Eine ruhmreiche Vergangenheit
Eine genauere Betrachtung zeigt, dass Europas Beiträge zur KI tief verwurzelt sind und sich über Jahrhunderte erstrecken. Von antiken Philosophen bis hin zu modernen Informatikern haben europäische Denker entscheidende Grundlagen für das Feld gelegt. Aristoteles’ syllogistische Logik, dargelegt in seinem “Organon”, gilt als bahnbrechende Erforschung mechanischen Denkens. Später zielte Ramon Llulls “Ars Magna” darauf ab, eine universelle Sprache und ein Wissenssystem zu schaffen, was einen frühen Versuch darstellt, ein umfassendes KI-Framework aufzubauen.
In der Moderne standen europäische Wissenschaftler und Forscher an vorderster Front der KI-Entwicklung. Alan Turing, ein britischer Mathematiker, konzipierte viele der Kernideen, die der modernen KI zugrunde liegen. Sein Turing-Test ist nach wie vor ein Maßstab zur Bewertung der Fähigkeit einer Maschine, intelligentes Verhalten zu zeigen, das von dem eines Menschen nicht zu unterscheiden ist. Darüber hinaus wurde die frühe Forschung im Bereich der KI überwiegend in Europa durchgeführt. Im Jahr 1964 gründete das Vereinigte Königreich die Society for the Study of Artificial Intelligence and Simulation of Behaviour (AISB), möglicherweise die älteste KI-Gesellschaft weltweit. Edinburgh war sechs Jahre in Folge Gastgeber von KI-Symposien, was Europas frühe Führungsrolle festigte. Die European Conference on Artificial Intelligence (ECAI), die erstmals 1988 stattfand, markierte einen Wendepunkt, indem sie KI als eigenständige Disziplin von der Informatik abgrenzte. DeepMind, ein europäisches Unternehmen, entwickelte AlphaGo, das den Weltmeister Lee Sedol besiegte und einen Meilenstein für die KI darstellte. Bemerkenswerterweise wurde DeepMind 2014 von Google übernommen.
Regulatorische Mythen
Trotz seiner bahnbrechenden Geschichte zeichnet Europas aktuelle KI-Landschaft ein anderes Bild. Eine gängige Erklärung für Europas zurückbleibende KI-Entwicklung sind übermäßig strenge Vorschriften. Das Gefühl “Amerika innoviert, China kopiert und Europa reguliert” kursiert in verschiedenen Medien, was darauf hindeutet, dass Europas regulatorisches Umfeld Innovationen erstickt. Einige Kritiker scherzen sogar, dass sich Europas Rolle in der KI-Revolution darauf beschränkt, Sitzungen abzuhalten, während die USA entwickeln und China produziert.
Eine genauere Betrachtung zeigt jedoch, dass die europäischen KI-Vorschriften nicht so restriktiv sind, wie allgemein angenommen. Der Artificial Intelligence Act der EU, der nach dreijähriger Debatte fertiggestellt wurde, wird oft als der letzte Sargnagel für europäische KI dargestellt. In Wirklichkeit ist der AI Act in erster Linie ein Rahmen für die Steuerung der Nutzung von KI und nicht für die Einschränkung ihrer Entwicklung. Der Act kategorisiert KI-Technologien in vier Risikostufen: inakzeptabel, hoch, mittel und niedrig. Je höher das Risiko einer KI-Anwendung ist, desto strenger sind die Kontroll- und Compliance-Anforderungen. Verstöße können mit Geldstrafen von bis zu 7 % ihres globalen Umsatzes geahndet werden. Die Regulierung für Europas KI-Probleme verantwortlich zu machen, ist eine zu starke Vereinfachung.
Die Geister des Internetzeitalters
Europas Herausforderungen im KI-Zeitalter sind tiefer in seinen historischen Erfahrungen verwurzelt, insbesondere im Internetzeitalter. Seit dem Aufkommen des Internets haben europäische Unternehmen Schwierigkeiten, mit ihren amerikanischen Konkurrenten zu konkurrieren. Europäische Startups, die nach anfänglichen Erfolgen oft von US-Firmen übernommen werden, übertragen so wertvolle Technologie und Talente über den Atlantik.
Die Übernahme von DeepMind durch Google ist ein Paradebeispiel. Datakalab, ein französisches Unternehmen, das sich auf Algorithmuskompression und eingebettete KI spezialisiert hat, wurde von Apple übernommen. Brighter AI, das sich auf die Anonymisierung persönlicher Daten in Bildern und Videos konzentrierte, wurde ebenfalls von einem amerikanischen Unternehmen übernommen. Sogar Mistral, von Präsident Macron als Europas Antwort auf OpenAI angepriesen, ist stark amerikanisch involviert. US-amerikanische Risikokapitalfonds und Branchenriesen finanzierten Mistrals anfängliche Finanzierungsrunden stark. Es stützt sich auch auf Microsofts Azure-Cloud-Dienste und hat eine Vereinbarung mit Amazon, ein Foundation-Model-Entwickler für Amazon Bedrock zu sein.
Der französische Internetunternehmer Xavier Niel warnte davor, dass Europa zwar derzeit vielversprechende KI-Modelle entwickeln kann, es aber ungewiss ist, ob diese Talente und Unternehmen in den kommenden Jahren abgeworben werden. Dies wirft die Frage auf: Was machen europäische Investoren, während europäische Talente aufgekauft werden? Warum unterstützen sie nicht ihre eigenen Startups?
Investitionslücke
Diese Situation verdeutlicht ein historisches Problem, das Europa seit dem Internetboom plagt. Laut einem OECD-Bericht vom Mai 2024 führen die Vereinigten Staaten bei privaten Investitionen in KI-bezogene Bereiche mit rund 300 Milliarden US-Dollar. China liegt mit rund 91 Milliarden US-Dollar an zweiter Stelle, während die EU mit weniger als der Hälfte der chinesischen Investitionen, nämlich 45 Milliarden US-Dollar, weit zurückliegt. Europäische Investoren scheinen etablierte Erfolge gegenüber frühen Venture-Unternehmen zu bevorzugen.
In den USA und China umfasst eine gängige Startup-Entwicklung ein Team, das eine Demo entwickelt, sich eine erste Finanzierung sichert und aggressiv expandiert, um den Markt zu erobern, oft bei Verlusten. Dieses Modell, das sich in den letzten zwei Jahrzehnten bewährt hat, gilt als notwendige Phase für die Marktführerschaft. Europäische Investoren fordern jedoch oft sofortige Rentabilität, stetiges Aktienkurswachstum und Dividenden, auch von Tech-Startups. Dies zwingt Unternehmen, der Rentabilität Vorrang vor schnellem Wachstum einzuräumen. Europäische Startups benötigen in der Regel zwei bis drei Jahre, um ihre erste Investition zu sichern, während ähnliche Startups in China scheitern können, wenn sie nicht innerhalb eines Jahres eine Finanzierung erhalten.
Dieser Unterschied in der Anlagephilosophie wirkt sich auf die Begeisterung für das Unternehmertum aus, insbesondere in aufstrebenden Sektoren wie KI. Ein Mangel an Finanzierung zwingt Unternehmen, Kosten zu senken, was zu einem Mangel an KI-Talenten führt und die rasche Entwicklung von KI in Europa weiter behindert.
Der Talentabfluss
Der KI-Talentmangel in Europa ist nicht unbedingt auf mangelnde Eignung zurückzuführen, sondern vielmehr auf die anhaltenden Auswirkungen der Informationstechnologie-Revolution, bei der Europa von den USA und China abgehängt wurde. Viele KI-Ingenieure sind im Wesentlichen transformierte Internet-Software-Ingenieure. Die Gehaltsunterschiede zwischen Europa und den USA vergrößern sich. Laut Builtin übersteigt das Durchschnittsgehalt für KI-Ingenieure in den USA 170.000 US-Dollar, wobei die Gesamtvergütung mit Anreizen über 210.000 US-Dollar liegt. Die Daten von Jobicy zeigen, dass das durchschnittliche Jahresgehalt für KI-Ingenieure in Großbritannien nur 110.000 US-Dollar beträgt, in Deutschland mit 120.000 US-Dollar etwas höher und in Frankreich weniger als 110.000 US-Dollar.
Die USA haben diesen Talentmangel erkannt und Maßnahmen ergriffen, um KI-Experten anzuziehen. Im Jahr 2023 unterzeichnete Präsident Biden eine Durchführungsverordnung, die die Einwanderungsbestimmungen lockert und die Visakategorien für Experten in KI und neuen Technologien erweitert, wodurch es KI-Fachkräften erleichtert wird, Arbeitsvisa oder Green Cards in den USA zu erhalten.
Trotz der Wahrnehmung, dass Europäer Freizeit und hohe Sozialleistungen priorisieren, sind viele europäische IT-Fachkräfte bereit, längere Urlaube gegen deutlich höhere Gehälter einzutauschen. Die Wahl zwischen dem Fahren eines Luxusautos und dem Leben in einer Villa an der US-Westküste, dem Fliegen in der ersten Klasse oder dem Verbleib in Europa und der Sorge um die täglichen Ausgaben ist für viele nicht schwierig. Online-Foren sind voll von Geschichten europäischer Ingenieure, die mit den Füßen abstimmen.
Die Notwendigkeit einer vereinheitlichenden Kraft
Letztendlich könnten Europas KI-Probleme auf das Fehlen einer vereinheitlichenden Kraft zurückzuführen sein. Obwohl die EU eine Bevölkerung von 500 Millionen Menschen und eine mit den USA vergleichbare Wirtschaft hat, ist der europäische Markt fragmentiert. Die EU-Mitgliedstaaten und das Vereinigte Königreich weisen erhebliche Unterschiede in Sprache, Schrift und Kultur auf. Die EU hat 24 Amtssprachen. Unternehmen müssen jeden Markt einzeln durchdringen, was die schnelle Skalierung erschwert. Amerikanische Technologiegiganten können den Markt schnell dominieren, bevor europäische Unternehmen Fuß fassen können.
Für moderne Large Language Models sind robuste Rechenleistung und einheitliche Datensätze entscheidend. Während die Finanzierung die Rechenleistung verbessern kann, ist die Beschaffung einheitlicher, qualitativ hochwertiger Datensätze eine größere Herausforderung.
Im Wesentlichen spiegelt Europas nachgelagerte Position in der KI-Revolution seine Erfahrungen im Internetzeitalter wider.
Initiativen und Investitionen
Die europäischen Regierungen erkennen diese Herausforderungen und haben verschiedene KI-Initiativen gestartet. Die EU AI Champions Initiative zielt darauf ab, die KI-Entwicklung zu beschleunigen, indem sie sich auf große Unternehmen konzentriert, die die Führung übernehmen. Das Programm Horizont Europa stellt jährlich 1 Milliarde Euro für KI-Forschung und -Entwicklung bereit und unterstützt die KI-Entwicklung und -Einführung. Ab diesem Jahr werden zusätzlich 1,3 Milliarden Euro für große Sprachmodelle und die Entwicklung von Talentpools bereitgestellt. Die InvestAI-Initiative zielt darauf ab, 200 Milliarden Euro für weitere KI-Investitionen zu sammeln. Der EU AI Act lockert sogar die Vorschriften für kleine und mittlere Unternehmen.
Diese Bemühungen reichen jedoch möglicherweise nicht aus, um die tief verwurzelten strukturellen Herausforderungen zu überwinden. Eine vereinheitlichende Kraft könnte erforderlich sein, um Europas KI-Potenzial wirklich freizusetzen.