30.05.2017

Analyse: Wer in Zukunft den Sozialstaat finanziert

Bei den Sozialabgaben spielt der Faktor Arbeit immer noch die Hauptrolle. Alternative Modelle gibt es- sie könnten aber Innovationen hemmen und der Wirtschaft schaden.
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Fortschritt – das ist ein durch und durch positiv besetzter Begriff. Er ist es, der die Menschen einst aus den Höhlen geholt hat und es möglich machte, Bücher zu drucken. Fortschritt klingt nach strahlender Zukunft, nach kontinuierlicher Verbesserung für jeden und in allen Bereichen. In der Realität trifft das heute aber genauso wenig zu wie im Zeitalter der Industrialisierung. Damals litten die Arbeitnehmer unter widrigen Bedingungen in den Fabriken. Heute sehen viele den Sozialstaat durch die zunehmende Digitalisierung bedroht.

Das Sozialabgaben-Dilemma

Das Problem gestaltet sich wie folgend: Die Haupteinnahmequelle der österreichischen Sozialversicherungen sind derzeit Lohnabgaben von Arbeitnehmer- und Arbeitgeberseite. Personalintensive Unternehmen leisten dementsprechend mehr Sozialabgaben als kapitalintensive Firmen mit weniger Mitarbeitern. Zu letzteren zählen vor allem hoch technologische Konzerne, die oft hohe Gewinne erwirtschaften. Das würde ein Ungleichgewicht erzeugen, meinen Politiker aus dem linken Spektrum. Und sie haben auch einen mögliche Lösung parat: die Wertschöpfungsabgabe, landläufig auch Maschinensteuer genannt. Dabei handelt es sich vereinfacht gesagt um eine zusätzliche Abgabe, die Digitalisierungsgewinner leisten sollen. Das heißt, dass sich die Sozialabgaben der Unternehmen nicht mehr nur am Faktor Arbeit, sondern auch an Gewinnen und verschiedenen Aufwendungen orientieren. In Italien und Frankreich wird das auf regionaler Ebene schon teilweise umgesetzt. Auch in Deutschland wird derzeit über eine Maschinensteuer diskutiert.

Geteilte Meinungen

Befürworter unterstreichen, dass auf diese Art die Lohnnebenkosten sinken werden und so neue Jobs entstehen könnten. Während von der einen Seite also der Ruf nach Beschäftigung laut wird, ist man auf der anderen Seite um die Folgen für (ja, eben!) den Fortschritt besorgt. Die Idee der Maschinensteuer sei veraltet, heißt es von der Industrieellenvereinigung. (Tatsächlich wurde das Konzept bereits in den 1980ern unter dem damaligen Sozialminister Alfred Dallinger besprochen.)

Politische Herausforderungen

Zwar würde sie sich kurzfristig positiv auf die Beschäftigungsstatistik auswirken, über längere Zeit seien die Konsequenzen für den Wirtschaftsstandort aber bedenklich. Im engeren Sinne bedeutet Maschinensteuer nämlich auch, dass Investitionen in Maschinen besteuert werden könnten. Das sei laut Kritikern Gift für jegliche Art von Innovation. Beide Seiten im Hinterkopf behaltend ist die Politik nun gefordert. Trotz Wunsch nach Innovation muss bei gleichzeitiger Alterung der Gesellschaft und dem dadurch bedingten zusätzlichen Pflegebedarf ein Modell gefunden werden, das den Sozialstaat auch in Zukunft finanziert.

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Matteo Rosoli, CEO von eustella © eustella

„In den USA wird gerade die Ära der Superintelligenz ausgerufen. Europa darf dabei nicht zuschauen“, sagt Matteo Rosoli, CEO von eustella. Das Wiener Startup hat am 20. Oktober die Version 1.5 seiner Plattform für KI-Agenten veröffentlicht. Sie läuft nach eigenen Angaben auf rein europäischer Cloud-Infrastruktur.

Nachtraining statt Neuentwicklung

Eustella entwickelt kein Sprachmodell von Grund auf. Stattdessen setzt das Team auf offene Modelle, deren Gewichte frei verfügbar sind, und entwickelt sie mit eigenen Daten und Verfahren weiter. Ausgangspunkt ist laut Aussendung „das chinesische Basismodell Qwen 3.8 27B”. Die leistungsstärksten offenen Modelle stammten demnach „derzeit überwiegend aus China”. Das Nachtraining soll auch deren Voreingenommenheit reduzieren.

Ergebnisse aus eigener Messung

Wie viel das Nachtraining bringt, hat eustella selbst gemessen, mit 14 gängigen Leistungstests für KI-Modelle (Benchmarks). Laut Unternehmen schneidet v1.5 in allen 14 besser ab als das Basismodell, im Schnitt um fünf Punkte. Am deutlichsten fällt der Zuwachs beim Programmieren (LiveCodeBench, plus 17,1 Punkte), beim Befolgen komplexer Anweisungen (IFBench, plus 10,9) und in mehrstufigen Gesprächen (MultiChallenge, plus 10,8) aus.

Im Vergleich mit US-Modellen zieht eustella folgende Bilanz: v1.5 erreicht mit 27 Milliarden Parametern bei LiveCodeBench 89,1 Prozent, fast identisch mit Claude Opus 5 (89,0). GPT-5.6 Sol kommt auf 82,6. Bei GPQA Diamond, einem Test mit naturwissenschaftlichen Expertenfragen, liegt eustella mit 92,6 Prozent hinter Claude Opus 5 (93,9). Beim Verstehen langer Dokumente (AA-LCR) führt v1.5 laut eigenen Angaben mit 87,5 Prozent vor Claude Opus 5 (79,0) und GPT-5.6 Sol (84,0).

Auch gegenüber dem französischen Anbieter Mistral liegt v1.5 laut eustella in allen sieben vergleichbaren Benchmarks vorn, obwohl Mistral Medium 3.5 rund fünfmal so viele Parameter habe.

Die im Sommer verglichenen Modelle sind allerdings nicht mehr die aktuellsten ihrer Anbieter. Anthropic hat mit Fable 5.1 (seit 1. September) und Opus 5.5 (seit 22. September) zwei jüngere Modelle veröffentlicht. Auch OpenAI und Mistral haben mittlerweile neue Modelle vorgestellt.

Vom Launch zur Unternehmensplattform

Vorgestellt hat eustella seine App am 24. Juni. Beim Start im Juni waren es knapp 5.000 Nutzer:innen, jetzt mehr als 22.000. Die KI-Agenten unterstützen mehrstufige Aufgaben wie Recherchen, Präsentationen oder Reiseplanung. Ende August folgte laut eustella eine Optimierung, die das Achtfache an Nutzung zum gleichen Preis ermöglicht. Mit v1.5 kommen Team- und Enterprise-Pläne: „Orbit” kostet 20 Euro pro Nutzer:in und Monat, „Constellation” mit vierfachem Nutzungsvolumen 80 Euro. Die ersten 25 Partner:innen haben bereits API-Zugriff.

Eigene Technologie in Planung

„Wir haben diesen Sommer gezeigt, dass ein europäisches Team mit offenen Modellen und eigener Forschung an die Weltspitze heranrücken kann”, sagt Rosoli. v1.5 sei „erst der Anfang”. Weitere Forschung ist in Vorbereitung, eigene KI-Technologie will eustella Schritt für Schritt entwickeln.

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