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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Toto Wolff
© Sulay Kelly for Mercedes-Benz Grand Prix Ltd. - Toto Wolff.

Dieser Text ist zuerst im brutkasten-Printmagazin von August 2026 „Aufbrechen“ erschienen. Eine Download-Möglichkeit des gesamten Magazins findet sich am Ende dieses Artikels.


brutkasten: Sie haben Mercedes durch eine lange Phase großer Erfolge geführt, dann kamen schwierige Jahre. Was war Ihr wichtigstes Learning darüber, wie Organisationen nach Rückschlägen wieder in die Spur finden?

Toto Wolff: Die Formel 1 ist eine Welt der ständigen Evolution, nichts steht je still. Zum Beispiel haben die Regeländerungen 2022 schonungslos Schwächen in unseren Entwicklungsfähigkeiten und unserem Verständnis offenbart. Wir haben diese Ära klar hinter unseren Wettbewerbern gestartet und es über vier Saisonen hinweg nicht wirklich geschafft, diese Defizite auszubügeln.

Der eine oder andere Rennsieg waren die Highlights, wir haben es geschafft, zweimal in vier Jahren den zweiten Platz in der Konstrukteursmeisterschaft zu erringen; aber wir haben nie um den Titel gekämpft. Wir haben im Hintergrund größere Änderungen in unserer technischen Ausstattung, beim Personal und den Strukturen vorgenommen, um das Team stärker und wettbewerbsfähiger zu machen. Wir haben auch die Führungskultur adaptiert, weil wir das Team motivieren mussten, das begann, sich nach so vielen Jahren des Erfolgs selbst infrage zu stellen. Es war jedenfalls eine wichtige und wertvolle Phase für uns.

Sie sprechen in diesem Sinne wiederholt von einer „No Blame Culture“. Wie baut man eine Kultur auf, in der Fehler nicht versteckt oder angeprangert, sondern als Lernchance genutzt werden?

Es geht hier fast ausschließlich um psychologische Sicherheit. Niemand wird bei der Fehlersuche die Hand heben, wenn er Angst hat, gefeuert zu werden. Wir müssen aber zu unseren Fehlern stehen können. Und das fängt bei den Führungskräften an. Nur so können auch andere zu ihren Fehlern stehen. Eine „No Blame Culture“ funktioniert jedoch nur im Zusammenspiel mit einem hohen Verantwortungsbewusstsein. Man braucht Teammitglieder, die Verantwortung übernehmen, auch wenn es um Fehler geht.

In der Formel 1 hat jeder Fahrer eigene Ingenieure und Mechaniker. Wie verhindert man, dass interne Konkurrenz gegen die gemeinsame Strategie arbeitet?

Das ganze Team hat das gleiche Ziel: Die Meisterschaft für Mercedes zu gewinnen. Nicht mit dem einen oder anderen Fahrer, sondern für die Marke und das Team. Alle Mitarbeiter sind gleich incentiviert: Ausschlaggebend ist der Gewinn der Konstrukteursmeisterschaft, nicht der Fahrerwertung. Das ist die Grundlage unserer Entscheidungsfindung. Auch die Ingenieure und Mechaniker, die einem der Fahrer zugeteilt sind, arbeiten zuallererst für das Team. Beide Seiten der Garage machen jeden Boxenstopp gemeinsam. Alle technischen Daten werden zwischen den Ingenieuren der Fahrer geteilt, damit wir so wettbewerbsfähig wie möglich sein können. Das Motto ist klar: Das beste Team gewinnt, der beste Fahrer gewinnt; und zwar in dieser Reihenfolge.

Viele Gründerinnen und Gründer kämpfen damit, schnell zu wachsen und dabei die Kultur zu bewahren. Lassen sich Prinzipien aus der Formel 1 auf Startups und Scaleups übertragen?

Wir haben seit dem Cost Cap 2021 starkes Wachstum in der Formel 1 gesehen. Wir mussten uns überlegen, ob wir die Geschäftsfelder erweitern wollen, wie wir es etwa mit unserem Engagement im America’s Cup beim Segeln gemacht haben. Der Headcount ist gewachsen, vor allem in den Support-Bereichen außerhalb der technischen und operationellen Hauptbereiche. Aber dann haben wir uns wieder auf unser Kerngeschäft fokussiert, mit einem klaren Ziel: die Formel-1-Weltmeisterschaft zu gewinnen. Und bei jedem neuen Projekt stellen wir uns die Frage: Bringt uns das Projekt diesem Ziel näher, hilft es uns, Rennen und Meisterschaften zu gewinnen?

Wenn die Antwort Ja ist, dann investieren wir in das Projekt; wenn nicht, dann nicht. Ich denke, es geht vor allem darum, das Hauptziel nicht aus den Augen zu verlieren, da mit dem Unternehmenswachstum viele Elemente komplexer werden. Wenn man in einem so kompetitiven Umfeld wie der Formel 1 tätig ist, dann ist das Hauptziel relativ klar. Aber jedes Startup muss sich ein Ziel geben können und dann genau wie wir darauf fokussieren.

Wie treffen Sie strategische Entscheidungen, wenn nicht alle Informationen vorliegen? Gibt es ein Erfolgsgehmeinis?

Mein Freund und Geschäftspartner Niki Lauda hat immer auf die rasche Entscheidungsfindung gepocht – es ist besser, eine mangelhafte Entscheidung jetzt zu treffen, als darauf zu warten, alle Informationen zusammengetragen zu haben, wenn es dann zu spät ist. Man kann Entwicklungen immer noch korrigieren, wenn eine Entscheidung nicht ganz richtig war. Persönlich versuche ich die Upside und Downside bei den großen Entscheidungen zu erkennen: Wenn ich mit der Downside, dem Worst Case, leben kann, dann gibt es keinen Grund, vor der Entscheidung zurückzuschrecken.

Welche Leadership-Lektion hätten Sie gerne früher gelernt?

Meine wichtigste Erfahrung ist wohl, in Konfliktsituationen neugierig zu bleiben, zu versuchen, die Perspektive der anderen Seite zu verstehen, und auch manchmal zu akzeptieren, dass man nicht einer Meinung ist oder unterschiedliche Interessen hat; ein „agree to disagree“ als Ergebnis zu akzeptieren. Bei Leadership geht es ja vor allem darum, andere Menschen zu verstehen, sich auf eine gemeinsame Linie zu einigen, sie mit etwas zu incentivieren, das für sie auch wirklich relevant ist. Nur wer motiviert ist und sich wohlfühlt, kann 100 Prozent geben. Ziele klar formulieren, Mitarbeitern Verantwortung übertragen, ihnen dabei helfen, Herausforderungen zu meistern, und Ergebnisse offen analysieren – das ist meine Arbeitsweise.

Gibt es Ihrer Ansicht nach die eine Eigenschaft, die erfolgreiche Unternehmerinnen und Unternehmer brauchen? Und welche Fähigkeiten werden durch den zunehmenden Einsatz von KI wichtiger?

Das eigene Geschäft verstehen und die Leute kennen und verstehen, mit denen man arbeitet. Ein großes Ziel verfolgen und das Auge fürs Detail, das Gleichgewicht in allen relevanten Bereichen nicht verlieren. KI wird viel in unserer Welt verändern. Aber sie wird hoffentlich vor allem ein Instrument sein, das den Menschen dabei helfen wird, bessere Entscheidungen zu treffen. Die fähigsten Leute werden das Beste aus AI herausholen, die Stärken nutzen und sich von den Gefahren und Schwächen nicht beeinträchtigen lassen. Wir stehen sicher am Anfang einer rasanten Entwicklung, deren Ergebnis kaum vorhersehbar ist.

Und im Rennsport selbst: Kann KI helfen, die Ideallinie, die optimalen Bremspunkte oder das perfekte Setup zu entschlüsseln?

Wo die richtigen Bremspunkte sind, sollten wir eigentlich schon wissen; auch, dass, wenn es regnet, ein Reifen ohne Profil nicht so toll funktioniert. Aber im Ernst: Wir müssen AI zur Entscheidungsfindung einsetzen, wo hochkomplexe Datenmodelle es verlangen. Aber AI wird in keinem Bereich eigenständig entscheiden. Sie wird immer eine Unterstützung für unsere Ingenieure bleiben; zumindest in absehbarer Zeit.

Welche Innovationen aus dem Motorsport könnten in den kommenden Jahren für andere Industrien relevant werden?

Es gibt in der Geschichte viele Beispiele für Technologietransfer, und das geht auch heute weiter. Wir als Industrie lernen gerade viel über Batteriesysteme, über Steuerungselektronik und elektrische Motoren, aber auch über nachhaltige Treibstoffe und innovative Composite-Materialien; alles wichtige Entwicklungsbereiche für die Automobil- und Transportindustrie.

Es gibt aber auch ganz andere Bereiche, die mit dem Fahrzeug an sich nichts zu tun haben. So haben wir etwa vor ein paar Jahren Pionierarbeit beim Einsatz von 5G-Technologie an der Rennstrecke geleistet. Die Formel 1 ist in ihrer Grundcharakteristik interessant für Entwicklungen unterschiedlicher Technologien, weil sie ein sehr kompetitives Umfeld mit einer enorm hohen Entwicklungsgeschwindigkeit bietet. Das ist für Innovation und Entwicklung wertvoll.

Sie sind ja an mehreren Unternehmen beteiligt. Was sind Ihre Kriterien dabei?

Nuki und Instahelp sind ja nicht mehr Startups im eigentlichen Sinn, beide sind profitabel. Nuki macht über 50 Millionen Euro Umsatz und ist Marktführer in Europa; Instahelp hat seit zwei Jahren einen zweistelligen Millionenumsatz und verdient Geld. Unsere Kriterien waren damals, als wir die beiden Firmen mit unseren Partnern in der Up to Eleven, den Brüdern Martin und Jürgen Pansy und René Berger, gegründet haben, dass wir unsere bestehende Kompetenz bei mobiler Kommunikation, die wir mit sms.at und ucp über Jahre aufgebaut hatten, für innovative Geschäftsmodelle einsetzen wollen.

Dass wir direkt in Startups investiert haben, die wir nicht selbst gegründet haben, ist ja schon lang her; das war zu Zeiten von Marchfifteen beziehungsweise ganz vereinzelt vor über 15 Jahren. Das wichtigste Kriterium war jedenfalls immer, dass die Gründer gute Leute waren, denen man vertrauen kann. Einer davon war übrigens Oliver Holle. Auch heute vertrauen wir ihm, und zwar indem wir bei Speedinvest und damit auch weiterhin indirekt in Startups investieren.

Abschließend: Wie sieht bei Ihnen eigentlich ein Sonntag aus, an dem kein Rennen stattfindet?

Meistens bin ich in Italien, an einer Kartstrecke. Da sind Susie und ich dann die größten Fans unseres jungen Sohns. Der Apfel ist nicht weit vom Stamm gefallen.


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