Vještačka inteligencija: Zašto Evropa zaostaje za SAD-om i Kinom

Nadmetanje između američkih i kineskih kompanija za vještačku inteligenciju (AI) u posljednje vrijeme se zaoštrilo uz predstavljanje brojnih novih modela iz obje zemlje. Usred te utrke evropske su kompanije toliko zaostale da se više i ne spominju u istoj rečenici s američkim i kineskim.

Iako postoje evropske kompanije poput francuskog Mistrala, koji je krenuo putem modela otvorene težine (open-weight), one nisu uspjele ni dospjeti na naslovnice niti privući veći broj korisnika, za razliku od kineskih i američkih firmi.

To zaostajanje sa sobom nosi niz rizika za evropske države, čak i ako trenutno nisu vidljivi. Ono ostavlja evropske kompanije koje usvajaju AI na milost i nemilost američkim i kineskim firmama, uz istovremeno izmještanje tehnološke moći izvan kontinenta.

To otvara ključno pitanje o ulozi Starog kontinenta u utrci umjetne inteligencije i njegovom zaostajanju u sektoru koji se razvija iz sekunde u sekundu, kao i o najvažnijim uzrocima tog zaostajanja. Može se reći da su razlozi koji su Evropu doveli do te tačke raznoliki, a najistaknutiji među njima su:

Jaz u usvajanju novih tehnologija

Umjetna inteligencija postala je najvažnija tema razgovora širom svijeta, dok se američke i kineske kompanije i institucije utrkuju da je usvoje i direktno integriraju u svoje poslovanje – do te mjere da troše stotine milijardi i otpuštaju hiljade zaposlenih kako bi AI potpuno ugradile u radne procese.

Velike kompanije poput američke Anthropic sve se više oslanjaju na vlastiti model AI-ja Claude za pisanje programskog koda za softver koji nude, pa je on tako postao najnoviji član njihovog tima zaposlenih.

Istraživanje koje je u martu 2026. objavio Američki nacionalni ured za ekonomska istraživanja (NBER) otkriva stvarne razmjere usvajanja tehnologija UI-ja među američkim kompanijama u poređenju s evropskim. Oslanjalo se na jedinstvenu metodologiju sastavljenu od šest tačaka radi dokumentiranja i provjere tačnosti rezultata, iako nije prošlo recenziju kolega (peer review) niti reviziju Upravnog odbora Ureda.

Metodologija je obuhvatala intervjue i prikupljanje mišljenja zaposlenih u sedam velikih zemalja, među kojima su Sjedinjene Američke Države i četiri najveće evropske ekonomije – Njemačka, Velika Britanija, Francuska i Italija te dvije zemlje napredne po indeksu digitalne ekonomije i društva – Švedska i Nizozemska. Istraživanje je provedeno u dva kruga: prvi u maju, drugi u junu na 55.000 ispitanika iz svih zemalja. Uzorci obuhvataju zaposlene u dobi između 18 i 67 godina iz svih zemalja, a svi su bili aktivno zaposleni.

Istraživanje je pokazalo da 43 posto zaposlenih u SAD-u koristi AI na poslu, u poređenju sa 32 posto u Evropi, pri čemu je stopa usvajanja u Americi viša od evropske od 18 do 68 posto, ovisno o zemlji. Razlike u stopi usvajanja nastavljaju se i među kompanijama: sedam posto američkih firmi koristi AI u proizvodnji roba i usluga, naspram četiri posto firmi iz Evropske unije.

Razlike u stopi usvajanja unutar radnih mjesta odražavaju opći stav evropske javnosti prema novim tehnologijama, a posebno prema umjetnoj inteligenciji te kompanijama stvaraju privid odsustva stvarne potražnje za takvim tehnologijama.

Vrijedi napomenuti da su najveći klijenti AI-ja oni koji doprinose uspjehu kompanija koje ga razvijaju – velike firme koje ga nastoje usvojiti i integrirati u svoje sisteme. To se jasno vidjelo u razlici filozofije između Anthropica i OpenAI-a, s obzirom na to da se potonji odlučio fokusirati na kompanije umjesto na individualne korisnike. To znači da kompanije neće ulagati u razvoj AI tehnologija na način koji konkurira američkim ili kineskim firmama ako ne pronađu široku potražnju svojih klijenata – jer će na kraju potrošiti milijarde na razvoj i očekivati povrat te investicije.

Iluzija ‘DeepSeeka’ i lakoća razvoja

Početkom 2025. godine kineska kompanija DeepSeek predstavila je svoj model AI-ja otvorene težine, po znatno nižoj cijeni od američkih pandana i s jednostavnijim mehanizmom razvoja koji se ne oslanja na najnoviju američku tehnologiju.

Do tog trenutka jednačina umjetne inteligencije bila je riješena u korist američkih kompanija – one su imale pristup čipovima i tehnologijama potrebnim za treniranje modela, lak pristup podacima korištenim u treniranju, kao i veliki broj korisnika koji su ih željno iščekivali. Ali model DeepSeeka slomio je to uvjerenje i konkurentskim kompanijama – bilo evropskim ili kineskim – stvorio privid da razvoj modela ne zahtijeva najnoviju američku tehnologiju, niti milijarde dolara.

Nasuprot tome, izvještaj američke obrazovne fondacije RAND, objavljen u januaru 2025. nakon predstavljanja modela, otkriva zanemarene aspekte globalne zainteresiranosti za DeepSeek. Izvještaj potvrđuje da početni razvoj može biti moguć bez potrebe za najnovijim američkim čipovima, pa čak i po nižoj cijeni od američkih modela, jer cijena računarske snage vremenom opada. Izvještaj postavlja ključno pitanje o sposobnosti DeepSeeka da se proširi i predstavi više modela koji bi nadmašili početni model.

Dok američki modeli između svake generacije prave velike skokove, kineski modeli, pa čak i francuski Mistral, nisu ostvarili iste iskorake. Iako se evropske kompanije ne suočavaju s istim ograničenjima kao kineske, početni uspjeh DeepSeeka naveo je Evropu da povjeruje kako ne mora žuriti s razvojem vlastitih modela – jer je Kina, koja se ipak suočava s izvoznim ograničenjima, uspjela s lakoćom razviti DeepSeek. Naravno, evropske su se kompanije sudarile sa zidom stvarnosti: pravi izazov nije u početnom razvoju modela, nego u njegovom nadograđivanju i pronalasku inovativnih načina upotrebe.

Relativno slabije finansiranje

Slabo finansiranje jedan je od najjačih razloga zbog kojih evropske kompanije zaostaju, posebno u poređenju s američkim. Dok se firme poput Anthropica i OpenAI-ja hvale finansiranjem koje premašuje stotine milijardi, kompanija Mistral – koja se smatra evropskim izlogom u tehnologijama AI-ja – uspjela je prikupiti tek 1,7 milijardi eura od nizozemske kompanije za poluprovodnike ASML.

Taj jaz u finansiranju potkopava evropske kompanije i sprečava ih da ostvare velike uspjehe kakve vidimo kod američkih firmi, budući da razvoj AI-ja zahtijeva velika ulaganja – kako u računarsku, tako i u stručnu radnu snagu. Kineske kompanije uspijevaju izbjeći krizu finansiranja putem državne podrške koju dobijaju, kroz poreske olakšice ili druge pogodnosti.

Slaba računarska snaga

Računarska snaga i podatkovni centri predstavljaju životnu žilu tehnologija AI-ja – bez podatkovnih centara nije moguće trenirati modele AI-ja, pa ni pokretati ih. Zbog toga je u Sjedinjenim Američkim Državama nedavno izbila kriza zbog tih centara, i to između regulatornih tijela, kompanija i građana koji su odlučili protestirati zbog širenja gradnje AI centara.

Izgradnja AI centara ne odnosi se samo na troškove gradnje i čipove korištene u centru – kriza obuhvata i energiju potrebnu za rad centra, kao i napore za njegovo hlađenje i odvođenje toplote koju stvara. Studija koju je izradila istraživačica Maria Novicka, zaposlena u nezavisnoj organizaciji Interface sa sjedištem u Njemačkoj, otkriva slabost evropske računarske snage, uz postojanje raznovrsnih energetskih ograničenja. Studija smatra da uzrok te slabosti leži u nedostatku naprednih i specijaliziranih laboratorija za AI, koje bi se mogle koristiti za treniranje i pokretanje modela po najvišim standardima.

Odliv evropskih mozgova

Evropa očito trpi stalni odliv stručnjaka za AI i vrhunskih umova koji rade u toj oblasti. Veliki broj inženjera i istraživača vještačke inteligencije seli se u Sjedinjene Američke Države, Kinu ili čak u zemlje Zaliva radi posla u tamošnjim kompanijama, u potrazi za boljim primanjima – navodi se u izvještaju portala Euronews, objavljenom početkom ove godine. Izvještaj ističe da su plaće inženjera i rukovodilaca u oblasti AI-ja u SAD-u za gotovo 70 posto veće od prosječnih plaća u Evropi, što vrhunske inženjere gura ka američkim kompanijama u potrazi za boljom zaradom.

Ima li Evropa šta ponuditi vještačkoj inteligenciji?

Philippe Aghion, dobitnik Nobelove nagrade za ekonomiju za 2025. godinu, smatra da evropske kompanije imaju priliku razviti drugačiju vrstu vještačke inteligencije u odnosu na kineske i američke – kako je izjavio u razgovoru za njemački informativni portal Deutsche Welle.

Dodaje da su američke kompanije briljirale u razvoju generativnih jezičkih modela AI-ja, za generiranje teksta, videosnimaka ili slika, dok su kineski modeli bili vještiji u obavljanju svakodnevnih zadataka, radu u fabrikama, proizvodnji i slično. Evropske kompanije imaju prednosti u oblastima koje američke i kineske firme još nisu dotakle – poput zdravstva, istraživanja, pa čak i suvereniteta nad podacima i regulatornih zakona – a to su područja na koja bi se te kompanije trebale fokusirati.

Također ističe napredne evropske sposobnosti u proizvodnji i radu unutar fabrika, što njihovim kompanijama omogućava da razviju modele AI-ja izvrsne u industriji i upravljanju fabrikama. Aghion naglašava kako prilika evropskih kompanija da nadmaše američke leži u odabiru onog sektora vještačke inteligencije, u kojem Evropa briljira, umjesto u pokušaju da sustignu američke firme u utrci generativne umjetne inteligencije.