29.01.2025
KÜNSTLICHE INTELLIGENZ

Revolutionär oder überschätzt? Was DeepSeek für die KI-Welt bedeutet

Gastbeitrag. Kostengünstig trainiert, Open Source und aus China: Das neue KI-Modell DeepSeek sorgt aktuell für Aufsehen. Aber wie gut ist es wirklich und welche Folgen wird es mit sich ziehen? Apollo.ai-Co-Founder Mic Hirschbrich ordnet ein.
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Mic Hirschbrich, KI-Experte und Co-Founder von Apollo.ai
Mic Hirschbrich, KI-Experte und Co-Founder von Apollo.ai | Foto: brutkasten, Adobe Stock

Die KI-Welt wurde vor wenigen Tagen von einer Nachricht erschüttert: DeepSeek, ein chinesisches Open-Source-Sprachmodell, soll mit nur 6 Millionen US-Dollar trainiert worden sein. Ein Betrag, der im Vergleich zu den Milliarden, die für GPT-4 oder Claude-Modelle aufgewendet wurden, verschwindend gering erscheint.

Doch wie konnte das möglich sein? Welche Implikationen hat das für den Markt? Und ist die Panik an der Börse – insbesondere bei Nvidia – gerechtfertigt? Eine Analyse.

Das Rätsel um die niedrigen Kosten.

Eines ist klar: Die genaue Hardware-Infrastruktur, mit der DeepSeek trainiert wurde, ist nicht offengelegt. Aufgrund von US-Exportbeschränkungen ist es auch unwahrscheinlich, dass Nvidia-Hardware in großem Umfang zum Einsatz kam oder dies gegebenenfalls der Medienöffentlichkeit gegenüber je offengelegt wird.

Folgende Hypothesen werden diskutiert und werden teilweise durch publizierte Dokumentationen gestützt:

  • Durch innovative Algorithmen könnte die Effizienz des Trainings erheblich verbessert worden sein. Methoden wie Low-Rank Adaptation (LoRA) oder Quantisierung reduzierten demnach den Rechenaufwand, mitunter erheblich.
  • DeepSeek könnte zudem von existierenden Modellen gelernt haben. Mittels dem sogenannten „Knowledge Destillation“ lassen sich leistungsfähige Modelle mit deutlich geringerem Rechenaufwand trainieren, indem sie aus den Antworten bereits bestehender KIs lernen. Dieser Vorwurf wird noch aus 2-facher Richtung beleuchtet werden, nämlich ob und in welchem Umfang dies stattfand und inwiefern das problematisch sein könnte und künftig zu verhindern wäre.
  • Spekuliert wird zudem, dass das Modell mit einer optimierten Architektur arbeiten könnte, die es ermöglicht, mit weniger Rechenleistung eine vergleichbare Leistung zu erzielen.

Doch was in der (fast schon zu) lauten Diskussion fast vollends untergeht: Die Bereitstellung und der Betrieb eines leistungsfähigen Sprachmodells kostet immense Summen, nicht nur das Training. Hosting, API-Anfragen und die globale Skalierung verursachen hohe laufende Kosten.

Dass DeepSeek also mit 6 Millionen Dollar für das Training auskam wird von vielen bezweifelt. Dass der zentrale Betrieb für potentiell hunderte Millionen User dementsprechend kostengünstig sein kann, erst recht. Dem Markt und den Nutzern würde hier mehr Transparenz gut tun. 

Reaktionen der Märkte: Nvidia-Absturz übertrieben?

Als die Nachricht von DeepSeek bekannt wurde, erlebte Nvidia einen massiven Kursrückgang. Doch ist dieser in diesem Ausmaß gerechtfertigt? Das hängt auch davon ab, welche Annahmen bei der Hardware-Skalierung börslich eingepreist wurden und die Antwort darauf ist vielschichtig. Für viele scheinen die Nachrichten eines dramatisch effizienter trainierenden LLMs alarmierend gewesen zu sein. 

Trotz der potenziellen Effizienzgewinne bleibt aber eines sicher: KI wird weiterhin enorme Mengen an Rechenleistung und Chips benötigen. Zumal die Ziele ja noch lange nicht erreicht sind, strebt man doch nach der „Agent-Revolution“ nichts geringeres als AGI-Führerschaft an.

Die steigende Nachfrage nach Hochleistungsrechenzentren, die KI-Modelle hosten und betreiben, bleibt mit Sicherheit bestehen. Und gerade wenn sich Open-Source-Modelle weiter etablieren, könnte der Bedarf an Infrastrukturen steigen, auch hier stehen wir erst ganz am Beginn globaler Markt-Positionierungen.

Warum DeepSeek vorerst erfolgreich ist:

DeepSeek hat eine kluge Strategie verfolgt:

  • Das Modell wurde sofort direkt für die Öffentlichkeit freigegeben. Innerhalb weniger Tage erzielte es so millionenfache Installationen und avancierte zur meistgenutzten KI und stieß, zumindest im App Store, sogar ChatGPT vom Thron.
  • Open Source ermöglichte zusätzlich eine hohe Verbreitungsgeschwindigkeit. Entwickler weltweit testen das Modell und integrieren es in Anwendungen. Doch um sich langfristig in diesem Markt zu halten braucht es klare Use Cases und – vor allem – Vertrauen (sic!) in die „Integrität“ der Modelle und Anbieter. 

Wie wird die Antwort auf DeepSeek lauten?

Die etablierten KI-Giganten OpenAI, Google DeepMind und Gemini, Anthropic und Co haben einen Vorteil: Gigantische Infrastrukturen, tiefe Taschen und den Zugang zu Hunderttausenden von Nvidia-Chips. Sie werden sich die Verbesserungsmethoden nun genau ansehen, dort wo sinnvoll integrieren und mit ihrer überlegenen Infrastruktur kombinieren. Damit könnte das Rennen wieder neue Dynamik entfalten, die am Ende aber gut für die Märkte ist, da der Konkurrenz-Druck zu guten Modellen immer weiter steigt. 

Die unterschätzte geopolitische Dimension von LLMs

Was wir bei all dem spannenden technologische Implikationen nicht vergessen dürfen: LLMs sind nicht nur Technologie, sie sind auch inhärent politisch. In einem früheren Kommentar schrieb ich einmal: Sie sind das wichtigste und einflussreichste – kulturelle Exportgut, das eine moderne Nation hervorbringen kann.

Jedes große Sprachmodell transportiert – auch – Werte, Weltanschauungen und ethische Grundsätze. Und dazu braucht keiner der Anbieter mit den Finger zu zeigen, denn das gilt für alle. Der geopolitische Druck auf Unternehmen und auch die EU, eigene Modelle zu entwickeln, wird daher umso mehr steigen.

Altmanns Herausforderung: Der Wandel des Narrativs

Für OpenAI und Sam Altman ergibt sich eine neue Herausforderung: Bisher war ein zentrales Argument für Investoren, dass Transformer-Modelle enorme Rechenleistung benötigten und neben der Logik  die schiere Übermacht an Rechenleistung für die Qualität generativer Modelle sorgen. Wenn DeepSeek zeigt, dass vergleichbare Modelle mit geringeren Kosten trainiert werden können, wird das OpenAI unter Druck setzen, ihr Finanzierungsmodell neu zu rechtfertigen. 

Interessant ist, dass selbst OpenAI-Researcher und Sam Altman die Leistung von DeepSeek auch öffentlich in sozialen Medien anerkennen und das doch sehr zeitnah, noch bevor man sich detailliert mit dem Rivalen beschäftigen konnte. Ob das Narrativ von der notwendigen, exorbitanten Rechenleistung für Top-Modelle aufrechterhalten werden kann, bleibt abzuwarten und besonders spannend. Und einer ist von dieser Markt-Einschätzung besonders betroffen: Branchen-Primus Nvidia. 

Fazit und Ausblick für Europa?

Europa hat hier eine Chance. Der europäische Datenmarkt gilt als qualitativ hochwertig. Intelligente, spezialisierte KI-Lösungen, die mit diesen Daten arbeiten, könnten eine neue Exportgeneration smarter Anwendungen hervorbringen.

KI wird immer mehr zu einem Commodity-Gut und Konkurrenz und Diversifikation ist dabei prinzipiell etwas Positives. Ich spreche dazu in meinen Vorträgen seit vielen Jahren. Die Grenzkosten für Intelligenz werden weiter sinken und die generativen Angebote austauschbar werden.

Der wahre Mehrwert von KI  für Europa wird in spezialisierten B2B-Anwendungen liegen. Die Zeit, in der das Modell selbst das Alleinstellungsmerkmal war, wird sich bald dem Ende neigen. Der Fokus verschiebt sich zunehmend auf belastbare und sichere Anwendungen, die einen messbaren Mehrwert stiften.


Mic Hirschbrich in der brutkasten-Videoserie „No Hype KI“ – Wie verändert künstliche Intelligenz Geschäftsmodelle?

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Innox-Gründer Hans Sailer. (c) brutkasten / Haris Dervisevic

Wer Innovationsmanagement hört, denkt an Methoden, an Design Thinking, Scouting, Stage Gates. Hans Sailer nennt etwas anderes zuerst: Empathie. Ohne Draht in die Fachabteilungen und in den Vorstand komme man nicht weit, weil dort das Wissen liege. Sailer hat mit Innox ein Netzwerk aufgebaut, in dem sich Innovationsmanager:innen aus Österreich, Deutschland und der Schweiz austauschen, und dabei beobachtet, wie sich ihre Rolle laufend verändert hat: von Ideenmanagement über Open Innovation bis zum Corporate Venturing.


brutkasten: Was war der ausschlaggebende Grund, Innox zu gründen? Gab es eine Vision oder hat sich das organisch entwickelt?

Hans Sailer: Es hat keine Vision gegeben. Am Anfang war einfach ein Treffen von fünf Firmen, die sich austauschen wollten. Dabei waren A1, Magna, Siemens, Erste Bank und der ÖAMTC. Wir sind von einer Firma zur anderen gefahren und haben uns zum Beispiel angehört: Wie macht Siemens Innovation, welche weltweiten Ideen-Wettbewerbe gab es, was waren die Learnings? Mich hat das persönlich immer interessiert, ich hatte damals kein Geschäftsinteresse. Aus diesen fünf Firmen hat dann jeder gesagt: „Du, ich kenne da noch einen, kann die oder der mitgehen?“ So ist das über die Jahre gewachsen. Ich habe das fast zehn Jahre ohne Geschäftshintergrund gemacht, das war privates Vergnügen. Wir haben sogar eine Reise nach Hamburg gemacht und das Airbus Innovation Lab besucht.

Wann kam der Schritt in die Selbstständigkeit?

Irgendwann hat Casinos Austria gesagt: „Warum machst du dich nicht selbstständig?“ Da habe ich mir gedacht: Jetzt bin ich fünfzig. Wenn ich es jetzt nicht mache, dann mache ich es nie. Also habe ich gekündigt und mich selbstständig gemacht. Und dann ist es richtig losgegangen, weil ich gesehen habe, was passiert, wenn du deine ganze Energie konzentriert in eine Sache legst. Gleichzeitig kam die Pandemie. Ich habe geschaut: Was kann ich einem Innovationsmanager jetzt liefern, was er gut brauchen kann? Wir haben digitale Austausch-Treffen organisiert, bei denen Firmen erzählt haben, welche Plattformen sie verwenden. Und ich habe gesehen: Online erreichst du viel mehr Leute. Da ist es auch in Deutschland losgegangen. Die deutschen Firmen tauschen sich genauso gerne aus wie die Österreicher und die Schweizer.

Was braucht ein guter Innovationsmanager, eine gute Innovationsmanagerin?

Das Wichtigste ist Empathie. Weil er oder sie Zugänge ins ganze Unternehmen braucht, ob zum Vorstand oder in eine Fachabteilung. Wenn man diesen Draht nicht aufbauen kann, wird es ganz schwierig, denn das Know-how liegt in den Fachabteilungen. Eine große Unterscheidung, die man machen muss: Bin ich Innovator:in oder bin ich Innovation Facilitator:in? Das war am Anfang oft stark verschwommen. Die Rolle der Innovationsmanager:innen hat sich seither laufend geändert und ändert sich gerade wieder extrem stark.

Inwiefern?

Als ich angefangen habe, gab es die ganzen Venturing-Bestrebungen noch gar nicht. Venturing ist in großen Firmen in der M&A-Abteilung passiert. Damals ging es in Corporates eher um Ideenmanagement-Plattformen und das Nutzen der internen Intelligenz, bald kam Open Innovation mit allen externen Stakeholdern, dann ist Design Thinking aufgekommen und ein verbessertes Trend- und Foresight-Management. Ab etwa 2015 kam das Venturing dazu, und plötzlich musstest du wissen: Wie kooperiere ich mit einem Startup? Wie bewerte ich ein Startup? Dieses Know-how hat ein Innovationsmanager vorher nie gebraucht. Das war auch für Corporates keine leichte Aufgabe, da ist viel Geld für diese Learnings ausgegeben worden.

Hans und Karin Sailer von Innox im Gespräch mit brutkasten-Chefredakteur Martin Pacher. (c) brutkasten / Haris Dervisevic

In dem Zusammenhang fällt oft der Begriff „Innovationstheater“.

Da muss man vorsichtig sein. Natürlich kann man Sichtbarkeit überbetonen, dann ist es Theater. Aber wenn ich nicht sichtbar mache, was meine Innovationsabteilung leistet, werde ich nicht wahrgenommen, und dann arbeiten die Abteilungen auch nicht gerne mit mir. Das ist ein feiner Grat. Wir haben oft erlebt, dass die Sichtbarkeit über externe Medien größer war als intern: Ohne Artikel in einer Zeitung bist du in der eigenen Firma gar nicht aufgefallen. Bei denen, die nie etwas auf die Straße gebracht haben, bin ich beim Vorwurf des Innovationstheaters dabei. Aber das wollte auch nie jemand bewusst.

Wie ordnest du Corporate Venturing in Österreich im Vergleich zu Deutschland ein?

Die Deutschen sind ein bisschen mutiger, haben vielleicht auch mehr Geld und nehmen Dinge als Erste in die Hand. Projekte, die wir bei der Innovationsagentur Hyve in Deutschland gemacht haben, haben wir zwei Jahre später in Österreich umgesetzt. Das Venturing ist dort schneller losgegangen, aber auch bei uns wurde es in einigen Corporates ordentlich aufgezogen. Dass Venturing auch ein Hype war, ist unbestritten, und wie bei jedem Hype gibt es Gewinner und Verlierer. Aber man kann aus heutiger Sicht nicht sagen: Das bringt nichts, das muss zurückgefahren werden. Man muss fragen: Wie gut ist es gemacht worden? Wenn du etwas komplett Neues herausbringst, brauchst du mindestens sieben Jahre, bis du damit etwas verdienst. Diesen langen Atem haben wenige Firmen. Jede Firma muss für sich draufkommen, ob das Vehikel zu ihr passt. Nur weil es bei einer anderen funktioniert hat oder nicht, heißt das nichts für die eigene.

Welchen Stellenwert hat Innovation in der aktuellen Wirtschaftskrise?

Dass Innovation näher ans Kerngeschäft geführt wird, ist sichtbar. In Krisen wird üblicherweise viel zusammengefahren, das hat man in der Pandemie ganz stark gesehen. Aber es kommt der Punkt, an dem alle Firmen sagen: „Ohne Innovation werden wir das nicht schaffen.“ Dann werden Innovationsabteilungen wieder größer aufgestellt, und diese Schwankungen tun mir oft weh. Ganz schlimm ist es, wenn eine Abteilung komplett aufgelöst wird. Dann verlierst du oft die Personen, die die kurzen Wege in die Firma hatten. Bis sich das jemand Neuer wieder erarbeitet hat, vergehen zwei Jahre. Das wird oft übersehen, wenn man zusammenspart. Vorteile durch Innovation erhalte ich dann nicht schnell auf Knopfdruck.

Und welche Rolle spielt KI?

So ein gutes Hilfsmittel hatten wir noch nie. Ich glaube, dass das Innovationsmanagement dadurch gerade wieder eine spannende Rolle bekommt. Die IT ist der technologische Enabler, aber nicht die Abteilung, die für die Transformation sorgt. Innovationsmanager:innen werden in Zukunft Orchestratoren von mehreren KI-Agenten sein: ein Agent für Foresight, einer für Patentprüfungen, einer für Potenzialanalysen. Wofür du früher zwei Wochen oder einen Monat gearbeitet hast, das bekommst du plötzlich in ein paar Minuten. Dann wird die Entscheidungsgeschwindigkeit zum KPI: Wie schnell kann ich mich auf ein Thema festlegen? Innovationsmanager:innen brauchen künftig eine Ahnung von Vibe Coding und davon, wie man KI-Agenten bestmöglich verwendet. Aber genauso muss man wissen, wie die eigene Firma tickt. Nur weil eine neue Technologie kommt, ist sie nicht sofort erfolgreich. Es geht immer mit dem Tempo, in dem du die Transformation machst. KI alleine wird dabei aber auch nicht die eierlegende Wollmilchsau sein. Entscheidend wird das Thema Ownership: Wer schnallt sich Ideen um und läuft die notwendigen Extrameilen, und wie realisiert man sie dann gemeinsam? Da wird es weiter Menschen brauchen, die ihre Firmen gut kennen, Know-how und ein Feingefühl für People-Management haben.

Ihr habt Ende August wieder euer Summercamp veranstaltet, diesmal bei der Austria Wirtschaftsservice (aws) und der FFG. Was ist die Idee hinter dem Format, und was waren heuer die wichtigsten Erkenntnisse?

Das Summercamp dient dem Zweck, sich mit möglichst vielen Innovationsmanager:innen aus anderen Unternehmen und anderen Branchen zu vernetzen, auf die man sonst nicht zugehen würde. Genau dieser Cross-Industry-Austausch ist wichtig, um neue Impulse zu bekommen und Partner für gemeinsame Projekte zu finden. Wir machen das mit interaktiven Übungen zu aktuellen Innovationsthemen, das ist ein bisschen wie zwei Tage intensives Speed-Dating mit ganz viel positiver Energie. Heuer waren wieder knapp 100 Personen dabei, die ihr Wissen teilen und offen über ihre Erfahrungen sprechen. In den Sessions ging es an den Beispielen AVL Creators Co-Lab und Wiener Stadtwerke um erfolgreiche Cross-Industry-Kooperationen, mit dem Lufthansa Innovation Hub um AI Augmented Leadership und mit Miele um Intrapreneurship versus Venture Building. aws und FFG stellten gemeinsam mit Infineon, Bionic Surface und XBC erfolgreiche Förderprojekte vor.

Unsere wichtigste Erkenntnis: Die Zusammenarbeit in Ökosystemen bringt Unternehmen viele Vorteile, dafür braucht es aber das Commitment aller Beteiligten, vor allem des oberen Managements, sowie eine gute Orchestrierung und moderierte Begleitung. Wir haben außerdem gesehen, dass Förderorganisationen Firmen mit ganz unterschiedlichen Services unterstützen, nicht nur mit Finanzierungen. Und KI bringt sehr unterschiedliche Erwartungshaltungen ins Unternehmen: Was sich das Management vorstellt und was in den Abteilungen tatsächlich möglich ist, liegt in der Praxis oft weit auseinander. Eine wesentliche Aufgabe der Innovationsabteilungen ist es, voranzugehen, gesichertes Wissen aufzubauen, mit der schnellen Entwicklung Schritt zu halten und eine vorteilhafte KI-Nutzung breit in der Firma zu etablieren.

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