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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Ora Computing
© Ora Computing - (l.) Stefan Sack und Raimel Medina.

Ora Computing, ein Startup, das sich auf die Optimierung und Komprimierung von KI-Foundation-Modellen spezialisiert hat, gab heute den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Millionen Euro bekannt. Die Runde wurde von Constructor Capital und Greencode Ventures angeführt, mit fortgesetzter Unterstützung des Gründungsinvestors XISTA Science Ventures, der beim Aufbau und der Einführung des Unternehmens geholfen hat.

Ora Computing schrumpft Modelle

KI-Inferenz – der Prozess der tatsächlichen Ausführung eines KI-Modells zur Generierung von Outputs – ist zu einem erheblichen und schnell wachsenden Kostenfaktor für jedes Unternehmen geworden, das KI im großen Maßstab einsetzt. Große Implementierungen können mittlerweile allein für die Rechenleistung zig Millionen Euro pro Monat kosten, und das Problem verschärft sich, da die Modelle immer größer werden. Für Unternehmen, die KI lokal auf Geräten wie Autos oder Industrieanlagen ausführen möchten, seien die Modelle oft schlichtweg zu groß.

Hier setzt Ora Computing an. Seine Software komprimiert diese Modelle – sie schrumpft ihre Größe um bis zu 80 Prozent und lässt sie bis zu viermal schneller laufen – während der Genauigkeitsverlust bei Null bis fünf Prozent gehalten wird, so der Claim.

Da komprimierte Modelle deutlich weniger Rechenleistung für die Ausführung benötigen, sollen sich die Effizienzgewinne auch direkt in einem geringeren Energieverbrauch und reduzierten CO2-Emissionen niederschlagen: Ora schätzt, dass seine Technologie bei einer Marktdurchdringung von ein Prozent jährlich mehr als 50.000 Tonnen CO2 einsparen könnte.

Ansatz über verschiedene Hardwaretypen

„Wir haben Ora Computing gegründet, um die Annahme infrage zu stellen, dass eine massive Skalierung erforderlich ist, um nutzbare Intelligenz zu erreichen. Wir glauben, dass die nächste Welle der KI-Einführung durch kompaktere Modelle vorangetrieben wird, die hocheffizient und für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind, anstatt durch große, universelle Cloud-Modelle. Ora baut den Software- und Algorithmen-Stack auf, der diesen Übergang ermöglicht“, sagt Stefan Sack, CEO und Mitgründer von Ora Computing.

Im Gegensatz zu bestehenden Komprimierungstools funktioniere der Ansatz von Ora über verschiedene Hardwaretypen hinweg und füge sich direkt in Standard-Inferenz-Frameworks ein – ohne Änderung an der bestehenden Infrastruktur. Wo konkurrierende Ansätze eine binäre Entscheidung zwischen Komprimierungsstufen erzwingen, bilde der Algorithmus von Ora kontinuierlich den gesamten Kompromiss zwischen Modellgröße und Genauigkeit ab, sodass Unternehmen für ihre spezifischen Hardware- und Kostenbeschränkungen optimieren können, so der Mitgründer.

2025: Ora Computing tritt hervor

Ora wurde von Stefan Sack und Raimel Medina gegründet, beide Forscher im Bereich Quantencomputing aus der Serbyn-Gruppe am Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Das Unternehmen verließ Ende 2025 den Stealth-Modus und möchte die frischen Mittel dazu nutzen, um das Team zu vergrößern, die Komprimierungsfähigkeiten auf die größten Frontier-Modelle auszuweiten und ein kommerzielles Produkt für Cloud-Inferenz-Anbieter und Unternehmen, die KI am Edge einsetzen, auf den Markt zu bringen.

Ora hat die Anwendbarkeit seiner Technologie nach eigenen Angaben an einem Modell mit 70 Milliarden Parametern nachgewiesen. Der Komprimierungsprozess beanspruchte hierbei wenige Stunden und verursachte Rechenkosten von unter 1.000 US-Dollar, wohingegen der bisherige Branchenstandard für vergleichbare Leistungen ein Vielfaches dieses Betrages erfordere.

„Hunger wächst schneller“

„Der Energiehunger der KI wächst schneller, als die Welt die Infrastruktur aufbauen kann, um ihn zu stillen. Ein wichtiger Ansatz ist es, die KI selbst effizienter zu machen, und genau das tut Ora. Modelle radikal zu komprimieren, ohne die Genauigkeit zu opfern, macht für ihre Kunden einen enormen Unterschied“, sagt Terhi Vapola, Gründerin und Managing Partner bei Greencode Ventures.

Und Valentino Jadrisko, Senior Associate bei Constructor Capital, ergänzt: „Die Ära der Brute-Force-KI stößt an ihre physikalischen Grenzen: Hyperscaler nehmen wieder Kernreaktoren in Betrieb, Frontier-Labs verbrennen Milliarden für Rechenleistung, Reasoning-Modelle vervielfachen die Inferenzkosten jedes Quartal. Die einzige nachhaltige Antwort besteht darin, den Betrieb von Frontier-KI drastisch günstiger zu machen. Das ist es, was Ora Computing tut: Sie komprimieren Frontier-LLMs so, dass sie überall laufen können – in der Cloud, im Auto, in der Hosentasche. Und das ist der Grund, warum Constructor Capital stolz darauf ist, ihre 3,5-Millionen-Euro-Seed-Runde als Co-Lead anzuführen.“

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