Die Dramatik der Fabelhandlung zielt auf eine Schlusspointe hin, an die sich meist eine allgemeingültige Moral (Sachebene) anschließt.
Die ersten zwei Ären der KI
Es gab bis dato zwei, das KI-Zeitalter definierende Ereignisse. Der erste Moment war natürlich der Launch von ChatGPT im November 2022. Der zweite Moment war um den Jahreswechsel 2025/26, als Claude Opus 4.5 erschien und Claude Code und das neue Claude Cowork in der Desktop-App von Anthropic verfügbar wurden. Nicht nur Claude: Auch Openclaw, Codex und weitere fallen darunter. Das Level der Modelle traf auf das Harness: Die Modelle haben jetzt die Qualität und die Kontextfenster für agentische (also mehrstufige) Aufgaben und mit den „Harnessen“, den App-Gerüsten und Sammlungen an Skripten, Prompts und API-Zugriffen.
Das Harness ist die Gerüst- oder Orchestrierungsschicht um ein Modell herum. Nicht das Modell selbst, sondern alles, was dessen rohe Ausgaben in nutzbare Aktionen oder messbare Ergebnisse übersetzt. Der Harness stellt dem Modell Werkzeuge bereit, führt dessen Tool-Aufrufe aus, gibt die Resultate zurück, verwaltet Kontext und Speicher und kümmert sich um Wiederholungen bei Fehlern. Das Modell liefert die Entscheidung, welches Werkzeug mit welchen Parametern aufgerufen werden soll. Der Harness führt diesen Aufruf real aus und reicht das Ergebnis zurück in den nächsten Schritt.
Die mächtigen heutigen Modelle und diese auf sie zugeschnittenen Arbeitsumgebungen ergeben zusammen etwas qualitativ Neues. Nicht mehr nur ein Werkzeug, das auf Eingaben reagiert, sondern ein System, das Aufgaben eigenständig plant, ausführt und iteriert.
So sehr sich ChatGPT wie der Urknall angefühlt hat, so sehr ist der zweite Moment, nennen wir ihn der Einfachheit halber Claude Code, der Moment, der für diejenigen, die ihn bewusst erlebt haben, also heute Agenten einsetzen, einschneidender.
Venkatesh Rao, in meinen Augen einer der wichtigsten Intellektuellen unserer Zeit:
Following Woolf, we can assert that on or about December 2025, human nature changed. We can argue about whether the ChatGPT moment or the Claude Code moment was the more definitive moment of change. I vote for the latter because it went deeper and offers a fundamentally open-ended architecture for scaffolding human-AI relationships in the future. Unlike the chatbot form factor, which is anthropocentric in conception and fundamentally depth-limited, the agentic coding strange loop creates a fundamentally alien way of being, capable of making us as alien as we dare to become. It is a portal to transhumanism.
Jetzt hat die dritte KI-Ära begonnen
Letzte Woche brachte Anthropic das neue Modell Fable 5 heraus. Fable 5 ist ein Modell der „Mythos-Klasse“. Mythos ist das neue mächtigste Modell, dem Anthropic nur ausgewählten Organisationen Zugang gewährt hat. (Siehe u.a. Briefing 280: Ein Mythos namens Mythos)
Fable 5 ist eine Version von Mythos mit starken Einschränkungen. Da Anthropic davon ausgeht, dass die Fähigkeiten von Mythos bei Themen wie Cybersicherheit oder etwa biologischen Waffen hoch genug sind, um in den falschen Händen Schaden anzurichten, wurden recht harte Sicherheitsschranken bei Fable eingezogen.
(Ich war seinerzeit skeptisch, bin aber nach dem Feedback, den es zu Mythos gab, mittlerweile geneigt, die Lesart von Anthropic ernst zu nehmen. Ob der Umgang des Unternehmens damit deshalb korrekt ist, steht auf einem anderen Blatt.)
Die Sicherheitsschranken umfassten etwa:
- Wenn Classifier(s) einen Prompt als riskant klassifizieren, dann wechselt das Modell auf das leicht weniger fähige Modell Opus 4.8.
- Brisanter: Wer mit Fable Forschung im Machine Learning-Feld macht, also mit dem Modell an LLMs etwa arbeiten will, bekommt ebenfalls nicht die volle Leistungsfähigkeit von Fable. In diesem Fall wird der User aber nicht(!) informiert, dass die Leistungsfähigkeit bewusst reduziert wird. Das kann man durchaus als absichtliche Produktsabotage bezeichnen.
Fable 5 comes with a new set of classifiers: separate AI systems that detect potential misuse, including jailbreak attempts, and prevent the main model (in this case, Fable 5) from responding. We’ve been running classifiers on our models for some time, and Fable 5’s classifiers are an extension of this previous work with extra coverage.
When Fable’s classifiers detect a request related to cybersecurity, biology and chemistry, or distillation, the response is automatically handled by Claude Opus 4.8 instead. Users will be informed whenever this occurs.
Der zweite, brisantere Punkt, nämlich den User nicht über die absichtlich niedrigere Qualität des Outputs zu informieren, landete nicht im Blogpost zum Modell-Launch und wird nur in der System Card des Modells (PDF) erwähnt:
We have also added safeguards related to frontier LLM development. As discussed in Section 6.1 of our February 2026 Risk Report, we are concerned about the risks of accelerating the overall pace of AI development, though we remain uncertain about the severity of these risks. In particular, our concern is with—as we wrote then—“accelerating other AI developers in building powerful AI systems that pose similar risks to the ones ours pose - without necessarily having commensurate safeguards.” [...]
Unlike our interventions for cybersecurity, biology and chemistry, and distillation attempts, these safeguards will not be visible to the user. Fable 5 will not fall back to a different model. Instead, the safeguards will limit effectiveness through methods such as prompt modification, steering vectors, or parameter-efficient fine-tuning (PEFT).
Im Klartext: Das leistungsfähigste KI-Modell wurde so modifiziert, dass es nicht als Werkzeug dient, um andere KI-Modelle oder Systeme zu bauen. Es nicht im UI zu zeigen (und das nicht im Blogpost zu erwähnen) zeigt uns deutlich, dass hier mehr am Werk ist bei Anthropic: Das ist nicht nur ein Sicherheitsthema, sondern auch Marktabschottung. (Wenn man sich als das einzige ernstzunehmende Safety Lab in AI sieht, dann sind Security und Marktabschottung natürlich ein und dasselbe.)
Wie Anthropic den Launch von Fable angegangen ist, war also bereits ein wichtiger folgenreicher Bruch.
Zu Mythos schrieb ich in Briefing 280:
Der große Vorteil davon ist offensichtlich: Die Labs bekommen direkte Beziehungen zu Großkunden, die alle den frühen Zugang haben wollen. Das ist marketing/salesseitig nicht zu unterschätzen.
Oder plump gesagt: Die Frontier-Labs entdecken gerade Release-Fenster, wie wir es von Filmen (Kino -> Blu-ray -> Streaming/TV) und Büchern (Hardcover -> Taschenbuch) kennen.
In Briefing 281 schrieb ich außerdem:
Nach dem, wie Anthropic mit Mythos/Fable umgeht, sehe ich ein Ende von SOTA-KI im Self-Serve-Modus kommen. Fable arbeitet zum Beispiel aktiv heimlich gegen den Nutzer, wenn dieser damit Machine-Learning-Forschungen durchführt.
Das ist eine Entwicklung, die ich seit geraumer Zeit antizipiert habe. Ein Szenario, dessen Eintreten davon abhängt, wann die Modelle eine gewisse Leistungsschwelle erreicht haben. Ab dieser Leistungsschwelle ergibt es keinen Sinn mehr, weder wirtschaftlich (wegen der Höhe der Wertschöpfung) noch geopolitisch, einen diskriminierungsfreien Zugang anzubieten.
Nun kam es am Freitag zu einer weiteren Eskalation.
Nachdem die US-Regierung über eine Jailbreak-Möglichkeit informiert wurde, hat sie per Export-Control-Directive den Zugang zu Anthropics neuesten Modellen Fable 5 und Mythos 5 für alle ausländischen Staatsbürger untersagt, auch außerhalb der USA und einschließlich Anthropics eigener nicht-amerikanischer Mitarbeiter.
Nettoeffekt laut Anthropic: Das Unternehmen musste beide Modelle abrupt für sämtliche Kunden abschalten, um Compliance sicherzustellen. (Weil Anthropic noch nicht User nach Nationalität sortieren kann. Noch nicht..) Auslöser war offenbar ein von Amazon-Forscher:innen gefundener Jailbreak; Amazon-CEO Andy Jassy soll die Bedenken ans Commerce Department weitergereicht haben. Amazon hat wahrscheinlich nicht mit dieser Reaktion der Administration gerechnet.
Mit dieser drastischen, man muss sagen auch plumpen und für uns Europäer dankbar plastischen Exportregulierung, hat die dritte KI-Ära eindeutig begonnen.
Sign o' the Times
Denn ab sofort ist deutlich, dass die leistungsfähigsten KI-Modelle nicht mehr für alle weltweit (außerhalb Chinas) per API verfügbar sein werden. Diese Ära begann bereits mit Mythos und Anthropics Project Glasswing, das jetzt für 150 Organisationen in 15 Ländern verfügbar ist. Die Segmentierung wird ab sofort weiter fortschreiten.
Natürlich ist der Exportbann-Holzhammer der US-Regierung so wenig nachhaltig wie die Zoll-Eskapaden des letzten Jahres. „Top-KI nicht für Ausländer!“ führt etwa dazu, dass selbst bei Anthropic intern einige Forscher:innen nicht mehr auf die eigenen KI-Modelle zugreifen dürfen.
Lustiger/traurigerweise trifft das auch auf den jüngsten schlagzeilenträchtigen Neuzugang zu. Der KI-Star Andrej Karpathy, der jetzt ausgerechnet sich selbst verbessernde KI bei Anthropic steuern und erschaffen soll, ist slowakisch-kanadisch. Er wurde in Bratislava geboren und hat heute die kanadische Staatsbürgerschaft.
Nachdem man im Weißen Haus erneut lernen wird, dass die Welt komplex ist, wird es zu einem realistischeren Kompromiss kommen. Denn die US-KI-Anbieter brauchen natürlich auch etwa den europäischen oder den indischen Absatzmarkt.
Was wird jetzt zeitnah passieren?
Ein sehr wahrscheinliches Szenario: Alle Inferenzanbieter und US-KI-Anbieter von OpenAI über Anthropic bis Google werden KYC (know your customer) einführen, wie man es bereits von Banken kennt. Das wird zwingende Voraussetzung für die Bereitstellung kommender Top-Modelle werden.
Das wird auch alle Drittanbieter-APIs für Topmodelle betreffen. Es ist wahrscheinlich, dass mindestens mittelfristig die Topmodelle nur noch über First-Party-APIs und Hyperscaler (die KYC stämmen können) verfügbar sein werden. Dritte, etwa Reseller wie Openrouter, dürften das nicht zeitnah implementiert bekommen. Zumal es zunächst nur die Export-Beschränkungen für einzelne Top-Modelle betreffen wird. Am Anfang geht es also um einen kleinen Teil des Umsatzes.
Aber selbst das lenkt vom Wesentlichen ab. Entscheidender ist die kommende Segmentierung der KI.
Europa hat ein großes Problem
Jedes Modell, das Fähigkeiten wie Fable 5 und besser hat, wird in der einen oder anderen Form betroffen sein.
Die alten Evals von Fable 5 sahen so aus:
So sehen die neuen Evals aus:
Das ist lustig und aktuell trifft es ausnahmslos alle Claude-Nutzer:innen weltweit.
Aber was passiert als nächstes und was als übernächstes?
Europa hat nur Mistral und ist aktuell auf die US-Top-Modelle und die offenen Modelle aus China angewiesen.
Ob man es Sicherheit, Preissegmentierung oder Marktabschottung nennt, ist ziemlich egal, das Ergebnis ist das Gleiche: Self-Serve für SOTA-Modelle geht dem Ende entgegen.
Self-Serve-APIs, auch mit KYC, wird es wahrscheinlich noch dieses Jahr nur noch für Modelle der zweiten Riege geben. Wenn die Fähigkeiten weiter wachsen, werden auch diese Modelle mit Klassifikatoren zunehmend restriktivere Maulkörbe verpasst bekommen. Wenn wir in Europa Glück haben, werden wir die Restriktionen vom Modell mitgeteilt bekommen, wenn wir Pech haben, wird es stillschweigend passieren. So wie es bei Fable mit LLM-Forschung bereits kurzzeitig der Fall war.
Damit entsteht für Europa ein Problem der kurzen Wege: US-Unternehmen sind näher dran als Europa an den US-Labs, die die weltweit besten KI-Modelle bauen. Je weiter die Entwicklung voranschreitet, desto größer wird die Schere werden zwischen dem, was Europa bekommt und dem was US-Firmenkunden zur Verfügung steht.
Europa wird also sicher irgendwann ein Fable 5 und ein Fable 6 oder GPT 7 bekommen, mit Maulkörben, aber gleichzeitig haben (ausgewählte) US-Unternehmen Zugang zu Mythos 3.
Europa ist Konsument in digitalen Themen. Es gibt keinen europäischen Hyperscaler, der eine digitale Gelddruckmaschine nutzen konnte, um ins nächste große Thema zu investieren, so wie die US-Konzerne es getan haben.
Europas einzige Chance
Europa hat diverse kurzfristige Optionen, über die ich hier und an anderen Stellen bereits öfter geschrieben habe. (siehe auch unten) Europa kann die chinesischen, „offenen“ Modelle nehmen und anpassen. Es braucht eine explizite Trennung in Trainingsstrategien und Inferenzstrategien bei der politischen Weichenstellung.
Anfang des Jahres hatte ich für die FAZ eine moderne Industriepolitik skizziert und unter Punkt 3 über einen pragmatischen Weg zu eigener KI-Infrastruktur Folgendes geschrieben:
Wie könnte das fokussiert aussehen?
Neue für Trainingsaufgaben ausgelegte Rechenzentren, die „KI-Gigafactories“, werden so organisatorisch aufgesetzt, dass zu einem neuen europäischen Programm gehörende Universitäten bevorzugte Nutzung erhalten.
In diesem hypothetischen europäischen Programm geht es spezifisch darum, chinesische Modelle für den sicheren Einsatz in Europa vorzubereiten.
Ganz konkret: Europäisches Finetuning chinesischer Modelle. Finetuning ist das weitere Training eines vortrainierten Modells auf neuen Daten, um dessen Verhalten anzupassen. In diesem Fall geht es darum, Modelle von chinesischer Zensur zu befreien, sie an europäische Werte und Rechtsnormen anzupassen und mit regionsspezifischen Daten für lokale Anwendungsfälle zu optimieren.
Diese Arbeit erfordert deutlich weniger Rechenleistung als die Erstellung komplett neuer Modelle.
Die Ergebnisse werden selbst wiederum unter freien Lizenzen veröffentlicht. (Das ist fast immer sowieso notwendig aufgrund der Ausgangslizenz der Modelle.)
Angesichts der bereits heute mächtigen Modelle auch im offenen Bereich gibt es hier viele tief hängende Früchte. Europa sollte führend sein in Forschung und Praxis bei Multi-Modell-Systemen. Die USA führt in leistungsfähigsten proprietären KI-Modellen, China in leistungsfähigen offenen Modellen. Europa kann und sollte die Applikations- und Harness-Ebene darüber dominieren.
Das ist eine sinnvolle Strategie, weil es die Stärken der anderen zu Schwächen macht. (Jede Strategie hat immer zwei Seiten.) Die starken proprietären Modelle haben alle drei großen US-Player zu vertikal integrierten Strategien „verdammt“. Die heutigen APIs täuschen da nur noch über die kommende Segmentierung hinweg. China kontert mit offenen Modellen, hat aber aufgrund der politischen Gesamtsituation ein Vertrauensproblem, was ein Angebot proprietärer Modelle oder Modellhosting angeht. Kein europäisches Unternehmen will seine internen Daten mit einem KI-Modell verarbeiten, das bei einem chinesischen Anbieter gehostet ist.
Nur Europa kann beide Seiten aktiv vereinen und darauf aufbauend bauen.
OK, das stimmt nur halb. Natürlich können auch US-Unternehmen das machen. Aber im Gegensatz zu Amerika hat Europa auch politisches Interesse, das zu forcieren.
Es ist deshalb frustrierend zu beobachten, dass das in New York sitzende OpenRouter jüngst mit der Fusion-API etwas vorgestellt hat, das genau so aus einem innovativen Europa kommen müsste. Ein Prompt wird parallel an mehrere Modelle geschickt (ein “Panel”). Ein Judge-Modell analysiert alle Antworten auf Konsens, Widersprüche und einzigartige Einsichten, und erzeugt daraus eine „fusionierte“ Antwort.
Im DRACO Benchmark zum Beispiel erreichte Fusion mit einem Panel aus Fable 5 und GPT-5.5 einen Score von 69,0 %, womit es das bisher beste Einzelmodell (Fable 5 mit 65,3 %) und alle Frontier-Modelle übertraf. Mehr noch: Ein Budget-Panel aus Gemini 3 Flash, Kimi K2.6 und DeepSeek V4 Pro schlug GPT-5.5 und Opus 4.8 und kam auf 64,7 % — bei 50 % der Kosten.
Wieso, in Herrgottsnamen, wird so etwas nicht in Europa erdacht, gebaut, erweitert? Das ist eine Frage, mit der wir uns auseinandersetzen müssen.
Wichtiger noch aber als diese sofortigen Produktpotenziale sind die Effekte zweiter Ordnung.
Eine starke Inferenzstandort-Politik und eine pragmatische Industriepolitik, die den beschriebenen Einsatz offener Modelle für Europa vorantreibt, weil Europa keine eigenen proprietären Top-Modelle hervorbringt, würde einerseits nicht nur handfeste Infrastruktur aufbauen. Es würde gleichzeitig, und das ist langfristig sogar wichtiger, hierzulande stärker organisatorische Kernkompetenzen aufbauen. Das gilt nicht nur für das gesamte Ökosystem an Unternehmen und Forschungseinrichtungen, sondern auch etwa auf der persönlichen Ebene, auf der Top-Forscher:innen Top-Arbeitsplätze in Europa brauchen, damit sie nicht per Default nur zu den Labs in Amerika gehen können.
Das alles reicht natürlich nicht. Es ist lediglich das absolute Minimum, wenn Europa nicht den Weg das komplett abhängigen Vasallen gehen will.
Langfristig braucht Europa zwingend eigene Top-KI-Modelle. Deshalb sind Ineffable Intelligence in London und AMI Labs in Paris so wichtig, neben Mistral.
Aber China?
Aber warum braucht Europa das, wenn China offene Modelle veröffentlicht, die alle weltweit nutzen können?
Gegenfrage: Wer geht ernsthaft davon aus, dass Xi Jinping offene KI-Modelle aus China für den Rest der Welt erlauben wird, die auf dem Level von Fable 5 oder 6 oder 7 sind? Oder anders gefragt: Wo wird die Grenze für China liegen?
Meine These sieht folgendermaßen aus: Offene KI aus China steht und fällt mit der Chipentwicklung bei Huawei. SMIC, Chinas führender Halbleiterhersteller, kann bereits 7nm-Chips produzieren. Gemeinsam mit Huawei arbeitet SMIC an der Entwicklung eines 5nm-Chips. TSMC in Taiwan bereitet die Massenproduktion von 2-nm-Chips vor. Huawei hat eine schlechtere Variante zu Nvidias Cuda. (Was Berichten zufolge das Training des neuen Deepseek-Modells erschwerte.) Das ist alles noch nicht auf Augenhöhe mit dem Westen. Aber es gibt im Autarkiebestreben Chinas kaum etwas, das wichtiger ist als ein eigenes, komplettes Chipsystem auf Weltspitze-Niveau. (Oder zumindest nah genug dran, so dass es in den meisten Fällen kaum einen Unterschied macht.)
Es wird noch ein paar Jahre dauern, bis das steht. Vielleicht drei, vielleicht fünf, auf keinen Fall zehn oder mehr.
Wenn das steht, kann ein chinesisches KI-Ökosystem bestehend aus bereits bekannten und erlernten KI-Modellen und chinesischen Chips, aufeinander abgestimmt, weltweit verkauft werden. Wenn das steht, wird es keinen Sinn mehr ergeben, die besten chinesischen Modelle zu „verschenken“. Wenn das steht, kann China Taiwan angreifen.
Peking wird mindestens so restriktiv sein wie Washington. Auch hier werden die Top-Modelle in ein paar Jahren das Land nicht mehr verlassen dürfen. Und die zweite Riege fürs Ausland wird es nur im Verbund mit chinesischer Hardware geben.
Die Frage ist nicht ob, sondern nur wann und wie es passieren wird.
Googles DeepMind-Problem
Es gibt einen Lichtblick in Europa. Etwas, über das ich in privaten Gesprächen seit Monaten immer wieder rede.
Googles KI-Kernteam DeepMind sitzt in Großbritannien. Das war auch schon vor letzter Woche sichtlich nicht mehr langfristig haltbar. Denn Google stellt seine KI-Modelle auch dem Pentagon zur Verfügung. In welcher Welt ist es auf lange Dauer möglich, dass britische Staatsbürger in Großbritannien dieses Produkt für das US-Militär produzieren?
Es ist nicht nur die Frage, wie das Pentagon oder das amerikanische „Kriegsministerium“ (jfc) die Sicherheitsaspekte, das Supply-Chain-Risiko, einschätzen. Mich treibt mehr die Frage um, wie lang die britischen Mitarbeitenden direkt an einem Produkt für das US-Militär beteiligt sein wollen.
Ich gehe davon aus, dass Ineffable Intelligence nicht das letzte Startup von Ex-DeepMind-Leuten sein wird sondern eher der Anfang. Außerdem würde ich als Headhunter versuchen, so viele Leute wie möglich abzuwerben. Es gibt keinen besseren Zeitpunkt, Top-Talente da herauszuholen.
DeepMind könnte das Nucleus einer europäischen KI-Branche werden. Gemessen an der Bedeutung, die KI künftig haben wird, ist das ein weiterer und sehr gewichtiger Grund für Brüssel, einem Rückeinstieg Großbritanniens in die EU zu unterstützen.
Die Achse Paris-London ist das Einzige, das aktuell auch nur einen Funken Hoffnung machen kann, was Europa und KI angeht.
Es wird nicht einfacher werden
Weil KI mehr Wertschöpfung in Unternehmen schafft als klassische Software, wird sich die SaaS-Geschichte nicht wiederholen. Bis dato sah das Verhältnis Europa-USA so aus, dass in den USA die digitalen Innovationen entwickelt und gebaut wurden, und diese dann in Europa gekauft oder gemietet wurden. Vom zur „Cloud“ getauften Serverpark mit Primitives bis hin zum slicken SaaS-Angebot. Das waren überschaubare Kostenpunkte für Produktivitätssteigerungen, die vergleichsweise austauschbar waren.
Wir befinden uns bei KI gerade noch am Ende der Kostenreduktionsphase. Die wirklich spannende Phase steht gerade in den Startlöchern. (Weil die agentische KI-Ära erst vor einem halben Jahr richtig begann.) KI-First-Produkte, die nur möglich sind, weil die Prozesse in den Unternehmen mit KI im Kern neu gedacht wurden. An diesen wirklich spannenden, organisatorischen Grenzen des Machbaren geht umso mehr je besser die Modelle sind.
Ein mögliches Szenario ist, dass die US-KI-Labs neue Unternehmens-Klassen ermöglichen, die mit dieser rohen Intelligenz Produkte bauen, welche dann auch an Europa verkauft werden. Europa rutscht dann also eine Stufe weiter nach unten. Vom Konsumenten der digitalen Technologie (Software und Cloud) zum Konsumenten der Produkte der Konsumenten der Technologie (Europa bekommt nur, was mit KI gebaut wurde; nicht die Möglichkeit auf Augenhöhe mit KI selbst zu bauen).
Man denke beispielsweise etwa an die Pharma-Branche, die bereits heute stark von Machine-Learning-Prozessen bei der Medikamentenforschung durchzogen ist und so von jeder Steigerung der Fähigkeiten der LLMs weiter profitiert.
Wie soll die europäische Pharma-Industrie mithalten, wenn künftig die besten Werkzeuge nur den US-Konkurrenten offen stehen werden?
Das ist eine sehr ernste Frage für Europa, die sich exakt so für jeden Wirtschaftszweig wiederholen lässt. KI ist eine Querschnittstechnologie, die jede Branche treffen wird, nicht nur Pharma.
Die wahre Herausforderung beginnt mit den kommenden KI-Modellen. Chatbots bieten kleine Hilfestellungen, und heutige Agentensysteme können bereits Teilprozesse übernehmen. Im nächsten Schritt werden diese Systeme ganze Prozesse von Anfang bis Ende steuern können. Diese Systeme sind mächtige Informationssysteme, die Informationen sortieren und auswerten und somit entscheidend zur Wertschöpfung beitragen werden. Wer das nicht ernst nimmt, müsste auch die Bedeutung von Ausbildung, Weiterbildung, Schulen, Universitäten und beruflicher Fortbildung für eine wettbewerbsfähige Wirtschaft infrage stellen. Eine Position, die wohl niemand vertreten würde.
Wissen und Wissensgenerierung wird mit KI industrialisiert. Deshalb muss Europa dieses Thema zwingend ganz oben auf die Agenda setzen.
Kein Unternehmen will ein Produkt zweiter Klasse einkaufen, wenn dieses Produkt zentral für die eigene Wertschöpfung ist. Der Unmut wird also wachsen, wenn man hierzulande nur aufwendig Zugang zu Modellen bekommt, die nicht so leistungsfähig sind wie jene, die in den USA verfügbar sind. Aber das könnte erst zu einem Zeitpunkt geschehen, wenn es zu spät ist. Es ist bereits sehr spät und die Dringlichkeit der Situation scheint nicht jedem Unternehmen und jeder europäischen Regierung in vollem Umfang bewusst zu sein.
Deshalb ist das plumpe Vorgehen der US-Regierung hier so hilfreich für Europa. Der sofortige Bann, das damit notwendige komplette Abschalten des Modells und ein wahrscheinlich zügig kommendes KYC, das ist das Grönland der KI-Welt für Europa.
Es macht wie der senile Traum von der amerikanischen Grönlanderoberung mit einem Mal deutlich, was bereits vorher absehbar aber noch ignorierbar war. Es wurde abrupt der Schleier gelüftet und eine graduelle Entwicklung, die bereits begonnen hatte, für alle sichtbar gemacht.
Für die Politik sollte diese Dringlichkeit noch deutlicher sichtbar sein als für die Wirtschaft, denn was es auf jeden Fall zu verhindern gilt, ist eine Situation, in der amerikanische Unternehmen und/oder die amerikanische Regierung entscheiden, welche europäischen Unternehmen für welche Produktarten Zugang zu welchen Modellen erhalten dürfen.
Amerikanische Kingmaker für europäische Volkswirtschaften. How about that for an AI doom scenario.
FAZ-Texte zu europäischer Souveränität und Stärkung des europäischen Standorts
Weiterführende Texte in der FAZ von mir zum Themenkomplex digitale/technologische Souveränität Europas und Stärkung des europäischen Standorts:
- 2026-06-10 · Frankreich investiert Milliarden: Europas KI-Zukunft: 93 Milliarden Euro Investitionszusagen machen Paris zum Zugangspunkt für den europäischen KI-Markt; das nützt auch Deutschland.
- 2026-05-27 · Europa hat auf keiner Achse der Raumfahrt ein Pendant zu SpaceX: Strukturelles Defizit beim Aufbau europäischer Schlüsselindustrien; ohne große Vision kein Talentmagnet.
- 2026-05-06 · David Silver und Reinforcement Learning: Europas KI-Chance: Mit Ineffable Intelligence und AMI Labs entstehen zwei europäische Alternativen zum LLM-Mainstream.
- 2026-04-29 · Cohere und Aleph Alpha: Was uns die Übernahme über digitale Souveränität lehrt: Die Übernahme als positiver Wendepunkt für Deutschland und für die Frage, was digitale Souveränität wirklich bedeutet.
- 2026-04-01 · Tech-Souveränität: Europas Befreiungsschlag mit KI: Die KI-Disruption als einmalige Chance, die Abhängigkeit von amerikanischer Cloud- und KI-Infrastruktur zu lösen.
- 2026-03-18 · AMI Labs und Yann LeCun: Paris wird KI-Hauptstadt Europas: Größte Seed-Runde Europas; zusammen mit Mistral wird Paris zum europäischen KI-Zentrum.
- 2026-01-14 · Industriepolitik: 5 Dinge, die Deutschland ändern muss: Fünf Handlungsfelder für strategischere, europäischere und schnellere Standortpolitik nach chinesischem Vorbild. Einer meiner wichtigsten Texte der letzten Jahre.
- 2025-10-08 · Bosch, Trumpf und Siemens: Wie die deutsche Industrie lokale KI einsetzt: Deutsche Industrie macht sich mit lokalen KI-Modellen unabhängig von US-KI-Riesen.
- 2025-05-14 · Die Chip-Strategie der EU ist nur ein Tropfen auf den heißen Stein: Europas Chips Act bleibt im Vergleich zu chinesischen und amerikanischen Investitionen unzureichend.
- 2025-04-15 · Offene KI als Ausweg für Europa: Offene Modelle als Weg aus der Abhängigkeit von amerikanischen Techgiganten.
- 2026-04-08 · DeepSeek und chinesische KI: Warum sie im Westen boomen: Deutschlands dreigeteilte Antwort auf chinesische Modelle, von China-only bis eigene Infrastruktur.