13.10.2026
DIGITALE SOUVERÄNITÄT

Codesphere: die europäische Hyperscaler-Alternative ohne eigene Rechenzentren

Mit Codesphere baut Elias Schneider in Deutschland einen virtuellen Cloud-Provider und kann bereits große Regierungsaufträge vorweisen. Im brutkasten-Talk sprach er über sein Scaleup, digitale Souveränität, den Staat als Kunden und Hemmschuhe für europäische Scaleups.
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Codesphere-Gründer Elias Schneider | (c) brutkasten / Dervisevic
Codesphere-Gründer Elias Schneider | (c) brutkasten / Dervisevic

„Es hat sich noch nie so echt angefühlt, wirklich eine Alternative zu den US-Hyperscalern bauen zu können”, sagt Elias Schneider, Gründer und CEO von Codesphere, im brutkasten-Talk über die aktuelle Dynamik auf dem europäischen Cloud-Markt. Das deutsche Scaleup will mit seinem Modell den großen US-Anbietern die Stirn bieten.

Deutsche Regierungsinstitutionen als Referenzkunden

„Wir bauen einen virtuellen Cloud-Provider, also nicht den gesamten Stack eines Hyperscalers mit Rechenzentren und Servern, sondern quasi nur die Software“, erklärt Schneider. Damit konnte man bereits denkbar namhafte Kunden gewinnen: Das System kommt etwa in unterschiedlichen souveränen Plattformen der deutschen Bundesregierung zum Einsatz. Über das Plattform-Modell funktioniere das Angebot wie ein App-Store für jegliche Infrastruktur, sagt der Gründer. Damit könne Software beschleunigt beschafft und im kritischen Infrastrukturmarkt betrieben werden.

Dass Codesphere als europäischer Technologieanbieter auch im direkten Wettbewerb mit etablierten US-Konzernen bestehen kann, erläutert Schneider an einer kürzlich erfolgten Großausschreibung: „Wir haben gemeinsam mit der Schwarz-Gruppe, der Telekom und anderen Partnern eine Ausschreibung für die KI-Plattform der deutschen Bundesregierung im Wert von 250 Millionen Euro gewonnen – und das auch gegen Google.“ Die zuletzt gewonnenen Rahmenverträge des Unternehmens beliefen sich auf ein Gesamtvolumen von mehr als 500 Millionen Euro. „Das eigentliche Hauptargument, heute keine europäischen Lösungen zu kaufen, ist, dass sie nicht so viele Managed Services anbieten können wie die US-Hyperscaler. Dieses Bundle aufzubrechen, geht nur mit starken Partnerschaften in Europa und wenn wir es schaffen, dass man alles zusammen macht.“

“Einer unserer größten Skalierungs-Blocker”

Die Motivation für die Nutzung souveräner Plattformen begründet Schneider mit zentralen Sicherheits- und Wirtschaftsfragen. „Es geht einmal um Autonomie und darum, dass die Infrastruktur der kritischen Infrastruktur dem Bund gehört und man nicht von US-Lösungen abgeklemmt werden kann.“ Gleichzeitig schränke die Aufsplitterung des europäischen Marktes das Wachstum heimischer Unternehmen bisher stark ein. In den USA existierten einheitliche politische Interessen und dieselbe Regulatorik für einen riesigen Markt. In Europa gebe es hingegen pro Land, Bundesland und Sektor unterschiedliche politische Interessen sowie abweichende Regeln. „Das ist einer unserer größten Skalierungs-Blocker, weil wir in Europa keinen Markt haben, der groß genug ist, um Unternehmen zu bauen, die 100 oder 1.000 Milliarden wert sind. Und das liegt daran, dass wir zu wenig miteinander arbeiten.“

Elias Schneider (r.) im brutkasten-Studio mit Dejan Jovicevic | (c) brutkasten / Dervisevic

Um diese Hürden zu überwinden, spiele die öffentliche Hand als Auftraggeber eine Schlüsselrolle. Vor der veränderten geopolitischen Lage habe sich Codesphere zunächst auf regulatorisch anspruchsvolle Nischen und die kritische Infrastruktur fokussiert – wie etwa beim Gefängnis-Telefoniedienstleister Lawful Intercept oder der Staatsbank Baden-Württemberg. „Bei der kritischen Infrastruktur konnten Kunden aus regulatorischen Gründen nicht mit US-Anbietern arbeiten, weil es zu unflexibel war.“ Als sich die geopolitische Lage drehte und der Wandel einsetzte, profitierte Codesphere davon, dass das eigene Produkt diese strengen Sicherheitsstandards und Zertifizierungen aus den Nischenprojekten bereits erfüllte und gehärtet war.

Er wünsche sich, dass der Staat jungen Unternehmen frühzeitig als verlässlicher Ankerkunde zur Seite stehe, sagt Schneider. „Der Staat kann sehr helfen, gerade bei frühphasigen Startups, um die Sicherheit aufzubauen, dass das Startup nicht in sechs Monaten pleite ist. Es braucht keine Förderungen, sondern echte Aufträge, die dazu führen, dass man die Referenz hat, um den Rest der kritischen Infrastruktur zu gewinnen.“

“Sollten Importweltmeister von europäischen Lösungen werden”

Kritisch bewertet Schneider die europäische Neigung, digitale Souveränität primär über Regulierungen und Risikovermeidung zu definieren. „Wir denken viel zu viel darüber nach, was schiefgehen könnte, wenn wir in moderne Technologie investieren. Unsere Währung ist viel zu sehr Blame und wir haben viel zu viel Angst, etwas falsch zu machen.“ Anstatt sich lediglich auf Anwendungsschichten oder Regularien wie die DSGVO zu beschränken, müsse Europa mutig in Kerntechnologien wie Cloud-Infrastrukturen, Kernfusion oder eigene KI-Modelle investieren.

Schneider erzählt eine Anekdote: Auf einer Konferenz habe eine Meta-Vertreterin gefordert, Europa solle bloß „Adoption-Weltmeister“ werden, worauf sein Chief of Staff sarkastisch gefragt habe, ob man stattdessen “Importweltmeister” werden wolle. Schneider warnt davor, sich mit einer reinen Konsumentenrolle abzufinden: „Ich glaube schon, dass Deutschland Importweltmeister werden sollte, allerdings von europäischen Lösungen.“ Dafür müsse ein offener Binnenmarkt geschaffen werden, damit globale Player entstehen können.

Von den USA zurück nach Europa

Seinen Firmensitz verlegte Codesphere über einen sogenannten Reverse Flip bewusst von den USA als Europäische Aktiengesellschaft nach Europa zurück – vor allem, weil Schneider durch die geopolitische Wende im europäischen Staats- und Sicherheitssektor eine enorme Marktchance sah. Unabhängig davon bleibe der Kapitalmarkt ein Nadelöhr für das Wachstum europäischer Scaleups. Dabei konnte Codesphere selbst bisher rund 40 Millionen Euro an Gesamtkapital aufnehmen – darunter knapp 30 Millionen Euro in einer Series-A-Finanzierungsrunde unter Führung des Investors Creandum.

Dennoch bestehe beim Thema Wachstumskapital in Europa weiterhin Nachholbedarf: „Wir haben wahrscheinlich ungefähr zehn große europäische Wachstumsinvestoren – das ist schlichtweg zu wenig, um als Gründer echten Wettbewerb in den Verhandlungen zu haben.“ Zwar sei es vorübergehend akzeptabel, internationales Kapital ohne Kontrollrechte zu nutzen, doch brauche Europa nachhaltige eigene Strukturen. „Wir brauchen unbedingt einen europäischen Kapitalmarkt, und zwar so schnell es geht. Wir müssen dahin kommen, dass wir einen Börsengang mit einem attraktiven Bewertungsmultiple machen können, was die Börse in Frankfurt heute nicht bietet.“

Trotz der Herausforderungen blickt Schneider aber optimistisch auf die Zukunft des Standorts. Durch grenzüberschreitende Kooperationen und gemeinsame Beschaffung lasse sich das vorhandene Talent in Europa erfolgreich nutzen. „Wir müssen mehr zusammenarbeiten, uns mehr gegenseitig unterstützen, mehr voneinander einkaufen – sowohl politisch als auch in der Industrie.“ Wenn die Politik helfe, Barrieren abzubauen und grenzüberschreitend zusammenzuarbeiten, könnten in Europa auch echte globale Player skalieren.

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ISS, SAP
Philipp Herzig, CTO SAP I © SAP

SAP hat auf seiner jährlichen Entwicklerkonferenz „SAP TechEd“ Ende Oktober eine Reihe von KI-Innovationen bekannt gegeben, die das SAP-Portfolio für Entwickler erweitern. Erweiterungen der Joule-Lösungen und der SAP Business AI Platform – einschließlich des neuesten Foundation Models von SAP für tabellarische Daten – sollen neue Tools zur Entwicklung und Erweiterung von KI-Agenten bereitstellen. Zugleich sollen sie den Agenten Daten- und Geschäftskontext für logisches Denken sowie zusätzliche Governance-Kontrollen bieten. Um sie unternehmensweit verantwortungsvoll einsetzen zu können, so der Plan.

SAP Business AI Plattform als Basis

„Auf der SAP TechEd präsentieren Entwickler seit jeher die neuesten Innovationen“ sagt Philipp Herzig, CTO von SAP. „In diesem Jahr zeigen wir, wie KI nicht einfach nur lernt, Unternehmen zu verstehen, sondern auch Geschäftsprozesse abzuwickeln. In ‚Joule Work‘ machen Nutzer ihre Eingaben und erledigen Aufgaben in einer durchgängigen Anwendungsumgebung, in der gesamten SAP-Landschaft und darüber hinaus. Das ist die Neuerung, die wir in großem Maßstab bereitstellen.“

Die Basis von allem bildet die SAP Business AI Plattform. Sie sorge für eine schnellere Wertschöpfung, da Geschäftsprozesse von Anfang an verstanden würden, und biete eine höhere Genauigkeit. „Außerdem erfüllt sie die Anforderungen von Unternehmen, gewährleistet ab der ersten Implementierung einen sicheren, kontrollierten und konformen Betrieb und bietet eine einzigartige Kontextebene, die auf dem Prozess- und Branchenwissen aus über 50 Jahren aufbaut, das in jeder Agenten-Aktion verankert ist“, so Herzig weiter.

Code und No-Code

Gebaut werden KI-Agenten im „Joule Studio“. Das ist sowohl ohne Programmierkenntnisse per Klick-Baukasten (No-Code) möglich, als auch mit eigenem Code (Pro-Code). Dafür stehen über 70 verschiedene KI-Modelle zur Auswahl.

Durch neue Funktionen für „Joule Work“ sollen KI-Agenten noch wirkungsvoller komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle (A2A und MCP) handhaben können. Diese Innovationen machen „Joule Work“ leistungsfähiger, um den Kontext besser zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme und Geschäftsbereiche hinweg auszuführen, so der Claim.

SAP erweitert seine KI-Plattform damit eigenen Angaben zufolge um eine neue Orchestrierungsschicht, damit Assistenten und Agenten komplexe, mehrstufige Abläufe über verschiedene SAP-Systeme hinweg zuverlässiger erledigen können. Der SAP Knowledge Graph soll künftig auch Daten aus kundeneigenen SAP- und Drittquellen einbinden, sodass Nutzer ihre Informationen in natürlicher Sprache durchsuchen und exakte, auf den eigenen Daten basierende Antworten erhalten.

Auch andere Anbieter-Einbindung möglich

Agenten anderer Anbieter sollen außerdem über ein kontrolliertes Agenten-Gateway sicher auf „Joule Agents“ zugreifen und mit ihnen zusammenarbeiten können, ohne dass „Kontrolle und Governance verloren gehen“. Das neue „SAP Enterprise AI Gateway“ bündelt zudem Authentifizierung, Richtlinien, Routing, Überwachung, Nutzungsverfolgung und Auditing des gesamten KI-Datenverkehrs im Unternehmen. Ergänzend sollen ein neuer „Joule Assistent“, der „SAP AI Agent Hub“ und ein „AI Governance Assistant“ Kunden dabei helfen, die EU-KI-Verordnung einzuhalten.

Beim „Tabular Foundation Model“ kündigt SAP das Modell „SAP-RPT-2.0“ an, das künftig auch Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. „SAP-RPT-TS“ hingegen soll Geschäftskennzahlen prognostizieren können.

Einsatz auf der ISS

„Es gibt große Weiterentwicklungen bei unseren Tabular Foundation Models“, ergänzt Herzig. „Daraus ist inzwischen eine ganze Modellfamilie geworden. Ein etwas ausgefallener technischer Ausblick ist, dass wir diese Modelle gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise auch auf der Internationalen Raumstation (ISS) einsetzen – für die vorausschauende Wartung im Weltraum.“ Das Modell soll zudem Ausfälle vorhersagen können, ohne dass die dafür benötigten Daten zur Erde übertragen werden müssen.

„SAP-RPT wurde generisch trainiert und kann– ähnlich wie große Sprachmodelle im Bereich Sprache – auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsgebiete übertragen werden“, so Herzig weiter. „Creditplus verwendet solche Modelle beispielsweise für die Risikobewertung. Hitachi setzt sie für die vorausschauende Wartung seiner Maschinen ein. ‚Oxford Cancer‚ nutzt sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen bei Patienten besser vorherzusagen als mit bisherigen Modellen“, sagt er.

Wenn man sich die Internationale Raumstation ansehe, genauer gesagt das Columbus-Modul, in dem SAP das Modell einsetzt, gebe es dort enorme Datenmengen.

„Nicht einfach zur Erde herunterladen“

„Die Maschinen auf der ISS erzeugen Telemetriedaten, die sehr nützlich sind. Allerdings handelt es sich um rund zehn Gigabyte an Daten. Diese kann man nicht einfach zur Erde herunterladen – das würde viel zu lange dauern, wenn man schnell reagieren möchte, etwa um bestimmte Muster oder Auffälligkeiten in Zeitreihen zu erkennen“, erklärt Herzig. „Die Modelle lassen sich direkt vor Ort einsetzen, weil sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen relativ klein sind. Sie können also unmittelbar auf der Raumstation betrieben werden. Und es ist kein Training erforderlich. Man speist die aktuellen Daten direkt als Live-Datenstrom ein und erhält sofort Vorhersagen.“

Der CTO sieht den Anwendungsfall auf der Raumstation nicht bloß als eine Marketingaktion, sondern als Zeugnis dafür, wie weit man gehen könne. Er sagt: „Wie nützlich ist die Technologie unter solch extremen Bedingungen? Auf der Erde ist heute vieles einfach. Wir haben schnelle Internetverbindungen und leistungsfähige GPUs. Bei solchen Anwendungsfällen spielt die Latenz kaum eine Rolle. Aber können wir auch in einer Umgebung echten Mehrwert schaffen, die nur eingeschränkt angebunden ist – oder zumindest sehr weit entfernt? Genau das wollten wir zeigen: Mit einer lokalen Verarbeitungsumgebung lassen sich Probleme lösen, deren Lösung sonst schwierig wäre, weil man zunächst sämtliche Daten zur Erde übertragen müsste. Anschließend müsste man sie dort auswerten und die Ergebnisse zurückübermitteln. Dann könnte es aber bereits zu spät sein.“

SAP löst „Data Drift“-Problem

Ein zentrales Problem bei klassischen KI-Modellen ist der sogenannte Data Drift: Data Scientists trainieren ihre Modelle auf historischen Daten, doch schon beim Abschluss des Trainings können sich die eintreffenden Daten statistisch verändert haben. Die neuen Modelle von SAP wollen genau hier ansetzen.

Man könne jederzeit aktuelle Daten ins Kontextfenster geben und erhalte darauf basierend präzise Vorhersagen, ohne neu trainieren zu müssen. „Veränderungen in Struktur oder Eigenschaften der Daten erkennt das Modell unmittelbar“, betont Herzig. „Das wollten wir demonstrieren: Müsste man bei veränderten Bedingungen erst alle Informationen zur Erde übertragen und das gesamte Modell neu trainieren, wäre es dafür viel zu spät. Dann würde man auf der ISS sagen: ‚Schön, dass ihr uns das jetzt mitteilt – aber das hättet ihr uns schon vor einem oder zwei Monaten sagen müssen‘.“

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