A mesterséges intelligencia kínálta termelékenységi és gazdasági előnyökből minden ország részesülhet – ha okosan közelíti meg a kérdést. A BCG Henderson Institute több mint 30 ország szakpolitikai intézkedéseit elemezte.
A Boston Consulting március végén megjelent cikke szerint a cél nem a technológiai önellátás, hanem az AI-reziliencia – vagyis annak biztosítása, hogy az ország vállalatai és közintézményei megbízhatóan és hazai szabályok szerint tudják alkalmazni az AI-t, a stratégiai függőségek minimalizálása mellett. Ez a pragmatikus megközelítés a legtöbb ország számára egyértelműbb kontrollt kínál, mint a teljes technológiai értékláncra kiterjedő szuverenitás hajszolása.
A tét nem csekély. A Nemzetközi Valutaalap (IMF) szerint a hatékony AI-alkalmazás a következő évtizedben 4 százalékkal növelheti a globális GDP-t. Összehasonlításképpen: ez nagyjából 4,7 ezer milliárd dollár, közel akkora, mint Németország teljes gazdasági teljesítménye. Azok az országok, amelyek lemaradnak, nemcsak lassabb növekedést kockáztatnak, hanem versenyképességük csökkenését is azokban az iparágakban, amelyeket az AI előbb-utóbb gyökeresen átalakít.
Az elmúlt években számos kormány tűzte zászlajára a teljes AI-szuverenitás megteremtését. A különböző kezdeményezések azonban rávilágítottak ennek a stratégiának a korlátaira.
Az AI-fejlesztés erőforrás-igényessége és tempója miatt csupán néhány szuper- és középhatalom rendelkezik olyan lehetőségekkel, amelyek egy ilyen stratégia hosszú távú fenntartásához szükségesek.
A legtöbb ország számára az autonómia valójában illúzió. Ráadásul kockázatos illúzió, hiszen ez a megközelítés hallgatólagosan arra a feltételezésre épít, hogy a mai számításigényes, LLM-alapú AI-paradigma marad a meghatározó. Ha nem így lesz, a gigantikus összegű befektetések egyik napról a másikra veszíthetnek értékükből.
A BCG Henderson Institute több mint 30 fejlett, feltörekvő és kisebb ország AI-szakpolitikai lépéseit vizsgálta meg, és arra a következtetésre jutott, hogy
a különbség nem abban van, hogy ki gyárt chipet, és ki nem, hanem abban, hogy ki tudja az AI-t ténylegesen munkába állítani a saját gazdaságában.
A siker érdekében a már említett területeken – infrastruktúra, bizalom és értékek, keresletélénkítés, partnerségek – egyszerre kell cselekedni. Ha a kormányok tudatosan formálják, hogyan integrálódik az adott ország a globális AI-értékláncba, a döntéshozók kezelni tudják a külső függőségi kockázatokat, és politikai, gazdasági vagy egyéb sokkok esetén is biztosíthatják a mesterséges intelligencia megbízható hazai alkalmazását.
Ha egy ország stratégiai célja az AI-reziliencia – nem pedig a teljes vertikális kontroll –, akkor a legközvetlenebb eszköz olyan fizikai és felhő-infrastruktúra kiépítése, amely lehetővé teszi a vállalatok és közintézmények számára az AI hazai használatát.
A cél nem az, hogy az ország felzárkózzon a hiperskálázókhoz (mint a Google, Meta, Microsoft és az Amazon), hanem hogy biztosítsa, hogy az érzékeny feladatok
Európa példája jól szemlélteti az átmenetet a szimbolikus lépésekből a tényleges használat felé. A korai „szuverén felhő” kezdeményezések, mint az európai GAIA-X, teljes kontinentális autonómiára törekedtek, ám a bonyolult irányítási bizottságokban és a márkaépítési gyakorlatokban fulladozva valóban használható kapacitás helyett inkább egy szimbolikus keretrendszert hoztak létre.
Ezzel szemben az EuroHPC-program keretében kifejlesztett finnországi LUMI és az olasz Leonardo-rendszer olyasmit kínál, ami tényleg kézzelfogható: olyan nagy teljesítményű gépeket, amelyeket kutatók, kis- és középvállalkozások és hatóságok ma is igénybe vehetnek. Nem versenyeznek a hiperskálázókkal, de megteremtik azt az alapot, a hazai képességeket és a szakmai tapasztalatot, amivel idővel tovább lehet építkezni.
India másik utat jár be. Kevésbé épít a kontinentális koordinációra, inkább célzott szabályokkal vonzza be a kapacitást. Az indiai jegybank 2018-as rendelete előírta a fizetési adatok helyi tárolását, ami gyakorlatilag megteremtette az alapot a belföldi adatfeldolgozáshoz. E lépésnek és a megszerzett tapasztalatoknak köszönhetően nemrégiben
a Google egy 15 milliárd dolláros indiai AI-infrastruktúra-központ beruházást jelentett be.
Ez is jól mutatja, hogyan teremtenek a belföldi követelmények keresleti jelzéseket, és ezek hogyan vonzhatnak az országba hatalmas privát befektetéseket. 2018 és 2025 között India adatközponti kapacitása nagyjából 66 százalékkal gyorsabban nőtt a globális átlagnál, és ez az ütem várhatóan tovább gyorsul.
Az eredmény így az, amit gyakorlati szuverenitásnak nevezhetünk: a szabályozott számítási feladatok belföldileg futnak, a megfelelési kockázat alacsonyabb, a vállalatok pedig kevesebb súrlódással veszik használatba az AI-t – még akkor is, ha az alapul szolgáló hardvert külföldről szerezték be.
Bár India nagy, kisebb gazdaságok is alkalmazhatják ugyanezt a logikát: a szabályozott ágazatok keresletének összehangolásával, a kiemelt fontosságú feladatok belföldi feldolgozásának előírásával, illetve regionális együttműködések keretében kapacitásmegosztással.
A reziliencia a kapacitás mellett bizalmi kérdés is. A vállalatok gyorsabban vezetik be az AI-megoldásokat, ha azokat világos, működésközpontú sztenderdek mentén tesztelhetik, és
ha a modellek tükrözik a helyi nyelvi és társadalmi sajátosságokat.
A cél nem az, hogy mindent előre szabályozzunk, hanem hogy csökkentsük a felhasználók kockázatérzetét, és a nemzeti prioritásokat azokba az AI-rendszerekbe építsük be, amelyeket a gyakorlatban is alkalmaznak.
Szingapúr mára a „határokon átívelő bizalom” egyik mintapéldájává vált. Az ország nem állt meg az általános elvek szintjén: az ország kommunikációs és médiaszabályozó hatósága (IMDA) kiadott egy generatív AI-ra szabott irányítási keretrendszert, és mellé egy AI Verify nevű nyílt eszközkészletet. Ez lehetővé teszi, hogy a szervezetek valós rendszereken teszteljék a megoldásaikat.
Ezzel nem megmondta, minek kellene működnie – hanem eszközt adott arra, hogy bárki ellenőrizhesse, valójában mi működik. Szingapúr nemrégiben 34 szervezettel közösen elindított egy globális pilot programot is, amelynek célja éles alkalmazások tesztelése és gyakorlati útmutatás kidolgozása – beleértve a nagy nyelvi modellek felhasználási eseteit is.
A korlátozott szabályozási kapacitással rendelkező kis és közepes méretű országok számára ez jól adaptálható megközelítés: egy könnyen működtethető biztosítási rendszer létrehozása, a technológiai beszállítók és helyi vállalatok bevonása, majd a bevált gyakorlatok terjesztése regionális fórumokon keresztül.
Dél-Afrika hasonlóan pragmatikus úton jár. Nemzeti AI szakpolitikai keretrendszere az inkluzív, kontextusnak megfelelő alkalmazást hangsúlyozza – ezt a célt a gyakorlatban egy digitális nyelvi program segíti, amely az ország mind a 11 hivatalos nyelvén fejleszt adatkorpuszokat. Hosszú távon ez teszi lehetővé, hogy az AI-rendszerek ne csak angolul, hanem zuluul, xhosául vagy szotóul is érthetők és biztonságosan alkalmazhatók legyenek a közszolgáltatásokban.
A kapacitás és a szabályozási-bizalmi keretek önmagukban keveset érnek, ha a szervezetek nem vezetik be ténylegesen az AI-t. Számos alacsonyabb bérszintű vagy munkaerő-túlkínálattal rendelkező gazdaságban a technológiai beruházások üzleti megtérülése kevésbé egyértelmű. Így az AI bevezetése annak ellenére elmaradhat, hogy az eszközök rendelkezésre állnak. Ebben a környezetben
a keresletoldali szakpolitikáknak érdemi szerepet kell betölteniük. A cél nem pusztán az állam modernizálása, hanem az, hogy minél több vállalat ténylegesen alkalmazza az AI-t.
Brazília fontos példa, mert értékeket, infrastruktúrát és keresleti ösztönzést párosít a vállalati szintű bevezetés serkentése érdekében. A 2028-ig futó nemzeti AI-program körülbelül 4,3 milliárd dollárt tervez erre elkölteni. Ez a kormány éves költségvetésének nagyjából a 0,5 százaléka, ami feltörekvő piaci viszonylatban jelentős összeg. A forrásoknak nagyjából 65 százaléka vállalati innovációs és képzési projektekre megy, támogatások, társfinanszírozás és kedvezményes hitelek formájában. A cél az, hogy a kiemelt ágazatokban működő cégek ne csak kísérletezzenek az AI-jal, hanem ténylegesen be is vessék azt. További 25 százalékot fordítanak azokra az alap-infrastruktúrákra, amelyek a megbízható és reziliens hozzáférést biztosítják.
A logika egyszerű: a pénz oda megy, ahol valódi alkalmazás születik belőle.
Dél-Korea „AI-utalvány" programja ugyanezt a problémát kezeli a kis- és középvállalkozások szintjén. A program utalványokat kínál, amelyek értéke elérheti a 200 millió wont (körülbelül 140 ezer dollárt), és jóváhagyott szállítói listáról lehet rajtuk AI-megoldásokat beszerezni. Mindezt kiegészítik ágazatspecifikus kezdeményezések is – például adatutalványok, amelyek orvosi AI-fejlesztéshez szükséges klinikai adatok feldolgozását támogatják. Az hatásvizsgálatok és iparági beszámolók szerint az ilyen mikroszubvenciók jobban felgyorsítják az AI-adaptációt, mint a felülről lefelé irányuló nagy nemzeti projektek, különösen ott, ahol a vállalati tőkekiadások szűkösek.
Egyetlen ország sem tudja teljesen megszüntetni az AI területén fennálló kölcsönös függőségeket. A stratégiai kérdés az, hogy ez a függőség sebezhetőség-e vagy tudatos tervezés eredménye. A legtöbb gazdaság számára a „minimálisan szükséges szuverenitáshoz” vezető leggyorsabb út a hálózatos kapacitás kiépítése: külföldi tőke és szakértelem bevonzása a nemzeti szabályok mentén, miközben célzott nemzetközi befektetésekkel biztosítják a hozzáférést válsághelyzetek idején.
Japán példája tanulságos lehet: a szuverenitás megteremtését nem önellátásra, hanem szövetségi együttműködésre építi. Ahelyett, hogy minden kulcselem hazatelepítésére törekedne, Tokió inkább a kifelé irányuló működőtőke-befektetések (FDI) ösztönzésére helyezi a hangsúlyt, hogy japán vállalatok stratégiai csomópontokat építsenek ki megbízható partnerországokban – például a félvezetők, a ritkaföldfém-feldolgozás, az adat-infrastruktúra vagy az 5G területén. A cél olyan kölcsönös függési rendszer kialakítása, amely csökkenti az egyedi szűk keresztmetszetekből fakadó kitettséget, miközben válsághelyzetekben is biztosítja a kölcsönös hozzáférést.
Japán nincs egyedül ezzel a stratégiával: az AI-hoz kapcsolódó működőtőke-befektetések látványosan bővülnek olyan célországokban is, amelyek nem tartoznak az Egyesült Államok és Kína által dominált „AI-szuperhatalmak” közé. 2016 és 2025 között a határokon átnyúló AI-beruházások volumene mintegy kétszázszorosára nőtt, az éves projektszám pedig körülbelül hússzorosára emelkedett. Napjainkban a nagy gazdasági tömbök egyre inkább olyan partnerországok felé irányítják befektetéseiket, mint India, Dél-Korea vagy Malajzia.
A közepes méretű gazdaságok számára a baráti kapcsolódás – helyi felhőrégiók kialakítása, adatlokalizáció, tudástranszfer több beszállítót biztosító szabályozás kikötésével – lehetővé teszi a reziliencia kiépítését anélkül, hogy a teljes értékláncot maguknak kellene finanszírozniuk.
A spanyol–IBM együttműködési megállapodás ugyanezen spektrum másik végét szemlélteti. Madrid nem törekszik arra, hogy minden elemet maga irányítson, hanem partnerség révén kelt életre spanyol és társhivatalos nyelveken működő modelleket, miközben a szuper-számítástechnikai kapacitás és az eszközök nemzeti szabályozási keretek között működnek. Ez a tudatos diverzifikáció példája: globális partner a képességek biztosítására, helyi kontroll a relevancia és a megfelelőség érdekében.
Az AI-szuverenitás körüli vita mindig a kontrollról szól. Az országok többsége számára a kontroll legfontosabb formája nem az, hogy ki gyártja a chipet, vagy kié a modell – hanem az, hogy a vállalatok és közintézmények megbízhatóan, hazai szabályok szerint tudják-e használni az AI-t. Ezt biztosítja a reziliencia.
Bár az egyes országok megközelítései szükségszerűen különbözni fognak az erőforrások és a prioritások függvényében, az általános sorrend egyértelmű:
E lépések révén az országok növelhetik az AI gazdasági elterjedését, és bezsebelhetik azt a termelékenységi nyereséget, amelytől a hosszú távú gazdasági növekedés függ.
A vállalkozások számára az üzenet ugyanilyen egyszerű: a legsikeresebb cégek arra mennek, amerre a kormányok haladnak – moduláris termékekkel, lokalizált partnerségekkel és olyan üzleti modellekkel, amelyek tiszteletben tartják a hazai szabályokat, miközben megőrzik a globális méretgazdaságosság előnyeit.
Végső soron a kölcsönös függőség a modern AI világában nem tüntethető el, ez strukturális adottság. Az már a kormányok feladata, hogy ezt tudatosan alakítva minél nagyobb gazdasági és társadalmi értéket teremtsenek belőle.
Az eredeti cikk szerzői: Nikolaus Lang, Matt Langione, Sesh Iyer, Amartya Das és David Zuluaga Martínez. BCG Henderson Institute, 2026. március 25.
Nyitókép: Anton Yulikov / Shutterstock
Ez a hírlevél csak egy a sok közül. A hvg360-on 10+ hírlevél közül választhatsz. Ezeket egyfelől szakmájukban kiemelkedő szerzők írják a gazdaság vagy a menedzsment területeiről, másfelől a HVG sokat látott újságíróit követhetitek: érdekes összefüggések adatokon keresztül, változó világunk jogi értelmezése, személyes történetek közéletről női szempontból, szemérmetlen dömpingű kultúrajánlat és külföldi lapok heti hírszemléje.
