27.12.2024
GASTBEITRAG

Das KI-Jahr 2024: Europa, der scheiternde Kontinent

Gastbeitrag. Clemens Wasner ist Mitgründer von AI Austria und CEO des Startups enliteAI. Für brutkasten blickt er auf die wichtigsten Entwicklungen im Bereich Künstliche Intelligenz im Jahr 2024 zurück.
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Clemens Wasner vor einem Symbolbild zu künstlicher Intelligenz
Clemens Wasner | Foto: Adobe Stock (Hintergrund), Enlite.ai

Entgegen der Erwartungshaltung vieler Skeptiker hat sich die KI-Entwicklung in 2024 noch beschleunigt: Im Wochentakt erfolgten neue technische Durchbrüche, der Launch neuer Services oder die Integration von KI in bestehende Lösungen. Über die rasanten Entwicklungen im abgelaufenen Jahr könnte man ohne weiteres ein Buch füllen, weshalb ich hier nur einen kurzen Abriss über die wichtigsten Entwicklungen geben kann.

Large Language Models: Mit den Claude-Modellen von Anthropic hat sich ein Konkurrent zu OpenAI etabliert. Auch Google hat sich nach Startschwierigkeiten zu einem ernsthaften Player entwickelt. Den eigentlichen Wendepunkt stelle jedoch der Open-Source-Bereich dar. Während zu Beginn des Jahres LLama2 und vergleichbare Modelle einen Rückstand von etwa 18 Monaten gegenüber GPT4 hatten, gab es im Sommer mit Llama3 erstmals ein Open-Source-Foundation-Model, das seine Closed-Source Konkurrenten in Rankings und Benchmarks übertraf. Seitdem hat Meta mit LLama3.2, einer multimodalen Variante die Text und Bild als Input akzeptiert, Open-Source-seitig noch nachgelegt (auch wenn die kommerzielle Nutzung in der EU leider nicht erlaubt ist). 

Marktanteil von Large Language Models 2023 vs 2024

Bild und Video-Generierung: Die letzten Jahre waren von Dall-e, Mid Journey und RunwayML geprägt. Mit Flux, einer der sehr seltenen europäischen Erfolgsstories im KI-Bereich, ist ein neues Modell zur Generierung von Bildern neu hinzugekommen, das von vielen als das aktuell beste angesehen wird. 

Im Dezember erfolgte schließlich der lange erwartete Launch von OpenAIs Sora (nicht in der EU) sowie die Vorstellung von Google’s Veo2 (nicht in der EU), welches technisch einen Riesensprung gegenüber der Konkurrenz darstellt. In 2025 ist auf Social Media eine ähnliche Schwemme an AI-generierten Videos zu erwarten, wie wir sie in 2023 für KI-generierte Bilder erlebt hatten.

In 2024 wurden die ersten sogenannten “Reasoning-Modelle” vorgestellt. Ein Reasoning-Modell wie GPT o1 kann nicht nur Texte anhand erlernter Muster erstellen, sondern auch echte logische Zusammenhänge erkennen und nachvollziehen. Dies ist ein vollkommen anderer Ansatz als bisher, da KI-Systeme dadurch fundierter argumentieren können, anstatt lediglich die „wahrscheinlichste“ Antwort aus riesigen Textmengen herauszufiltern bzw. vorherzusagen. Ein paar Tage vor den Weihnachtsfeiertage wurde GPT o3 vorgestellt (brutkasten berichtete), dass bei komplexen wissenschaftlichen Aufgaben, Mathematik und Coding-Benchmarks eine neue Ära einläutet. 

das neue OpenAI-Modell o3 im Vergleich zu früheren Modellen

KI wird ‘Personal’

Während die letzten Jahre KI vor allem auf der Cloud stattfand und wir mit unseren Endgeräten lediglich darauf zugegriffen haben, wurden in 2024 die Weichen für KI am Smartphone und Computer (Windows & Mac) gestellt.

Apple Intelligence (derzeit nicht in der EU verfügbar) ist Apples hauseigene KI-Plattform, die neben einer für andere KI-Modelle offenen Architektur vor allem auf Datenschutz und lokale Datenverarbeitung setzt. Googles Assistent Gemini (nur eingeschränkt in der EU verfügbar) auf Android-Smartphones geht noch einen Schritt weiter, was App- und Datenübergreifende Assistenzfunktionen betrifft.

Beide Lösungen stellen die allererste Version eines persönlichen Assistenten dar, der nicht an einzelne Services (wie MS Copilot) oder Umgebungen (wie Browser) gekoppelt ist, sondern übergreifend analysieren und agieren kann. Bis von diesen auch komplexere Aufgaben übernommen werden können, wird es noch einige Versionen benötigen, die Basis hierfür wurde jedoch in 2024 gelegt.

In 2024 wird auch als jenes Jahr in die Geschichte eingehen, in dem sich ein Pfad für die Einführung von Augmented Reality (auch xR) herauskristallisierte. Damit ist weniger das im Februar dieses Jahres erschienene Apple Vision Pro gemeint, das zum aktuellen Preis und Formfaktor nicht viel mehr als ein Developer Kit darstellt, sondern die xR-Plattformen von Google und vor allem Meta.

Mit den Orion Glasses hat Meta im September einen Prototypen vorgestellt, der einen guten Ausblick darauf gibt, welche Möglichkeiten uns in etwa 5 Jahren erwarten: echtes Augmented Reality gepaart mit generativer KI. Wer sich von Sprachsteuerung und GenAI bereits heute ein bild machen will dem seien die Meta Rayban Smartglasses empfohlen, welche u.a. Live-Übersetzungen und Bilderkennung ermöglichen – wie üblich gilt: nicht in Europa.

Österreich wird Lifesciene-lastiger und KI-affiner

Das österreichische KI-Ökosystem entwickelt sich nach wie vor sehr gut. Vor allem im Bereich der Corporates und IT-Dienstleister kam es zu einem sprunghaften Anstieg von Unternehmen die KI einsetzen bzw. anbieten. Als Highlight im wissenschaftlichen Bereich kann das von Michael Bronstein geleitete AITHYRA-Institut genannt werden, welches von der Boehringer Ingelheim Stiftung mit 150 Mio. Euro gefördert wird (brutkasten berichtete). „AI in Lifescience“ stellt bereits heute den größten Bereich für KI-Startups dar, ein Trend der sich mit diesem Institut sicher noch verstärken wird.

Wie zu erwarten, fanden im Superwahljahr 2024 keine strategischen Weichenstellungen statt. Ausgehend von den Wahlprogrammen und den aktuell noch andauernden Koalitionsverhandlungen wird KI auch in der nächsten Legislaturperiode keine Rolle spielen. Ein Rekorddefizit und geschwächte Wirtschaftsleistung sind kein guter Nährboden für ambitionierte Projekte, derer es aber sehr viele bedürfte. Auch eine mögliche Neuwahl wird daran leider nichts ändern, da die relevanten Parteien geistig noch in den 1930ern, 1950ern oder 1970ern leben.

Aus Sicht der Bevölkerung lässt sich festhalten, dass KI hierzulande mittlerweile so alltäglich wie Google-Suche geworden ist. 

Google Suchtrends Österreich 2024, ChatGPT vor Taylor Swift

Europa, der scheiternde Kontinent

Üblicherweise würde ich den Ausblick mit einer europäischen Perspektive abschließen – leider gibt es diese im Technologiebereich nicht. Jedem Durchbruch der letzten 20 Jahre wurde mit einer Kombination aus Skepsis, Pessimismus und Protektionismus begegnet. Darstellungen wie diese verstärken den Eindruck eines gescheiterten Kontinents – ein Narrativ, der mittlerweile das europäische Bild in den USA und Asien dominiert.

In Anbetracht der Sachlage macht es keinen Sinn, die EU und ihre Mitgliedstaaten in eine Diskussion über den Status Quo und zukünftige Entwicklungen von KI mit einzubeziehen. Eine Trendumkehr wird im KI-Bereich nicht mehr passieren können, dazu sind die Versäumnisse mittlerweile zu zahlreich und der Rückstand in Bereichen wie Infrastruktur, Kapitalmarkt und Skilled Migration zu groß. 

Anstatt sich für Steuergeldverschwendung wie Gaia-X oder Regulierung wie den AI Act selbst auf die Schulter zu klopfen, muss das Augenmerk auf die nächste Generation von Unternehmen gelegt werden – Startups. Das Zeitfenster hierfür schließt sich: Wenn es uns Europäern nicht binnen der nächsten fünf Jahre gelingt, Gründen in Europa attraktiver und erfolgreicher zu machen, wird die Erzählung von einem reichen Europa für nachfolgende Generationen ebenso unglaublich sein wie von einem österreichischen Imperium. 

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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
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Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.


Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

  • Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
  • „text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
  • „–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

  • Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
  • AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
  • Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
  • BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
  • DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
  • OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
  • IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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