Der Boden hat die Spitze erreicht

Vorige Woche ging es an dieser Stelle um die Preise für künstliche Intelligenz. Heute geht es um eine andere Frage: Wem gehört das Modell, mit dem ein Unternehmen arbeitet? Es gibt zwei Arten. Die einen gehören einem einzigen Unternehmen und laufen nur auf dessen Servern; man erreicht sie allein mit dessen Erlaubnis — proprietäre Modelle. Die anderen sind offen: einmal veröffentlicht, kann sie jeder herunterladen und betreiben. Bezahlen muss man in beiden Fällen. Der Unterschied zeigt sich erst, wenn jemand den Zugang abschaltet.

Lange galt: Die proprietären Modelle sind die starken, die offenen die billigen, aber schwächeren. Diese Regel ist gerade gefallen.

Am 16. Juni hat das chinesische Labor Z.ai ein offenes Modell namens GLM 5.2 veröffentlicht. Bei anspruchsvollen Aufgaben arbeitet es so gut wie die teuersten Modelle von OpenAI und Anthropic — zu einem Bruchteil des Preises. Erstmals ist das offene Modell kein Kompromiss mehr.

Wer hält den Schalter?

Wie viel an dieser Frage hängt, führte vier Tage zuvor Anthropic vor, der Hersteller hinter dem Chatbot Claude. Am 12. Juni wies die US-Regierung das Unternehmen an, seine zwei stärksten Modelle für alle Nicht-Amerikaner zu sperren. Eine saubere Trennung der Kunden nach Nationalität war nicht machbar — also schaltete der Anbieter die Modelle weltweit ab. Europa stand über Nacht vor einer verschlossenen Tür.

Ob Absicht oder Nebenwirkung des Exportrechts, ändert am Ergebnis nichts: Ein Werkzeug, auf dem ganze Arbeitsabläufe ruhten, war aus der Ferne abgeschaltet, durch eine fremde Entscheidung. Hier liegt der ganze Unterschied. Ein proprietäres Modell läuft nur, wo sein Eigentümer es zulässt; wird es abgeschaltet, ist es überall verschwunden. Ein offenes Modell liegt an vielen Orten zugleich. Niemand kann es zurückholen.

Offen heißt nicht "im Haus betreiben"

Vor einem Trugschluss sei dennoch gewarnt. Ein Modell dieser Größe läuft nicht auf dem Firmenrechner. Es braucht eine teure Spezial-Rechenanlage, wie sie nur große Rechenzentren vorhalten. Ein Dienstleister muss es betreiben — auch das offene Modell wird genutzt, nicht besessen. Der Gewinn liegt darin, dass man diesen Dienstleister frei wählen und jederzeit wechseln kann.

Hier kommen europäische Anbieter ins Spiel. Scaleway, Stackit, OVHcloud oder IONOS betreiben offene Modelle in eigenen Rechenzentren in Europa, nach europäischem Datenschutz, mit Daten, die den Kontinent nicht verlassen.

Doch fertig ist die Sache damit nicht. Im Angebot dieser Häuser stehen heute andere offene Modelle — das jeweils beste, gerade erschienene Modell dort betriebsbereit vorzufinden, ist noch nicht selbstverständlich. Die Bausteine liegen bereit, das schlüsselfertige europäische Angebot für das Spitzenmodell von übermorgen noch nicht. Wer das verschweigt, verkauft eine Absicht als Zustand.

Muss es aus China kommen?

Bleibt eine unbequeme Frage: GLM 5.2 kommt aus China. Sich aus den Armen eines amerikanischen Anbieters in die eines chinesischen zu werfen, wäre kein Fortschritt.

Doch hier zahlt sich die Offenheit aus. Ein offenes Modell aus China ist keine Abhängigkeit, sondern eine Versicherung: Man kann es prüfen, in Europa betreiben und jederzeit fallen lassen. Niemand in Peking hält den Schalter. Was es verschafft, ist vor allem Zeit.

Und die braucht Europa. Denn an der Spitze steht hier im Grunde ein einziges Labor von Weltrang: das Pariser Mistral. Es veröffentlicht offene Modelle, die jeder betreiben darf, holt auf und baut eigene Rechenzentren bei Paris und in Schweden. Doch mit der absoluten Spitze hält es noch nicht ganz mit — und ein Labor ist zu wenig.

Ein wichtiger Schritt zur Souveränität

Für heute genügt dreierlei. Erstens: jeden wichtigen Prozess so bauen, dass sich das Modell auswechseln lässt. Wer wechseln kann, ist nicht erpressbar. Zweitens: die offenen Modelle aus China als das nehmen, was sie sind — eine Versicherung gegen den abgeschalteten Zugang, kein Bekenntnis. Drittens: Europas Betreiber müssen schnell reagieren und die jeweils besten offenen Modelle betriebsbereit anbieten.

So weit ist alles gut. Für morgen aber reicht das nicht. Eine Versicherung ersetzt keine eigene Stärke. Europa braucht eigene Labore auf Spitzenniveau — mehrere, nicht eines. Die Bundesagentur für Sprunginnovationen hat dafür einen Anfang gemacht: 125 Millionen Euro für den Aufbau europäischer KI-Labore. Gegen die Milliarden aus den USA und China ist das ein erster Schritt.

(Das Bild ist mit Black Forest Lab Flux erstellt - bei der Bildgenerierung hat Deutschland ein Spitzenlabor.)