Суверенітет ШІ для компаній: прихований козир Європи у сфері ШІ? Як суперечливий закон стає можливістю проти домінування США

Містраль перевершує Google? Чому безкоштовні моделі з відкритим кодом – єдиний шанс Європи на незалежність

Європа переживає безпрецедентний цикл оновлення штучного інтелекту. Завдяки революційній силі генеративного штучного інтелекту, інвестиції зростають експоненціально, а прогнози обіцяють величезне зростання. Але за фасадом багатомільярдних бюджетів ховається загрозлива реальність: замість широкої демократизації технології формується дворівнева економічна система. У той час як великі корпорації консолідують свої витрати з глобальними гіперскейлерами та стають глибоко залежними, основа європейської економіки – інноваційні малі та середні підприємства (МСП) – відстають у технологічному та економічному плані.

Цей розрив різко посилиться наступним технологічним стрибком: «Агентним ШІ». Його надзвичайні вимоги до інфраструктури змушують компанії бути прив’язаними до певного постачальника, справжні витрати на які часто приховуються. Ретельний аналіз загальної вартості володіння (TCO) демонструє, що, здавалося б, простий шлях до хмари для постійних додатків ШІ більш ніж удвічі дорожчий, ніж побудова власної, суверенної інфраструктури. Парадоксально, але Закон ЄС про ШІ, який часто критикують за те, що придушує інновації, стає каталізатором зміни курсу: його суворі вимоги до прозорості та контролю роблять використання власних систем «чорної скриньки» непередбачуваним ризиком.

Рішення цієї стратегічної трилеми вартості, залежності та регулювання полягає в послідовному переході до технологій з відкритим кодом. Високопродуктивні моделі, такі як Mistral або Llama 3, що працюють на відкритих платформах, вперше дозволяють поєднати технологічну досконалість з економічною ефективністю та цифровим суверенітетом. Але хоча технології та стратегія зрозумілі, у центрі уваги виявляється вирішальне вузьке місце: люди. Гостра нестача кваліфікованих працівників є останньою і найбільшою перешкодою на шляху Європи не лише до вимоги суверенітету ШІ, але й до його формування.

Підходить для цього:

• Внутрішня платформа штучного інтелекту компанії як стратегічна інфраструктура та бізнес-необхідність

Рівняння суверенітету штучного інтелекту: економічне балансування Європи між гіпермасштабним домінуванням та цифровою автаркією

Поза межами ажіотажу: Чому майбутнє штучного інтелекту в Європі визначатиметься не хмарними технологіями, а стратегічним контролем та людською експертизою

Нова європейська реальність штучного інтелекту: ринок вийшов з рівноваги

Економічний ландшафт Європи зазнає фундаментальної трансформації, зумовленої експоненціальними інвестиціями у штучний інтелект. Макроекономічні прогнози свідчать про непохитну відданість технологічним оновленням. Нещодавні аналізи прогнозують, що витрати на ІТ-послуги, пов'язані зі штучним інтелектом, у Європі зростуть на 21 відсоток у 2025 році. Дослідницькі компанії підтверджують, що європейський ринок штучного інтелекту вступає у фазу швидкого зростання, значною мірою завдяки революційній силі генеративного штучного інтелекту (GenAI). Ця технологія перетворилася з нішевого застосування на центральний інвестиційний цикл, що змушує ІТ-директорів фундаментально переглянути своє планування майбутнього.

Однак цей кількісний сплеск приховує глибоку та структурно небезпечну реальність. Детальний погляд на дані Євростату щодо впровадження за 2024 рік малює тривожну картину фактичного проникнення. У Європейському Союзі лише 13,48 відсотка всіх компаній з десятьма або більше співробітниками використовували технології штучного інтелекту у 2024 році. Хоча це являє собою значне збільшення на 5,45 процентних пункти порівняно з 2023 роком, низький базовий показник показує, наскільки далеко нам ще належить пройти, щоб досягти широкого впровадження.

Справжня економічна проблема полягає не в середньому рівні впровадження, а в надзвичайній фрагментації ринку. Дані Євростату показують небезпечний «розрив у впровадженні» між розмірами компаній: у той час як 41,17 відсотка великих компаній вже використовують ШІ, лише 20,97 відсотка середніх компаній і катастрофічні 11,21 відсотка малих компаній це роблять.

Це виявляє критичну невідповідність: якщо загальні витрати на послуги штучного інтелекту значно зростають на 21 відсоток, але середній рівень впровадження залишається низьким і сегментованим, це означає, що з економічної точки зору зростає не весь ринок, а радше кілька вже домінуючих гравців – 41 відсоток великих компаній – масово консолідують свої витрати. Ця консолідація підтверджується спостереженням, що компанії все частіше переходять від безпосередньої закупівлі рішень штучного інтелекту до впровадження партнерських рішень. На практиці цими партнерами є глобальні гіперскейлери та їхні екосистеми.

Цей розвиток подій не вказує на здорове, широке піднесення, а радше на появу дворівневого економічного суспільства. У той час як великі корпорації глибоко інтегруються в екосистеми постачальників технологій, щоб забезпечити свою конкурентоспроможність, основа німецької та європейської економіки – інноваційні малі та середні підприємства – відстають у технологічному та економічному плані. Таким чином, «фаза швидкого зростання» є не стільки демократизацією штучного інтелекту, скільки прискоренням залежності тих, хто може собі це дозволити.

Зміна парадигми: від ізольованих пілотів до «агентського ШІ»

Паралельно з цією кількісною динамікою ринку відбувається якісний стрибок у самій технології, що фундаментально посилює її стратегічні наслідки. Ера ізольованих пілотних проектів ШІ, спрямованих насамперед на підвищення продуктивності, поступається місцем новій фазі: «агентному ШІ». Аналітики визначають «агентне майбутнє» як стан, у якому системи ШІ більше не просто виконують завдання, а діють автономно, цілеспрямовано та масштабовано. Йдеться про оркестрування інтелекту в усіх системах, командах та ланцюгах створення вартості з метою переосмислення бізнес-моделей.

Готовність прийняти цю нову парадигму була надзвичайно високою у 2025 році. Опитування показує, що 29 відсотків організацій повідомляють, що вже використовують Agentic AI, тоді як ще 44 відсотки планують впровадити його протягом наступного року. Лише 2 відсотки компаній не розглядають його використання. Основні варіанти використання спрямовані на ядро ​​бізнес-процесів: 57 відсотків користувачів планують впровадити його в обслуговуванні клієнтів, 54 відсотки - у продажах та маркетингу, а 53 відсотки - в ІТ та кібербезпеці. Глобальні технологічні компанії підтримують цю тенденцію; 88 відсотків керівників США заявили, що вони збільшать свої бюджети на ШІ наступного року завдяки Agentic AI.

Але ця ейфорія зустрічається з суворою реальністю: вакуумом впровадження. Незважаючи на високу готовність інвестувати, 62 відсотки компаній, що оцінюють агентів штучного інтелекту, не мають чіткої відправної точки для впровадження. 32 відсотки всіх пілотних проектів зупиняються і ніколи не доходять до фази виробництва.

Корінною причиною цього поширеного збою є не стільки програмне забезпечення, скільки фізична інфраструктура. Більше половини всіх поточних пілотних проектів штучного інтелекту стагнують через недостатні обмеження інфраструктури. Агентний ШІ — це не просте оновлення програмного забезпечення; він фундаментально змінює вимоги до мережі. Аналітики Cisco попереджають, що запити агентного ШІ генерують до 25 разів більше мережевого трафіку, ніж традиційні запити. Ці системи вимагають нової, децентралізованої архітектури «уніфікованого периферійного середовища», оскільки прогнозується, що в майбутньому 75 відсотків корпоративних даних потрібно буде обробляти на периферії, тобто там, де вони походять, наприклад, на заводі чи в автомобілі.

Ця інфраструктурна криза спричиняє глибоку проблему довіри. Виявляється значна розбіжність у сприйнятті: хоча 78 відсотків керівників вищої ланки стверджують, що мають сильне управління ШІ, лише 58 відсотків старших менеджерів, які ближче до впровадження, погоджуються з цим. Цікаво, що 78 відсотків цих керівників — тих самих, хто затверджує великі бюджети — визнають, що не довіряють агентному ШІ, коли він приймає автономні рішення.

Ця недовіра не є переважно психологічною, а прямим симптомом неадекватності інфраструктури. Керівництво не довіряє системам, оскільки їхня власна інфраструктура не розрахована на роботу з 25-кратним мережевим навантаженням або не гарантує необхідної надійності та безпеки на периферії. Саме ця прогалина — нездатність запускати Agentic AI на власній інфраструктурі — стає найбільшим фактором прискорення залежності від постачальника. Європейські компанії, які хочуть зробити цей стратегічний крок, змушені купувати необхідну периферійну архітектуру як дорогу керовану послугу саме у тих гіперскейлерів, домінування яких вони насправді бояться.

Парадокс повернення інвестицій (ROI) у штучний інтелект

Величезні інвестиції в інфраструктуру штучного інтелекту стикаються з ще однією ключовою економічною проблемою: парадоксом повернення інвестицій (ROI). Бюджети на цифрові ініціативи різко зросли. Дані за 2025 рік показують, що ці бюджети зросли з 7,5 відсотка доходу у 2024 році до 13,7 відсотка у 2025 році. Для типової компанії з доходом у 13,4 мільярда доларів це дорівнює цифровому бюджету в 1,8 мільярда доларів. Значна частина цього бюджету, в середньому 36 відсотків, спрямовується безпосередньо на автоматизацію ШІ.

Незважаючи на цей значний розподіл капіталу, прибутки часто залишаються нечіткими, «повільно матеріалізуються та важко вимірюваються», як показало опитування Deloitte серед європейських керівників у 2025 році. Ця невідповідність між масивними внесками та нечіткими результатами є ключовою характеристикою сучасної економіки штучного інтелекту.

Одним із явищ, яке найчіткіше ілюструє цей парадокс, є так званий «тіньовий ШІ». Проникливе дослідження показує, що хоча лише 40 відсотків компаній отримали офіційні ліцензії на моделі великих мов (LLM), співробітники понад 90 відсотків компаній використовують приватні інструменти ШІ (такі як особисті облікові записи ChatGPT) для своїх щоденних робочих завдань.

Така поведінка є дуже показовою з економічної точки зору. Вона демонструє, що хоча цінність технології є очевидною та безпосередньою для окремого працівника (інакше вони б нею не користувалися), створення цінності не фіксується, не контролюється та не використовується компанією. Таким чином, «тіньовий штучний інтелект» – це не просто проблема відповідності, а симптом невдалої стратегії закупівель, інфраструктури та цінності. Керівництво часто інвестує у видимі, але здебільшого нетрансформаційні престижні проекти, тоді як найбільші можливості рентабельності інвестицій в оптимізацію функцій бек-офісу залишаються недостатньо фінансованими.

Складність вимірювання рентабельності інвестицій полягає в самій природі трансформації. Впровадження штучного інтелекту — це не просте оновлення; його можна порівняти з історичним переходом від парової енергії до електрики на заводах. Повні переваги електрики виникли не простою заміною парового двигуна електродвигуном, а лише тоді, коли компанії переналаштували всі свої виробничі лінії та робочі процеси навколо нового децентралізованого джерела енергії.

З цієї причини традиційні показники рентабельності інвестицій (ROI), що зосереджені на економії коштів або підвищенні продуктивності, не відповідають очікуванням. Тому аналітики закликають до альтернативних показників оцінки. До них належать показник рентабельності працівника (ROE), який вимірює покращення досвіду та утримання співробітників, а також показник рентабельності майбутнього (ROF), який оцінює довгострокову стратегічну перевагу та майбутню життєздатність бізнес-моделі. Водночас оцінка повинна повністю враховувати загальну вартість володіння (TCO), включаючи часто приховані витрати на аудит відповідності, постійне перенавчання моделей та внутрішні адміністративні накладні витрати. Таким чином, проблема ROI часто є проблемою TCO: компанії уникають високих змінних операційних витрат (OpEx) хмарних сервісів заради важковимірного підвищення продуктивності, нехтуючи капітальними витратами (CapEx) у власну платформу, яка могла б легалізувати тіньовий ШІ та контролювати його вартість внутрішньо.

Правда про сукупну вартість володіння: переоцінка витрат на інфраструктуру для регенеративного штучного інтелекту

Дискусія щодо рентабельності інвестицій (ROI) нерозривно пов'язана з фундаментальним рішенням щодо базової інфраструктури. Стратегічний вибір між локальним розміщенням даних (у власному центрі обробки даних) та публічною хмарою (з гіперскейлером) економічно перекалібрується з урахуванням конкретних вимог генеративного штучного інтелекту. Догма «хмара понад усе», яка роками вважалася священною, дедалі більше виявляється економічною помилкою для робочих навантажень, пов'язаних зі штучним інтелектом.

Фундаментальна відмінність полягає у структурі витрат. Витрати на хмарні технології – це змінні операційні витрати, що залежать від використання (OpEx). Вони лінійно зростають зі збільшенням часу обчислення, місця для зберігання, викликів API або обсягу даних. Витрати на локальні ресурси, з іншого боку, є значною мірою фіксованими капітальними витратами (CapEx). Після високих початкових інвестицій граничні витрати на одиницю використання зменшуються зі збільшенням використання локального обладнання.

Для традиційних, коливальних робочих навантажень хмара була неперевершеною. Для нових, постійних робочих навантажень штучного інтелекту, особливо навчання та безперервного розгортання моделей (логічного висновку), ця картина зворотна. Аналіз загальної вартості володіння (TCO), проведений Lenovo, який порівнює робочі навантаження графічних процесорів (еквіваленти NVIDIA A100 на екземплярах AWS p5) протягом п'ятирічного періоду, дає чіткі результати. При цілодобовому безперервному використанні, типовому для логічного висновку, загальна вартість локального обладнання становить приблизно 411 000 доларів США. Така ж обчислювальна потужність у публічній хмарі коштує приблизно 854 000 доларів США за той самий період. Таким чином, витрати на хмару зростають більш ніж удвічі.

Аргумент про те, що хмара є більш гнучкою, справедливий лише за дуже низьких коефіцієнтів використання. Якщо в цьому сценарії коефіцієнт використання падає до 30 відсотків, витрати на хмару значно знижуються, але вони все ще залишаються вищими, ніж витрати на локальне використання. Однак для компаній, які хочуть серйозно та масштабно використовувати штучний інтелект, низький рівень використання не є метою, а проблемою ефективності. Лінійна модель операційних витрат хмари є економічно неефективною для сталого використання GenAI.

Моделі генеративного штучного інтелекту доводять цю спіраль витрат до крайнощів. Моделі навчання, такі як Llama 3.1, потребували 39,3 мільйона годин обчислювальної потужності на графічному процесорі. Гіпотетично проведення цього навчання на екземплярах AWS P5 (H100) може коштувати понад 483 мільйони доларів, не враховуючи витрати на зберігання. Ці цифри ілюструють, що навчання, і навіть масштабне налаштування базових моделей, через публічні хмарні сервіси є фінансово непосильним для більшості організацій.

Окрім простого розрахунку витрат, локальний підхід пропонує кращий контроль над конфіденційними даними та критично важливою для бізнесу інтелектуальною власністю. У хмарі обробка сторонніми службами та спільна інфраструктура збільшують ризики для конфіденційності даних, роблячи дотримання нормативних вимог (таких як GDPR або галузеві правила у сфері фінансів та охорони здоров'я) більш складним та дорогим. Аналіз сукупної вартості володіння (TCO) таким чином надає економічний доказ необхідності переоцінки: цифровий суверенітет — це не просто політичне модне слово, а й очевидна фінансова необхідність.

Боротьба за цифровий суверенітет як економічна стратегія

Аналіз загальної вартості володіння (TCO) показує, що вибір інфраструктури має вимір промислової політики. «Цифровий суверенітет» більше не є суто оборонною чи політичною вимогою, а радше наступальною економічною стратегією для забезпечення конкурентних переваг.

Позиція Німеччини в цій глобальній гонці є нестабільною. Аналіз, проведений ZEW (Центром європейських економічних досліджень), малює неоднозначну картину: хоча німецькі компанії є лідерами у використанні штучного інтелекту в Європі, країна слабка як постачальник рішень у сфері штучного інтелекту. Німеччина має значний торговельний дефіцит у сфері продуктів та послуг штучного інтелекту, а її частка у світових заявках на патенти на штучний інтелект значно відстає від частки провідних країн.

Цей стратегічний розрив посилюється недостатньою обізнаністю з проблемою в основному промисловому секторі, а саме в малих та середніх підприємствах (МСП). Спільне дослідження Adesso та Дослідницького інституту Handelsblatt за 2025 рік показує, що чотири з п'яти німецьких компаній не мають розробленої стратегії цифрового суверенітету. Це ще більш тривожно, враховуючи, що більшість цих компаній визнають, що вже сильно залежать від цифрових рішень від неєвропейських постачальників.

Така пасивність стає небезпечною у світлі глобальної динаміки. Зростаюча геополітична фрагментація та зростання «технологічного націоналізму» переосмислюють правила промислової конкуренції. Для основних галузей Європи — виробництва, автомобільної промисловості, фінансів та охорони здоров’я — контроль над власницькими даними, ланцюгами поставок та системами штучного інтелекту стає питанням виживання. Європа повинна перейти від «пасивного користувача» до «активного формувача» свого цифрового промислового майбутнього.

Стратегічна відповідь на цей виклик полягає у федеративних просторах даних, що пропагується такими ініціативами, як Platform Industrie 4.0 та Gaia-X. Platform Industrie 4.0 має на меті створити простори даних, які уможливлюють багатосторонню співпрацю на основі довіри, цілісності та суверенітету індивідуальних даних.

Gaia-X, яка у 2025 році вступить у фазу конкретного впровадження з понад 180 проектами простору даних, є спробою підняти це бачення на загальноєвропейський рівень. Мета зрозуміла: зруйнувати «гегемонію північноамериканських акторів» шляхом створення федеративної, сумісної та безпечної інфраструктури даних, яка дотримується європейських цінностей і правил.

Тут потрібно виправити одне важливе непорозуміння: Gaia-X не є «європейською хмарною альтернативою», призначеною для прямої конкуренції з гіперскейлерами. Швидше, це операційна система для довіри та сумісності. Gaia-X надає рамки довіри, відкриті стандарти та механізми відповідності, які дозволяють німецькому виробнику автомобілів безпечно об'єднувати свою (економічно вигідну, згідно з аналізом TCO) локальну інфраструктуру із системами своїх постачальників у галузевому, суверенному пулі даних.

Таким чином, 80 відсотків німецьких компаній, які не мають стратегії суверенітету, роблять подвійну економічну помилку: вони не лише ігнорують гострий геополітичний ризик, але й величезну перевагу у сукупній вартості володіння, яку суверенна інфраструктура, розроблена відповідно до принципів Gaia-X, може запропонувати в епоху GenAI.

Від залежності від великих хмарних провайдерів назад до переосмислення власної ІТ-інфраструктури (локальної)

Закон ЄС про штучний інтелект: регуляторний тягар чи каталізатор суверенітету?

Європейське регулювання тепер втручається в це складне поєднання економічного тиску та стратегічної необхідності. Закон ЄС про штучний інтелект (Регламент (ЄС) 2024/1689) часто обговорюється як просте навантаження на дотримання вимог або гальмо інновацій. Однак глибший економічний аналіз показує, що Закон про штучний інтелект діє як ненавмисний, але ефективний каталізатор саме для тих суверенних архітектур штучного інтелекту, які вже необхідні з міркувань загальної вартості володіння (TCO) та стратегічних міркувань.

Закон про штучний інтелект дотримується підходу, що ґрунтується на оцінці ризиків, класифікуючи системи штучного інтелекту на чотири групи: мінімальний, обмежений, високий або неприйнятний ризик. Економічно значущі терміни швидко наближаються: з 2 лютого 2025 року системи штучного інтелекту з «неприйнятним ризиком» (наприклад, соціальний скоринг) будуть заборонені в ЄС. Однак 2 серпня 2025 року набагато важливіша дата для галузі. У цю дату набудуть чинності правила та зобов'язання щодо моделей штучного інтелекту загального призначення (GPAI) – базової технології GenAI.

Для компаній, які повинні класифікувати системи штучного інтелекту як «високоризикові» (наприклад, у критичній інфраструктурі, рекрутингу, медичній діагностиці або фінансах), витрати на дотримання вимог стають значними. Статті з 8 по 17 Закону передбачають суворі зобов’язання, перш ніж така система може бути розміщена на ринку. До них належать:

• Встановлення адекватних систем управління ризиками та їх пом'якшення.
• Забезпечення високої якості навчальних, валідаційних та тестових наборів даних, особливо для мінімізації дискримінації.
• Впровадження безперервного ведення журналу діяльності для забезпечення відстеження результатів.
• Створення детальної технічної документації, що містить всю інформацію про систему та її призначення.
• Здійснення належного людського нагляду.
• Доказ високого рівня надійності, кібербезпеки та точності.

Ці вимоги виступають неявним рушієм для локальних рішень та рішень з відкритим кодом. Критичне питання для кожного генерального директора та директора з інформаційних технологій: як німецька компанія може виконати вимоги Закону про штучний інтелект, якщо вона використовує власний API «чорної скриньки» від неєвропейського гіперскейлеру?

Як воно може продемонструвати «високу якість наборів даних», якщо навчальні дані американської моделі є комерційною таємницею? Як воно може гарантувати повне «реєстрування для відстеження», якщо воно не має доступу до журналів виводів постачальника? Як воно може створити «детальну технічну документацію», якщо архітектура моделі не розголошується?

Закон про штучний інтелект створює фактичний мандат на прозорість, аудит та контроль. Ці вимоги важко або неможливо виконати за допомогою стандартних послуг, що пропонуються гіперскейлерами, або ж лише з надзвичайно високими додатковими витратами та юридичними ризиками. Кінцевий термін у серпні 2025 року тепер змушує компанії приймати стратегічні рішення. Таким чином, Закон про штучний інтелект та аналіз сукупної вартості володіння (див. розділ 4) рухаються в одному стратегічному напрямку: від хмари «чорної скриньки» до керованих, прозорих та суверенних архітектур штучного інтелекту.

Залежність від постачальника: стратегічна небезпека власницьких екосистем

Аналіз сукупної вартості володіння (TCO) та вимоги Закону про штучний інтелект підкреслюють стратегічний ризик, пов'язаний з глибокою інтеграцією в екосистеми гіперскейлерів (таких як Amazon Web Services, Microsoft Azure та Google Cloud Platform). Ця так звана «залежність від постачальника» є не просто технічною незручністю, а економічною та стратегічною пасткою. Компанії стають залежними від власницьких сервісів, специфічних інтерфейсів прикладного програмування (API), форматів даних або спеціалізованої інфраструктури. Перехід до іншого постачальника стає непомірно дорогим або технічно неможливим.

Механізми такої блокування ледь помітні, але ефективні. Основною проблемою є «технічна заплутаність». Гіперскейлери пропонують безліч високооптимізованих, власницьких сервісів (наприклад, спеціалізовані бази даних, такі як AWS DynamoDB, або інструменти оркестрації, такі як AWS ECS). Вони безперешкодно та гладко використовуються в екосистемі. Команда розробників, яка перебуває під тиском часу, цілком зрозуміло, що оберуть ці нативні інструменти замість відкритих, портативних стандартів (таких як PostgreSQL або Kubernetes). З кожним із цих рішень портативність усієї програми зменшується, аж поки міграція не вимагатиме повного переписування.

Другий механізм – це ескалація витрат. Компанії часто заманюють у хмару щедрими безкоштовними стартовими кредитами та знижками. Однак, як тільки інфраструктура глибоко вкорінюється, а витрати на передачу даних («гравітація даних») ускладнюють міграцію, ціни збільшуються або умови змінюються.

Привабливість гіперскейлерів — це навмисна стратегія, спрямована на приховування довгострокових недоліків, пов’язаних із сукупною вартістю володіння, які виникають через постійні робочі навантаження (як зазначено в розділі 4). На той час, коли компанія досягає етапу масштабування, де локальне рішення було б більш ніж на 50 відсотків дешевшим, вона вже технічно заблокована. «Криза інфраструктури», проаналізована в розділі 2 під час впровадження Agentic AI, служить ідеальним каталізатором для цієї заблокованості. Гіперскейлери пропонують «просте» рішення plug-and-play для складної проблеми периферії — рішення, яке неминуче глибоко вбудоване в їхні власні та непортативні сервіси.

Такі поширені контрзаходи, як мультихмарні стратегії, тобто використання кількох постачальників для посилення власної переговорної позиції, та пріоритетність переносимості даних через відкриті формати, є важливими, але зрештою лише захисними тактиками. Вони полегшують симптоми, але не усувають першопричину залежності. Єдиний надійний захист від прив'язки до постачальника лежить на архітектурному рівні: послідовне використання програмного забезпечення з відкритим кодом та відкритих стандартів.

Підходить для цього:

• Небезпека блокування постачальника: чому компанії повинні уникати залежностей

Відкритий код як основа європейського суверенітету ШІ

Послідовне використання програмного забезпечення та моделей з відкритим вихідним кодом є вирішальним стратегічним важелем, який робить економічно раціональним та технічно ефективним суверенітетом ШІ для Європи можливим. Моделі великих мов програмування (LLM) з відкритим вихідним кодом, вихідний код яких, а часто й механізми навчання, є вільно доступними, модифікованими та розповсюджуваними, представляють стратегічну альтернативу власницьким, закритим моделям.

Ринок моделей штучного інтелекту різко змістився на користь відкритого коду. З початку 2023 року кількість релізів моделей з відкритим кодом зросла майже вдвічі порівняно з їхніми власницькими аналогами. Дані свідчать про те, що локальні рішення, які переважно використовують моделі з відкритим кодом, вже контролюють понад половину ринку LLM. Ця динаміка підтверджується широким впровадженням у бізнесі: 89 відсотків компаній, що використовують ШІ, використовують компоненти з відкритим кодом у тій чи іншій формі.

Економічні переваги очевидні: відкрите програмне забезпечення пропонує прозорість, чудову адаптивність (точне налаштування), різке зниження експлуатаційних витрат (оскільки немає плати за токени на основі використання) і, перш за все, повне усунення ризику прив'язки до певного постачальника.

Існування потужних моделей з відкритим кодом, таких як Llama 3 від Meta та моделей від Mistral (європейської компанії з Парижа), є стратегічною зміною правил гри. Тести продуктивності показують, що Llama 3 відмінно справляється зі складними процесами міркування, багатоходовими діалогами та мультимодальними можливостями (текст і зображення). Сімейство моделей Mistral, з іншого боку, оптимізовано для ефективності, низької затримки та економічно ефективного налаштування, що робить його ідеальним для використання в сценаріях гнучких або периферійних обчислень.

Однак ці моделі є лише «двигунами». Для їх ефективної роботи в промисловому масштабі необхідні відкриті платформи MLOps (операції машинного навчання). Такі системи, як Kubeflow, побудована на фактичному галузевому стандарті Kubernetes, мають вирішальне значення для управління всім життєвим циклом — від навчання та точного налаштування до розгортання та моніторингу — на вашій власній інфраструктурі масштабованим, портативним та автоматизованим способом.

Існування цих потужних стеків з відкритим кодом (модель + платформа) вирішує стратегічну трилему європейської промисловості. Раніше німецька компанія зіткнулася з неможливим вибором: (A) використовувати дорогі, пропрієтарні американські моделі з високою загальною вартістю володіння (TCO), ризиком залежності від постачальника та проблемами дотримання Закону про штучний інтелект, або (B) покладатися на менш конкурентоспроможні, пропрієтарні моделі.

Завдяки революції відкритого коду, компанія тепер може обрати третій, суверенний шлях: вона може запускати модель світового класу (наприклад, Llama 3 або Mistral) на власній (економічно вигіднішій, згідно з аналізом TCO) локальній інфраструктурі, що керується відкритою платформою (наприклад, Kubeflow) та є сумісною (відповідно до стандартів Gaia-X), а також повністю аудитованою та прозорою (відповідно до Закону про штучний інтелект). Стратегічне рішення зміщується від питання «AWS, Azure чи GCP?» до питання: «Чи використовувати нам Mistral для ефективних периферійних застосунків, чи Llama 3 для складних бек-офісних процесів на нашій власній платформі на базі Kubeflow?»

Підходить для цього:

• Le Chat від Mistral AI – європейська відповідь ChatGPT: цей помічник зі штучним інтелектом значно швидший та безпечніший!

Вузьке місце в людському середовищі: подвійна криза навичок у Німеччині

Технологічні та економічні аргументи на користь суверенної стратегії ШІ є вагомими. Архітектура (з відкритим вихідним кодом, локальна) доступна та фінансово переважає. Існує регуляторна необхідність (Закон про ШІ). Однак реалізація цієї стратегії зазнає невдачі через одне критичне вузьке місце: людський капітал. Постійна нестача ІТ-фахівців та цифрових фахівців загалом є головною перешкодою для впровадження ШІ та цифрової трансформації в Німеччині.

Ринок праці для спеціалістів зі штучного інтелекту є дуже волатильним. Дані PwC показують, що кількість вакансій, пов'язаних зі штучним інтелектом, у Німеччині після піку в 197 000 у 2022 році скоротилася до 147 000 до 2024 року. Це зниження не є ознакою зниження напруженості, а радше свідчить про стратегічну дезорієнтацію. Воно тісно пов'язане з періодом, коли компанії, після початкової хвилі ажіотажу (2022), усвідомили реальність парадоксу рентабельності інвестицій (2023) та інфраструктурних перешкод (2024). Спеціалістів з обробки даних наймали в паніці, без необхідної інфраструктури чи стратегії для їх продуктивного використання.

Справжня проблема полягає не в нестачі провідних дослідників, а радше в ширшому «розриві в компетенціях». Найм високооплачуваних експертів зі штучного інтелекту має мало сенсу, якщо решта робочої сили не в змозі застосовувати нові процеси або взаємодіяти з системами. Дослідження підтверджує цю невідповідність: хоча 64 відсотки співробітників зацікавлені в навчанні зі штучного інтелекту, багатьом компаніям бракує конкретних програм і стратегій для впровадження.

Цей подвійний дефіцит – нестача спеціалістів та брак широких знань у сфері штучного інтелекту – призводить до надзвичайно високого рівня витрат на персонал для кількох доступних талантів. Зарплати в Німеччині за 2025 рік відображають цей дефіцит. Спеціаліст зі штучного інтелекту в Німеччині заробляє в середньому від 86 658 до 89 759 євро. Діапазон зарплат досвідчених спеціалістів (старша ланка, 6-10 років досвіду) ілюструє повний масштаб цих витрат на персонал.

У наступній таблиці наведено контрольні показники заробітної плати для ключових посад у сфері штучного інтелекту в Німеччині у 2025 році, засновані на аналізі різних ринкових даних.

Орієнтири зарплат для фахівців зі штучного інтелекту в Німеччині (валова річна зарплата, 2025)

Орієнтири зарплат для фахівців зі штучного інтелекту в Німеччині (валова річна зарплата, 2025) – Зображення: Xpert.Digital

На 2025 рік орієнтири заробітної плати для фахівців зі штучного інтелекту в Німеччині (валова річна зарплата) такі: для спеціалістів з обробки даних, що спеціалізуються на штучному інтелекті, валова річна зарплата становить 55 000–70 000 євро для молодших спеціалістів (0–2 роки), 70 000–90 000 євро для середньої ланки (3–5 років) та 90 000–120 000 євро для старших спеціалістів (6–10 років). Інженери з машинного навчання заробляють 58 000–75 000 євро як молодші спеціалісти, 75 000–95 000 євро як середні спеціалісти та 95 000–125 000 євро як старші спеціалісти. Науковці-дослідники штучного інтелекту заробляють від 60 000 до 80 000 євро на молодшому рівні, від 80 000 до 105 000 євро на середньому рівні та від 105 000 до 140 000 євро на старшому рівні.

Ці високі витрати на персонал є невід'ємною частиною розрахунку загальної вартості володіння капіталом (TCO) і, як не парадоксально, ще одним вагомим аргументом проти публічної хмари. Економічно нераціонально наймати команду з восьми старших фахівців зі штучного інтелекту з витратами на персонал близько одного мільйона євро на рік, а потім знижувати їхню продуктивність через змінні витрати, технічні обмеження або затримку API хмарної платформи. Дорогий та дефіцитний людський капітал вимагає оптимізованих, контрольованих та економічно ефективних (внутрішніх) ресурсів для отримання максимальної цінності.

Трансформація на практиці: Стратегії німецьких промислових чемпіонів (Bosch & Siemens)

Окреслений стратегічний виклик – необхідність збалансування загальних витрат на володіння капіталом, суверенітету та розвитку компетенцій – не є просто теоретичним. Його вже активно вирішують провідні німецькі промислові компанії. Стратегії таких корпорацій, як Bosch, Siemens та їхнього спільного підприємства BSH Hausgeräte, слугують планом того, як трансформація суверенного штучного інтелекту може бути успішною на практиці.

Ці компанії здійснюють масштабні довгострокові капітальні витрати (CapEx) у власні можливості штучного інтелекту. Наприклад, Bosch оголосила про плани інвестувати понад 2,5 мільярда євро у штучний інтелект до кінця 2027 року. Ці гроші в основному використовуються не для придбання хмарних сервісів, а для розвитку внутрішньої експертизи та інтеграції штучного інтелекту як основного компонента своїх продуктів, що дозволить їй швидше впроваджувати інновації в реальні бізнес-додатки.

Стратегія цих чемпіонів не зосереджена на внутрішньому застосунку для підвищення продуктивності, а радше на «вбудованому штучному інтелекті» або «периферному штучному інтелекті» — інтеграції штучного інтелекту безпосередньо в продукт для підвищення цінності для клієнта. Приклади Bosch та BSH ілюструють це:

• Духовка Bosch Series 8 використовує штучний інтелект для автоматичного розпізнавання понад 80 страв та встановлення оптимального способу приготування й температури.
• Розумне дитяче ліжко «Bosch Revol» використовує штучний інтелект для моніторингу життєво важливих функцій дитини, таких як серцебиття та частота дихання, і попереджає батьків у разі порушень.
• Настінні сканери на основі штучного інтелекту виявляють силові кабелі або металеві стійки в стіні.

Ці варіанти використання вимагають надійного логічного висновку в режимі реального часу безпосередньо на пристрої (на периферії), незалежно від стабільного інтернет-з'єднання. Вони підтверджують технічну необхідність децентралізованої архітектури (як обговорювалося в розділі 2) і є можливими лише за рахунок інвестицій у власні, суверенні можливості.

Паралельно з інвестиціями в технології, ці компанії проактивно вирішують проблему дефіциту людських ресурсів (Розділ 9) за допомогою масштабних внутрішніх навчальних ініціатив. Siemens запустила «Академію SiTecSkills» ще у 2022 році. Це не просто внутрішня навчальна програма, а відкрита екосистема, розроблена для підвищення кваліфікації та подальшого навчання всього персоналу – від виробництва та послуг до продажів – а також зовнішніх партнерів у перспективних галузях, таких як штучний інтелект, Інтернет речей та робототехніка.

Філософію цього підходу лаконічно підсумувала компанія BSH (Bosch and Siemens Home Appliances): Штучний інтелект розглядається не як «додатковий модуль», а як «частина нашої загальної стратегії». Мета полягає у створенні «реальної доданої цінності для наших споживачів», якій підпорядковані всі технологічні рішення.

Таким чином, ці лідери галузі надають живий доказ основної тези цього аналізу: вони вирішують парадокс рентабельності інвестицій (Розділ 3), шукаючи цінність не в нечітких внутрішніх заощадженнях, а в нових функціях продукту, оплачених клієнтом. Вони підтверджують аргументи щодо загальної вартості володіння капіталом (Розділ 4) за допомогою багатомільярдних капітальних витрат. І вони вирішують кризу навичок (Розділ 9) за допомогою стратегічних, масштабованих внутрішніх академій.

Стратегічна перспектива: шлях Європи до суверенітету в галузі штучного інтелекту до 2026 року

Економічний аналіз впровадження штучного інтелекту в Європі у 2025 році призводить до чіткого та невідкладного висновку. Європейська, і зокрема німецька, економіка знаходиться на роздоріжжі, що характеризується низкою глибоких економічних та структурних суперечностей.

По-перше, існує небезпечний розрив у впровадженні. У той час як великі компанії консолідують свої витрати на штучний інтелект та глибоко інтегруються в екосистеми гіпермасштабування, середні підприємства відстають у технологічному плані.

По-друге, наступний технологічний стрибок, «агентний ШІ», прискорює цей розрив. Його надзвичайні вимоги до інфраструктури (особливо на периферії) перевантажують більшість компаній і створюють гострий тиск проблем, безпосередньо змушуючи їх залежати від постачальників, які пропонують швидкі, але власні рішення.

По-третє, багато компаній стикаються з «парадоксом рентабельності інвестицій», який посилюється явищем «тіньового штучного інтелекту». Вони інвестують значні кошти в технології, але не можуть виміряти їхню цінність, оскільки покладаються на неправильні показники та економічно неоптимальну стратегію інфраструктури.

Аналіз даних цього дослідження показує вихід із цієї трилеми. Всупереч догмі «хмара на першому місці», аналіз сукупної вартості володіння капіталом демонструє, що суверенні локальні або гібридні інфраструктури є економічно кращими для постійних, обчислювально ресурсоємних робочих навантажень генеративного штучного інтелекту – витрати можна зменшити більш ніж на 50 відсотків.

Цей економічно раціональний підхід зараз підтримується нормативною базою Закону ЄС про штучний інтелект. Його суворі вимоги щодо прозорості, аудиту та реєстрації, які набудуть чинності для моделей GPAI у серпні 2025 року, діють як фактичний мандат на відкриті, прозорі та аудитуємі системи – вимоги, яким навряд чи можуть задовольнити власні API-інтерфейси «чорної скриньки».

Стратегічне рішення є технічно та економічно доступним: поєднання високопродуктивних LLM з відкритим кодом (таких як Mistral або Llama 3), відкритих платформ MLOps (таких як Kubeflow) та сумісних стандартів (таких як Gaia-X). Ця архітектура одночасно вирішує три основні проблеми – сукупну вартість володіння капіталом, прив’язку до постачальника та відповідність Закону про штучний інтелект.

Це остаточно переносить вузьке місце з технологій на людей. Дефіцит кваліфікованих працівників по всьому світу та серед спеціалістів, що проявляється у стрімкому зростанні зарплат, є останньою та найбільшою перешкодою.

Стратегічний план розвитку німецьких малих і середніх підприємств ілюструють такі промислові лідери, як Bosch та Siemens: майбутнє не в придбанні штучного інтелекту як змінного хмарного сервісу, а в побудові штучного інтелекту як стратегічної ключової компетенції. Це вимагає (1) капітальних витрат у власну, суверенну та відкриту інфраструктуру штучного інтелекту та (2) паралельних масштабних інвестицій у широке навчання власної робочої сили.

У 2026 році успіх європейської промисловості у глобальній гонці за штучним інтелектом вимірюватиметься не розміром рахунків за хмарні технології, а глибиною інтеграції штучного інтелекту в основні продукти та швидкістю, з якою робоча сила сприймає цю трансформацію.

Наша глобальна галузева та бізнес-експертиза в розвитку бізнесу, продажах та маркетингу - Зображення: Xpert.Digital

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

☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька

☑ Нове: листування на вашій національній мові!

Konrad Wolfenstein

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

Новий вимір цифрової трансформації з «керованим ШІ» (штучним інтелектом) – платформа та рішення B2B | Xpert Consulting - Зображення: Xpert.Digital

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