Egemen YZ, bir ülkenin yabancı sistemlere veya bulut yetki alanlarına bağımlı olmak yerine, vatandaşları için kendi ülkesinde üretilen YZ sistemlerini geliştirme, barındırma, dağıtma ve yönetme becerisidir.

Avrupa Parlamentosu, Haziran ayında yayınladığı bir raporda, Avrupa'nın "şu anda yabancı teknolojilere", özellikle de bloğun kendi teknoloji şampiyonlarına sahip olmasını engelleyen Amerikan teknolojilerine büyük ölçüde bağımlı olduğunu kabul etti. Raporda, ABD'nin son dönemde yaptığı 500 milyar dolarlık (432,9 milyar avro) yerli YZ yatırımı nedeniyle Avrupa'nın bu bağımlılığının "devam edeceği" belirtildi.

AB, avantajını yeniden kazanmak için araştırmaya ve yeni sistemler geliştirmeye yatırım yapması gerektiğini belirtti. 

Almanya, Egemen Açık Kaynak Temel Modelleri (SOOFI) adı verilen kendi yapay zeka planını duyuran son ülke oldu.

Alman hükümetine göre SOOFI, yapay zeka ürünleri geliştiren diğer şirketler tarafından uyarlanabilen temel bir "gelişmiş yapay zeka" açık kaynaklı model oluşturma girişimidir.

Alman hükümetinden yapılan açıklamaya göre, teknoloji yapay zeka kontrollü robotlar gibi oldukça karmaşık görevlerde kullanılacak.

Projede yer alan üniversitelerden biri olan Leibniz Hannover Üniversitesi'nden profesör Wolfgang Nejdl, "SOOFI ile, egemen, güçlü ve tamamen Avrupa'nın elinde olan yeni nesil Avrupa yapay zeka modellerinin temelini atıyoruz" dedi.

Telekomünikasyon şirketi Deutsche Telekom ve T-systems, SOOFI'nin modelin davranışını düzenleyen 100 milyar parametre veya ayara sahip olmasını hedeflediklerini belirtti.

Her iki şirket de yapay zeka fabrikalarından birinde büyük dil modeli için teknik destek sağlıyor. Deutsche Telekom, modeli eğitmek için yaklaşık 130 NVIDIA çipi ve önümüzdeki Mart ayına kadar kullanıma hazır olacak 1.000'den fazla grafik işleme birimi (GPU) kullanacak.

Eylül ayında, İsviçre yapay zeka girişimi ülkenin ilk çok dilli dil modeli olan Apertus'u piyasaya sürdü.

Latince "açık" anlamına gelen Apertus, araştırmacıların, profesyonellerin ve halkın modeli kendi özel ihtiyaçlarına göre özelleştirmesine olanak tanır.

Geliştiriciler, eğitim mimarisi, veri kümeleri, kaynak kodu ve LLM'ye verilerin nasıl yorumlanacağını öğreten parametreler olan model ağırlıkları da dahil olmak üzere modelle ilgili her şeyin kullanıma açık olduğunu belirtiyor.