Es braucht nicht viel, um zu sehen, dass die EU in Sachen Künstlicher Intelligenz nicht gerade Vorreiterin ist. Wenn im Wochenrhythmus neue, noch leistungsfähigere Sprachmodelle, sogenannte Large Language Models (LLMs) veröffentlicht werden, ist es US-amerikanische Software, über die gesprochen wird: ChatGPT von OpenAI, Gemini von Google, Claude von Anthropic. Modelle von europäischen Unternehmen und Forschungseinrichtungen rangierten bis auf wenige Ausnahmen unter ferner liefen.

Die EU ist im Wettlauf um die besten KI-Entwicklungen derzeit noch nicht wirklich relevant.
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Nun kann man berechtigterweise einwerfen, dass KI mehr ist als die gehypten Sprachmodelle. Wenn Computer Auffälligkeiten in Geschäftsdaten oder Röntgenbildern finden, Gesprochenes verschriftlichen oder Gesichter erkennen, ist meist auch Künstliche Intelligenz am Werk.

Die Billionenfrage

Doch generative KI, also solche, die in der Lage ist, aus Eingaben Texte, Bilder, Videos oder Musik zu erzeugen, ist oft universell einsetzbar – weshalb viele große Hoffnungen in sie setzen. Die Unternehmensberatungsgesellschaft PwC geht etwa davon aus, dass generative KI bereits 2030 rund 16 Billionen US-Dollar zur weltweiten Wirtschaftsleistung beitragen wird. Eine Chance, die man sich auch in Europa nicht entgehen lassen will.

Und dennoch scheinen die Pläne, die EU zu einer KI-Größe zu machen, nicht richtig zu fruchten. Ein am Mittwoch veröffentlichter Bericht des Europäischen Rechnungshofs, der die KI-Förderpolitik der EU-Kommission unter die Lupe nahm, spricht eine deutliche Sprache. Die Maßnahmen der EU seien unkoordiniert, zu träge – und nur wenig deute darauf hin, dass sie zu den "bahnbrechenden KI-Innovationen" führen, welche die EU dringend braucht, um im KI-Wettrennen nicht an Boden zu verlieren.

Nur ein einziger europäischer Name fällt im Zusammenhang um Large Language Models immer wieder: Mistral. Das französische Unternehmen wurde erst vor etwas mehr als einem Jahr gegründet und konnte bereits rund 500 Millionen Euro von Investoren einsammeln. Inzwischen soll das Unternehmen bereits zwei Milliarden Euro wert sein – nach der nächsten Finanzierungsrunde könnte es ein vielfaches davon sein.

Die Ausnahmeerscheinung aus Frankreich

Im Vergleich zu OpenAI, das mit etwa 75 Milliarden Euro bewertet wird, oder gar Google oder Meta ist Mistral immer noch winzig – doch in der kargen KI-Landschaft Europas ist Mistral eine Ausnahmeerscheinung. Auch in den Ranglisten, die regelmäßig die Leistungsfähigkeit von LLMs bewerten, können sich Mistrals Modelle durchaus mit jenen aus den USA messen lassen.

Wie ist der Erfolg von Mistral zu erklären? Interview-Anfragen, die DER STANDARD über Wochen mehrmals gestellt hatte, ließ das französische Unternehmen unbeantwortet. Doch es ist wohl ein Mix aus mehreren Zutaten, der dafür verantwortlich ist, dass Mistral zum Unicorn wurde – also einem Startup mit Milliardenwert.

"Das sind die brillantesten Köpfe, es außerhalb von OpenAI zu Sprachmodellen gibt", sagt Clemens Wasner, mit seinem Startup EnliteAI selbst KI-Unternehmer und Gründer des Thinktanks AI Austria, der angewandte KI in Österreich fördern will. Dass die Mistral-Gründer Erfahrung haben, lässt sich nicht von der Hand weisen. Sie waren zuvor bei der Pariser Niederlassung der KI-Forschungsabteilung des Facebook-Mutterkonzerns Meta tätig.

Arthur Mensch, CEO und Mitgründer von Mistral, bei einer Konferenz in Paris Ende 2023. Das französische Unternehmen ist das einzige europäische, das bei Large Language Models auch international mitmischt.
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Viel KI um wenig Geld

Dazu kommt, dass Mistral mit seiner im Vergleich zu den IT-Giganten niedrigen finanziellen Ausstattung aus der Not eine Tugend machte und Sprachmodelle mit möglichst wenig Geld entwickelt. "Wir wollen das kapitaleffizienteste Unternehmen in der Welt der KI sein. Das ist der Grund für unsere Existenz", sagte Mistral-CEO Arthur Mensch im Februar zum Wall Street Journal. Das Training von Mistral leistungsfähigstem Modell würde weniger als 20 Millionen US-Dollar kosten, während GPT-4 von OpenAI mehr als 100 Millionen Dollar verschlang.

Dazu profiliert man sich dezidiert als europäischer Gegenentwurf zu den KI-Unternehmen aus den USA, die auch amerikanische Werte transportieren. Stattdessen will Mistral seine Software auf Offenheit, Mehrsprachigkeit, kulturelle Vielfalt aufbauen. Das gefällt der europäischen Politik. Wobei Mistral ohnehin gute Kontakte in den Élysée-Palast hat: Mitgründer Cédric O engagierte sich seit Anbeginn bei Macrons Partei En Marche – und war bis 2022 Digitalisierungsstaatssekretär in seiner Regierung.

Wenig Geld, zu langsam

Dennoch bleibt Mistral eine Ausnahmeerscheinung. Fragt man Sepp Hochreiter, einen der Wegbereiter der modernen KI-Forschung, nach den Gründen für Europas abgeschlagene Position im KI-Rennen, kommt seine Antwort wie aus der Pistole geschossen. Der deutsche Informatiker, der aktuell der Johannes-Kepler-Universität (JKU) Linz forscht, nimmt sich kein Blatt vor den Mund, wenn es um Kritik an der Standortpolitik geht.

Da wäre zum einen das Geld, das, wie auch der EU-Rechnungshof kritisiert, zu spärlich und zu langsam fließe. "Es ist unmöglich, mit EU-Geldern ein KI-Projekt zu finanzieren", sagt Hochreiter. Während Forschungseinrichtungen und Unternehmen in Europa teils mehr als ein Jahr auf ihr Geld warten, würden Google oder Meta mit ihren agilen Abteilungen Projekte in wenigen Wochen umsetzen. "Die Geschwindigkeiten sind bei KI einfach ganz andere", sagt Hochreiter.

Das Geld wird vor allem für Hardware gebraucht. Beim Training großer KI-Modelle arbeiten sich teils ganze Rechenzentren monatelang ab – doch genau die fehlen in Europa.

Noch etwas sieht Hochreiter als Hindernis. "Teilweise regulieren wir uns kaputt", sagt der Informatiker und schießt ein Beispiel aus seinem neuen Unternehmen NXAI nach: Ein quelloffenes Sprachmodell, das er gerade entwickle, würde laut dem ab 2025 gültigen AI-Act der EU der Risikogruppe unterliegen. Dann müsste er zusätzliche Auflagen erfüllen – und etwa dokumentieren, woher die Daten für das Training des Modells kommen. Sein Modell mit den gleichen Daten wie die US-Konkurrenten zu füttern, käme dann nicht in Frage, da diese nicht ausreichend dokumentiert sind. "Wir hätten die bessere Technologie als ChatGPT, dürfen sie aber nicht verwenden", kritisiert Hochreiter. "Das finde ich absurd."

Angst vor der Privatwirtschaft

Auch an den Universitäten vermisst er die Gründungsmentalität. "In den USA gründe ich mit einer guten Idee ein Startup, in Europa gehe ich in die Forschung", sagt Hochreiter. Dabei müsse sich das nicht per se ausschließen. Doch wer nach einer gescheiterten Gründung eine Doktorats- oder Lektorenstelle will, hat es in vielen EU-Ländern tendenziell schwer – das schrecke viele davon, den Schritt in die Selbstständigkeit zu machen.

Dass die EU bisher kaum KI-Startups hervorbringt, hat für Clemens Wasner ohnehin weniger mit KI als mit der wenig ausgeprägten Startup-Kultur zu tun. Es sind viele Kleinigkeiten, die in Summe eine große Bürde für Gründerinnen und Gründer ausmachen.

"In den USA könnten wir in zehn Minuten eine Firma gründen", sagt Wasner. Die Delaware C-Corp, angemeldet im gleichnamigen Bundesstaat, hat sich in den USA als Standard-Unternehmensform für Startups herausgebildet. Investoren verlangen teilweise dezidiert, dass sich der Sitz in Delaware befindet, wo die Steuern niedrig und die Gerichte unternehmerfreundlich sind. In Europa gibt es keine solche einheitliche Rechtsform für junge Unternehmen. Auch Einbürgerungen oder bloß Aufenthaltsgenehmigungen für hochqualifizierte ausländische Mitarbeitende würden in Europa vor allem Bürokratie bedeuten.

Den Firmensitz ins Ausland zu verlegen kam für Wasner, der bereits in Tokio und Peking gearbeitet hat, trotzdem nicht infrage. "Nur weil man gerne schwimmen geht, muss man nicht gleich der nächste Michael Phelps werden", sagt Wasner. Für Gründer, die nicht das nächste Unicorn gründen wollen, sei Europa schon okay.

Um die anderen wird sich die EU noch ein wenig bemühen müssen. (Philip Pramer, 7.6.2024)