值得信赖的AI:欧洲的王牌和在人工智能中扮演领导角色的机会
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发表于:2025年3月30日 /更新,发表于:2025年3月30日 - 作者: Konrad Wolfenstein
全球人工智能种族:中国,美国和欧洲的位置确定(阅读时间:24分钟 /无广告 /无付费墙)
第四次工业革命和AI的主导地位
这次革命的中心是人工智能(AI),该技术有可能改变生活的各个方面 - 从我们的工作和交流方式到我们接受的医疗治疗以及捍卫国家的武器。
AI不再只是科幻电影的未来概念。这是一个现实,已经塑造了当今我们的世界,并且在未来几年的影响力将呈指数增长。发展,实施和掌握AI技术的能力对于经济竞争力,社会发展和国家安全至关重要。
这项AI倡议的比赛引发了激烈的全球竞争,其中三个主要参与者相互面对:中国,美国和欧洲。这些区域中的每一个都采取自己的方法,其特征是其各自的优势,劣势和战略重点。为了了解这项竞争的动态并认识到对我们未来的潜在影响,对各个地区的投资,策略和生态系统进行了全面分析至关重要。
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对AI的投资:超级大国的实力
AI领域的研发(F&E)的投资数量是一个国家的承诺和野心的关键指标。这些投资正在推动创新,促进了新技术的发展,并吸引了进一步增强AI生态系统的才能。
中国:有抱负的AI巨人
近年来,中国已经发展成为全球AI竞赛的认真竞争者。中国政府已宣布AI发展为国家优先事项,并将大量资源用于该领域。尽管政府对AI的投资在2024年略有下降至18亿美元(相比之下,在2023年为21亿美元),但这并不表明利息下降。相反,这可能是一个战略转变,政府促进私人举措并专注于特定的,战略上重要的领域。
直到2023年12月,中国人工智能产业的总融资令人印象深刻。值得注意的是,整个融资量增加了51%,尽管与上一年相比,投资和融资事件的数量减少了18.2%。这表明了市场的整合,在这种市场中,投资者越来越喜欢具有证明潜力的更大,更成熟的AI公司。
中国计划在2025年在科学技术领域发行550亿美元,与上一年相比增加了10%。 AI预计将是主要专业人员。 F&E支出的这种显着增加强调了中国政府实现技术独立性并促进AI作为战略优先事项的长期承诺。
2024年,中国的餐饮总支出超过4.96亿美元,与上一年相比增加了8.3%。特别值得注意的是,基础研究的投资增加了10.5%。这表明越来越多的知识,即长期AI创新必须基于扎实的科学基础。
中国人工智能融资的另一个重要方面是国家风险投资基金的作用。在过去的十年中,这些资金已投资了9120亿美元,用于AI等战略行业,其中23%流向了与AI相关的公司。这些由国家支持的投资在中国AI生态系统的设计中起着至关重要的作用,并且经常成为私人投资者的信号。
此外,中国在2025年初成立了82.1亿美元的国家AI行业投资基金,以加速AI创新。该基金强调了政府促进AI部门的目标方法,尤其是在重要的创新地区。
毕竟,中国于2025年初推出了包括AI在内的新兴技术的州支持的1380亿美元的国家支持的风险基金。这项巨大的基金信号是长期承诺,以实现关键技术的独立性,而AI形成了中央柱。
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美国:硅谷和私营部门的力量
美国长期以来一直是AI研发的领导者。与中国国家控制的方法相反,美国AI生态系统主要关注私营部门的创新,尤其是在硅谷。
2024年,AI公司获得了美国风险投资的42%,而2023年为36%,2022年获得了22%。这一急剧增长强调了投资者的压倒性信心,并专注于美国的AI部门,风险投资越来越多。
AI公司的全球风险融资在2024年超过1000亿美元,增长了80%以上,而2023年的556亿美元,几乎全球全球风险融资的33%流入了AI。这证实了对AI的大规模投资的全球趋势,美国是这一增长的重要接受者和驱动力。
美国风险投资在2024年增加到1780亿美元,其中900亿美元投资于硅谷,这主要是由于AI投资。 AI投资的这种地理集中度强调了硅谷作为AI创新和融资的全球节点的持续优势。
自2023年第四季度以来,对VC资助公司的AI驱动交易进行了投资,并占2024年第四季度所有筹款活动的60%。这表明AI成为美国风险投资的主要趋势。
尽管私营部门发挥了主导作用,但美国政府在AI研发和发展中也投入了大量资金。 2022年,美国政府花了32.8亿美元用于AI投资。预计2025年的整个美国联邦预算预算将为751.3亿美元,重点是网络安全和AI。
ACI地区的整个联邦研究和发展支出不到40亿美元。 NITRD(网络和信息技术研究与发展计划)报告说,2025财政年度的整个AI资金预计为331.6亿美元,包括19.54亿美元的“内核” ACHI和13.61亿美元的支持基金。
近年来,国防部的显着增加也很显着。从2022年8月到2023年8月,与AI相关的联邦订单从3.55亿美元增长了近3.55亿美元,达到46亿美元。这强调了AI在美国国防战略中的关键作用。
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欧洲:道德AI和竞争力的方式
欧洲遵循的方法与中国和美国不同。欧洲不依赖大规模的政府投资或私营部门的不受监管的创新,而是专注于道德和值得信赖的AI的发展。
欧盟计划“ Digitales Europe”将在2021 - 2027年期间为AI提供21亿欧元。该委员会将在2025年至2027年至2027年期间提供13亿欧元的关键技术(包括AI)。
欧盟已发起了Investai倡议,这是一项策略2000亿欧元,以缩小向美国和中国的融资和发展差距,欧盟的500亿欧元和私人投资者的1,500亿欧元。
法国是欧洲领先的AI中心。在2024年,确定了751个以AI为重点的初创公司,一年内增长了27%,这些初创公司在2024年获得了19亿欧元的融资。
直到2025年,德国的AI战略在此期间的预算约为33亿美元。在当前的立法时期,在下次联邦选举之前,德国联邦教育与研究部(BMBF)将投资超过16亿欧元。
政府策略和倡议:未来的课程
政府的战略和倡议在一个国家的AI生态系统的设计中起着至关重要的作用。他们定义优先事项,促进合作并为开发和使用AI技术创建法律框架。
中国:集中式方法
中国政府已宣布AI发展为国家优先事项,并为公私伙伴关系提供了可观的金钱,政治激励措施和机会。这种集中的国家控制方法是中国人工智能战略的形成性特征,并确保了国家协调的努力。
中国国务院于2017年发布了《人工智能发展计划》,该计划概述了到2030年建设一个价值1万亿元的AI支持经济的目标,并使AI成为工业变革的“主要驱动力”。
政府采取了一项多轨战略,其中包括增加公共投资的增加,促进地方政府招募人工智能和公司以及通过公私伙伴关系和政府命令控制私营部门的发展。
中国银行提出了其针对人工智能行业发展的行动计划,并承诺在五年内将1,370亿元人民币(10亿元人民币)加强AI供应链并实现“科学和技术的自雇”。
中国生成AI的法律为行业参与者提供了护栏和最佳实践。中国打算将机器人技术与AI,人形机器人定位为顶级技术,并批准了1380亿美元的国家支持的风险投资基金,该基金的重点是机器人技术,AI和其他顶级技术。
诸如数字丝绸之路(DSR)之类的倡议旨在出口中国的AI技术和治理模型,从而重新设计了发展中国家的AI标准和实践。
政府已经建立了一个国家算术网络,以使中国人工智能公司能够在自己的计算能力上投资减少。指南“对促进AI高质量经济发展的高质量应用的情景创新的加速”(2022年)强调了AI技术在所有领域的可持续经济增长方面的整合。
美国:平衡的创新和监管
美国比中国采取的集中式方法更少。美国政府通过在研发,公私伙伴关系的支持以及建立有利的监管环境的支持下促进创新。同时,人们意识到需要减少AI的潜在风险并确保道德原则的意识。
美国制定了全国人工智能研发战略计划,该计划于2023年进行了更新,并撕下了联邦政府的AI研发路线图。美国还制定了《国家AI倡议法》。该法律正式制定了国家AI战略,并创建了诸如国家人工倡议办公室(NAIIO)之类的结构。
拜登·哈里斯(Biden-Harris)政府制定了一项国家人工智能战略(AI),以利用AI的优势并降低风险。从2024年开始,KI的国家安全备忘录(NSM)旨在促进美国在AI中的领导角色,将AI用于国家安全目标,并促进AI的安全和可信度。
美国政府打算简化芯片命令的许可程序,以加强美国在AI领域的领导作用并澄清盟友。家政委员会(CHA)在第118届国会上发布了有关AI战略和实施的最终报告,目的是确保众议院众议院和立法机构的办公室可以有效地管理自己的AI系统。
OSTP(科学技术政策办公室)在2023年呼吁公开评论,以更新AI领域的美国的国家优先事项和未来措施,在该领域,公共服务中涵盖了权利,安全,平等,经济增长和创新等领域。
欧洲:道德AI作为竞争优势
欧盟AI的方法专注于卓越和信任,目的是增强研究和工业能力,同时确保安全和基本权利。这种对创新和道德考虑的双重关注是欧洲AI战略的重要特征。
2021年4月,委员会提出了AI包,其中包括有关促进欧洲方法的信息,对人工智能协调计划的审查以及对人工智能法律框架的提议。
欧盟AI法案于2024年8月生效,将于2026年8月完全适用,是一个全面的法律框架,根据风险分类对AI进行监管,并旨在确保安全和基本权利。
2024年1月,委员会开始了AI Innovation套餐,以支持AI初创公司和KMU,包括“ Genai4Eu”计划,以刺激引入Generative AI的引入。
欧洲AI办公室成立于2024年2月,是AI专业知识的核心职位,该职位支持AI法案的实施和实施并促进可信赖的AI。
德国人工智能战略旨在使德国成为欧洲的中央AI中心,到2025年,投资总计50亿欧元,从而关注中小企业和公共部门的研究,发展和承诺。
自2018年以来,法国一直在为KI(NSAI)制定国家战略,该战略着重于建立动态的生态系统,雄心勃勃的投资和面向未来的愿景,并从2030年法国投资计划中拥有25亿欧元。
欧盟AI冠军倡议始于2025年初,该倡议团结了60多家欧洲公司,以加速AI的引入并促进竞争激烈的欧洲技术生态系统。
AI生态系统的比较分析:优势,劣势和机遇
为了评估各个区域在全球AI种族中的竞争力,对其各自的AI生态系统的比较分析至关重要。该分析考虑了每个地区的优势,劣势和机会。
中国:数据和国家的力量
加强
- 国家支持:强大的,自上而下的国家承诺和大量的财政支持。
- 数据可用性:由于人口和数字网络庞大而导致大量消费数据的访问,在数据保护方面,历史上不太严格的监管环境。
- 封闭的生态系统:一个大型的内部市场,专注于当地AI模型和技术的构建,从而促进了一定水平的自我助人。
- 积极的投资:在国内和外国AI公司中的大量融资。
- 快速实施:在某些部门(例如移动支付和高速火车)中大规模提供AI技术的强大能力。
削弱
- 缺乏国内AI才能:尽管数量迅速增长,但中国仍然落后于美国,这影响了一流的AI研究人员和经验丰富的才能。
- 取决于外国核技术:缺乏内陆开发的核技术,尤其是在高级半导体的情况下会造成脆弱性。
- AI实施差距:在以消费者为导向的应用程序以外的广泛生产过程中,AI突破的传播和引入挑战。
- 数据环境的多样性:尽管中国具有很大的用户数据,但就多样性而言,与其他地区相比,他的数据环境可能会滞后。
美国:创新,资本和人才
加强
- 创新中心:全球领先的大学,研究机构和硅谷的企业家文化正在推动AI领域的开创性创新。
- 人才库:领导一流的AI研究人员,并吸引了全球人才。
- 风险投资:强大的风险投资生态系统,对AI公司进行大量投资。
- 技术基础架构:高级半导体技术和云计算能力的优势。
- 强大的知识产权保护:促进和保护AI创新的框架。
削弱
- 关于道德使用和扭曲的原因:AI的快速发展引起了人们对不可预测能力和滥用潜力的担忧,这破坏了公众的信任。
- 关于数据保护的原因:严格的数据保护法规比中国有时可以限制数据培训的可用性和使用。
- 优势的分布不均匀:面向市场的方法可能会导致社会中AI优势的分布不均匀。
- 联邦资金的潜在减少:国家研究机构的拟议预算削减可能危害AI生态系统。
- 基础设施挑战:对AI开发的计算能力的需求不断增长,代表了基础设施挑战。
- 解释性和透明度:由于某些AI系统缺乏解释性,破坏了信任并阻碍对安全至关重要部门的引入的风险。
欧洲:道德AI和工业优势
加强
- 对道德和法规的重点是:《欧盟AI法案》和GDPR为可信赖和以人为中心的AI创造了一个强大的框架,这可能会在欣赏道德考虑和数据保护的市场中创造竞争优势。
- 强大的工业基础:欧洲在制造,汽车和医疗保健等领域拥有强大的业务,这些部门为AI提供了宝贵的数据和应用领域。
- 在特定领域领先的AI研究和才能:某些欧洲国家和机构是AI研究的领导者,尤其是在机器人和AI服务等领域。
- 关注开源计划:对开源AI模型的重点促进了透明度和合作。
- 国际合作:强烈关注AI研发中的欧洲和国际网络与合作。
削弱
- 数字市场的分裂:欧盟的数字市场仍在分散,这阻碍了整个成员国的AI解决方案的规模。
- 招募人力资本和外部投资的困难:与美国相比,欧洲在招募顶级AI人才和相当大的外部投资方面面临挑战。
- 缺乏商业竞争力(历史):从历史上看,欧洲很难将其研究优势实现为商业成功的AI产品和服务。
- 在引入AI技术时,对AI的接受程度较低:欧洲组织落后于美国同行。
- 与美国和中国相比,投资差距:欧洲AI的总投资明显低于美国和中国。
- 研究结果的慢速商业化:欧盟资助的AI项目并不总是有效地商业化或使用。
- 欧盟与成员国之间无效的协调:缺乏治理工具限制了在AI努力时协调的有效性。
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在AI时代使用欧洲的竞争优势
欧洲的潜在竞争优势:道德AI和战略利基
尽管欧洲面临着面临的挑战,但该地区仍有潜力在全球AI竞争中发挥重要作用。但是,这需要使用您的特定竞争优势。
在每个可持续成功的核心中,人类信任都在于人类信任 - 一种无法取代成本会计且无法塑造人工智能的货币。效率可能会在短时间内发光,AI可能会诱使 - 但只有信任和可靠性会随着时间的流逝带来成功。因此,从长远来看,只有一个值得信赖的AI才有未来的机会。这就是为什么与美国和中国相比,欧洲背后的欧洲显然具有更好的卡片。 -Konrad Wolfnestein,Xpert.Digital
道德准则和数据保护条例:“布鲁塞尔效应”?
《欧盟AI法案》强调道德原则,例如尊重人类自主权,避免损害,公平和责任。该法律旨在确保AI系统是安全,透明,可理解的,而不是歧视性和环保的。强大的数据保护法规(例如GDPR)补充了《 AI法》,并确保在AI应用程序中负责处理数据。
欧洲严格的道德和数据保护法规可以通过加强公共信任并吸引优先考虑AI的公司和用户来代表重大的竞争优势。这可能会导致“布鲁塞尔效应”,其中欧盟标准成为全球基准。
专注于战略利基:机器人技术,AI服务等
欧盟在自动机器人技术和AI服务领域具有比较优势。欧洲在自动机器人技术方面是世界上最高的专业之一。在现有实力的这些领域的重点和进一步的投资可以使欧洲能够在AI的利基领域建立全球领导地位。
欧洲制药公司越来越依赖AI支持的蛋白质设计。这强调了欧洲人工智能取得重大进展的特定行业。对此类特定行业的AI应用的识别和支持可以推动重要欧洲领域的创新和竞争力。
欧洲在全球AI竞赛中的竞争力:一项批判性评估
欧洲在全球AI竞争中的竞争力是众多分析,新闻文章和专家意见的主题。一般评估是,欧洲目前在AI比赛中落后于美国和中国。
欧盟的AI投资并不能与全球市场领导者保持同步。欧洲在人工智能领域的竞争力取决于技能的发展,因此必须缩小持续的资格差距。到2030年,欧洲几乎可以在全国范围内在公司中引入AI,但目前初创公司正在促进创新。
但是,还强调欧洲具有相当大的优势,可以利用它来提高其竞争地位。
欧洲可以通过在AKI所使用的领域的领导及其整合到欧洲工业鼻子的领域来抓住跨国机会。尽管欧洲进行了一流的AI研究,但这种技术知识仍然必须转化为可扩展的经济成功。欧洲落后于美国,拥有AI基础架构,软件和服务的外部费用。
适合:
欧洲通往AI领导的道路
全球人工智能赛赛竞赛是一场不断发展的复杂而动态的竞争。中国和美国继续投资可观的款项,并采取雄心勃勃的战略来巩固其立场。另一方面,欧洲面临着使用其特定优势的挑战,同时又克服了现有的弱点,以便能够在全球竞争中存在。
欧洲有可能将其道德准则和数据保护法规作为竞争优势,并在特定研究领域(例如机器人技术)中发挥领导作用。但是,为了可持续地增强其在全球AI竞争中的竞争力,在融资,人才发展,市场融合以及有效实施研究成果方面需要进一步的努力。欧盟一级和个别成员国的举措以及欧洲公司的承诺表明,人们对增强自己的能力并在全球AI生态系统中明确地位的意识越来越认识。
欧洲的建议:成功AI未来的策略
为了加强其在全球AI竞争中的地位,欧洲应考虑以下建议:
增加和有针对性的投资
尽管诸如Investai之类的倡议具有决定性的作用,但欧洲必须在AI基础设施,人才发展和研究结果的商业化等关键领域中确保可持续和战略性的融资。重点应该放在欧洲具有竞争优势或战略重要性的领域。欧洲应考虑在医疗保健和国防等部门的AI应用程序中进行公共创新,以刺激需求和创新。
缩小资格差距
从基本知识到先进的技术技能,应实施用于进一步培训和培训欧洲工人的综合计划。通过有利的视觉情绪和研究机会招募和结合国际AI才能至关重要。应重点放在负责和绿色AI的技能上,欧洲已经表现出领导角色。
促进统一的数字市场
必须减少欧盟数字市场的分裂,以促进整个会员国的AI解决方案的规模。应收紧法规,并在保持数据保护标准的同时促进跨境数据交换。欧盟应努力争取“内部数据”以促进AI投资和创新。
加强研究结果转移到商业应用中
应支持AI初创公司和中小型企业,并晋升,以弥合研究结果与成功的商业产品之间的差距。大学与工业之间的合作应得到加强。可以考虑建立“ AI的CERN”来促进大规模的合作研究和创新。
在所有行业中促进AI介绍
在所有欧洲行业中引入了人工智能技术,尤其是在欧洲已经得到强有力代表的部门中,应促进和放松。应创建激励和支持将AI集成到其业务中的支持和支持。为了促进更广泛的接受,应强调成功的应用程序和KI引入的优势。
保存和使用道德和法规优势
欧盟AI法案和其他倡议的发展和使用应继续资助。欧洲应该将自己定位为负责人AI领域的全球市场领导者,并吸引用户和公司优先考虑道德考虑和数据保护。欧盟的道德AI框架应作为全球标准积极晋升。
改善协调与治理
应改进欧盟委员会与成员国之间有关AI战略和投资的协调和信息交换,以确保更连贯和有效的整体方法。应加强欧洲人工智能办公室的作用和资源,以促进这种协调并提供专家建议。
专注于战略利基
在机器人技术和AI服务等领域的投资和现有优势的扩大应继续在特定的AI领域建立全球管理地位。欧洲拥有强大的研究基础或独特的工业优势的其他新兴领域也应得到识别和促进。
在AI的未知地形中导航
人工智能赛前的竞赛不仅是技术优势的竞争,而且是为我们社会未来设计的斗争。三个主要地区 - 中国,美国和欧洲都面临着独特的挑战和机遇,而它们在这个未知的地形中移动。
中国:进步与控制之间的平衡
中国的集中式方法使得有可能在人工智能中迅速取得进展,尤其是在面部认识和智能城市等领域。但是,这种方法还引起了人们对数据保护,监视和滥用潜力的担忧。中国政府面临着促进创新的挑战,同时确保了AI的发展并按照其社会和政治目标开发和使用。
中国的另一个挑战是对外国核技术的依赖,尤其是在晚期半导体的情况下。美国的出口控制措施使这种敏感性清晰,并迫使中国加强了他在国内碎屑能力上的努力。
美国:道德困境和对监管的需求
美国具有悠久的创新和企业家精神的传统,使他们成为了人工智能领域的领导者。但是,以市场为导向的方法也引起了人们对AI道德使用,算法扭曲的道德使用以及优势分布不平等的关注。
美国政府面临创建一个监管框架的挑战,该框架促进创新,同时降低了人工智能的潜在风险。这需要一个微妙的平衡行为,考虑公司,研究人员和公众的利益。
此外,美国必须投资对其劳动力的进一步培训和培训,以确保他们能够为AI创造的新工作和可能性提供准备。
欧洲:道德领导和加强内部市场
欧洲设定了建立尊重公民基本权利和价值观的道德和值得信赖的人工智能的目标。 《欧盟AI法》是一项开创性法律,旨在确保AI系统安全,透明和负责。
但是,欧洲面临将其道德原则转变为竞争优势的挑战。这需要创建创新友好的环境,以刺激公司开发和实施道德AI解决方案。
此外,欧洲必须加强其数字内部市场,以促进成员国的AI解决方案的扩展。这需要消除调节障碍并促进跨境数据交换。
通往未来的方式:合作和责任感
人工智能赛前的竞赛不仅是国家之间的竞争,而且是合作和共同进步的机会。 AI的开发和使用需要一种全球方法,以考虑所有利益相关者的利益。
国际合作对于制定AI的发展和使用的共同标准和道德准则至关重要。这可以帮助确保AI用于人类的利益,而不是加强不平等或造成新的威胁。
此外,重要的是要提高人们对AI的潜在风险和优势的认识,并参与决策过程。只有通过知情和忠诚的公众,才能确保根据我们的共同价值观和目标开发和使用AI。
人工智能的未来不在一个国家或单个公司的手中。它掌握在我们所有人的手中。通过共同努力并负责任地行事,我们可以确保AI成为一件好事的力量,可以改善我们的社会,增强我们的经济并确保我们的未来。
行动呼吁:欧洲设计AI革命的机会
欧洲在十字路口。它有机会在AI革命的设计中发挥主导作用,并使世界变得更美好。
为了实现这一目标,欧洲必须运用其特定的优势,克服其劣势,并为人工智能的发展和使用发展长期的愿景。这需要政府,公司,研究人员和公众的共同努力。
欧洲必须投资进一步培训和培训其劳动力,以确保他们为AI创造的新工作和可能性做好准备。它必须创建一个适合创新的环境,以鼓励公司开发和实施道德AI解决方案。它必须加强其数字内部市场,以促进整个会员国的AI解决方案的扩展。
挑战很大,但机会更大。通过使用其道德原则,其工业实力和创新精神,欧洲可以塑造AI革命,并为我们所有人创造更美好的未来。现在是行动的时间。
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