五点计划：这种方式德国希望成为AI世界小费 – 数据gigafactory和ai starups的公共订单
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发表于：2025年7月29日 /更新，发表于：2025年7月29日 – 作者： Konrad Wolfenstein
五点计划：因此，德国希望成为AI World Tip – 数据gigafactory和ai starups的公共订单 – 图像：xpert.digital
德国通往AI国家的道路：欧洲可以存在于全球种族中吗？
为什么建立作为战略重要性的德国领先的人工智能国家？
当前的全球技术格局的特征是人工智能（AI）领域的激烈竞争，该领域通常被描述为“ AI种族”。该种族主要是由美国和中国引用的，这对研究，发展和基础设施进行了大量投资。对于像德国这样高度发达的工业国家而言，在这一领域的定位不仅是一种选择，而是战略必要性。 AI不再是一种利基技术，而是发展为基本的基本创新，该创新将决定未来的经济竞争力，国家安全和地缘政治影响力。
对于德国而言，其繁荣主要基于其在机械工程，汽车行业和医疗技术等关键行业中的实力，AI行业的技术赤字是基于生存风险。这些部门的技术领导层丧失不仅会侵蚀经济基础，而且会导致对外国技术提供商的批判性依赖。在政治战略论文中，这一挑战的紧迫性变得明确，这强调了为了采取关键行动的时间。
为了应对这种全球动态，德国联邦政府制定了战略计划，其目的是在AI国家的“世界领导人”中建立德国。该战略的一个核心要素是数字部长的五点计划，该计划概述了加强德国人工智能地点的基本行动领域。该计划是全面转型的指南，从针对性的促进国内初创企业到建立自信的数据基础设施，再到建立基于价值的监管框架。
对该计划的分析揭示了更深的战略维度。鉴于欧洲与美国或中国之间的巨大投资差距，德国和欧洲的战略并不是美国或中国方法的简单形象。相反，它是不对称竞争策略的设计。这是不通过纯粹的财务优势而存在的，而是通过智能使用更具体的优势：与强大的工业基础的紧密相互联系，建立一个值得信赖的基于价值的生态系统以及建立数字主权作为质量特征。以下各节将详细分析该策略的五个支柱，并阐明它们的含义，挑战和机遇。
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通过公共分配促进创新
公共合同奖在促进德国的AI初创企业中扮演什么角色？
加强国内AI生态系统的中央杠杆在于公共秩序的战略重新调整。该州在德国作为最大的IT买家行事，这意味着，公共部门每年向私人公司颁发三位数十亿美元的订单。这种巨大的市场量是一个重要的经济因素，并且具有针对性促进创新的巨大潜力。
当前的战略批评先前的奖项实践是“野生增长”，并要求对国家数字支出进行有针对性的控制。该提案的核心是从战略上将公共命令分配给德国和欧洲的Aistpus，而不是主要将其授予已建立的，通常是美国技术巨头。这项措施旨在通过为年轻，创新的公司提供否则会很困难的市场入口来作为“创新提升”。
但是，现实表明，到目前为止，这种潜力几乎没有用尽。研究表明，初创企业参与公共招标。只有约11％的德国初创企业参加此类程序，实际上只有7％的初创企业会收到附加费。这些公司总营业额的公共订单比例相应较低；它不到5％。这说明了国家代表作为客户的潜在市场与初创企业开放该市场的能力之间的显着差异。因此，有针对性的公共命令不仅被理解为财政支持，而且是开放市场和验证新技术的基本机制。
创新的年轻公司在采购法中遇到什么障碍？
公共招标的初创企业的成功率低是由于许多特定的官僚主义和法律障碍构成了德国和欧洲采购法。这些障碍通常是根据大型，成熟的公司的需求量身定制的，并代表了年轻，敏捷公司的障碍。
最大的挑战之一是能力要求。公共客户通常需要证据表明一定的最低年营业额，这通常是两个时间订单值。对于仍处于增长阶段并且自然销售较低的初创企业而言，这一要求很难满足。此外，通过过去三个财政年度的可比较项目，需要进行全面参考。这创造了一个经典的“亨妮鸡蛋问题”：没有公共命令就没有参考，没有参考的公共命令。
此外，奖励程序的复杂性和持续时间吓到了许多初创企业。报价文件的创建是时间和资源密集型，这对小型团队来说是一个重大负担。采购法本身的特征是高监管密度和法规分区：低于某些欧盟阈值的命令受到国家法规的约束，例如主题协议（UVGO）（UVGO），而这些价值观以上的命令必须在欧洲进行广告宣传，并遵守更复杂的法规，例如针对竞争性限制（GWB）和奖项法规（VGV）（VGV）（VGV）（VGV）。这种法律上的复杂性增加了进入障碍，并导致许多创新的公司从一开始就避免了公共部门作为潜在客户。
讨论了哪些解决方案和改革以促进获得公共命令？
为了减少所描述的障碍，在法律和政治层面讨论了各种解决方案。这些旨在使采购法更加灵活，更具创新性 - 而不必放弃透明和竞争的基本原则。
在法律层面上，已经有可以使用初创企业来弥补其缺点的工具。这包括形成“竞标社区”的形成，其中几家较小的公司联合在一起，共同提高了较大订单的能力。另一个选择是“能力贷款”，其中一家已建立合作伙伴公司的初创企业“贷款”（例如参考或销售数字），作为回报，该公司有义务提供其资源以回报。
在政治层面上，有全面的改革建议，例如数字协会Bitkom的7点计划。除其他事项外，这需要更强大的现有创新奖励标准，这是针对初创企业量身定制的新评估标准的创建并协调了坚固的法律框架。一个核心是采购点的专业化。授予当局的员工需要专业知识，以便能够评估创新的AI解决方案，这通常需要专业化和有针对性的培训。另一个重要的工具是“创新伙伴关系”。这是一个特殊的奖励程序，旨在与尚未在市场上可用的公司一起开发创新解决方案。因此，它是采购新的AI技术的理想选择，并促进公共手和创新提供者之间的合作。
下表总结了核心挑战和相应的解决方案：
创新而不是低价：订单初创企业的新机会
创新而不是低价：订单初创企业的新机会 – 图片：xpert.digital
初创企业在各种障碍的面前，可以通过创新而不是低廉的创新来实现新的机会。由于缺乏公司历史，诸如最低销售和参考资料之类的严格才能标准通常将年轻公司排除在竞争之外。诸如使用能力贷款，员工个人参考的批准以及将标准适应各个公司阶段的解决方案可能会有所帮助。采购程序的高复杂性和持续时间压倒了小团队，并引起了巨大的资源努力，这就是为什么官僚机构降低，奖励程序（例如通过EVIELS）的数字化以及有针对性的培训和初创企业网络的原因。当缺乏地块超过小公司的能力时，通常不适当的订单规模也可以通过一致应用中等规模的业务条款（第97款GWB）来提高，以将订单分配到松散并促进竞标社区。另一个关键点是关注最低价格，创新但可能更昂贵的解决方案。引入“创新溢价”作为附加费，功能性能描述的广泛使用以及创新伙伴关系的使用可以在这里开放新的机会。最后，缺乏透明度和反馈的缺乏使初创企业的学习过程变得复杂，并防止将来的报价改善。尚未考虑到竞标者的综合奖励统计数据和强制性反馈将支持此过程。
对国内公司有针对性的偏好会带来什么经济后果？
偏爱公共命令而不是“国内AI公司”的战略意图代表了一种工业政策的一种形式，但是，既定的经济原则与欧洲法律框架之间处于紧张状态。这一紧张局势的核心在于促进国家技术生态系统与由于竞争有限而导致的效率丧失之间的冲突。
欧盟捐赠权是基于内部市场的基本原则：透明度，平等待遇和非歧视性。这些原则旨在确保最经济的要约被授予合同，而不论投标人的国籍如何。这项开放竞争被认为是经济增长的重要引擎，根据估计，对欧盟的GDP产生了重大贡献。明确优先考虑国内公司的政策破坏了这一原则，并违反欧盟法律的风险。
从经济的角度来看，这种贸易保护主义措施可以导致公共部门的价格更高。如果竞争受到人为限制，包括国际提供商，其余的国内竞标者可以执行更高的价格。对当地偏爱在采购系统的影响的研究表明，这可以增加纳税人的成本并降低公共费用的效率。
相反，工业政策论点是。这种策略的支持者认为，临时偏好对于使像AI行业这样的年轻，战略性重要的行业在全球竞争中成为公平的机会。州授权可以作为一家决定性的“第一个客户”行动，不仅会产生销售，而且还可以作为重要的参考，从而有助于进入私人市场和其他风险投资。因此，这是一个战略考虑：在短时间内，将接受更高的成本和潜在的效率损失，以便长期建立主权和竞争性的国内技术，并避免关键的依赖性。因此，该战略的实施要求仔细平衡行为，以促进国内产业，而不会危害欧洲内部市场的基石。
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AI种族中的德国：尽管严格的监管和官僚主义的障碍，但国家算术绩效基础设施和创新的关键促进了
建立国家计算能力基础设施
德国数据中心基础设施的当前状态是什么？为什么它对AI至关重要？
计算能力是数字经济的基本骨干，也是现代AI应用程序开发和运行必不可少的资源。大型AI模型，特别是基本模型，需要培训的巨大计算能力，数十亿个参数和大量数据。没有强大而可扩展的算术基础设施和数据中心，成为领先的人工智能国家的野心是不可行的。
德国目前具有欧洲最大的数据中心能力。法兰克福AM主要位置已成为中央枢纽，这主要是由于那里的De-cix是世界上最大的互联网节点之一。这种集中度确保了良好的连接，并吸引了全球云提供商和托管服务提供商的投资。
尽管在欧洲的领先地位，但相对观点显示出更加差异化的图片。如果将可用的计算能力与经济强度进行比较，以国内生产总值（GDP）衡量，德国将落后于其他国家。英国或荷兰等国家 /地区的计算能力密度较高，而GDP中的计算能力较高。在全球比较中，统治市场的美国和中国的距离更加清晰。这个相对的差距标志着潜在的瓶颈，这可能限制了德国在全球AI竞赛中的能力。该国的数字主权和技术能力直接取决于这种关键基础设施的力量和扩展。
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在AI策略的背景下，对“数据的GigaFactory”的需求意味着什么？
特斯拉最初因其大规模生产电池生产而塑造的“ Gigafactory”一词被用作德国AI策略的一部分。在德国对“至少一个Gigafactory”的需求并不是从字面上理解为一家工厂，而是政治承诺以Hyperscale Format建立数据中心，这是专为AI应用程序的极端要求而设计的。
“数据的GigaFactory”象征着国家算术基础设施中的定性和定量飞跃。它不再仅仅是关于标准云服务的常规数据中心的操作，而是关于能够应对最多计算任务的系统的创建 – 尤其是所有基于AI的模型，具有数万亿个数据点。这样的系统需要大量的专业硬件（尤其是GPU），这是极高的能量密度和高度发达的冷却系统。
要求意味着建立主权算术基础设施的战略需要，该基础设施使德国和欧洲公司能够在自己的国家开发和运营AI模型。这减少了对美国超级标准云平台的依赖，并增强了数字主权。因此，“ Gigafactory”是成为一个独立的“云国”并能够在AI的全球技术领导竞赛中生存的雄心的物理基础。
扩大德国数据中心能力的最大挑战是什么？
大规模扩大国家计算能力的雄心勃勃的计划涉及许多相当大的身体，监管和社会挑战。这些瓶颈表明，如果没有主动解决，数字转换由于非常具体的，非数字的边界而失败。
最大的挑战是能源供应。数据中心，尤其是针对AI应用的数据中心，具有巨大且稳定的功耗。与今天相比，德国数据中心的能源需求几乎可以翻一番。这与德国的高能价格相撞，在国际比较中，这代表了一个重要的竞争不利，并可能使投资不吸引人。
第二个主要障碍是冗长的计划和批准程序。在德国，批准和建立一个新的数据中心需要大得多的时间比欧盟的平均水平更长。这些官僚延误造成了投资不确定性，并减慢了基础设施急需的扩展。
第三，数据中心的高空间越来越多地导致土地使用冲突。在可耕地或住宅区附近建造大型服务器农场的建设遇到了农民，保护主义者和居民的抵抗，他们担心区域密封和噪音污染。
最后，可持续性是一个核心挑战。数据中心会产生大量的废热，通常将其释放到环境中。尽管有使用废热的法律要求，但由于缺乏基础设施，例如连接的地区供暖网络，实际实施通常会失败。这导致了AI领导，能源过渡和气候保护目标之间的三元素。如果AI基础设施的扩展可能会危害气候目标，如果从一开始就不会嵌入到综合的能源和城市发展战略中。
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官僚主义的减少和数据自由流
对AI应用程序对数据流的需求在哪个领域？
减少官僚主义以使数据不受阻碍的要求是AI策略的核心但高度复杂的点。它影响了欧洲数字化方法的核电压领域：对大量数据的无条件需求之间的冲突，以促进创新与严格数据保护以保护基本权利的同样无条件的认罪。
人工智能，尤其是机器学习是数据驱动的。 AI模型的性能和准确性直接取决于训练数据的数据的数量和质量。因此，从技术开发的角度来看，最自由，最简单的访问大量数据是为了在全球竞争中存在的基本要求。因此，对“流动”数据流量的需求是创新 - 友好框架的认罪。
但是，这种创新的命令被欧洲法律框架所抵消，欧洲法律框架的特征是一般数据保护法规（GDPR）。 GDPR并非被设计为创新制动器，而是保护基本公民权利的框架。它基于诸如数据最小化之类的原则（仅应在必要时处理数据），目的绑定（数据只能用于收集的目的），并且需要以知情同意的形式进行任何数据处理的明确法律依据。这些原则在AI开发的“数据饥饿”之间存在自然的张力，这导致公司和研究人员之间的法律不确定性很大。
在数据保护领域，AI开发人员存在哪些具体的官僚和法律障碍？
对于德国和欧洲的AI开发人员而言，数据需求和数据保护之间的紧张局势在许多特定的法律和官僚障碍中表现出了直接从GDPR及其解释而产生的许多特定的法律和官僚障碍。
数据最小化的原则代表了一个基本挑战。虽然GDPR需要处理个人数据以限制目的所需的级别，但许多高级AI模型基于对巨大，非特定数据记录的分析，以识别模式。 AI的“数据饥饿”与所需的数据经济直接矛盾。
目的的障碍是紧密相关的。根据GDPR的说法，只能为定义，清晰和合法的目的收集数据。但是，经常对AI基础模型进行培训，以供各种潜力，在培训时尚未预见的未来应用。这使得特定目的的定义并创建了合法的灰色区域。
另一个主要障碍是合法处理的要求。为了培训经常从互联网收集的个人数据的AI模型，几乎不可能从每个人那里获得明确和知情的同意。因此，开发人员通常是指“合法利益”，但其覆盖范围在法律上引起了争议，并且越来越多地由数据保护当局解释，这导致了相当大的法律不确定性。
最后，复杂AI系统的通常非透明功能，即所谓的“黑框”问题，与GDPR的透明度义务相撞。公民有权获得有关自动决定背后的逻辑的信息。如果即使开发人员也无法再理解深度学习模型的确切决策路径，那么这项权利就很难保证。总的来说，这些障碍总共导致欧洲的AI发展与其他世界地区相比，与更高的法律风险和更大的官僚主义努力有关。
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《欧洲人工智能法》如何试图在创新和监管之间建立平衡？
欧洲人工智能法律是创建一个监管框架的最全面的尝试，该框架使AI掌握的风险在不扼杀创新的情况下掌握了风险。它是描述的紧张局势的核心答案，并体现了美国在美国的自由放任方法和中国国家控制的AI发展之间的第三种方式的战略决定。
AI法的核心是基于风险的方法。该法律不是总体上对AI进行调节，而是根据对应用程序损坏的潜在风险进行区分。完全禁止具有“不可接受风险”的AI系统，例如影响人们行为的国家社会评分或操纵技术。在医疗诊断，人员招聘或司法机构等关键领域使用的“高风险”的系统应对透明度，数据安全，人类监督和文件的严格要求。绝大多数被归类为低风险的AI应用程序，例如视频游戏中的垃圾邮件过滤器或AI，在很大程度上不受监管。
同时，AI法律包含促进创新的明确机制，这些机制尤其针对初创企业和中小型公司（SME）。最重要的仪器是SO被称为“监管沙箱”。这些是受控的法律实验空间，在负责当局的监督下，公司可以在无需期望在无意识的情况下立即对法律的全面制裁开发和测试创新的AI系统。这些沙箱旨在创建法律和计划安全，促进市场访问并促进创新者和监管机构之间的对话。因此，AI法律不仅是一种保护工具，而且是创建一个可靠且值得信赖的框架的战略尝试，该框架旨在指导创新并长期作为竞争优势。
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欧洲通过其自己基于AI的模型：欧盟KI法作为国际技术的竞争优势的道路
AI基础模型中的欧洲主权
为什么要发展自己的欧洲AI基础模型具有战略重要性？
AI基本模型的发展和控制，也称为基本模型，已成为对欧洲未来的核心战略重要性问题。这些模型是将未来的AI应用程序构建的技术基础。完全依赖于美国或中国公司仅开发和控制的模型，对欧洲的“数字主权”带来了重大风险。
数字主权描述了国家，公司和公民自我确定其数字化转型并避免关键技术依赖性的能力。如果基本的AI基础设施掌握在非欧洲参与者手中，则会出现各种风险。首先，有一种经济依赖性可能导致不利的条件或限制对关键技术的访问。其次，在美国云平台上处理的数据可能会受到美国当局在诸如《云法》之类的法律框架内的访问，这与欧洲数据保护的想法相矛盾。
第三，也许最重要的是，基于AI的模型不是价值中立的事实。他们接受了反映文化，社会和道德思想的数据。主要接受来自美国或中国文化领域数据的数据的模型可能包含与欧洲价值观和规范不兼容的偏见（偏见）。因此，自己的欧洲基本模型的发展对于确保AI在尊重欧洲基本价值观（例如民主，法治和保护基本权利）等基础上建立未来至关重要。诸如Gaia-X之类的计划应该创建主权欧洲数据基础架构，是这种方式的重要组成部分。
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开发“欧洲制造” AI基本模型的当前状态是什么？
尽管对美国和中国有大量的投资赤字，但在欧洲建立了一个动态的舞台，以开发基于AI的模型，该模型追求自己的差异化战略。许多欧洲演员并没有试图建立最大，最强大的所有使用模式，而是专注于特定的壁ni和质量特征。
Alph Alpha是该地区的一家领先的德国公司。海德堡初创公司专门开发不仅有效，而且透明且易于理解的AI模型（“可解释的AI”）。对可信赖和主权的关注使Alph Alpha成为公共部门和受监管行业的重要合作伙伴。该公司最近对其战略进行了调整，现在更多地关注针对特定应用领域的较小的专业模型，这被视为与与全球超级标准直接竞争的战略偏离。
欧洲的另一个希望是法国公司Mismtral AI，该公司从强大的开源模型的出版中受到了极大的关注。开源方法促进了透明度，并使广泛的开发人员能够以技术为基础并将其适应。
此外，还有由国家资助的举措，例如OpenGPT-X，该项目与Fraunhofer Institutes的参与项目一起推动了欧洲开放且值得信赖的语言模型的发展。在Würzburg大学，“Llämmlein”也由“Llämmlein”开发，这是第一个纯粹是在德国数据上训练的大型语言模型，以突破英语语言培训数据的优势，并提高德语语言的质量。这些例子表明了一个明确的战略取向：欧洲不是主要与模型的庞大竞争，而是通过专业化，开放性，透明度和适应欧洲市场的特定语言和监管需求。
欧盟法规，特别是AI法律在AI模型的全球竞争中起什么作用？
欧洲法规，尤其是AI法律，在全球AI竞争中扮演着矛盾的且令人难以置信的角色。一方面，人们担心的是“布鲁塞尔的过度监管”，这可能使欧洲开发商承担高合规成本和官僚主义的障碍，因此与美国和中国的敏捷竞争对手相比，他们落后了。批评家担心严格的法规正在放缓创新，尤其是对于初创企业而言，可能是市场进入障碍。
另一方面，越来越多地将AI法律理解为一种战略工具，从长远来看可以创造竞争优势。通过为AI建立世界上第一个全面的法律框架，欧盟为公司和用户创建了法律和计划安全。这个清晰的框架可以吸引投资并加强对AI应用程序的信任。该法律还明确考虑了中小企业和初创企业的需求，通过提供对创新友好的工具，例如已经提到的监管砂盒，并根据公司规模将其与罚款区分开来。
欧盟法规最重要的战略功能也许在于所谓的“布鲁塞尔效应”。由于欧洲内部市场对于全球技术公司来说是必不可少的，因此他们将被迫将其产品和模型调整为严格的欧盟要求，以便能够在这里工作。通过这种方式，欧盟出口了其在世界各地的Ki de的监管标准和基于价值的思想。因此，该法规从潜在的负担中成为全球设计的强大工具。欧盟没有参加欧洲可能会因投资差距而损失的纯技术竞争，而是在治理模型级别上搬迁了竞争，在这种竞争中，它通过一个明确，基于价值和全面的法律框架来实现领导地位。
国际合作和人工智能根据欧洲价值观
根据“欧洲价值观”开发AI的说法意味着什么？
根据“欧洲价值观”制定人工智能的目的是德国和欧洲数字战略以及全球竞争中的决定性分化因素的中心。与在强大的法律和道德框架中嵌入AI系统相比，这与特定的技术建筑有关，这反映了欧洲的基本权利和民主原则。
这种基于价值的方法是在《欧盟KI法》中最清楚地指定的。锚定的原则定义了什么使“欧洲人工智能”：它必须以人为中心，这意味着人总是必须保留最后一个控制实例（人类的监督）。它必须是安全，健壮和透明的，以便您的决定是可以理解的，并且不容易被操纵。核心原则是非歧视，它要求AI系统不会加剧或创造任何现有的社会偏见（偏见）。由于与GDPR的密切联系，保护隐私和数据主权是另一个基石。最后，诸如社会和生态健康之类的方面被称为AI系统的目标。
实际上，这种方法通过明确的禁令和严格的要求来表现出来。 AI从根本上与欧洲价值观相矛盾的AI应用，例如基于中国模型的国家社会评分或无意识地操纵欧盟行为的系统。对于高风险应用程序，应应用严格的要求，以确保这些系统采取公平，安全和透明的行为。因此，“根据欧洲价值观的人工智能”是一个政治和社会项目，与保护基本权利和民主进程密不可分。
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如何通过像美国这样的技术领导者设计“眼睛层面的交流”？
与美国诸如美国技术领导者（例如美国）的“往来”的需求表达了争取数字主权的努力。它意味着纯粹的技术消费者和控制器的角色与全球数字订单的活跃而平等的设计师的角色背道而驰。几个因素对于达到这一立场至关重要。
首先，“眼睛水平”需要自己的技术技能。只有那些具有相关AI模型，研究能力和强大启动生态系统的人被认为是技术对话中的认真合作伙伴。因此，以前部分中描述的为建立自己的AI行业和基础设施的努力是基本要求。
其次，“眼睛水平”基于欧洲内部市场的实力。作为世界上最大，最强大的经济领域之一，欧盟可以将其市场力量作为政治重量赋予平衡。全球公司取决于进入欧洲市场的机会，这使欧盟在确定标准和规则方面处于强大的谈判立场。
第三和至关重要的“眼睛水平”是由其自己的连贯和全球影响力的监管框架创建的。 AI法律是这里的核心工具。它定义了一个明显的欧洲观点，并迫使国际合作伙伴处理基于价值的AI的欧洲观念。欧洲不仅会对美国或中国的标准做出反应，还主动为自己设定了自己的标准。目的是防止欧洲在技术和法规上“分裂”，并以明确的，自身的议程为封闭的街区。
监管系统的全球种族产生了什么战略意义？
全球在人工智能中领导角色的竞争不仅是技术和投资的竞赛，而且越来越多地参加监管系统和相关社会愿景的竞争。三个不同的模型结晶，每个模型都设定了不同的优先级。
基于人工智能法的欧洲模式是一种全面，基于风险的和基本的方法。它优先考虑安全，信任和道德护栏，并试图在明确定义的法律走廊中引导创新。他的目标是成为负责任政府的全球榜样。
传统上，美国模式更加面向市场和创新。重点是最小化监管障碍，以加速AI的技术发展和商业开发。法规通常是反应性的，特定于部门而不是全面的预防法律框架。该战略旨在通过领先公司的最大自由来确保技术至高无上。
中国模式受国家的指导，并旨在实现国家战略目标。监管是敏捷的，可以迅速适应新的技术发展，但也可以加强国家控制和监视。创新是由国家大量促进的，但始终符合政府的政治目标。
对德国和欧洲的战略意义在于，您自己的基于价值的方法必须被积极地定位为一种优势和全球独特的卖点。在一个越来越了解AI潜在风险的世界中，“值得信赖的AI”标签可以成为决定性的竞争优势。欧洲战略的成功将取决于该监管框架是否不可能作为创新制动，而是对安全，公平和高质量的AI系统的认可，这些系统在全球范围内找到需求 – 尤其是在关键和敏感的应用领域。
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