近年来，人工智能（AI）技术的飞速发展已成为全球科技竞争的焦点，尤其是在美国和中国等科技强国的推动下，AI的应用范围不断扩大，影响力日益增强。为了在这一领域保持竞争力，欧盟近期宣布了一项高达2000亿欧元的资金计划，旨在加速AI技术的研发与商业化进程。然而，尽管德国在人工智能研究方面拥有雄厚的实力，却始终未能孕育出一家成功的AI企业，这一现象引发了广泛的关注和讨论。
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德国慕尼黑大学的人工智能教授比约恩・奥默（Björn Ommer）指出，AI技术正在催生全新的商业模式，但德国在这一领域的进展却显得相对缓慢。他本人创办的初创企业黑森林实验室（Black Forest Labs）开发了一款图像生成器，该工具甚至引起了美国风险投资机构和社交媒体平台X的关注。然而，尽管黑森林实验室在基础模型市场中取得了一定的成绩，但这一领域目前仍由OpenAI、谷歌以及中国的DeepSeek等巨头主导，德国企业在其中的表现并不突出。
基础模型是通过对海量数据进行无监督学习训练而成的神经网络，能够适应多种任务。德国另一家AI公司阿尔法阿尔法（Aleph Alpha）曾尝试推出一款基础模型，但最终未能取得预期的成功，不得不转向为企业和政府机构提供定制化的AI应用。这一案例反映了德国在基础模型领域的挑战，也凸显了其在AI商业化过程中的困境。
奥默教授认为，德国企业的机遇应当集中在基础模型之外的领域，例如医疗、客户沟通以及特定工业领域的AI应用。德尔曼科技与人工智能拉马尔研究所的创始人卡塔里娜・莫里克（Katharina Morik）也指出，尽管德国在AI研究领域处于领先地位，但许多优秀人才因缺乏长期合同而流失到美国，导致德国无法充分利用这些人才资源。她强调，德国企业在接受和投资AI技术方面显得不够积极，许多企业甚至希望以低成本或免费的方式获得服务，这种态度严重制约了AI技术的商业化进程。
莫里克进一步指出，德国在智能制造、分布式和嵌入式系统方面已具备一定的领先优势，但如果不进一步开发AI技术的潜力，未来可能面临被边缘化的风险。她呼吁德国企业和政府加大对AI技术的投资，以保持其在全球科技竞争中的地位。与此同时，尽管OpenAI宣布将在慕尼黑开设办事处，莫里克对此表示担忧，认为德国应优先留住本土人才，确保本国企业和行业能够从AI技术的发展中受益。
在这一背景下，奥默教授强调，德国和欧洲层面需要持续努力推动AI技术的发展。尽管德国不需要创造出“完美”的AI，但继续推动基础模型的研究仍然至关重要，因为未来技术获取的限制将直接决定国家的自主权。德国必须在AI技术的研发与商业化之间找到平衡，以确保其在全球科技竞争中占据有利地位。
综上所述，尽管德国在人工智能研究方面拥有强大的实力，但其在AI商业化领域的表现却不尽如人意。人才流失、企业对AI技术的投资不足以及基础模型领域的竞争压力，都是德国面临的重大挑战。为了在未来保持竞争力，德国必须加大对AI技术的投入，留住本土人才，并积极探索AI在医疗、工业等领域的应用潜力。只有这样，德国才能在人工智能的全球竞争中占据一席之地。