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Serie: KI-Technologie aus China KI-Offensive von China: Digitale Resilienz durch Risikostreuung - Teil 21

Ein Gastbeitrag von Dr. Hans Joachim Fuchs 5 min Lesedauer

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Digitale Resilienz entsteht im KI-Zeitalter vor allem durch Vielfalt. Chinesische Spezialmodule für Embedding, OCR, Sprachverarbeitung, Agentensysteme, Softwareentwicklung oder Bildanalyse sind weniger als Ersatz für LLMs wie OpenAI, Anthropic oder Google zu verstehen. Sie können vielmehr zusätzliche Bausteine eines resilienten europäischen KI-Portfolios sein, das die digitale Souveränität Europas erhöht.

(Bild:  © Sutthiphong/stock.adobe.com)
(Bild: © Sutthiphong/stock.adobe.com)

Als der Zugang zu Claude Fable 5 von der US-Regierung für das Ausland kurzfristig eingeschränkt wurde, wurde deutlich, dass Europas digitale Wertschöpfungsketten inzwischen in erheblichem Umfang auf Technologien beruhen, die außerhalb des eigenen Einflussbereichs liegen. Für viele Unternehmen stellte sich erstmals die Frage, was geschieht, wenn zentrale KI-Dienste aufgrund politischer Entscheidungen, Exportkontrollen, Sanktionen, Lizenzänderungen oder kommerzieller Strategiewechsel plötzlich nicht mehr verfügbar sind. Die eigentliche Lehre aus dem Anthropic-Schock lautet nicht, US-KI durch chinesische KI zu ersetzen. Vielmehr geht es darum, die digitale Resilienz europäischer Unternehmen durch intelligente Risikostreuung zu erhöhen.

Genau hier gewinnen chinesische KI-Anbieter und Open-Source-Projekte an Bedeutung. Die chinesische KI-Landschaft bietet mittlerweile eine breite Palette von Modellen, Werkzeugen und Spezialkomponenten, die gezielt einzelne Funktionen westlicher Systeme ergänzen oder ersetzen können. Damit entsteht eine zweite Lieferkette für KI-Komponenten -- vergleichbar mit dem Prinzip des Dual Sourcing in der Industrie.

Diversifikation als Basis-Strategie

In der klassischen Unternehmensstrategie gilt Diversifikation seit Jahrzehnten als zentrales Instrument zur Risikoreduzierung. Niemand würde seine gesamte Produktion von einem einzigen Lieferanten abhängig machen oder sämtliche Daten ausschließlich in einer Cloud speichern. Bei Künstlicher Intelligenz ist eine solche Monokultur jedoch inzwischen weit verbreitet. Viele Unternehmen nutzen nahezu ausschließlich Modelle von OpenAI, Anthropic oder Google. Damit entsteht ein Konzentrationsrisiko, das durch geopolitische Spannungen zwischen den USA, China und Europa zusätzlich verschärft wird.

Besonders interessant ist dabei, dass viele chinesische Anbieter auf offene oder offen zugängliche Modellarchitekturen setzen. Während OpenAI, Anthropic oder Google ihre Systeme weitgehend als geschlossene Plattformen betreiben, können zahlreiche chinesische Modelle lokal betrieben, angepasst und in bestehende Unternehmensinfrastrukturen integriert werden. Dadurch entsteht eine zusätzliche Ebene technologischer Unabhängigkeit.

Die eigentliche Chance liegt dabei nicht auf der Ebene großer Plattformen, sondern auf der Ebene einzelner Module und Funktionen. Unternehmen müssen OpenAI nicht vollständig durch DeepSeek ersetzen oder Claude durch Qwen austauschen. Viel sinnvoller ist häufig die Integration chinesischer Spezialmodule in bestehende KI-Architekturen.

US-Modul / FunktionChinesische AlternativeTypische Anwendung
OpenAI EmbeddingsBGE-M3 (BAAI)Vektorsuche, RAG-Systeme
Cohere EmbedBGE-SerieWissensdatenbanken
OpenAI WhisperSenseVoiceSpeech-to-Text
AssemblyAIParaformerTranskription
ElevenLabsCosyVoiceSprachsynthese
DALL-EKolorsBildgenerierung
MidjourneyKolors Fine-TunesMarketinggrafiken
OpenAI OCRPaddleOCRDokumentenerkennung
Amazon TextractPP-StructureRechnungen, Formulare
LangChain-AgentenOpenManusAgentische Workflows
GitHub CopilotCodeGeeXSoftwareentwicklung
OpenAI Moderation APISafety-LLMInhaltsprüfung
PineconeMilvusVektordatenbank
WeaviateInfinityWissensmanagement

Gerade im Bereich Retrieval Augmented Generation (RAG) werden chinesische Komponenten zunehmend interessant. Der kritischste Baustein vieler Wissensmanagement- und Suchsysteme sind heute Embedding-Modelle. Hier dominieren in Europa häufig die Angebote von OpenAI oder Cohere. Die BGE-Familie der Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI) gilt inzwischen jedoch als eine der leistungsfähigsten Alternativen weltweit. BGE-M3 unterstützt mehr als 100 Sprachen und vereint dichte, multi-vektorielle und sparse Retrieval-Verfahren in einem Modell, was es besonders attraktiv für mehrsprachige Unternehmensanwendungen macht.build.

Ähnliches gilt für die Dokumentenanalyse. Während zahlreiche Unternehmen auf OpenAI Vision oder Amazon Textract setzen, hat sich PaddleOCR aus dem Baidu-Ökosystem zu einem der weltweit sichtbarsten Open-Source-Werkzeuge für OCR entwickelt. Das System unterstützt mehr als 100 Sprachen, verarbeitet Rechnungen, Verträge, technische Zeichnungen, Tabellen und mehrsprachige Dokumente und lässt sich vollständig innerhalb europäischer Rechenzentren betreiben.research.

Auch im Bereich Sprachverarbeitung entstehen Alternativen. OpenAIs Whisper gilt zwar weiterhin als Standard für Speech-to-Text-Anwendungen, doch chinesische Modelle wie SenseVoice oder Paraformer erreichen inzwischen in vielen praktischen Szenarien vergleichbare Ergebnisse. Da sie lokal betrieben werden können, bieten sie zusätzliche Vorteile bei Datenschutz, Compliance und Datensouveränität.

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