德国2030年人工智能目标：十八项措施无法打造一个盈利的人工智能市场——企业真正需要的是什么？

人工智能发展迅猛，但影响甚微？对德国经济而言，当下最重要的是什么？

德国政府的人工智能计划：资金将如何转化为真正的市场

德国的目标是到2030年成为人工智能领域的领先国家。为此，德国政府制定了18项关键措施和雄心勃勃的目标：人工智能应在企业和公共机构中得到更广泛的应用，并对经济产出做出更大贡献。然而，仅靠政治决策、资金支持计划和新建数据中心并不能保证经济上的成功。关键在于，企业能否借助人工智能显著提高生产力，公共机构能否更好地履行职责，以及技术提供商能否从试点项目中开发出可持续的商业模式。.

这正是挑战所在。人工智能的应用日益广泛，但从最初的实验阶段到深度融入工作流程之间往往存在差距。中小企业尤其面临着高昂的成本、有限的人力资源以及数据、安全和技术集成方面的复杂问题。与此同时，政府必须明确自身在哪些方面可以扮演可靠的客户和支持者的角色，以及哪些新项目仅仅是对现有产品和服务的重复或造成依赖。.

本文从经济角度审视德国的人工智能战略：是什么阻碍了人工智能从应用向价值创造的转变？公众需求、欧洲供应商和产业合作分别扮演着怎样的角色？我们又该如何判断各项资助措施是否真正有效？本文的核心论点是：成功与否不在于措施的数量，而在于这些措施是否能够消除具体的瓶颈，并带来可衡量、可持续的成果。.

德国人工智能战略经受经济考验：政治措施如何打造竞争性市场

德国并不需要最庞大的人工智能程序库。它需要的是能够利用人工智能提高生产力的企业，能够更高效地履行职责的公共机构，以及能够基于可复制解决方案开发出可行商业模式的技术提供商。这才是决定国家人工智能战略能否取得经济成功的关键所在。政策措施的数量，如同已获资助的项目数量或已公布的数据中心规模一样，都无法可靠地衡量这一战略的成功。.

德国政府以2030年成为人工智能驱动型国家为愿景，整合了18项关键的跨部门措施。公开目标包括：至少80%的大型企业和55%的中小企业使用人工智能；90%的联邦机构在其核心工作中至少使用一种人工智能应用；超过10%的经济产出将由人工智能创造。这些目标雄心勃勃。然而，它们是否真正能够实现经济转型，很大程度上取决于如何定义人工智能的应用、价值创造和成功。.

一家公司可以部署文本助手，从而被视为人工智能用户。但这并不意味着其生产成本会自动降低、销售业绩会提升或创新速度会加快。政府机构可以利用人工智能支持某个特定流程，而其绝大多数流程则保持不变。只有区分人工智能提供商的收入、人工智能支持的活动以及实际创造的附加价值，才能有意义地衡量基于人工智能的经济绩效。.

因此，关键的经济问题不在于德国是否采取了足够的措施，而在于这些措施是否解决了正确的瓶颈问题。这些瓶颈问题包括需求不足、数据处理不充分、整合成本高昂、商业模式不明朗，以及研发成果向市场化产品转化速度过慢。.

有效的AI政策必须以不同的方式应对这些问题。它既不能将所有创业难题都视为需要资助的理由，也不能依赖于这样的假设：缺乏合适的基础设施和可靠的框架条件的市场会自动产生具有国际竞争力的供应商。.

真正的差距在于初始使用量和经济渗透率之间。

现有商业数据显示，人工智能在德国已不再是实验性技术。到2025年，26%的受访企业将使用人工智能。员工人数在10至49人的小型企业中，这一比例为23%；员工人数在50至249人的中型企业为36%；员工人数在250人及以上的大型企业则高达57%。这些数据仅代表统计记录的企业规模类别，不能直接推断至所有微型企业和个体经营者。.

这导致小型公司和大型公司之间出现了34个百分点的差距。这比仅仅关注平均使用率更具经济意义。大型公司可以将数据准备、技术集成、法律审查和员工培训的成本分摊到更多员工和业务流程中。此外，它们通常拥有自己的IT部门和充足的财务储备来测试多种用例。.

对于规模较小的公司而言，引入人工智能可能意味着更大的组织负担。管理层不仅要评估技术，还要选择供应商、明确数据访问权限，并确保流程安全。即使人工智能应用在技术上可行，但由于时间不足和职责不明确，其实施也可能失败。.

使用类型也至关重要。在已采用人工智能的公司中，27%的公司计划在2025年将该技术用于工作流程自动化或决策辅助，而只有6%的公司将其用于机器的自主移动。这些数据明确指出，指的是已经在使用人工智能的公司，而非所有企业。这表明，总体使用率和深度融入运营流程是两个不同的概念。.

这凸显了采取经济政策行动的必要性：德国不仅要让更多公司接触人工智能，还必须促进人工智能从偶尔使用过渡到稳健、可重复且具有经济价值的应用。.

基于文本的工具可以作为一个有用的起点。然而，只有当信息流、职责和操作流程也随之改变时，才能真正实现更高的生产力提升。而这第二步恰恰是政治成功统计中更具挑战性、成本更高、也更不便之处。.

为什么初始预算较少无法为工业化实施提供资金

关于低预算人工智能项目的讨论触及了一个切实存在的成本削减问题。一个简短的入门工具和一个可用于生产环境的应用之间存在着显著差异。例如，2000欧元的预算或许足以举办一个目标明确的研讨会、进行初步的潜力分析，或者搭建一个简单的标准工具。然而，对于一个具有高安全要求的定制化、集成化解决方案而言，这显然不是一个现实的资金框架。.

以下示例计算说明了成本规模。假设外部日费率为 1000 欧元，这样的预算仅够支付两个工作日的费用。这笔费用涵盖了准备、协调、执行和文档编制等各个环节。因此，几乎没有余力进行全面的流程分析、多系统集成、严格的测试阶段以及针对不同用户群体的培训。此计算仅供参考，并不代表市场行情。.

因此，问题并非一定在于初始预算不足。问题在于人们将指导工具与实施工具混淆。任何期望用少量资金实现全面转型的人都会让双方失望：客户得不到有效的解决方案，而服务提供商也无法提供可行的服务。.

一个设计完善的支持模型需要考虑不同的成熟度级别。首先要解决的问题是：哪种用例在经济上可行？接下来，需要进行一项有限的测试，并明确定义成功标准。只有通过测试，才能为整合到现有运营中提供资金。扩展到其他地点、部门或客户则完全是另一项任务。.

至关重要的是，初始资金到位之后的发展至关重要。一次性的咨询服务无法从长远角度建立可持续的市场。只有当企业愿意持续投入自有资源来支持解决方案时，才能可靠地体现其经济效益。.

因此，公共支持的目标不应是尽可能多地促成不具约束力的初步接触，而应是促进向自筹资金的后续投资过渡。入门级项目的成功与否，衡量标准不应是发放的代金券数量，而应是有效的申请、代金券的持续使用以及它们对公司盈利的实际贡献。.

对于年轻的人工智能公司而言，市场需求往往比额外的项目资金更有价值。

对于技术提供商而言，资金和客户收入有着本质区别。资金用于支持具体的研发工作。而付费客户则确认，具体的服务在实际应用中能够带来足够的效益。.

这种差异会影响整个商业模式。经常性收入有助于进行人力资源规划，提升与投资者谈判的地位，并深入了解客户真正需要哪些功能。一个成功完成的开发项目固然有益，但持续使用的产品才是更坚实的增长基础。.

尤其是在人工智能市场，企业存在着过度依赖独立演示项目而未能构建可扩展解决方案的风险。每个新客户都只能获得定制化的解决方案。虽然收入可能增长，但人员成本也随之同步增长。尽管企业对外宣称自己是可扩展的软件提供商，但其经济效益实际上仍然是一家以项目为导向的服务提供商。.

这本身并非坏事。专业咨询和整合也可以是有价值的商业模式。然而，从经济政策的角度来看，必须明确区分那些为服务提供资金、创建标准化产品或支持基础技术发展的项目。.

对于可扩展的人工智能提供商而言，解决方案能否以极少的额外工作量部署到其他客户身上尤为重要。在这方面，可重用的接口、标准化的安全功能和清晰定义的运营模式通常比又一次精彩的演示更为重要。.

因此，以经济为导向的人工智能政策不仅应促进研发活动，还必须改善试点客户转化为回头客的条件。这包括明确的需求、可靠的付款条款、可转移的技术标准，以及项目结束后仍能持续的需求。.

国家作为核心客户，必须在不产生新的依赖关系的前提下保证可靠性。

德国政府明确指出，国家是人工智能模型和应用的潜在核心客户。这基于一个合理的经济机制：公共机构需要高性能的数字化工具，而新兴供应商则需要稳定的市场需求、实践经验和客户案例。如果双方能够有效对接，就能形成一个自我强化的市场。.

然而，仅仅宣布政府是核心客户是不够的。其需求必须是可预测的，并且对供应商而言在经济上可控的。如果每个机构都追求各自专有的技术解决方案，那么适配成本就会成倍增加。供应商或许能获得一些零散的客户，但却无法建立可扩展的基础。.

通用接口和可重用组件可以缓解这个问题。支持文档处理的解决方案不应该为每个机构都进行完全重新设计。同时，也必须考虑到不同的专业需求。因此，标准化并不意味着使所有行政流程都相同，而是创建通用的技术基础。.

国家必须平衡两种利益。一方面，战略性地发展欧洲供应商，使其成为重要的市场参与者，可能对国家有利。另一方面，这绝不能导致对经济或技术上不合格产品的永久性采购保障。原产地认定并不能取代绩效评估。.

即使是欧洲供应商，也可能使其客户对其产生强烈的依赖性​​。封闭的数据格式、难以转移的定制化功能以及不明确的切换选项，无论公司位于何处，都是亟待解决的问题。因此，人工智能的自主公共应用不仅需要特定的地理来源，还需要可互换性和可控性。.

如果政府能够提出严格且切合实际的要求，可靠地采用成功的解决方案，并同时确保日后在技术上可以更换供应商，那么它将成为理想的锚定客户。这样既能创造需求，又不会牺牲竞争和创新压力。.

“米斯特拉尔”是欧洲的希望之光，但它并非完整的欧洲主权战略。

Mistral 的成功案例凸显了欧洲能否打造自身高性能人工智能供应商这一问题。该公司开发模型，并不断将其与企业级产品相结合。Mistral 正与 SAP 合作，为欧洲企业客户打造一个自主的人工智能平台。该平台旨在整合模型开发、企业软件和可控的运行环境。.

从经济角度来看，这种联系是合理的。强大的模型本身并不能解决业务问题，它还需要获取相关数据、与现有软件集成，以及明确的权限、日志记录和责任规则。在这方面，成熟的企业软件供应商比孤立的模型供应商能够提供更好的市场准入。.

然而，将欧洲人工智能主权等同于单一公司的成功是存在风险的。一家受国家或欧洲青睐的供应商或许具有重要的战略意义，但它仍然是一家公司，拥有自身的经济利益、技术局限性和财务风险。.

此外，人工智能系统由多层构成。即使是欧洲模型，也可能在非欧洲硬件上进行训练，依赖特定的加速芯片，或者通过基础设施运行，而这些基础设施的关键组件可能由欧洲以外的地方控制。因此，主权并非非此即彼的属性。.

相反，衡量标准应该是现有的依赖关系，哪些依赖关系在经济上可以接受，以及哪些关键功能仍有替代方案。欧洲模式增加了选择余地，但并不能自动消除所有其他依赖关系。.

因此，客观合理的立场是：欧洲应发展并部署像Mistral这样高效的电力供应商，使其成为真正的竞争选择。同时，也需要多家供应商、开放的运营模式和技术切换机制。合理的产业政策利益不应导致新的单一供应商战略。.

工业人工智能在解决具体流程问题方面才能获得应用。

德国的工业基础为具有经济价值的人工智能提供了至关重要的起点。然而，其优势并非仅仅在于丰富的机械设备，更在于专业知识、流程理解、客户关系、技术数据以及多年复杂系统经验的相互作用。.

空客与Mistral的合作正是这一逻辑的体现。已确定的应用领域包括工业流程、技术文档、工程设计以及在开发、测试和认证阶段提供人工智能辅助。这并非单一的通用应用，而是一系列不同的任务，每个任务都有其特定的质量和安全要求。.

尤其值得关注的是那些需要专家花费大量时间搜索、整理和验证信息的任务。虽然加快技术文档评估速度并不一定能直接催生新产品，但它可以加速开发进程，并将稀缺的专家资源释放出来，用于处理更具挑战性的任务。.

这同样适用于内部物流。人工智能应用可以生成故障报告、整合维护信息，或辅助分析工厂反复出现的问题。此时，其优势与其说是取决于强大的语音处理能力，不如说是取决于与实际工厂和流程数据连接的质量。.

不同的技术任务必须分开处理。语言模型有助于文档编写和知识访问。对于直接控制机器或安全关键决策，则需要满足不同的要求。并非所有工业人工智能应用都是生成式语言系统。.

因此，工业企业、软件供应商和模型开发商之间现有的合作关系可能比额外的、抽象的资助计划更有价值。然而，其有效性必须通过具体成果来衡量。一个知名的企业集团本身并不能证明该方案行之有效。.

此外，一个成功的产业生态系统不应仅包含大型企业。专业的中型企业、系统集成商和小型软件公司也必须能够接入接口和市场。否则，封闭的平台将会出现，其带来的益处只能在有限的范围内惠及整个经济。.

我们在欧盟和德国的业务拓展、销售和市场营销方面拥有丰富的专业知识——图片来源：Xpert.Digital

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只有在扣除所有额外成本之后，才能实现生产力提升。

许多关于人工智能的讨论仅仅关注处理过程中节省的时间。但这不足以进行经济评估。关键问题在于，在考虑所有额外成本和风险之后，剩余的收益究竟是多少。.

一个简单的例子就能说明其中的区别。一家拥有 100 名员工的公司，使用此应用程序后，每人每天可节省 10 分钟。一年 220 个工作日，相当于每年节省约 3,667 小时。假设每小时总成本为 50 欧元，则每年可节省的潜在时间价值约为 183,000 欧元。.

然而，节省下来的时间并不一定能转化为额外的利润或相应的支付交易节省。如果节省下来的时间分散在多个任务中，可能只有一部分能被有效利用。此外，还有许可费用、实施费用、支持费用和监控费用。.

假设年运营成本为 6 万欧元，且实际仅能实现计算出的时间潜力的一半，那么在不考虑初始实施成本的情况下，年收益约为 3.15 万欧元。此示例仅为假设，旨在说明最初看似可观的数字，经仔细分析后可能会发生多么显著的变化。.

在质量至关重要的任务中，错误不仅会浪费时间。不准确的技术信息可能导致返工、延误或责任风险。反之，改进错误检测可以带来显著的效益，而这些效益无法在几分钟内立即量化。.

因此，企业需要进行综合评估，包括时间、质量、速度和风险等方面。有意义的指标包括：流程处理时间、必要的修正次数、稀缺熟练工人的利用率，以及每个案例的处理成本。.

政治纲领应该支持这种观点，而不是一味追求理论上最高的节约潜力。经济上的关键不在于人工智能生成设计的速度有多快，而在于整个过程的效率如何提高，最终产生可用的结果。.

欧洲合作是一个规模问题，而不是一场外交竞争。

如果将加强对法国的扶持和与加拿大的合作视为唯一选择，那就过于简单化了。德国政府指出，欧洲的能力和国际伙伴关系都是其战略的组成部分。在此背景下，与加拿大的合作以及对LawZero在安全导向型人工智能开发方面的支持尤为突出。.

从经济角度来看，每项合作关系都必须根据其具体贡献进行评估。法国是德国在构建更大的欧洲市场和与欧洲示范供应商合作方面的天然合作伙伴。加拿大则可以在某些研究和技术领域提供额外的专业知识。.

因此，关键问题不在于哪个国家获得更多政治关注，而在于合作能否带来技术、熟练工人、客户或互补知识的获取。缺乏实际运营联系的伙伴关系仅具象征意义，而规模较小但富有成效的合作则能产生可衡量的效益。.

与此同时，国际合作不应掩盖欧洲必须解决自身规模问题的事实。不同的技术要求和各自独立的国家市场意味着，欧洲供应商可能需要针对每个新的客户群体做出重大调整。.

对于一家正在成长的AI公司而言，一个真正可用的欧洲市场往往比另一个政治合作框架更为重要。共同的需求、可转移的证明以及兼容的基础设施，能够在不完全消除各国特殊性的前提下，实现规模化发展。.

因此，明智的战略应结合两个层面：一方面，它汇集欧洲的需求和能力，因为规模至关重要；另一方面，它对能够提供具体技术补充的国际合作伙伴保持开放态度。开放性和战略独立性并非相互排斥，只要对依赖关系进行审慎评估即可。.

芯片技术需要专门的基础设施和明确的劳动分工。

人们希望人工智能芯片拥有更大的自主性，这种愿望是可以理解的。然而，一旦将芯片设计、半导体研发、制造和人工智能数据中心的运营视为单一任务，这种愿望就变得不切实际了。.

芯片的设计需要合适的工具和技术基础。而制造过程又需要专门的设备、材料和工艺。此外，还需要存储、封装技术以及将其集成到完整的计算系统中。某一层面的进步并不能自动弥补其他层面的不足。.

比利时imec研究中心是欧洲在这一领域的重要枢纽。NanoIC试点生产线与一项计划中的25亿欧元联合投资项目相关，其目标之一是为企业、初创公司、大学以及设计和系统供应商提供先进技术和原型制作服务。.

2026年2月，imec新增了2000平方米的洁净室空间，作为此次扩建计划的一部分。该项目由欧洲层面组织，并汇集了包括德国弗劳恩霍夫研究所在内的合作伙伴。德国也是该项目的出资国之一。因此，认为国家层面的研究和imec的更多使用是截然不同的两种方法，并不能充分体现二者之间的相互联系。.

从经济角度来看，合理的做法是进行劳动分工，集中使用专业化的大型基础设施，同时确保科研和企业能够广泛使用这些设施。在多个地点并行建设昂贵的设施效率低下。反之，如果小型企业无法实际使用，那么尖端的基础设施也毫无用处。.

因此，正确的问题是：究竟缺乏哪些技能？哪些方面已经具备国际认可的优势？年轻公司如何获得设计工具、测试设施和制造合作伙伴？哪些应用在长期来看能够证明其高昂的开发成本是值得的？

一项前景广阔的半导体战略需要明确优先事项。它不必在全国范围内全面覆盖价值链的每个环节，而是要确保关键能力的掌握，并建立可靠的途径来获取配套技能。.

研究固然不可或缺，但其资金来源需要采用不同的成功衡量标准。

对冗长研究项目的批评，如果集中在缺乏相关性和公共资金使用不透明等问题上，确实有其道理。然而，就此断言科学培训的价值必然低于企业直接资助，则是错误的。.

研究和创业发展发挥着不同的作用。基础研究可以产生知识，其经济应用最初是开放的。而以市场为导向的开发项目则应该能够更精确地阐明所要解决的问题以及后续的应用前景。.

用同一指标来评估两者是错误的。如果所有研究项目都仅仅以短期收益来评判，那么长期的知识获取机会就会错失。反之，如果所有应用型项目都仅仅以科学出版物的数量来评估，那么经济可行性就会被置于次要地位。.

一个人或一个项目的质量并不能完全取决于他/她就读的大学类型或单一的成绩。对于工业人工智能而言，实践经验、系统性的测试以及对应用领域的深刻理解，与顶尖的理论知识同等重要。.

真正的难题往往在于转化过程。研究成果必须在技术上得到稳定，转化为产品，并与客户的实际需求相契合。这项工作既非传统的基础研究，也非常规的销售。它需要不同的技能，而且通常也需要不同的资金支持。.

因此，一项平衡的政策既应保护科研质量，又应重视知识转移。明确责任的联合项目、科研与产业间的临时人员交流以及透明的使用权处理，其重要性可能超过增加组织层面的资金投入。.

人工智能安全机构必须解决公共风险，而不是取代现有市场。

德国政府赋予德国人工智能安全研究所（AISI）分析和运营职能。该研究所并非监管机构，而是技术分析、风险评估和战略咨询领域的卓越中心。其工作内容包括提供有关社会、经济和国家安全的态势感知和预警信息。.

明确责任划分对经济评估至关重要。公共安全任务与特定公司产品的测试截然不同。系统性风险、新的攻击途径或与安全相关的进展可能需要深入的洞察，而任何单一私人客户都无法承担全部费用。.

政府介入此事有其合理性。如果众多利益相关者都能从改进的风险评估中受益，但又没有人愿意承担全部成本，那么公共机构就可以填补服务空白。.

对于根据明确客户需求量身定制的标准化测试服务，情况则有所不同。在这种情况下，私营部门的测试和咨询服务可能有所裨益。政府机构不应在没有明显附加值的情况下重复这些活动。.

因此，实际挑战在于如何精准划分工作分工。公共机构可以调查总体风险，进一步完善检测方法，并公开调查结果。私营机构则可以在此基础上，提供专项审计、实施支持和定期检查服务。.

避免重复劳动也至关重要。如果公司需要反复为不同的客户和机构制作几乎相同的文档，就会产生额外的成本，而安全性却没有相应提高。相比于数量不断增加的独立测试流程，公认且可转移的测试结果更具经济价值。.

因此，安全机构既非必然必要，也非必然多余。其效用取决于它是否填补了明确的市场空白，其成果是否具有实际应用价值，以及其任务是否与现有市场产品和服务有所区别。.

我们需要更多的计算能力，但目前还没有商业模式。

德国政府的目标是到2030年将德国的数据中心总容量至少翻一番，并将人工智能和高性能计算的容量提高三倍。这将解决一个关键的基础设施瓶颈问题。然而，新增容量最初只是供应，并不能保证经济效益。.

对用户而言，重要的是计算能力是否价格合理、工具齐全，并且能够在所需的运行条件下获得。中型机器制造商未必需要直接使用大型训练系统，他们可能只需要一个可靠且经济实惠的环境来运行特定的应用。.

训练和持续运行也必须加以区分。开发大型模型可能需要大量的计算资源。相比之下，针对特定业务应用场景的模型有时只需较小的模型即可运行。哪种架构在经济上可行取决于任务、工作负载和质量要求。.

因此，产能规划应与实际需求分析相结合。需要考虑的因素包括电力供应、电网连接、冷却、可用熟练人员以及技术变革的速度。即使工厂在技术上是高效的，但如果利用率过低，其运行效率仍然会很低。.

反之，等到所有未来应用都确定后再进行投资同样存在问题。基础设施往往需要在满足全部需求之前就进行建设。因此，灵活的理念、多样化的使用模式以及透明的投资风险分配至关重要。.

经济衡量标准不应仅仅局限于已安装的计算能力。实际使用情况、每次有效计算任务的成本、可用性以及小型企业的访问便利性同样重要。只有当基础设施能够促进那些原本无法开展或会受到严重影响的生产活动时，它才能真正成为竞争优势。.

好的AI政策需要更少的象征性数字和更好的影响数据。

已公布的目标为政治控制提供了依据。然而，这些目标也存在风险，即容易衡量的活动可能会被误认为是实际成果。.

使用率初步表明了某项技术的普及程度，但它并不能说明该技术的使用强度，也不能说明投资是否值得。获得资助的公司数量反映了项目的覆盖范围，但并不能证明如果没有资助，这些公司的情况会更糟。.

这种额外效应至关重要。如果一家公司完全依靠公共资金来资助一项早已计划好的投资，那么结果可能仅仅是一笔意外之财。然而，如果公共支持能够促成一项原本会因明显瓶颈而失败的经济上可行的项目，那么它就能创造真正的附加值。.

因此，可靠的评估需要在项目启动前就明确预期变化。对于初始项目而言，这可能包括后续的自筹资金使用。对于工业应用，重点可能在于提高生产效率、提升质量或降低错误率。对于基础设施而言，可访问性和利用率将是关键因素。.

人工智能经济产出占比超过10%的目标也需要一个清晰明确的定义。如果将所有人工智能支持的活动都完全纳入考量，结果将与仅考虑创造的附加值有所不同。如果没有明确的定义，这个指标在政治上或许令人印象深刻，但在分析上却显得苍白无力。.

因此，一个好的报告系统应该将少量但有意义的关键绩效指标 (KPI) 与透明的方法论相结合。这其中也包括失败的项目和已完成的计划。如果一个策略是所有项目都继续进行，而不考虑结果，那么它就无法从自身的经验中吸取教训。.

政治责任感体现在执行能力和明确的职责上。

对不同世代的笼统批评不足以解释人工智能政策的问题。技术能力不能仅凭年龄来可靠地判断。年轻的决策者可能只会进行肤浅的辩论，而经验丰富的领导者则能有效地管理变革。.

更重要的问题是，哪些能力会影响政治决策，以及谁应该对决策结果负责。人工智能政策需要技术知识、对运营流程的理解以及在不确定性下进行优先级排序的能力。.

经济不应被视为铁板一块。模式提供商、云公司、系统集成商、工业集团和小用户都各有不同的利益诉求。一项对某个提供商有吸引力的计划，未必对整个经济有利。.

因此，企业的密切参与固然必要，但这并不能取代独立评估。否则，政策就有可能保护现有的商业模式，而不是加强竞争和提高生产力。.

德国政府设想由其人工智能工作组继续负责各项措施的实施，并至少每季度召开一次国务秘书级会议。这种管理方式能否有效，并非取决于会议频率，而是取决于决策权、约束性责任以及实际排除障碍的能力。.

在此背景下，责任也意味着即便面对阻力也要坚持优先事项。并非所有好想法都能同时获得资金支持。并非每个现有机构都需要新的AI任务。也并非每个启动的项目都值得无限期地持续下去。.

可行的策略结合了市场开放、专业化和持续选择。

从经济角度来看，德国的人工智能政策应该结合三个不同的任务。.

首先，它必须便于广泛应用。这需要提供易于理解的产品、适当的培训、便捷的操作模式以及数据和集成方面的支持。特别是对于小型公司而言，如果无需每次都从零开始开发成熟的解决方案，它们将从中受益匪浅。.

此外，它还必须支持那些开发具有国际可扩展性的产品和基础技术的公司。这项任务需要更大的资金规模、更长的投资周期以及更大的技术风险承担意愿。它绝不能与零散的数字化融资混淆。.

归根结底，国家必须提供单个公司无法充分筹资的公共基础设施。这包括特定的研究基础设施、全面的安全分析和通用技术标准。.

这些任务需要不同的工具。一家面临特定自动化问题的小公司不需要全国性的模型战略。反之，一家欧洲模型开发商也不能仅仅依靠几张咨询券就具备国际竞争力。而且，也不应该仅仅根据一家安全机构的短期软件收入来评判它。.

因此，显而易见的观点是，德国应该减少将所有活动都归入同一个人工智能标签下的做法，而应更清晰地区分市场开发、技术开发和公共任务。现有的高效合作项目值得支持，前提是它们对其他公司保持足够的开放性，并能取得可衡量的成果。.

国家必须在自身创造需求的领域采取可靠的行动，并在新增设施仅仅重复现有供给的领域保持克制。欧洲式的专业化分工往往比试图在全国范围内完全复制所有能力更为明智。.

德国能否在2030年成为人工智能强国，最终并不取决于一系列措施的完整性。关键在于企业能否从应用中获得持久收益，员工能否提高工作效率，公共机构能否显著改善服务。成功的战略在于能够促成这些成果并剔除冗余活动，而不是一味地增加措施。.

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