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Europa bietet Alternativen für KI-Modelle

Die gute Nachricht: Europa ist nicht ohne eigene KI-Modelle. Anbieter wie Mistral AI (Frankreich) mit Modellen wie Mistral Large 3, Aleph Alpha (Deutschland) mit seiner souveränen Plattform Pharia oder Open-Weight-Modelle aus dem Bloom-Ökosystem stehen für einen wachsenden europäischen Ansatz. Mistral und Aleph Alpha betreiben ihre Infrastruktur in Europa, verarbeiten keine Kundendaten zu Trainingszwecken ohne Einwilligung und orientieren sich an DSGVO und EU AI Act.

Martin Stolberg, KI-Chef bei Sopra Steria, sieht den Einstieg in europäische Alternativen als unmittelbar machbar: „Der Einstieg ist niedrigschwellig – über Anwendungen wie Mistral Vibe oder browserbasierte Angebote. Wer maximale Kontrolle wünscht, kann Modelle direkt lokal betreiben, etwa via LM Studio (oder, wer vollständig auf Open-Source-Infrastruktur setzen möchte, via Ollama oder LocalAI; Anmerkung der Redaktion). Entscheidend ist die klare Richtung: eigene operative Erfahrung mit europäischen Modellen aufzubauen, statt ausschließlich auf externe Anbieter zu setzen."

Die ehrliche Einschätzung lautet jedoch: Im Bereich hochspezialisierter Cybersecurity-KI – genau dem Segment, das Mythos 5 bedient – bestehen noch erhebliche Leistungsunterschiede gegenüber US-Frontier-Modellen. Alternativen zu haben ist eine Sache. Eine strategische Antwort auf die Frage, wer in Zukunft den Stecker hält, ist eine andere. Jutta Horstmann von der Heinlein Gruppe sieht dabei die EU-Kommission in der Pflicht: „Mit dem Tech Sovereignty Package zeigt die EU-Kommission, dass sie verstanden hat: Europäische digitale Souveränität kann nur mit einer verbindlichen Open-Source-Strategie erreicht werden. Doch der Fall Anthropic macht deutlich, dass die EU sofort handeln muss." Investitionen in Open-Source-KI und der Abbau bestehender Abhängigkeiten seien auf nationaler wie europäischer Ebene „dringend nötig".

Neue Abhängigkeiten, neue Risiken – und ein operativer Ausweg

Die vorübergehende Abschaltung des KI-Modells Claude Fable 5 hat die Diskussion um digitale Abhängigkeiten zusätzlich verschärft. Für die KI-Beratung Neurawork zeigt der Fall vor allem eines: Unternehmen benötigen eine souveräne KI-Strategie, die nicht von einem einzelnen Anbieter, Modell oder Rechtssystem abhängig ist. „Viele Unternehmen konzentrieren sich derzeit auf die Frage, welches KI-Modell am leistungsfähigsten ist. Die wichtigere Frage lautet jedoch: Was passiert mit meinen Prozessen, wenn dieses Modell morgen nicht mehr verfügbar ist?“, sagt Christoph Knöll, Gründer und Geschäftsführer der KI-Beratung Neurawork.

Aus Sicht von Neurawork macht der Fall exemplarisch deutlich, dass die Verfügbarkeit von KI-Systemen selbst zum Betriebsrisiko wird. Datensouveränität, Compliance und Ausfallsicherheit sind damit keine flankierenden Themen mehr, sondern zentrale Voraussetzungen für den produktiven KI-Einsatz.

Neurawork entwickelt Konzept der „Operational AI“

Als Antwort darauf hat Neurawork das Konzept der „Operational AI“ entwickelt. Es zielt darauf ab, KI-Anwendungen so zu gestalten, dass sie unabhängiger, resilienter und wirtschaftlich tragfähig sind. Im Kern steht ein vierstufiges Vorgehen: Im ersten Schritt geht es darum, den wirtschaftlichen Engpass zu identifizieren. Nicht die Technologie steht am Anfang, sondern die Frage, welcher Faktor den größten Einfluss auf Umsatz, Kosten oder Wachstum hat. Erst darauf aufbauend wird geprüft, ob und wie KI sinnvoll unterstützen kann.

Darauf folgt die vollständige Analyse der betroffenen Prozesse. Diese werden in einzelne Arbeitsschritte zerlegt, um gezielt zu erkennen, wo KI echten Mehrwert liefert – und wo sich Aufgaben auch ohne große, externe Modelle effizient automatisieren lassen. Im dritten Schritt wird die Architektur aufgebaut. Neurawork empfiehlt hier ausdrücklich, auf offene Technologien, europäische Infrastrukturen und spezialisierte Systeme zu setzen. Leistungsfähige Sprachmodelle sollten gezielt und nur dort eingesetzt werden, wo sie tatsächlich notwendig sind.

Abschließend werden Governance und Ausfallsicherheit integriert. Dazu zählen regulatorische Anforderungen wie DSGVO und EU AI Act ebenso wie technische Fallback-Strategien. Ziel ist es, zu verhindern, dass der Ausfall eines einzelnen Anbieters komplette Geschäftsprozesse zum Erliegen bringt.„Die meisten Unternehmen denken bei KI zuerst an Modelle. Wir empfehlen, zuerst über die eigenen Prozesse nachzudenken. Wer seine Abläufe versteht, reduziert die Abhängigkeit von einzelnen Plattformen erheblich – und kann KI gleichzeitig wirtschaftlicher einsetzen“, so Knöll. Nach Einschätzung von Neurawork werden künftig vor allem jene Unternehmen Wettbewerbsvorteile erzielen, die KI-Modelle nicht als isoliertes Werkzeug begreifen, sondern als integralen Bestandteil einer souveränen und belastbaren Unternehmensarchitektur.

Was Unternehmen und Politik jetzt tun müssen

Für IT-Verantwortliche und Geschäftsführungen in Unternehmen aus DACH ergeben sich folgende wichtige Handlungsfelder:

• KI-Abhängigkeiten inventarisieren: Welche Geschäftsprozesse, Sicherheitstools oder Entwicklungs-Workflows setzen auf externe KI-Modelle auf – und welche stammen von US-Anbietern unter möglicher Exportkontrolle? Wer diese Frage heute nicht beantworten kann, wird im Ernstfall unvorbereitet sein. Vehns formuliert es direkt: „Jedes europäische Unternehmen muss jetzt seine KI- und Cloud-Strategie radikal überarbeiten." 
• Kontinuitätspläne für KI-Dienste entwickeln: Analog zu Business-Continuity-Plänen für kritische Software-Infrastruktur brauchen Unternehmen Notfallpläne für den kurzfristigen Ausfall von KI-Diensten – inklusive vorab getesteter Alternativmodelle. Der Workaround auf Claude Opus 4.8 oder Sonnet 4.6 kann eine Übergangslösung sein; er ist keine Strategie.
• KI als kritische Infrastruktur behandeln: Stolberg macht den konzeptionellen Rahmen deutlich: „KI muss als kritische Infrastruktur behandelt werden." Das bedeutet: Redundanz einplanen, Lieferketten prüfen, Architekturentscheidungen so treffen, dass ein Anbieterwechsel möglich bleibt. 
• Compliance-Risiken entlang der KI-Lieferkette prüfen: Auch der mittelbare Zugriff auf gesperrte Modelle – etwa wenn ein US-Partner das Modell aufruft und Ergebnisse nach Europa liefert – kann in den Scope des US-Exportrechts fallen. Juristische Beratung ist hier kein Luxus, sondern Pflicht.
• Politischen Druck entfalten: Stolberg richtet einen klaren Appell an die Bundesregierung: Initiativen wie SOOFI – das erste vollständig in Europa trainierte Open-Source-Modell mit transparent nachvollziehbaren Trainingsdaten – brauchen nicht nur Anschubfinanzierung, sondern verlässliche Mittel. „Wenn Europa Kontrolle über kritische KI-Fähigkeiten ernst meint, müssen die nächsten Mittel – in der Größenordnung von mindestens 100 Millionen Euro – jetzt gesichert werden", sagt Stolberg.

KI-Modelle: Europa braucht einen eigenen Stecker

Der eco Verband bringt die Konsequenz auf den Punkt: „Europa muss eigene Kompetenzen beim Entwickeln, Betreiben und Auditieren leistungsfähiger KI-Modelle aufbauen. Europas Cybersecurity darf nicht davon abhängen, ob eine ausländische Regierung kurzfristig Zugang zu sicherheitskritischer Basistechnologie einschränkt." Das ist kein Plädoyer für digitale Abschottung. Es ist die nüchterne Forderung nach einem eigenen Stecker – nach der Fähigkeit, kritische KI-Infrastruktur selbst zu entwickeln, zu betreiben und zu auditieren, anstatt darauf angewiesen zu sein, dass Washington ihn drin lässt.

Europa hat in den vergangenen Jahren erheblich in die KI-Regulierung investiert. Mit NIS2, dem EU AI Act und der DSGVO verfügt der Kontinent über eines der elaboriertesten digitalen Regelwerke weltweit. Was fehlt, ist die entsprechende Fertigungstiefe: eigene Frontier-Modelle für sicherheitskritische Anwendungen, eigene Rechenzentrumskapazitäten, eigene Auditierungskompetenzen. Der 12. Juni 2026 ist das Datum, an dem Washington den Stecker gezogen hat. Die entscheidende Frage lautet nicht, wann Anthropic ihn wieder einsteckt. Sie lautet: Wann baut Europa seinen eigenen?