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FSFE: Free Software Foundation Europe

Quelle: https://fsfe.org/

Auf dem Weg zu mehr Digitaler Unabhängigkeit, oder Digitaler Souveränität, kommt Open Source Software eine besondere Rolle zu. Neben der amerikanischen Free Software Foundation hat sich dazu in 2001 die Free Software Foundation Europe e. V. gegründet (Quelle: Wikipedia). Der europäische Blick auf Open Source Software ist wichtig, da dieser sich von der US amerikanischen und der chinesischen Perspektive unterscheidet. Siehe dazu Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich.

„Software ist in allen Aspekten unseres Lebens tief verankert. Freie Software gibt allen das Recht, Programme für jeden Zweck zu verwenden, zu verstehen, zu verbreiten und zu verbessern. Diese Rechte stärken andere Grundrechte wie die Redefreiheit, die Pressefreiheit und das Recht auf Privatsphäre“ (FSFE-Website).

Interessant ist, dass die FSFE ganz bewusst von Freier Software ausgeht und sich damit von Open Source etwas abgrenzen möchte. Der Grund ist, dass der Begriff Open Source in den letzten Jahren immer wieder missbräuchlich verwendet wurde, und es zu einer Art „Verwässerung“ oder „Open Washing“ kam – wie das Beispiel von OpenAI zeigt.

In unseren Beiträgen geht es oft um Open Source, da dieser Begriff den meisten Lesern besser bekannt ist – auch wenn der Hinweis von der FSFE natürlich berechtigt ist.

Open Source Software bietet nicht nur aus wirtschaftlichen Gründen Möglichkeiten, sondern stärkt auch demokratische Grundrechte in Gesellschaften – was gerade in Zeiten von Künstlicher Intelligenz immer wichtiger wird. Siehe dazu auch Die erfolgreiche Open Source KI Geschichte.

Auf der MCP 2026 (16.-19.09.2026, Balatonfüred, Ungarn) gehe ich darauf 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

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Kosten der Künstlichen Intelligenz: Anteil US amerikanischer KI-Modelle geht weltweit zugunsten von Open Source AI zurück

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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?

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Es ist möglich, leistungsfähige KI-Sprachmodelle zu trainieren, die ausschließlich auf gemeinfreien und offenen Texten basieren

In den letzten Jahren gibt es sehr viele Content-Entwickler aus allen möglichen Bereichen, die sich gegen die Übernahme ihrer Inhalte als Trainingsdaten in den bekannten, kommerziellen KI-Modellen wehren.

Dabei kommt es einem so vor, als ob die großen KI-Unternehmen das wohl schon irgendwie „eingepreist“ haben und langwierige Gerichtsverfahren eingehen. Darüber hinaus muss auch die folgende Frage gestellt werden

Ist es möglich ist, leistungsfähige KI-Sprachmodelle zu trainieren, die ausschließlich auf gemeinfrei und offenen Texten basieren?

Die Antwort: Ja, es ist möglich.

In ihrem Paper hat eine Forscher-Gruppe nicht nur ausführlich dargelegt, welche Quellen sie dafür ausgewählt haben, sondern auch gleichzeitig ein entsprechendes Modell entwickelt und auf Hugging Face veröffentlicht:

„We release Common Pile v0.1, an 8TB corpus that—to our knowledge—constitutes the largest dataset built exclusively from openly licensed text. Alongside our dataset, we release Comma v0.1-1T and -2T, two performant 7-billion-parameter LLMs trained on text from the Common Pile, as well as the filtered and rebalanced data mixture we used for training. Our results demonstrate that not only is the Common Pile the strongest dataset for pretraining under an open-license constraint, but also that it produces models comparable to those trained on an equivalent amount of unlicensed data. This positive result holds promise for future of open-license pretraining, especially if the research community invests in collecting larger quantities of openly licensed text data in the future. Ultimately, we believe that the Common Pile v0.1 represents the first step on the path towards a more ethical language model ecosystem, where performance need not come at the cost of creator rights and legal transparency.“ (Kandpahl et al. (2025): The Common Pile v0.1: An 8TB Dataset of Public Domain and Openly Licensed Text).

Natürlich dominieren die proprietären KI-Modelle den Markt, und es fällt den Marktteilnehmer wegen dem in der Zwischenzeit eingetretenen Lock-in schwer, sich an andere KI-Modelle zu gewöhnen (Pfadabhängigkeit). Dennoch überlegen viele Einzelpersonen, Unternehmen, Not for Profit Organisationen oder auch Öffentliche Verwaltungen, ob sie sich nicht von der eingetretenen Abhängigkeit lösen sollten, ja müssen.

Siehe dazu auch Künstliche Intelligenz: Es ist so bequem, unmündig zu sein.

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Künstliche Intelligenz: „Feeding the Machine“

Conceptual technology illustration of artificial intelligence. Abstract futuristic background

In dem Buch Muldoon, J., Graham, M., Cant, C. (2025) Feeding the Machine geht es den Autoren darum, zu hinterfragen, wie die großen KI-Modelle (LLM: Large Language Models) mit ihren riesigen Datenmengen entstehen, und von großen Unternehmen für ihre geschäftlichen Aktivitäten genutzt werden.

„Das ist aus Sicht von Muldoon, Graham und Cant auch das grundsätzliche Problem der KI-Entwicklung: dass sie vor allem von wenigen mächtigen Akteuren in deren Eigeninteresse entwickelt und genutzt werde. Die Kapitalintensität von KI führe dazu, dass sich Machtstrukturen weiter verfestigen, da nur wenige Unternehmen weltweit das Geld, die Hardware und das Knowhow besitzen, um die Entwicklung voranzutreiben. Durch die Arbeit dieser Unternehmen würden auch koloniale Strukturen aufrechterhalten, schreiben sie. Weil sich Arbeitskräfte im globalen Süden gezwungen sähen, für sehr wenig Geld unter schlechten Bedingungen zu arbeiten, während die hohen Gewinne in die Kassen der Konzerne und Investoren fließen“ (Scherer, K. (2025): KI-Erklärwerk und Kapitalismuskritik, Deutschlandfunk, Andruck, 30.06.2025 | PDF).

Es ist daher gut, dass sich in den letzten mehr als 20 Jahren weltweit Alternativen entwickelt haben, die frei verfügbare Daten in frei verfügbaren KI-Modellen zur Verfügung stellen (Open Data and Open Source AI – a perfect match). Je mehr diese genutzt werden, umso weniger Marktmacht haben die großen Tech-Konzerne. Es wundert daher nicht, dass diese an alternativen Entwicklungen wenig interessiert sind, und versuchen eine Art open washing mit ihren Modellen zu betreiben. Siehe dazu auch

Die erfolgreiche Open Source KI Geschichte

Künstliche Intelligenz – It All Starts with Trust

Künstliche Intelligenz lässt die meisten Sprachen und kulturellen Besonderheiten außen vor

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Künstliche Intelligenz lässt die meisten Sprachen und kulturellen Besonderheiten außen vor

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Die bekannten proprietäten KI-Modelle funktionieren hauptsächlich in Englisch, oder in einer Handvoll anderer Sprachen. Am Beispiel agglutinierender Sprachen wie Ungarisch, Baskisch, etc. kann aufgezeigt werden, dass die üblichen KI-Modelle nicht ausreichen.

Es wundert daher nicht, dass in den letzten Jahren immer mehr KI-Modelle entwickelt wurden, die in europäischen Sprachen trainiert wurden. Beispiele dazu sind Teuken 7B und Open EuroLLM. Darüber hinaus gibt es in Europa auch schon viele KI-Modelle, die in der jeweiligen Landessprache trainiert wurden. Beispiele dazu sind das Ungarisches Modell, das Schwedisches Modell, das Italienische Modell usw.

Dass es in kritischen Bereichen wie dem Gesundheitswesen wichtig ist, bei KI-Modellen den sprachlichen und kulturellen Kontext zu beachten, wurde in einer Veröffentlichung der United Nations (UN) noch einmal beispielhaft hervorgehoben:

„In Tigrinya, spoken by 7 to 9 million people in Eritrea and northern Ethiopia, machine translation has rendered smallpox as syphilis, gonorrhoea as diabetes and “You have been given intravenous antibiotics” as “You have been given intravenous insecticides”. These mistranslations can be life-threatening. A recent review of natural language processing for African languages in healthcare found that, despite advances in multilingual AI tools, major challenges remain. These include cultural and linguistic bias, poor adaptation to medical contexts, limited explainability and translation errors that can affect diagnosis and treatment decisions. The evidence suggests that AI systems are not ready for use in high-stakes settings unless they have been properly adapted, constrained and tested for the relevant linguistic and cultural contexts“ (UN 2026).

Mit Hilfe von Small Language Models (SLM) und der Berücksichtigung sprachlicher und kultureller Besonderheiten einzelner Regionen in Europa können gerade Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) innovative Produkte und Dienstleistungen entwickeln, die einen Mehrwert für die Nutzer bieten.

Auf der MCP 2026 (16.-19.09.2026, Balatonfüred, Ungarn) gehe ich darauf in einem Paper ein:

Digital Sovereignty and Open-Source AI: The European Way for Innovative SMEs

Mein zweites Paper:

Open-Source AI for Open User Innovation: Designing a Personal Fabrication Framework

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Die erfolgreiche Open Source KI Geschichte

Performance of top models on the Arena by select providers.
Source: Arena, 2026 | Chart: 2026 AI Index report (Stanford University 2026)

Open Source Software (OSS) nutzen wir alle schon in vielen Bereichen, da OSS auch in vielen der bekannten kommerziellen, proprietären Angebote enthalten ist. Bei Künstlicher Intelligenz ist das aktuell noch etwas anders. Zu Beginn der Entwicklung gab es einfach nur die bekannten kommerziellen, proprietären KI-Modelle – Open Source KI-Modelle waren gerade einmal bei Freaks bekannt und in standardisierten Tests in ihrer Leistungsfähigkeit unterlegen.

In dieser Zeit haben sich viele an die angebotenen proprietären (kommerziellen) KI-Modelle gewöhnt und es ist zu einer Art Lock-in, zu einer Pfadabhängigkeit gekommen. Aus dieser wieder herauszukommen, fällt vielen Privatpersonen, aber auch Unternehmen, Organisationen schwer, obwohl es sich lohnen würde. Siehe dazu auch Künstliche Intelligenz: Es ist so bequem, unmündig zu sein.

Wie das Beispiel Mistral AI in der Abbildung zeigt, sieht es bei der Leistungsfähigkeit von Open Source KI-Modellen n der Zwischenzeit ganz anders aus – und das bei gleichzeitig weniger Abhängigkeiten, mehr Datenschutz und mehr Transparenz (Digitale Souveränität) Wenn man sich die Entwicklung von Open Source KI ansieht, wird deutlich, wie dynamisch diese seit 2022 ist.

„The historical development of open-source AI demonstrates a shift from closed corporate systems towards distributed, collaborative innovation on a global scale. A landmark precedent was the development of the BLOOM open-source model in 2022, produced by the BigScience consortium, followed by the publication of the powerful open-weight Llama family of models and the release of the Gemma series. A powerful impetus came from Chinese developers’ highly competitive alternative ecosystem Qwen and the release of DeepSeek-V3 and R1. At present, entire regions are also actively contributing to the development of open-weight AI: Mistral in Europe, Falcon in the United Arab Emirates, GigaChat and YandexGPT in the Russian Federation, alongside projects in India, Japan, Republic of Korea and others“ (UN 2026).

Der weltweite Trend zu immer mehr Open Source KI-Modellen zeigt, dass es in Zukunft darauf ankommt, transparente KI-Modelle zu nutzen – it all starts with trust. Um das bekannte open-washing bei KI-Modellen zu erkennen, bietet sich im ersten Schritt die Definition zu Open Source AI an.

Auf der MCP 2026 (16.-19.09.2026, Balatonfüred, Ungarn) gehe ich darauf in gleich zwei Paper 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

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Tipping Point: User Innovation und Open Source AI

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In der Netzwerkökonomie gibt es manchmal überraschende Effekte. Beispielsweise besagt das Metcalfesche Gesetz (Wikipedia), dass der Wert eines Netzes im Quadrat der Zahl der angeschlossenen Rechner und Nutzer steigt. Dabei wird dieser Ansatz oftmals nur für die Rechenleistungen im Netz verwendet. Der Blick auf Nutzer (User) wird leider nicht so oft thematisiert. Obwohl das Gesetz auch kritisiert wird, ergeben sich für mich durchaus interessante Anhaltspunkte.

Auch der Tipping Point ist so ein Begriff, der in der Netzwerkökonomie (und auch anderen Bereichen) helfen kann zu verstehen, warum es einer kleinen Anzahl von Nutzern möglich ist, gravierende Veränderungen herbeizuführen.

Der Tipping Point (Kipppunkt) ist in der Netzwerkökonomik „die kritische Masse, die erforderlich ist, damit sich eine Nachricht oder ein Sozialverhalten massenhaft verbreitet.“

Wo der Tipping Point liegt kann nicht genau bestimmt werden, doch gibt es durchaus Anhaltspunkte.:

Welzer (2013) ist beispielsweise der Auffassung, dass schon 5% einer gesellschaftlichen Gruppe ausreichen, um eine Politik der Zukunftsfähigkeit anzustoßen.

Rogers (2003) erwähnt bei der Diffusion von Innovationen einen Wert von 15-20%, wenn es um den Übergang von den Early Adopters zu Early Majority geht.

Übertragen auf die Nutzung von Open Source AI (Digitale Souveränität) wäre es demnach es also „nur“ erforderlich, dass im europäischen KI-Netzwerk 15-20% Open Source AI verwenden, um sich unabhängiger von den proprietäten KI-Modellen zu machen.

Ähnlich ist es mit Open User Innovation. Dabei handelt sich um Innovationen, die nicht von Unternehmen stammen, sondern von einzelnen Usern. Eric von Hippel hat in vielen länderspezifischen Studien zeigen können, dass dieser Anteil innovativer User jetzt schon recht hoch ist: „Empirical studies also show that many users -from 10 percent to nearly 40 percent- engage in developing or modifying products (Eric von Hippel 2013:120). Da es seit 20 Jahren (Mota, 2011) immer mehr neue Technologien gibt, die nichts, oder recht wenig Kosten, und Künstliche Intelligenz (natürlich Open Source AI) unterstützend genutzt werden kann, wird der Tipping-Point auch hier möglicherweise bald erreicht.

Auf der MCP 2026 (16.-19.09.2026, Balatonfüred, Ungarn) gehe ich darauf in einem Paper 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

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Anthropic: Anweisung der US-Regierung, den Zugang zu Fable 5 und Mythos 5 auszusetzen

https://www.anthropic.com/news/fable-mythos-access

Die US-Regierung hat Anthropic angewiesen, den Zugang zu Fable 5 und Mythos 5 auszusetzen. Das ist schon ein starker Eingriff in die Geschäfte von Antropic – und eine Art von Regulierung. Kein Wunder also, dass sich Anthropic mit einer ausführlichen Stellungnahme dazu geäußert hat:

Statement on the US government directive to suspend access to Fable 5 and Mythos 5 (Antropic, 12.06.2026).

Dieser Vorgang ist deshalb so erstaunlich, da es ja gerade die US-Regierung war, die der Europäischen Union in der Vergangenheit vorgeworfen hat, den Markt für Künstliche Intelligenz zu stark zu regulieren. Siehe dazu auch Bris, A. (2025): SuperEurope: The Unexpected Hero of the 21st Century.

Wie Sie als Leser unseres Blogs wissen, plädieren wir bei Künstlicher Intelligenz dazu, Open Source KI zu nutzen.

Auf der MCP 2026 stelle ich dazu auch ein Paper vor:

Digital Sovereignty and Open-Source AI: The European Way for Innovative SMEs

In meinem zweite Paper geht es um:

Open-Source AI for Open User Innovation: Designing a Personal Fabrication Framework

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Künstliche Intelligenz: Mistrals Chatbot „Le Chat“ heißt jetzt „Vibe“ und bietet neue Möglichkeiten

Screenshot meines Logins beim Chatbot Mistral Vibe

Über das französische Start-up Mistral AI als Alternative zu den bekannten proprietären Closed KI-Modellen der amerikanischen Tech-Konzerne habe ich schon mehrfach geschrieben (Beiträge). Erstaunlich dabei ist, dass Mistral AI mit seinen Modellen in der Zwischenzeit durchaus wettbewerbsfähig ist. Siehe dazu Open Source AI holt auf – das Beispiel MISTRAL AI (AI Report 2026). Wer die Mistral-KI-Modelle nicht über die Mistral-Cloud nutzen möchte, kann in der Zwischenzeit auch eine entsprechende App auf dem eigenen Laptop installieren (Blogbeitrag).

Besonders überzeugt hat uns auch der von Mistral AI veröffentlichte Chatbot mit dem Namen „Le Chat“, den wir schon ausgiebig genutzt haben. Zunächst in der freien Version (ohne Anmeldung) und später mit einem Login-Zugang. Dort können wir Chats speichern und Projekte sowie Workflows und Agenten anlegen.

Nun hat Mistral den Chatbot „Le Chat“ in „Vibes“ integriert – der Name „Vibes“ war zunächst für Agentic Coding gedacht, Die Einbindung des Chatbots „Le Chat“ in „Vibes“ bietet dadurch neue Möglichkeiten.

„Mistral hat auf dem hauseigenen AI Now Summit mehrere Neuerungen vorgestellt. Der Chatbot Le Chat heißt jetzt Vibe und verbindet agentische Fähigkeiten mit Funktionen für Softwareentwicklung“(heise online, 29.05.2026).

Auf der internationalen Konferenz MCP 2026, die vom 16.-19.09.2026 in Balatonfüred, (Ungarn) stattfindet, werde ich in meinen beiden Papern auch auf Mistral AI eingehen:

Digital Sovereignty and Open-Source AI: The European Way for Innovative SMEs

Open-Source AI for Open User Innovation: Designing a Personal Fabrication Framework

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Lünendonk®-Studie (2026): Digitale Souveränität – Vom Risiko zur Resilienz

https://www.luenendonk.de/produkt/luenendonk-studie-2026-digitale-souveraenitaet-vom-risiko-zur-resilienz/

Es wird immer deutlicher, dass Digitale Souveränität für Europa immer wichtiger wird. Die Lünendonk®-Studie 2026 hat das wieder einmal deutlich gezeigt.

„Digitale Souveränität ist kein abstraktes Leitbild mehr – sie hat sich zu einem zentralen Wettbewerbsfaktor mit klar messbarem Business Impact entwickelt. 2026 steht Europa an einem digitalen Wendepunkt“ (Lünendonk®-Studie 2026).

Die Ergebnisse sind eindeutig: 96% der Befragten erwarten, dass Digitale Souveränität auch bei einer Entspannung der geopolitischen Lage ein zentrales Thema bleibt.

Wenn dem so ist, stehen Unternehmen vor der Frage, wie eine Digitale Souveränität erreicht werden kann. In vielen Beiträgen, und auf dieser Seite habe ich dazu konkrete Schritte aufgezeigt.

Auf der internationalen Konferenz MCP 2026, die vom 16.-19.09.2026 in Balatonfürde, Ungarn stattfindet, werde ich ein Paper zum Thema vorstellen:

Digital Sovereignty and Open-Source AI: The European Way for Innovative SMEs