Een roemrijk verleden
Een nadere beschouwing onthult dat de bijdragen van Europa aan AI diep geworteld zijn en eeuwen overspannen. Van oude filosofen tot moderne computerwetenschappers, Europese denkers hebben cruciale fundamenten gelegd voor het vakgebied. De syllogistische logica van Aristoteles, uiteengezet in zijn “Organon”, wordt beschouwd als een baanbrekende verkenning van mechanisch redeneren. Later had Ramon Llull’s “Ars Magna” tot doel een universele taal en een universeel kennissysteem te creëren, wat een vroege poging was om een uitgebreid AI-framework te bouwen.
In het moderne tijdperk liepen Europese wetenschappers en onderzoekers voorop in de AI-ontwikkeling. Alan Turing, een Britse wiskundige, conceptualiseerde veel van de kernideeën die ten grondslag liggen aan moderne AI. Zijn Turing-test blijft een benchmark voor het evalueren van het vermogen van een machine om intelligent gedrag te vertonen dat niet te onderscheiden is van dat van een mens. Bovendien werd het vroege onderzoek naar AI voornamelijk in Europa uitgevoerd. In 1964 richtte het VK de Society for the Study of Artificial Intelligence and Simulation of Behaviour (AISB) op, mogelijk de oudste AI-vereniging ter wereld. Edinburgh organiseerde zes opeenvolgende jaren AI-symposia, waarmee het vroege leiderschap van Europa werd versterkt. De European Conference on Artificial Intelligence (ECAI), voor het eerst gehouden in 1988, markeerde een cruciaal moment door AI als een afzonderlijke discipline van de informatica te scheiden. DeepMind, een Europees bedrijf, ontwikkelde AlphaGo, dat wereldkampioen Lee Sedol versloeg en een mijlpaal markeerde voor AI. Opmerkelijk is dat Google DeepMind in 2014 overnam.
Regulerende mythen
Ondanks zijn baanbrekende geschiedenis schetst het huidige AI-landschap van Europa een ander beeld. Een veel voorkomende verklaring voor de achterblijvende AI-ontwikkeling van Europa is de te strenge regelgeving. Het sentiment “Amerika innoveert, China kopieert en Europa reguleert” circuleert in verschillende media, wat suggereert dat de regelgevingsomgeving van Europa innovatie verstikt. Sommige critici grappen zelfs dat de rol van Europa in de AI-revolutie beperkt is tot het houden van vergaderingen, terwijl de VS creëert en China produceert.
Een nadere blik onthult echter dat de Europese AI-regelgeving niet zo beperkend is als algemeen wordt aangenomen. De EU Artificial Intelligence Act, die na drie jaar van debat werd afgerond, wordt vaak afgeschilderd als de laatste nagel aan de doodskist voor Europese AI. In werkelijkheid is de AI Act in de eerste plaats een kader voor het beheersen van het gebruik van AI in plaats van het beperken van de ontwikkeling ervan. De wet categoriseert AI-technologieën in vier risiconiveaus: onaanvaardbaar, hoog, gemiddeld en laag. Hoe hoger het risico van een AI-toepassing, hoe strenger het toezicht en de nalevingsvereisten. Overtreders kunnen boetes krijgen tot 7% van hun wereldwijde omzet. Het is een oversimplificatie om de regelgeving de schuld te geven van de AI-problemen van Europa.
De spoken van het internettijdperk
De uitdagingen van Europa in het AI-tijdperk zijn dieper geworteld in zijn historische ervaringen, met name in het internettijdperk. Sinds het begin van het internet hebben Europese bedrijven moeite gehad om te concurreren met hun Amerikaanse tegenhangers. Europese startups, die na een veelbelovend begin te hebben laten zien, worden vaak overgenomen door Amerikaanse bedrijven, waardoor waardevolle technologie en talent effectief over de Atlantische Oceaan worden overgedragen.
De overname van DeepMind door Google is een goed voorbeeld. Datakalab, een Frans bedrijf dat gespecialiseerd is in algoritmecompressie en embedded AI, werd overgenomen door Apple. Brighter AI, dat zich richtte op het anonimiseren van persoonlijke gegevens in afbeeldingen en video’s, werd ook overgenomen door een Amerikaans bedrijf. Zelfs Mistral, door president Macron aangeprezen als het Europese antwoord op OpenAI, heeft aanzienlijke Amerikaanse betrokkenheid. Amerikaanse durfkapitaalfondsen en industriegiganten hebben de eerste financieringsrondes van Mistral zwaar gefinancierd. Het is ook afhankelijk van Microsofts Azure-cloudservices en heeft een overeenkomst met Amazon om een foundation model developer te zijn voor Amazon Bedrock.
De Franse internetondernemer Xavier Niel waarschuwde dat, hoewel Europa momenteel veelbelovende AI-modellen kan ontwikkelen, het onzeker is of deze talenten en bedrijven de komende jaren zullen worden weggekaapt. Dit roept de vraag op: wat doen Europese investeerders terwijl Europees talent wordt uitgekocht? Waarom steunen ze hun eigen startups niet?
Investeringskloof
Deze situatie benadrukt een historisch probleem dat Europa sinds de internetboom heeft geplaagd. Volgens een OESO-rapport dat in mei 2024 werd gepubliceerd, lopen de Verenigde Staten voorop in particuliere investeringen in AI-gerelateerde gebieden, met ongeveer $300 miljard. China staat op de tweede plaats met ongeveer $91 miljard, terwijl de EU ver achterblijft met minder dan de helft van de Chinese investeringen, namelijk $45 miljard. Europese investeerders lijken de voorkeur te geven aan gevestigde successen boven vroege ventures.
In de VS en China omvat een gebruikelijk startup-traject een team dat een demo ontwikkelt, initiële financiering verkrijgt en agressief uitbreidt om de markt te veroveren, vaak terwijl ze met verlies opereren. Dit model, dat de afgelopen twee decennia succesvol is gebleken, wordt beschouwd als een noodzakelijke fase voor marktdominantie. Europese investeerders eisen echter vaak onmiddellijke winstgevendheid, een gestage groei van de aandelenkoers en dividenden, zelfs van tech-startups. Dit dwingt bedrijven om prioriteit te geven aan winstgevendheid boven snelle groei. Europese startups hebben doorgaans twee tot drie jaar nodig om hun eerste investering veilig te stellen, terwijl vergelijkbare startups in China kunnen falen als ze niet binnen een jaar financiering ontvangen.
Dit verschil in investeringsfilosofie heeft invloed op het enthousiasme voor ondernemerschap, vooral in opkomende sectoren zoals AI. Een gebrek aan financiering dwingt bedrijven om kosten te besparen, wat leidt tot een tekort aan AI-talent en de snelle ontwikkeling van AI in Europa verder belemmert.
De talentenjacht
Het tekort aan AI-talent in Europa is niet noodzakelijkerwijs te wijten aan een gebrek aan aanleg, maar eerder aan de aanhoudende effecten van de informatietechnologierevolutie, waarbij Europa werd achtergelaten door de VS en China. Veel AI-engineers zijn in wezen getransformeerde internetsoftware-engineers. Het verschil in beloning tussen Europa en de VS wordt groter. Volgens Builtin is het gemiddelde salaris voor AI-engineers in de VS meer dan $170.000, met een totale beloning van meer dan $210.000 met incentives. De gegevens van Jobicy laten zien dat het gemiddelde jaarsalaris voor AI-engineers in het VK slechts $110.000 is, iets hoger in Duitsland met $120.000 en minder dan $110.000 in Frankrijk.
De VS erkennen dit talententekort en hebben maatregelen genomen om AI-professionals aan te trekken. In 2023 ondertekende president Biden een uitvoeringsbesluit dat de immigratieregels versoepelt en de visacategorieën uitbreidt voor experts in AI en opkomende technologieën, waardoor het voor AI-professionals gemakkelijker wordt om werkvisa of green cards in de VS te verkrijgen.
Ondanks de perceptie dat Europeanen prioriteit geven aan vrije tijd en hoge sociale voorzieningen, zijn veel Europese IT-professionals bereid om langere vakanties in te ruilen voor aanzienlijk hogere salarissen. De keuze tussen het besturen van een luxe auto en het wonen in een herenhuis aan de Amerikaanse westkust, het vliegen in de eerste klasse, of het verblijven in Europa en zich zorgen maken over de dagelijkse uitgaven, is voor velen niet moeilijk. Online forums staan vol met verhalen over Europese engineers die met hun voeten stemmen.
De behoefte aan een verenigende kracht
Uiteindelijk kunnen de AI-problemen van Europa voortkomen uit de afwezigheid van een verenigende kracht. Hoewel de EU een bevolking van 500 miljoen heeft en een economie die vergelijkbaar is met die van de VS, is de Europese markt gefragmenteerd. De EU-lidstaten en het VK hebben aanzienlijke verschillen in taal, schrift en cultuur. De EU heeft 24 officiële talen. Bedrijven moeten elke markt afzonderlijk doorlopen, waardoor het moeilijk is om snel op te schalen. Amerikaanse techgiganten kunnen de markt snel domineren voordat Europese bedrijven voet aan de grond kunnen krijgen.
Voor moderne grote taalmodellen zijn robuuste rekenkracht en uniforme datasets cruciaal. Hoewel financiering de rekenkracht kan aanpakken, is het verwerven van uniforme datasets van hoge kwaliteit een grotere uitdaging.
In wezen weerspiegelt de achterstand van Europa in de AI-revolutie zijn ervaringen in het internettijdperk.
Initiatieven en investeringen
De Europese regeringen erkennen deze uitdagingen en hebben verschillende AI-initiatieven gelanceerd. Het EU AI Champions Initiative heeft tot doel de AI-ontwikkeling te versnellen door zich te richten op grote ondernemingen die het voortouw nemen. Het Horizon Europe-programma wijst jaarlijks €1 miljard toe aan AI-onderzoek en -ontwikkeling en ondersteunt AI-ontwikkeling en -implementatie. Vanaf dit jaar wordt nog eens €1,3 miljard geoormerkt voor grote taalmodellen en de ontwikkeling van talentenpools. Het InvestAI-initiatief wil €200 miljard ophalen voor verdere AI-investeringen. De EU AI Act versoepelt zelfs de regelgeving voor kleine en middelgrote ondernemingen.
Deze inspanningen zijn mogelijk echter onvoldoende om de diepgewortelde structurele uitdagingen te overwinnen. Er is mogelijk een verenigende kracht nodig om het AI-potentieel van Europa werkelijk te ontketenen.