Grosse Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) wie Chat GPT, Copilot und Gemini dominieren bei KI die Schlagzeilen. Hinter diesen bekannten Chatbots stehen ausschliesslich US-amerikanische Unternehmen mit scheinbar unbegrenzten finanziellen Mitteln.
Auch chinesische Unternehmen mischen in diesem Wettlauf mit und überraschten kürzlich alle mit den Sprachmodellen Deepseek und Qwen, die mit viel kleinerem Aufwand trainiert wurden.
Auf den ersten Blick scheint Europa zwischen den KI-Supermächten USA und China in der Bedeutungslosigkeit zu verschwinden.
Die versteckten KI-Champions Europas
Doch KI ist mehr als das Angebot der grossen IT-Konzerne. Es gibt bereits hunderttausende Modelle in verschiedenen Grössen, die frei heruntergeladen, genutzt und weiterentwickelt werden können. Das französische Start-up Mistral hat eigene Sprachmodelle entwickelt, die zu den leistungsfähigsten zählen und die man über die Plattform Hugging Face herunterladen kann.
Das Start-up Hugging Face, von Franzosen in New York gegründet, hat in den letzten Jahren eine zentrale Drehscheibe aufgebaut, auf der mehr als 1.5 Millionen KI-Modelle zum Download bereitstehen. Unternehmen können diese LLMs an ihre Bedürfnisse anpassen oder weiterentwickeln.
Klein, aber fein
Die Fähigkeiten der kompakteren KI-Modelle sind zwar begrenzt. Sie verstehen zum Beispiel nur wenige Sprachen oder sind ausschliesslich für spezifische Aufgaben trainiert, etwa für die Programmierung. Dennoch bieten diese kleineren LLMs für Unternehmen grosse Vorteile.
Will eine Firma etwa einen Chatbot für den Kundendienst einrichten, kann sie ein kompaktes Modell mit den eigenen Dokumenten für diese spezifische Aufgabe trainieren. So bleibt die Firma unabhängig von grossen IT-Konzernen, und die Daten verbleiben innerhalb der Unternehmensgrenze. Solche Lösungen kosten auf lange Sicht auch weniger.
Doch warum können europäische Unternehmen bei den grossen LLMs nicht mithalten?
Geld und Know-how
Das Training der grossen Modelle braucht enorme Rechenleistung und viel Strom. Das treibt die Kosten in die Höhe. Weil die Risikobereitschaft in den USA viel höher ist als in Europa, kommen Start-ups im Land der unbegrenzten Möglichkeiten viel einfacher an Kapital.
In der EU haben Politik und Wirtschaft die Zeichen der Zeit erkannt und handeln: Rund 500 Milliarden Dollar sollen in Europa in den nächsten Jahren von der öffentlichen Hand und Privaten in die KI-Entwicklung investiert werden.
Neben Geld sind vor allem gute Ideen gefragt. In der Schweiz wird beispielsweise daran geforscht, wie KI sicherer und transparenter gestaltet werden kann. Hier hat Europa einen Vorteil. An qualifiziertem Personal mangle es nicht, sagt Mistral-CEO Arthur Mensch: «Wir finden genügend Uniabsolventen, die nach drei Monaten Einarbeitung auf dem gleichen Niveau sind wie die hoch bezahlten Pendants in den USA.» Dort verdienen KI-Spezialistinnen und -Experten an der Westküste bis zu 1.5 Millionen Dollar pro Jahr.
Ein weiterer Schlüssel zum Erfolg ist die Steigerung der Effizienz: Wie kann man KI-Modelle ressourcenschonender gestalten? Scheinbar unbegrenzte finanzielle Mittel können kontraproduktiv wirken, weil die Motivation sinkt, effizienter zu werden. Europäische Start-ups und Universitäten haben deshalb Chancen, mit weniger Rechenleistung, dafür mit Know-how, die kleineren, spezialisierten Modelle attraktiver zu machen.
