Europa przyspiesza rozwój AI – miliardy na infrastrukturę i superkomputery

Europa przyspiesza rozwój AI – miliardy na infrastrukturę i superkomputery

Podczas Globalnego Szczytu AI w Paryżu Unia Europejska i Francja ogłosiły gigantyczne inwestycje w rozwój sztucznej inteligencji. UE planuje zainwestować 200 miliardów euro, a Francja dodatkowe 109 miliardów euro oraz 1 gigawat energii jądrowej, by stać się liderem w infrastrukturze AI.

Unia Europejska inwestuje 200 miliardów euro w AI

Przewodnicząca Komisji Europejskiej Ursula von der Leyen ogłosiła, że UE przeznaczy 50 miliardów euro na rozwój AI, a pozostałe 150 miliardów euro pochodzić będzie od prywatnych inwestorów i dostawców technologii.

Jednym z kluczowych elementów strategii jest budowa czterech gigafabryk AI, które mają umożliwić otwartą, wspólną pracę nad najbardziej zaawansowanymi modelami AI. 20 miliardów euro zostanie przeznaczone na ich realizację. Dodatkowo UE chce udostępnić swoje superkomputery najlepszym startupom i naukowcom, aby przyspieszyć rozwój innowacji.

„Sztuczna inteligencja wymaga konkurencji, ale także współpracy”

Ursula von der Leyen

Ursula von der Leyen zaznaczyła, że UE nie chce nadmiernie regulować rynku, tylko wspierać jego rozwój.

Francja rozwija infrastrukturę AI – 109 miliardów euro i 1 gigawat energii jądrowej

Prezydent Francji Emmanuel Macron ogłosił inwestycję w wysokości 109 miliardów euro na rozwój sztucznej inteligencji. Kluczowym elementem strategii jest przeznaczenie 1 gigawata energii jądrowej na potrzeby AI, z czego pierwsze 250 megawatów ma zostać uruchomione do końca 2026 roku.

Projekt realizuje firma FluidStack, która buduje gigantyczne centra danych dla AI. Do 2028 roku nowa infrastruktura ma obsługiwać 500 tysięcy chipów NVIDIA, a do 2030 roku jej moc może wzrosnąć do 10 gigawatów.

Macron w swoim przemówieniu zaznaczył, że Francja chce wykorzystać swoją przewagę w energetyce jądrowej, aby stać się kluczowym ośrodkiem infrastruktury AI.

UE i Francja rozbudowują ekosystem AI – nowe projekty i inwestycje

Inwestycje UE i Francji to krok w stronę budowy konkurencyjnej infrastruktury AI w Europie, która może stać się alternatywą dla rozwiązań rozwijanych przez amerykańskie firmy technologiczne, takie jak OpenAI, Microsoft i Google. Projekt FluidStack to europejski odpowiednik Stargate, rozwijanego w USA przez SoftBank i OpenAI, który docelowo ma wykorzystywać 1,2 gigawata mocy obliczeniowej.

Ponadto Zjednoczone Emiraty Arabskie oraz inwestycyjna firma MGX Fund Management Limited zapowiedziały inwestycję w wysokości 30–50 miliardów euro, kanadyjska Brookfield Asset Management przeznaczy 20 miliardów euro, Prifrance – 10 miliardów euro, a telekomunikacyjna firma Iliad – 3 miliardy euro. Łącznie daje to około 83 miliardów euro z zapowiedzianych przez Francję 109 miliardów euro na rozwój AI.

Jeśli te projekty zostaną zrealizowane, Europa może wzmocnić swoją pozycję w globalnym ekosystemie sztucznej inteligencji.

Czy nowe inwestycje w infrastrukturę AI w Europie zmienią globalny układ sił?

Avatar
Apr 14, 2025

Meta straciła już 45 miliardów dolarów na projekt metaverse

Cztery lata po zmianie nazwy Facebooka na Meta i ogłoszeniu wizji wirtualnych światów, projekt metaverse wciąż przynosi firmie ogromne straty. Według szacunków, do początku 2025 roku Reality Labs – odpowiedzialne za rozwój AR i VR – pochłonęło już 45 miliardów dolarów.
0
Mar 21, 2023

Polski startup Travatar.ai wykrywa sztuczny ruch na stronach internetowych

Według raportów Statista szacuje się, że w 2023 roku firmy stracą 100 mld USD przez oszustwa reklamowe (ad fraud) spowodowane przez szkodliwe boty.
0
Jul 14, 2025

Grok 4 debiutuje dzień po incydencie z treściami nazistowskimi. xAI zapowiada agentowe modele i nowe funkcje

Firma xAI zaprezentowała dwa nowe modele — Grok 4 oraz Grok 4 Heavy — zaledwie dzień po tym, jak chatbot Grok wygenerował na platformie X odpowiedzi zawierające antysemickie odniesienia. Według xAI wersja Heavy korzysta z architektury multi-agentowej, w której wiele instancji modelu analizuje zapytanie równolegle, a następnie porównuje wyniki przed udzieleniem odpowiedzi. To podejście, określane jako test-time compute scaling, zwiększa wykorzystanie mocy obliczeniowej podczas wnioskowania.
0

This site uses cookies to offer you a better browsing experience.

Find out more on how we use cookies and how to change cookie preferences in our Cookies Policy.

Customize
Save Accept all cookies