人工智能在德国经济中的应用：转折点已经到来。

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发布日期：2025年11月16日 / 更新日期：2025年11月16日 – 作者：Konrad Wolfenstein

人工智能在德国经济中的应用：转折点已经到来——图片来源：Xpert.Digital

德国的人工智能困境：研究领域世界领先，但基础设施仅排名第13位

每天节省 113 分钟时间：这些数据展现了人工智能在工作场所的真正威力。

人工智能（AI）正从一项技术实验转变为决定未来竞争力的战略必需品。目前的数据显示，人工智能的发展速度正在加快——2022年只有约12%的公司使用人工智能，预计到2024年这一比例将达到20%至27%。然而，这种发展趋势也暴露出一个日益扩大的差距：虽然近一半的大型企业已经实施了人工智能，但中型企业的采用率却明显落后，仅为17%至28%。

与此同时，战略认知也发生了根本性转变。对于91%的公司而言，生成式人工智能如今已成为其商业模式的关键组成部分，投资意愿也显著增强。初步实证数据显示，使用人工智能的公司生产力平均提升13%，每位员工每天最多可节省113分钟。然而，尽管潜力巨大，但诸如缺乏专业知识、欧盟新人工智能法规带来的法律不确定性以及熟练工人严重短缺等重大障碍，阻碍了人工智能的广泛应用。德国正处于全球竞争的关键时刻，其技术发展之路或落后于时代，都将在此一举决定。

适合：

企业人工智能的决策制定及决策流程：从战略动力到实际应用

当数字化实验成为战略必需品时

德国经济格局正在经历一场远超数字化范畴的根本性变革。人工智能正从一项实验性技术演变为影响经济竞争力的关键因素。当前数据描绘出一幅复杂的图景：德国正处于一个转折点，领先者和落后者之间的差距正在急剧扩大。一些企业已经实现了可衡量的生产力提升，而另一些企业则面临落后的风险。

数据本身就足以说明问题。据德国联邦统计局预测，到2024年，约有20%的德国企业将使用人工智能（AI），尽管由于调查方法不同，得出的结果略有差异。ifo经济研究所甚至在2024年7月公布的数据显示，这一比例高达27%。然而，比具体数字更重要的是采用速度：2021年只有11%的企业使用人工智能，2022年约为12%，但如今采用速度正在加快。到2025年底，另有25%的企业计划开始或加强对人工智能的使用。这一发展标志着人工智能正从试点阶段过渡到企业广泛应用阶段。

公司规模与人工智能技术应用率之间的差异十分显著。虽然近半数拥有250名及以上员工的大型企业目前都在使用人工智能技术，但拥有50至249名员工的中型企业应用率仅为28%。拥有10至49名员工的小型企业应用率更是低至17%。这些数据揭示了德国经济内部令人担忧的鸿沟。大型企业拥有资源、专业知识和承担风险的意愿，能够系统性地推进人工智能项目。而中小型企业则面临着结构性障碍：预算有限、缺乏熟练人才以及监管要求的不确定性。

从科技玩具到战略要务

人们对人工智能的战略认知已发生根本性转变。审计公司毕马威的一项研究有力地证明了这一范式转变：在接受调查的德国企业中，91%的企业认为生成式人工智能对其商业模式和未来价值创造至关重要。而到2024年，这一比例仅为55%。短短一年内翻番，不仅仅表明人们对这项技术充满热情，更标志着人们意识到人工智能正成为经济成功的必要前提。

与此同时，战略成熟度也显著提升。目前，近七成企业已制定明确的生成式人工智能战略，而预计到2024年，这一比例仅为31%。另有28%的企业正在积极制定此类战略。这些数据表明，人工智能不再被视为孤立的IT项目，而是被视为一项需要战略管理的全公司转型。企业日益认识到，人工智能的成功应用远不止于技术实施，还需要组织架构调整、文化变革以及新的技能组合。

此次战略评估之后，投资准备工作也随之展开。82% 的公司计划在未来十二个月内增加人工智能预算。其中超过半数（51%）的公司甚至计划将预算增加至少 40%。去年，这两个数字分别为 53% 和 28%。投资准备工作的显著提升不仅反映出人们对这项技术的信心增强，也反映出人们认识到，成功扩展人工智能规模需要大量资源。预算有限的小型试点项目时代正在被大规模战略投资所取代。

行业分布情况尤其值得关注。正如预期，在德国，信息和通信技术行业的AI应用率最高，达到42%。法律和税务咨询以及审计行业紧随其后，占比36%，这主要得益于文档处理和创建的自动化。研发行业的占比也为36%，因为AI尤其应用于数据分析和建模。银行业占比34%，管理咨询行业占比27%。广播和电信行业以及媒体行业的占比均为26%。

可衡量的生产力提升消除了人们的怀疑。

关于人工智能是否真的能带来可衡量的生产力提升，长期以来一直存在争议，而如今，越来越多的实证研究给出了答案。来自各项研究的数据正逐渐汇聚成令人瞩目的数字。圣路易斯联邦储备银行的一项研究发现，员工每使用一小时生成式人工智能，生产力就能提高33%。这并非理论预测，而是基于对实际工作流程的分析。在德国，已有82%使用生成式人工智能的公司报告生产力有所提升，平均每年提升13%。

节省的时间在日常工作中显而易见。德科集团（Adecco Group）的一项全球调查显示，德国员工平均每天通过使用人工智能节省 64 分钟。另一项研究甚至得出每天节省 113 分钟的数据。波士顿咨询集团（BCG）的研究发现，58% 的人工智能用户每周至少节省 5 个工作小时。节省下来的时间绝非用于闲置。41% 的人利用这些时间完成更多任务，39% 的人专注于新任务，另有 39% 的人尝试使用人工智能工具，38% 的人则专注于战略性活动。因此，节省的时间不会导致失业，而是促使人们从重复性工作转向增值性工作。

宏观经济预测令人瞩目。据估计，到2030年，生成式人工智能的应用可为德国节省39亿工时。这恰好弥补了因技术工人短缺而造成的42亿工时的劳动力缺口。因此，人工智能不仅正在成为提高生产力的因素，而且有望成为解决德国经济面临的最紧迫的结构性挑战之一。德国经济研究所（IW）预测，仅人工智能一项就能使德国宏观经济年均生产率增长率从目前的0.4%提高到2025年至2030年间的0.9%，并在2030年至2040年间达到1.2%。

然而，这些数据需要仔细解读。人们期望的生产力提升并非自然而然就能实现。多项研究表明，节省时间并不等同于提高生产力。一项研究显示，三分之一的员工仍然将节省下来的时间用于之前相同的任务。要使节省的时间转化为更高的生产力，雇主必须明确预期，并具体说明员工需要完成哪些新任务。仅仅应用技术是不够的，相应的组织调整、流程优化和变革管理措施也至关重要。

行业特定应用领域展现了切实的附加值。

人工智能的实际应用正在整个商业价值链中逐步展开。在德国传统工业强国——汽车行业，人工智能正在革新生产和产品开发。在宝马工厂，人工智能支持的图像处理系统将检测流程从40秒缩短至24秒，同时缺陷检测率提高了40%。西门子和奥迪正在利用数字孪生技术对整条生产线进行虚拟映射，从而将计划时间缩短了35%。预测性维护系统能够在机器故障导致停机之前检测到它们，并显著减少计划外停机时间。

然而，与其他行业相比，汽车行业在人工智能计算能力、团队建设和预算方面的投资尤其谨慎。尽管过去五年汽车行业的人工智能应用成熟度从4.4提升至5.4，但仍略低于行业平均水平。这揭示了一个悖论：尽管汽车行业已经认识到人工智能的潜力，并正在开发一些令人瞩目的应用，但其广泛应用却往往不足。许多应用仍处于试点阶段。凯捷咨询公司的一项调查显示，44%的汽车公司在客户服务中使用生成式人工智能，但只有18%的公司在创意构思和内容创作方面开展试点项目。

人工智能的应用在市场营销、销售和客户服务领域尤为广泛。人工智能系统能够分析客户行为、创建个性化优惠并自动执行日常任务。线索评分算法会根据潜在客户的互动情况对其进行评估，并将销售活动优先分配给最有潜力的客户。聊天机器人和语音机器人可以处理重复性的客户服务咨询，据企业报告，这些咨询量减少了 40% 以上。客户服务代表因此可以将节省下来的精力用于解决复杂问题和处理咨询量较大的互动。

预测性销售利用人工智能预测最佳客户推荐方案。图神经网络分析产品、客户互动和销售之间复杂的关联关系。一家B2B公司利用这些技术将转化率提高了40%。在电子商务领域，人工智能驱动的推荐系统将点击率提高了25%以上，同时降低了广告成本。高度个性化使得根据客户的个性化需求精准定制产品和服务成为可能。

在金融领域，人工智能系统分析复杂的数据模式并辅助风险评估。德意志银行使用275千万亿次浮点运算的GPU网格，将交易监控速度提升超过三分之一，并将误报率降低41%。在化工和制药行业，人工智能通过从数千种可能的配方中识别最有前景的化合物，优化复杂流程并加速产品开发。物流行业利用强化学习实时调整路线并加快配送速度。DHL已通过这项技术显著提升了效率。

结构性障碍正在减缓转型进程。

尽管人工智能潜力巨大且已取得显著成效，但其广泛应用仍面临诸多障碍。最大的障碍在于对这项技术的认知不足。71%尚未采用人工智能的公司表示，缺乏相关知识是主要原因。这种知识鸿沟体现在多个方面：包括对人工智能系统运行原理及其功能缺乏技术理解，缺乏在公司内部实现有效应用案例的战略知识，以及对实施流程和成功衡量标准的不确定性。

法律不确定性和数据保护问题是第二大障碍。58% 的公司担心法律后果，53% 的公司担心数据保护问题。欧盟人工智能法规自 2025 年 2 月起逐步生效，加剧了这一问题。该法规将人工智能系统分为四个风险等级，并规定了相应的要求。高风险人工智能系统，例如用于人力资源或贷款审批决策的系统，必须遵守全面的文档记录、监控和质量要求。违规者可能面临最高 3500 万欧元或全球年营业额 7% 的罚款。

许多公司都面临着一个棘手的问题：哪些人工智能应用应被归类为高风险应用，以及必须满足哪些具体的合规要求。人工智能法规是对通用数据保护条例 (GDPR) 的补充，两套规则必须结合起来考虑。现有的数据保护流程可以作为人工智能合规的基础，但必须对其进行扩展，以涵盖公平性、基本权利保护和决策可追溯性等具体方面。公司需要透明的审计追踪，并且必须明确定义责任：谁负责监控？谁负责记录？如果出现问题，谁来介入？

技术工人短缺加剧了这一局面。35%至41%的德国公司认为技术人才匮乏是人工智能项目面临的一大障碍。2019年至2024年间，人工智能开发人员的职位发布数量从每季度2.3万个增至3.7万个。尽管需求不断增长，但技能短缺问题依然存在。德国在国际上与一些国家争夺人工智能人才，这些国家往往更积极地发布招聘广告，并提供更好的工作条件。尽管根据领英（LinkedIn）的一项分析，德国人熟练掌握人工智能工具和应用程序的比例是经合组织（OECD）平均水平的1.7倍，在全球排名第二（仅次于美国），但这仍然不足以满足市场需求。

有趣的是，一些公司正在利用人工智能来应对IT技能短缺问题。根据Bitkom的一项调查，5%的公司正在使用人工智能来弥补人员缺口。在员工超过250人的大型公司中，这一比例上升至21%。人工智能可以接管软件开发和IT管理中的日常任务，使现有专业人员能够专注于更复杂的工作。这缓解了技能短缺的问题，但并没有从根本上解决问题。

试点项目与生产性使用之间的差距

人工智能转型面临的最大挑战之一是所谓的“试点到生产”差距。许多公司在受控的测试环境中开发出了成功的人工智能原型，但却未能将其投入生产。23%的德国公司已将其超过一半的生成式人工智能实验成果投入生产，这一比例远高于16%的全球平均水平。然而，这也意味着77%的德国公司在生产环境中应用的人工智能实验成果不足其一半。

造成这种差距的原因有很多。从技术角度来看，扩展往往失败，因为试点项目为了走捷径而采取了以下措施：模型在本地机器上运行，采用的手动处理步骤并不适用于生产环境。过渡需要一个强大且可扩展的基础设施，以及用于数据提取、模型训练、验证、部署和持续监控的自动化工作流程。必须建立覆盖人工智能模型整个生命周期的 MLOps 流水线，从而实现从试点阶段到生产环境的可靠过渡。

在组织层面，技术可行性与业务效益之间的联系往往缺失。试点项目通常在IT部门或创新实验室内部独立开展，而后续将使用这些系统的业务部门却未能及早参与。项目缺乏明确的成功标准和可量化的关键绩效指标（KPI），而这些指标本应在项目启动前就已制定。如果没有这些指标，就无法判断试点项目是否成功，也无法确定其是否值得推广应用。

成功扩展人工智能项目需要系统化的方法。首先，试点项目必须从一开始就与业务目标和关键绩效指标 (KPI) 挂钩。企业不应进行技术驱动的实验，而应明确人工智能能够解决的具体业务问题。其次，构建可扩展的基础设施至关重要。云平台、自动化数据管道和 MLOps 流程必须尽早建立。第三，健全的数据治理必须确保数据的清洁、可用性和合规性。第四，必须培养或获取专业知识，不仅用于开发，也用于生产运营。第五，建议采用带有反馈循环的增量式部署，以便逐步改进系统。

我们在欧盟和德国的业务开发、销售和营销方面的专业知识

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行业重点：B2B、数字化（从AI到XR）、机械工程、物流、可再生能源和工业

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解读人工智能项目的投资回报率：企业如何确保其竞争优势

投资回报率是关键的成功因素

衡量人工智能项目的投资回报率 (ROI) 对企业来说是一项独特的挑战。与传统的 IT 投资不同，人工智能的影响往往无法直接量化。然而，投资回报率分析对于战略决策和论证后续投资的合理性至关重要。研究表明，在实际使用人工智能的德国企业中，48% 的企业认为其收益大于成本。与此同时，63% 的企业由于难以评估人工智能的收益，因此对更广泛地使用人工智能持谨慎态度。

人工智能投资回报率 (ROI) 的计算通常遵循以下公式：ROI = 收入 - 投资成本 ÷ 投资成本 ÷ 100。难点在于如何准确衡量收入和成本。可量化的收入包括：通过自动化重复性任务节省成本、节省员工时间、降低错误率、通过提升个性化服务增加销售额以及加快新产品上市速度。而定性收益，例如借助数据驱动的洞察提高决策质量，或通过消除不必要的日常工作提高员工满意度，虽然更难量化，但同样重要。

一份商业验证报告显示，将人工智能集成到客户体验 (CX) 和企业资源计划 (ERP) 系统中，五年内保守估计可实现 214% 的投资回报率。在最佳情况下，投资回报率甚至可达 761%。这种集成可使平均交易规模增长 10% 至 30%，从而直接提升收入。例如，一家公司投资 5 万欧元开发人工智能聊天机器人系统，每年可节省 1200 小时的人工客服时间，相当于节省 7.5 万欧元的人力成本。因此，仅第一年即可实现 50% 的投资回报率。

投资成本不仅包括软件许可、硬件和开发等显而易见的费用，还包括一些常被低估的因素：与现有系统的集成、员工培训、变更管理、持续维护和支持，以及合规和数据保护成本。隐性成本则源于项目管理工作、过渡期间的暂时性生产力损失以及必要的流程调整。

成功的公司会制定具体的关键绩效指标 (KPI) 来衡量投资回报率 (ROI)，这些指标与它们的业务目标相一致。这些指标包括人工智能实施前后的单位成本、通过自动化流程节省的时间（以货币价值衡量）、错误率的降低和质量的提升、用户接受度及其对生产力的影响，以及客户满意度评分。持续监控这些指标有助于在人工智能项目未能达到预期效果时采取有针对性的纠正措施。

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变革管理：一个被低估的成功因素

人工智能的引入本质上并非技术变革，而是组织和文化变革。仅靠技术实施并不能保证成功。企业内部需要进行深刻的文化转变，而这只有通过有效的变革管理才能实现。大多数人工智能项目失败的原因并非技术本身，而是由于缺乏接受度、组织准备不足以及管理层缺乏承诺。

文化变革的第一步是提高意识和进行教育。员工和管理者需要了解人工智能对公司的重要性，以及它如何助力公司实现战略目标。研讨会、培训课程和信息发布会是传播知识和消除疑虑的有效途径。许多员工隐隐担忧失业或被新技术淹没。就实际影响和机遇进行公开沟通可以减少阻力。

提升人工智能技能不仅仅需要技术专长。数据科学家和人工智能开发人员固然需要深厚的技术知识，但业务部门也需要培养对人工智能的基本理解，以便识别有意义的应用案例并有效利用人工智能系统。在这方面，量身定制的培训项目以及与外部专家的合作至关重要。关键在于，培训不应被视为一次性活动，而应被视为一个持续的过程。

调整组织结构和流程往往是必要的。传统的层级式决策流程和僵化的工作方式与敏捷人工智能开发及其迭代改进周期格格不入。企业应该做好准备，质疑传统的工作方式，并寻求新的、更敏捷的方法。这可能包括引入新的沟通渠道、调整决策流程或重新设计工作流程。事实证明，将领域专业知识与技术技能相结合的跨职能团队尤其有效。

人工智能的文化融合需要开放创新的思维模式，这种思维模式能够认识到数据的价值以及数据驱动决策的潜力。人工智能不应被视为外在因素，而应被视为企业文化不可或缺的一部分。培养实验精神和终身学习的文化至关重要。必须鼓励员工尝试新技术，勇于接受错误并从中吸取教训。

领导者在文化转型过程中扮演着关键角色。他们不仅要制定愿景和战略，还要以身作则，践行人工智能文化的价值观。领导力发展项目有助于提升必要的意识和技能。如果高层管理人员没有明确的承诺，人工智能项目就缺乏必要的动力。一些中型制造企业通过全面的变革管理方法显著提高了人工智能的接受度，这些方法包括信息发布会、针对性培训以及员工参与实施过程，这证明了该方法的有效性。

德国在全球竞争中的地位

在人工智能发展的国际比较中，德国的地位较为复杂。根据全球人工智能指数，德国排名第七，成绩尚可，但仍落后于美国、中国、新加坡以及一些欧洲国家等领先国家。这一排名既反映了德国人工智能生态系统的优势，也反映了其劣势。德国在人工智能研究领域位居世界前列。大学、研究所和能力中心正在开展重要的基础性工作，涵盖从机器学习到伦理问题等诸多方面。德国在信息技术专业人才培养方面位居世界第三。

然而，研究与实际应用之间存在差距。德国在将科研成果转化为实际应用方面举步维艰。人工智能基础设施亟待提升：在全球人工智能指数中，德国仅排名第13位。主要问题在于计算能力和数据可用性。到2030年，用于人工智能应用的高性能数据中心容量必须增长三倍，从目前的1.6吉瓦增至4.8吉瓦。然而，目前仅有0.7吉瓦的数据中心正在建设中，另有1.3吉瓦正在开发。为了弥补这1.4吉瓦的容量缺口，到2030年需要投资高达600亿欧元。

自2015年以来，德国在全球数据中心容量中所占份额下降了约三分之一。在人工智能领域的投资远远落后于美国、英国、法国、其他欧盟国家以及中国等国家。从德国企业的角度来看，美国和中国目前在生成式人工智能领域处于领先地位。36%的企业认为美国领先，32%的企业认为中国领先。只有1%的德国企业认为德国处于领先地位。这一评估凸显了德国政策制定者和企业亟需采取行动。71%的企业呼吁加大对德国人工智能供应商的支持力度，并增加对数据中心的投资。

在机器学习领域，德国以五个已知的模型位居国际第四。然而，美国以61个模型遥遥领先，中国以15个模型紧随其后。在投资方面，这种差距更为显著：2023年，约有670亿欧元的私人资本流入美国的人工智能技术，几乎是中国的九倍。尽管美国的投资稳步增长，但欧盟自2022年以来却下降了44.2%。德国有潜力在五年内将其计算能力提升三倍，但这需要采取果断行动。

中美之间的全球人工智能竞赛因中国DeepSeek模型等项目的出现而加速发展。尽管美国传统上在大规模语言模型领域处于领先地位，但中国企业正在迅速追赶。微软和OpenAI等公司的高管在2025年5月就曾警告称，美国在人工智能领域的领先优势已缩小至仅剩几个月。自2017年以来，中国一直致力于实现到2030年成为人工智能领域领先国家的既定战略。据Gartner的数据显示，全球顶尖人工智能研究人员中有47%来自中国，而美国仅占18%。中国的基础设施和应用规模扩张速度远超美国。

德国和欧洲正逐渐形成两极化的技术格局。一方以英伟达和ARM等美国公司及其西方数据标准为核心，构建起一套技术体系；另一方则以华为Ascend和RISC-V等中国技术为中心，构建起一套技术生态系统。对于像德国这样的国家而言，保持中立变得越来越不可能。问题不再是德国能否迎头赶上，而是它应该在哪个技术生态系统中定位自己，以及如何在这一过程中维护自身的技术主权。

德国公司的战略路线图

德国正面临战略转折点。预计到2025年，德国人工智能市场规模将超过90亿欧元，到2031年将增长至370亿欧元，年均增长率超过25%。然而，这种增长并非均衡分布。现在投资人工智能、积累专业知识并进行组织转型的企业将获得决定性的竞争优势。而那些犹豫不决的企业则面临被淘汰的风险。领先者和落后者之间的差距正在迅速扩大。

成功的AI转型不仅仅需要技术上的实施，更需要一套包含多个支柱的整体战略：首先，战略方向要与愿景、目标和优先应用场景保持一致。如果高层管理缺乏战略指导，AI项目就只能是孤立的解决方案，无法产生可持续的影响。其次，要确保运营层面的有效实施，建立AI卓越中心作为专业知识和咨询中心，采用标准化的项目管理方法，开发可复用的AI组件，并进行积极主动的知识管理。第三，要关注风险和合规性，构建清晰的治理结构，根据欧盟AI法规进行风险分类，遵守数据保护法规和伦理准则。

第四大支柱是技术基础设施，包括可扩展的云平台、强大的数据管道、MLOps流程和持续监控。第五大支柱涵盖人员和文化，包括系统化的技能发展、变革管理、培养实验文化以及领导层的承诺。只有当这五大支柱协同运作时，人工智能转型才能成功。

企业应从可控的试点项目入手，这些项目应能带来切实收益，但并非业务关键型项目。分阶段实施有助于降低风险，并提高接受度。成功的试点项目能够建立信任，并为后续举措奠定基础。至关重要的是，试点项目从一开始就必须考虑可扩展性。技术架构、数据流程和组织集成必须做好投入生产的准备。人工智能的实施并非一蹴而就，而是一个持续优化、不断学习和调整的过程。

包括欧盟人工智能法规和GDPR在内的监管框架，起初可能看似负担，但也蕴藏着机遇。那些现在就投资于透明度、流程文档化和积极风险管理的企业，正在为值得信赖且具有竞争力的AI应用奠定基础。数据保护与AI风险评估之间的联系表明，清晰的流程和明确的责任不仅能够控制创新，还能对其进行战略性引导。将合规视为竞争优势而非障碍的企业，能够将自身定位为值得信赖的合作伙伴。

抛开炒作，看好现实的未来前景

人工智能对德国经济的转型才刚刚开始，未来五年至关重要。据预测，2026年至2030年间，高达40%的中型企业将把人工智能工具融入日常运营，尤其是在销售、财务和人力资源领域。全面整合人工智能的企业比例将从目前的9%显著提升。未来几年的人工智能发展趋势包括：用于自动化内容创作的生成式人工智能、提供全天候支持的人工智能客户服务、用于销售预测的预测分析、具有高度个性化的人工智能营销、自动化会计、人工智能招聘以及智能工厂等。

对劳动力市场的影响将是多方面的。麦肯锡全球研究院预测，到2030年，包括生成式人工智能在内的技术将使目前约30%的工作时间实现自动化。但这并不意味着大规模失业，而是工作岗位类型的转变。常规性工作将会消失，而对更高价值、更具创造性和战略性工作的需求将会增加。目前，德国已有13%的员工表示因人工智能而失业，这一比例与全球平均水平相符。与此同时，新的工作岗位和技能要求也在不断涌现。

整体经济生产力提升效果显著，但不会创造奇迹。2025年至2030年间，年生产力增长率可能从0.4%上升至0.9%，2030年至2040年间可能达到1.2%。这将是一项重大进步，有助于增强德国的竞争力，并缓解人口结构变化的影响。然而，正如一些人所期望的那样，生产力奇迹不会出现。人工智能是经济增长的重要驱动力，但并非唯一驱动力。对教育、基础设施和创新能力的配套投资至关重要。

人工智能发展的地缘政治维度将日益重要。中美之间的技术竞争正迫使德国和欧洲采取战略布局。技术主权问题变得愈发紧迫：欧洲能否自主研发人工智能模型、基础设施和标准，还是将继续依赖美国或中国的技术？诸如“数字欧洲”（Digital Europe）和“欧洲高性能计算”（EuroHPC）等项目旨在为欧洲人工智能项目提供高性能计算资源。这些举措的成败将决定德国和欧洲在全球人工智能竞争中的地位。

未来几年将检验德国能否将其在科研和教育方面的优势转化为经济竞争优势。方向正在形成。那些将人工智能视为战略问题、系统性地应对并进行组织转型的企业，将确保其未来的生存能力。那些犹豫不决或将人工智能视为昙花一现的企业，终将付出代价。从试点阶段到生产应用阶段的转变正在顺利进行。德国正处于技术融合与落后之间的转折点。这一决定取决于企业董事会、管理团队以及正在为未来指明方向的中小型企业。