Przez ostatnie trzy lata Dolina Krzemowa zagarniała rynek AI na świecie. Co robiła w tym czasie Europa? Pisała ustawy – uśmiałby się niejeden biały kołnierzyk z Zachodniego Wybrzeża. Jednak w cieniu medialnego szumu o dewastacji konkurencyjności, na Starym Kontynencie może wykrystalizować się znacznie poważniejsza doktryna. Analiza twardych danych i struktury gospodarczej wskazuje na to, że prawdziwy przełom sztucznej inteligencji nie nastąpi w chmurze, ale w fabryce. Nadchodzi bowiem era „fizycznego AI” – i to jest gra, w której Europa posiada wszystkie asy, pod warunkiem że nauczy się nimi grać.
- Teza. Europa ma realną szansę wygrać decydującą fazę wyścigu technologicznego, jeśli zamiast kopiować amerykańskie rozwiązania konsumenckie, postawi na „Fizyczne AI”, wykorzystując swoją globalną dominację w inżynierii i twardym przemyśle.
- Dowód. Podczas gdy modele językowe z USA wyczerpują zasoby danych internetowych, europejskie firmy (tzw. ukryci mistrzowie) dysponują unikalnymi, niemożliwymi do skopiowania zbiorami danych ze świata rzeczywistego i fabryk, które są niezbędne do nauczenia sztucznej inteligencji fizyki, robotyki i zarządzania łańcuchami dostaw.
- Efekt. Przejście od strategii izolowania danych do ich sektorowego współdzielenia pozwoli europejskim przedsiębiorstwom zbudować bezkonkurencyjne systemy operacyjne i „cyfrowe bliźniaki”, co drastycznie obniży koszty produkcji i stworzy barierę wejścia nie do pokonania dla cyfrowych gigantów zza oceanu.
Europa może wciąż zyskać na AI
Gdybyśmy mieli wskazać jeden grzech główny europejskiej debaty o technologii, byłoby nim zapatrzenie się i skupienie na naśladowaniu Ameryki – wynika z analiz przeprowadzonych przez Forum Ekonomiczne w Davos. Próbujemy budować własne wyszukiwarki i własne sieci społecznościowe, ignorując fakt, że te rynki są już nasycone.
Tymczasem analiza potencjału przemysłowego sugeruje, że Europa stoi przed szansą na „ucieczkę do przodu” w dziedzinie, która dla cyfrowych gigantów z USA jest wciąż terra incognita – w integracji sztucznej inteligencji ze światem fizycznym.
Fizyczne AI to brakujące ogniwo ewolucji
„Physical AI” (Fizyczne AI) to termin, który powinien znaleźć się w słowniku każdego prezesa i ministra gospodarki w UE. W przeciwieństwie do generatywnego AI, które operuje na tekście i obrazie, fizyczne AI musi rozumieć grawitację, tarcie, chemię i logistykę. Nie skaluje się ono poprzez pobranie większej ilości tekstu z Wikipedii. Skaluje się poprzez dostęp do współdzielonych danych ze świata rzeczywistego.
Tu leży kluczowa przewaga Europy. Model językowy można wytrenować w Kalifornii na danych z całego internetu. Ale modelu optymalizującego linię produkcyjną leków, sterującego robotyką w fabryce samochodów czy zarządzającego siecią energetyczną nie da się stworzyć bez dostępu do fizycznej infrastruktury.
A ta infrastruktura – huty, linie montażowe, laboratoria chemiczne – znajduje się wciąż w Europie. Jesteśmy, wbrew narracji o deindustrializacji, globalnym centrum inżynierii i produkcji w kluczowych sektorach: chemicznym, farmaceutycznym, lotniczym i motoryzacyjnym.
Siła „ukrytych mistrzów”
Amerykańska gospodarka opiera się na gigantach technologicznych i dynamicznych startupach softwarowych. Europa ma inną strukturę – jej kręgosłupem są tzw. „ukryci mistrzowie”. To średniej wielkości przedsiębiorstwa, które nie trafiają na pierwsze strony gazet, ale dominują globalnie w swoich niszach, posiadając unikalną wiedzę i patenty.
Dla rozwoju fizycznego AI to właśnie te firmy są idealnym poligonem doświadczalnym. Dlaczego? Ponieważ to w Europie, gdzie koszty pracy są wysokie, zwrot z inwestycji w robotyzację i automatyzację sterowaną przez AI jest najszybszy i najbardziej przewidywalny. Europa nie potrzebuje AI do pisania e-maili (co jest domeną taniego softu z USA); Europa potrzebuje AI do obsługi skomplikowanych maszyn, logistyki i robotyki, aby utrzymać konkurencyjność swojego drogiego przemysłu.
Ekosystem europejski – od motoryzacji w Niemczech, Francji i Włoszech, przez maszyny przemysłowe w Austrii, aż po logistykę w Holandii i Polsce – jest zoptymalizowany pod kątem aktywów trwałych. To kapitałochłonne środowisko, które sprzyja inwestycjom długoterminowym, a nie krótkoterminowym spekulacjom typowym dla venture capital w Dolinie Krzemowej.
Dane od fosy do autostrady
Najważniejszy wniosek płynący z analizy potencjału fizycznego AI jest jednak sprzeczny z intuicją większości korporacyjnych liderów. Przez dekady firmy budowały swoją przewagę, traktując dane jak pilnie strzeżony sekret – budowały wokół nich „fosę”. W erze fizycznego AI ta strategia staje się samobójstwem.
Żadna europejska firma, nawet tak potężna jak Volkswagen, Airbus czy Siemens, nie posiada wystarczającej liczby danych, aby samodzielnie wytrenować sążniste modele fizycznego świata. Innymi słowy, aby AI zrozumiało fizykę produkcji, potrzebuje heterogenicznych danych z tysięcy różnych środowisk, maszyn i scenariuszy.
Świętym Graalem nie jest więc nowa technologia, ale współpraca. Europa musi przejść od paradygmatu „ochrony danych” do paradygmatu „współdzielenia danych przemysłowych”. Jeśli producenci samochodów połączyliby dane ze swoich łańcuchów dostaw, mogliby zbudować systemy autonomii i logistyki przewyższające rozwiązania Tesli. Wspólne przestrzenie danych pozwoliłyby na tworzenie symulacji sytuacji, które w świecie rzeczywistym są zbyt niebezpieczne lub kosztowne do przetestowania.
Co ciekawe, europejskie regulacje – często krytykowane jako hamulcowe – w tym konkretnym przypadku mogą nam sprzyjać. RODO i AI Act skupiają się na ochronie danych obywateli i konsumentów. Nie dotyczą one poufnej własności intelektualnej firm. To otwiera pole do popisu dla liderów biznesu – dane maszynowe nie podlegają tym samym restrykcjom co dane osobowe, więc ich współdzielenie w ramach konsorcjów przemysłowych jest kwestią woli biznesowej, a nie barier prawnych.
Trzy filary europejskiego zwycięstwa
Aby przekuć ten teoretyczny potencjał w gospodarczą hegemonię, Europa musi zrealizować konkretny plan działania oparty na trzech filarach. Ekonomiści Forum w Davos kreślą taki oto plan:
1. Reforma regulacyjna nastawiona na fizyczność
Europa potrzebuje harmonizacji standardów bezpieczeństwa dla robotyki. Robot certyfikowany w Niemczech musi móc pracować w Polsce bez dodatkowych biurokratycznych przeszkód. Potrzebujemy „szybkich ścieżek” regulacyjnych dla testowania dronów, robotów przemysłowych i systemów autonomicznych.
Zamiast tylko zakazywać, państwa powinny inwestować we wspólną infrastrukturę – klastry obliczeniowe i fizyczne poligony testowe, gdzie firmy mogą eksperymentować w kontrolowanych warunkach.
2. Nowy rodzaj ekspertyzy
Tradycyjna optymalizacja procesów osiągnęła swój limit. Europejski menedżer przyszłości to nie tylko inżynier mechanik, ale lider z podejściem „AI-first”. Nie chodzi o zastąpienie ludzi, ale o transformację siły roboczej.
Europa potrzebuje strategii kształcenia techników robotyki i specjalistów od interakcji człowiek-maszyna. To nie jest wizja świata bez ludzi, ale świata, w którym ludzie zarządzają armią inteligentnych maszyn.
3. Radykalna interoperacyjność
To największe wyzwanie kulturowe. Europa nie wygra, jeśli pozostanie zbiorem odizolowanych firm. Musimy budować „cyfrowe bliźniaki” całych sektorów gospodarki – od energetyki po służbę zdrowia. Wymaga to przełamania mentalności silosu.
Jak pokazują przykłady z rynku, np. firmy redukujące zapasy o 17 proc. dzięki modelom AI opartym na zintegrowanych centralnie informacjach dotyczących wszystkich procesów w firmie, korzyści z otwarcia są wymierne i natychmiastowe. Pytanie nie brzmi już „jak zbudować mur wokół moich danych?”, ale „jaki nowy mur możemy zbudować wspólnie, łącząc nasze dane?”.
Renesans przez inżynierię
Kiedy czytamy o AI, łatwo popaść w skrajności – od utopijnych wizji po katastroficzne przepowiednie. Jednak dla Europy ścieżka jest jasna i pragmatyczna. Nie musimy gonić USA w tworzeniu wirtualnych asystentów. Naszą siłą jest inżynieria, jakość i operacyjna doskonałość.
Fizyczne AI to szansa na reindustrializację w nowym wydaniu. To szansa na gospodarkę, która jest wydajniejsza, zużywa mniej energii i jest bardziej odporna na zerwania łańcuchów dostaw. Europa, z jej kulturą inżynierską, „ukrytymi mistrzami” i tradycją współpracy publiczno-prywatnej, jest paradoksalnie najlepiej przygotowana do wygrania tego maratonu. Pierwsza połowa meczu o AI (konsumencka) należała do Ameryki. Druga połowa (przemysłowa) rozgrywa się na naszym boisku. Wymaga ona jednak od nas zmiany myślenia – z obrońców status quo na agresywnych innowatorów współpracy.
Jeśli Europa zrozumie, że jej największym zasobem nie są same dane, ale zdolność do ich łączenia w skali całego kontynentu, rok 2030 może należeć do Starego Kontynentu. Naszą przewagą nie jest technologia. Jest nią współpraca.
Damian Szymański, redaktor naczelny Biznes Enter
Część odnośników to linki afiliacyjne lub linki do ofert naszych partnerów. Po kliknięciu możesz zapoznać się z ceną i dostępnością wybranego przez nas produktu – nie ponosisz żadnych kosztów, a jednocześnie wspierasz niezależność zespołu redakcyjnego.
Zdjęcie główne: Gemini