Europäische KI bleibt in deutschen Firmen die Ausnahme

Der Wunsch nach digitaler Souveränität ist in Deutschland groß. Bei den Modellen, auf denen viele KI-Produkte aufbauen, zeigt sich jedoch eine andere Realität: Eine neue Auswertung öffentlich zugänglicher Angaben deutscher KI-Firmen findet US-Anbieter deutlich häufiger als europäische Alternativen. Das ist weniger ein Urteil über einzelne Modelle als ein Hinweis auf eine strategische Lücke: Wer seine zentrale Technologie nur einkauft, kann sie nicht vollständig kontrollieren.

Das Wichtigste in Kürze

• Von 221 deutschen KI-Firmen, die ihren Modellanbieter öffentlich nennen, nutzen laut einer GreenPT-Analyse rund 53 Prozent mindestens ein US-Modell.
• Der europäische Anbieter Mistral taucht in dieser Teilmenge bei rund zehn Prozent auf; die Kategorien überlappen, sie dürfen also nicht addiert werden.
• 43 Prozent entwickeln eigene Modelle, häufig spezialisierte Systeme etwa für Industrie, Medizin oder Betrugserkennung statt allgemeiner Sprachmodelle.
• Die entscheidende Frage für Unternehmen lautet nicht nur, wo ein Modell herkommt, sondern wer Daten, Betrieb, Wechselmöglichkeiten und Weiterentwicklung tatsächlich kontrolliert.

Eine Zahl mit wichtigem Sternchen

Die Analyse von GreenPT untersuchte 514 öffentlich identifizierbare deutsche KI-Firmen. Für 221 ließ sich anhand von Webseiten, Datenschutzhinweisen oder Trust-Centern nachvollziehen, welches Modell oder welche Plattform sie einsetzen. Auf diese 221 Unternehmen beziehen sich sämtliche Anteile. Das ist keine Zufallsstichprobe aller deutschen KI-Firmen, sondern eine Momentaufnahme derjenigen, die ihren Anbieter offenlegen.

In dieser Gruppe verwenden rund 53 Prozent mindestens ein Modell von OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft oder AWS. Mistral, in der Untersuchung als europäischer Anbieter allgemeiner Spitzenmodelle eingeordnet, kommt auf etwa zehn Prozent. 43 Prozent der Firmen entwickeln zugleich eigene Modelle. Das ist kein Widerspruch: Ein Unternehmen kann etwa ein eigenes Bilderkennungsmodell für die Fertigung betreiben und zusätzlich eine US-Schnittstelle für einen Textassistenten nutzen.

Gerade diese Unterscheidung ist wichtig. Ein selbst trainiertes Modell für Qualitätskontrolle oder Risikoprüfung löst nicht automatisch die Frage, auf welchem allgemeinen Sprachmodell ein Kundenchat, eine Recherchefunktion oder ein Software-Agent läuft. Wie das heute veröffentlichte deutsche Open-Source-Modell Soofi S zeigt, entstehen zwar neue hiesige Angebote. Zwischen einem spezialisierten oder offenen Modell und einem breit verfügbaren, international konkurrenzfähigen Dienst für Unternehmen liegt aber noch eine beträchtliche operative Strecke.

Souveränität ist mehr als der Standort eines Rechenzentrums

Besonders aufschlussreich ist die Differenz zwischen Marketing und technischem Unterbau. GreenPT fand 173 Firmen, die mit europäischer oder deutscher Datenhaltung, Souveränität oder lokalem Betrieb werben. Von ihnen setzten 72 dennoch ein proprietäres US-Modell ein. Das ist nicht zwangsläufig ein Versäumnis: Daten können in Europa liegen, Verträge können Schutzklauseln enthalten, und ein US-Modell kann für einen konkreten Zweck die beste verfügbare Wahl sein.

Vollständige Souveränität entsteht dadurch aber nicht. Sie umfasst zumindest vier Ebenen: Wo die Daten verarbeitet werden, wer das Modell weiterentwickelt, welche Rechtsordnung im Konfliktfall greift und wie leicht sich der Anbieter wechseln lässt. Ein europäisches Hosting kann die erste Ebene verbessern. Es ersetzt jedoch weder eine unabhängige Modellschicht noch eine belastbare Ausstiegsoption.

Dass diese Fragen nicht nur politische Schlagworte sind, zeigte im Juni die vorübergehende Beschränkung eines leistungsfähigen KI-Modells für ausländische Nutzer auf Anweisung der US-Regierung. Bitkom wertete den Vorgang als Erinnerung daran, wie abhängig Deutschland und Europa beim Zugang zu starken Modellen sind. Für Unternehmen ist der praktische Schluss nüchterner: Kritische Prozesse sollten nicht nur an einem einzelnen Modell, einer einzelnen Cloud oder einer einzelnen Schnittstelle hängen.

Der Markt folgt Leistungsfähigkeit und Bequemlichkeit

Warum greifen so viele Anbieter auf US-Modelle zurück? Die Erklärung liegt nicht allein in mangelndem europäischen Willen. Große Plattformen bieten erprobte Schnittstellen, hohe Leistungsfähigkeit, Entwicklerwerkzeuge und ein breites Partnernetz. Für junge Firmen ist es oft schneller und günstiger, eine fertige API einzubinden, als ein eigenes Sprachmodell zu trainieren und dauerhaft zu betreiben.

Das erklärt auch die Branchenunterschiede in der Analyse. Im Gesundheits- und Biotechbereich dominieren eigene, validierte Modelle; in Industrieunternehmen sind Bilderkennung und vorausschauende Wartung oft stark domänenspezifisch. Dagegen greifen Firmen in Recht, Personalwesen, Bildung oder Marketing häufiger auf große externe Sprachmodelle zurück. Gerade dort treffen sie aber auf sensible Daten, regulatorische Erwartungen und den Wunsch nach nachvollziehbaren Entscheidungen.

Der Widerspruch ist größer, weil die Nachfrage nach deutschen Anbietern vorhanden ist. In einer Bitkom-Befragung aus dem Jahr 2025 bezeichneten 88 Prozent der Unternehmen die Herkunft eines KI-Anbieters als wichtig; 93 Prozent gaben an, deutsche Anbieter zu bevorzugen. Eine Präferenz ist allerdings noch keine Beschaffungsentscheidung. Sie muss gegen Qualität, Preis, Integrationsaufwand und verlässliche Kapazitäten bestehen.

Was aus der Lücke folgen sollte

Die falsche Reaktion wäre, jede internationale KI-Nutzung zum Problem zu erklären. Wettbewerb, offene Modelle und mehrere Bezugsquellen können Risiken sogar senken. Ebenso wenig genügt es, einen europäischen Anbieter allein wegen seiner Herkunft auszuwählen. Sicherheit, Datenschutz, Leistungsfähigkeit und Kosten bleiben konkrete Prüfaufgaben für jeden Einsatzfall.

Sinnvoller ist ein gestuftes Vorgehen. Unternehmen sollten zuerst festlegen, welche Anwendungen kritisch sind und welche Daten sie berühren. Dann brauchen sie dokumentierte Wechselmöglichkeiten, Tests mit mindestens einer Alternative und klare Regeln für Protokolle, Zugriffe und Modellupdates. Bei weniger kritischen Aufgaben kann ein globaler Dienst vernünftig sein; bei Kernprozessen steigt der Wert eigener Kompetenzen, lokaler Betriebsoptionen und europäischer Anbieter.

Auch die Politik kann die Lücke nicht mit einem Etikett schließen. Die Deutsche Bundesbank, das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik und Hessens Digitalministerium schlagen deshalb einen europäischen Verbund für ein weiteres leistungsfähiges KI-Modell sowie spezialisierte Modelle für Industriedaten vor. Entscheidend wäre, dass daraus nicht nur ein Forschungsprojekt wird, sondern ein dauerhaft betreibbares Angebot mit Rechenkapazität, Werkzeugen und Kunden.

Die neue Analyse beschreibt keinen unvermeidlichen Zustand, sondern eine Entscheidungslage. Deutschlands KI-Firmen nutzen heute vor allem das, was schnell verfügbar und leistungsfähig ist. Europäische Souveränität wird erst dann mehr als ein Versprechen, wenn Unternehmen echte Alternativen beschaffen, vergleichen und im Ernstfall auch betreiben können.