其实，在为人工智能做出重大贡献的研究项目中，并不乏德国科学家的身影。然而，德国国有复兴信贷银行(KfW)在一份最新的分析报告中指出，在将科研成果转换为实际应用方面，德国却明显落后于美国、中国等AI领跑者，而且差距还在持续拉大。KfW首席经济学家科勒-盖卜(Fritzi Köhler-Geib)指出：和许多其他科技领域一样，在AI方面，我们德国难以将科研成果转化为企业可以应用的产品。
根据KfW的调研，德国进口的人工智能相关产品和服务数量远远超过出口量，这造成了德国各界越来越依赖少数几家强大外资企业的AI服务，引发外界对德国未来竞争力的担忧。科勒-盖卜在接受德国之声采访时表示，在人工智能应用方面，其他国家的步伐更快，我们必须确保德国不至于落后太多。
创新和应用瓶颈
人工智能的研究至少可以上溯至50年代，但在很长一段时间里，它被认为是在现实世界中不会立刻得到应用的所谓蓝天科研。大约20年前，随着新技术的快速发展、尤其是算力的突飞猛进，AI开始走出实验室，越来越贴进日常生产和生活。如今，ChatGPT等诸多AI应用已经成为文本创作、图像生成、甚至编写程序的重要工具。
然而，德国科学家为AI科技发展做出的巨大贡献，却因官僚主义以及投资环境欠缺而难以转化为推动现实世界前进的AI应用。
更为严重的是，德国科研机构如今提交的新AI专利数量也远远落后于美中等国。与本世纪初相比，中国在AI领域的专利申请数量增长了100倍，德国同期仅增长了3倍。目前，德国在全球人工智能专利注册中所占份额仅为6%，远远落后于中国的29%和美国的27%。科勒-盖卜指出，专利数量被视为创新的关键指标，而我们德国在这个领域的进口远远多于出口，中国则在AI领域拥有显著的顺差。
优秀人才流失国外
柏林应用科学技术大学(BHT)的AI专家洛瑟教授(Prof. Alexander Löser)也有着相似的担忧。他在接受德国之声采访时警告说，在基于机器学习的人工智能产品方面，德国越来越只能充当客户的角色。这些产品大都来自欧洲以外的国家，主要是美国，但是来自沙特阿拉伯、阿联酋、中国的也越来越多。
洛瑟指出，德国无法留住最优秀的AI人才，加剧了德国的AI颓势。德国的许多高校都从事出色的研究，培养出了高品质的人才，但其中相当一部分后来选择出国就职。
此外，欧盟对数据的严格监管也使本土企业处于不利境地，毕竟当今的大多数AI应用都需要大数据来驱动。洛瑟警告说：欧盟监管正在推高我们本地人工智能生态系统获取训练数据的成本。他建议德国应当创设开源数据集用于商业用途，这应当是反映我们文化价值观的高品质数据。
德国国有复兴信贷银行(KfW)也在其分析报告中强调了充分获取AI训练数据的紧迫需求。为了避免在AI竞赛中掉队，德国还需要加大投资从而促进AI研发，并且增加学生和从业人员的相关培训机会。
