23 nov. 2025·8 min
Eric Schmidts skifte från Google Search till AI-strategi
Följ Eric Schmidts resa från att forma Google Search till att påverka nationell AI-strategi — inklusive rådgivarroller, centrala idéer och debatter.
Följ Eric Schmidts resa från att forma Google Search till att påverka nationell AI-strategi — inklusive rådgivarroller, centrala idéer och debatter.
Eric Schmidt presenteras ofta som en tidigare VD för Google — men hans relevans i dag handlar mindre om sökrutor och mer om hur regeringar tänker kring artificiell intelligens. Målet med den här texten är att förklara den förskjutningen: hur en teknikchef som hjälpte till att skala upp ett av världens största internetföretag blev en framträdande röst i frågor om nationella AI-prioriteringar, offentliga rapporter och praktiska aspekter av att omvandla innovation till statlig kapacitet.
En nationell AI-strategi är ett lands plan för hur man ska utveckla, adoptera och reglera AI på sätt som tjänar allmänna mål. Den täcker ofta finansiering för forskning, stöd till startups och industriell adoption, regler för ansvarsfull användning, arbetskrafts- och utbildningsplaner samt hur myndigheter ska upphandla och använda AI-system.
Den inkluderar också “hårda” frågor: hur skydda kritisk infrastruktur, hur hantera känsliga data och hur agera när samma AI-verktyg kan användas både för civila fördelar och militära ändamål.
Schmidt är viktig eftersom han befinner sig i skärningspunkten mellan fyra debatter som formar policyval:
Detta är inte en biografi eller ett poängsystem över varje uttalande Schmidt gjort. Fokus ligger på hans offentliga roller (som rådgivning och väl rapporterade initiativ) och vad dessa milstolpar avslöjar om hur AI-policy påverkas — genom rapporter, finansieringsprioriteringar, upphandlingsidéer och översättningen av teknisk verklighet till statlig handling.
Eric Schmidts offentliga profil förknippas ofta med Google, men hans väg till teknikledarskap började långt innan sök blev en daglig vana.
Schmidt utbildade sig som datavetare och inledde sin karriär i roller som blandade teknik och ledning. Med tiden gick han till seniora positioner i stora teknikföretag, inklusive Sun Microsystems och senare Novell. De jobben var viktiga eftersom de lärde ut en särskild typ av ledarskap: hur man driver komplexa organisationer, levererar produkter i global skala och fattar tekniska beslut under tryck från marknader, konkurrenter och reglering.
När Schmidt började på Google 2001 som VD var företaget fortfarande i ett tidigt skede — snabbt växande, missionsdrivet och lett av grundare som ville ha en erfaren operativ ledare. Hans uppdrag var inte så mycket att “uppfinna sök” som att bygga strukturer som gjorde att innovation kunde upprepas pålitligt: tydligare beslutsvägar, starkare rekryteringskanaler och driftsrytmer som kunde hänga med i hypertillväxt.
Googles tillväxtera handlade inte bara om bättre resultat; det handlade om att hantera enorma volymer av frågor, webbsidor och annonsbeslut — konsekvent och snabbt. “Sök i skala” väckte också förtroendefrågor som går bortom ingenjörskonst: hur användardata hanteras, hur rankningsbeslut påverkar vad människor ser, och hur en plattform svarar när misstag blir offentliga.
Under den perioden framträder några mönster: en förkärlek för att anställa stark teknisk talang, betoning på fokus (prioritera det som betyder mest) och systemtänkande — att betrakta produkter, infrastruktur och policybegränsningar som delar av ett och samma operativsystem. Dessa vanor hjälper till att förklara varför Schmidt senare drogs till nationella teknikfrågor, där samordning och kompromisser betyder lika mycket som uppfinning.
Sök ser enkelt ut — skriv en fråga, få svar — men systemet bakom är en disciplinerad loop av att samla information, testa antaganden och förtjäna användarförtroende i stor skala.
På hög nivå har sök tre uppgifter.
För det första, crawling: automatiska program upptäcker sidor genom att följa länkar och besöka om sidor ändrats.
För det andra, indexering och rankning: systemet organiserar det som hittats och ordnar sedan resultaten med signaler som uppskattar kvalitet och användbarhet.
För det tredje, relevans: rankning är inte “den bästa sidan på internet”, utan “den bästa sidan för den här personen, för den här sökfrågan, just nu.” Det innebär att tolka intent, språk och kontext — inte bara matcha nyckelord.
Sök-eran förstärkte en praktisk sanning: bra utfall kommer ofta av mätning, iteration och skalfärdig infrastruktur.
Sökteam levde på data — klickmönster, omformulerade frågor, sidprestanda, spamrapporter — eftersom det visade om förändringar faktiskt hjälpte människor. Små rankningsjusteringar utvärderades ofta genom kontrollerade experiment (som A/B-test) för att undvika att förlita sig på magkänsla.
Inget av detta fungerar utan infrastruktur. Massiva distribuerade system, låg latens vid servering, övervakning och snabba rollbackrutiner förvandlade “nya idéer” till säkra releaser. Förmågan att köra många experiment och lära snabbt blev en konkurrensfördel.
Dessa teman överlappar tydligt med modern AI-policy:
Viktigast är att användarorienterade system vinner eller förlorar på förtroende. Om resultat känns manipulerade, osäkra eller konsekvent felaktiga urholkas adoptionen och legitimiteten — en insikt som gäller ännu tydligare för AI-system som genererar svar, inte bara länkar.
När AI behandlas som en nationell prioritet skiftar samtalet från “Vad ska den här produkten göra?” till “Vad kan den här kapaciteten göra för samhället, ekonomin och säkerheten?” Det är en annan sorts beslutsfattande. Insatserna vidgas: vinnare och förlorare är inte bara företag och kunder, utan industrier, institutioner och ibland länder.
Produktval optimerar vanligtvis för användarvärde, intäkter och rykte. Nationell prioritering tvingar fram kompromisser mellan snabbhet och försiktighet, öppenhet och kontroll, samt innovation och motståndskraft. Beslut om modellåtkomst, datadelning och driftsättningsscheman kan påverka risker för desinformation, arbetsmarknadsstörningar och försvarsförmåga.
Regeringar bryr sig om AI av samma anledning som de brydde sig om elektricitet, flyg och internet: det kan höja nationell produktivitet och omforma makt. AI-system kan också vara “dual-use” — hjälpsamma inom medicin och logistik, men också användbara för cyberoperationer, övervakning eller vapenteknik. Även civila genombrott kan påverka militär planering, försörjningskedjor och underrättelsearbete.
Den mest avancerade AI-kapaciteten finns i privata företag och ledande forskningslabb. Regeringar behöver tillgång till expertis, beräkningsresurser och driftsättningsvana; företag behöver klarhet kring regler, upphandlingsvägar och ansvarsfördelning.
Men samarbete är sällan friktionsfritt. Företag oroar sig för IP, konkurrensnackdelar och att bli ombedda att utföra tillsynsarbete. Regeringar oroar sig för fångning, ojämnt ansvar och beroende av ett litet antal leverantörer för strategisk infrastruktur.
En nationell AI-strategi är mer än ett memo. Den täcker ofta:
När dessa delar behandlas som nationella prioriteringar blir de politiska verktyg — inte bara affärsbeslut.
Eric Schmidts påverkan på AI-strategier handlar mindre om att stifta lagar och mer om att forma den “default-narrativ” som beslutsfattare använder när de agerar. Efter sin tid som Google-ledare blev han en framträdande röst i amerikanska AI-rådgivningskretsar — mest noterbart som ordförande för National Security Commission on Artificial Intelligence (NSCAI) — samt i andra styrelser, rådgivande roller och forskningsinitiativ som kopplar ihop industriell expertis med statliga prioriteringar.
Kommissioner och arbetsgrupper jobbar ofta under tajta tidsramar, samlar in synpunkter från myndigheter, akademi, företag och civilsamhälle. Resultatet tenderar att vara praktiskt och lätt att dela:
Dessa dokument spelar roll eftersom de blir referenspunkter. Tjänstepersoner citerar dem, myndigheter speglar deras struktur och journalister använder dem för att förklara varför en fråga förtjänar uppmärksamhet.
Rådgivande grupper kan inte tilldela pengar, utfärda regler eller beordra myndigheter. De föreslår; folkvalda och verkställande myndigheter bestämmer. Även när en rapport är inflytelserik konkurrerar den med budgetar, politiska begränsningar, rättsliga befogenheter och skiftande nationella prioriteringar.
Samtidigt kan gränsen mellan “idéer” och “åtgärd” vara kort när en rapport erbjuder färdiga steg att genomföra — särskilt kring upphandling, standarder eller arbetskraftsprogram.
Vill du avgöra om en rådgivares arbete förändrade utfall, leta efter bevis bortom rubrikerna:
Inflytande är mätbart när idéer blir upprepbara policymekanismer — inte bara minnesvärda citat.
En nationell AI-strategi är inte en enda lag eller ett engångsanslag. Den är en uppsättning samordnade val om vad som ska byggas, vem som får bygga det och hur landet ska veta om det fungerar.
Offentlig forskningsfinansiering hjälper till att skapa genombrott som privata marknader kan underinvestera i — särskilt arbete som tar år, har osäkra utfall eller fokuserar på säkerhet. En stark strategi kopplar grundforskning (universitet, laboratorier) till tillämpade program (hälsovård, energi, offentliga tjänster) så att upptäckter inte fastnar innan de når verkliga användare.
AI-framsteg beror på skickliga forskare, ingenjörer och produktteam — men också policypersonal som kan utvärdera system och upphandlingsteam som kan köpa dem klokt. Nationella planer blandar ofta utbildning, arbetskraftsutbildning och immigrationsvägar, eftersom brist på talang inte löses med pengar ensam.
”Beräkning” är råstyrkan som används för att träna och köra AI-modeller — främst i stora datacenter. Avancerade chips (som GPU:er och specialacceleratorer) är motorerna som levererar den kraften.
Det gör chips och datacenter lite som elnät och hamnar: inte glamouröst, men nödvändigt. Om ett land inte kan få tillgång till tillräckligt med högpresterande chips — eller inte kan driva och kyla datacenter pålitligt — kan det ha svårt att bygga konkurrenskraftiga modeller eller rulla ut dem i stor skala.
Strategi räknas först när AI förbättrar resultat inom prioriterade områden: försvar, underrättelse, vård, utbildning och offentliga tjänster. Det kräver upphandlingsregler, cybersäkerhetsstandarder och tydligt ansvar när system fallerar. Det innebär också att hjälpa mindre företag att adoptera AI så att fördelarna inte stannar hos några få jättar.
I praktiken behöver många myndigheter snabbare sätt att prototypa och iterera säkert innan de går in i fleråriga kontrakt. Verktyg som Koder.ai (en vibe-coding-plattform som bygger webb-, backend- och mobilappar från chatt, med planeringsläge samt snapshots och rollback) illustrerar åt vilket håll upphandling rör sig: kortare feedback-loopar, tydligare dokumentation av förändringar och mer mätbara piloter.
Mer data kan förbättra AI, men “samlazallt” skapar verkliga risker: övervakning, läckor och diskriminering. Praktiska strategier använder målinriktad datadelning, integritetsbevarande metoder och tydliga begränsningar — särskilt i känsliga domäner — istället för att behandla integritet som irrelevant eller absolut.
Utan mätning blir strategier slogans. Regeringar kan kräva gemensamma benchmarks för prestanda, red-team-testning för säkerhet, oberoende revisioner för högriskanvändning och fortlöpande utvärdering efter driftsättning — så att framgång syns och problem fångas tidigt.
Försvars- och underrättelsemyndigheter bryr sig om AI av en enkel anledning: det kan förändra hastigheten och kvaliteten i beslutsfattande. Modeller kan sålla satellitbilder snabbare, översätta avlyssnade kommunikationer, hitta cyberanomalier och hjälpa analytiker att koppla svaga signaler över stora datamängder. Använt väl innebär det tidigare varningssignaler, bättre prioritering av knappa resurser och färre mänskliga timmar på repetitiva uppgifter.
Många av de mest värdefulla AI-kapabiliteterna är också de enklaste att missbruka. Generella modeller som skriver kod, planerar uppgifter eller genererar övertygande text kan stödja legitima uppgifter — som att automatisera rapporter eller påskynda sårbarhetsanalys — men de kan också:
Den nationella säkerhetsutmaningen handlar mindre om en enda “vapengjord AI” och mer om allmänt tillgängliga verktyg som uppgraderar både försvar och anfall.
Regeringar har svårt att adoptera snabbföränderliga AI eftersom traditionell upphandling förväntar sig stabila krav, långa testcykler och tydliga ansvarslinjer. Med modeller som uppdateras ofta behöver myndigheter sätt att verifiera vad de köper (påståenden om träningsdata, prestandagränser, säkerhetspraxis) och vem som hålls ansvarig när något går fel — leverantören, integratören eller myndigheten.
En genomförbar strategi blandar innovation med verkställbara kontroller:
Rätt gjort behöver inte skydd bromsa allt. De prioriterar granskning där insatserna är högst — underrättelseanalys, cyberförsvar och system kopplade till livsavgörande beslut.
Geopolitik formar AI-strategi eftersom de mest kapabla systemen bygger på ingredienser som kan mätas och tävlas om: topptalang, storskalig beräkning, högkvalitativ data och företag som kan integrera dem. I det sammanhanget beskrivs ofta USA–Kina-dynamiken som en “kapplöpning”, men den ramen kan dölja en viktig skillnad: att tävla om kapabiliteter är inte samma sak som att tävla om säkerhet och stabilitet.
En ren kapplöpning premierar hastighet — deploy först, skal snabbast, få flest användare. En säkerhets- och stabilitetsinriktning premierar återhållsamhet — testning, övervakning och gemensamma regler som minskar olyckor och missbruk.
De flesta beslutsfattare försöker balansera båda. Kompromissen är verklig: striktare skydd kan bromsa driftsättning, men att underinvestera i säkerhet kan skapa systemrisker och urholka förtroendet, vilket också saktar ned framsteg.
Konkurrens handlar inte bara om “vem har den bästa modellen”. Det handlar också om huruvida ett land kan producera och attrahera forskare, ingenjörer och produktbyggare.
I USA stärker ledande universitet, riskkapital och ett tätt nätverk av labb och startups forskningsekosystemet. Samtidigt koncentreras AI-kapacitet i ett fåtal företag med beräkningsbudgetar och datatillgång för att träna frontier-modeller. Den koncentrationen kan snabba på genombrott, men också begränsa konkurrens, begränsa akademisk öppenhet och komplicera statliga partnerskap.
Exportkontroller är bäst förstådda som ett verktyg för att sakta spridningen av nyckelingredienser — särskilt avancerade chips och specialiserad tillverkningsutrustning — utan att helt stänga av handel.
Allianser spelar roll eftersom leverantörskedjor är internationella. Koordination med partners kan samordna standarder, dela säkerhetsbördor och minska “läckage” där begränsad teknik går via tredje land. Gjort noggrant kan allianser också främja interoperabilitet och gemensamma säkerhetsförväntningar, snarare än att göra AI till fragmenterade regionala stackar.
Den praktiska frågan för varje nationell strategi är om den stärker långsiktig innovationskapacitet samtidigt som den hindrar att konkurrensen uppmuntrar vårdslös driftsättning.
När AI-system påverkar anställning, utlåning, medicinsk triage eller polisarbete slutar “styrning” vara ett modeord och blir en praktisk fråga: vem bär ansvaret när systemet fallerar — och hur förhindrar vi skada innan den inträffar?
De flesta länder kombinerar flera spakar snarare än att förlita sig på en enda lag:
Tre frågor återkommer i nästan varje policydebatt:
AI-system varierar: en chattbot, ett medicinskt diagnostikverktyg och ett målsystem innebär inte samma risker. Därför betonar styrning i högre grad modelevaluering (fördriftsättningstestning, red-teaming och löpande övervakning) kopplat till kontext.
En generell regel som “redovisa träningsdata” kan vara möjlig för vissa produkter men omöjlig för andra på grund av säkerhet, IP eller risk. En enda säkerhetsbenchmark kan vara missvisande om den inte speglar verkliga förhållanden eller berörda samhällen.
Regering och industri kan inte vara enda domare. Civilsamhällesgrupper, akademiska forskare och oberoende testlab hjälper till att upptäcka skador tidigt, validera utvärderingsmetoder och representera dem som bär riskerna. Finansiering för åtkomst till beräkning, data och säkra testmiljöer är ofta lika viktig som att skriva nya regler.
När AI blir en offentlig prioritet kan regeringen inte bygga allt själv — och industrin kan inte sätta reglerna ensam. De bästa resultaten kommer ofta från partnerskap som är tydliga med vilken fråga de löser och vilka begränsningar som måste respekteras.
Ett fungerande samarbete börjar med tydliga mål (t.ex. snabbare upphandling av säker beräkning för forskning, förbättrade cyberförsvarsverktyg eller bättre revisionsmetoder för högriskmodeller) och lika tydliga skyddsräcken. Skyddsräcken inkluderar ofta integritet-by-design-krav, säkerhetskontroller, dokumenterade utvärderingsstandarder och oberoende tillsyn. Utan dessa driver samarbeten lätt in i vaga “innovations”-insatser som är svåra att mäta och lätta att politisera.
Regeringen ger legitimitet, mandat och möjlighet att finansiera långsiktigt arbete som kanske inte ger snabb avkastning. Industrin bidrar med praktisk ingenjörserfarenhet, operativ data om verkliga fel och förmåga att iterera. Universitet och ideella organisationer kompletterar ofta triangeln med öppen forskning, benchmarks och talangflöden.
Den största spänningen är incitament. Företag kan driva på för standarder som passar deras styrkor; myndigheter kan favorisera lägsta pris eller korta tidslinjer som undergräver säkerhet och testning. Ett annat återkommande problem är “black box procurement”, där myndigheter köper system utan tillräcklig insyn i träningsdata, modellgränser eller uppdateringspolicyer.
Intressekonflikter är en verklig oro, särskilt när framträdande personer ger råd till staten samtidigt som de har band till företag, fonder eller styrelser. Transparens spelar roll eftersom den hjälper allmänheten — och beslutsfattare — att skilja på expertis och egenintresse. Den skyddar också trovärdiga rådgivare från anklagelser som kan undergräva nyttigt arbete.
Samarbete fungerar bäst när det är konkret:
Dessa mekanismer eliminerar inte meningsskiljaktigheter, men de gör framsteg mätbara — och ansvarsskyldighet lättare att upprätthålla.
Eric Schmidts skifte från att skala konsumentsök till att ge råd om nationella AI-prioriteringar lyfter fram en enkel förändring: “produkten” är inte längre bara en tjänst — det är kapacitet, säkerhet och offentligt förtroende. Det gör vaga löften lätta att sälja och svåra att verifiera.
Använd dessa som ett snabbt filter när du hör en ny plan, vitbok eller tal:
Sök-eran lärde att skala förstorar allt: nyttor, fel och incitament. Tillämpat på nationell AI-strategi innebär det:
Nationell AI-strategi kan frigöra verkliga möjligheter: bättre offentliga tjänster, starkare försvarsförmåga och mer konkurrenskraftig forskning. Men samma dual-use-kraft höjer insatserna. De bästa påståendena kombinerar ambition med skyddsräcken du kan peka på.
Ytterligare läsning: utforska fler perspektiv i /blog, och praktiska introduktioner i /resources/ai-governance och /resources/ai-safety.
En nationell AI-strategi är en samordnad plan för hur ett land ska utveckla, adoptera och reglera AI för att tjäna allmänna mål. I praktiken täcker den ofta:
Därför att hans inflytande i dag handlar mindre om konsumentteknik och mer om hur regeringar översätter AI-kapacitet till statlig förmåga. Hans offentliga roller (särskilt rådgivning och kommissionsarbete) ligger i skärningspunkten mellan innovation, säkerhet, styrning och geopolitisk konkurrens—områden där beslutsfattare behöver trovärdiga, operationellt grundade förklaringar av vad AI kan och inte kan göra.
Rådgivande organ stiftar vanligtvis inte lagar eller spenderar pengar, men de kan forma standardspelplanen som beslutsfattare kopierar. De producerar ofta:
Sök efter bevis på att idéer blev repeterbara mekanismer, inte bara rubriker:
I stor skala blir sällsynta fel dagliga händelser. Därför behöver strategi mätning och drift, inte bara principer:
Dual-use betyder att samma kapacitet kan ge civila nyttor och möjliggöra skada. Till exempel kan modeller som hjälper till med kodning, planering eller textgenerering också:
Policyn tenderar att fokusera på riskhanterad åtkomst, testning och övervakning, snarare än att anta en ren uppdelning mellan “civil” och “militär” AI.
Traditionell upphandling förutsätter stabila krav och långsamma produktcykler. AI-system uppdateras ofta, så myndigheter behöver sätt att verifiera:
“Beräkningskapacitet” (datacenter) och avancerade chips (GPU:er/acceleratorer) är kapaciteten för att träna och köra modeller. Strategier behandlar dem ofta som kritisk infrastruktur eftersom brist eller flaskhalsar i leverantörskedjan kan hindra:
Vanliga styrverktyg inkluderar:
Den praktiska ansatsen är ofta : striktare kontroller där påverkan är störst.
Partnerskap kan snabba upp driftsättning och förbättra säkerheten, men de kräver skyddsräcken:
Väl utformad samverkan balanserar innovation med ansvarstagande, istället för att outsourca endera.