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Global Innovation Index 2025: Deutschland nicht mehr in den TOP 10

Quelle: Global Innovation Index 2025

Der aktuelle Global Innovation Index 2025 zeigt, dass Deutschland im Ranking nicht mehr zu den TOP 10 zählt (Abbildung). Im internationalen Vergleich rutscht Deutschland etwas ab. Im Global Innovation Index 2017 war Deutschland im Vergleich zu 2016 einen Platz nach oben gerutscht, und belegte immerhin Platz 9.

Schon 2010 hatte ich in einem Blogbeitrag etwas zynisch angemerkt, dass wir in Deutschland mehr Innovationspreise als wirkliche Innovationen haben.

Vergleichen wir uns in Deutschland mit anderen Ländern in der EU, oder mit den eigenen Innovations-Kennzahlen der vergangenen Jahre, sieht es dagegen immer noch recht gut aus. Es ist halt immer die Frage, welche Zahlen ich heranziehe, um die Innovationskraft eines Landes zu bewerten. Es ist eben – frei nach Einstein – alles relativ.

Ein wichtiges Kriterium in unseren Regionen ist das Europäische Paradox. Gemeint ist, dass wir in Europa recht viel Geld in die Forschung stecken, doch im Verhältnis dazu recht wenige Innovationen generieren. Siehe dazu Produkte und Dienstleistungen als Mehrwert für Kunden: Warum funktioniert das einfach nicht?

Doch was können wir tun, um diese Entwicklung zu korrigieren?

In Zeiten von Künstlicher Intelligenz beispielsweise sollte es darum gehen, die bisher nicht erfüllten Bedürfnisse von Menschen endlich in den Mittelpunkt zu stellen, und geeignete Produkte und Dienstleistungen auf den Markt zu bringen.

“There is still an invisible hand behind supply-side reform. Adam Smith argued that the invisible hand that drives markets is capital, while the invisible hand of supply that drives innovation is demand. Generally speaking, the “inconvenience” in the daily life of the people can be used as the traction of technological development. In the AI technology market, enterprises that see fundamental needs can have a large number of applications for their products” (Wu 2025).

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Digitale Souveränität: Die Initiative AI for Citizens

Website: https://mistral.ai/news/ai-for-citizens

Immer mehr Privatpersonen, Organisationen, Verwaltungen usw. überlegen, wie sie die Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz nutzen können. Dabei gibt es weltweit drei grundsätzlich unterschiedliche Richtungen: Der US-amerikanische Ansatz (Profit für wenige Unternehmen), der chinesische Ansatz (KI für die politische Partei) und den europäischen Ansatz, der auf etwas Regulierung setzt, ohne Innovationen zu verhindern. Siehe dazu Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich.

Es freut mich daher sehr, dass es in Europa immer mehr Initiativen gibt, die Künstliche Intelligenz zum Wohle von Bürgern und der gesamte Gesellschaft anbieten möchten – alles Open Source. Das in 2023 gegründete Unternehmen Mistral AI hat so einen Ansatz, der jetzt in der Initiative AI for Citizens eine weitere Dynamik bekommt, und einen Gegenentwurf zu den Angeboten der bekannten Tech-Giganten darstellt:

“Empowering countries to use AI to transform public action and catalyze innovation for the benefit of their citizens” (Quelle).

Dabei listet die Website noch einmal ausführlich die Nachteile der “One size fits all AI” auf, die vielen immer noch nicht bewusst sind.

Informieren Sie sich über die vielen Chancen, Künstliche Intelligenz offen und transparent zu nutzen und minimieren Sie die Risiken von KI-Anwendungen, indem Sie offene und transparente Trainingsmodelle (Large Language Models; Small Language Models) und KI-Agenten nutzen. Siehe dazu auch

Das Kontinuum zwischen Closed Source AI und Open Source AI

Open Source AI: Warum sollte Künstliche Intelligenz demokratisiert werden?

Open Source AI: Besser für einzelne Personen, Organisationen und demokratische Gesellschaften

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Innovationen: Das Europäische Paradox

AI (Artificial intelligence) AI management and support technology in the Business plan marketing success customer. AI management concept.

Wenn es um Innovationen geht, sind wir in Deutschland und in der EU immer sehr bemüht zu betonen, was alles dafür getan wird, dass wir in diesem Bereich führend sein wollen – aber nicht sind. Denn: Alle aktuell wichtigen Innovationen kommen nicht aus Deutschland, bzw. der EU. Wenn dem nicht so wäre, wären wir beispielsweise bei der Digitalisierung nicht so abhängig von den Tech-Konzernen aus den USA.

Obwohl wir in Deutschland (in der EU) sehr viel Geld in die Förderung von Forschung & Entwicklung stecken, und auch unser Bildungssystem, sowie die gesamte Infrastruktur gut sind, sieht es bei den wichtigen Innovationen eher schlecht aus. Wir bekommen die guten Ansätze nicht wirklich umgesetzt – doch genau das macht Innovationen aus. Die Europäische Kommission hat diese Situation 1995 schon als Europäisches Paradox bezeichnet.

“In 1995, the European Commission firstly used the term ‘European Paradox’ (European Commission 1995) to define the phenomenon of having good higher education systems, well established research infrastructure but failing to translate this into markable innovations. (…) Additionally, the EU in comparison to the USA was unable to compete although education, research and science were very well established in the EU.”

Quelle: Banholzer, Volker M. (2022). From „Industry 4.0“ to „Society 5.0“ and „Industry 5.0“: Value- and Mission-Oriented Policies: Technological and Social Innovations – Aspects of Systemic Transformation. IKOM WP Vol. 3, No. 2/2022. Nürnberg: Technische Hochschule Nürnberg Georg Simon Ohm).

Interessant dabei ist, dass sich scheinbar in den letzten 30 Jahren (1995-2025) nicht viel verbessert hat. Möglicherweise ist die Schere bei den wichtigsten aktuellen Innovationsbereichen sogar noch größer geworden. Wie kommt das?

Verstehen wir Innovation immer noch falsch?

Messen wir die falschen Parameter?

Haben wir gerade in Deutschland mehr Innovationspreise als wirkliche Innovationen?

Anmerkung: Das Bild zum Blogbeitrag habe ich nur beispielhaft ausgewählt. Es geht mir bei hier nicht nur um die Situation bei der Künstlichen Intelligenz..

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Digitale Souveränität: Wo befinden sich deine Daten?

Screenshot von unserer Nextcloud-Installation

Die Digitale Abhängigkeit von amerikanischen oder chinesischen Tech-Konzernen, macht viele Privatpersonen, Unternehmen und Verwaltungen nervös und nachdenklich. Dabei stellen sich Fragen wie:

Wo befinden sich eigentlich unsere Daten?

Wissen Sie, wo sich ihre Daten befinden, wenn Sie neben ihren internen ERP-Anwendungen auch Internet-Schnittstellen, oder auch Künstliche Intelligenz, wie z.B. ChatGPT etc. nutzen?

Um wieder eine gewissen Digitale Souveränität zu erlangen, setzen wir seit mehreren Jahren auf Open Source Anwendungen. Die Abbildung zeigt beispielhaft einen Screenshot aus unserer NEXTCLOUD. Es wird deutlich, dass alle unsere Daten in Deutschland liegen – und das auch bei Anwendungen zur Künstlichen Intelligenz, denn wir verwenden LocalAI.

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Open Source AI: Veröffentlichung der ALIA AI Modelle für ca. 600 Millionen Spanisch sprechender Menschen weltweit

Quelle: https://alia.gob.es/

Es ist schon erstaunlich, wie unreflektiert viele Privatpersonen, Organisationen oder auch Öffentliche Verwaltungen Künstliche Intelligenz (AI / GenAI) von den bekannten Tech-Unternehmen nutzen. Natürlich sind diese Closed Source AI Models, oder auch Open Weights Models, sehr innovativ und treiben durch immer mehr neue Funktionen die Anwender vor sich her. Viele kommen dabei gar nicht richtig zum Nachdenken. Möglicherweise ist das ja auch so gewollt….

Die Notwendigkeit, Open Source AI zu nutzen wird gerade im Hinblick auf die europäischen Rahmenbedingungen immer wichtiger. Siehe dazu Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich.

Hinzu kommt noch, dass es immer mehr länderspezifische KI-Modelle gibt, die den sprachlichen Kontext, und damit die sprachlichen Besonderheiten besser abbilden. Die wichtigsten LLM (Closed Source AI) sind mit englischsprachigen Daten trainiert und übersetzen dann in die jeweilige Sprache. Das klappt zwar recht gut, doch fehlt es gerade bei Innovationen, oder kulturellen regionalen Besonderheiten, an der genauen Passung.

Die spanische Verwaltung hat nun die Initiative ALIA gestartet, die 100% öffentlich finanziert ist, und eine KI-Ressource für alle Spanisch sprechenden Menschen sein soll. Dazu gehören auch frei verfügbare AI Modelle (LLM) (…)

“(…) to generate ethical and trustworthy AI standards, with open-source and transparent models, guaranteeing the protection of fundamental rights, the protection of intellectual property rights and the protection of personal data, and developing a  framework of best practices in this field (Vasquez in OSOR 2025).

“ALIA es una iniciativa pionera en la Unión Europea que busca proporcionar una infraestructura pública de recursos de IA, como modelos de lenguaje abiertos y transparentes, para fomentar el impulso del castellano y lenguas cooficiales -catalán y valenciano, euskera y gallego- en el desarrollo y despliegue de la IA en el mundo” (ALIA Website)

Es freut mich zu sehen, wie die einzelnen europäischen Regionen oder Länder Initiativen starten, die die europäischen, oder auch regionalen Besonderheiten berücksichtigen – und das alles auf Open Source Basis. Siehe dazu auch

Open Source AI Definition – 1.0: Release Candidate 2 am 21.10.2024 veröffentlicht

Open Source AI-Models for Europe: Teuken 7B – Training on >50% non English Data.

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In Europa gibt es immer mehr länderspezifische LLM (Large Language Models) – wie z.B. AI Sweden

Screenshot von der Website AI Sweden

In dem Blogbeitrag Open Source AI-Models for Europe: Teuken 7B – Training on >50% non English Data hatte ich schon erläutert, wie wichtig es ist, dass sich Organisationen und auch Privatpersonen nicht nur an den bekannten AI-Modellen der Tech-Giganten orientieren. Ein wichtiges Kriterien sind die dort oftmals hinterlegten Daten, die natürlich zum überwiegenden Teil in Englisch (oder Chinesisch) vorliegen.

In Europa haben wir gegenüber China und den USA in der Zwischenzeit ein eigenes Verständnis von der gesellschaftlichen Nutzung der Künstlichen Intelligenz entwickelt (Blogbeitrag). Dabei spielen die technologische Unabhängigkeit (Digitale Souveränität) und die europäische Kultur wichtige Rollen.

Die jeweiligen europäischen Kulturen drücken sich in den verschiedenen Sprachen aus, die dann auch möglichst Bestandteil der in den KI-Modellen genutzten Trainingsdatenbanken (LLM) sein sollten – damit meine ich nicht die Übersetzung von englischsprachigen Texten in die jeweilige Landessprache.

Ein Beispiel für so eine Entwicklung ist AI SWEDEN mit dem veröffentlichten GPT-SW3 (siehe Abbildung). Das LLM ist im Sinne der Open Source Philosophie (FOSS: Free Open Source Software) transparent und von jedem nutzbar – ohne Einschränkungen.

“GPT-SW3 is the first truly large-scale generative language model for the Swedish language. Based on the same technical principles as the much-discussed GPT-4, GPT-SW3 will help Swedish organizations build language applications never before possible” (Source).

Für schwedisch sprechende Organisationen – oder auch Privatpersonen – bieten sich hier Möglichkeiten, aus den hinterlegten schwedischen Trainingsdaten den kulturellen Kontext entsprechend Anwendungen zu entwickeln. Verfügbar ist das Modell bei Huggingface.

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European alternatives for digital products

Screenshot: https://european-alternatives.eu/

Die aktuellen Entwicklungen zeigen unsere (europäische) digitale Abhängigkeit von amerikanischen Tech-Riesen. Ob es sich um Starlink, ein Unternehmen von Elon Musk, oder um OpenAI (dominiert von Microsoft), Amazon Cloud, Google usw. handelt, überall haben sich die amerikanischen Tech-Unternehmen in Europa durchgesetzt.

Immer mehr Privatpersonen, Unternehmen und Verwaltungen überlegen allerdings aktuell, ob es nicht besser ist, europäische Alternativen zu nutzen, um die genannte digitale Abhängigkeit zu reduzieren.

Die Website European alternatives for digital products hat nun angefangen, verschiedene europäische Alternativen zu den etablierten Angeboten aufzuzeigen. Die Übersicht ist nach verschiedenen Kategorien gegliedert. Die Website ist eine Initiative eines österreichischen Softwareentwicklers und steht erst am Anfang.

Insgesamt kann diese Website in die Initiative Sovereign Workplace eingeordnet werden, an dem wir uns auch schon länger orientieren. Dabei werden Vorschläge gemacht, welche Anwendungen auf Open Source Basis geeignet erscheinen.

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Daten als Ressource: Um welche Kategorien von Daten geht es?

Wir sind uns alle einig, dass Daten eine bedeutende Ressource für einzelne Personen, Unternehmen, Organisationen und ganze Gesellschaften darstellen. Einerseits müssen Daten offen verfügbar sein, andererseits allerdings auch geschützt werden. Insofern macht es Sinn, verschiedene Kategorien für Daten zu unterscheiden:

“Open data: data that is freely accessible, usable and shareable without restrictions, typically under an open license or in the Public Domain36 (for example, OpenStreetMap data);
Public data: data that is accessible to anyone without authentication or special permissions
(for example, Common Crawl data). Note that this data can degrade as web content
becomes unavailable;
Obtainable data: data that can be obtained or acquired through specific actions, such as
licensing deals, subscriptions or permissions (for example, ImageNet data);
Unshareable non-public data: data that is confidential or protected by privacy laws,
agreements or proprietary rights and cannot be legally shared or publicly distributed”
(Tarkowski, A. (2025): Data Governance in Open Source AI. Enabling Responsible and Systemic Access. In Partnership with the Open Source Initiative).

Es zeigt sich, dass es viele frei verfügbare Daten gibt, doch auch Daten, die geschützt werden sollten.

Die amerikanischen Tech-Konzerne möchten alle Daten für ihre Trainingsdatenbanken (LLM: Large Language Models) kostenlos nutzen können. Das Ziel ist hier, die maximale wirtschaftliche Nutzung im Sinne einiger weniger Großkonzerne. Dabei sind die Trainingsdaten der bekannten KI-Modelle wie ChatGPT etc. nicht bekannt/transparent. Die Strategie von Big-Tech scheint also zu sein,: Alle Daten “abgreifen” und seine eigenen Daten und Algorithmen zurückhalten. Ein interessantes Geschäftsmodell, dass sehr einseitig zu sein scheint.

Bei der chinesische Perspektive auf Daten liegt der Schwerpunkt darauf, mit Hilfe aller Daten politische Ziele der Einheitspartei zu erfüllen. Daran müssen sich alle Bürger und die Unternehmen – auch die KI-Unternehmen – halten.

In Europa versuchen wir einen hybriden Ansatz zu verfolgen. Einerseits möchten wir in Europa Daten frei zugänglich machen, um Innovationen zu fördern. Andererseits wollen wir allerdings auch, dass bestimmte Daten von Personen, Unternehmen, Organisationen und Öffentlichen Verwaltungen geschützt werden.

An dieser Stelle versucht die aktuelle amerikanische Regierung, Druck auf Europa auszuüben, damit Big-Tech problemlos an alle europäischen Daten kommen kann. Ob das noch eine amerikanische Regierung ist, oder nicht schon eine kommerziell ausgerichtete Administration wird sich noch zeigen. Das letzte Wort werden wohl die Gerichte in den USA haben.

Ich hoffe, dass wir in Europa unseren eigenen Weg finden, um offene Daten in großem Umfang verfügbar zu machen, und um gleichzeitig den Schutz sensibler Daten zu gewährleisten.

Siehe dazu Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich.

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Open LLMs for Transparent AI in Europe

Screenshot Open Euro LLM

Wie schon in dem Beitrag Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich dargestellt, haben China, die USA und Europa unterschiedliche Herangehensweisen, mit Künstlicher Intelligenz umzugehen.

Es wundert daher nicht, dass sich die neue Regierung in den USA darüber beschwert, dass Europa die Entwicklung und Nutzung Künstlicher Intelligenz in Schranken regulieren will. Ich hoffe, Europa ist selbstbewusst genug, sich diesem rein marktwirtschaftlich ausgerichteten Vorgehen der USA zu widersetzen, ohne die Möglichkeiten einer Nutzung und Entwicklung von Künstlicher Intelligenz zu stark einzuschränken. Der Einsatz Künstlicher Intelligenz wird gravierende gesellschaftliche Veränderungen nach sich ziehen, sodass es auch erforderlich, gesellschaftlich auf diese Entwicklung zu antworten.

Neben China und den USA kann es Europa durchaus gelingen, beide Schwerpunkte (USA: Kapital getrieben, China: Politik getrieben) zur Nutzung von Künstliche Intelligenz in einem Hybriden Europäischen KI-Ansatz zu verbinden. Das wäre gesellschaftlich eine Innovation, die durchaus für andere Länder weltweit interessant sein könnte.

Open Euro LLM ist beispielsweise so eine Initiative, die durchaus vielversprechend ist. Wie in dem Screenshot zur Website zu erkennen ist, setzt man bei Open Euro LLM auf Offenheit und Transparenz, und auch auf europäische Sprachen in den Trainingsdatenbanken der Large Language Models (LLM). Beispielhaft soll hier der Hinweis auf Truly Open noch einmal herausgestellt werden:

Truly Open
including data, documentation, training and testing code, and evaluation metrics; including community involvement

In Zukunft wird es meines Erachtens sehr viele kleine, spezialisierte Trainingsdatenbanken (SLM: Small Language Models) geben, die kontextbezogen in AI-Agenten genutzt werden können. Wenn es um Kontext geht, muss auch die kulturelle Vielfalt Europas mit abgebildet werden. Dabei bieten sich europäische Trainingsdatenbanken an. Siehe dazu auch

CAIRNE: Non-Profit Organisation mit einer europäischen Perspektive auf Künstliche Intelligenz

Open Source AI-Models for Europe: Teuken 7B – Training on >50% non English Data

Open Source AI Definition – 1.0: Release Candidate 2 am 21.10.2024 veröffentlicht

Open Source AI: Besser für einzelne Personen, Organisationen und demokratische Gesellschaften

AI Agents: Langflow (Open Source) auf unserem Server installiert

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CAIRNE: Non-Profit Organisation mit einer europäischen Perspektive auf Künstliche Intelligenz

Screenshot von der Website https://cairne.eu/

Die viele Informationen zu Künstlicher Intelligenz (KI, AI: Artificial Intelligence) sollen in den meisten Fällen eine bestimmte Blickrichtung auf das Thema herausstellen. In dem Blogbeitrag Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich werden beispielsweise die drei großen Perspektiven auf die digitale Souveränität dargestellt.

In Europa scheint es einen – im Vergleich zu den USA und China – etwas anderen Ansatz zu geben, der einerseits die Rechte einzelner Bürger und auch von Organisationen berücksichtigt, und nicht so sehr technologiezentriert, sondern human-centred ist. Die europäische Non-Profit Organisationen CAIRNE (Confederation of Laboratories for Artificial Intelligence Research in Europe) möchte mit ihrer Arbeit folgende Punkte erreichen:

> “bring widespread and significant benefits to citizens, industry and society, in the form of alignment with shared values and of the global competitiveness of our economies;
> make major contributions to solving the grand challenges of our time, notably climate change, health and inequality;
> bring into existence AI systems that satisfy the seven trustworthiness criteria defined by the European Union;
> bring critical technology and infrastructure under European democratic control”
CAIRNE and euROBOTICS (2023): Moonshot in Artificial Intelligence: Trustworthy, Multicultural Generative AI Systems for Safe Physical Interaction with the Real World | PDF.

Den oben erwähnten Human-Centered-Ansatz wird nicht nur in Europa immer stärker favorisiert. Auch Japan hat in seiner Vision Society 5.0 auf diesen Schwerpunkt bei der Entwicklung von KI-Systemen hingewiesen:

“By comparison, Society 5.0 is A human-centered society that balances economic advancement with the resolution of social problems by a system that highly integrates cyberspace and physical space” (Japan Cabinet Office, 2016, zitiert in Nielsen & Brix 2023).