Автор материала утверждает, что европейские ИИ-стартапы должны уделять больше внимания операционной устойчивости и диверсификации зависимостей от моделей. Использование одного API-провайдера, такого как OpenAI или Anthropic, создает риски: поставщики могут прекратить поддержку моделей, изменить цены или ограничить доступ к выводу данных из-за требований комплаенса.
Появление моделей с открытыми весами, таких как Mistral, Gemma, DeepSeek и Qwen, позволяет компаниям запускать ИИ на собственном оборудовании. По мнению автора, разрыв в качестве между ними и передовыми моделями сокращается, а для многих узких задач малые модели зачастую оказываны более дешевыми и эффективными.
Автор отмечает, что обучение базовых моделей в Европе в большинстве случаев финансово невыгодно для стартапов. Для поддержки бизнеса ЕС estableció established 19 ИИ-фабрик и 13 антенн на базе суперкомпьютеров EuroHPC, чтобы обеспечить стартапам и малому и среднему бизнесу доступ к вычислительным мощностямности мощностям.
В качестве основных препятствий для развития ИИ в Европе автор выделяет три фактора: финансирование,funding, доступ к электросетям и кадры. Он приводит в пример свой опыт 2020 года, когда ему пришлось перенести компанию в США, чтобы быстрее и быстрее и легче получить инвестиции.