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Inklusivität

Viele Staaten verfolgen das Ziel, sicherzustellen, dass die gesamte Wirtschaft – von kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) über Forschungseinrichtungen bis hin zu Zivilgesellschaft und Großunternehmen – von der KI-Transformation profitiert. Nutzungsbasierte, serverlose Betriebsmodelle senken die Einstiegsbarrieren, da nur tatsächlich verbrauchte Ressourcen bezahlt werden (Pay-per-use) und keine hohen Vorabinvestitionen erforderlich sind.

Die Bundesregierung begegnet Investitions- und Wissensbarrieren mit gezielten Förderprogrammen, die KMU den Einstieg in die KI erleichtern. Das Programm „Digital Jetzt“ des Bundeswirtschaftsministeriums unterstützt Einzelunternehmen mit Zuschüssen bis zu 50.000 Euro für Digitalisierungsprojekte, darunter auch KI-bezogene Hard- und Software-Investitionen. Darüber hinaus bieten Landesinitiativen wie „Invest BW“ Investitionszuschüsse von 30 bis 50 Prozent der Kosten für die Integration neuer KI-Modelle in Geschäftsprozesse. Die Initiative „KI für KMU“ im Rahmen von „Mittelstand-Digital“ stellt „KI-Trainer“ in Kompetenzzentren zur Verfügung, die Unternehmen bei der Identifizierung von Anwendungsfällen und dem Aufbau von KI-Kompetenzen unterstützen. Diese Maßnahmen reduzieren Anfangsrisiken und ermöglichen ein schrittweises Experimentieren mit KI ohne langfristige Infrastrukturverpflichtungen.

Kontrolle über Daten

Die Fähigkeit, die eigenen Daten umfassend zu kontrollieren, wird als wichtige Voraussetzung für Souveränität angesehen. Dabei geht es weniger um die reine Datenlokalität als vielmehr um die Integration von Sicherheitslösungen, die Transparenz schaffen, den Zugriff granular kontrollieren und Compliance-Anforderungen berücksichtigen. Globale, verteilte Architekturen ermöglichen die Implementierung von Zugriffsregeln und -kontrollen dort, wo Daten verarbeitet und KI-Anwendungen betrieben werden.

Multimodale und dynamische Märkte

Offene Standards im gesamten KI-Technologie-Stack gewinnen zunehmend an Bedeutung. Offene Protokolle und Schnittstellen fördern die Interoperabilität, reduzieren Abhängigkeiten, stärken den Wettbewerb und eröffnen Regierungen und lokalen Entwickler-Ökosystemen echte Wahlmöglichkeiten. Eine exklusive Entwicklung auf Basis geschlossener KI-Systeme kann spätere Technologiewechsel erschweren und zu einer starken Abhängigkeit von einzelnen Anbietern führen.

Moderne KI-Strategien setzen daher zunehmend auf Vielfalt und erfordern den Zugang zu verschiedenen Open-Source- und proprietären Ansätzen. Herstellerunabhängige Plattformen und Gateways, die eine einheitliche Anbindung, Überwachung und Steuerung verschiedener KI-Modelle ermöglichen, unterstützen einen wettbewerbsorientierten Markt. So lassen sich neue, spezialisierte oder kostengünstigere Lösungen flexibel integrieren.

Bausteine der digitalen Autonomie: Standards, Open Source und Förderung

Zahlreiche Staaten setzen eigene Schwerpunkte, um KI-Innovationen in ihren Märkten voranzutreiben, beispielsweise durch Programme für große Sprachmodelle. Lange Zeit dominierten Systeme, die vor allem auf englischen und zunehmend chinesischen Datensätzen trainiert wurden, was Regionen mit begrenztem Zugang zu diesen Sprachen benachteiligte.

Als Reaktion darauf gibt es eine wachsende Zahl von KI-Modellen, die auf lokalen Sprachdatensätzen basieren und die kulturellen und sprachlichen Besonderheiten spezifischer Regionen widerspiegeln, häufig unter offenen Lizenzen. Lokale Sprach-KI-Modelle senken die Hürden für lokale Unternehmen, Organisationen und Behörden, maßgeschneiderte KI-Lösungen für ihre Märkte zu entwickeln. Die kostenlose Bereitstellung solcher Systeme macht deutlich, dass KI-Souveränität kein Selbstzweck ist, sondern ein Mittel zur Förderung von Innovation, wirtschaftlicher Entwicklung und zur Bewältigung wichtiger gesellschaftlicher Herausforderungen.

Deutschland und die EU investieren derzeit massiv in eigene, europäische und insbesondere deutschsprachige Large Language Models, um ihre Abhängigkeit von US-amerikanischen und chinesischen Anbietern zu verringern und ihre digitale Souveränität zu stärken. Ziel ist es, offene, mehrsprachige Modelle und Projekte zu entwickeln, die europäische Sprachen, Werte und Vorschriften – wie beispielsweise den EU AI Act – systematisch berücksichtigen und damit zuverlässige KI-Lösungen für Verwaltung, Wirtschaft und Forschung in Europa ermöglichen.

Konkret fördern die Bundesregierung und die EU große Open-Source-Initiativen sowie Konsortien von Forschungseinrichtungen und Unternehmen, die europäische LLM-Familien entwickeln, Trainingsdaten für zahlreiche EU-Sprachen aufbauen und Recheninfrastrukturen bereitstellen. Gleichzeitig positionieren sich spezialisierte Anbieter mit Modellen, die besonders auf deutsche und europäische Anforderungen wie Datenschutz und Rechtskonformität zugeschnitten sind und damit eine Alternative zu proprietären Plattformen außerhalb Europas bieten.

Diese Aktivitäten werden durch den AI Act zusätzlich beschleunigt, der strenge Transparenz- und Risikomanagementanforderungen an sehr große Basismodelle stellt und damit kleinere, spezialisierte und EU-konforme – häufig offene – Modelle für viele Anwendungsbereiche attraktiver macht. Regulierung, Förderprogramme und ein wachsendes Ökosystem offener und kommerzieller LLMs zielen darauf ab, KI-Anwendungen für lokale Bedürfnisse besser nutzbar zu machen und langfristig eine unabhängige europäische KI-Infrastruktur aufzubauen.

Fazit

Insgesamt wird deutlich, dass Staaten KI auf sehr unterschiedliche Weise für mehr digitale Souveränität nutzen – mit weitreichenden technischen und regulatorischen Folgen. Entscheidend wird der Aufbau dynamischer, offener und wettbewerbsfähiger KI-Märkte sein, die Wahlfreiheit sichern, Abhängigkeiten reduzieren und damit insbesondere für die europäischen Volkswirtschaften erhebliche Innovations- und Wachstumschancen eröffnen.

Souveränitäts‑Check

Wie datensouverän bin ich?

Mehr als eine Cloud-Frage

Warum digitale Souveränität eine durchgängige Datenstrategie erfordert

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