全球AI鬥特色 德國力攻精而專

人工智能（AI）是當今大國競爭的最前綫，但德國相較於中美的快速發展，則顯得有些落後，在論文發表量以及新興AI企業都頗為落後。在Chat GPT等生成式AI（GenAI）發展當中，德國可謂完全缺席。

德國在GenAI依然發展較慢，當地曾經獲得大量資金支持的AI公司Aleph Alpha，也在去年削減了對大語言模型的投入，轉向為組織、企業和政府機構提供客製化的AI應用程式。

在2023年，日本科學技術與學術政策研究所研究員鐮田久美撰寫了一份《美國人工智能會議（AAAI-20）的動向分析調查研究：以機構為單位的第一作者分析以及與共同作者的關係》的報告，研究發現在2020年美國AI會議上發表的1,589篇論文，中國以680篇（包括香港40篇、澳門1篇）位居首位，佔總論文數的43%，美國以434篇排名第2，兩者相加就佔了論文總數的70.1%，排名第3的英國只有59篇，至於德國則只有41篇，甚至只與香港的論文數量相若。

數字部獲賦更大權 急起直追

根據2024年美國喬治城大學喬治數據分析平台ETO更新了研究年鑑，在《人工智慧研究年鑑》亦顯示同樣趨勢，2017至22年期間，德國則仍然落後中美，與日本並列第5位，只佔總數的4%。

當然，單論人口規模與經濟規模，德國遠遜於中國與美國，以此比較科技實力不太公平。

事實上，德國政府布局AI不算晚，在2018年推出國家級的AI發展戰略，以加強德國在AI研究、開發和應用，以增加國際競爭力，自2019年起則為AI撥款每年5億歐元，2020年則增加預算到20億歐元。中國也是在早一年的2017年，在國務院印發《新一代人工智慧發展規劃》，啟動系列頂層設計。

此時已是時任德國總理默克爾（Angela Merkel）任期的尾聲，3年後的2021年，默克爾卸下總理的重擔，結束她16年的執政生涯，到了繼任者朔爾茨（Olaf Scholz）任內，則在2023年推出AI行動計劃。

新總理默茨（Friedrich Merz）在5月7日也簽署法令，賦予新成立的數字部更大權力，將原屬內政部的IT採購的部門、原屬數位和數據政策以及數位基礎設施部門等6個部門都將歸屬數字部，並以消費電子公司MediaMarkt和Saturn的母公司Ceconomy AG總裁魏德伯格（Karsten Wildberger）擔任部長，要帶領德國在AI上急起直追。

德國自2018年發布國家AI戰略以來，相關政策持續優化。2020年，更新版《AI戰略》將GenAI列為重點支持方向，明確提出以「可信賴、以人為本」為發展原則，這一戰略基調貫穿德國AI發展的各個層面。

例如，由聯邦政府資助的OpenGPT-X專案，聯合多所大學和研究機構，致力於開發符合歐盟資料保護標準的大語言模型，強調開源、安全與可審計性。此外，德國積極參與歐盟AI監管法案（AI Act）制定，確保新興技術在合規框架內穩健推進，防範AI濫用和倫理風險。

AI應用 專注傳統工業領域

不同於中國在大模型應用中廣泛覆蓋電商、社交、搜索等消費場景，德國政府領頭更專注於將AI應用於機械製造的傳統工業領域。這種導向源於德國長期以來的工業基礎優勢。

諸如西門子（Siemens）與弗勞恩霍夫研究院（Fraunhofer）的合作，正是德國AI發展模式的縮影。雙方將生成式AI集成至數位孿生系統，用於自動化建模與工業流程優化。博世（BOSCH）則利用AI生成視覺化零件圖紙與產品說明，實現工程輔助智慧化。

德國大模型強調「精而專」，側重解決特定行業的複雜問題。這種垂直整合式的AI路徑，雖不如中國互聯網導向的大模型來得大眾化，卻更具可持續的工業應用價值。

德國的大模型研發基本由科研機構和高校主導，構成「學界主導、政府資助、企業協同」的創新體系。例如，「LEAM（Language Embedding for AI in Manufacturing）」，計劃探索生成式模型如何與製造業知識圖譜融合，以提升機器對工業語境的理解能力；而由德國推動的歐洲AI研究聯盟CLAIRE，則宣導「非商業導向」的AI理念，強調倫理、透明和學術獨立性。

去年Aleph Alpha削減對GenAI平台Luminous的投入，代表着「德國版ChatGPT」基本上已被放棄，德國AI發展方向，將不是被受熱捧的GenAI。雖然德國將無法與美國的GPT系列、中國的文心一言、DeepSeek等競爭，但德國的AI技術仍有其獨特發展路徑。

瞄準專門化範疇 注重AI倫理

如目前學術界公認最佳的繙譯軟件DeepL就是德國企業，總部位於北威州的科隆，美國科技媒體TechCrunch就評價DeepL「比Google繙譯更準確、更細緻」，也在2023年估值突破10億歐元，成為「獨角獸」企業。DeepL總裁庫提洛斯基（Jarek Kutylowski）表示，「公司產品的核心價值，在於建立專精語言的AI。」反映了德國在專門化的AI上仍獨到專長。

在監管方面，德國對AI倫理的重視雖值得肯定，但某種程度上也拉慢了技術發展的腳步。資料保護、演算法透明等高標準的合規要求，使得諸如臉部識別、文本生成等AI技術在落地應用時步履維艱。審批流程冗長、風險容忍度低，使創業公司難以迅速試錯反覆運算。

此外，德國的開源生態尚不成熟，參與國際AI開源項目（如HuggingFace、PyTorch）程度有限，本土AI工具尚未形成具有全球影響力的技術社區。風投市場對於AI初創企業的投入也明顯低於中美，影響了AI產業的活躍度與競爭力；其未來投資新動向，且拭目以待。

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【知識庫】DeepL繙譯有何特點？

‧DeepL採用最先進的神經機器繙譯技術，能夠理解並把握語言的微妙上下文和語境，不僅完成字面繙譯，還能處理複雜句子和專業術語，特別適合學術論文等高要求的文本。

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▲ 作者指出，德國不同於中國在大模型應用中廣泛覆蓋電商、社交、搜索等消費場景，當地政府更專注將AI應用於機械製造的傳統工業領域。圖為今年3月德國漢諾威工業博覽會，主題是「賦能工業可持續發展」。（新華社資料圖片）