Śpiący rycerz, który powinien się zbudzić lub Kopciuszek, który może przemienić się w królewnę – tak charakteryzuje europejski potencjał w AI raport firm Prosus i Dealroom. Czego trzeba, aby ta historia zakończyła się jak w bajce?
W globalnej narracji o sztucznej inteligencji Europa jest obsadzana w drugoplanowej roli ostrożnego regulatora. Obserwuje z boku starcie amerykańskiego dominatora i chińskiego challengera. Tymczasem opublikowany w marcu tego roku raport Prosus „State of AI Europe” maluje inny obraz. Europa to AI-owy potentat, który jest liderem wdrożeń i kopalnią talentów. Jednak pozostaje niewidoczny przez błędy w alokacji kapitału.
Potencjał marnowany w „starej gospodarce”, czyli „wybierzmy przyszłość”
Liczby nie kłamią – twierdzą autorzy raportu: Europa dysponuje armią 285 000 profesjonalistów AI. Czyli równie liczną, jak ludzki kapitał który posiadają Stany Zjednoczone. Ponadto, to na Starym Kontynencie rodziły się fundamenty dzisiejszej rewolucji. DeepMind powstał w Londynie, a model LLaMA od Meta został opracowany w Paryżu.
Gdzie zatem leży problem? Autorzy raportu wyjaśniają go przy pomocy tzw. „pętli modernizacji”. Podczas gdy w USA większość talentów buduje nowe, cyfrowe potęgi, w Europie niemal połowa ekspertów (48%) jest zatrudniona przy cyfryzacji tradycyjnych gałęzi przemysłu. Zamiast budować przyszłość, naprawiamy przeszłość. Co więcej, i gorzej dla Europy, to amerykańskie Big Techy są głównymi pracodawcami dla europejskich mózgów. W pierwszej piętnastce topowych pracodawców AI w Europie nie znajdziemy ani jednej tutejszej firmy technologicznej.
W tym miejscu wypada dodać, że w raporcie nasz kraj wymieniony jest w gronie kontrybuujących do tej ogólnej „europejskiej armii talentów AI”. Autorzy oszacowali ich liczbę w Polsce na 11 tys., co oznacza ok. 4% całości. W przeliczeniu na milion mieszkańców plasujemy się na 12. miejscu. To oznacza 299 talentów na milion mieszkańców. Na czele jest Holandia z 1210 talentów na milion ludności. W raporcie jesteśmy wymienieni tylko w tym kontekście. Nie ma naszych ośrodków na liście tych, które są hubami badaczy AI, ośrodków pod względem wartości firmy AI, czy zresztą samych firm AI.
Prof. Piotr Sankowski, dyrektor instytutu IDEAS, komentując raport na LinkedIn odniósł się chyba właśnie do także tej kwestii: „(…) musimy wreszcie zacząć budować i zatrzymywać własnych czempionów, a nie tylko dostarczać światu talenty, dane i startupy na wczesnym etapie. W kontekście Polski to zatrzymywanie talentów powinno wybrzmiewać jeszcze dobitniej.”
Trzy paradoksy europejskiego sektora AI:
- Paradoks talentu: Europa ma tyle samo specjalistów AI co USA (~325 000). Jednak aż 48% z nich pracuje w sektorach „starej gospodarki” (w porównaniu do 33% w USA) – talent ulepsza systemy legacy zamiast budować nowe platformy technologiczne. Dodatkowo, wśród 15 największych pracodawców AI w Europie nie ma ani jednej europejskiej firmy technologicznej.
- Paradoks użytkowania: Europa jest światowym liderem przyswajania AI (133 mln użytkowników LLM miesięcznie vs 61 mln w USA). Problem w tym, że Europejczycy użytkują rozwiązania zagraniczne (ChatGPT, Gemini, DeepSeek), przy okazji trenując algorytmy należące do innych podmiotów.
- Paradoks startupów: Europa tworzy startupy w tempie zbliżonym do USA (~900 rocznie), ale drastycznie odstaje w fazie wzrostu. Podczas gdy w USA 4,8% firm na etapie seed staje się jednorożcami, w Europie jest to zaledwie 1,5%. Przepaść kapitałowa na późnych etapach finansowania jest ogromna: 12 mld USD w Europie vs 141 mld USD w USA.
Finansowa przepaść: 9 do 1 i strategia „trzeciej drogi”
Europa potrafi inkubować pomysły, ale nie potrafi ich skalować. Choć liczba powstających startupów jest imponująca, to na etapie późniejszego finansowania Europa zderza się ze ścianą. Stosunek inwestycji w fazie wzrostu wynosi drastyczne 141 mld USD w USA do zaledwie 12 mld USD w Europie. W efekcie, gdy europejski startup zaczyna odnosić sukces, w 73% przypadków kapitał prowadzący rundę finansowania pochodzi z USA. „Europa jest doskonałym inkubatorem, ale kiepskim rodzicem” – czytamy w raporcie.
Czy wyścig jest przegrany? W obszarze ogólnych modeli językowych (LLM) – prawdopodobnie tak. Ale raport Prosus wskazuje na inne, kluczowe pola bitwy. Szansą dla Europy jest wertykalne AI (specjalistyczne rozwiązania dla medycyny, obronności czy energetyki) oraz modele świata, które będą napędzać robotykę i systemy autonomiczne.
Gdzie Europa może wygrać?
Raport wskazuje, że wyścig o ogólne modele generatywne (GenAI) jest już prawdopodobnie przegrany, z wyjątkiem takich firm jak Mistral. Szanse leżą jednak w:
- zaufaniu jako przewadze (Trust as a Moat): budowa otwartego, godnego zaufania AI opartego na europejskich wartościach;
- wertykalnym AI: już teraz 75% inwestycji w Europie trafia do specjalistycznych aplikacji. Europa dominuje w AI dla energetyki (50% globalnych inwestycji VC) oraz ma silną pozycję w zdrowiu i obronności;
- modelach świata (World Models): systemy rozumiejące fizyczną rzeczywistość (robotyka, logistyka) to kolejna fala, w której Europa startuje z tego samego poziomu co USA.
Kluczem do zwycięstwa ma być zaufanie. Podczas gdy USA zamykają swoje kody, a Chiny stawiają na ekspansję, Europa może zaoferować „trzecią drogę”. Może to być AI bezpieczne, otwarte i zgodne z wartościami – nowa marka jakości.
Co musi się zmienić?
Recepta autorów raportu wymaga odwagi.
Po pierwsze: pieniądze. W europejskich funduszach emerytalnych i ubezpieczeniowych leżą biliony euro. Podniesienie alokacji na fundusze VC do poziomu zaledwie 3% odblokowałoby 100 mld EUR. To mogłoby zlikwidować lukę kapitałową niemal z dnia na dzień.
Po drugie: uproszczenie gry. Skumulowany ciężar regulacji takich jak AI Act, RODO czy Data Act dusi innowacje. Planowany na 2025/2026 rok „Digital Omnibus” musi stać się priorytetem, by startupy mogły budować bez granic.
Jak wskazują autorzy raportu, Europa ma w ręku mocne atuty: talenty, 133 miliony aktywnych użytkowników i rekordowe 21,8 mld USD inwestycji w 2025 roku. Brakuje jej tylko jednego – determinacji, by przestać być zapleczem dla innych i zacząć budować własną, suwerenną przyszłość AI. Od tego zależy, czy za dekadę będzie jeszcze liczyć się w globalnej gospodarce.
