FLUX Чорний ліс замість Сенд-Гілл-Роуд: Як Black Forest Labs руйнує німецький комплекс штучного інтелекту

Від «відсталого континенту» до авангарду штучного інтелекту: зміщені рамки дискусії

Роками в Німеччині та Європі домінувала майже ритуальна скарга: у сфері штучного інтелекту, особливо з фундаментальними генеративними моделями, США та Китай були нездоланними, тоді як Європа була надто зарегульованою, надто фрагментованою та їй надто бракувало капіталу. Роль Німеччини в цьому наративі була чітко визначена – сильні дослідження, сильна промисловість, але структурно нездатна створювати лідерів світового ринку в цифровому секторі.

З появою Black Forest Labs (BFL) з Фрайбурга ця історія раптово стає менш очевидною. Заснована навесні 2024 року, компанія залучила близько 450 мільйонів доларів менш ніж за два роки, її оцінюють приблизно в 3,25 мільярда доларів, і в ній працює лише близько 50 осіб. Її моделі зображень Flux є одними з найпопулярніших у світі, конкуруючи з сучасними системами зображень Google та інтегровані в продукти Adobe, Meta, Microsoft, Canva, телекомунікаційних компаній та інших.

Black Forest Labs (BFL) – це компанія зі штучним інтелектом, що базується у Фрайбурзі та спеціалізується на генеративних моделях зображень.

BFL розробляє моделі Flux (наприклад, FLUX.1, FLUX.1-pro, FLUX.1-schnell, FLUX.1.1-pro, FLUX.2) та пропонує їх через власні API та партнерів-платформ.

Flux (або FLUX.1/FLUX.2) — це сімейство моделей перетворення тексту на зображення, розроблене Black Forest Labs.

Існують різні варіанти з різним фокусом (наприклад, «dev» – відкритий, «pro» – комерційний, «fast» – для високої швидкості, FLUX.2 – для 4-мегапіксельного виводу та керування кількома посиланнями).

Раптом німецька лабораторія штучного інтелекту опинилася в центрі уваги інвесторів, таких як Andreessen Horowitz, Salesforce та інших важковаговиків на американській венчурній арені, і її відкрито називають бізнес-ЗМІ «конкурентом Google». Тому історія з Фрайбурга є економічно цікавою, оскільки вона одночасно торкається двох рівнів:

По-перше, це змінює сприйняття того, що насправді можливо в Німеччині в галузі штучного інтелекту. По-друге, це змушує нас переглянути, що насправді означає «йти в ногу з Кремнієвою долиною» – і на якому ігровому полі Німеччина може реально конкурувати.

Щоб зрозуміти це в перспективі, недостатньо просто розповісти історію засновника. Потрібно дослідити потоки капіталу, інфраструктуру, регулювання, корпоративну культуру та стратегічні рішення – саме ті змінні, які відрізняють ізольовану історію успіху від структурного розвороту тренду.

Підходить для цього:

• Чи зазнала краху бізнес-модель зі штучним інтелектом у Кремнієвій долині?

Лабораторії Чорного лісу як симптом: що показує дослідження Фрайбурга про потенціал ШІ в Європі

Black Forest Labs є екстремальним випадком у кількох аспектах. Компанія залучила понад 450 мільйонів доларів капіталу менш ніж за два роки, включаючи 300 мільйонів доларів в одному раунді серії B, який очолювали Salesforce Ventures та фонд AMP. Це збільшило її оцінку до 3,25 мільярда доларів – цифра практично безпрецедентна для німецького стартапу в галузі глибоких технологій за такий короткий час.

Однак, з економічної точки зору, вражає не лише оцінка, а й, перш за все, поєднання зростання доходів, капіталопродуктивності та ефективності використання персоналу. Згідно зі звітами, річний постійний дохід становить близько двозначних мільйонів, і цього було досягнуто трохи більше ніж за рік після заснування; крім того, існує портфель замовлень, що вимірюється тризначними мільйонами. Маючи близько 50 співробітників, це призводить до надзвичайно високого рівня створення вартості на одного працівника, що більше нагадує ранні стадії розвитку американських компаній з гіперзростанням, ніж традиційні німецькі технологічні компанії.

Крім того, існує стратегічне позиціонування: BFL переважно пропонує моделі та інфраструктуру для інших постачальників, а не створює єдину платформу, орієнтовану на кінцевого клієнта. Моделі Flux слугують технологічними будівельними блоками для створення зображень, редагування та, в майбутньому, відеовиробництва; вони інтегровані, наприклад, в інструменти дизайну, креативне програмне забезпечення, платформи соціальних мереж та помічників штучного інтелекту великих американських корпорацій. Таким чином, BFL працює радше як спеціалізований інфраструктурний гравець у глобальному ланцюжку створення вартості, ніж як ізольована служба підтримки споживачів.

Досвід команди засновників підтверджує цю картину. Засновники на чолі з Робіном Ромбахом та кількома співзасновниками відіграли важливу роль у розробці Stable Diffusion, однієї з ключових моделей, яка підживлює глобальний ажіотаж навколо генеративного штучного інтелекту зображень з 2022 року. Замість того, щоб слідувати міфу про заснування Кремнієвої долини, BFL виникла з мережі німецьких та європейських дослідницьких центрів, таких як Гейдельберг і Тюбінген, а також галузевого досвіду Nvidia.

Таким чином, це дослідження випадку демонструє три речі:

• По-перше: Європа, а зокрема Німеччина, безумовно, має дослідницький досвід світового класу, який можна перекласти на власні, конкурентоспроможні на міжнародному рівні базові моделі.
• По-друге, якщо доступ до капіталу, клієнтів та обчислювальної потужності забезпечено, навіть невелика, вузькоспеціалізована команда може створювати додану вартість у масштабі, який можна виміряти в усьому світі.
• По-третє, лінія розмежування між «Європою» та США на практиці набагато проникніша, ніж показують політичні дебати. BFL одночасно є флагманським німецьким стартапом і глибоко інтегрованою в потоки капіталу та клієнтів США.

Саме ця амбівалентність є відправною точкою для тверезого економічного аналізу питання: чи справді Німеччина не відстає від Кремнієвої долини, чи це винятковий випадок, який використовується як проекційний екран для політично зручного наративу?

Влада капіталу та економія масштабу: чому порівняння з Кремнієвою долиною є небезпечно спрощеним.

Щоб зрозуміти позицію Німеччини та Європи в перспективі, варто поглянути на первинні цифри. Між 2013 і 2023 роками американські компанії, що займаються штучним інтелектом, залучили майже 500 мільярдів доларів приватного капіталу, тоді як європейські фірми, включаючи ті, що знаходяться в ЄС та Великій Британії, залучили трохи більше 75 мільярдів доларів. Таким чином, США залучили приблизно в шість разів більше приватного фінансування у сфері штучного інтелекту.

У 2023 році лише близько 8 мільярдів доларів США венчурного капіталу в ЄС було спеціально виділено на штучний інтелект, порівняно з приблизно 68 мільярдами доларів США у США та близько 15 мільярдами доларів США у Китаї. У 2024 році приватні інвестиції у штучний інтелект у США продовжували зростати, перевищивши 100 мільярдів доларів США; лише в генеративному штучному інтелекті обсяг інвестицій у США перевищив сукупний обсяг інвестицій Китаю, ЄС та Великої Британії більш ніж на 25 мільярдів доларів США.

Хоча Європа наздоганяє – наприклад, завдяки потужним раундам фінансування для Mistral у Франції, Aleph Alpha та DeepL у Німеччині, а також Helsing у секторі безпеки – вона все ще значно відстає в абсолютних цифрах. Навіть за високих темпів зростання фінансування європейського ШІ, початкова точка залишається значно нижчою, і розрив збільшується, а не зменшується.

На цьому тлі посилання на окремих європейських зірок швидко видаються надмірно оптимістичними. У той час як BFL оцінюється в близько трьох мільярдів доларів США, такі компанії, як Anthropic або OpenAI, вже давно працюють у зовсім іншому масштабі. Наприклад, Anthropic досягла оцінки в діапазоні середніх тризначних мільярдів після нещодавніх раундів фінансування, що було підтримано угодами, в яких Microsoft та Nvidia разом інвестують до 15 мільярдів доларів США, а Anthropic натомість придбає хмарні та графічні потужності вартістю близько 30 мільярдів доларів США.

Паралельно, подальші двозначні мільярди доларів надходять в інфраструктурні проекти, такі як запланований проект центру обробки даних OpenAI "Stargate", для якого, за чутками, суми сягають близько 100 мільярдів доларів США. Гіперскейлери, такі як Microsoft, Google, Amazon та Meta, планують збільшити свої інвестиції в центри обробки даних до понад 300 мільярдів доларів США до 2025 року; тільки цього року майже 500 мільярдів доларів США надійде в центри обробки даних по всьому світу.

Для порівняння, навіть амбітна ініціатива ЄС «InvestAI», яка має на меті мобілізувати до 200 мільярдів євро державних та приватних коштів на інфраструктуру та екосистеми штучного інтелекту, видається значно меншою та, перш за все, більш трудомісткою. Крім того, залишається незрозумілим, яка частина цих коштів буде фактично інвестована та як швидко ці кошти набудуть ефекту.

Отже, структурна відправна точка зрозуміла:

• США мають значно більший та більш толерантний до ризику приватний капітал, гіперскейлери з гігантськими грошовими потоками, щільні мережі венчурних фондів, пенсійних фондів та суверенних фондів, а також величезну ставку на інфраструктуру штучного інтелекту, що відображається на ринках енергетики, нерухомості та чіпів.
• Німеччина та Європа рухаються вгору, але в іншому масштабі. Окремі компанії, такі як BFL, Mistral або Aleph Alpha, є економічно значущими, але вони працюють на світовому ринку, де трильйони вже інвестуються в інфраструктуру та додатки штучного інтелекту.

Отже, ключове питання полягає не в тому, чи може Німеччина створювати окремих зірок – це, безумовно, можливо – а в тому, чи може вона створити критичну масу компаній, капіталу та інфраструктури, які зможуть структурно конкурувати з Кремнієвою долиною. І тут відповіді значно більш відрезвляючі.

Інфраструктура як вузьке місце: обчислювальна потужність, енергія та ціна наздоганяння.

Економічна доцільність фундаментальних моделей штучного інтелекту значною мірою залежить від ефекту масштабу в обчислювальній інфраструктурі. Тільки Nvidia продає мільйони прискорювачів H100; кожен із цих чіпів споживає до 700 Вт, що більше енергії, ніж середнє споживання електроенергії на душу населення в американському домогосподарстві. Якщо підсумувати заплановані показники продажів, загальне споживання енергії установками H100 буде порівнянним із потребами в електроенергії у великих мегаполісах США.

Водночас у США виникають величезні кластери штучного інтелекту: Microsoft, Amazon, Meta, xAI та інші планують створювати центри обробки даних з підключеним навантаженням два гігавати або більше, трансформуючи цілі регіони. Кластер OpenAI Stargate у Техасі та проекти Meta та Amazon на Середньому Заході розроблені для роботи сотень тисяч графічних процесорів у тісно пов'язаних обчислювальних мережах — масштаб, який дедалі більше стає вимогою для навчання наступного покоління базових моделей.

Ця гонка озброєнь ставить подвійний виклик для Європи. По-перше, доступ до високопродуктивних графічних процесорів вже обмежений і сильно залежить від стратегій постачання та ціноутворення Nvidia. По-друге, вимальовуються питання енергопостачання та мережевої інфраструктури: прогнози передбачають, що до 2030 року центри обробки даних можуть споживати більше електроенергії, ніж Німеччина та Франція разом узяті сьогодні; значна частина цього зростання попиту буде пов'язана з навантаженнями штучного інтелекту.

ЄС намагається протидіяти цій тенденції: у рамках InvestAI буде створено кілька «гігафабрик штучного інтелекту» – великих спеціалізованих центрів обробки даних, які мають слугувати європейськими аналогами американських кластерів гіпермасштабування. У Німеччині існують плани консорціуму, наприклад, від Deutsche Telekom та Schwarz Group, щодо спільного запуску проекту центру обробки даних зі штучним інтелектом та подання заявки на фінансування ЄС. Водночас уряд Німеччини інвестує у високопродуктивні комп’ютери, сервісні центри штучного інтелекту та розширення інфраструктури гауссових суперкомп’ютерів.

Однак масштаб залишається обмеженим. Розширення кластера графічних процесорів потужністю приблизно один гігават на основі поточних поколінь Nvidia, за оцінками, вимагатиме інвестицій у десятки мільярдів; для наступних поколінь, таких як GB300 або далі, оціночна вартість одного гігавата становить від 40 до 50 мільярдів євро. Тільки національні стратегії Німеччини, які виділяють загалом п'ять мільярдів євро на штучний інтелект до 2025 року, ілюструють величезний розрив у необхідних вимірах інфраструктури.

З економічної точки зору це означає, що навіть якщо Європа та Німеччина значно збільшать свої ресурси, вони, ймовірно, не зможуть конкурувати на рівних з американськими гіперскейлерами у глобальній гонці інфраструктури. Натомість вони повинні розглянути, в яких нішах та архітектурах – таких як ефективніші моделі, спеціалізований периферійний штучний інтелект або особливо чутливі до регулювання сектори – вони можуть залишатися конкурентоспроможними з меншою, але більш цілеспрямованою обчислювальною потужністю.

Black Forest Labs втілює саме цю логіку: замість того, щоб будувати власну глобальну хмарну імперію, компанія оптимізує свої моделі для високоефективної роботи, безперешкодної інтеграції в існуючі платформи та, таким чином, опосередкованої вигоди від інвестицій в інфраструктуру інших. Це економічно раціонально – і водночас свідчить про те, що «встигання за темпом» тут визначається не потужністю інфраструктури, а якістю моделі, ефективністю та інтелектуальною інтеграцією в існуючі екосистеми.

Порівняння регуляторних режимів: перешкода, перевага чи просто інший шлях?

Ще однією ключовою відмінністю між Європою та США є їхні відповідні регуляторні середовища. У той час як США переважно покладаються на ринкову динаміку та схильні втручатися ex post – наприклад, через органи з питань конкуренції або галузеве регулювання – ЄС створив комплексний регуляторний режим ex ante за допомогою Закону про штучний інтелект, який також чітко стосується моделей загального призначення.

Закон про штучний інтелект запроваджує концепцію «Моделей штучного інтелекту загального призначення» (GPAI) та передбачає зобов’язання щодо прозорості та документування для цих моделей, особливо тих, що мають потенційно системні ризики. Постачальники потужних базових моделей повинні надавати технічну документацію, описувати навчальні дані принаймні в агрегованій формі, систематично аналізувати ризики, впроваджувати запобіжні заходи та, за певних обставин, реєструвати свої моделі в європейських реєстрах.

Європейські компанії, такі як Aleph Alpha та Mistral, неодноразово попереджали, що надмірно суворі або нечітко визначені правила перешкоджатимуть їхній здатності наздогнати конкурентів з США, особливо в той час, коли їм і так доводиться мати менший капітал, обчислювальну потужність та дані. Тому дебати щодо розробки правил для базових моделей зосередилися на тому, наскільки вузьким чи широким має бути визначення та наскільки широким має бути право Комісії ЄС класифікувати моделі як «системні».

З іншого боку, ЄС наголошує на можливостях регульованого шляху: ті, хто з самого початку враховує довіру, прозорість та дотримання законодавства у своїх моделях, можуть насолоджуватися довгостроковими перевагами в чутливих секторах, таких як охорона здоров'я, фінанси, державне управління або критична інфраструктура. У цих секторах важливі не лише продуктивність та ціна, а й відстеження, питання відповідальності, захист даних та етичні стандарти.

Для Німеччини, країни з високорегульованою, експортно-орієнтованою промисловою економікою, ця логіка не є новою. У багатьох секторах – від машинобудування та автомобілебудування до медичних технологій – німецькі компанії навчилися працювати в умовах високого регулювання та диференціювати свою продукцію саме через дотримання стандартів та якість. Відкритим питанням залишається те, чи можна цю модель надійно перенести у сферу штучного інтелекту, не відстаючи у фундаментальних технологіях.

Black Forest Labs пропонує непрямий аргумент з цього приводу: компанія значною мірою покладається на відкриті та ліцензовані релізи моделей, звертається до екосистем розробників та працює в секторах, де питання авторського права, торгових марок та відповідальності є особливо чутливими, таких як креативна та медійна індустрія. Той факт, що BFL все ще користується високим попитом, демонструє, що регулювання та економічний успіх не є взаємовиключними, за умови, що регуляторні вимоги є чіткими, пропорційними та передбачуваними для всіх учасників ринку.

Хоча в США немає порівняно комплексних правил щодо штучного інтелекту, вимоги там також зростають через судові рішення, галузеві стандарти, закони про захист прав споживачів та галузеві регулятори. Різниця полягає не стільки в тому, «чи» потрібно регулювання, скільки в тому, «як» і «коли» воно буде здійснюватися. США більше покладаються на реактивні коригувальні дії, тоді як Європа зосереджується на проактивному управлінні – з усіма пов’язаними з цим можливостями та ризиками.

Галузевий фокус: B2B, цифровізація (від штучного інтелекту до XR), машинобудування, логістика, відновлювані джерела енергії та промисловість

Детальніше про це тут:

• Бізнес-центр Xpert

Тематичний центр з аналітичними матеріалами та експертними знаннями:

• Платформа знань про світову та регіональну економіку, інновації та галузеві тенденції
• Збір аналізів, імпульсів та довідкової інформації з наших пріоритетних напрямків
• Місце для експертів та інформації про поточні розробки в бізнесі та технологіях
• Тематичний центр для компаній, які хочуть дізнатися про ринки, цифровізацію та галузеві інновації

Культура, бізнес-моделі та особливий шлях Німеччини: Між міфом про Долину та цифровими малими та середніми підприємствами

Часто недооцінений аспект у дебатах про те, як «йти в ногу з Кремнієвою долиною», – це культурне та інституційне вкорінення підприємництва. Модель Кремнієвої долини базується на надзвичайно толерантному до ризику венчурному капіталі, швидких циклах масштабування, агресивних стратегіях розширення та готовності «підривати» цілі галузі, навіть ціною довгострокової стабільності.

Німецькі малі та середні підприємства традиційно символізують щось інше: довгострокове мислення, контроль з боку родини або засновника, зосередження на нішевих ринках, високий технічний досвід, але часто помірні амбіції зростання та обмежений апетит до ризику. Дослідження прямо описують малі та середні підприємства як «антитезу» підприємництва Кремнієвої долини – не в сенсі відсталості, а як незалежну, стійку формулу успіху.

У поточних дебатах часто лунають спроби применшити значення цієї моделі на користь імпортованого ідеалу Кремнієвої долини. Однак дедалі більше голосів стверджують, що Німеччині не потрібно більше стартапів американського типу, а радше своєрідний «цифровий Mittelstand» (сектор малих і середніх підприємств): високоорієнтовані, цифрові компанії, які працюють прибутково, надійно та з довгостроковою перспективою, не дотримуючись догми гіперзростання.

Саме тут Black Forest Labs стає цікавою. З одного боку, компанія дуже схожа на класичну газель Кремнієвої долини: швидке зростання вартості, сильні венчурні інвестиції США, глобальні амбіції та використання міжнародних фінансових потоків і потоків талантів. З іншого боку, її операційна реальність більше нагадує вузькоспеціалізовану лабораторію: чітко визначена лінійка продуктів (моделі потоку), невелика, дуже згуртована група засновників з давньою співпрацею та організація, яка надає пріоритет коротким каналам зв'язку, чітким обов'язкам та швидким ітераціям.

З економічної точки зору, BFL показує, що елементи обох світів можуть поєднуватися:

Модель Кремнієвої долини забезпечує доступ до великих обсягів венчурного капіталу, включаючи венчурний капітал, що домінує в США, сміливість позиціонувати себе на світовому рівні та готовність погоджуватися на високі оцінки на ранній стадії.

ДНК середнього бізнесу компанії забезпечує технічну глибину, довгострокові командні відносини, високі стандарти якості та певну стриманість перед обличчям громадського ажіотажу – включаючи свідоме рішення залишити штаб-квартиру компанії у Фрайбурзі, а не в Сан-Франциско.

Річ у тім, що якщо Німеччина спробує скопіювати Кремнієву долину один до одного, вона майже неминуче програє. Ні капітальна база, ні регуляторне середовище, ні культурні уподобання не ідентичні. Однак, якщо їй вдасться розробити високопродуктивну цифрову екосистему на основі існуючої промислової та малого та середнього бізнесу моделі, яка вибірково використовує механізми Кремнієвої долини, результат може бути конкурентоспроможним сам по собі – хоча й інакше, ніж передбачає міф про «німецький OpenAI».

Роль США: партнер, інвестор, конкурент – і неминуча точка відліку.

Будь-який аналіз позиції Німеччини у сфері штучного інтелекту без прямого врахування США був би неповним. Сполучені Штати є не лише найбільшим інвестором, але й найважливішою технологічною, політичною та культурною системою відліку – і водночас головним конкурентом.

США роками інвестують величезні суми в дослідження та застосування штучного інтелекту; приватні інвестиції в ШІ, що становлять сотні мільярдів на рік, тепер є реальністю. Американські компанії домінують у списку «значущих моделей ШІ»: у нещодавньому рейтингу 40 найважливіших моделей належать американським організаціям, 15 — китайським, і лише три — усій Європі.

Водночас, американський капітал активно проникає в Європу. Американські інвестори дедалі частіше беруть участь у європейських раундах фінансування штучного інтелекту, зокрема у Швейцарії, Франції, Великій Британії та Німеччині, оскільки ці країни пропонують поєднання високоякісних досліджень, стабільної регуляторної бази та доступу до єдиного ринку ЄС. Серед тих, хто виграє від цього інтересу, є дочірні підприємства ETH Zurich у Швейцарії, французькі компанії, такі як Mistral, та німецькі фірми, такі як Aleph Alpha, DeepL та BFL.

Для Німеччини це означає, що США є одночасно і фактором сприяння, і загрозою. Без американського капіталу, американської хмарної інфраструктури та доступу до ринку США зростання BFL у такій формі навряд чи було б уявним. І навпаки, ця сильна інтеграція означає, що створення цінності, контроль та потоки даних значною мірою інтегровані в системи США – з усіма пов'язаними з цим ризиками для технологічного суверенітету та стратегічної залежності.

З економічної точки зору, це класична дилема для середніх держав у глобальних інноваційних системах:

• Якщо ви надто сильно ізолюєте себе, ви ризикуєте втратити зв'язок з іншими.
• Якщо ви повністю відкриєтеся, ви ризикуєте стати залежними в довгостроковій перспективі.

BFL ілюструє, як може виглядати прагматичний компроміс: використання американського капіталу та клієнтів, водночас збереження основної технічної експертизи та інтелектуальної власності у власних силах, а також цілеспрямоване розширення європейських філій та структур. Однак, чи вдасться підтримувати цей баланс у довгостроковій перспективі, залежить не стільки від окремих компаній, скільки від політичної та економічної бази, сформованої Німеччиною та ЄС.

Структурні сильні сторони Німеччини: промисловість, дані, кваліфіковані працівники – та недооцінений імпульс

Незважаючи на всі недоліки в капіталі та інфраструктурі, Німеччина має кілька структурних переваг, які часто недооцінюють у контексті економіки штучного інтелекту.

По-перше, країна має унікальну в світі щільність промислових галузей застосування ШІ: автомобілебудування, машинобудування, хімічна промисловість, логістика, охорона здоров'я, енергетика – скрізь виникають потоки даних, проблеми оптимізації та потенціал автоматизації, які ідеально підходять для застосувань на основі ШІ.

По-друге, Німеччина рано прийняла національну стратегію розвитку штучного інтелекту та неодноразово збільшувала її фінансування; до 2025 року планується виділити близько п'яти мільярдів євро, більшість з яких буде спрямовано на дослідження, обчислювальну інфраструктуру та створення професорських посад та кластерів передового досвіду у сфері штучного інтелекту. Крім того, Федеральне міністерство освіти та досліджень інвестує в сервісні центри зі штучного інтелекту, які мають на меті забезпечити науку та промисловість доступом до високопродуктивних комп'ютерів та ресурсів штучного інтелекту.

По-третє, рівень освіти в технічних та наукових дисциплінах високий, а такі університети, як Мюнхен, Тюбінген, Аахен та Берлін, перетворюються на привабливі центри для талантів у сфері штучного інтелекту. Такі регіони, як Гейдельберг/Гайльбронн, де розташований Aleph Alpha, явно позиціонують себе як нові європейські центри штучного інтелекту.

По-четверте, Німеччина з її малими та середніми підприємствами має величезну кількість потенційних користувачів штучного інтелекту, які, хоча часто ще перебувають на початку свого шляху, у багатьох випадках є фінансово стабільними та планують довгострокову перспективу. Тому справжній важіль впливу полягає не стільки в кількості новостворених стартапів у сфері штучного інтелекту, скільки в швидкості та глибині, з якою існуючі компанії адаптують технології штучного інтелекту та інтегрують їх у масштабовані бізнес-моделі.

Проблема: впровадження значно відстає від потенціалу. У Німеччині лише меншість компаній систематично використовують додатки штучного інтелекту; часто бракує не лише рішень, а й культурних та організаційних передумов, таких як стратегії обробки даних, чіткі обов'язки або відповідна кваліфікація на управлінському рівні.

Хоча Black Forest Labs сигналізує про те, що передові дослідження та підприємницькі амбіції можливі в Німеччині, те, чи розвиватиметься ширша економічна динаміка з окремих випадків, залежить від того, чи вдасться побудувати мости між дослідженнями, стартапами та промисловими користувачами – іншими словами, ліквідувати саме той розрив у трансферті, який німецькі асоціації критикують роками.

Саме тут може стати в пригоді стратегія «цифрового МСП»: не лише просування флагманських проектів, таких як BFL, але й надання тисячам малих та середніх підприємств можливості розробляти продукти та послуги на основі штучного інтелекту – можливо, на основі моделей, таких як ті, що надаються BFL, Aleph Alpha або міжнародними постачальниками.

Сценарії на наступні десять років: нішеве лідерство чи спеціалізована платформа штучного інтелекту?

Досвідчений спостерігач за США показує, що навіть там реальна влада у сфері штучного інтелекту зосереджена в руках кількох корпорацій та кількох модельних лабораторій. Сфера базових моделей та гіпермасштабних інфраструктур має сильну тенденцію до олігополізації – не в останню чергу тому, що початкові витрати зростають до сотень мільярдів.

Для Німеччини та Європи вимальовуються приблизно три стратегічні шляхи:

• По-перше, існує спроба створити окремий, значною мірою суверенний блок штучного інтелекту: з кількома європейськими гігафабриками, незалежним виробництвом графічних процесорів або альтернативних чіпів, європейськими гіперскейлерами та низкою моделей суверенних фондів, що працюють незалежно від американських платформ. Цей сценарій був би дорогим, політично амбітним і реалістичним лише за умови, що держави-члени ЄС мобілізують та координують значні суми грошей на постійній основі.
• По-друге, цілеспрямована нішева стратегія: Європа визнає, що вона не буде номером один у загальних мегамоделях та глобальній гіпермасштабованій інфраструктурі, але прагне лідирувати в окремих секторах (промисловий ШІ, робототехніка, охорона здоров'я, мобільність, безпека), а також у регульованих, «заснованих на довірі» застосуваннях ШІ. Інфраструктура будується радше як цілеспрямований фактор сприяння, ніж як комплексна противага.
• По-третє, гібридний шлях: Європа створює мінімальний суверенний потенціал (принаймні один або два великих навчальних центри, кілька незалежних моделей загального призначення), але свідомо залишається тісно пов'язаною з глобальними потоками капіталу та технологій, зосереджуючись на секторах, де вона має структурні переваги.

Black Forest Labs чітко відповідає логіці другого та третього шляхів: жодних власних глобальних хмарних центрів, а незалежні, конкурентні моделі; сильна інтеграція в екосистеми США, але основна технологічна експертиза в Європі; зосередження на конкретних, високодохідних сферах застосування замість абстрактних бачень «ЗШІ».

Для Німеччини було б економічно ризиковано інтерпретувати історію BFL як доказ того, що вона тепер «нарівні з Кремнієвою долиною». Більш реалістичний погляд полягає в тому, що BFL демонструє, що можливо, коли досконалість досліджень, підприємництво, доступ до міжнародного капіталу та цілеспрямовані бізнес-моделі поєднуються, і що такі поєднання все ще є винятком.

Справжній виклик полягає в тому, щоб перетворити виняток на тенденцію:

• Більше лабораторій, таких як BFL або Aleph Alpha, розробляють незалежні стеки моделей на основі своїх досліджень.
• Більше гравців у сфері промислового штучного інтелекту, які перетворюють генеративні та аналітичні моделі у виробничі програми.
• І більше цифрових малих та середніх підприємств, які масштабують свої ніші в усьому світі за допомогою цифрових продуктів на базі штучного інтелекту, не відмовляючись від своїх культурних переваг.

Німеччина зможе йти в ногу з часом, якщо перестане ставити неправильні запитання.

Початкове твердження, що «Німеччина може конкурувати з Кремнієвою долиною», у такому вигляді є оманливим. Щодо абсолютного обсягу капіталу, гіпермасштабованої інфраструктури та щільності глобальних великих технологічних компаній, розрив є значним і поки що збільшується, а не зменшується. У цьому відношенні Німеччина не «наздожене» в середньостроковій перспективі, а лише зможе більш розумно керувати власним становищем.

Однак, це правда, що Німеччина справді може конкурувати з Кремнієвою долиною, якщо точніше визначити орієнтир. Лабораторія на 50 осіб у Фрайбурзі, яка конкурує з Google за корону в галузі штучного інтелекту зображень і використовується компаніями зі списку Fortune 500 по всьому світу, спростовує старий рефлекс про те, що Німеччина структурно нездатна до цифрової досконалості.

Німеччина зможе триматися на плаву, якщо:

• Вона проактивно поєднала свої сильні сторони – промисловість, малі та середні підприємства, дослідження, регуляторну експертизу – зі штучним інтелектом і не намагалася імітувати Кремнієву долину, а розробила власну сумісну, але незалежну модель.
• Воно визнає, що суверенітет не обов'язково означає абсолютну автаркію, а радше стратегічний контроль над критичними вузлами: власними моделями, власною спеціалізованою інфраструктурою, власними базами талантів.
• Це скорочує розрив у трансфері знань між дослідженнями та промисловістю та систематично створює умови, які перетворюють такі аутсайдери, як Black Forest Labs, на ціле покоління глибокотехнологічних компаній.

Провокаційна правда полягає в наступному: Німеччина програє, якщо продовжуватиме ганятися за питанням, коли буде створено «наш OpenAI». Вона виграє, якщо зрозуміє, що справжнє ігрове поле знаходиться не в Сан-Франциско, а в заводських цехах, лабораторіях, лікарнях, логістичних центрах та адміністративних офісах між Чорним лісом та Балтійським морем.

У цьому контексті Black Forest Labs є не стільки доказом того, що Німеччина «вже там», скільки сигналом того, що варто серйозно розпочати цю подорож. Економіка штучного інтелекту винагороджує не лише розміри, але й ефективність, цілеспрямованість та інтелектуальну інтеграцію у складні системи створення цінності. Саме тут криється можливість для німецької та європейської моделі, яка не намагається бути Кремнієвою долиною, а впевнено взаємодіє з нею на рівних там, де це найважливіше.

Тут ви дізнаєтеся, як ваша компанія може швидко, безпечно та без високих бар'єрів входу впроваджувати індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту.

Керована платформа штучного інтелекту — це ваш універсальний та безтурботний пакет для штучного інтелекту. Замість того, щоб мати справу зі складними технологіями, дорогою інфраструктурою та тривалими процесами розробки, ви отримуєте готове рішення, адаптоване до ваших потреб, від спеціалізованого партнера — часто протягом кількох днів.

Основні переваги з першого погляду:

⚡ Швидке впровадження: від ідеї до операційного застосування за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну цінність.

🔒 Максимальна безпека даних: Ваші конфіденційні дані залишаються з вами. Ми гарантуємо безпечну та відповідність вимогам обробку без передачі даних третім особам.

💸 Без фінансових ризиків: Ви платите лише за результат. Повністю виключаються значні початкові інвестиції в обладнання, програмне забезпечення чи персонал.

🎯 Зосередьтеся на своєму основному бізнесі: Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще. Ми беремо на себе повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на основі штучного інтелекту.

📈 Орієнтований на майбутнє та масштабований: Ваш ШІ зростає разом з вами. Ми забезпечуємо постійну оптимізацію та масштабованість, а також гнучко адаптуємо моделі до нових вимог.

Детальніше про це тут:

• Кероване рішення на основі штучного інтелекту – промислові послуги зі штучним інтелектом: ключ до конкурентоспроможності в секторах послуг, промисловості та машинобудування

☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька

☑ Нове: листування на вашій національній мові!

 

Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

 

 

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка цифрової стратегії та оцифрування

☑ Розширення та оптимізація міжнародних процесів продажів

☑ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑ Піонерський розвиток бізнесу / маркетинг / PR / Мір

Xpert.digital має глибокі знання в різних галузях. Це дозволяє нам розробити кравці, розроблені стратегії, пристосовані до вимог та проблем вашого конкретного сегменту ринку. Постійно аналізуючи тенденції на ринку та здійснюючи розвиток галузі, ми можемо діяти з передбаченням та пропонувати інноваційні рішення. З поєднанням досвіду та знань ми створюємо додаткову цінність та надаємо своїм клієнтам вирішальну конкурентну перевагу.

Детальніше про це тут:

• Використовуйте 5 -разову компетентність xpert.digital в одній упаковці - від 500 € на місяць