Европа проигрывает в глобальной гонке искусственного интеллекта. Частные инвестиции в ИИ в США выросли до 285,9 млрд долларов в 2025 году, согласно данным Стэнфордского университета, значительно опережая 20,9 млрд долларов, инвестированных в Европе. США также лидируют по темпам внедрения ИИ, количеству дата-центров и оценкам своих ИИ-компаний. В общей сложности восемь американских технологических компаний перешагнули порог в триллион долларов, и OpenAI и Anthropic готовы присоединиться к их числу. Ближайший конкурент Европы — ASML, голландский производитель оборудования для производства чипов, чья рыночная капитализация составляет 670 млрд долларов.

Отсутствие европейской компании с триллионной капитализацией не дает покоя Петеру Кёрте, главе подразделения Smart Infrastructure компании Siemens — самого прибыльного из четырех ключевых направлений бизнеса Siemens.

«В Европе у нас действительно умные люди», — говорит Кёрте. «Но у США и Китая есть огромное преимущество благодаря их огромным внутренним рынкам. В Европе масштабироваться непропорционально сложнее из-за разных языков, режимов и политических систем».

Промышленное преимущество данных Европы

Одна из областей, где континент может иметь перевес, по мнению Кёрте, — разработка ИИ для промышленных процессов. Industrial Foundation Model от Siemens, которая все еще находится в разработке, потенциально способна сократить инженерные циклы до 40%, отмечает Кёрте, который видит варианты применения в автомобильной и аэрокосмической отраслях. Siemens планирует инвестировать более 1 млрд евро в промышленный ИИ в течение следующих трех лет.

В отличие от LLM, обучаемых преимущественно на языковых данных, промышленные модели обучаются на производственных и инженерных данных для применения в этих областях. Точность, подчеркивает Кёрте, не подлежит компромиссу.

«В инженерии нужна точность. Если ИИ галлюцинирует или выдумывает расчет, у вас будут проблемы», — говорит он. «Когда мы пытаемся использовать большие языковые модели в инженерии и производстве, это не работает — слова гораздо менее точны».

Получение достаточного количества обучающих данных для промышленных моделей само по себе может стать проблемой. Кёрте отмечает, что долголетие ведущих европейских производителей может оказаться преимуществом: более половины компаний из Fortune 500 Europe старше 100 лет.

«У нас самая большая установленная база. Все данные доступны внутри фармацевтических, автомобильных и химических компаний, которые работают в Европе уже десялетия», — говорит Кёрте.

Убедить эти компании расстаться со своими данными может оказаться сложнее. «Мы очень хорошо научили организации тому, что данные — это новая нефть», — говорит Кёрте. «BMW или AstraZeneca не будут размещать свои данные в интернете, поэтому им нужно доверять другим, чтобы те обучали эти модели на их данных».

Здесь, по мнению Кёрте, Siemens, основанная в 1847 году, имеет еще одно преимущество. «Мы сотрудничаем с большинством компаний десятилетиями», — говорит он. «Они доверяют нам бережно обращаться со своими данными и могут положиться на нас, если что-то сломается».

Пока Siemens удалось убедить компании делиться своими данными в обмен на доступ к своей ИИ-модели и возможность запрашивать новые варианты использования. Данные используются только для обучения, а право собственности сохраняется за компанией, которая их создала, объясняет Кёрте.

Таланты, партнерства и пределы суверенитета

Другая проблема — таланты. Американские учреждения нанимают 59% лучших ИИ-исследователей мира, согласно Global AI Talent Tracker исследовательской платформы MacroPolo Archive. Тем не менее в прошлом году Siemens переманила вице-президента Amazon по генеративному ИИ Васи Филомина на пост руководителя направления данных и ИИ. Ману Парбхакар, бывший директор Amazon Web Services, также присоединился к Siemens, чтобы возглавить команду стратегии и партнерств в Кремниевой долине.

«Приходится предлагать больше, чем обычно платили бы в Европе», — говорит Кёрте. «Но для этого нужны эксперты».

Важными оказались и партнерства с США. Siemens в настоящее время работает с Nvidia, американским производителем чипов, над созданием операционной системы для промышленного ИИ.

Siemens — не единственная компания, применяющая ИИ к физическим задачам. Prometheus, новый стартап основателя Amazon Джеффа Безоса, использует ИИ для помощи инженерам в проектировании и производстве целого ряда устройств — от компьютеров до автомобилей и реактивных двигателей.

«Скорость имеет решающее значение. Но я думаю, что мы в хорошей позиции», — говорит Кёрте.

Тесные связи Siemens с США складываются на фоне того, как Европейская комиссия продвигает отказ от американского Big Tech. ЕС зависит от стран вне союза в 80% своей цифровой инфраструктуры и услуг, а пакет мер по технологическому суверенитету Комиссии направлен на поддержку создания собственных альтернатив.

Хотя Кёрте считает, что Европе необходимо развивать более мощные возможности в области ИИ, он утверждает, что полный суверенитет — несбыточная мечта. «Если говорить просто, суверенитета не существует. Ни в США. Ни в Китае. Ни в Европе», — говорит он. Ни у одной страны нет всех ресурсов, необходимых для развития ИИ. «Если вы хотите производить высокопроизводительные чипы, вам нужны ультрафиолетовые машины, производимые компанией ASML в Нидерландах. Она закупает множество компонентов у немецких компаний, а поставщики этих компаний разбросаны по всему миру», — добавляет Кёрте.

Генеральный директор Siemens Роланд Буш предупреждал, что «цифровой железный занавес» может замедлить технологический прогресс по мере того, как правительства стремятся получить больший контроль над цифровыми цепочками поставок. Вместо технологического изоляционизма Кёрте выступает за более широкое трансграничное сотрудничество. Только благодаря такой кооперации, по его мнению, можно полностью реализовать обещанные преимущества ИИ. Будут ли промышленные клиенты продолжать делиться данными, превратится ли партнерство с в работающую операционную систему и как будет развиваться пакет ЕС по суверенитету — вот конкретные индикаторы того, обоснован ли тезис Кёрте.

Эта история первоначально была опубликована на Fortune.com.