Eigene Open Street Map: https://umap.openstreetmap.de/de/map/open-source-ai-in-europe_148154
In den letzten Monaten habe ich über viele Open Source KI-Modelle in Europa geschrieben, die in der (oder den) spezifischen Landessprachen trainiert wurden. Die Links zu den jeweiligen Modellen habe ich nun zusammen mit dem Hinweis auf meinen dazugehörenden Blogbeitrag in Open Street Map (bewusst nicht in Google Maps) in einer eigenen Karte eingetragen (Abbildung).
Den Marker für ein Modell ist der Landeshauptstadt zugeordnet. Modelle, die alle europäischen Sprachen berücksichtigen, sind mit einem Marker auf Brüssel versehen.
Klicken Sie auf das Bild und Sie kommen direkt zu meiner angelegten Open Street Map.
Die erste Übersicht zeigt deutlich, wie vielfältig die Landschaft für Open Source KI-Modelle in Europa geworden ist. Ich bin sicher, die Modelle werden in Zukunft immer mehr von Privatpersonen, Kleinen und Mittleren Unternehmen (KMU), oder Öffentlichen Verwaltungen genutzt, da Transparenz (Offene Modelle), kulturelle Bezug (Landestypische Sprache) und die geringen Kosten (frei verfügbar) starke Argumente sind.
Wenn bei der Auswahl der KI-Modelle noch hinzukommt, dass Digitale Souveränität und Resilienz immer wichtiger werden, geht kein Weg an europäischen Open source KI-Modellen vorbei.
Auf der internationalen Konferenz MCP 2026 (16.-19.09.2026, Balatonfüred, Ungarn) gehe ich auf diese Zusammenhänge in zwei Paper ein:
Digital Sovereignty and Open-Source AI: The European Way for Innovative SMEs
Open-Source AI for Open User Innovation: Designing a Personal Fabrication Framework
So kann es in Regionen der Welt im Gesundheitsbereich zu lebensbedrohlichen Situationen kommen, da der Input und die Ergebnisse der KI-Modelle geographisch und linguistisch sehr unterschiedlich sind. Genau das haben die United Nations (UN) in einer aktuellen Veröffentlichung noch einmal bestätigt.
„The inputs and outcomes of artificial intelligence are geographically and linguistically uneven Most of the world’s languages and cultures remain underserved. More than 7,000 languages are spoken worldwide, yet AI model development and evaluation infrastructure reflects only a small fraction of them“ UN (2026): Preliminary Report of the Independent International Scientific Panel on AI
Es wundert daher nicht, dass es immer mehr Länder und Regionen in der Welt gibt, die ihre eigenen KI-Modelle entwickeln und veröffentlichen – natürlich als Open Source Modelle. Für Europa habe ich in unserem Blog schon auf einige interessante Open Source KI-Modelle hingewiesen: TEUKEN 7B (Alle europäischen Sprachen), EURO LLM (Alle europäischen Sprachen), MINERVA AI LLM (Italienisch), PLLuM (Polnisch), RAKA 4B (Ungarisch), GPT-SW3 (Schwedisch), ALIA (Spanisch), AMALIA (Agente Multimodal Automático de Linguagem com IA).
Ich halte solche Modelle auch für innovative Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) spannend, da sie sich dadurch von dem was alle anderen machen (Ein KI-Modell für alles – One size fits all), unterscheiden können. Dazu habe ich ein Paper für die internationale Konferenz MCP 2026 (16.-19.09.2026, Balatonfüred, Ungarn) geschrieben:
Digital Sovereignty and Open-Source AI: The European Way for Innovative SMEs
Seit mehr als 35 Jahren höre ich auf Konferenzen immer wieder von Studien die zeigen, wie verschwenderisch wir mit Kleidung umgehen. Das erste Mal ist mir das auf der Weltkonferenz MCPC 2001 an der HKUST (Hong Kong University of Science and Technology) bewusst geworden. Das gleiche Schema „Studien zeigen die Verwendung auf – es passiert allerdings nichts“ habe ich dann auf vielen weiteren Konferenzen in Asien, Europa und USA miterlebt.
Es ist bis heute für die Unternehmen immer noch günstiger, nicht verkaufte Ware wegzuschmeißen, als Ressourcen zu schonen. Verbrauchern ist nicht bewusst, dass sie mit dem Preis des Kleidungsstücks auch die Überproduktion und deren Entsorgung mitbezahlen. Siehe dazu auch Bekleidung: Produkte genügen immer noch nicht den Anforderungen der Kunden. Folgende Daten zeigen die aktuelle Situation noch einmal beispielhaft auf:
„Jeder EU-Bürger kauft pro Jahr im Schnitt einen großen Koffer voll neuer Kleidung, 19 kg – und wirft Jahr für Jahr 16 Kilo wieder weg, so Zahlen des Europäischen Parlaments“ (BR vom 19.07.2026).
Neue Technologien ermöglichen es der Modebranche immer schneller Designs zu entwickeln und Produkte herzustellen. Von Fashion haben wir uns zu Fast Fashion und sogar zu Super Fast Fashion entwickelt. Dabei muss man natürlich die Frage stellen, ob diese Entwicklung mit Blick auf die verschwendeten Ressourcen positiv ist.
Möglicherweise kommt jetzt etwas mehr Bewegung in das Thema, denn die Europäische Union will gegen diese Art der Verschwendung vorgehen. Da sich die Modeunternehmen und die Verbraucher weiter uneinsichtig zeigen, hat die Europäische Union mit der EU-Ökodesign-Verordnung einen ersten Schritt zur Eindämmung der Verschwendung unternommen; Große Modeunternehmen dürfen ab Juli 2026 unverkaufte Mode nicht mehr so einfach wegwerfen. Diese Regelung kritisieren (natürlich) die Unternehmen, doch kann es wie bisher nicht weitergehen – und das nicht nur bei Bekleidung.
Auch bei Lebensmittel, ja sogar bei der Autoproduktion wird nicht nach Bedarf hergestellt, sondern viel zu viel, was dann wiederum „in den Markt gedrückt“ (50% Sale usw.) oder entsorgt werden muss. Würden wir die Herstellung von Produkten und Dienstleistungen wirklich an den Bedürfnissen der Menschen und nicht an den Marketingkonzepten der Unternehmen orientieren, so wäre die Verschwendung von Ressourcen in vielen Branchen geringer. Siehe dazu auch Produkte und Dienstleistungen als Mehrwert für Kunden: Warum funktioniert das einfach nicht?
Wie wäre es, wenn man die Kosten für die Vernichtung der Überproduktion in einen Wert für den Kunden umwandeln würde?
Mit Hilfe neuer Produktionsansätze wie Mass Customization and Personalization können schon seit mehr als 30 Jahren Produkte für jeden einzelnen Nutzer massenhaft zu erschwinglichen Preisen hergestellt werden. Durchgesetzt hat sich dieser Ansatz allerdings immer noch nicht, da Kunden gerade in der Bekleidungsindustrie mehr nach Marken kaufen. Daher stecken die Modeunternehmen viel Geld in Marketing mit sogenannten Stars oder Influencern, das hält die Preise hoch, den Kunden ist die Qualität bei den Produkten nicht mehr so wichtig, was letztendlich die Gewinnmarge erhöht.
Beispielhaft sollen hier nur einige wenige KI-Modelle genannt werden, die sich auf europäische Sprachen konzentrieren: TEUKEN 7B (Alle europaischen Sprachen), EURO LLM (Alle europäischen Sprachen), MINERVA AI LLM (Italienisch), PLLuM (Polnisch), RAKA 4B (Ungarisch), GPT-SW3 (Schwedisch), ALIA (Spanisch).
Nun kommt mit AMALIA (Agente Multimodal Automático de Linguagem com IA) ein weiteres Open Source KI-Modell hinzu, das mit den Besonderheiten der portugiesischen Sprache trainiert wurde, und frei zur Verfügung steht. Auf der Website werden folgende Ziele formuliert:
Förderung der portugiesischen Sprache
Souveränität über die Daten der Bürger
Die kulturelle Repräsentation Portugals bewahren
Förderung von Forschung und Innovation im Bereich der Künstlichen Intelligenz
Wirkungstreppe bei Not-for-Profit-Projekten (PHINEO 2021)
Die Abbildung zeigt zwar die Wirkungstreppe bei Not-for-Profit-Projekten, doch möchte ich daran verschiedene Aspekte der heutigen KI-Diskussion aufzeigen. Wie zu erkennen ist, geht es bei der Entwicklung und Anwendung der verschiedenen KI-Modelle meistens darum, dass sich Künstliche Intelligenz rechnet – die Kosten also niedriger sind als der Nutzen. In den Anfängen der KI-Nutzung sind dazu sehr viele Beispiel veröffentlicht worden die zeigen, wie wirtschaftliche der KI-Einsatz sein kann. In der Zwischenzeit wird allerdings immer öfter auch darüber diskutiert, welche immensen Kosten entstehen können. Siehe dazu auch Wirtschaftlichkeit von KI-Agenten: Warum kommt es bei den Token-Kosten oft zu regelrechten Abrechnungsschocks? Diese Zusammenhänge gehören in die Kategorie Output oder Outcome.
Entscheidender für mich ist allerdings die Frage: Welchen Impact generiert Künstliche Intelligenz? Die großen US amerikanischen Tech-Konzerne wollen die Gesellschaft nach ihren wirtschaftlichen Vorstellungen ändern. Chinesische Modelle wollen das auch, doch haben diese einen anderen, eher politischen Ansatz. Siehe dazu Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich.
Wenn es um Künstliche Intelligenz geht, sollten wir uns zunächst die Frage nach dem Impact stellen, da die KI-Modelle gravierende Auswirkungen auf unsere Gesellschaft haben. Es sollte nicht so sein, dass KI-Unternehmen unsere Daten für ihre Geschäfte nutzen und auch noch bestimmen, welche Werte in der Gesellschaft vertreten werden sollen.
In Europa wird nach und nach erkannt, dass es Zeit ist, europäische Werte als Rahmen für die Nutzung von Künstlicher Intelligenz zu setzen. Solche Grenzen werden die Tech-Konzerne nicht akzeptieren. Sie werden politischen Druck und ihre Lobbyarbeit nutzen, diesen europäischen Ansatz zu verwässern. Ich hoffe, dass die Europäische Union den eingeschlagenen Weg der sinnvollen Regulierung von Künstlicher Intelligenz weitergeht – zum Wohle der Menschen. Siehe dazu auch SuperEurope: The Unexpected Hero of the 21st Century.
Auf der Seite footwareology wird ein zweitägiger Online-Workshop für 75€ angeboten, in dem mit Unterstützung von Experten gezeigt wird, wie man selbst eigene Schuhe entwickeln und herstellen kann (Customization).
Die Unterstützung ist erforderlich, da es in dem komplexen Prozess immer wieder kleine Hürden gibt, die zu bewältigen sind. Vor dem Workshop sind einige Programme zu installieren, die auf der Website angegeben werden.
Insgesamt finde ich es spannend zu sehen, dass es immer mehr Möglichkeiten gibt, sein eigenes Produkt, seine eigenen Schuhe nicht nur zu entwickeln, sondern auch mit modernen technologischen Möglichkeiten herzustellen.
Dennoch halte ich es für zukunftsfähiger, wenn der gesamte Prozesses – nicht nur einzelne Elemente – zur Herstellung seiner eigenen Schuhe von Künstlicher Intelligenz unterstützt wird. Wir empfehlen dafür natürlich Open Source AI, wie z.B. Mistral 7b (open weight) und Open Source Software.
Diese beiden Punkte heben den Entwicklungs- und Herstellungsprozess auf ein neues Niveau.
Auf der internationalen Konferenz MCP 2026 (16.-19.09.2026, Balatonfüred, Ungarn) gehe ich darauf ein:
Open-Source AI for Open User Innovation: Designing a Personal Fabrication Framework
Mein zweites Paper:
Digital Sovereignty and Open-Source AI: The European Way for Innovative SMEs
In den letzten Jahren wurden Open Source AI Modelle noch etwas belächelt, da sie zugegebenermaßen nicht an die Leistungsfähigkeit der proprietären AI-Modelle heranreichten. Wie die Beispiele DeepSeek R1, KIMI K3 oder auch Mistral AI zeigen, hat sich das geändert.
Hinzu kommt noch, dass neben der Leistungsfähigkeit noch andere Aspekte wichtig geworden sind: Digitale Souveränität und Resilienz. Betrachtet man alle Dimensionen, so wird klar, dass Open Source AI eine wichtige Rolle bei der modernen Transformation von Unternehmen und Gesellschaften spielen kann – besonders in Europa.
Am Beispiel Mistral AI, einem französischen Start-Up (2023 gegründet) wird deutlich, in welchem Spannungsfeld sich Open Source AI befindet. Mistral AI ist sehr erfolgreich und wird in Europa von immer mehr Privatpersonen, Unternehmen und Öffentlichen Verwaltungen genutzt. Das führt unweigerlich zu der Frage, wie Mistral AI die große Nachfrage bedienen kann. Das geht nur mit einer Skalierung, die Zeit und Geld kostet.
Wir arbeiten schon länger mit Mistral AI Modellen und setzen darauf, dass das Unternehmen trotz der notwendigen Schritte zur Skalierung seine Unabhängigkeit und europäischen Ansatz beibehält. Wir werden den Weg von Mistral AI weiter beobachten.
Es ist erstaunlich, dass es vielen Privatpersonen, Unternehmen und Öffentlichen Verwaltungen immer noch schwer fällt, sich von den kommerziellen Software-Angeboten zu lösen, um Digitale Souveränität zu erreichen Der Grund ist oftmals eine Gewöhnung an die jeweiligen Tools und damit auch eine gewisse Abhängigkeit.
Ein Wechsel zu Open Source Software wäre für viele mit Aufwand verbunden. Solche Switching Cost sind mit der Zeit von den etablierten Software-Unternehmen nach und nach immer weiter erhöht worden. Siehe dazu auch Es ist so bequem, unmündig zu sein.
Darüber hinaus gibt es auch Vorbehalte gegenüber Open Source Software, obwohl die Codebasis von Software sage und schreibe zu 97% Open Source Software enthält – auch kommerzielle Software.
„According to the 2025 Black Duck Open Source Security and Analysis Report, 97% of codebases scanned contained open source software“ (Carlber, A. N (2026) Open Source in Europe Amid Geopolitical Tensions, in Eclipse Foundation).
Wenn also fast alle Software zu einem so großen Anteil aus Open Source Software in ihrer Codebasis bestehen, sollten sich alle einmal überlegen, ob die Vorbehalte gegenüber Open Source Software heute noch angebracht sind.
Am 12. November 2025 habe ich in einem Blogbeitrag auf KMI 2 Thinking hingewiesen. Nach DeepSeek R1 war KIMI 2 ein weiteres chinesisches Modell das aufgezeigt hatte, dass es möglich ist ein leistungsfähiges Open Source KI-Modell zu entwickeln, das viel weniger Ressourcen – und damit Kosten – erfordert. Der Schwerpunkt des von KIMI 2 Thinking liegt dabei auf „Coding“.
Nun ist mit KIMI 3 ein weiteres Open Source KI-Modell für den 27.07.2026 angekündigt. Wenn man es genau nimmt, ist es ein Open Weight Modell, da die Trainingsdaten nicht frei verfügbar sind. Der Schwerpunkt liegt bei dem Modell wieder auf Coding, allerdings auch auf Knowledge Work (Wissensarbeit).
„Kimi K3 is the first open-source model to reach 2.8 trillion parameters.“ Source: KIMI Platform, accessed 19.07.2026).
In dem Beitrag Moonshot AI zeigt Kimi K3: Open- Source-KI aus China (IT Business vom 17.07.2026 wird auf die Leistungsfähigkeit des Modells hingewiesen („Vorsprung der USA auf chinesische KI-Labore mittlerweile auf nur noch sechs bis neun Monate geschmolzen“).
Weiterhin musss allerdings auch kritisch angemerkt werden, dass chinesische KI Modell (Open Source AI oder nicht) den Vorgaben der chinesischen (und amerikanischen ) Administration unterliegen. In China sind beispielsweise Beiträge zu Taiwan oder zum Tiananmen-Platz usw. reglementiert. Solche Restriktionen schränken die Qualität der generierten Antworten deutlich ein.
Die Chance von Europa ist, Open Source KI-Modelle zu entwickeln, die auch einen niedrigen Ressourcenbedarf haben, ein ähnliches oder bessres Leistungsniveau wie die chinesischen open source Modelle haben, und letztendlich den europäischen Werten entsprechen.
Auf der MCP-Konferenz 2026, 16.-19.09.2026 in Balatonfüred, Ungarn, gehe ich auf solche Entwicklungen ein:
Open-Source AI for Open User Innovation: Designing a Personal Fabrication Framework
Digital Sovereignty and Open-Source AI: The European Way for Innovative SMEs
Wenn es um Open Source Software geht (OSS) geht, muss natürlich auch über die anfallenden Kosten gesprochen werden. Dazu zählen beispielsweise Installations- und Supportkosten, Anforderungen an die Lizenzkonformität und um potenzielle Sicherheitslücken. Neben den anfallenden Kosten stellt sich natürlich auch die Frage, wie es mit dem Nutzen von Open Source Software aussieht. In einer Studie von Henry Chesbrough aus dem Jahr 2023 konnte nachgewiesen werden, dass der Nutzen diese Kosten deutlich übersteigt.
„However, the results of this survey are quite consistent with earlier survey research (Nagle, 2019; European Commission, 2021), which shows that the perceived benefits of utilizing OSS significantly exceed these costs for the large majority of organizations that use OSS“ (Chesbrough, H. (2023), Measuring the Economic Value of Open Source: A Survey and a Preliminary Analysi, The Linux Foundation | PDF).
Die wirtschaftlichen Vorteile gehen einher mit einer stärkeren Unabhängigkeit (Digitale Souveränität) und damit verbunden mit einer besseren Widerstandsfähigkeit (Resilienz) der Organisation.
Die in der Zwischenzeit eingetretene Unmündigkeit (Digitale Abhängigkeit) von US amerikanischen digitalen Angeboten, hat einzelne Personen, Organisationen und ganze Öffentliche Verwaltungen in eine Pfadabhängigkeit geführt, aus der viele einfach nicht mehr herauskommen. Denn es ist ja so bequem, unmündig zu sein.
Immanuel Kant schrieb schon 1784 in seiner Streitschrift: „Beantwortung der Frage: Was ist Aufklärung?“: „Unmündigkeit ist das Unvermögen, sich seines Verstandes ohne Leitung eines anderen zu bedienen. Faulheit und Feigheit sind die Ursachen, warum ein so großer Teil erwachsener Menschen, nachdem sie die Natur längst von fremder Leitung freigesprochen hat, dennoch gerne zeitlebens unmündig bleiben, und warum es anderen so leicht wird, sich zu deren Vormündern aufzuwerfen. Es ist so bequem, unmündig zu sein!“ (Fuchs, J.; Stolorz, C. (2001): Produktionsfaktor Intelligenz. Wiesbaden).
Die Zeit ist reif, sich auf seinen eigenen Verstand zu besinnen, und sich von den aufgebauten digitalen Abhängigkeiten zu lösen. Ganz im Sinne des Wahlspruchs der Aufklärung: „Habe Mut, Dich Deines eigenen Verstandes zu bedienen!“
