Digitalgipfel der Bundesregierung: Wo Deutschland mit KI punkten könnte

Mit ihrem KI-Gipfel will die Bundesregierung für Schwung in der Branche sorgen. Ex­per­t:in­nen raten Deutschland allerdings von einem Wettrennen ab.

Auf dem Digitalgipfel der Bundesregierung haben Digitalminister Karsten Wildberger und Bundeskanzler Friedrich Merz (beide CDU) mehr Tempo in Sachen künstliche Intelligenz gefordert. „Wir müssen in Deutschland und Europa viel schneller darin werden, digitale Technologien zu entwickeln und zu nutzen“, sagte Merz am Montag vor nationalem und internationalem Branchenpublikum. „Kühne Entscheidungen für Energieinfrastruktur und Investitionen“ seien nötig, sagte Wildberger. Und: weniger Regulierung. Es brauche „weniger Verpflichtungen und mehr Platz, um Ideen zu testen und auszubauen“.

Einen bedeutenden Deal hatte die Bundesregierung bereits zwei Wochen zuvor bei ihrem Investorengipfel verkündet: Das Wirtschafts- und das Forschungsministerium haben eine Absichtserklärung mit Nvidia unterzeichnet. Nvidia ist der global wichtigste Hersteller von KI-Hochleistungschips und einer der am höchsten bewerteten börsennotierten Konzerne.

Der Bundesregierung zufolge soll die Kooperation vor allem dazu dienen, KI-Modelle für die industrielle Nutzung zu entwickeln. Einbezogen werden sollen dafür nicht nur große Konzerne, sondern auch kleine und mittlere Unternehmen sowie Forschungseinrichtungen. Die Kooperation solle die Wettbewerbsfähigkeit Deutschlands und die technologische Souveränität sichern. Merz erklärte nun auf dem Digitalgipfel, man wolle auch europäische Frontier-Modelle entwickeln. Frontier-Modelle sind die leistungsfähigsten KI-Modelle, die derzeit von Unternehmen wie Anthropic und OpenAI kommen.

USA und China vorn

Doch was diese großen, besonders leistungsfähigen Sprachmodelle angeht, dürfte ein Wettlauf für Deutschland und Europa schwierig werden. Momentan sind in dem Bereich die USA führend, dicht gefolgt von den chinesischen Anbietern. Zwar ist über das Projekt SOOFI ein europäisches Open-Source-KI-Modell in Planung. Doch um den Leistungsvorsprung etwa der USA einzuholen, fehlen Europa nicht nur die immensen Summen an Risikokapital, sondern auch die großen Datenmengen, über die die US-Unternehmen verfügen und die sie – teils legal, teils mindestens im Graubereich – für das Training ihrer KI-Modelle nutzen.

Ex­per­t:in­nen sehen daher das deutsche und europäische Potenzial nicht darin, in einen Wettlauf mit den USA und China einzusteigen. „Souveränität entsteht nicht, indem wir den größten Sprachmodellen hinterherlaufen und sie mit eigenen Daten nachtrainieren“, sagt Björn Ommer, Leiter der Computer Vision & Learning Group der Ludwig-Maximilians-Universität München laut Science Media Center. Eine vielversprechendere Strategie sei es, „in strategisch wichtigen, bislang unterrepräsentierten Feldern wie der physischen und industriellen KI die Infrastruktur und das Betriebssystem für die Wertschöpfung von morgen zu schaffen, die in der realen Welt einen Unterschied machen“.

Auch aus ökologischer Sicht könnte das von Vorteil sein: „Die Entwicklung eigener Frontier-Sprachmodelle ist ungleich ressourcenintensiver als die Entwicklung von Modellen für andere Modalitäten“, erklärt Ommer. Die Frontier-Modelle sind die leistungsfähigsten KI-Modelle von Unternehmen wie Anthropic und OpenAI. Der Ressourcenunterschied zeige sich nicht nur beim Training, sondern auch bei der Nutzung.

Die Ressourcenfrage

Der Ressourcenverbrauch, gerade in Bezug auf Wasser und Strom, sowie die Emissionen sind Punkte, die für immer größere Kritik an der Technologie sorgen: „Die Chipproduktion verbraucht Unmengen Strom und Wasser, produziert Millionen Tonnen CO₂ – und dazu kommt erst noch der Ressourcenverbrauch der Rechenzentren“, kritisierte Benjamin Stephan von der Umweltorganisation Greenpeace nach dem Nvidia-Deal.

In Deutschland wird der KI-Boom jedenfalls voraussichtlich zu niedrigeren Standards für Rechenzentren führen. So sieht die Rechenzentrumsstrategie der Bundesregierung einen deutlichen Ausbau der IT-Infrastruktur vor. Die Kapazitäten alleine für KI sollen sich bis 2030 vervierfachen. Gleichzeitig wird der Bundestag voraussichtlich in den kommenden Wochen das neue Energieeffizienzgesetz beschließen. Es enthält eine deutliche Abschwächung der Vorgaben für Betreiber von Rechenzentren, etwa was die Energieeffizienz angeht.

Investitionen in offene Modelle

Stefan Heumann, Geschäftsführer des Thinktanks Agora Digitale Transformation, hält es für sinnvoll, wenn sich die Bundesregierung bei ihren Ausgaben für KI auf Felder konzentriert, die im öffentlichen Interesse sind – und die von den Big-Tech-Konzernen vernachlässigt werden. „Zum Beispiel offene KI-Modelle, aber auch solche für die Verwaltung oder den Gesundheitssektor.“ Also Bereiche, wo zum Beispiel sensible Daten verarbeitet werden. Für solche Investitionen seien aber auf mittel- bis langfristige Sicht Umschichtungen im Haushalt nötig.

Denn einer aktuellen Analyse des Thinktanks zufolge speist sich weiterhin der größte Teil des Haushalts für das Digitalministerium aus dem Sondervermögen – laufe das aus, stünden das Ministerium und die Projekte an einer Klippe, so Heumann. Der Experte kritisiert die Bundesregierung: „Momentan ist viel KI im Schaufenster und wenig im Maschinenraum.“ So hat Agora die Posten im Bundeshaushalt nach Titeln analysiert: Demzufolge sind nur 0,15 Prozent des Kernhaushalts Ausgaben mit KI-Bezug.

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