Europa heeft volgens Andreas Weiss (eco) nog altijd een AI-kans
AI-soevereiniteit Europa staat op een kruispunt. Terwijl Amerikaanse techgiganten honderden miljarden investeren in kunstmatige intelligentie, worstelt Europa nog steeds met vragen over infrastructuur, governance en strategische autonomie. Toch is het volgens Andreas Weiss, Directeur van eco, de Duitse branchevereniging voor de internet- en digitale economie, in de AI & Why Podcast veel te vroeg om Europa af te schrijven. Sterker nog, juist op het gebied van industriële AI, data-uitwisseling en digitale ecosystemen ziet hij kansen die de komende jaren bepalend kunnen worden voor de concurrentiekracht van Europa.
De discussie over AI wordt vaak gedomineerd door Amerikaanse successen. Namen als OpenAI, Google, Anthropic en Nvidia bepalen het nieuws. Daardoor ontstaat gemakkelijk het beeld dat Europa definitief achterop is geraakt. Andreas Weiss kijkt daar anders naar. Volgens hem moet Europa stoppen met zichzelf vergelijken met Silicon Valley en zich richten op zijn eigen sterke punten.
Andere spelregels
Volgens Weiss is de vergelijking met eerdere technologische golven slechts gedeeltelijk terecht. “Bij internet en cloud computing zaten we vooral in een technologische discussie. AI raakt ineens iedere gebruiker, iedere organisatie en vrijwel iedere sector.”
Juist daarom ziet hij AI als een fundamenteel andere ontwikkeling. “Ik zou op dit moment zeggen dat AI een groter disruptiepotentieel heeft dan alles wat we eerder in de technologiesector hebben gezien.” Dat betekent volgens hem niet automatisch dat Europa verloren heeft. Wel betekent het dat beleidsmakers, bedrijven en kennisinstellingen sneller moeten handelen dan tijdens eerdere digitale transities.
Als we geen eigen AI-capaciteiten ontwikkelen, belanden we heel snel in de rol van consument
Weiss wijst erop dat Europa jarenlang te afwachtend was bij internet en cloud computing. Die houding kan Europa zich bij AI niet opnieuw veroorloven. “Als we geen eigen AI-capaciteiten ontwikkelen, belanden we heel snel in de rol van consument.”
Daarmee raakt hij de kern van de discussie over AI-soevereiniteit Europa. Wie uitsluitend afhankelijk is van buitenlandse technologie, verliest uiteindelijk ook invloed op economische ontwikkeling, innovatie en digitale autonomie.
GAIA-X
Andreas Weiss
Een belangrijk deel van het gesprek gaat over GAIA-X. Het initiatief werd ooit gepresenteerd als een Europese tegenhanger van Amerikaanse cloudplatforms. Volgens Weiss ligt het verhaal genuanceerder. “De basisgedachte van GAIA-X was en is nog steeds juist.”
Die gedachte draaide om veilige data-uitwisseling, interoperabiliteit en gezamenlijke governance binnen Europa. Toch liep het initiatief vast. “Een vereniging met 26 bestuursleden, dat is geen grap. Het werd moeilijk om überhaupt nog snelheid te maken.”
Volgens Weiss ontstond een probleem toen het oorspronkelijke doel verschoof. In plaats van samenwerking rond data en interoperabiliteit ontstond een discussie over het bouwen van een Europese hyperscaler. Daardoor verdween de focus.
Toch vindt hij het onterecht om GAIA-X als mislukt te bestempelen. “Zonder GAIA-X zouden we vandaag waarschijnlijk niet eens kunnen praten over hoe we AI-soevereiniteit moeten organiseren.” Die les is volgens hem essentieel voor toekomstige Europese AI-projecten.
Industriële AI
Waar ligt volgens Weiss dan de echte kans? Niet bij een directe aanval op ChatGPT. Niet bij het kopiëren van Silicon Valley. Maar bij industriële AI. “Onze kracht ligt in industriële productie, hoogwaardige systemen en de kennis van onze middenstand.”
Perspectivisch heeft ieder hoogwaardig product een digitaal ecosysteem nodig
Volgens hem beschikt Europa over iets wat de Verenigde Staten niet op dezelfde schaal hebben: enorme hoeveelheden hoogwaardige industriële data. Die data ontstaan dagelijks binnen productiebedrijven, logistieke ketens, machinebouwers en gespecialiseerde industrieën. “Perspectivisch heeft ieder hoogwaardig product een digitaal ecosysteem nodig.”
Daarmee ontstaat een fundamenteel andere positie dan die van grote consumentgerichte AI-platforms. Weiss ziet juist daar de mogelijkheid om Europese concurrentiekracht te versterken.
SOFIE
[Afbeelding: Alana Jordan | Pixabay]
Een van de meest concrete voorbeelden die Weiss noemt is SOFIE. Dit Europese initiatief bouwt voort op eerdere AI-projecten en moet bijdragen aan een Europees AI-ecosysteem. De eerste fase kende een relatief bescheiden budget van twintig miljoen euro.
In de AI-wereld lijkt dat nauwelijks relevant. Toch ziet Weiss het anders. “Je moet ergens beginnen.” Belangrijker vindt hij dat de prestaties inmiddels zichtbaar worden. “We staan inmiddels bij verschillende benchmarks, zeker voor de Duitse taal, heel ver vooraan.”
Volgens Weiss toont dit aan dat Europese AI niet per definitie afhankelijk hoeft te zijn van dezelfde investeringsniveaus als Amerikaanse modellen. “We moeten slimmer omgaan met de vraag hoe we soevereine AI-modellen bouwen.” Dat betekent onder meer werken met gespecialiseerde modellen, hoogwaardige datasets en efficiëntere architecturen.
Miljardeninjectie
Veel minder bekend is het nieuwe Europese initiatief rond Industrial AI. Daar ziet Weiss een van de belangrijkste ontwikkelingen van dit moment. “We spreken over een van de grootste Industrial AI-initiatieven ter wereld.”
Strategische route die veel beter aansluit bij de Europese economie
Het programma omvat vijftien Europese lidstaten. Alleen Duitsland heeft volgens Weiss al toegezegd een substantieel miljardenbedrag te investeren. De focus ligt nadrukkelijk op industriële toepassingen. “Wij kijken niet primair naar de consumentenmarkt, maar naar de gebieden waar Europa daadwerkelijk zijn economische waarde creëert.”
Daarmee ontstaat volgens hem een strategische route die veel beter aansluit bij de Europese economie. Niet concurreren op hetzelfde speelveld als OpenAI. Wel investeren in AI die direct waarde toevoegt aan productie, logistiek, engineering en industriële innovatie.
Datasoevereiniteit
[Afbeelding: Gerd Altmann | Pixabay]
Voor Weiss draait vrijwel alles uiteindelijk om data. “Wij hebben data nodig om waardecreatie mogelijk te maken.” Die data kunnen volgens hem niet zomaar worden ondergebracht bij willekeurige hyperscalers. De volumes worden daarvoor simpelweg te groot.
Daarnaast spelen vraagstukken rond governance, eigenaarschap en autonomie een steeds grotere rol. Volgens Weiss moet Europa daarom werken aan een geïntegreerde aanpak waarin infrastructuur, cloud, edge computing en AI gezamenlijk worden ontwikkeld. “Dat moet als één geheel worden bekeken.”
Juist daarom benadrukt hij voortdurend het belang van interoperabiliteit. De gebruiker moet volgens hem niet afhankelijk zijn van één leverancier. “Het zou eigenlijk niet moeten uitmaken welke provider achter een dienst zit.” Daarmee ontstaat een model waarin organisaties controle behouden over hun data, toepassingen en digitale processen.
Samenwerking
Een terugkerend thema in het gesprek is samenwerking. Volgens Weiss kan geen enkel Europees land deze uitdaging alleen oplossen. “Wij kunnen AI niet als afzonderlijk land organiseren. Dat moeten we op Europees niveau doen.”
We moeten partijen verplichten om gezamenlijk aan gemeenschappelijke doelen te werken
Tegelijkertijd waarschuwt hij voor oude fouten. Subsidieprogramma’s mogen niet eindigen in geïsoleerde projecten die geen gezamenlijke meerwaarde opleveren. “We moeten partijen verplichten om gezamenlijk aan gemeenschappelijke doelen te werken.”
Pas daarna kunnen bedrijven hun eigen commerciële toepassingen ontwikkelen. Die aanpak moet voorkomen dat publieke middelen versnipperd raken.
AI in het mkb
[Illustratie: Gerd Altmann | Pixabay]
Voor mkb-bedrijven heeft Weiss een duidelijke boodschap. Begin vandaag. Maar begin verstandig. “Het zou al mooi zijn als bedrijven een interne AI-richtlijn hebben.” Veel organisaties onderschatten volgens hem de risico’s van medewerkers die bedrijfsinformatie invoeren in publieke AI-systemen. Daarom moet bewustwording de eerste stap zijn. Vervolgens draait het om kennisopbouw. “We moeten vaardigheden ontwikkelen.”
Volgens Weiss ligt de grootste waarde niet in generieke AI-modellen, maar in het combineren van AI met bedrijfsspecifieke kennis. “Je wilt je eigen kennis bruikbaar maken en de contextuele kracht van AI benutten.”
Daarvoor zijn technologieën zoals knowledge graphs en retrieval augmented generation belangrijk. Maar uiteindelijk gaat het niet om techniek alleen. Het gaat om bruikbare oplossingen voor dagelijkse bedrijfsprocessen.
Cultuurverandering
Misschien wel de belangrijkste observatie van Weiss gaat over cultuur. Volgens hem heeft Europa jarenlang uitmuntendheid gezocht in optimalisatie. Dat werkte uitstekend in traditionele industrieën.
Organisaties moeten experimenteren, leren en sneller aanpassen
Bij AI werkt dat anders. “We weten nog niet precies wat we moeten optimaliseren.” Daarom moeten organisaties experimenteren, leren en sneller aanpassen.
Dat vraagt om een andere manier van denken. “Wij moeten wendbaarder worden.” Volgens Weiss geldt dat voor bedrijven, overheden en kennisinstellingen tegelijk.
Strategische keuze
[Afbeelding: Felix Mittermeier | Pixabay]
Aan het einde van het gesprek blijft Weiss opvallend optimistisch. Niet omdat de uitdagingen klein zijn. Integendeel. Hij ziet de complexiteit dagelijks. Toch weigert hij zich neer te leggen bij een pessimistisch toekomstbeeld. “Ik heb geen zin om eindeloos over problemen te praten. Laten we iets gaan doen.”
Volgens hem bestaat vooruitgang uit vele kleine stappen die uiteindelijk een groter geheel vormen. “Na verloop van tijd worden al die puzzelstukjes samen een compleet beeld.”
Dat is misschien wel de belangrijkste les uit zijn verhaal. AI-soevereiniteit Europa ontstaat niet vanzelf. Ze vraagt om investeringen, samenwerking, infrastructuur en nieuwe vaardigheden. Maar bovenal vraagt ze om de bereidheid om daadwerkelijk in beweging te komen. Zoals Weiss het zelf samenvat: “Alleen hoop is niet genoeg. We moeten ook resultaten leveren.”
AI-soevereiniteit Europa vraagt om actie
Europa heeft volgens Andreas Weiss (eco) nog altijd een AI-kans
AI-soevereiniteit Europa staat op een kruispunt. Terwijl Amerikaanse techgiganten honderden miljarden investeren in kunstmatige intelligentie, worstelt Europa nog steeds met vragen over infrastructuur, governance en strategische autonomie. Toch is het volgens Andreas Weiss, Directeur van eco, de Duitse branchevereniging voor de internet- en digitale economie, in de AI & Why Podcast veel te vroeg om Europa af te schrijven. Sterker nog, juist op het gebied van industriële AI, data-uitwisseling en digitale ecosystemen ziet hij kansen die de komende jaren bepalend kunnen worden voor de concurrentiekracht van Europa.
De discussie over AI wordt vaak gedomineerd door Amerikaanse successen. Namen als OpenAI, Google, Anthropic en Nvidia bepalen het nieuws. Daardoor ontstaat gemakkelijk het beeld dat Europa definitief achterop is geraakt. Andreas Weiss kijkt daar anders naar. Volgens hem moet Europa stoppen met zichzelf vergelijken met Silicon Valley en zich richten op zijn eigen sterke punten.
Andere spelregels
Volgens Weiss is de vergelijking met eerdere technologische golven slechts gedeeltelijk terecht. “Bij internet en cloud computing zaten we vooral in een technologische discussie. AI raakt ineens iedere gebruiker, iedere organisatie en vrijwel iedere sector.”
Juist daarom ziet hij AI als een fundamenteel andere ontwikkeling. “Ik zou op dit moment zeggen dat AI een groter disruptiepotentieel heeft dan alles wat we eerder in de technologiesector hebben gezien.” Dat betekent volgens hem niet automatisch dat Europa verloren heeft. Wel betekent het dat beleidsmakers, bedrijven en kennisinstellingen sneller moeten handelen dan tijdens eerdere digitale transities.
Weiss wijst erop dat Europa jarenlang te afwachtend was bij internet en cloud computing. Die houding kan Europa zich bij AI niet opnieuw veroorloven. “Als we geen eigen AI-capaciteiten ontwikkelen, belanden we heel snel in de rol van consument.”
Daarmee raakt hij de kern van de discussie over AI-soevereiniteit Europa. Wie uitsluitend afhankelijk is van buitenlandse technologie, verliest uiteindelijk ook invloed op economische ontwikkeling, innovatie en digitale autonomie.
GAIA-X
Een belangrijk deel van het gesprek gaat over GAIA-X. Het initiatief werd ooit gepresenteerd als een Europese tegenhanger van Amerikaanse cloudplatforms. Volgens Weiss ligt het verhaal genuanceerder. “De basisgedachte van GAIA-X was en is nog steeds juist.”
Die gedachte draaide om veilige data-uitwisseling, interoperabiliteit en gezamenlijke governance binnen Europa. Toch liep het initiatief vast. “Een vereniging met 26 bestuursleden, dat is geen grap. Het werd moeilijk om überhaupt nog snelheid te maken.”
Volgens Weiss ontstond een probleem toen het oorspronkelijke doel verschoof. In plaats van samenwerking rond data en interoperabiliteit ontstond een discussie over het bouwen van een Europese hyperscaler. Daardoor verdween de focus.
Toch vindt hij het onterecht om GAIA-X als mislukt te bestempelen. “Zonder GAIA-X zouden we vandaag waarschijnlijk niet eens kunnen praten over hoe we AI-soevereiniteit moeten organiseren.” Die les is volgens hem essentieel voor toekomstige Europese AI-projecten.
Industriële AI
Waar ligt volgens Weiss dan de echte kans? Niet bij een directe aanval op ChatGPT. Niet bij het kopiëren van Silicon Valley. Maar bij industriële AI. “Onze kracht ligt in industriële productie, hoogwaardige systemen en de kennis van onze middenstand.”
Volgens hem beschikt Europa over iets wat de Verenigde Staten niet op dezelfde schaal hebben: enorme hoeveelheden hoogwaardige industriële data. Die data ontstaan dagelijks binnen productiebedrijven, logistieke ketens, machinebouwers en gespecialiseerde industrieën. “Perspectivisch heeft ieder hoogwaardig product een digitaal ecosysteem nodig.”
Daarmee ontstaat een fundamenteel andere positie dan die van grote consumentgerichte AI-platforms. Weiss ziet juist daar de mogelijkheid om Europese concurrentiekracht te versterken.
SOFIE
Een van de meest concrete voorbeelden die Weiss noemt is SOFIE. Dit Europese initiatief bouwt voort op eerdere AI-projecten en moet bijdragen aan een Europees AI-ecosysteem. De eerste fase kende een relatief bescheiden budget van twintig miljoen euro.
In de AI-wereld lijkt dat nauwelijks relevant. Toch ziet Weiss het anders. “Je moet ergens beginnen.” Belangrijker vindt hij dat de prestaties inmiddels zichtbaar worden. “We staan inmiddels bij verschillende benchmarks, zeker voor de Duitse taal, heel ver vooraan.”
Volgens Weiss toont dit aan dat Europese AI niet per definitie afhankelijk hoeft te zijn van dezelfde investeringsniveaus als Amerikaanse modellen. “We moeten slimmer omgaan met de vraag hoe we soevereine AI-modellen bouwen.” Dat betekent onder meer werken met gespecialiseerde modellen, hoogwaardige datasets en efficiëntere architecturen.
Miljardeninjectie
Veel minder bekend is het nieuwe Europese initiatief rond Industrial AI. Daar ziet Weiss een van de belangrijkste ontwikkelingen van dit moment. “We spreken over een van de grootste Industrial AI-initiatieven ter wereld.”
Het programma omvat vijftien Europese lidstaten. Alleen Duitsland heeft volgens Weiss al toegezegd een substantieel miljardenbedrag te investeren. De focus ligt nadrukkelijk op industriële toepassingen. “Wij kijken niet primair naar de consumentenmarkt, maar naar de gebieden waar Europa daadwerkelijk zijn economische waarde creëert.”
Daarmee ontstaat volgens hem een strategische route die veel beter aansluit bij de Europese economie. Niet concurreren op hetzelfde speelveld als OpenAI. Wel investeren in AI die direct waarde toevoegt aan productie, logistiek, engineering en industriële innovatie.
Datasoevereiniteit
Voor Weiss draait vrijwel alles uiteindelijk om data. “Wij hebben data nodig om waardecreatie mogelijk te maken.” Die data kunnen volgens hem niet zomaar worden ondergebracht bij willekeurige hyperscalers. De volumes worden daarvoor simpelweg te groot.
Daarnaast spelen vraagstukken rond governance, eigenaarschap en autonomie een steeds grotere rol. Volgens Weiss moet Europa daarom werken aan een geïntegreerde aanpak waarin infrastructuur, cloud, edge computing en AI gezamenlijk worden ontwikkeld. “Dat moet als één geheel worden bekeken.”
Juist daarom benadrukt hij voortdurend het belang van interoperabiliteit. De gebruiker moet volgens hem niet afhankelijk zijn van één leverancier. “Het zou eigenlijk niet moeten uitmaken welke provider achter een dienst zit.” Daarmee ontstaat een model waarin organisaties controle behouden over hun data, toepassingen en digitale processen.
Samenwerking
Een terugkerend thema in het gesprek is samenwerking. Volgens Weiss kan geen enkel Europees land deze uitdaging alleen oplossen. “Wij kunnen AI niet als afzonderlijk land organiseren. Dat moeten we op Europees niveau doen.”
Tegelijkertijd waarschuwt hij voor oude fouten. Subsidieprogramma’s mogen niet eindigen in geïsoleerde projecten die geen gezamenlijke meerwaarde opleveren. “We moeten partijen verplichten om gezamenlijk aan gemeenschappelijke doelen te werken.”
Pas daarna kunnen bedrijven hun eigen commerciële toepassingen ontwikkelen. Die aanpak moet voorkomen dat publieke middelen versnipperd raken.
AI in het mkb
Voor mkb-bedrijven heeft Weiss een duidelijke boodschap. Begin vandaag. Maar begin verstandig. “Het zou al mooi zijn als bedrijven een interne AI-richtlijn hebben.” Veel organisaties onderschatten volgens hem de risico’s van medewerkers die bedrijfsinformatie invoeren in publieke AI-systemen. Daarom moet bewustwording de eerste stap zijn. Vervolgens draait het om kennisopbouw. “We moeten vaardigheden ontwikkelen.”
Volgens Weiss ligt de grootste waarde niet in generieke AI-modellen, maar in het combineren van AI met bedrijfsspecifieke kennis. “Je wilt je eigen kennis bruikbaar maken en de contextuele kracht van AI benutten.”
Daarvoor zijn technologieën zoals knowledge graphs en retrieval augmented generation belangrijk. Maar uiteindelijk gaat het niet om techniek alleen. Het gaat om bruikbare oplossingen voor dagelijkse bedrijfsprocessen.
Cultuurverandering
Misschien wel de belangrijkste observatie van Weiss gaat over cultuur. Volgens hem heeft Europa jarenlang uitmuntendheid gezocht in optimalisatie. Dat werkte uitstekend in traditionele industrieën.
Bij AI werkt dat anders. “We weten nog niet precies wat we moeten optimaliseren.” Daarom moeten organisaties experimenteren, leren en sneller aanpassen.
Dat vraagt om een andere manier van denken. “Wij moeten wendbaarder worden.” Volgens Weiss geldt dat voor bedrijven, overheden en kennisinstellingen tegelijk.
Strategische keuze
Aan het einde van het gesprek blijft Weiss opvallend optimistisch. Niet omdat de uitdagingen klein zijn. Integendeel. Hij ziet de complexiteit dagelijks. Toch weigert hij zich neer te leggen bij een pessimistisch toekomstbeeld. “Ik heb geen zin om eindeloos over problemen te praten. Laten we iets gaan doen.”
Volgens hem bestaat vooruitgang uit vele kleine stappen die uiteindelijk een groter geheel vormen. “Na verloop van tijd worden al die puzzelstukjes samen een compleet beeld.”
Dat is misschien wel de belangrijkste les uit zijn verhaal. AI-soevereiniteit Europa ontstaat niet vanzelf. Ze vraagt om investeringen, samenwerking, infrastructuur en nieuwe vaardigheden. Maar bovenal vraagt ze om de bereidheid om daadwerkelijk in beweging te komen. Zoals Weiss het zelf samenvat: “Alleen hoop is niet genoeg. We moeten ook resultaten leveren.”