Di tengah persaingan global kecerdasan buatan (AI) yang semakin ketat, Eropa, sebagai kawasan dengan konsentrasi kekuatan teknologi dan industri tradisional, dipersepsikan oleh banyak pengamat tertinggal sementara dari Tiongkok dan Amerika Serikat dalam pengembangan AI. Untuk mempromosikan pengembangan AI, Eropa telah sering bergerak sejak tahun 2025, berusaha menempati posisi dalam lanskap AI global melalui panduan kebijakan dan suntikan modal.

Implementasi strategis berjalan lancar

Menurut "Laporan Indeks Kecerdasan Buatan" dari Universitas Stanford, pada tahun 2024, Amerika Serikat memimpin dunia dengan 40 model kecerdasan buatan (AI) ikonik yang dirilis secara global, diikuti oleh Tiongkok dengan 15, sementara Uni Eropa hanya memiliki 3, yang semuanya terkonsentrasi di Prancis. Pada Februari 2025, KTT Aksi Kecerdasan Buatan diadakan di Paris, Prancis. Presiden Prancis Emmanuel Macron berulang kali mengirimkan sinyal kuat sebelum dan sesudah KTT, menyatakan bahwa "Eropa tertinggal dalam bidang AI" dan menekankan bahwa pendanaan serta pelonggaran peraturan investasi adalah kunci bagi Eropa untuk mengejar ketertinggalan dari Tiongkok dan Amerika Serikat. Selama KTT, Presiden Komisi Eropa Ursula von der Leyen secara resmi mengumumkan peluncuran inisiatif "InvestAI", yang berencana untuk memobilisasi 200 miliar euro untuk investasi di bidang AI; Macron juga mengumumkan pada saat yang sama bahwa ia akan menarik 109 miliar euro dalam bentuk investasi swasta untuk mempromosikan pengembangan industri AI Prancis. Menurut laporan Global Times yang mengutip Agence France-Presse, seorang pejabat dari kantor Macron menyatakan, "KTT ini datang pada waktu yang tepat, membunyikan 'lonceng peringatan' bagi Prancis dan Eropa, dan juga menunjukkan bahwa Eropa siap untuk memanfaatkan teknologi AI."

Tata letak strategis di tingkat Uni Eropa terus bermunculan. Pada tanggal 8 Oktober 2025, Komisi Eropa secara resmi merilis dua strategi utama: "Menerapkan Kecerdasan Buatan" dan "Kecerdasan Buatan dalam Sains". Strategi "Menerapkan Kecerdasan Buatan" berfokus pada area-area utama seperti perawatan kesehatan dan farmasi, energi, manufaktur, pertahanan, dan komunikasi. Strategi ini mengusulkan langkah-langkah spesifik seperti mendirikan pusat penyaringan medis canggih yang diberdayakan AI dan mendukung pengembangan model mutakhir serta agen cerdas untuk industri manufaktur, lingkungan, dan farmasi. Strategi "Kecerdasan Buatan dalam Sains" memposisikan Uni Eropa sebagai pusat inovasi ilmiah yang digerakkan oleh AI. Intinya adalah mengumpulkan dan mengoordinasikan sumber daya AI melalui institut penelitian virtual "Sumber Daya Sains Kecerdasan Buatan Eropa" untuk memfasilitasi terobosan dalam penelitian ilmiah dasar.

Kelemahan dan kekuatan berdampingan

Meskipun tata letak strategis terus berkembang, AI Eropa masih perlu mengatasi berbagai hambatan struktural untuk mencapai terobosan nyata. Wu Zewei, seorang peneliti khusus di Su Shang Bank, menunjukkan bahwa ketertinggalan sementara Eropa dalam perlombaan AI terutama disebabkan oleh berbagai kekurangan struktural. Pertama, skala investasi modal di Eropa jauh kalah dibandingkan dengan Tiongkok dan Amerika Serikat, dan kurangnya modal ventura dalam jangka panjang membuat startup lokal sulit bertahan selama tahap kritis komersialisasi teknologi. Kedua, terdapat kesenjangan yang signifikan dalam sumber daya daya komputasi Eropa, dengan kekurangan kapasitas pusat data komersial yang parah dan pangsa server AI global yang rendah, yang sangat membatasi penelitian dan pengembangan teknologinya serta pelatihan model. Terakhir, pasar dan ekosistem Eropa terfragmentasi, dan terdapat hambatan antar negara anggota dalam hal koordinasi strategis dan sirkulasi data, sehingga sulit untuk membentuk pasar berskala besar yang terpadu dan melemahkan daya saing secara keseluruhan.

Dalam proses mempromosikan penerapan dan implementasi AI, Eropa menghadapi tantangan praktis yang lebih spesifik. Wu Zewei menyatakan bahwa hambatan utama terletak pada ketidakseimbangan struktural penetrasi teknologi. Perusahaan besar telah aktif mengadopsi AI, tetapi sejumlah besar usaha kecil dan menengah (UKM) memiliki tingkat aplikasi yang jauh lebih rendah karena keterbatasan sumber daya, keterampilan, dan data, yang sangat membatasi produktivitas keseluruhan AI. Kedua, terdapat kekurangan faktor produksi utama yang terus-menerus, dengan talenta AI kelas atas terus mengalir ke Tiongkok dan Amerika Serikat, sementara sistem pelatihan lokal gagal memenuhi kebutuhan industri. Ketiga, permintaan daya komputasi AI yang berkembang pesat juga memberikan tekanan pada jaringan energi Eropa. Terakhir, lingkungan peraturan yang kompleks dan kesulitan dalam koordinasi internal merupakan gesekan institusional. Selain itu, implementasi dan koordinasi proyek strategis besar di antara negara-negara anggota seringkali membutuhkan waktu dan upaya.

Meskipun demikian, Eropa masih mempertahankan keunggulan uniknya. Wu Zewei menekankan bahwa fondasi industrinya yang kokoh menyediakan skenario yang melimpah dan data berkualitas tinggi untuk aplikasi AI vertikal, terutama di bidang-bidang seperti manufaktur kelas atas dan layanan kesehatan, di mana ia telah mengumpulkan pengetahuan profesional yang tak tertandingi. Pada saat yang sama, kemampuannya yang terdepan dalam membentuk aturan adalah kartu truf lainnya. Kerangka kerja peraturan yang ketat yang diwakili oleh "Undang-Undang Kecerdasan Buatan" membawa tantangan kepatuhan, tetapi juga memposisikan Eropa di posisi moral dan regulasi yang tinggi dalam membangun sistem tata kelola AI yang kredibel dan etis, dengan potensi untuk mendefinisikan standar global.

Secara keseluruhan, di masa depan, jika Eropa dapat meningkatkan kekuatan teknologi AI dan vitalitas inovasinya, serta memperkuat dukungan industri, Eropa mungkin berpotensi mendefinisikan ulang perannya dalam lanskap AI global.