欧洲各国对AI的进步既抱有期待，又感到无力。德国过去在技术上一马当先，但现在却面临挑战。尽管德国拥有不少先进的AI技术，但实际运用上却显得力不从心。研究显示，尽管企业希望借助AI降低成本、提高效率，但大部分采用的技术并非本土制造，这让人担忧德国是否会变成一个仅展示技术的博物馆。
德国去年设立了人工智能生产机构，向企业和员工提供无偿咨询服务。然而，这一举措并未能改善德国在人工智能应用方面所面临的困境。很多德国企业依赖外国的人工智能软件，国内的应用能力较弱，这给未来人工智能的发展埋下了受制于人的隐患。
AI技术的起源与德国的贡献
自20世纪中叶起，研究能执行需人类智能任务的计算机程序便开始兴起，德国在其中扮演了先行者的角色。德国科研人员在AI理论和算法方面实现了多项突破，为全球AI的发展打下了坚实的基础。但如今，领先的AI应用并非源自德国，这反映出德国虽然在研究上有所成就，但在将研究成果转化为实际应用方面却显得力不从心。
德国在AI算法和机器学习领域早期取得了众多创新性成就，众多关键理念亦源自该国科研者的研究。然而，随着时间的流逝，德国在AI应用方面逐渐落后，与别国的差距日益扩大。
德国AI发展的瓶颈
德国总理舒尔茨提到，AI发展的障碍在于企业难以获得风险资本。在德国，许多有潜力的AI企业在成长过程中，因资金短缺而无法扩大规模。政府设定了中期目标，旨在实现技术自主，即摆脱对外国科技巨头的依赖。而吸引更多投资，是创新变为商业模式的唯一途径。
众多德国AI创新企业受资金限制，难以开展大范围的研究与推广。尽管德国科研基础扎实，但资金不足成为AI技术从实验室迈向市场的障碍，导致实际应用面临诸多挑战。
德国企业的探索与尝试
德国企业Aleph Alpha曾尝试开发基础模型，但效果不尽如人意，于是转而专注于定制化AI应用服务。尽管在基础模型开发上投入了众多资源，但由于市场竞争激烈和技术挑战重重，并未达到预期目标。然而，向企业和政府提供定制化服务，还是为该公司开辟了新的业务领域。
奥默教授，慕尼黑大学的AI专家，指出德国在AI领域的发展潜力不仅仅局限于基础模型，还涵盖了AI在医疗、客户服务和工业应用等多个专业领域。他所研发的图像生成技术已被社交媒体广泛采纳，这一应用实例充分证明了其在专业领域的巨大潜力。在这些细分市场，德国的中小企业可能拥有更多的优势。
人才流失与企业付费难题
德国在人工智能领域的顶尖人才流失问题突出，众多杰出毕业生选择赴美发展。这一现象与企业采用的短期聘用合同模式密切相关。这种合同形式无法提供稳定的工作环境和成长空间，使得人才感到难以实现自身抱负。企业过分关注短期利益，忽视了对于人才的长期培养和投资。
德国企业对AI应用不愿支付费用，例如多特蒙德工业大学研发的分析工具，这类产品在美国得到了推广和销售。他们期望能免费使用这些服务，但这种情况导致开发者难以收回投资，进而影响了国内AI应用的进一步开发，对行业生态的构建造成了阻碍。
未来出路与发展建议
德国科学顾问委员会指出，若无法有效挖掘人工智能在工业领域的巨大潜力，德国恐将变成一个工业历史的陈列馆。德国必须推动文化上的变革，提升企业对AI应用付费的积极性，激发人才投身于AI技术的开发，并构建一个有利于产业发展的良好环境。
一些专家提出，欧洲应持续推动基础模型的研究，并借助工业数据库。以德国弗劳恩霍夫研究所的模型和法国企业的应用为例。慕尼黑大学的校长还强调，掌握技术自主权在关键时刻至关重要。即便不追求成为最顶尖的AI，德国也应持续深化基础模型的研究。
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