24.08.2022

Verbund-Chef Michael Strugl: “Ich kann ein Kraftwerk nicht mit Kieselsteinen bezahlen”

Strugl fordert beim European Forum Alpbach Leadership bei der Energiewende ein und appelliert an die Politik, das Momentum zu nutzen – auch, wenn der Leidensdruck in der Bevölkerung kurzfristig erhöht werden könnte.
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Michael Strugl, Vorstandsvorsitzender der Verbund AG, bei einem Hike in Alpbach
Michael Strugl, Vorstandsvorsitzender der Verbund AG, bei einem Hike in Alpbach

Erneuerbare Energien sind der Schlüssel, um die Versorgung zu sichern und die Klimaziele zu erreichen. Unter dem Motto “Dekarbonisierung und Sicherung der Zukunft der Energie: Jetzt!” lud Michael Strugl, Vorstandsvorsitzender der Verbund AG, im Rahmen des European Forum Alpbach zu einer Wanderung. In der anschließenden Diskussion im Gasthof Rossmoos diskutierte ein Expert:innengremium die Chancen und Herausforderungen für Europa, auf dem Weg zur Unabhängigkeit von fossilen Brennstoffen.

Welche Rolle spielt Leadership bei der Energiewende?

Michael Strugl: Ich möchte das mit einem Bild illustrieren: Wir sind heute mit einem klaren Ziel auf einen Berg gegangen. Man muss wissen, wo man hin will und braucht dafür eine Roadmap. Es muss eine Person geben, die anführt, Entscheidungen trifft und dafür sorgt, dass alle das Ziel erreichen. Und so ist es auch bei der Energiewende. Auf dem Weg zur Transformation des gesamten Energiesystems in Europa müssen wir Meilensteine setzen, um von einem Basislager ins nächste zu gelangen. Und dann muss man gehen, also in die Umsetzung kommen.

Ist bereits klar, wohin wir marschieren?

Wir haben kein Zielformulierungsproblem. Auf europäischer Ebene ist sehr klar gesagt worden, bis wann wir was erreichen wollen. Es geht darum, dass wir das 1,5-Grad-Ziel erreichen und unser CO2-Budget dafür ausreicht. Die Ziele sind somit klar. Wir haben eher ein Zielerreichungsproblem, weil wir zu langsam in der Umsetzung sind, unsere Zwischenziele nicht erreichen und immer wieder nachschärfen müssen.

Wieso sind wir so inkonsequent in der Umsetzung?

Da sind wir wieder beim Thema Leadership. Die Projekte und Technologien gibt es. Genauso wie die Bereitschaft der Investoren und Unternehmen, Geld in die Hand zu nehmen. Es ist eigentlich alles angerichtet. Das, was wir brauchen, sind Genehmigungen. Wir brauchen Flächen, schnelle Verfahren. Es scheitert auch nicht am Know-how, denn wir wissen, wie man Kraftwerke und die notwendige Infrastruktur baut. Es scheitert am fehlenden Willen, das umzusetzen. Das ist eine politische Aufgabe.

Wir haben in der Pandemie einen Digitalisierungsturbo erlebt. Diesen Boost vermissen wir derzeit beim Ausbau der Erneuerbaren. Fehlt der Druck aus der Bevölkerung?

Wenn der Leidensdruck groß ist, werden die Anstrengungen verstärkt. Die Politik geht derzeit jedoch einen anderen Weg und verringert diesen Leidensdruck, indem sie Geld ausschüttet und sagt ‘Wir machen alles so, damit es so ist, wie vorher’. Damit geht das Momentum für den Ausbau der erneuerbaren Erzeugung verloren, um den Strompreis runterzukriegen. Wir setzen lieber auf einen Strompreisdeckel und machen einen sozialpolitischen Transfer. Das ist meiner Meinung nach für eine kurze Zeit des Übergangs auch notwendig, um die Härte abzufedern. Aber wenn jetzt einfach die Preissignale aus dem Markt herausgenommen werden, um damit verhindert wird, dass mehr in die erneuerbare Erzeugung investiert wird, dann halte ich das für kontraproduktiv. Es vermittelt uns allen das Gefühl, dass es auch anders funktioniert und wir keinen Ausbau brauchen.

Wären Maßnahmen wie eine Übergewinnsteuer kontraproduktiv, da dadurch die finanziellen Mittel fehlen, um die Energiewende zu finanzieren?

Genau so ist es. Womit sollen die Unternehmen denn diese Investitionen bestreiten, wenn nicht mit ihren Gewinnen? Ich kann ein Kraftwerk nicht mit Kieselsteinen bezahlen. Das heißt, wenn man uns den finanziellen Spielraum nimmt, dann haben wir weniger Möglichkeiten zu investieren.

Wie könnte die Bevölkerung an diesen neuen Projekten beteiligt werden?

Es ist eine wichtige Frage, wie die Akzeptanz der Leute für diesen Ausbau erhöht werden kann. Ich verstehe ja, wenn man sagt, dass ein Windrad oder eine Stromleitung nicht besonders schön ausschaut und man diese nicht vor der Haustür stehen haben möchte. Allerdings gibt es ein übergeordnetes Interesse, dass wir mehr Strom überzeugen müssen. Man muss Betroffenen, die Nachteile davon haben, auch einen fairen Ausgleich anbieten in Form von Entschädigungen. Außerdem kann man sie auch an den Vorteilen solcher Anlagen beteiligen – beispielsweise wenn ein Windpark in einer Gemeinde gebaut wird und die Bürger dadurch die Möglichkeit haben, dort Strom zu beziehen. Dadurch könnte auch die Akzeptanz erhöht werden.

Aktuell wird die Merit Order heiß diskutiert. Haben wir ein systematisches Problem am Energiemarkt?

Vor einem Jahr wussten die wenigsten, was man unter der Merit Order versteht. Jetzt hinterfragt man zu recht, ob das ein gutes Marktmodell ist. Dazu ist zu erwähnen, dass das Modell selbst die letzten 20 Jahre tadellos funktioniert hat. Die höheren Profite fließen in den Ausbau der erneuerbaren Erzeugung – das ist auch so gewollt. Jetzt haben wir Verwerfungen, weil wir in Strompreishöhen kommen, die niemand bezahlen kann. Darüber denkt schon seit längerer Zeit die gesamte Energiebranche nach. So einfach ist es aber nicht, da der Strommarkt über Jahrzehnte seit der Liberalisierung entwickelt worden ist. Wenn nun jemand meint, dass es alles ganz einfach sei, dem kann ich nur sagen, dass das ein Vorgaukeln von einfachen Lösungen ist. Möglicherweise müssen wir beispielsweise Gaskraftwerke aus der Merit Order herausnehmen, aber solche Maßnahmen können nur funktionieren, wenn der gesamte europäische Strommarkt diese Entscheidung mitträgt. Wenn nur Österreich das macht, verpufft der Effekt und wir bezahlen die ganze Rechnung dafür.

Wie ist es um die Stromversorgung für den Herbst bestellt?

Wir erleben derzeit auch, dass der Strom knapp wird. Ein Grund dafür ist die Trockenheit, die bereits in Ländern wie Spanien oder Italien Kraftwerke teilweise zum Stehen gebracht hat oder Frankreich dazu gezwungen hat, Atomkraftwerke auf minimale Leistung herunterzufahren, weil das Kühlwasser fehlt. Die Trockenheit führt auch dazu, dass Kohlekraftwerke nicht mehr auf voller Leistung laufen, weil Kohlelieferungen aufgrund der niedrigen Wasserführung nicht möglich sind. Hier zeichnet sich ein gewisser Engpass in der Versorgung ab und das macht mir ehrlich gesagt Sorgen.

Trotzdem hast du heute eine durchgehend zuversichtliche Zukunftsprognose abgegeben. Wie siehst du die Zukunft?

Ich bin deswegen zuversichtlich, weil wir es selber in der Hand haben, auch diese Krise zu meistern. Wir haben die Ressourcen, wir haben die die Fähigkeiten, wir haben das Know-how, wir haben die Technologien, wir müssen – und da bin ich wieder bei Leadership – aber dafür sorgen, dass wir das jetzt auch umsetzen und zwar durch eine gemeinsame Kraftanstrengung, sowohl national als auch europäisch. Wenn wirklich alle am selben Strang in dieselbe Richtung ziehen, dann können wir das schaffen. Ich bin zuversichtlich, weil ich grundsätzlich optimistisch eingestellt bin. Wir müssen es nur wollen.

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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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