2025-ben az Egyesült Államokban 285,9 milliárd dollár magántőke ment mesterséges intelligenciába, Európában 20,9 milliárd. Közel tizennégyszeres a különbség… S miközben nyolc amerikai techcég ért már ezer milliárd dollárt, Európa legértékesebb cége, a holland ASML 670 milliárdnál tart. Ezeket a számokat a Fortune hozza egy októberi interjúban, és ugyanazt kérdezi, amit mindenki: van még bármi, amiben Európa előnyben lehet?

Peter Koerte, a Siemens Smart Infrastructure divíziójának vezetője szerint van, az ipar. Egy magyar elemző szerint viszont pont ez az illúzió. Mi pedig, gyárakkal teli, de gyártulajdonosokban szegény országként, valahol a kettő között állunk.

Ha a következő AI-hullám ipari adatból épül, akkor a kérdés az, hogy ebből nekünk mi jut: a haszon, vagy csak a gyárcsarnok.

Mit állít a Siemens?

Koerte érve egyszerű. A nagy nyelvi modellek szavakon tanulnak, a szó pedig pontatlan. A mérnöki munkában ez megengedhetetlen: „ha az AI hallucinál vagy kitalál egy számítást, abból baj lesz”. Ehhez ipari modell kell, gyártási és mérnöki adaton (gépek mérési adatain, tervezési dokumentációkon, gyártósori folyamatokon) tanítva. Ilyen a Siemens fejlesztés alatt álló Industrial Foundation Modellje, ami Koerte szerint akár 40 százalékkal rövidítheti a mérnöki ciklusokat, és a cég ezért három év alatt több mint egymilliárd eurót tesz ipari AI-ba.

Az adat pedig Európában van. A Fortune 500 Europe listán szereplő cégek több mint fele százévesnél idősebb, a gyógyszer-, autó- és vegyipari óriások évtizedek óta gyűjtik a működésük nyomait. Csakhogy ezt senki nem teszi ki az internetre. Koerte példája szerint a BMW és az AstraZeneca sem, ezért egy megbízható partnerre van szükségük, aki tanít rajta. Mondjuk egy 1847-ben alapított cégre, amellyel évtizedes kapcsolatuk van…

Na kire? Hát persze, hogy a Siemensre. Az iparban erős Európának tehát, a Siemens szerint, az ipari AI felhasználást kell protezsálnia és fejlesztenie tovább!

Koerte ezzel amúgy nincs egyedül. Az Európai Bizottság tavaly októberi Apply AI stratégiája külön csomagot szán a gyártásnak: gyártásra szabott élvonalbeli AI-modelleket támogatna, és azt, hogy a cégek adatai megbízható harmadik feleken keresztül kerüljenek közös tanítóállományba. Ez nagyjából az a szerep, amit Koerte a Siemensnek szán.

Érdemes azt is látni, hogy a Siemens maga sem csak európai erőből építkezik: az ipari AI-rendszerét az amerikai Nvidiával közösen fejleszti. Koerte szerint ez nem is gond, mert teljes technológiai szuverenitás sehol nincs, se az USA-ban, se Kínában, se Európában. Vagyis Európa ipari AI-előnye ebben a képben az adat, a számítási kapacitás, míg a chipek nagyrészt máshonnan jönnek. (Fun fact: az Európai Bizottság júniusban tette le a technológiai szuverenitási csomagját, mert az EU a digitális termékek, szolgáltatások és infrastruktúra több mint 80 százalékában nem uniós szolgáltatóktól függ…)

A másik oldal

Dobos Gábor, a Prométheusz Társaság vezetője májusban a Telexen megjelent véleménycikkében egészen máshová tenné a tétet. Cáfolja az illúziót, miszerint „a mesterséges intelligencia helyett inkább a hagyományos erősségeinkre kell építenünk”. Szerinte az uniós nagyvállalatok olyan technológiákban a legjobbak, amelyeknél az áttörések lehetősége behatárolt, márpedig Európának igenis az élvonalbeli AI-ban kell versenyeznie. Ő a francia Mistralra, Európa egyetlen élvonalbeli AI-cégére, és gigawattos adatközpontokra építene.

A két álláspont tehát arról szól, hol keletkezik majd az érték: a nagy, általános modellekben, vagy az egyes iparágak saját adatán tanított rendszerekben. Abban viszont egyetértenek, hogy aki a modellt építi, az viszi a hasznot. A különbség csak az, hogy ki legyen az: egy európai AI-cég, vagy egy évszázados ipari óriás.

A kettő nyilván nem zárja ki egymást. A bevezetőben említett európai óriás, az ASML tavaly szeptemberben 1,3 milliárd eurót fektetett a Mistralba, és nagyjából 11 százalékkal a legnagyobb tulajdonosa lett. A cél, hogy a Mistral modelljeit a saját termékeibe, fejlesztésébe és működésébe építse, például a gépek karbantartásába. Vagyis az ipari óriás megveszi magának az élvonalbeli modellt, és maga dönti el, mire tanítja.

Látod, hol állunk mi?

Koerte érve az évtizedes adatra és a régi, európai tulajdonú cégekre épül. Gyárunk nekünk is van, bőven. A Nemzetközi Robotikai Szövetség adatai szerint 2024-ben Európában az ötödik legtöbb ipari robotot mi telepítettük, 4252 darabot, ahogy azt a robotikáról szóló cikkünkben is megírtuk. Csak ezek jórészt a debreceni BMW-be és a szegedi BYD-be mentek. Ugyanaz a BMW, amelyiknek adatait Koerte tanítási célra akarja használni. De hogy a debreceni gyár adatán ki tanít modellt, azt Münchenben döntik el…

#kutatás A hazai cégeknél, akik a beszállítói lánc alján dolgoznak, még az adat sincs meg igazán. A Revolution Software 200-nál több hazai KKV-t felmérő kutatása szerint a cégek 73 százaléka használ már valamilyen AI-t, de csak minden negyediknél van rá szabályozott keret, a vállalatirányítási rendszerbe épített AI-funkciókat pedig mindössze 2,3 százalékuk veszi igénybe. Uniós szinten az Eurostat szerint a nagyvállalatok 55, a kisvállalatok 17 százaléka használ AI-t.

Nade, ipari AI-hoz pont az ERP-ben, a gépek naplóiban és a karbantartási jegyzőkönyvekben ülő adat kellene. Milán is ezt írta az AI-bevezetés tipikus hibáiról: rossz adatból nincs megbízható AI, és az adatért az üzlet felel. A legkézzelfoghatóbb ipari AI-felhasználás, a prediktív karbantartás is a saját gépeid rendszeresen rögzített adatából él. Egy nem tervezett leállás iparágtól függően óránként 9000 és 450 000 euró közé eshet. Ehhez képest egy kockás füzetben vezetett szervizlapon semmilyen modell nem tanul…

És hogy ez nem csak magyar gond: a KUKA, a német ipari robotgyártó vezérigazgatója, Christoph Schell idén tavasszal a Bloombergnek arról beszélt, hogy az európai ipari cégek lassan vezetik be az AI-t, a gyárak sokszor nincsenek összekötve, és rosszul használják az adataikat. Németországban szerinte sokan „még mindig azt hiszik, hogy ez csak átmeneti”. De a KUKA ezért már inkább az USA-ba és Ázsiába fektet…

Európa nagyon jól megtanította a cégeknek, hogy az adat az új olaj. Azt már kevesebben tanulták meg, hogy az olajból jellemzően a finomító gazdagodott meg.

A hazai gyártócégek is nap mint nap termelik az adatokat, amit be lehetne csatornázni az AI-ba. Azon a fő területen kell kezdeni az adatok gyűjtését, és későbbi begyüjtési gyakorlatát, ami leginkább hatással van a vállalkozás működésére. Lsd. Heineken Hungary esete: A Heineken mesterséges intelligenciával oltja szomját az adatkezelésben

Olvasnál még a témában?

• Kik Európa innovátorai? – szabadalmi toplista
• A KKV-k már használják az AI-t – de nem jól
• NVIDIA: a következő AI-hullám a szakmunkára épül
• Robottelepítésben már ötödikek vagyunk, de eljön-e a robotika nagy pillanata?
• 300 milliárdos AI-offenzíva – pörög a felhőbiznisz

Forrás:
Fortune, Európai Bizottság, Telex, Eurostat

Fotó:
Envato License