# Европейский стартап Pleias назвал причиной отставания региона в ИИ нехватку компетенций, а не вычислительных мощностей

> Парижский исследовательский стартап Pleias опубликовал аналитический пост, в котором утверждает, что отставание Европы в развитии искусственного интеллекта обусловлено структурными проблемами экосистемы и дефицитом квалифицированных кадров, а не ограниченным...

- Canonical HTML: https://youragents.me/ru/media/news/evropejskij-startap-pleias-nazval-prichinoj-otstavanija-regiona-v-ii-nehvatku-kompetencij-a-ne-vychislitelnyh-moshhnostej
- Markdown: https://youragents.me/ru/media/news/evropejskij-startap-pleias-nazval-prichinoj-otstavanija-regiona-v-ii-nehvatku-kompetencij-a-ne-vychislitelnyh-moshhnostej.md
- Section: Новости
- Published: 2026-06-16T22:00:50+03:00
- Modified: 2026-06-16T22:00:50+03:00

Парижский исследовательский стартап Pleias опубликовал аналитический пост, в котором утверждает, что отставание Европы в развитии искусственного интеллекта обусловлено структурными проблемами экосистемы и дефицитом квалифицированных кадров, а не ограниченным доступом к вычислительным ресурсам. 

Плеяс (Pleias), европейская лаборатория искусственного интеллекта, специализирующаяся на разработке открытых моделей, представила аргументы против распространённого тезиса о том, что основным барьером для развития ИИ в Европе является нехватка вычислительных мощностей. В опубликованном материале стартап подчёркивает, что ключевые проблемы лежат в плоскости организационной и кадровой.

По мнению авторов анализа, европейские компании и исследовательские центры страдают от фрагментации усилий: вместо консолидации ресурсов и опыта команды работают разрозненно, что снижает эффективность разработок. Кроме того, в регионе наблюдается дефицит специалистов с глубокими знаниями в области машинного обучения и смежных дисциплин. «Европа обладает достаточным количеством талантов, но они распределены неравномерно и часто не имеют доступа к крупным проектам», — отмечается в публикации.

В качестве примера Pleias приводит собственную модель CroissantLLM, разработанную с использованием относительно скромных вычислительных ресурсов. Стартап утверждает, что даже при ограниченном доступе к GPU можно создавать конкурентоспособные решения, если оптимизировать процессы и привлекать квалифицированных инженеров. При этом авторы не отрицают важность вычислительных мощностей, но настаивают на том, что их наличие не является единственным условием успеха.

Анализ Pleias вызвал дискуссию среди экспертов. Некоторые поддержали тезис о необходимости развития экосистемы, другие указали на то, что без масштабных инвестиций в инфраструктуру Европа продолжит отставать от США и Китая. В частности, исследователь из DeepMind Лун Ван (Lun Wang) в комментарии к посту отметил, что «вычислительные ресурсы остаются критическим фактором для обучения моделей следующего поколения», но согласился с тем, что их эффективное использование требует сильной команды.

Источники: X-пост Pleias, 13 июня 2026; блог стартапа Pleias.