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。