Trumps Kill Switch: Wie Europa im KI-Wettrüsten bestehen kann

Während bei den Apps und Cloud-Diensten die Alternativen zu den Big-Tech-Produkten wie Microsoft 365 existieren, ist es bei KI-Diensten in Europa deutlich schwieriger. Es fehlt nicht nur an einem europäischen ChatGPT-Pendant, sondern auch an den Modellen und der kompletten Rechenzentrumsinfrastruktur, um diese zu entwickeln. Zuletzt hat Mistral als erfolgreichstes europäisches KI-Startup den Anschluss an die Top-Modelle verloren.

„Modellentwicklung ist der schwerste Part für Europa“, sagt Prins. Infrastruktur lässt sich aufbauen, etwa durch die von der EU-Kommission geplanten AI Gigafactories. Dass europäische Modelle fehlen, schwächt laut Prins aber die strategische Position im Markt.

Open Source gilt auch bei den KI-Modellen als Alternative. Dass chinesische Entwickler trotz limitierter Ressourcen immer wieder Achtungserfolge erzielen, zeigten DeepSeek Anfang 2025 und nun die GLM-5.2-Modelle von Zhipu AI. Zwei Fragen, die sich dazu stellen:

• Wie vertrauenswürdig sind chinesische Modelle?
• Wie lange sind diese verfügbar?

Laut Prins ist der Einsatz fremder Modelle immer eine Risikoabwägung: „Die Frage ist, wie offen die Modelle sind und welche Transparenz es bei der Software-Lieferkette gibt. Sobald man volle Transparenz über die Software-Lieferkette hat, ist das definitiv ein guter Weg, um weiterzumachen.“ Dass die offenen Modelle nicht ganz an der Spitze liegen, ist für ihn also verschmerzbar.

Die Mythos-Sperre war ein Weckruf. Nun beobachtet er bereits Veränderungen. Vor neun Monaten waren Führungskräfte vor allem noch daran interessiert, mit den neuesten Top-Modellen zu experimentieren. Jetzt verschiebt sich die Perspektive. „Wir sehen eine deutlich größere Bereitschaft, in den eigenen Stack zu investieren – mit Modellen unter eigener Kontrolle, vielleicht nicht so schick wie die neuesten Iterationen, aber sehr zuverlässig, sehr stabil, sehr passgenau auf die jeweilige Aufgabe zugeschnitten“, sagt Prins.

Es fehlt an Rechenleistung

Was passiert, wenn irgendwann keine Modelle verfügbar sind, lässt sich nur schwer abschätzen. Aus Europa stammende KI-Entwickler und Investoren präsentierten mit Europe 2031 zuletzt ein Szenario, in dem die EU im Wettstreit mit den USA und China ab einem gewissen Punkt völlig den Anschluss verliert. Zunächst wird der Zugang zu Top-Modellen und Rechenleistung begrenzt, wodurch Unternehmen die KI-Fortschritte nur langsamer nutzen beziehungsweise übernehmen können. Ein Nachteil im Wettbewerb. „Damit China nicht auch noch die Robotik für sich entscheidet, kauft das führende US-KI-Unternehmen Europas angeschlagene Auto- und Werkzeughersteller auf und macht aus den Autofabriken Roboterfabriken. Die Arbeitslosigkeit steigt, weil die Automatisierung um sich greift und besser aufgestellte ausländische Firmen die europäischen aus dem Markt drängen“, heißt es in dem Text. Im fiktiven Jahr 2031 verliert die EU dann auch noch ASML als letzten relevanten Anbieter.

Nun ist die KI-Branche bekannt für Untergangsszenarien. Insbesondere der Verweis auf Robotik und Maschinenbau weist aber auf interessante Punkte hin, die andere Experten auch als Chance werten. „Wir haben so viel Industrieexpertise in den Prozessen, die noch nicht in die Modelle geflossen ist“, sagte Manuel Feuchter vom Beratungsunternehmen Wavestone auf der KI-Konferenz der FAZ. Industriedaten wären also eine weitere Lösung, um selbst Tools und Produkte zu entwickeln, von denen andere abhängig sind.

In Foreign Policy empfehlen die Forscher Thorsten Benner und Jakob Hensing vom Global Public Policy Institute in Berlin, dass Europa die wachsenden KI-Proteste in den USA nutzen sollte. Wenn US-Konzerne leichter Rechenzentren in der EU bauen können, entstehen Computing-Kapazitäten vor Ort. Die gehören zwar keinem EU-Unternehmen, aber die US-Unternehmen haben zumindest Interesse, die Infrastruktur in Europa zu betreiben. Das reduziere Risiken. Ein Vorschlag, der aber auch den Widerstand in EU-Staaten gegen Großbauprojekte ausklammert.

Relevant bei diesen Szenarien ist aber: Erneut ist Big Tech an Bord. Während Open-Source-Lösungen bei Apps und Cloud-Diensten eine Alternative sein können, bleibt der Mangel an Rechenleistung das zentrale Problem für die KI-Entwicklung in Europa. Die KI-Frage ist zunächst also vor allem eine Hardware-Frage.

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