Die EU hat endlich erkannt, dass es zur Verbesserung der Wettbewerbsfähigkeit europäischer Unternehmen dringend notwendig ist, deren Rückstand bei der Einführung künstlicher Intelligenz aufzuholen (d’Land, 13.02.2026). Aus diesem Grund hat die Europäische Kommission Anfang Oktober 2025 ihre Strategie „Apply AI“ vorgestellt, die darauf abzielt, KI in der Wirtschaft besser zu verbreiten, aber auch die Abhängigkeit Europas von amerikanischen und chinesischen Technologien zu verringern. Ein gewaltiges Unterfangen.
Die Ausgangslage ist alarmierend. Laut einer Studie des IWF nutzen in Europa derzeit nur vierzehn Prozent der Unternehmen KI, gegenüber 83 Prozent in China. Ein erheblicher Wettbewerbsnachteil. Im April 2025 hatte die Kommission einen Aktionsplan vorgelegt, um die EU zu einem „KI-Kontinent“ zu machen. Die Strategie „Apply AI“ konkretisierte dies, indem sie die zehn Wirtschaftsbereiche auflistete, in denen neben der Verwaltung eine massive Einführung von KI erwartet wird, wobei der Schwerpunkt auf KMU liegt. Dazu gehören das Gesundheitswesen, die verarbeitende Industrie, die Energiebranche, der Verkehrssektor, die Verteidigung, die Agrar- und Lebensmittelindustrie, die Telekommunikation, die Robotik sowie der Kultur- und Mediensektor; auch die Bereiche Klima und Umwelt werden abgedeckt.
Die Kommission plant, über verschiedene bestehende Programme – darunter „Horizont Europa“, „Digitales Europa“, „EU4Health“ und „Kreatives Europa“ – rund eine Milliarde Euro bereitzustellen. Sie setzt auf diese „Anschubfinanzierung“, um eine Hebelwirkung auf private und öffentliche Finanzmittel zu erzielen, die je nach Sektor fünf- bis zwanzigmal so hoch ausfallen könnten. Parallel dazu hat die Europäische Kommission die Strategie „AI in Science“ ins Leben gerufen auf den Weg gebracht, um Europa zu einer weltweiten Referenz in der wissenschaftlichen KI-Forschung zu machen, und hat zu diesem Zweck im November 2025 das virtuelle Institut RAISE (Resource for AI Science in Europe) ins Leben gerufen, das für die Bündelung und Koordinierung der Ressourcen (Kompetenzen, Werkzeuge, Daten, Rechenzentren) zuständig ist.
Um ihre Ziele zu erreichen, stützt sich die EU auf eine Reihe von Rechtsvorschriften, darunter den Digital Services Act (DSA, verabschiedet im Oktober 2022), den Digital Markets Act (DMA, 2022) sowie den AI Act (2023), die den Zorn von Donald Trump und den amerikanischen Tech-Giganten auf sich ziehen, die ihm bei seiner Rückkehr ins Weiße Haus die Treue geschworen hatten – im Gegenzug für das Versprechen einer umfassenden Deregulierung ihrer Aktivitäten. Diese ganze Clique wirft Europa vor, Innovationen zu bremsen und damit den Nutzern den Zugang zu den fortschrittlichsten Technologien zu verwehren. In Wirklichkeit stört diese Regulierung die großen Akteure jenseits des Atlantiks nicht nur deshalb so sehr, dann vor allem deshalb, weil sie ihre Freiheit einschränkt, den europäischen Markt „nach ihrem Belieben“ zu gestalten, ihre Compliance-Kosten stark erhöht und den Weg für mehr lokalen Wettbewerb ebnet.
Was diesen letzten Punkt betrifft, sind ihre Befürchtungen nicht ganz unbegründet, denn Europa ist fest entschlossen, seine „digitale Souveränität“ zu behaupten, indem es die Entstehung bedeutender Akteure fördert, insbesondere im Bereich der generativen KI. Die generative KI ist ein Teilbereich der KI, der auf die Erstellung neuer Daten (Texte, Bilder, Töne, synthetische Daten) spezialisiert ist. Sie ergänzt andere Arten der KI (vorausschauende oder klassifizierende KI) durch ihre Fähigkeit, originelle Inhalte zu erzeugen, anstatt lediglich vorhandene Daten zu analysieren. Seit Ende 2022 ist sie dank Tools, die von der breiten Öffentlichkeit umso schneller angenommen wurden, je größer der kostenlose Zugang zu ihnen war, zur wichtigsten und vor allem sichtbarsten Triebkraft der KI geworden.
Die bekanntesten sind die „allgemeinen Chatbots“ wie der Pionier ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google), Microsoft Copilot und Perplexity. Je nach Verwendungszweck gibt es jedoch noch viele weitere, die mehr oder weniger komplex oder spezialisiert sind. In Unternehmen ist die generative KI mittlerweile ein „Baustein“, der in zahlreiche Produkte (Assistenten, Bürosoftware, CRM, Design, Entwicklung) integriert ist – genau wie die bereits länger etablierte prädiktive KI.
Den wichtigsten Tools ist gemeinsam, dass sie in den Vereinigten Staaten entwickelt wurden, wo sich fast die Hälfte der weltweiten privaten Investitionen in KI konzentriert – insbesondere dank der Möglichkeit, dort problemlos das dafür erforderliche enorme Kapital zu beschaffen. Denn der Wettlauf um die KI wird immer teurer: Nach Angaben von Reuters werden Amazon, Alphabet, Microsoft und Meta im Jahr 2026 630 Milliarden Dollar investieren – doppelt so viel wie im vergangenen Jahr –, wobei lediglich Apple seine Investitionen gekürzt hat. Selbst nicht börsennotierte Start-ups finden problemlos Finanzierungsmöglichkeiten; die bekanntesten Beispiele sind Anthropic (mit einem Unternehmenswert von rund 180 Milliarden Dollar) und vor allem OpenAI (730 Milliarden).
„Wenn die Infrastruktur zum Kern der wirtschaftlichen Macht der KI wird, könnten die Unternehmen, die heute massiv investieren, morgen einen Vorsprung erlangen, der nur schwer aufzuholen ist“, meint ein Experte. Diese Meinung deckt sich mit der des Alphabet-Chefs Sundar Pitchai, der im Juli 2025 erklärt hatte, dass „das Risiko einer Unterinvestition erheblich höher ist als das einer Überinvestition“. Trotzdem haben mehrere Länder, insbesondere in Asien, versucht, eigene Lösungen für generative KI zu entwickeln. Dies gilt beispielsweise für China mit DeepSeek, das 120 bis 130 Millionen aktive Nutzer pro Monat zählt. Das 2023 gegründete Unternehmen entwickelt große Sprachmodelle und einen gleichnamigen Chatbot, die mit den Lösungen der großen amerikanischen Konzerne konkurrieren sollen. Japan, Korea und Indien verfolgen denselben Kurs.
In Europa gibt es bereits mehrere hundert Start-ups, die hauptsächlich in Frankreich ansässig sind. Einige von ihnen haben sich zu „Einhörnern“ entwickelt, deren Unternehmenswert jeweils über einer Milliarde Euro liegt. Mit großem Abstand an der Spitze steht das französische Unternehmen Mistral AI (12 Milliarden Euro), gefolgt von seinem Landsmann Poolside mit rund 3 Milliarden, während die deutschen Unternehmen DeepL und Aleph Alpha jeweils 2 Milliarden bzw. 1,5 Milliarden überschreiten. Außerhalb der EU hat das britische Unternehmen Stability AI einen Wert von rund einer Milliarde Dollar. Mistral AI präsentiert sich als das eigentliche Aushängeschild Europas gegenüber den amerikanischen Giganten, gefolgt von einem soliden „Bataillon“ von Spezialisten (LightOn, PhotoRoom, Bioptimus, Black Forest Labs usw.).
Diese europäischen Start-ups, die im Vergleich zu den amerikanischen Giganten verschwindend klein sind, schaffen es dennoch, sich von diesen abzuheben, wobei sie weniger auf die Art der angebotenen Dienste als vielmehr auf andere Faktoren setzen. So hat Mistral seinen Bekanntheitsgrad auf leistungsstarken Modellen aufgebaut, die als „ Open Source “ veröffentlicht wurden (wenn der Quellcode einer Software der Öffentlichkeit unter einer Lizenz zugänglich gemacht wird, die zumindest deren Einsichtnahme erlaubt), während sich beispielsweise OpenAI oder Anthropic auf „proprietäre“ Modelle stützen (Quellcode und Parameter sind vertraulich, können weder eingesehen noch geändert werden). Mistral hebt zudem seinen „europäischen Charakter“ hervor: Hosting der Lösungen in Europa, Pläne für ein eigenes Rechenzentrum, Anpassung an verschiedene Sprachen sowie die erklärte Ausrichtung auf die DSGVO und die Erwartungen der europäischen Digitalbehörden, was öffentliche Unternehmen und sensible Branchen beruhigt. Lumo hingegen, ein vom Schweizer Unternehmen Proton entwickelter KI-Assistent, setzt auf Datenschutz und hebt sich durch strenge Verschlüsselung und die Weigerung, Nutzerdaten zu verwerten, von den amerikanischen Anbietern ab.
Die EU beabsichtigt, ihre wenigen Vorreiter massiv zu unterstützen, damit diese eine kritische Größe in Bezug auf Rechenkapazität, Forschung und Entwicklung sowie Marktdurchdringung erreichen. So könnte beispielsweise im Rahmen der „europäischen Präferenz“ vorgesehen werden, dass mit öffentlichen Mitteln finanzierte KI-Lösungen (in den Bereichen Bildung, Gesundheit, Justiz und Verwaltung) vorrangig auf europäischen Modellen und Infrastrukturen basieren. Man könnte auch über die „rohe“ Bereitstellung eines LLM (Large Language Model, wie Mistral) und stattdessen „paketierte“ Angebote für Unternehmen und Verwaltungen (Chatbots, Office-Suiten) fördern, die auf europäischen Modellen basieren.
Um diese zu hosten und zu trainieren, ist es notwendig, auf vertrauenswürdige europäische „ europäischen Clouds “ zu stützen, sowohl private als auch öffentliche, nach dem Vorbild von Apertus, einem LLM, das sich als „souveräne und ethische Alternative“ zu den amerikanischen Modellen versteht und in der Schweiz von akademischen Einrichtungen entwickelt wurde. Europa will sich mit neuen Supercomputern ausstatten. Es hat bereits vier in den weltweiten Top 10 – gegenüber zwei im Jahr 2020 – und es laufen Arbeiten zur Errichtung von mindestens vier bis fünf weiteren Gigafabriken. Sind die Ambitionen Europas glaubwürdig? Die Zukunft wird es zeigen.
