La paradoxa europea és un concepte creat per la Comissió Europea als anys 90. Segons aquesta idea, en innovació l’excel·lència en coneixement científic s’hauria de reflectir de manera natural en alts nivells d’innovació tecnològica i econòmica. El coneixement, generat en universitats i centres de recerca, es transmetria amb més o menys facilitat cap al teixit productiu depenent dels impediments regulatoris, els obstacles burocràtics de l’administració i el dinamisme de la societat i de les empreses. Ara bé, això no passava a Europa: tot i gaudir d’un lideratge científic indiscutible, trobàvem una absoluta manca d’innovació transformadora, que semblava néixer exclusivament a Silicon Valley, Boston o, a l’Àsia, al Japó i Corea.

Aquesta paradoxa, tot i els seus aspectes negatius, exhalava un bri d’esperança. Si les capacitats hi eren, només calia “arreglar la corretja de transmissió” perquè el coneixement es convertís finalment en innovació. Només calia ajustar el mecanisme, fer-lo més eficient, i tard o d’hora Europa podria competir amb els pols més dinàmics del món.

Bé, això sembla haver arribat a la seva fi. Ja feia temps que els rànquings de les millors universitats ens anunciaven que el domini europeu trontollava —de fet, el d’Occident en general— i que aviat seria substituït, no només reptejat, per la Xina. Aquest canvi de cicle no es produeix de cop, però s’ha anat consolidant en silenci fins que dades recents ens l’han estampat a la cara.

Aquests dies s’ha celebrat a San Diego NeurIPS 2025, la conferència més important d’intel·ligència artificial del món. Parlem de més de 21.000 contribucions i prop de 5.300 papers acceptats, un 24,5% del total. NeurIPS és el lloc on han aparegut les contribucions fundacionals sobre backpropagation, reinforcement learning, models generatius, i els primers papers de Hinton, LeCun o Bengio. És també on la participació de la indústria —des de startups fins als grans labs d’IA— és més visible, intensa i determinant. Fins i tot governs i organismes reguladors hi tenen un paper creixent.

I bé, aquest any ha passat això 👇

El resultat és tant contundent com simbòlic. Dels top 50 contribuïdors, el 41% són xinesos i només el 32% americans. Si hi afegim la resta d’Àsia —Singapur, Corea i Japó—, el total arriba a un 52%. Europa? Només un 6%. I si comptem estrictament la Unió Europea, el percentatge cau fins al 2%. És a dir, marginal.

Podem pensar que aquest és només un indicador parcial de la recerca europea. I és cert: Europa destaca en biomedicina, química, materials, ciències socials… Però aquest indicador és especialment significatiu perquè és aquí on hi ha més diners, més activitat i on es decideix el futur de la captura de valor de les empreses d’IA més influents del planeta. El que passa a NeurIPS marca tendència, i la tendència és inequívoca.

D’alguna manera podem dir que la paradoxa europea s’ha acabat: Europa ja no és líder en recerca, almenys no en intel·ligència artificial. I aquesta és una diferència essencial. Mantenir el lideratge científic és molt difícil si no disposes d’un ecosistema d’innovació que el sostingui, que permeti que els investigadors trobin oportunitats, que empreses emergents captin talent, que els projectes s’escaliïn, i que els estudis no quedin atrapats a l’acadèmia. D’alguna manera tot plegat estava anunciat: per més que la Comissió insistís en la paradoxa europea, es tractava només d’una qüestió de temps que es tanqués el decalatge entre recerca i innovació —i que Europa perdés ambdues.

La paradoxa europea s’ha acabat: Europa ja no és líder en recerca, almenys no en intel·ligència artificial

Això complica encara més les coses: ja no ens podem apalancar en una recerca excel·lent per construir startups i innovació. Ara, fins i tot la base científica que havia estat el nostre punt fort s’ha d’intentar reconstruir a remolc de la Xina i dels Estats Units. Res d’això sembla ni fàcil ni ràpid. I, sobretot, no sembla plausible dins l’entorn regulador i institucional actual.

El gràfic també evidencia dos models radicalment diferents: el xinès i l’americà. El model xinès pivota clarament sobre les universitats. Alibaba, Tencent i Huawei aporten, respectivament, 2,23%, 1,58% i 1,41%. En conjunt, només representen un 5,22% del total xinès: és a dir, aproximadament un 22%-23%. El gruix de la recerca prové de centres acadèmics.

El model americà és totalment diferent. La indústria dels Estats Units pesa 14% sobre un total americà del 32%-33%, és a dir, entre el 42% i el 44%. I aquí hi ha un matís crucial: la indústria americana treballa amb models propietaris, i per tant gran part de la recerca no es publica. El seu pes real en la recerca de frontera és encara superior al que veiem en congressos com NeurIPS. A l’altra banda, la Xina publica molt més, amb models open weights i open source, cosa que amplifica la seva visibilitat estadística.

També cal reflexionar sobre una altra dimensió que sovint s’oblida: en els darrers anys, la “poció màgica” de la IA era escalar. Més dades, més paràmetres, més computació. Aquesta dinàmica ha desplaçat les universitats, que no poden competir amb els pressupostos de Silicon Valley o de Shenzhen. Ara sembla que comencem a deixar enrere aquesta fórmula i tornen a aparèixer idees més conceptuals, més enllà de l’enginyeria pura. Però tampoc és del tot cert: una part significativa de la frontera actual —els thinking models, la nova generació d’inferència— exigeix enormes recursos computacionals. I, per tant, la indústria continuarà dominant.

La IA generativa no és només una eina, sinó una disrupció que transformarà empreses, feines i la societat en conjunt. No en podem quedar fora

Perdre el lideratge —i fins i tot la rellevància— en un camp tan significatiu com la intel·ligència artificial no són bones notícies per a Europa. Hauríem de reflexionar-hi seriosament. Potser ha arribat el moment de reorientar les nostres universitats i els programes europeus cap a l’excel·lència, i no tant cap a la cohesió territorial. Facilitar que hi hagi AI Labs privats, que les empreses puguin fer recerca sense traves, que la mobilitat entre universitat i indústria sigui fluida. Tot això resulta extremadament complicat amb les regles del joc actuals. Massa coses hi juguen en contra: el “cafè per a tothom”, la hipertròfia reguladora, la manca d’incentius, les barreres a la mobilitat i, sobretot, la burocràcia generada per la mateixa implementació de les lleis.

La IA generativa no és només una eina —que també—, sinó una disrupció que transformarà empreses, feines i la societat en conjunt. No ens podem permetre quedar-ne fora. El risc és alt: acabar pagant l’accés als models d’IA amb els diners del turisme, com una economia subsidiària. I això vol dir sous baixos en un mercat de preus globals, vol dir no poder sostenir l’estat del benestar, com ja passa a Alemanya, França o Espanya. Vol dir una Europa amb menys oportunitats per als joves, una Europa marginal i mediocre.

El futur no és gratis!