П'ятибальний план: Таким чином Німеччина хоче стати світовою порадою AI – Gigafactory та публічні замовлення для AI Starups

Чому встановлення є провідною нацією ШІ для Німеччини, що має стратегічне значення?

Нинішній глобальний технологічний ландшафт характеризується інтенсивною конкуренцією в галузі штучного інтелекту (AI), яка часто описується як "гонка AI". Цю гонку в першу чергу цитують США та Китай, які роблять масові інвестиції в дослідження, розробки та інфраструктуру. Для високорозвиненої промислової нації, як Німеччина, позиціонування в цій галузі - це не простий варіант, а стратегічна необхідність. AI вже не є нішевою технологією, але перетворюється на фундаментальні основні інновації, які вирішать майбутню економічну конкурентоспроможність, національну безпеку та геополітичний вплив.

Для Німеччини процвітання якої в основному базується на його силі в ключових галузях, таких як машинобудування, автомобільна промисловість та медичні технології, технологічний дефіцит в секторі ШІ заснований на екзистенційних ризиках. Втрата технологічного лідерства в цих секторах не тільки стирає економічну основу, але й призведе до критичної залежності від постачальників іноземних технологій. Термінованість цього виклику стає зрозумілою в статтях політичної стратегії, які підкреслюють, що закликає вирішальні дії.

У відповідь на цю глобальну динаміку федеральний уряд Німеччини сформулював стратегічні плани, метою яких є встановлення Німеччини на «світових лідерах» країн AI. Центральним елементом цієї стратегії є п'ятибальний план цифрового міністра, який окреслює основні сфери дій для зміцнення місця розташування ШІ Німеччини. Цей план слугує посібником для всебічної трансформації, яка варіюється від цілеспрямованої просування внутрішніх стартапів до встановлення впевненої інфраструктури даних до встановлення регуляторної бази на основі цінностей.

Аналіз цього плану виявляє більш глибокий стратегічний вимір. З огляду на величезний інвестиційний розрив між Європою та США чи Китаєм, німецька та європейська стратегія не може бути легким іміджем американських чи китайських підходів. Швидше, це дизайн асиметричної конкурентної стратегії. Це має на меті не існувати через чисту фінансову перевагу, а через розумне використання більш конкретних сильних сторін: тісне взаємозв'язок ШІ з сильною промисловою основою, створенням надійної, екосистеми на основі цінності та встановлення цифрового суверенітету як якості. Наступні розділи детально проаналізують п’ять стовпів цієї стратегії та висвітлить їх наслідки, виклики та можливості.

Підходить для цього:

• Штучний інтелект | Маркетингова тактика американських компаній з AI Angstmacherei

Просування інновацій через публічне розподіл

Яку роль відіграє премія за державну контракт у просуванні стартапів AI в Німеччині?

Центральний важіль для зміцнення внутрішньої екосистеми AI полягає в стратегічному перестановці громадського порядку. Держава виступає в Німеччині як найбільший з індивідуальних ІТ-покупців, а це означає, що державний сектор нагороджує замовлення на трицифровий обсяг мільярдів доларів щороку. Цей величезний обсяг ринку є важливим економічним фактором і приносить величезний потенціал для цілеспрямованого просування інновацій.

Нинішня стратегія критикує попередню практику нагороди як "дике зростання" і вимагає цілеспрямованого контролю за цифровими витратами держав. Основою пропозиції є стратегічно призначити публічні замовлення німецькому та європейському AISTPS замість того, щоб насамперед присуджувати їх усталеним, часто американським технологічним гігантам. Цей захід покликаний слугувати "прискоренням інновацій", надаючи молодим, інноваційним компаніям вхід на ринок, який в іншому випадку їм буде складно.

Однак реальність показує, що цей потенціал поки що навряд чи був вичерпаний. Дослідження показують вражаюче низьку участь стартапів у публічних тендерах. Лише близько 11 % німецьких стартапів беруть участь у таких процедурах, і лише 7 % фактично отримують доплату. Частка публічних замовлень у загальному обороті цих компаній, відповідно, низька; Це менше 5 %. Це ілюструє значну невідповідність між потенційним ринком, який держава представляє як замовника, та здатність стартапів відкривати цей ринок. Таким чином, цільова нагорода публічних замовлень розуміється не лише як фінансова підтримка, але й як фундаментальний механізм відкриття ринку та перевірки нових технологій.

З якими перешкодами стикаються інноваційні молоді компанії в законі про закупівлі?

Низький успіх стартапів у державних тендерах пояснюється низкою конкретних бюрократичних та юридичних перешкод, які закріплені в німецькому та європейському законодавстві про закупівлі. Ці перешкоди часто пристосовуються до потреб великих, створених компаній і представляють непереборні перешкоди для молодих, спритних компаній.

Однією з найбільших проблем є вимоги до здатності. Державні клієнти часто вимагають доказів певного мінімального річного обороту, який часто може бути двома вартістю замовлення. Цю вимогу важко задовольнити за стартап, який все ще знаходиться у фазі зростання і, природно, має менші продажі. Крім того, існує попит на всебічні посилання через порівнянні проекти за останні три фінансові роки. Це створює класичну "Проблема з яєць Хенна": немає посилань без публічних замовлень, і без публічних замовлень без посилань.

Крім того, складність та тривалість процедури нагороди відлякують багато стартапів. Створення документів пропозиції-це час та інтенсивність ресурсів, що є важливим тягарем для невеликих команд. Сам закон про закупівлі характеризується високою регуляторною щільністю та розподілом регулювання: накази нижче певних порогових цінностей ЄС підлягають національним нормам, таким як суб'єктна угода (УВго), тоді як накази вище цих значень повинні бути розміщені по всій Європі та підлягають більш складному регламенту, таких як закон проти конкурентних обмежень (GWB) та регулювання нагороди (VGV). Ця юридична складність збільшує перешкоду вступу і призводить до того, що багато інноваційних компаній уникають державного сектору як потенційних клієнтів з самого початку.

Які рішення та реформи обговорюються з метою полегшення доступу до публічних замовлень?

Для того, щоб зменшити описані перешкоди, різні рішення обговорюються на юридичному та політичному рівні. Вони спрямовані на те, щоб зробити закон про закупівлі більш гнучкими та більш інноваційними, не відмовляючись від основних принципів прозорості та конкуренції.

На юридичному рівні вже є інструменти, які можуть використовувати стартапи для компенсації їхніх недоліків. Сюди входить утворення "торгів", в яких кілька менших компаній об'єднуються, щоб спільно підвищити потенціал для більшого порядку. Іншим варіантом є "позика на здатність", в якій запуску "позики", наприклад, посилання або показники продажів, від усталеної компанії-партнера, яка взамін зобов’язана надати свої ресурси у відповідь.

На політичному рівні існують всебічні пропозиції щодо реформи, такі як 7-бальний план цифрової асоціації Bitkom. Крім усього іншого, це вимагає більш сильного застосування існуючих інноваційних критеріїв нагороди, створення нових стандартів оцінювання, пристосованих для запуску та гармонізації міцних юридичних кадрів. Центральним моментом є професіоналізація точок закупівель. Співробітники органів, що присвоєні, потребують спеціалізованих знань, щоб мати можливість оцінити інноваційні рішення AI, що часто вимагає спеціалізації та цілеспрямованого навчання. Ще одним важливим інструментом є «інноваційне партнерство». Це спеціальна процедура нагороди, яка явно розроблена для розробки інноваційного рішення разом з компанією, яка ще не доступна на ринку. Тому він ідеально підходить для закупівлі нових технологій AI та сприяє співпраці між громадськими руками та інноваційними постачальниками.

У наступній таблиці узагальнено центральні виклики та відповідні рішення:

Інновації замість низької ціни: нові можливості для стартапів для замовлень

Інновації замість низької ціни: нові можливості для стартапів для замовлень – Зображення: xpert.digital

Стартапи знаходяться перед різними перешкодами для замовлень, які можуть забезпечити нові можливості завдяки інноваціям замість низької ціни. Сувні критерії здатності, такі як мінімальні продажі та посилання, часто виключають молоді компанії з конкуренції через відсутність корпоративної історії. Такі рішення, як використання вдячності, затвердження особистих посилань на працівників та адаптація критеріїв до відповідної корпоративної фази можуть допомогти тут. Висока складність та тривалість процедур закупівель переповнюють невеликі команди та спричиняють великі ресурсні зусилля, саме тому зменшення бюрократії, оцифрування процедур нагороди (наприклад, через Eviels), а також цілеспрямована підготовка та мереж стартапів мали б сенс. Часто невідповідний розмір замовлення, коли відсутність ділянок перевищує потужність малих компаній, також може бути покращений шляхом послідовного застосування середньо розміщеного бізнес -пункту (§ 97 ГВБ) для розподілу замовлень у вільні та сприяння спільнот, що торгують. Ще одним важливим моментом є фокус на найнижчій ціні, інноваційних, але потенційно дорожчих рішень. Впровадження "інноваційної премії" як критерію доплати, більш широке використання функціональних описів ефективності та використання інноваційних партнерств може відкрити тут нові можливості. Нарешті, відсутність прозорості та відсутність зворотного зв'язку ускладнює процес навчання для стартапів та запобігає вдосконаленням у майбутніх пропозиціях. Публікація комплексної статистики нагороди та обов'язковий відгук для учасників торгів, які не враховувались, підтвердили б цей процес.

Які економічні наслідки мають цільові переваги для вітчизняних компаній?

Стратегічний намір віддавати перевагу публічним замовленням «внутрішніх компаній AI» являє собою форму промислової політики, яка, однак, перебуває в напрузі між встановленими економічними принципами та європейською юридичною базою. Ядро цієї сфери напруги полягає у конфлікті між сприянням національній технологічній екосистемі та потенційною втратою ефективності через обмежену конкуренцію.

Права надання ЄС ґрунтується на основних принципах внутрішнього ринку: прозорості, рівномірному лікуванню та недискримінації. Ці принципи призначені для того, щоб найбільш економічна пропозиція була укладена контрактом, незалежно від національного походження учасника. Ця відкрита конкуренція вважається важливим двигуном економічного зростання і, за оцінками, значно сприяє ВВП ЄС. Політика, яка явно віддає перевагу внутрішнім компаніям, підриває цей принцип і ризикує порушити законодавство ЄС.

З економічної точки зору, такий протекціоністський захід може призвести до підвищення цін на державний сектор. Якщо конкуренція штучно обмежена виключенням міжнародних постачальників, решта внутрішніх учасників торгів можуть забезпечити більш високі ціни. Дослідження впливу місцевих переваг у системі закупівель свідчать про те, що це може збільшити витрати для платників податків та знизити ефективність державних витрат.

Навпаки, аргументи промислової політики є. Прихильники такої стратегії стверджують, що тимчасові переваги необхідні для надання молоді, стратегічно важливої галузі, як галузь ШІ, справедлива можливість у глобальній конкуренції. Державний мандат може діяти для запуску як вирішальний "перший клієнт", який не тільки генерує продажі, але й служить важливим довідком і, таким чином, полегшує доступ до приватних ринків та іншого венчурного капіталу. Тому це стратегічне врахування: на короткі повідомлення більш високі витрати та потенційні втрати ефективності приймаються для того, щоб створити суверенні та конкурентоспроможні внутрішні технології в довгостроковій перспективі та уникнути критичних залежностей. Таким чином, реалізація цієї стратегії вимагає ретельного врівноваженого акта для сприяння вітчизняній промисловості, не загрожуючи наріжним каменем європейського внутрішнього ринку.

Інтеграція незалежної та перехресної платформи AI-джерела для всіх питань компанії – Зображення: xpert.digital

Ki-Gamechanger: Найбільш гнучка платформа AI – кременовані рішення, що зменшують витрати, покращують свої рішення та підвищують ефективність

Незалежна платформа AI: інтегрує всі відповідні джерела даних компанії

• Ця платформа AI взаємодіє з усіма конкретними джерелами даних
  • Від SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox та багатьох інших систем управління даними
• Швидка інтеграція AI: індивідуальні рішення AI для компаній у години чи дні замість місяців
• Гнучка інфраструктура: хмарна або хостинг у власному центрі обробки даних (Німеччина, Європа, вільний вибір місця розташування)

• Найвища безпека даних: Використання в юридичних фірмах - це безпечні докази
• Використовуйте в широкому спектрі джерел даних компанії
• Вибір власних або різних моделей AI (DE, EU, США, CN)

Виклики, які вирішує наша платформа AI

• Відсутність точності звичайних рішень AI
• Захист даних та безпечне управління конфіденційними даними
• Високі витрати та складність індивідуального розвитку ШІ
• Відсутність кваліфікованого ШІ
• Інтеграція ШІ в існуючі ІТ -системи

Детальніше про це тут:

• Інтеграція AI незалежної та перехресної платформи AI для всіх питань компанії

Побудова національної обчислювальної енергетичної інфраструктури

Який сучасний стан інфраструктури центру обробки даних у Німеччині і чому це має вирішальне значення для ШІ?

Обчислювальна потужність є основною основою цифрової економіки і є незамінним ресурсом для розробки та експлуатації сучасних додатків AI. Великі моделі AI, зокрема основні моделі, потребують величезних обчислювальних можливостей для навчання, мільярди параметрів та величезної кількості даних. Без потужної та масштабованої інфраструктури арифметичних та центрів обробки даних амбіція стати провідною нацією ШІ не може бути здійсненною.

Наразі Німеччина має найбільші можливості центру обробки даних у Європі. Основне розташування Франкфурта AM зарекомендував себе як центральний центр, який значною мірою пов'язаний з де-циксами, розташованим там, одним з найбільших Інтернет-вузлів у світі. Ця концентрація забезпечує відмінну зв’язок та приваблює інвестиції від глобальних постачальників хмарних постачальників та постачальників послуг колокації.

Незважаючи на цю провідну позицію в Європі, відносний погляд показує більш диференційовану картину. Якщо порівняти наявну обчислювальну потужність з економічною силою, виміряною валовим внутрішнім продуктом (ВВП), Німеччина відстає від інших країн. Такі країни, як Великобританія або Нідерланди, мають більшу щільність обчислювальної потужності на мільярд євро у ВВП. У глобальному порівнянні відстань до США та Китаю, які домінують на ринку, ще більш чітка. Цей відносний розрив сигналізує про потенційне вузьке місце, яке може обмежити здатність Німеччини йти в ногу в глобальній гонці ШІ. Цифровий суверенітет і технологічна здатність країни діяти безпосередньо безпосередньо залежать від сили та розширення цієї критичної інфраструктури.

Підходить для цього:

• Залежно від хмари США? Боротьба Німеччина за хмару: як конкурувати з AWS (Amazon) та Azure (Microsoft)

Що означає попит на "Gigafactory для даних" в контексті стратегії AI?

Термін "Gigafactory", спочатку сформований Tesla для його величезних заводів для масового виробництва батарей, використовується як ефективна метафора як частина німецької стратегії AI. Попит на "принаймні один гігафактер" у Німеччині не буквально розуміється як єдина фабрика, а як політична прихильність до побудови центрів обробки даних у форматі гіперштабів, які спеціально розроблені для надзвичайних вимог додатків AI.

"Gigafactory для даних" символізує якісний і кількісний стрибок у національній арифметичній інфраструктурі. Йдеться не лише про роботу звичайних центрів обробки даних для стандартних хмарних служб, а про створення систем, які здатні впоратися з найбільш обчислювальними завданнями – перш за все навчання моделей на основі AI з трильйонами точок даних. Такі системи потребують масової концентрації спеціалізованого обладнання (особливо GPU), надзвичайно високої енергетичної щільності та високорозвинених систем охолодження.

Вимога передбачає стратегічну потребу створити суверенну арифметичну інфраструктуру, яка дозволяє німецьким та європейським компаніям розвивати та експлуатувати моделі AI у власній країні. Це зменшує залежність від хмарних платформ американського гіперкалера та зміцнює цифровий суверенітет. Тому "Gigafactory" є фізичною основою для амбіції стати незалежною "хмарною нацією" і мати можливість вижити у глобальній конкуренції за технологічне лідерство в ШІ.

Які найбільші проблеми в розширенні можливостей центру обробки даних у Німеччині?

Амбітний план масового розширення національної обчислювальної потужності виникає у ряді значних фізичних, регуляторних та соціальних проблем. Ці вузькі місця показують, що цифрова трансформація не вдається через дуже конкретні, нецитальні межі, якщо вони не будуть проактивно розглянуті.

Найбільший виклик - енергопостачання. Центри обробки даних, особливо для додатків AI, мають величезне та стабільно зростаюче споживання електроенергії. Енергетичні вимоги німецьких центрів обробки даних можуть майже подвоїтися до 2030 року порівняно з сьогоднішнім. Це стикається з високими цінами на енергію в Німеччині, що в міжнародному порівнянні є значним конкурентним недоліком і може зробити інвестиції непривабливими.

Друга головна перешкода - це тривалі процедури планування та затвердження. У Німеччині потрібно значно довше, ніж у середньому ЄС, щоб затвердити та створити новий центр обробки даних. Ці бюрократичні затримки створюють невизначеність інвестицій і уповільнюють необхідне розширення інфраструктури.

По -третє, висока площа простору з центрів обробки даних все частіше призводить до конфліктів землекористування. Будівництво великих серверних ферм на ріллі або поблизу житлових районів зіткнулося з опором фермерів, природоохоронців та мешканців, які бояться ущільнення та забруднення шуму.

Нарешті, стійкість є центральним завданням. Центри обробки даних виробляють величезну кількість відпрацьованого тепла, яке зазвичай випускається в навколишнє середовище невикористаним. Хоча існують юридичні вимоги до використання відпрацьованого тепла, практична реалізація часто не вдається через відсутність інфраструктури, наприклад, підключені районні нагрівальні мережі. Це призводить до трилеми між метою керівництва ШІ, енергетичним переходом та цілями захисту клімату. Розширення інфраструктури ШІ може загрожувати кліматичним цілям, якщо вона не буде вбудована з самого початку в інтегровану стратегію енергетичного та міського розвитку.

Підходить для цього:

• Шлях Європи до лідерства AI з п'ятьма AI Gigafabrics? Між амбітними планами та історичними проблемами

Бюрократичне зменшення та вільний потік даних

У якій області попит на безперешкодний потік даних для додатків AI?

Вимога щодо зменшення бюрократії, щоб дані могли протікати безперешкодно, є центральною, але також дуже складною точкою стратегії ШІ. Це впливає на поле ядерної напруги європейського підходу до оцифрування: конфлікт між безумовною потребою у великій кількості даних для сприяння інноваціям та однаково безумовним сповіді суворого захисту даних для захисту основних прав.

Штучний інтелект, особливо машинне навчання, керується даними. Продуктивність та точність моделей AI безпосередньо залежать від кількості та якості даних, з якими вони навчаються. З точки зору розвитку технологій, найбільш вільний та неускладнений доступ до величезної кількості даних є основною вимогою, щоб мати можливість існувати в глобальній конкуренції. Попит на "проточний" трафік даних, таким чином, є проханням про інноваційні рамки.

Однак цей інноваційний імператив компенсується європейською юридичною рамкою, яка характеризується загальним регламентом захисту даних (GDPR). GDPR розроблений не як інноваційне гальмо, а як основа для захисту основних громадянських прав. Він ґрунтується на таких принципах, як мінімізація даних (лише оскільки мало даних слід обробити за необхідності), цілі обов'язкового (дані можуть використовуватися лише для того, для яких вони були зібрані) та необхідність чіткої юридичної основи для будь -якої обробки даних, часто у формі інформованої згоди. Ці принципи знаходяться в природній напрузі між «голодуванням даних» розвитку ШІ, що призводить до значної юридичної невизначеності серед компаній та дослідників.

Які конкретні бюрократичні та юридичні перешкоди існують для розробників AI у галузі захисту даних?

Для розробників ШІ в Німеччині та Європі область напруги між вимогами до даних та захистом даних проявляється у ряді конкретних юридичних та бюрократичних перешкод, що випливають безпосередньо від GDPR та його інтерпретації.

Принцип мінімізації даних є основним завданням. Незважаючи на те, що GDPR вимагає обробки персональних даних для обмеження необхідного рівня для цієї мети, багато вдосконалених моделей AI базуються на аналізі величезних, неспецифічних записів даних, щоб розпізнати шаблони. "Голод даних" AI прямо суперечить необхідній економіці даних.

Захист цілей тісно пов'язаний. За даними GDPR, дані можуть бути зібрані лише для визначених, чітких та законних цілей. Однак тренування базових моделей AI часто проводиться для різноманітного потенціалу та на момент навчання ще не виражених майбутніх додатків. Це робить визначення конкретної мети та створює законні сірені області.

Ще однією головною перешкодою є вимога законної обробки. Для навчання моделей AI з особистими даними, які часто збираються з Інтернету, практично неможливо отримати явну та поінформовану згоду з боку кожної людини. Тому розробники часто посилаються на "законний інтерес", але його охоплення є юридично суперечливим і все більше інтерпретується органами захисту даних, що призводить до значної юридичної невизначеності.

Нарешті, часто непрозора функціональність складних систем AI, так звана проблема «Blackbox», стикається з зобов'язаннями прозорості GDPR. Громадяни мають право на інформацію про логіку, яка стоїть за автоматизованими рішеннями. Якщо навіть розробники більше не можуть зрозуміти точні шляхи прийняття рішень моделі глибокого навчання, це право важко гарантувати. Загалом ці перешкоди призводять до розвитку ШІ в Європі, пов'язані з більш високим юридичним ризиком та більшими бюрократичними зусиллями, ніж в інших світових регіонах.

Підходить для цього:

• AI Revolution Overplept? Чому Німеччина погрожує втратити зв’язок із США та Китаєм

Як європейський закон про ШІ намагається створити баланс між інноваціями та регулюванням?

Європейський закон про АІ - це найповніша спроба створити регуляторну базу, яка робить ризики AI освоїли без задушення інновацій. Це центральна відповідь на область описаної напруги та втілює стратегічне рішення для третього шляху між підходом США в США та контрольованою державою розвитку AI в Китаї.

Ядром закону про ШІ є його підхід, заснований на ризику. Замість того, щоб регулювати ШІ загалом, закон розрізняється відповідно до потенційного ризику пошкодження заявки. Системи AI з "неприйнятним ризиком", такі як державні соціальні оцінки або маніпулятивні методи, які впливають на поведінку людей, повністю заборонені. Системи з "високим ризиком", які використовуються в критичних областях, таких як медична діагностика, набір персоналу або судова влада, підлягають суворим вимогам щодо прозорості, безпеки даних, нагляду людини та документації. Переважна більшість програм AI, які класифікуються як низький ризик, такі як спам-фільтри або AI у відеоіграх, залишаються значною мірою нерегульованими.

У той же час, закон ШІ містить явні механізми сприяння інноваціям, які особливо спрямовані на стартапи та невеликі та середні компанії (МСП). Найважливішим інструментом є так звані «регуляторні пісочні коробки». Це контрольовані юридичні експериментальні простори, в яких компанії можуть розробляти та перевіряти інноваційні системи AI під наглядом відповідальних органів, без необхідності негайно очікувати повних санкцій закону у разі ненавмисних порушень. Ці пісочні коробки призначені для створення юридичної та планування безпеки, сприяння доступу до ринку та сприяння діалогу між новаторами та регуляторами. Таким чином, закон про ШІ - це не лише інструмент захисту, але й стратегічну спробу створити надійну та надійну рамку, яка призначена для спрямування інновацій та служить конкурентною перевагою в довгостроковій перспективі.

Машина AI & XR-3D-рендерінгу: п’ять разів досвід від Xpert.digital у комплексному пакеті служби, R&D XR, PR & SEM – Зображення: xpert.digital

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

Європейський суверенітет у базових моделях AI

Чому розробка ваших власних європейських базових моделей AI стратегічного значення?

Розробка та контроль базових моделей AI, також відомі як основні моделі, стала питанням центрального стратегічного значення для майбутнього Європи. Ці моделі - це технологічна основа, на якій будуть створені різноманітні майбутні програми AI. Повна залежність від моделей, які розробляються та контролюються виключно компаніями в США чи Китаї, несуть значні ризики для "цифрового суверенітету" Європи.

Цифровий суверенітет описує здатність держав, компаній та громадян самостійно визначати їх цифрову трансформацію та уникати критичних технологічних залежностей. Якщо основна інфраструктура AI полягає в руках неєвропейських акторів, виникають різноманітні ризики. По -перше, існує економічна залежність, яка може призвести до несприятливих умов або обмеженого доступу до ключових технологій. По -друге, дані, які обробляються на хмарних платформах США, потенційно підлягають доступу владі США в рамках таких законів, як Закон про хмару, що суперечить європейським ідеям захисту даних.

По-третє, і, мабуть, найголовніше-той факт, що моделі на основі AI не є нейтральними. Вони навчаються з даними, що відображають культурні, соціальні та етичні ідеї. Моделі, які в першу чергу навчаються з даними американської чи китайської культурної області, можуть містити зміщення (зміщення), які не сумісні з європейськими цінностями та нормами. Тому розвиток власних європейських базових моделей є важливим для того, щоб AI створює майбутнє на основі, який поважає європейські основні цінності, такі як демократія, верховенство права та захист основних прав. Такі ініціативи, як Gaia-X, які повинні створювати суверенну європейську інфраструктуру даних, є таким чином важливим компонентом.

Підходить для цього:

• Незалежні платформи AI як стратегічна альтернатива для європейських компаній

Який сучасний статус розробки базових моделей AI "виготовлено в Європі"?

Незважаючи на значний дефіцит інвестицій щодо США та Китаю, динамічна сцена зареєструвалася в Європі для розвитку моделей на основі ШІ, які проводять власну, диференційовану стратегію. Замість того, щоб намагатися побудувати найбільші та найпотужніші моделі, що мають загальну форму, багато європейських акторів зосереджуються на конкретних нішах та якісних особливостях.

Провідна німецька компанія в цій галузі - Альфа Альфа. Стартап Heidelberg спеціалізується на розробці моделей AI, які є не лише ефективними, але й прозорими та зрозумілими ("Пояснюючим AI"). Цей фокус на надійності та суверенітеті робить Альфа Альфа важливим партнером для державного сектору та регульованими галузями. Нещодавно компанія адаптувала свою стратегію і зараз зосереджується більше на менших, спеціалізованих моделях для конкретних областей застосування, які розглядаються як стратегічний відхід від прямої конкуренції з глобальними гіперкалерами.

Ще одна європейська надія - французька компанія Mistral AI, яка приділяла велику увагу з публікації потужних моделей з відкритим кодом. Підхід з відкритим кодом сприяє прозорості та дозволяє широкій спільноті розробників розвивати та адаптувати їх до технології.

Крім того, існують ініціативи, що фінансуються державою, такі як OpenGPT-X, проект із участю інститутів Fraunhofer, який сприяє розвитку відкритих та надійних мовних моделей для Європи. В Університеті Вюрцбурга "Llämmlein" також був розроблений "llämmlein" першою великою мовою моделі, яка навчалася виключно на німецьких даних, щоб пробити домінування даних про навчання англійської мови та покращити якість німецької мови. Ці приклади показують чітку стратегічну орієнтацію: Європа в першу чергу конкурує з великим розміром моделей, а завдяки спеціалізації, відкритість, прозорості та адаптації до конкретних мовних та регуляторних потреб європейського ринку.

Яку роль відіграє регулювання ЄС, зокрема Закон про ШІ, у глобальній конкуренції моделей AI?

Європейський регламент, особливо закон про ШІ, відіграє неоднозначну та дуже обговорювану роль у глобальному конкурсі ШІ. З одного боку, турбота висловлюється проти "надмірної регуляції з боку Брюсселя", яка могла б обтяжувати європейських розробників високими витратами на дотримання та бюрократичних перешкод і, таким чином, дозволити їм відставати порівняно з спритними конкурентами США та Китаю. Критики побоюються, що суворі правила сповільнюють інновації і, особливо для стартапів, можуть стати бар'єром на ринку.

З іншого боку, закон AI все більше розуміється як стратегічний інструмент, який може створити конкурентні переваги в довгостроковій перспективі. Встановлюючи першу у світі всебічну юридичну основу для ШІ, ЄС створює юридичну та планувальну безпеку для компаній та користувачів. Ця чітка рамка може залучити інвестиції та посилити довіру до додатків AI. Закон також чітко враховує потреби та середніх підприємств та стартапів, надаючи інструменти, сприятливі для інновацій, такі як регуляторні пісочні скриньки, вже згадані та розмежовують їх з штрафами відповідно до розміру компанії.

Мабуть, найважливіша стратегічна функція регулювання ЄС полягає в так званому "Брюссельському ефекті". Оскільки європейський внутрішній ринок є незамінним для глобальних технологічних компаній, вони будуть змушені адаптувати свою продукцію та моделі до суворих вимог ЄС, щоб мати можливість тут працювати. Таким чином, ЄС експортує свої нормативні стандарти та цінні ідеї KI FACTO у всьому світі. Таким чином, регулювання стає потужним інструментом глобального дизайну з потенційного тягаря. Замість того, щоб змагатися в чистому технологічному конкурсі, який Європа, можливо, могла б втратити через інвестиційні прогалини, ЄС переслідує конкуренцію на рівні моделей управління, де він займає лідерську позицію через чітку, ціннісну та всебічну юридичну базу.

Міжнародне співробітництво та ШІ відповідно до європейських цінностей

Що означає претензія на розвиток ШІ відповідно до "європейських цінностей"?

Метою розвитку штучного інтелекту згідно з «європейськими цінностями» є центральний лейтмотиф німецької та європейської цифрової стратегії та рішучого фактора диференціації у глобальній конкуренції. Це менше стосується конкретної технічної архітектури, ніж вбудовування систем AI у надійну юридичну та етичну рамку, що відображає основні права та демократичні принципи Європи.

Цей підхід, заснований на цінності, найбільш чітко визначається в Законі про Кі Кі. Принципи, закріплені в ньому, визначають, що робить "європейський ШІ": він повинен бути орієнтованим на людину, а це означає, що людина завжди повинна зберегти останній екземпляр контролю (нагляд за людьми). Це повинно бути безпечним, міцним і прозорим, щоб ваші рішення були зрозумілими, і це не можна легко маніпулювати. Основним принципом є недискримінація, яка вимагає, щоб системи AI не посилили або не створювали існуючі соціальні забобони (зміщення). Захист конфіденційності та суверенітету даних - це ще один наріжний камінь завдяки тісному зв’язку з GDPR. Нарешті, такі аспекти, як соціальне та екологічне добробут, названі цілями для систем AI.

На практиці такий підхід проявляється через чіткі заборони та суворі вимоги. Програми AI, які принципово суперечать європейським цінностям, такими як державна соціальна оцінка на основі китайської моделі або систем для несвідомого маніпулювання поведінкою в ЄС. Для додатків з високим ризиком застосовуються суворі вимоги, які повинні забезпечити, щоб ці системи діяли справедливими, безпечними та прозоро. "AI згідно з європейськими цінностями", таким чином, є політичним та соціальним проектом, який нерозривно пов'язаний із захистом основних прав та демократичних процесів.

Підходить для цього:

• Stargate Europa – моделі AI з Deepseek та Stargate показують можливості Європи в конкуренції AI

Як можна розробити "обмін на рівні очей" з такими лідерами технологій, як США?

Попит на "обмін на рівні очей" з лідерами технологій, такими як Сполучені Штати, є вираженням прагнення до цифрового суверенітету. Це передбачає відхід від ролі споживача та контролера чистої технології до ролі активного та рівного дизайнера глобального цифрового порядку. Кілька факторів мають вирішальне значення для досягнення цієї позиції.

По -перше, "рівень очей" вимагає власних технологічних навичок. Тільки ті, хто має відповідні моделі AI, дослідницькі можливості та сильна стартап-екосистема, сприймаються як серйозний партнер у технологічних діалогах. Таким чином, зусилля, описані в попередніх розділах щодо створення власної галузі ШІ та інфраструктури, є основною вимогою.

По -друге, "рівень очей" заснований на силі європейського внутрішнього ринку. Як одна з найбільших і найпотужніших економічних сфер у світі, ЄС може кинути свою ринкову силу в баланс як політичну вагу. Глобальні компанії залежать від доступу до європейського ринку, що надає ЄС сильну переговорну позицію щодо визначення стандартів та правил.

По -третє і важливо, «рівень очей» створюється власною когерентною та глобально впливовою регуляторною рамкою. Закон про ШІ є центральним інструментом тут. Він визначає чітку європейську точку зору і змушує міжнародних партнерів боротися з європейськими ідеями AI на основі цінності. Замість того, щоб просто реагувати на американські чи китайські стандарти, Європа активно встановлює свої власні. Мета - запобігти "поділенню" Європи технологічно та регуляторним, виступаючи як закритий блок із чітким власним порядок денний.

Які стратегічні наслідки є результатом глобальної раси регуляторних систем?

Глобальна конкуренція за лідерську роль у штучному інтелекті - це не лише гонка за технології та інвестиції, але все частіше конкуренція за регуляторні системи та пов'язані з ними соціальні бачення. Три чіткі моделі кристалізуються, кожна з яких встановлює різні пріоритети.

Європейська модель, яка прив’язана до закону про ШІ, є всебічним, основою ризику та фундаментальним підходом. Він надає пріоритет з безпеки, довіри та етичних огородження та намагається керувати інноваціями в чітко визначеному правовому коридорі. Його мета - стати глобальною моделлю для наслідування відповідального уряду ШІ.

Модель США традиційно більш орієнтована на ринок та інновації. Основна увага приділяється мінімізації регуляторних перешкод для прискорення технологічного розвитку та комерційної експлуатації ШІ. Регулювання часто є реактивним та специфічним для сектору замість всебічної, профілактичної юридичної бази. Стратегія має на меті забезпечити технологічну верховенство через максимальну свободу для провідних компаній.

Китайська модель керує державою та спрямована на досягнення національних стратегічних цілей. Регулювання є спритним і може бути швидко пристосоване до нових технологічних розробок, але також служить для зміцнення державного контролю та спостереження. Інновації масово сприяють державі, але завжди відповідно до політичних цілей уряду.

Стратегічне наслідки для Німеччини та Європи полягає в тому, що ваш власний підхід, заснований на цінності, повинен активно розміщуватись як силу та як глобальний унікальний пункт продажу. У світі, який стає все більш усвідомленим потенційними ризиками ШІ, етикетка "надійної AI" може стати вирішальною конкурентною перевагою. Успіх європейської стратегії залежатиме від того, чи неможлива ця регуляторна база як інноваційне гальмо, але як печатка схвалення для безпечних, справедливих та якісних систем AI, які знаходять попит у всьому світі – особливо в критичних та чутливих сферах застосування.

Підходить для цього:

• Розробка нових моделей AI, безсумнівно, є вирішальним фактором для майбутнього штучного інтелекту (AI)

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка стратегії AI

☑ Піонерський розвиток бізнесу

Конрад Вольфенштейн

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши контактну форму нижче або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) .

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

Xpert.digital - це центр для промисловості з фокусом, оцифруванням, машинобудуванням, логістикою/внутрішньологічною та фотоелектричною.

За допомогою нашого рішення щодо розвитку бізнесу на 360 ° ми підтримуємо відомі компанії від нового бізнесу до після продажу.

Ринкова розвідка, маха, автоматизація маркетингу, розвиток контенту, PR, поштові кампанії, персоналізовані соціальні медіа та виховання свинцю є частиною наших цифрових інструментів.

Ви можете знайти більше на: www.xpert.digital – www.xpert.solar – www.xpert.plus