Europa nu poate deveni rapid o superputere AI, dar își poate câștiga influență dacă rămâne indispensabilă pentru tehnologia americană

Europa nu are o cale realistă de a deveni rapid o superputere în inteligență artificială după modelul Statelor Unite sau Chinei, dar își poate proteja securitatea și prosperitatea dacă își construiește o strategie mai pragmatică, susțin Thorsten Benner și Jakob Hensing într-un articol publicat de Foreign Policy. Autorii spun că o strategie europeană credibilă trebuie să combine accesul la modelele AI americane de frontieră cu investiții în punctele forte ale Europei: industrie, robotică, energie, echipamente critice, date industriale și alianțe cu alte puteri medii.

Pe scurt

1. Thorsten Benner și Jakob Hensing susțin că Europa nu poate conta pe o recuperare rapidă a decalajului față de modelele AI americane de frontieră.

2. Autorii critică abordarea EuroStack, pe care o consideră simultan prea nerealistă și insuficient de ambițioasă pentru apariția rapidă a unei AI foarte puternice.

3. Ei spun că Europa trebuie să securizeze accesul la modelele americane avansate, deoarece modelele de rang secund pot fi insuficiente pentru riscuri majore de securitate cibernetică și alte amenințări.

4. Europa are avantaje importante prin companii și active precum ASML, Siemens Energy, baza industrială, robotica și datele industriale.

5. Autorii cer cooperare cu alte puteri medii, investiții private în centre de date, reforme ale pieței de capital și reguli mai favorabile pentru AI industrială.

Articolul pornește de la decizia guvernului american de a impune controale la export pentru cele mai avansate modele Anthropic, Mythos 5 și Fable 5. Pentru Benner și Hensing, acest episod arată cât de vulnerabilă este Europa atunci când depinde de furnizori americani pentru cele mai avansate capacități AI. Chiar dacă restricțiile ar fi ridicate, autorii spun că o asemenea decizie poate reveni oricând, mai ales într-un context în care puterea de calcul pentru AI devine tot mai rară și mai importantă strategic.

Miza nu este doar economică. Modelele AI cele mai avansate pot deveni esențiale pentru securitate cibernetică, apărare, cercetare, industrie și protecție împotriva unor riscuri tehnologice majore. Autorii spun că, dacă progresul actual bazat pe modele lingvistice mari continuă și duce în următorii ani la ceea ce directorul Anthropic Dario Amodei numește „powerful AI”, Europa trebuie să aibă acces la cele mai bune modele, nu doar la alternative mai slabe.

Benner și Hensing spun că Europa a primit deja un semnal prin lansarea modelului Anthropic Mythos 5. Chiar dacă unele descrieri ale capacităților sale pot fi exagerate, evaluările făcute de UK AI Security Institute au arătat că lansarea controlată a modelului nu era doar un exercițiu de comunicare. Autorii susțin că reglementarea avansată nu protejează Europa de riscurile AI dacă instituțiile europene nu au acces la modelele cele mai avansate pe care trebuie să le înțeleagă, testeze și folosească.

Critica lor vizează și inițiativa EuroStack. Aceasta promovează ideea de a cumpăra european, a vinde european și a finanța european, pentru a construi furnizori europeni de la aplicații până la cipuri și centre de date. Autorii spun că această viziune supraestimează capacitățile Europei și pornește de la iluzia că Uniunea Europeană poate acționa ca o superputere AI, deși realitatea o plasează mai aproape de statutul unei puteri medii.

Exemplul folosit este Mistral, cea mai importantă companie europeană de modele lingvistice mari. Autorii afirmă că Mistral se află în urma modelelor americane de frontieră și chiar a celor mai bune modele chineze. Ei susțin că nici o mobilizare financiară masivă nu garantează reducerea rapidă a decalajului, într-un domeniu în care Elon Musk și Mark Zuckerberg au investit resurse foarte mari fără să prindă liderii de piață.

Problema Europei nu este doar lipsa unei companii dominante în AI. Ea are și un deficit major de capacitate de calcul. Articolul spune că Europa deține doar 5% din puterea de calcul globală și pierde teren. Investițiile publice în „AI gigafactories” au întârzieri și se bazează pe fonduri europene limitate, în timp ce multe companii industriale europene preferă abordări AI aplicate, cu mai puțină nevoie de calcul masiv, și nu finanțează la scară mare centre de date.

Autorii nu cer abandonarea ambiției europene. Ei propun o strategie mai realistă. Primul pas este ca Europa să își asigure accesul la modelele americane de frontieră, printr-o relație mai strânsă cu liderii americani ai actualei paradigme tehnologice. Obiectivul ar fi ca Statele Unite și companiile americane să aibă motive economice și strategice puternice să mențină accesul european.

Pentru asta, Europa trebuie să devină mai indispensabilă în ecosistemul global AI. Articolul menționează ASML, compania olandeză fără ale cărei mașini de litografie nu pot fi fabricate cipuri de înaltă performanță, și Siemens Energy, ale cărei turbine pe gaz sunt importante pentru extinderea rapidă a centrelor de date din Statele Unite. Astfel de active pot da Europei pârghii, dacă sunt legate de o strategie comună.

Autorii spun însă că această pârghie este limitată de dependența militară europeană față de Statele Unite. O Europă care depinde existențial de Washington pentru securitate are mai puțină capacitate de negociere în dosare tehnologice. De aceea, întărirea apărării europene este legată și de suveranitatea tehnologică.

A doua direcție este cooperarea cu alte puteri medii. Benner și Hensing menționează Canada, India, Japonia, Coreea de Sud și Regatul Unit. Aceste state nu sunt nici Statele Unite, nici China, dar au capacități tehnologice, industriale, financiare sau de securitate relevante. Împreună, ele pot avea o poziție mai puternică în raport cu cele două mari puteri AI și pot contribui la acorduri internaționale privind riscurile catastrofale ale AI.

Regatul Unit este prezentat și ca model instituțional prin AI Security Institute, care testează și evaluează modele avansate. Germania a decis să construiască propria versiune, iar autorii sugerează că statele europene trebuie să investească în capacitate publică reală pentru evaluarea și înțelegerea sistemelor AI, nu doar în reguli generale.

A treia direcție este creșterea capacității de calcul în Europa. Autorii nu resping ideea unor gigafabrici finanțate public, dar spun că acestea trebuie completate cu investiții private. Pentru centrele de date, factorii decisivi sunt autorizarea rapidă și conectarea rapidă la rețeaua electrică. Europa ar trebui să atragă investiții din interior, de la parteneri precum Japonia, dar și din Statele Unite.

Benner și Hensing susțin că Europa ar trebui să invite hyperscalerii americani și consorțiile care întâmpină opoziție publică acasă să construiască centre de date pe continent. Dacă infrastructura de calcul este instalată în Europa, companiile americane ar avea interes să susțină accesul european la modelele care rulează pe acea infrastructură. În plus, implicarea investitorilor americani ar reduce riscul european într-un sector unde randamentele investițiilor masive în centre de date rămân incerte.

A patra direcție este concentrarea pe avantajele industriale ale Europei. Autorii spun că Europa ar trebui să își păstreze și să își reinventeze baza industrială, cu accent pe AI industrială și robotică. Aceste domenii sunt legate de posibile paradigme alternative, precum world models și embodied learning loops, unde Europa ar putea avea șanse mai bune decât într-o cursă directă pentru modele lingvistice generaliste.

Reglementarea europeană trebuie adaptată la această prioritate. Autorii consideră pozitiv faptul că Uniunea Europeană a modificat AI Act pentru a trata diferit sistemele de AI industrială față de cele destinate publicului larg. Ei spun că aceeași logică trebuie aplicată și datelor industriale în Data Act, pentru ca regulile să nu blocheze folosirea datelor necesare dezvoltării AI industriale.

O altă condiție este păstrarea activelor europene. Europa trebuie să evite vânzarea datelor industriale proprietare și a inovațiilor promițătoare către cumpărători străini. Pentru asta, autorii cer mobilizarea capitalului european, inclusiv prin integrarea piețelor de capital și reforme ale sistemelor de pensii.

Benner și Hensing spun că Europa trebuie să ofere și o piață internă mai atractivă pentru companiile tehnologice. Politicile previzibile și bazate pe reguli devin un avantaj, dar nu sunt suficiente. Europa are nevoie de o piață unică mai profundă pentru servicii și de o abordare mai orientată spre soluții în gestionarea riscurilor.

Strategia propusă de autori este mai puțin spectaculoasă decât promisiunea unei independențe AI complete. Ea pleacă de la ideea că Europa nu va ajunge rapid o superputere AI, dar poate evita dependența pasivă dacă își securizează accesul la tehnologia americană, își folosește activele industriale, își extinde capacitatea de calcul și construiește pârghii împreună cu alte state.

Pentru Uniunea Europeană, această dezbatere atinge direct sensul „suveranității tehnologice”. Suveranitatea nu înseamnă neapărat să produci singur fiecare model, cip, centru de date sau aplicație. În interpretarea lui Benner și Hensing, înseamnă să păstrezi capacitatea de a-ți apăra securitatea și prosperitatea într-o lume în care AI devine infrastructură de putere.

Articolul „Europe Will Never Be an AI Superpower” a fost publicat de Foreign Policy la 29 iunie 2026 și este semnat de Thorsten Benner, cofondator și director al Global Public Policy Institute din Berlin, și Jakob Hensing, Head of Political Economy la Global Public Policy Institute.