03.05.2022

Digitalisierung: So stark ist Europa vom Ausland abhängig

Die digitale Abhängigkeit wächst in Europa. Forscher schlagen Alarm und lassen kein gutes Haar an der Digital-Strategie der EU.
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Europa ist vom Ziel der digitalen Souveränität weit entfernt © Unsplash
Europa ist vom Ziel der digitalen Souveränität weit entfernt © Unsplash

Eine neue Studie aus Deutschland macht mit dem Digitale Dependenz Index (DDI) erstmals sichtbar wie weit entfernt Europa seinem Ziel der digitalen Souveränität ist. „Europa hat die Konsequenzen seiner digitalen Abhängigkeit noch kaum erkannt“, lautet das Fazit der Studie, das die Autoren gleich zum Titel selbiger gemacht haben. Die Forscher Maximilian Mayer und Yen-Chi Lu von der Universität Bonn haben im Auftrag der Konrad-Adenauer-Stiftung eine Kennzahl entwickelt und mit dieser 23 führende Digital-Nationen verglichen.

Der DDI beleuchtet die Abhängigkeit in drei Dimensionen: Handel mit digitalen Gütern und Dienstleistungen, Informations- und Kommunikationsinfrastruktur und geistiges Eigentum bei digitalen Technologien. Vor allem in den ersten beiden Bereichen schneide Europa nicht gut ab, so die Autoren. Die digitale Autonomie, die seit der Pandemie zunehmend ins Zentrum des Interesses gerückt ist, sei momentan kaum mehr als eine Illusion. „Unser technopolitisches Ordnungsmodell wird zunehmend infrage gestellt. Bestehende Vulnerabilitäten, die durch den drohenden US-chinesischen Technologiekonflikt noch größer würden, zu reduzieren, wird zur obersten Priorität“, heißt es in der Analyse.

Die drei unabhängigsten Länder

Der DDI-Wert reicht von 0 (Absolute Unabhängigkeit) bis 1 (Absolute Abhängigkeit) und bewegt sich zwischen diesen Polen in vier Abstufungen der Sensitivität bzw. Vulnerabilität. Im Schnitt liegt der Wert bei den 23 untersuchten Ländern mit 0,8 relativ hoch und fällt in die Klasse, in der ausländische digitale Technologien eine dominante Position einnehmen. Das mag angesichts der globalen Dimension digitaler Technologien wenig überraschen, im Detail klaffen die Werte einzelner Länder aber durchaus auseinander. Am wenigsten abhängig sind die USA (0,47), China (0,58) und Korea (0,66). Deutschland liegt mit 0,82 im Mittelfeld, wie die meisten untersuchten europäischen Länder. Noch stärker ist die Abhängigkeit allerdings auf anderen Kontinenten – untersucht wurden etwa Australien (0,89) und Brasilien, das mit 0,92 das Schlusslicht bildet. Österreich taucht in der Bewertung nicht auf.

Europa gerät immer stärker in Abhängigkeit bei digitalen Technologien © Konrad-Adenauer-Stiftung
Europa gerät immer stärker in Abhängigkeit bei digitalen Technologien © Konrad-Adenauer-Stiftung

In Europa vergrößert sich die digitale Abhängigkeit

Die Forscher haben sich auch die Entwicklung zwischen 2010 und 2019 angesehen und festgestellt, dass der DDI in Europa stabil blieb, während die Abhängigkeit in Japan und Indonesien wuchs und sich in Kenia, Russland, Südkorea, den USA und China reduzierte. In Europa habe sich jedoch der relative Abstand zu den USA und China vergrößert. Besonders stark seien die Abhängigkeiten bei digitaler Infrastruktur. Im Handel mit ICT-Gütern hingegen ist China führend und die bilaterale Abhängigkeit fast aller anderen Länder sehr groß. Eine Entwicklung, die wiederum auf Kosten der USA ging. „Damit einhergehend ergab sich eine deutliche Abnahme der bilateralen Handelsabhängigkeiten der meisten Staaten mit den USA – damit stellt sich auch die heikle Frage, woher die Technologien für die zwischen der EU und den USA angedachten „Allianz für demokratische Technologie“ in Zukunft stammen sollen“, heißt es in der Studie.

Kritik an Digital-Strategie der EU

An der Digital-Strategie der EU lässt die Studie kein gutes Haar: „Die von der EU-Kommission ausgerufene „digitale Dekade“ in ihrer jetzigen Version ist deshalb kaum mehr als ein Tropfen auf den heißen Stein. Entscheidender noch, ihr fehlt es an strategischer Voraussicht. Mithilfe der von Kommissar Thierry Breton geforderten Milliarden, um die Halbleiterproduktion in Europa anzukurbeln und damit mehr Autonomie bei dieser knappen Schlüsselkomponente zu erreichen, sollte nicht an den Fertigungsstätten von heute sondern am Design der Chips von morgen gearbeitet werden“, so die Forscher. Die bisherigen Initiativen wie das Infrastrukturprojekt Gaia-X gingen zwar in die richtige Richtung, seien aber unterdimensioniert.

Das sollte Europa jetzt tun

Die Empfehlung der Studie? Mehr Geld in die Hand nehmen, größer denken und dort ansetzen, wo der Hut bereits brennt. Das ist aus der Sicht der Studienautoren vor allem der Bereich der Plattformen und der Infrastruktur. Dort sei die Abhängigkeit besonders einseitig gegenüber den USA. Neben einer Neudimensionierung von Gaia-X empfehlen die Autoren europäische Plattformen etwa in der Autoindustrie für autonomes Fahren und im Bereich der Smart Cities. Bei ICT-Gütern seien Anreize für europäische Firmen, digitale Technologien zu patentieren das Gebot der Stunde. „Der Trend der letzten 20 Jahre legt nahe, dass die Patentabhängigkeit deutlich zunehmen dürfte und Europa damit bei voranschreitender Digitalisierung und Datafizierung in allen Sektoren volkswirtschaftlich insgesamt ärmer wird“.

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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI

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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