12.05.2026
KI-SERIE

Global AI Clash: Die Geografie der Macht. Wer setzt den regulatorischen Takt?

Gastbeitrag: Am 20.03.2026 publizierte die US-Administration das "National AI Legislative Framework", das insgesamt einen 7-Punkte-Plan enthält. Mit der KI-Expertin Jeannette Gorzala sehen wir uns in einer Serie die wichtigsten Kernaspekte im Vergleich USA, Europa und Österreich an. Diesmal mit Fokus auf die Regulierungsstrategie. Wer reguliert KI – und auf welcher Ebene?
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Steinberger, Peter Steinberger, OpenClaw, OpenAI
© zVg - Jeannette Gorzala.

Es ist ein Paradox, das kaum amerikanischer sein könnte: Während die USA im globalen KI-Wettlauf auf Geschwindigkeit und Innovationskraft setzen, entsteht ihre Regulierung nicht aus einem Guss, sondern in Fragmenten, verteilt über 50 Bundesstaaten. Das Ergebnis ist kein System, sondern ein Mosaik. Seit 2016 hat kein G20-Staat mehr KI-Gesetze verabschiedet als die USA.

Dynamisch wie widersprüchlich: US-KI-Regulierung zwischen Experiment und Machtanspruch

Diese Dynamik folgt aber keiner einheitlichen Linie, sondern konzentriert sich auf wenige einflussreiche Knotenpunkte. Kalifornien agiert als legislativer Taktgeber: Allein 2025 wurden dort rund 20 KI-Gesetze verabschiedet; über die Jahre hinweg mehr als doppelt so viele wie in jedem anderen US-Bundesstaat. Maryland, Virginia und Utah zeigen ebenfalls kontinuierliche Regulierungsaktivität, während andere Staaten – darunter Missouri und Rhode Island – bislang nahezu ohne eigenständige KI-Gesetze geblieben sind.

Was auf den ersten Blick wie föderale Vielfalt wirkt, ist bei näherem Hinsehen strukturelle Asymmetrie. Die Zahl der KI-Gesetze in den USA ist von unter 10 im Jahr 2020 auf rund 150 im Jahr 2025 gestiegen – ein Wachstum, das weniger auf nationale Koordination als auf parallele politische Experimente zurückzuführen ist.

In Abwesenheit eines klaren US-Gesamtrahmens haben die Bundesstaaten eigene Antworten entwickelt. Diese Divergenz zwischen Kontrolle und Offenheit gipfelt nun in einem politischen Wendepunkt. Mit dem „AI Legislative Framework“ unternimmt das Weiße Haus den bislang deutlichsten Versuch, diese Fragmentierung zu adressieren. Ziel ist ein einheitlicher Mindeststandard auf US-Gesamtebene (Federal Level), kombiniert mit der Möglichkeit, als zu restriktiv bewertete KI-Gesetze der Einzelstaaten (State Level) anzufechten.

Einheit per Dekret? Die Logik der Preemption

Im Zentrum des AI Legislative Framework steht ein juristisch und politisch sensibler Mechanismus: die sogenannte Preemption. Sie erlaubt es dem Bund, einzelstaatliche KI-Gesetze zu verdrängen, wenn ein Bundesgesetz denselben Bereich abschließend geregelt hat, oder wenn einzelstaatliches Recht nationalen Zielen widerspricht. Doch diese Logik ist kein Automatismus. Sie setzt voraus, dass ein kohärenter, umfassender Bundesrahmen existiert. Genau daran fehlt es in den USA aber bislang.

In der aktuellen Lage ist die Fähigkeit, einen solchen Konsens zu schaffen selbst Teil des Problems. Hinzu kommt die verfassungsrechtliche Grenze der Police Powers.

Police Powers bezeichnen die Befugnis der Einzelstaaten, Gesetze zu erlassen und durchzusetzen, die Gesundheit, Sicherheit, Sitten und Allgemeinwohl der Bevölkerung betreffen. Materien wie Verbraucherschutz, Betrugsbekämpfung oder Kindersicherheit gehören zu diesen Kernkompetenzen, und werden auch im „AI Legislative Framework“ explizit im Einflussbereich der Einzelstaaten gesehen.

Ein zu weitgehender Eingriff des Bundes in Police Powers der Einzelstaaten würde unweigerlich vor Gerichten enden. Im Kern geht es um den Zielkonflikt nationale Kohärenz versus föderale Experimentierfreiheit, der der vertikalen Gewaltenverteilung in den USA inhärent ist.

Der Vorstoß des „AI Legislative Framework“ folgt der Logik, dass regulatorische Fragmentierung ein Wettbewerbsnachteil ist. Genau diese Fragmentierung war historisch ein Katalysator – ein Netzwerk aus Laboratories of Democracy, in denen Politik getestet, angepasst und skaliert wird. Eine aggressive Preemption-Strategie würde dieses System nicht nur ordnen, sondern neu definieren.

Europa: Kohärenz statt Fragmentierung

Während die USA versuchen, Vielfalt nachträglich zu strukturieren, ist die europäische KI-Regulierung von Beginn an zentral gedacht. Mit dem EU AI Act verfolgt die EU einen einheitlichen Rechtsrahmen, der für alle Mitgliedstaaten gilt und regulatorische Fragmentierung systematisch vermeidet. Der Unterschied ist nicht nur institutionell, sondern philosophisch. In den USA lautet die Leitfrage: Wie viel Regulierung verträgt Innovation?

In Europa lautet sie: Welche Innovation ist überhaupt zulässig? Der EU AI Act arbeitet mit klaren Risikokategorien, definiert Verbote und legt strenge Anforderungen für Hochrisiko-Anwendungen fest. Regulierung ist hier kein nachgelagerter Eingriff, sondern der Ausgangspunkt technologischer Entwicklung. Sie strukturiert den Markt, bevor er skaliert.

Doch auch das EU-Modell ist nicht spannungsfrei. Unterschiedliche wirtschaftliche Interessen und technologische Reifegrade innerhalb der EU bestehen weiterhin. Der entscheidende Unterschied liegt jedoch darin, dass diese Differenzen innerhalb eines gemeinsamen Rahmens ausgehandelt werden – nicht durch konkurrierende Gesetzgebung. Das Ergebnis ist ein System mit hoher Rechtssicherheit, aber geringerer Anpassungsgeschwindigkeit.

Zukunft der Regulierung: Technik und Recht als treibende Kräfte der Ordnung

Die unterschiedliche Herangehensweise an KI-Regulierung in Europa und den USA offenbart zwei Grundprinzipien: In den USA herrscht das Prinzip der experimentellen Freiheit, das jedoch Gefahr läuft, im Dschungel föderaler Gesetzgebung zu versinken.

In Europa hingegen verfolgt man das Prinzip der kohärenten Normen, das klare Regeln setzt, aber auch Flexibilität ausklammern kann. Doch jenseits dieser Unterschiede geht es um mehr als nur geopolitische oder juristische Kämpfe – es geht darum, wie Recht und Technologie in einer Welt verschmelzen, in der sie nicht mehr getrennte Komponenten, sondern untrennbare Partner sind. Es ist nicht länger eine Frage, ob Technologie und Regulierung sich vereinen können, sondern wie – und diese Verschmelzung wird darüber entscheiden, wie wir als Gesellschaft in eine Zukunft navigieren, die bereits von den beiden durchzogen ist.

Die Symbiose von Technologie und Recht und das Verständnis ihrer untrennbaren Verwebung wird die architektonische Grundlage des digitalen Zeitalters sein. Die Antwort, wie diese Grundlagen gelegt werden, wird entscheidend für den globalen Wettbewerb in den kommenden Jahrzehnten sein.

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Matteo Rosoli, CEO von eustella © eustella

„In den USA wird gerade die Ära der Superintelligenz ausgerufen. Europa darf dabei nicht zuschauen“, sagt Matteo Rosoli, CEO von eustella. Das Wiener Startup hat am 20. Oktober die Version 1.5 seiner Plattform für KI-Agenten veröffentlicht. Sie läuft nach eigenen Angaben auf rein europäischer Cloud-Infrastruktur.

Nachtraining statt Neuentwicklung

Eustella entwickelt kein Sprachmodell von Grund auf. Stattdessen setzt das Team auf offene Modelle, deren Gewichte frei verfügbar sind, und entwickelt sie mit eigenen Daten und Verfahren weiter. Ausgangspunkt ist laut Aussendung „das chinesische Basismodell Qwen 3.8 27B”. Die leistungsstärksten offenen Modelle stammten demnach „derzeit überwiegend aus China”. Das Nachtraining soll auch deren Voreingenommenheit reduzieren.

Ergebnisse aus eigener Messung

Wie viel das Nachtraining bringt, hat eustella selbst gemessen, mit 14 gängigen Leistungstests für KI-Modelle (Benchmarks). Laut Unternehmen schneidet v1.5 in allen 14 besser ab als das Basismodell, im Schnitt um fünf Punkte. Am deutlichsten fällt der Zuwachs beim Programmieren (LiveCodeBench, plus 17,1 Punkte), beim Befolgen komplexer Anweisungen (IFBench, plus 10,9) und in mehrstufigen Gesprächen (MultiChallenge, plus 10,8) aus.

Im Vergleich mit US-Modellen zieht eustella folgende Bilanz: v1.5 erreicht mit 27 Milliarden Parametern bei LiveCodeBench 89,1 Prozent, fast identisch mit Claude Opus 5 (89,0). GPT-5.6 Sol kommt auf 82,6. Bei GPQA Diamond, einem Test mit naturwissenschaftlichen Expertenfragen, liegt eustella mit 92,6 Prozent hinter Claude Opus 5 (93,9). Beim Verstehen langer Dokumente (AA-LCR) führt v1.5 laut eigenen Angaben mit 87,5 Prozent vor Claude Opus 5 (79,0) und GPT-5.6 Sol (84,0).

Auch gegenüber dem französischen Anbieter Mistral liegt v1.5 laut eustella in allen sieben vergleichbaren Benchmarks vorn, obwohl Mistral Medium 3.5 rund fünfmal so viele Parameter habe.

Die im Sommer verglichenen Modelle sind allerdings nicht mehr die aktuellsten ihrer Anbieter. Anthropic hat mit Fable 5.1 (seit 1. September) und Opus 5.5 (seit 22. September) zwei jüngere Modelle veröffentlicht. Auch OpenAI und Mistral haben mittlerweile neue Modelle vorgestellt.

Vom Launch zur Unternehmensplattform

Vorgestellt hat eustella seine App am 24. Juni. Beim Start im Juni waren es knapp 5.000 Nutzer:innen, jetzt mehr als 22.000. Die KI-Agenten unterstützen mehrstufige Aufgaben wie Recherchen, Präsentationen oder Reiseplanung. Ende August folgte laut eustella eine Optimierung, die das Achtfache an Nutzung zum gleichen Preis ermöglicht. Mit v1.5 kommen Team- und Enterprise-Pläne: „Orbit” kostet 20 Euro pro Nutzer:in und Monat, „Constellation” mit vierfachem Nutzungsvolumen 80 Euro. Die ersten 25 Partner:innen haben bereits API-Zugriff.

Eigene Technologie in Planung

„Wir haben diesen Sommer gezeigt, dass ein europäisches Team mit offenen Modellen und eigener Forschung an die Weltspitze heranrücken kann”, sagt Rosoli. v1.5 sei „erst der Anfang”. Weitere Forschung ist in Vorbereitung, eigene KI-Technologie will eustella Schritt für Schritt entwickeln.

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