Europejska AI ma kapitał i talenty. Brakuje jej klientów.

Europejskie start-upy AI zebrały w pierwszej połowie roku 23 mld dol., a Europa zajmuje sześć miejsc w pierwszej dziesiątce rankingu innowacji WIPO. Wzrost hamują dziś europejskie firmy, które rzadko kupują od lokalnych dostawców.

Europa od lat słyszy, że nie potrafi zamienić dobrej nauki w duże firmy technologiczne. Najnowsze dane pokazują, że pieniędzy na sztuczną inteligencję jest coraz więcej. Słabym punktem okazuje się popyt: duże przedsiębiorstwa i administracja rzadko kupują od europejskich start-upów. Dla menedżera, który wybiera dostawcę AI, to praktyczne pytanie o dane, zależność od dostawcy i dojrzałość oferty.

Pieniądze płyną, ale skala ucieka za ocean

Według wspólnego raportu Crunchbase i HumanX europejskie start-upy AI pozyskały w pierwszej połowie 2026 r. 23 mld dol. To o 130 proc. więcej niż rok wcześniej i 55 proc. całego finansowania venture capital (kapitału wysokiego ryzyka) w regionie.

Równolegle Światowa Organizacja Własności Intelektualnej (WIPO) opublikowała Global Innovation Index 2026. Sześć z dziesięciu najbardziej innowacyjnych gospodarek świata leży w Europie. Szwajcaria prowadzi już 16. rok z rzędu, za nią jest Szwecja, a w pierwszej dziesiątce są też Wielka Brytania, Holandia, Finlandia i Dania.

Na rynek kapitałowy te proporcje się nie przenoszą. Według szacunków WIPO za dwa pierwsze kwartały Europa ma w tym roku 9,9 proc. globalnej wartości transakcji venture capital. Ameryka Północna ma 72,6 proc., Azja 15,9 proc. W skali świata AI pochłonęła w pierwszej połowie roku 77 proc. wartości tych transakcji. WIPO opisuje problem Europy jako zamianę przewagi badawczej i przemysłowej w szybko rosnące firmy.

Firmy nie kupują od start-upów

Fabrizio Del Maffeo, założyciel i prezes Axelera AI, produkującej chipy do inferencji (uruchamiania gotowych modeli AI), mówił na konferencji HumanX w Amsterdamie, że w Europie słabo rozwinięty jest zwyczaj kupowania przez duże firmy od start-upów. Brakuje więc mechanizmu znanego z USA: pierwsi duzi klienci dają przychody, przychody przyciągają kapitał, kapitał pozwala zdobyć kolejnych klientów. Według niego Europa ma przy tym 440 mln potencjalnych użytkowników i duże zasoby badawcze.

Podobny wniosek wyciąga analiza serwisu startuprad.io. Zamówienia publiczne w Europie są warte około 2 bln euro rocznie, czyli około 14 proc. PKB UE, ale rozbite na 27 krajowych systemów. Sprzedaż do średnich firm rodzinnych w Niemczech trwa od 6 do 12 miesięcy. Autor nazywa to luką w tempie zamówień: pierwszą barierą w skalowaniu młodej spółki bywa tempo zamówień, a nie brak kapitału.

Deklaracje firm wyglądają inaczej. W badaniu Gartnera wśród 241 szefów IT z Europy Zachodniej, przeprowadzonym w połowie 2025 r., 61 proc. chciało częściej korzystać z lokalnych dostawców chmury z powodu niepewności geopolitycznej. Już 44 proc. zaczęło ograniczać korzystanie z globalnych dostawców. To jednak deklaracje dotyczące chmury. Materiały nie pokazują, czy przekładają się już na zamówienia dla europejskich firm AI.

Co zyskuje firma, która wybiera dostawcę z Europy

Najważniejszy argument dotyczy danych. Mehdi Ghissassi, szef produktu i technologii w AI71 z Abu Zabi, wcześniej odpowiedzialny za rozwój produktów w Google DeepMind, uważa, że o suwerenności decyduje warstwa aplikacji, bo tam firma trzyma swoje dane i know-how.

W wolnym tłumaczeniu: kto oddaje dostawcy tajemnice handlowe i wiedzę, ten nie ma gwarancji, że dostawca kiedyś go nie zastąpi. Ghissassi uważa też, że konkurowanie w budowie dużych modeli nie ma sensu, bo stać na to najwyżej kilka firm na świecie. Del Maffeo mówi podobnie: Europa nie musi kontrolować całego łańcucha, od energii po aplikacje.

Drugi argument to regulacje. W badaniu Omdia „The Great Repatriation” 51 proc. respondentów uznało zgodność z unijnym AI Act za bardzo ważny powód inwestowania w suwerenną AI. Gartner prognozuje, że wydatki na suwerenną chmurę w Europie wzrosną w tym roku z 6,9 mld do 12,6 mld dol., czyli o 83 proc. Naszym zdaniem firmy, które wcześniej przygotują się do tej zmiany, będą miały łatwiejsze rozmowy z audytorami i klientami.

Zależność od dostawcy nie znika, tylko zmienia adres

Najlepszym testem jest Mistral AI. Jak donosi Sifted, 11 sierpnia francuska spółka ogłosiła koalicję dużych europejskich firm, które finansują budowę jej infrastruktury: ASML, CMA CGM, Caisse des Dépôts, Capgemini i Amadeus. Cel to 200 megawatów mocy obliczeniowej do końca 2027 r. i 1 gigawat do 2030 r.

Mechanizm nazywa się European Compute Units: klienci płacą z góry za wieloletni dostęp do mocy, której jeszcze nie ma. Umowy mają obowiązywać około pięciu lat. Pytany o możliwość wcześniejszego wyjścia, dyrektor technologiczny Mistral Timothée Lacroix odpowiedział krótko: „There is no getting out”.

To wyraźny przykład europejskich firm w roli klienta europejskiej AI. Jednocześnie część analityków zwraca uwagę, że koalicja kupuje infrastrukturę, która wciąż powstaje. Nie znaleźliśmy niezależnej oceny tego modelu z perspektywy klienta spoza koalicji. Naszym zdaniem jedno widać jednak wyraźnie: wybór europejskiego dostawcy nie usuwa zależności od jednego dostawcy, tylko przenosi ją bliżej. Do tego dochodzi dojrzałość oferty. Axelera AI po pięciu latach ma około 600 klientów i dwie generacje chipów, a to inna skala niż u globalnych graczy.

Jak podejść do wyboru dostawcy AI

Z zestawienia tych danych wynika kilka pytań, które warto zadać przed podpisaniem umowy, niezależnie od kraju pochodzenia dostawcy:

• Gdzie są przechowywane i przetwarzane dane firmy i kto ma do nich dostęp?
• Czy umowa pozwala wyjść, a dane i konfigurację przenieść do innego dostawcy?
• Czy usługa działa dziś, czy dopiero powstaje, i jakie gwarancje daje umowa poziomu usług (SLA)?
• Które procesy da się zacząć od pilotażu w warstwie aplikacji zamiast od wieloletniego kontraktu?

Del Maffeo mówi, że martwi go opóźnienie Europy, bo gdy wartość powstaje gdzie indziej, słabną europejskie gospodarki. Dla pojedynczej firmy wniosek jest bardziej przyziemny. Europejski dostawca może dać większą kontrolę nad danymi i łatwiejszą zgodność z regulacjami, ale wymaga uważnego sprawdzenia dojrzałości i warunków wyjścia. Najrozsądniej zacząć od jednego procesu, w którym dane są najcenniejsze, i porównać oferty lokalne z globalnymi na tych samych kryteriach.