen är det centrala instrumentet här. Den definierar en tydlig europeisk synvinkel och tvingar internationella partners att hantera de europeiska idéerna om en värdebaserad AI. Istället för att bara reagera på amerikanska eller kinesiska standarder, sätter Europa proaktivt sina egna. Syftet är att förhindra att Europa "delas" av USA tekniskt och reglerande genom att framträda som ett stängt block med en tydlig, egen agenda.

Vilka strategiska konsekvenser är resultatet av regleringssystemens globala ras?

Den globala konkurrensen för ledarroll i artificiell intelligens är inte bara en ras för teknik och investeringar, utan också också en konkurrens om regleringssystemen och de tillhörande sociala visionerna. Tre distinkta modeller kristalliseras, var och en sätter olika prioriteringar.

Den europeiska modellen, förankrad i AI-lagen, är en omfattande, riskbaserad och grundläggande strategi. Det prioriterar säkerhet, förtroende och etiska räcker och försöker styra innovation inom en tydligt definierad juridisk korridor. Hans mål är att bli en global förebild för en ansvarsfull AI -regering.

Den amerikanska modellen är traditionellt mer marknadsorienterad och innovation. Fokus ligger på minimering av reglerande hinder för att påskynda den tekniska utvecklingen och kommersiella exploateringen av AI. Reglering är ofta reaktiv och sektorspecifik istället för en omfattande, förebyggande rättslig ram. Strategin syftar till att säkerställa teknisk överhöghet genom maximal frihet för de ledande företagen.

Den kinesiska modellen styrs av staten och är inriktad på att uppnå nationella strategiska mål. Reglering är smidig och kan snabbt anpassas till en ny teknisk utveckling, men tjänar också till att stärka statlig kontroll och övervakning. Innovation främjas massivt av staten, men alltid i enlighet med regeringens politiska mål.

Den strategiska implikationen för Tyskland och Europa är att din egen, värdebaserade tillvägagångssätt måste aktivt placeras som en styrka och som en global unik försäljningsplats. I en värld som blir allt mer medveten om de potentiella riskerna för AI kan den "pålitliga AI" -etiketten bli en avgörande konkurrensfördel. Framgången för den europeiska strategin kommer att bero på om denna regelverk inte är möjlig som en innovationsbroms, utan som ett tätning av godkännande för säkra, rättvisa och högkvalitativa AI -system som finner efterfrågan över hela världen – särskilt inom kritiska och känsliga tillämpningsområden.

Lämplig för detta:

• Utvecklingen av nya AI -modeller är utan tvekan en avgörande faktor för framtiden för konstgjord intelligens (AI)

☑ SME -stöd i strategi, rådgivning, planering och implementering

☑ Skapande eller omjustering av AI -strategin

☑ Pioneer Business Development

Konrad Wolfenstein

Jag hjälper dig gärna som personlig konsult.

Du kan kontakta mig genom att fylla i kontaktformuläret nedan eller helt enkelt ringa mig på +49 89 674 804 (München) .

Jag ser fram emot vårt gemensamma projekt.

Xpert.Digital är ett nav för bransch med fokus, digitalisering, maskinteknik, logistik/intralogistik och fotovoltaik.

Med vår 360 ° affärsutvecklingslösning stöder vi välkända företag från ny verksamhet till efter försäljning.

Marknadsintelligens, smarketing, marknadsföringsautomation, innehållsutveckling, PR, postkampanjer, personliga sociala medier och blyomsorg är en del av våra digitala verktyg.

Du kan hitta mer på: www.xpert.digital – www.xpert.solar – www.xpert.plus