Wir haben uns daran gewöhnt, dass die amerikanischen Tech-Konzerne mit ihren KI-Modellen den Ton angeben, doch in den letzten 12 Monaten hat sich weltweit erstaunliches getan. Nach Howard Yu (auf LinkedIn) ist der Anteil amerikanischer KI-Modelle in diesem Zeitraum von 70% auf 30% gefallen (routed traffic).
Der Grund ist, dass immer mehr Nutzer – auch aus Kostengründen – Open Source AI nutzen. Dazu haben beispielsweise chinesische Anbieter neben DeepSeek auch Qwen als erfolgreichstes Open Source AI Modell weltweit etabliert.
„The cause is, of course, price. Anthropic’s Claude costs $4,811 for a standard evaluation suite. OpenAI costs $3,357. DeepSeek costs $1,071. Zhipu’s GLM costs $544. The premium American model runs nearly 9 times the cheapest Chinese one for equivalent work. When AI shifted from chat to agents, that gap became impossible to ignore. An overnight coding run calls a model thousands of times“ (Yu, W. via LinkedIn, 08.07.2026).
Natürlich kommen zu so einer Meldung gleich (mindestens) zwei Einwände:
(1) Open Source AI Modelle sind nicht so Leistungsstark wie die proprietären, kommerziellen AI Modelle der amerikanischen Tech-Konzerne.
Das stimmt in der Zwischenzeit nicht mehr. Ausführlich hat das der AI Report 2026 von der Stanford University analysiert und dargestellt. Siehe dazu Die erfolgreiche Open Source KI Geschichte.
(2) Chinesische Modelle sind mit Vorsicht zu genießen, da sie auch den Vorgaben der chinesischen Regierung entsprechen müssen.
Ja, das ist der Fall. Ähnlich sieht es allerdings auch mit den amerikanischen Modellen aus, die den Mindsets der Tech-Konzerne entsprechen. Siehe dazu Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich.
Was also tun? Es bietet sich an, Open Source AI aus und für Europa zu nutzen. In der Zwischenzeit gibt es neben Mistral AI noch viele weitere Modelle, die schon genutzt werden können. Open Source AI mit europäischen Werten zu nutzen ist ein Weg zu mehr Digitaler Souveränität und sogar zur Kostenreduzierung.
Siehe dazu auch Wirtschaftlichkeit von KI-Agenten: Warum kommt es bei den Token-Kosten oft zu regelrechten Abrechnungsschocks?
