{"id":1407070,"date":"2026-10-27T15:24:04","date_gmt":"2026-10-27T15:24:04","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=news&p=1407070"},"modified":"2026-10-27T15:24:04","modified_gmt":"2026-10-27T15:24:04","slug":"sovereignty-in-ai-deployment-means-first-and-foremost-ensuring-you-have-a-choice","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/news\/sovereignty-in-ai-deployment-means-first-and-foremost-ensuring-you-have-a-choice\/","title":{"rendered":"\u201cSouver\u00e4nit\u00e4t beim Einsatz von KI bedeutet in erster Linie, sicherzustellen, dass man die Wahl hat\u201d"},"content":{"rendered":"

Nach einem Rekord-Sommer f\u00fcr den Bereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz hinsichtlich der Ver\u00f6ffentlichung neuer Modelle und Sicherheitsvorf\u00e4lle, Vincent Luciani<\/a> (X05), Mitbegr\u00fcnder und Vorstandsvorsitzender von Artefact, einem in Europa f\u00fchrenden Unternehmen im Bereich KI-Beratung, r\u00fcckt die Debatte um die KI-Souver\u00e4nit\u00e4t in den richtigen Kontext. Seiner Ansicht nach verf\u00fcgt Europa nach wie vor \u00fcber M\u00f6glichkeiten, um sowohl Wettbewerbsf\u00e4higkeit als auch Widerstandsf\u00e4higkeit zu gew\u00e4hrleisten.<\/em><\/p>\n

Warum spielt der Begriff der Souver\u00e4nit\u00e4t heute in Diskussionen rund um artificial intelligence eine so gro\u00dfe Rolle?<\/h2>\n

Souver\u00e4nit\u00e4t ist vor allem keine Autarkie. Sie ist die F\u00e4higkeit, sich eine Wahlm\u00f6glichkeit zu bewahren.<\/strong> Die M\u00f6glichkeit, jederzeit entscheiden zu k\u00f6nnen, welche Technologie eingesetzt werden soll, wo sie ausgef\u00fchrt wird und unter welchen Bedingungen, sowie die F\u00e4higkeit, zwischen den Optionen zu wechseln.<\/p>\n

Souver\u00e4nit\u00e4t war f\u00fcr Regierungen schon immer ein Thema von h\u00f6chster Bedeutung, doch zum ersten Mal sp\u00fcren nun auch Unternehmen so deutlich, wie entscheidend dieses Konzept ist. In den letzten Monaten haben sich zwei Dinge ge\u00e4ndert: Technologie ist weitgehend zu einer Waffe geworden<\/strong> (Im Juni stufte Washington zwei Modelle als Milit\u00e4rtechnologie ein), und bestimmte L\u00e4nder haben damit begonnen, anderen den Zugang zu leistungsstarken Tools zu verwehren (Anthropic sah sich auf ausdr\u00fcckliche Aufforderung der US-Regierung gezwungen, \u2019Fable\u201c vor\u00fcbergehend vom Markt zu nehmen).<\/p>\n

Inwiefern haben die j\u00fcngsten Ereignisse Fragen der Souver\u00e4nit\u00e4t noch st\u00e4rker in den Fokus ger\u00fcckt?<\/h2>\n

Die Nachrichten dieses Sommers lieferten besonders viele Erkenntnisse hinsichtlich der Modellleistung und der damit verbundenen Risiken. W\u00e4hrend in den letzten drei Monaten die h\u00f6chste Anzahl an Modellfreigaben<\/strong> die jemals erfasst wurden (75 Modelle in 36 Forschungslabors), haben mehrere Vorf\u00e4lle gezeigt, dass wegweisende KI-Modelle sich von anderen technologischen Werkzeugen unterscheiden.<\/p>\n

Wir m\u00fcssen uns zun\u00e4chst vor Augen f\u00fchren, dass im Jahr 2025 jede Organisation mit fast 2.000 Cyberangriffe pro Woche \u2013 ein Anstieg um 70% im Vergleich zu 2023<\/strong>. Vom 11. bis zum 21. Juli gelang es Modellen, die hinsichtlich ihrer Cyberf\u00e4higkeiten getestet wurden, aus der Testumgebung von OpenAI zu entkommen, auf das Internet zuzugreifen und in die Produktionssysteme von Hugging Face einzudringen.<\/p>\n

Als sich die amerikanischen propriet\u00e4ren Modelle weigerten, den Angriffscode zu lesen, um den Vorfall zu kl\u00e4ren, mussten die Ingenieure sogar auf ein chinesisches Modell, das GLM-5.2, zur\u00fcckgreifen, um die Verteidigung zu organisieren! Dann, Ende August, OpenAI<\/a> hat das Training seiner fortgeschrittensten Modelle ausgesetzt<\/strong> da das Unternehmen nicht ausschlie\u00dfen konnte, dass sein Modell \u201cAstra\u201d ein Risiko f\u00fcr \u201ekritische Cyberf\u00e4higkeiten\u201c darstellte.<\/p>\n

Wie wird sich dieser Wettlauf um die Leistungsf\u00e4higkeit von KI-Modellen Ihrer Meinung nach in Zukunft entwickeln?<\/h2>\n

Meine zentrale Hypothese lautet, dass sich die Kommodifizierung von Modellen<\/strong> weiter beschleunigen wird und somit zug\u00e4ngliche Intelligenz zu immer geringeren Kosten bereitgestellt wird. Dies ist die Richtung, in die sich der Markt mit der j\u00fcngsten explosionsartigen Zunahme von Open-Weight-L\u00f6sungen (bei denen Modellgewichte gemeinsam genutzt werden) entwickelt, die bei einer deutlich reduzierten Leistung (2% bis 3%) einen drastisch gesenkten Preis (etwa 80% g\u00fcnstiger) aufweisen. Bedenken Sie, dass all diese Modelle bereits eine \u00fcberragende Leistung erbringen und der marginale Leistungsgewinn propriet\u00e4rer Modelle nur noch f\u00fcr hochkritische oder Nischenanwendungen gerechtfertigt werden kann. Bedenken Sie schlie\u00dflich, dass ein offenes Modell, das durch kontextbezogene data und eine ma\u00dfgeschneiderte Anbindung unterst\u00fctzt wird, ein eigenst\u00e4ndiges Frontier-Modell in der Leistung \u00fcbertreffen wird!<\/p>\n

Dieses Konzept sollte nicht mit \u201eOpen Source\u201c verwechselt werden, womit Modelle gemeint sind, deren gesamte Trainingspipeline \u00f6ffentlich zug\u00e4nglich ist. Vor kurzem hat eine Welle chinesischer Modelle mit offenem Gewicht Einzug gehalten, die \u00fcber den stark gehypten DeepSeek<\/a>, darunter Qwen<\/a> (Alibaba), GLM<\/a> (Zhipu), Kimi<\/a> (Moonshot) und Hunyuan<\/a> (Tencent).<\/p>\n

Allerdings l\u00e4sst sich eine unterschiedliche Modellleistung nicht ausschlie\u00dfen, wobei sich unter den KI-Labors m\u00f6glicherweise ein Vorreiter herauskristallisieren k\u00f6nnte, dem es gelingt, die schwer fassbare allgemeine k\u00fcnstliche Intelligenz zu erreichen. So stellte OpenAI beispielsweise Anfang September GPT-6 Astra<\/strong> als \u201cden Beginn des Zeitalters der allgemeinen k\u00fcnstlichen Intelligenz (AGI)\u201d, der einen sprunghaften Fortschritt bei Aufgaben mit langfristigem Horizont mit sich bringt.<\/p>\n

F\u00fcr Unternehmen, die Souver\u00e4nit\u00e4t anstreben und gleichzeitig auf erstklassige Modelle zugreifen m\u00f6chten, ist \u201eOpen Weight\u201c die L\u00f6sung! Konkret empfehlen wir einem Unternehmen, das den Einsatz von KI anstrebt, die Integration dieser Modelle mithilfe einer Architektur, bei der kritische Werte im eigenen Haus verbleiben (der Unternehmenskontext und das \u201eHarness\u201c), sowie die Bereitstellung von Open-Weight-Modellen auf einer in Frankreich angesiedelten Infrastruktur. Zwar gibt es keine vollst\u00e4ndige Souver\u00e4nit\u00e4t, doch eine kontrollierte Abh\u00e4ngigkeit ist erreichbar.<\/p>\n

Was sollte auf franz\u00f6sischer und europ\u00e4ischer Ebene unternommen werden, um unseren Handlungsspielraum angesichts dieser technologischen Ver\u00e4nderungen zu sichern? Ist Europa noch im Rennen um die Entwicklung eigenst\u00e4ndiger L\u00f6sungen?<\/h2>\n

Europa muss seine Positionierung in den prim\u00e4ren Technologieebenen der KI pragmatisch betrachten. Grob gesagt gibt es zwei davon: Infrastruktur und Modelle<\/strong>.<\/p>\n

Was die Recheninfrastruktur betrifft, m\u00fcssen wir nat\u00fcrlich den Aufbau von data-Zentren in Europa und Frankreich beschleunigen, und die wachsende \u00f6ffentliche Unterst\u00fctzung geht in die richtige Richtung. Ich m\u00f6chte dies jedoch etwas nuancieren und alle daran erinnern, dass Souver\u00e4nit\u00e4t sich nicht auf eine physische Pr\u00e4senz auf europ\u00e4ischem Boden beschr\u00e4nkt. Der kollektive Stolz, der darauf folgte, Die Investition von SoftBank in H\u00f6he von 45 Milliarden Euro<\/strong> Auf dem \u201eChoose France\u201c-Gipfel wird manchmal die Tatsache \u00fcbersehen, dass dekarbonisierter Strom einer unserer wichtigsten Wettbewerbsvorteile ist und daher mit Bedacht eingesetzt werden muss. Leider ist die Anwendung des \u201eOpen-Weight\u201c-Prinzips derzeit in der europ\u00e4ischen Kultur noch nicht fest verankert, im Gegensatz zu dem, was wir in China und den Vereinigten Staaten beobachten. Das data von Mozillas Entwicklerumfrage 2026<\/strong> ist eindeutig: Westeuropa und S\u00fcdamerika sind die einzigen Regionen, in denen geschlossene Modelle gegen\u00fcber offenen Modellen die Nase vorn haben, wobei die Akzeptanzraten offener Modelle von 90% in China auf 70% in Europa<\/strong>\u2026 Es ist dringend erforderlich, diese Denkweise auf europ\u00e4ischer Ebene zu \u00e4ndern, da diese Technologien durchaus unsere gr\u00f6\u00dfte Hoffnung f\u00fcr die Zukunft darstellen k\u00f6nnten!<\/p>\n

\n

\u201cAuch wenn es keine vollkommene Souver\u00e4nit\u00e4t gibt, ist eine kontrollierte Abh\u00e4ngigkeit m\u00f6glich!<\/strong>\u201d<\/p>\n<\/blockquote>\n

Dies ist zum einen eine Frage der Kultur, die durch einen echten Mangel an Vertrautheit gekennzeichnet ist, zum anderen aber auch eine Frage der Serviceverf\u00fcgbarkeit: Geschlossene Modelle verf\u00fcgen im Gegensatz zu offenen Alternativen stets \u00fcber mehrere Betriebsebenen, die die Bereitstellung erleichtern. Wir m\u00fcssen daher z\u00fcgig die Software-Bausteine entwickeln, die erforderlich sind, um diese offenen Modelle mit demselben Serviceniveau wie geschlossene Modelle bereitzustellen (API-Zuverl\u00e4ssigkeit und -Standardisierung, Orchestrierung, Feinabstimmung usw.). In dieser Hinsicht ist die Ank\u00fcndigung vom 30. September zur Gr\u00fcndung des KI-Infrastruktur-Start-ups Blackfuel eine hervorragende Nachricht, da dieses neocloud-Player, spezialisiert auf KI-Inferenz<\/strong>.<\/p>\n

Dennoch darf Europa den Kampf um die Intelligenz nicht aufgeben. Eine politische Entscheidung k\u00f6nnte den Einsatz offener Modelle (die schnell veraltet w\u00e4ren) ohne Weiteres verbieten, da diese stets die blinden Flecken ihres Trainings sowie potenzielle Probleme bei der Ausrichtung mit sich bringen. Das Signal, das dadurch ausgesendet wird, Mistral<\/a> Dieser Sommer sollte ein kollektiver Weckruf sein. Da Mistral seit dem \u201eMistral Large 2\u201c (Juli 2024) \u00fcber kein wettbewerbsf\u00e4higes Spitzenmodell mehr verf\u00fcgte, musste das Unternehmen ein chinesisches Modell, den GLM-5.2, integrieren und sich weitgehend als cloud-Betreiber und Integrator ausl\u00e4ndischer Modelle neu positionieren. Die Ank\u00fcndigung von Mistral Large 4<\/strong> Das sind erfreuliche Nachrichten, doch es hat betr\u00e4chtlich lange gedauert, und die Leistung liegt nach wie vor weit hinter der Leistungsgrenze der Generalistenmodelle (Vals-Index) zur\u00fcck. Wir m\u00fcssen jetzt massiv in den Wettlauf um die Spitzenmodelle reinvestieren!<\/p>\n

Welche Rolle spielt Artefact in dieser Debatte?<\/h2>\n

Es ist nun schon \u00fcber 10 Jahre her, seit ich Artefact<\/a>, und wir haben uns ausschlie\u00dflich auf die Einf\u00fchrung von Data und KI in Unternehmen weltweit konzentriert. Unsere Aufgabe ist es, durch den Einsatz neuer Technologien die wirtschaftliche Wettbewerbsf\u00e4higkeit zu f\u00f6rdern. Mit 2.600 Mitarbeitern in 26 Niederlassungen weltweit haben wir mittlerweile eine Gr\u00f6\u00dfe erreicht, die uns un\u00fcbertroffene Praxiserfahrung verschafft.
\nUnser Motto lautete schon immer: \u201cBei KI geht es um Menschen<\/strong>,\u201d, was unsere \u00dcberzeugung widerspiegelt, dass bei der Transformation von Arbeitsweisen und Strategien zur Wertsch\u00f6pfung in Unternehmen stets der Mensch im Mittelpunkt stehen muss. Was die derzeitigen Kernaktivit\u00e4ten von Mistral betrifft, so sind wir im Wesentlichen Wettbewerber, die dieselben Beratungsbed\u00fcrfnisse unserer Kunden bedienen!<\/p>\n

Wir haben uns zum Ziel gesetzt, einen Beitrag zu Fragen der nationalen Souver\u00e4nit\u00e4t zu leisten. Aus diesem Grund haben wir eine KI-Akademie<\/a> vor Jahren, um m\u00f6glichst viele Menschen im Bereich der KI auszubilden, und dies ist auch die treibende Kraft hinter unserer Teilnahme an der AION-Konsortium<\/a> als Reaktion auf die Europ\u00e4ische Kommission KI-Gigafabriken<\/strong> Ausschreibung, in deren Rahmen eine souver\u00e4ne Recheninfrastruktur in Frankreich und europaweit aufgebaut werden soll.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":[],"featured_media":1407073,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"news-category":[],"news-language":[],"class_list":["post-1407070","news","type-news","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/news\/1407070","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/news"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/news"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1407073"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1407070"}],"wp:term":[{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/author?post=1407070"},{"taxonomy":"news-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/news-category?post=1407070"},{"taxonomy":"news-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/news-language?post=1407070"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}