Бележка: Това не е дословен превод, а пълно предаване на структурата, тезите, числата и аргументацията на речта на президента на ЕЦБ Кристин Лагард „A new age of capital: growth, sovereignty and AI“.

Въведение: Европа отново финансира чуждата технологична революция

Лагард започва с историята на Виена и Gründerzeit — „епохата на основателите“ преди финансовия крах от 1873 г. Тогава се строи Ringstrasse, железниците се разрастват, възникват стотици банки и акционерни дружества, а европейският капитал започва да се движи през границите в невиждан дотогава мащаб.

Френски спестители финансират Суецкия канал, а британски и германски капитали — американските железници. След краха от 1873 г. загубите засягат и Европа, и Америка, но инфраструктурата, построена с тези пари, остава в САЩ. Там остава и икономическият растеж. До края на века САЩ се превръщат в най-голямата икономика в света, докато Европа преминава през две десетилетия на слаб растеж.

Днес, казва Лагард, европейските спестители отново финансират технологията, която променя епохата — този път изкуствения интелект. И отново голяма част от парите отиват в Америка. Домакинствата в еврозоната държат около €440 млрд. инвестиции в американски технологични компании.

Въпросът ѝ е дали този път Европа ще получи своя дял от ползите. Отговорът е „да“, но само ако Европа разбере защо AI ѝ е необходим, защо не може просто да го купува отвън и защо част от технологичната инфраструктура трябва да бъде изградена в самата Европа.

1. Европа трябва да внедри AI бързо

Европа често е критикувана, че умее да регулира технологиите, но не и да ги внедрява достатъчно бързо. При AI картината започва да се променя. През 2026 г. компаниите в еврозоната ще насочат около 10% от всичките си инвестиции към AI. Според ЕЦБ около една четвърт от увеличението на корпоративното кредитиране през първото тримесечие е свързано с AI.

Повече от 50% от работниците в еврозоната вече използват AI в работата си. Делът се е удвоил само за две години — ниво, за което интернетът е имал нужда от около десетилетие. Но САЩ продължават да се движат значително по-бързо: през последните две години цифровите инвестиции там са нараствали два пъти по-бързо, а американските служители прекарват два до три пъти по-голяма част от работната седмица с AI спрямо служителите в най-големите икономики на еврозоната.

Причината бързането да е важно е растежът. Европейската работна сила ще намалява с повече от един милион души годишно през следващите 25 години. Същевременно трябва да се финансират отбрана, енергиен преход, цифровизация и други стратегически инвестиции. Анализът, който Лагард цитира, показва над €100 млрд. годишно непокрита публична част от тези нужди.

Без по-висока производителност сметката не излиза. ЕЦБ оценява, че при бързо внедряване AI може да повиши равнището на производителността с до 4% за десетилетие. За сравнение, докладът на Марио Драги изчислява, че 2% увеличение на производителността за сходен период би покрило до една трета от фискалната цена на стратегическите европейски инвестиции.

2. Европа ще плаща за американския AI бум, дори ако не участва в него

AI инвестициите в САЩ са станали толкова големи, че собствените парични потоци на технологичните компании вече не са достатъчни. Големите американски hyperscalers са емитирали над $100 млрд. облигации през миналата година и вече представляват близо една десета от новите еврооблигации на нефинансови компании.

Това увеличава търсенето на капитал и допринася за по-високи дългосрочни реални лихви в САЩ. Тъй като дългосрочните лихви в еврозоната се движат заедно с американските, Европа ще понесе част от цената на AI бума чрез собствената си цена на капитала, независимо дали изгражда собствен AI. Въпросът е дали ще получи и растежа, който върви с него.

3. Защо Европа не може просто да внася AI

През XIX век железниците са европейско изобретение и Америка догонва Европа. Днес компаниите се изграждат другаде. През предходната година САЩ са произвели 59 значими AI модела, Китай — 35, а Франция и Великобритания — по един.

Още по-сериозна е разликата при изчислителната инфраструктура: САЩ разполагат с около 75% от световния AI computing capacity, а Европа — около 5%. По принцип няма нищо лошо една икономика да внася технология. Но според Лагард AI е различен по три причини: данните, достъпът и технологичната граница.

4. Първият проблем: данните

Огромна част от знанието на една компания вече се съдържа в нейните данни. Когато европейска компания използва чужд AI модел, тя предоставя тези данни на система, която принадлежи на друга компания и се намира под юрисдикцията на друга държава.

Лагард прави важна разлика: cloud съхранява данните, докато AI моделът ги чете и обработва. Така доставчикът потенциално получава достъп до знанието, което прави дадена компания или индустрия конкурентоспособна. Почти половината от компаниите, които са обмисляли AI, но са се отказали, посочват опасения за защитата на данните.

5. Вторият проблем: могат да ти спрат достъпа

Железопътната линия, построена през XIX век с чужди пари, не може дистанционно да бъде изключена. AI може. Досега зависимостта от чужди суровини или услуги е можела да причини тежки, но сравнително ограничени щети. При AI ситуацията ще бъде различна.

След няколко години AI ще участва в митническия контрол, избора на данъчни декларации за проверки, управлението на влакове, наблюдението на пациенти и банковите разплащания. Едновременно прекъсване на достъпа може да засегне множество сектори наведнъж.

Политическият извод е силен: подобна зависимост би дала на външен партньор лост за натиск върху Европа, какъвто досега нито един търговски партньор не е притежавал — включително при преговори за мита или цифрови данъци. Това вече е въпрос на суверенитет.

6. Третият проблем: кой контролира frontier AI

Ако в бъдеще съществуват множество модели, включително отворени, опасността някой просто да „изключи“ Европа ще намалее. За голяма част от икономиката модел, който изостава с една година от най-добрия, вероятно ще бъде достатъчен.

Но не и за най-конкурентните индустрии — фармацевтика, финанси и отбрана. Там малка технологична преднина може да донесе огромно конкурентно преимущество. Най-добрият модел печели повече, собственикът му инвестира повече, следващият модел става още по-добър и преднината може да се затвърди — winner-takes-all динамика.

7. Европейската дилема

Европа има две лоши възможности. Първата е да не внедрява достатъчно AI, защото не може да гарантира сигурността на данните си, и така да се откаже от растежа. Втората е да внедри AI много бързо, но да стане силно зависима от чужди доставчици и да рискува свободата сама да организира икономиката си според собствените си ценности.

Изходът е трети: Европа трябва да изгради собствена AI инфраструктура.

8. Европа вече няма достатъчно data centers

Основата на европейския AI суверенитет трябва да бъде повече европейски computing capacity. Европа вече има дефицит. През 2025 г. разликата между необходимия и наличния капацитет е около 3 GW. При базовия сценарий тя достига около 20 GW през 2036 г.; отделната оценка на Европейската комисия дава 19 GW разлика между търсенето и инсталирания data-center capacity.

Следователно дефицитът може да се увеличи повече от шест пъти за едно десетилетие. Новите AI Gigafactories на ЕС са начало, но според Лагард ще покрият само малка част от необходимото. Европа трябва да строи с напълно различно темпо.

9. Цената: до €600 милиарда

ЕЦБ съпоставя прогнозния дефицит от 19 GW с оценка на Epoch AI за около $38 млрд. първоначална капиталова цена на 1 GW AI data center, включително сървърите. Получават се около $720 млрд., или приблизително €600 млрд.

Самата ЕЦБ подчертава, че това трябва да се разглежда като горна граница, защото дефицитът от 19 GW включва различни типове data-center capacity, докато $38 млрд./GW е оценка за GPU-плътна AI инфраструктура.

10. Европа се нуждае и от собствени модели

Самите центрове за данни не са достатъчни. Европа трябва да разполага с модели, които са „достатъчно добри“ за повечето задачи и работят върху европейска инфраструктура.

Най-добрите open-weight модели в момента са предимно китайски — Лагард посочва DeepSeek и Kimi. Но това не гарантира суверенитет: лаборатория може да прекрати отворените версии или да промени лицензите. Европа има база, върху която да стъпи, включително Mistral във Франция и други европейски разработки. Целта е собствен набор от отворени модели.

11. Европа трябва да остане и на технологичната граница

Самостоятелността при „достатъчно добрите“ модели решава само част от проблема. Европа трябва да запази достъп и до най-мощните frontier модели и технологии.

Нито една държава не контролира цялата AI верига: Китай има ключова роля при редкоземните елементи, Тайван — при чиповете, Европа — при литографията, САЩ — при водещите модели. Затова Европа трябва да притежава звена, без които останалите не могат. Най-очевидният пример е ASML.

Но незаменимостта не е вечна. Другите ще опитват да заобиколят зависимостите си. Затова Европа трябва постоянно да създава следващото незаменимо звено във веригата.

12. Големият проблем отново е капиталът

Data centers са изключително скъпи. AI моделите и технологичните компании също не могат да бъдат финансирани само чрез банков кредит. В САЩ в AI инфраструктурата участват облигации, private credit, securitisation, банково финансиране и equity, докато Европа продължава да разчита прекалено много на банките.

Компаниите, които могат години наред да губят пари, преди да станат печеливши, имат нужда от рисков собствен капитал. Лагард дава положителния пример с последния кръг на Mistral, който според речта е най-голямото набиране на equity от европейска технологична компания. Но един кръг не е достатъчен.

13. Европа всъщност има парите

Европейските домакинства спестяват около €1.4 трилиона годишно. Следователно проблемът не е липсата на европейски капитал, а недостатъчно развитите капиталови пазари, които да насочат европейските спестявания към европейските стратегически технологии.

Именно затова Лагард свързва AI със Savings and Investments Union. Европейският капитал винаги ще инвестира и в чужбина, но Европа трябва да бъде способна първо да използва собствените си спестявания, за да финансира собственото си бъдеще.

Финалът на Лагард

Лагард се връща към железниците. През XIX век американските железници са изисквали толкова много капитал, че традиционните банки не са могли сами да ги финансират. Необходимостта от финансиране на огромен технологичен проект е помогнала за развитието на капиталовите пазари.

Преди три години Лагард е казала, че Европа също се нуждае от подобен голям проект. Сега казва: AI е този проект. Той изисква капитал в мащаб, който само развитите капиталови пазари могат да осигурят. Правителствата разбират необходимостта, Комисията е предложила инструменти, а остава Европа да действа така, че този път европейските спестявания да построят европейското бъдеще.

Какво всъщност каза Лагард

Цялата реч може да се сведе до формулата: AI = производителност + капитал + електроенергия + изчислителна инфраструктура + суверенитет.

Ако Европа не притежава достатъчно собствена изчислителна инфраструктура, въпросът вече не е само колко ще плаща за AI. Въпросът е дали някой друг няма да придобие способността да определя условията, при които функционира европейската икономика.

Голямата новина е, че президентът на ЕЦБ третира compute capacity не просто като технологична инвестиция, а като инфраструктура на европейския суверенитет.

Официален източник: European Central Bank — Christine Lagarde, “A new age of capital: growth, sovereignty and AI”, Vienna, 14 September 2026.

https://www.ecb.europa.eu/press/key/date/2026/html/ecb.sp260914_2~a3f0efbee4.en.html