USA, Chiny, Europa
Jednym z kluczowych tematów była rosnąca obawa europejskich firm przed uzależnieniem od globalnych gigantów technologicznych. Jak podkreśla Turowski, źródło problemu leży głębiej – w słabszej pozycji Europy w globalnym ekosystemie AI. Dziś największe modele językowe i infrastruktura technologiczna powstają głównie w USA i Chinach. W Europie przykładów konkurencyjnych graczy jest niewiele.
Dlaczego tak się dzieje? Przyczyn jest kilka. Z jednej strony to kwestia dostępu do kapitału – choć pieniędzy w Europie nie brakuje, są one w mniejszym stopniu kierowane do startupów technologicznych. Z drugiej strony barierą pozostaje koszt energii, kluczowy w budowie centrów danych. Jednak najczęściej wskazywanym problemem są regulacje. Zdaniem rozmówcy Europa jest „przeregulowana”, a skomplikowane przepisy hamują rozwój nowych technologii i utrudniają skalowanie biznesu.
To właśnie regulacje tworzą paradoks: próbując regulować dużych graczy w Stanach Zjednoczonych, w rzeczywistości osłabiają lokalne startupy. Duże korporacje dysponują zasobami prawnymi i kadrami odpowiedzialnymi za zgodność z regulacjami, które pozwalają im odpowiadać na wyzwania regulacyjne, których brakuje młodym europejskim firmom. W efekcie innowacyjne startupy często przenoszą się do Stanów Zjednoczonych, gdzie łatwiej się rozwijać.
Czy w tej sytuacji Europa ma szansę na technologiczną suwerenność? Zdaniem Turowskiego – tak, ale pod warunkiem realistycznego podejścia. Budowanie od podstaw konkurencji wobec globalnych modeli AI może być nieefektywne ekonomicznie. Znacznie większy potencjał tkwi w tworzeniu rozwiązań opartych na istniejącej infrastrukturze i technologie open source: aplikacji, usług i produktów dopasowanych do lokalnych rynków.
Nie oznacza to jednak rezygnacji z ambicji. Europa – aby pozostać konkurencyjna – musi aktywnie uczestniczyć w wyścigu technologicznym. Kluczowe będzie znalezienie równowagi między regulacją a innowacyjnością. Choć pojawiają się inicjatywy deregulacyjne, jak tzw. pakiety omnibusowe, ich efektywność pozostaje ograniczona. Problemem jest nie tylko treść przepisów, ale również sam proces ich tworzenia, który często okazuje się zbyt złożony i niespójny.
Pozycja Polski
Na tym tle Polska wypada stosunkowo dobrze. Kraj dysponuje silnym zapleczem inżynierskim, rozwijającą się sceną startupową i jednym z najbardziej zaawansowanych systemów cyfrowej administracji w Europie. To solidna baza do budowania rozwiązań opartych na AI.
Wnioski dla polskich firm są jasne: warto koncentrować się na specjalizacji i efektywnym wykorzystaniu dostępnych technologii oraz globalnej infrastruktury.
Wszyscy chcemy silnej gospodarczo i dostatniej Polski oraz Europy – a technologia, w szczególności open-source AI, jest kluczowym motorem konkurencyjności i suwerenności. Europejskie firmy już teraz wykorzystują otwarte modele AI do optymalizacji produkcji i automatyzacji procesów. Meta od dawna angażuje się w rozwój Europy – poprzez modele o otwartym kodzie źródłowym, takie jak Llama i Muse Spark (do którego udostępniamy wybranym partnerom prywatny dostęp testowy przez API), a także ogromne inwestycje w badania i rozwój AI oraz europejskie partnerstwa.
Jednocześnie należy dostrzec, że obecne regulacje ograniczają tempo postępu i innowacji, oraz dążyć do zmian, które zwiększą konkurencyjność Europy na arenie międzynarodowej.
Europa nie musi wybierać między niezależnością a współpracą z globalnymi graczami. Może – i powinna – robić jedno i drugie. Warunkiem jest jednak stworzenie środowiska, które sprzyja innowacji, zamiast ją ograniczać.
