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Wussten Sie, dass die Codebasis von Software zu 97% aus Open Source Software besteht?

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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.

In der Zwischenzeit erkennen immer mehr Personen, Unternehmen und Öffentliche Verwaltungen, dass der Nutzen von Open Source Software die Kosten deutlich übersteigt.

Auch zeigt die erfolgreiche Open Source KI Geschichte, dass Open Source sogar auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz wettbewerbsfähig ist.

Auf der internationalen Konferenz  MCP 2026 (16.-19.09.2026, Balatonfüred, Ungarn) gehe ich darauf in 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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KIMI 3: Open Source AI – sehr leistungsfähig, allerdings mit regulativen chinesischen Einschränkungen

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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

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Der Nutzen von Open Source Software übersteigt die Kosten deutlich

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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!“

Siehe dazu auch Die erfolgreiche Geschichte von Open Source KI zeigt, wie dieser Weg aussehen kann. Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich.

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SOOFI S: Das erste Modell für industrielle KI in Europa – Open Source

Quelle::.https://www.soofi.info/

Auf das Projekt SOOFI (Sovereign Open Source Foundation Models) hatte ich schon am 26.11.2025 hingewiesen. Zu der Zeit wurde das Projekt in einer Pressemitteilung erst angekündigt. In der Zwischenzeit ist mit SOOFI S das erste Modell für industrielle KI in Europa veröffentlicht worden.

Das Modell ist auf englische und deutsche Texte ausgelegt und ein 30B Mixture-of-Experts-Modell. Dabei wird für den jeweiligen Input das geeignete Experten-Modell ausgewählt, um einen qualitativ hochwertigen Output zu generieren. Die folgende Abbildung zeigt die Intergration des Souvereign Foundation Models in das Gesamtkonzept.

Quelle: https://www.soofi.info/

Aktuell wird das SOOFI S Modell in industriellen Anwendungen getestet. Die dabei gemachten Erfahrungen fließen in das Modell ein. Eine Veröffentlichung zur allgemeinen Nutzung ist daher noch nicht erfolgt.

SOOFI S ist ein weiteres positives Beispiel für ein europäisches Open Source Foundation Model, das es Unternehmen in der Zukunft ermöglichen wird, ihre Abhängigkeiten von US amerikanischen oder chinesischen Modellen zu reduzieren. Dadurch werden die Organisationen digital souveräner und letztendlich auch resilienter.

Siehe dazu auch Die erfolgreiche Geschichte von Open Source KI zeigt, wie dieser Weg aussehen kann. Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich.

Auf der MCP-Konferenz 2026, 16.-19.09.2026 in Balatonfüred, Ungarn, gehe ich auch 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

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Skill shortage: Es fehlen Kompetenzen zu Open Source Software und Open Source Hardware

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Aktuell wird oft darüber gesprochen und geschrieben, dass alle Kompetenzen in der Nutzung von Künstlicher Intelligenz benötigen. Dabei setzen die Marktführer auf kostenlose Online-Kurse, die die Nutzer an die jeweiligen KI-Modelle adaptieren sollen. Die Nutzer passen sich dabei an die Logik des KI-Modells an, und entwickeln angepasste Kompetenzen.

Im nächsten Schritt wird diese Abhängigkeit (Pfadabhängigkeit) Schritt für Schritt monetarisiert – immerhin müssen ja die hohen Investitionen refinanziert werden. Wenn einzelne Personen oder Organisationen diesen Weg in den letzten Jahren eingeschlagen haben, sprechen sie nur noch von solchen, angepassten Kompetenzen. Siehe dazu auch Künstliche Intelligenz (KI): Lock-in und Switching Costs.

Kompetenzen zur Nutzung von Open Source Software oder Open Source Hardware sind damit weniger gemeint – überspitzt formuliert könnte man auch sagen, dass fast niemand daran denkt.

Wenn es Europa mit der Digitalen Souveränität ernst meint, sollten wir allerdings gerade diese Kompetenzen fördern und entwickeln, da gerade Open Source zu mehr Resilienz auf den verschiedenen Ebenen führt. Aktuell gibt es allerdings nicht so viele Personen, die sich mit den Möglichkeiten von Open Source Software und Open Source Hardware auskennen (digital skill shortage).

„By aligning open source projects with structured upskilling programs, Europe can address its digital skills shortage and build a competitive workforce that supports its ambition for technological sovereignty. By fostering collaboration, investing in education, and ensuring sustainable funding, we can secure the future of open source as a driver of technological and scientific progress. With initiatives like Software Heritage and national policies advocating for open science, the foundation is set for a more inclusive and resilient open source ecosystem“ (Di Cosmo, 2026 Open Source and the Skill Shortage, in Eclipse Foundation, 2026).

Es liegt an uns die bestehenden Abhängigkeiten nach und nach zu reduzieren, um unseren eigenen, europäischen Weg bei der Nutzung von Technologie, speziell auch Künstlicher Intelligenz, zu entwickeln. Die erfolgreiche Geschichte von Open Source KI zeigt, wie dieser Weg aussehen kann. Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich.

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Mit Open Source zu einer vernetzten Gesellschaft – der 4. Sektor

The meshed society model (Phillips 2026)

Unsere Gesellschaft ist traditionell in drei Bereiche gegliedert. Da ist zunächst der Öffentliche Sektor mit seinen verschiedenen Dienstleistungen. Der Private Sektor wiederum umschreibt alle geschäftlichen Aktivitäten in einer Gesellschaft. Scheinbar abschließend kommt noch der Nonprofit Sektor hinzu, der soziale Güter ohne Profitinteressen beschreibt.

Auf diese drei Sektoren sind auch alle regulatorischen Rahmenbedingungen ausgerichtet. Es wird davon ausgegangen, dass die Produktion von Gütern und Dienstleistungen zentral erfolgt und Bürger diese erwerben und nutzen, wobei diese Leistungen mit Geld bezahlt werden. Dieses Geld erhalten die Erwerbstätigen, indem sie für die Organisationen in den Sektoren arbeiten.

Interessant ist, dass sich in den letzten ca. 40 Jahren, seit dem es Open Source Software gibt, ein neuer Sektor mit Open Source Communities gebildet hat, der als Vierter Sektor – oder auch Meshed Society (Vernetzte Gesellschaft) – beschrieben wird. Die Abbildung zeigt deutlich, wie sich so eine Gesellschaft von der eher zentral ausgerichteten Gesellschaft unterscheidet.

„However, open source communities operate within a Fourth Sector or meshed society, distinct from these traditional models. The Fourth Sector consists of decentralised, community-driven initiatives where individuals and organisations collaborate to develop, maintain, and improve non-rivalrous digital goods. These initiatives do not conform to the conventional corporate structure assumed by regulatory frameworks“ (Philipps, S. (2026): Open Source and the Emerging Fourth Sector, in Eclips Foundation (2026): The Vital Role of Open Source in Europe, Whitepaper).

Diese Entwicklung hat sich von den Bürgern aus Bottom-Up entwickelt und sollte in den gesellschaftlichen Strukturen stärker berücksichtigt werden. Aktuell dominieren immer noch die Organisationen aus den ersten drei Sektoren, doch wird der Einfluss des 4. Sektors in Zukunft immer größer. Der Grund ist: Open Source bietet Möglichkeiten, sich aus den vielfältigen Abhängigkeiten zu lösen und dadurch z.B. eine Digitale Souveränität zu erreichen und als Gesellschaft resilienter zu werden. Wie das aussehen kann, skizziere auf der MCP-Konferenz 2026, 16.-19.09.2026 in Balatonfüred, Ungarn.

Die Titel meiner beiden Paper:

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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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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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