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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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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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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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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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Digitale Souveränität ist angekommen

Vor mehreren Jahren, als wir angefangen haben über eine mögliche Digitale Souveränität für Personen, Unternehmen, in Deutschland und in Europa zu schreiben, haben wir einige Rückmeldungen erhalten die zeigten, dass man diesem (europäischen) Weg keine Chance einräumt, und es als unrealistische Vision einschätzte.

In der Zwischenzeit hat sich gezeigt, dass die vielen aufgebauten Abhängigkeiten der letzten Jahrzehnte in eine Sackgasse auf allen Ebenen geführt haben: Energetische Abhängigkeit, militärische Abhängigkeit, digitale Abhängigkeit usw.

Es ist durchaus erstaunlich, dass viele, die diese Abhängigkeiten selbst herbeigeführt haben, nun nach Souveränität rufen. Die einzigen allerdings, die behaupten können, dass sie auf Digitale Souveränität hingewiesen haben, sind Akteure aus dem Open Source Bereich, denn hier geht es schon immer um Transparenz, Offenheit und Rechtstaatlichkeit.

Diejenigen, die sich aus Bequemlichkeit in die digitale Abhängigkeit begeben haben, müssen jetzt zu hohen Kosten umsteuern, da die Nutzung von den bekannten APPs und KI-Modellen in den Köpfen (auch in den Unternehmen) zu einer Pfadabhängigkeit geführt hat, aus der manche möglicherweise gar nicht mehr herauskommen werden.

Die Überschrift des Blogbeitrags ist vom Newsletter Juni 2026 der Open Source Business Alliance – Bundesverband für digitale Souveränität e.V. entnommen. Die Aussage bezieht sich dabei auf die Erkenntnisse aus dem SCS Summit 2026, der in Berlin stattfand.

„Liebe Leserinnen und Leser,
am 21. Mai 2026 kamen 200 Menschen im bUm Berlin zusammen – und der diesjährige SCS Summit hat bewiesen, dass digitale Souveränität in der Cloud keine Zukunftsvision mehr ist, sondern gelebter Alltag. Vom ersten Moment an war deutlich zu spüren: es wird weniger von Visionen als von klaren Umsetzungen und Mehrwerten gesprochen“ (OSBA SCS Summit 2026).

Die vielen Beispiele zeigen, was alles schon heute möglich ist, und was schon konkret umgesetzt wurde. Informieren Sie sich weiter über die Entwicklung auf dem Gebiet der Digitalen Souveränität und entscheiden Sie, was für Sie als Person und als Organisation umsetzbar ist.

Vergleichen Sie dabei nicht nur die einzelnen Tools, sondern auch, was Sie durch eine Neuausrichtung wieder erhalten: Sie gewinnen wieder die Kontrolle über ihre eigenen Daten – ein unschätzbarer Vorteil.

Fangen Sie an, ihre eigene Digitale Souveränität zurückzugewinnen.

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Künstliche Intelligenz: Wie kann man Mistral-Modelle auf „Heim-Hardware“ betreiben?

https://mistral.ai/news/mistral-3

Mistral AI ist ein französisches Unternehmen, das eine Modellfamilie veröffentlicht, die europäischen Anforderungen an KI-Modelle entspricht, und Open Source verfügbar ist. (Open Models) Die Leistungsfähigkeit von den Mistral- Modellen nähert sich den Cloud AI Modellen (Closed Models) wie ChatGPT, Gemini etc. an (Open Source AI holt auf). Mit Le Chat gibt es auch eine europäische Alternative zu ChatGPT.

Mistral-Modelle können bei Mistral selbst, also auf in deren Cloud, getestet werden. Darüber hinaus ist es auch möglich, die Modelle über Hugging Face herunterzuladen und auf dem eigenen Server zu nutzen, z.B. mit LocalAI.

Der Trend zu immer kleineren, speziellen und leistungsstarken Modellen (SLM: Small Language Models) macht es immer attraktiver, solche Modelle auf dem eigenen Laptop, also auf „Heim-Hardware„, zu nutzen. Das ist u.a. auch mit Mistral möglich. Wie genau, wird in dem folgenden Artikel gut beschrieben:

Simon, A, (2026) How to run Mistral locally. Available from: https://getdeploying.com/guides/local-mistral

Es ist auch möglich, Mistral über die lokal installierte App von Ollama zu nutzen. Siehe dazu Open Source Modelle mit der Ollama-App auf dem eigenen Desktop.

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OpenMoji: Open Source Emojis für jeden

https://openmoji.org/

Jeder benutzt in seiner Kommunikation Emojis, die oft in den üblichen Apps enthalten sind. Um sich etwas zu unterscheiden, haben Studenten mit ihren zwei Professoren das Open Source Projekt OpenMoji ins Leben gerufen.

„OpenMoji is an open source project of 80+ students and 2 professors of the HfG Schwäbisch Gmünd and many external contributors“ (ebd.).

Die Symbole sind somit für jeden frei nutzbar, und können in verschiedenen Größen und Farben – auch Schwarz/Weiß – heruntergeladen werden.

Wieder ein schönes Beispiel für Open Source Projekte, die unseren Alltag bereichern. Mehr Beiträge zu Open Source finden Sie hier.

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OECD Report (2026) – Bei der Reproduzierbarkeit erfüllen GenAI Modelle nicht die wissenschaftlichen Kriterien

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

Es ist nur natürlich, dass jeder Einzelne, Organisationen und Öffentliche Verwaltungen ausprobieren, was mit Künstlicher Intelligenz (GenAI) möglich ist. Im wissenschaftlichen Umfeld wundere ich mich allerdings immer wieder darüber, wie unkritisch GenAI eingesetzt wird, wodurch die Kriterien wissenschaftlicher Arbeit konterkariert werden. Warum ist das so? Eine ausführlich Begründung habe ich im aktuellen OECD Report gefunden. Dabei geht es hier speziell um die Reproduzierbarkeit als Säule wissenschaftlichen Arbeitens geht.

Reproducibility is a pillar of scientific operations. To be accepted by the scientific community, results must (usually) be verifiable, and reproducible by others. One condition for reproducibility is full disclosure of the methods and data that led to the conclusion, meaning transparency and accessibility. From this perspective, GenAI models do not meet scientific criteria. First, the most popular models of GenAI are “black boxes”, as neither their weights (the parameters that define a neural network) nor their training data are publicised. Thus, disentangling the contribution of the data and the contribution of various components of the model is difficult in any scientific result coming from such a model. This comes from the very nature of neural networks: knowledge is distributed, hence difficult to localise. As GenAI models have a random component at their core, some results might not be robust. In addition, access to the training data can be limited due to the proprietary nature of many GenAI models: one example is the “AI Structural Biology Consortium”, a follow-up to AlphaFold-3, an ongoing project which makes use of data owned by pharmaceutical companies, which is secret and will remain secret (Callaway, 2025). Currently, solutions for access include open weights (e.g. Llama) and open source (including access to training data). The importance of openness was demonstrated by AlphaFold2, as the disclosure of its code and data triggered a series of initiatives refining the tool (Saplakoglu, 2024). Openness is essential to the cumulative progress at the core of science“ (OECD Digital Education Report 2026).

Am Beispiel von Pharmaunternehmen wird deutlich, dass es gerade in sensiblen Branchen wichtig ist, offene KI-Modelle zu nutzen. Offenheit ist: „Offenheit ist für den kumulativen Fortschritt im Kern der Wissenschaft unerlässlich“ (ebd.). Siehe dazu auch

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

In Zeiten des Hypes um Künstliche Intelligenz kann Akademische Integrität nicht schaden

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Smolagents: Turn your idea into an App – mit verschiedenen LLMs und natürlich Open Source

https://smolagents.org/de/

KI-Agenten sind aktuell gefühlt überall. Natürlich bieten die proprietären Modelle wie ChatGPT, Gemini, Grok etc. viele Möglichkeiten an, solche KI-Agenten zu erstellen und zu nutzen. Wie Sie als Leser unseres Blogs wissen, tentieren wir allerdings dazu, Open Source AI zu nutzen, gerade wenn es um eigene, spezielle Expertise, oder unternehmensspezifisches Wissen in Innovationsprozessen geht.

Neben den von uns schon beschriebenen Möglichkeiten von Langflow und Ollama, möchten wir Ihnen eine weitere Alternative vorstellen, eigene KI-Agenten zu nutzen, und dabei unterschiedliche LLMs einzubinden.

„Smolagents is a minimalist AI agent framework developed by the Hugging Face team, crafted to enable developers to deploy robust agents with just a few lines of code. Embracing simplicity and efficiency, smolagents empowers large language models (LLMs) to interact seamlessly with the real world“ (Source: https://smolagents.org/de/).

Das Team von Hugging Face bietet hier eine minimalistische Möglichkeit, auf Open Source Basis KI-Agenten zu entwickeln, und der Community in einem Repository zur Verfügung zu stellen (Best Smolagents in Hugging Face).

Es ist interessant zu sehen, wie einfach man seine Idee in einem ersten KI-Agenten umsetzen kann. In dem folgenden Beispiel habe ich versucht, einen persönlichen Innovationsprozess abzubilden. In jedem Prozessschritt wollte ich ein anderes Open Source KI-Modell einsetzen.

Eigener Screenshot

In der Abbildung sind erste Prozessschritte für die Entwicklung von Innovationen zu sehen: Inspire mit Llama 3, Ideate mit Mistral, Prototype mit Phi 3 etc. Die jeweiligen LLM kann ich auswählen und testen. Das ging sehr schnell und war super einfach.

Probieren Sie es doch auch einmal aus!

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Open Source AI und das MCP-Protocol: Another perfect match

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

Die Nutzung von KI-Modellen ist im privaten und unternehmerischen Umfeld angekommen. Dabei ist es für Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) entscheidend, ob sie sich in die Abhängigkeit der proprietären KI-Modelle begeben, oder mehr Wert auf die eigene Datenhoheit legen. Gerade KMU können es sich nicht leisten, hier knappe Ressourcen zu verschwenden.

Wenn es um Digitale Souveränität geht, und darum, leistungsfähige KI-Modelle mit eigenen oder anderen Daten zu verknüpfen, bietet das MCP-Protocol in der Zwischenzeit sehr spannende Möglichkeiten.

„MCP (Model Context Protocol) is an open standard from Anthropic designed to establish seamless interoperability between LLM applications and external tools, APIs, or data sources“ (Source: Langflow 1.4: Organize Workflows + Connect with MCP).

Wie das beispielsweise mit Langflow möglich ist, habe ich in verschiedenen Blogbeiträgen erläutert. Im Zusammenhang mit Open Source AI bietet das MCP einen Rahmen für ein eigenes, innovatives KI-System, bei dem Sie die Datenhoheit haben.

„Open-Source-Sprachmodelle sind die natürliche Ergänzung zu MCP. Während MCP den sicheren Rahmen vorgibt, liefern Open-Source-Modelle die Freiheit, diesen Rahmen nach eigenen Bedürfnissen zu gestalten“ (Hennekeuser, D. (2026): Model Context Protocol (MCP) und Open-Source-Sprachmodelle: Die Eröffnung neuer souveräner Wege. In Mittelstand Digital Fokus Mensch (2026): Digitale Souveränität als Basis für sichere KI-Anwendungen).

Siehe dazu auch Open Data and Open Source AI – a perfect match.