Künstliche Intelligenz : Bringt Open Source die KI-Blase bald zum Platzen?

Seit Monaten wird in der Technologie- und Finanzwelt diskutiert, ob die Blase der Firmen mit Künstlicher Intelligenz (KI) bald platzt – und wenn ja, warum. Viele in der Branche halten die hohen Bewertungen zahlreicher KI-Unternehmen für überzogen. Sie beruhen auf der Annahme, dass nur wenige Unternehmen wirklich bahnbrechende KI-Modelle entwickeln und daraus dauerhaft Monopoleinnahmen erzielen können. Doch diese Wette geht nur auf, wenn der Vorsprung geschlossener Modelle dauerhaft ist, und genau das wird zunehmend fraglich.

Entscheidend ist: Wer profitiert, wenn diese Logik kippt? Eben nicht die Anbieter proprietärer Frontier-Modelle, sondern jene, die Open Source strategisch nutzen. Denn sobald Open-Source-Modelle vergleichbare Leistung deutlich günstiger liefern, verliert der vermeintliche Schutzwall sogenannter Frontier-Modelle an Wirkung. Und wenn klar wird, dass diese Art von geschlossenen Modellen zwar für Spitzenforschung wichtig ist, für die meisten Anwendungen aber nicht zwingend notwendig, geraten die Bewertungen unter Druck. Das birgt Risiken für Open AI, Anthropic und Googles milliardenschwere interne KI-Investitionen.

Open-Source-Modelle sind im Schnitt sechsmal günstiger

Offene Modelle sind günstiger, flexibler und holen in puncto Leistung rasant auf. Eine aktuelle Untersuchung des MIT-Ökonomen Frank Nagle zeigt, wie weit Open-Source-KI inzwischen gekommen ist: Im Durchschnitt sind Modelle auf Open-Source-Basis in der Nutzung sechsmal günstiger als vergleichbare geschlossene Systeme. Gleichzeitig schrumpft die Leistungslücke immer schneller und das häufig schon innerhalb weniger Monate nach jeder neuen Veröffentlichung eines proprietären Modells. Würden Anwender konsequent das jeweils beste verfügbare Modell anhand von Preis und Leistung auswählen, könnten sie laut der Studie 20 bis 48 Milliarden US-Dollar pro Jahr einsparen. Das ist mehr als der diesjährige Jahresumsatz von Open AI und Anthropic zusammen.

Natürlich haben auch Open AI und Google offene Modelle entwickelt, die kostenlos nutzbar sind und eine gewisse Flexibilität bieten. Doch oft wirken sie eher wie Nebenschauplätze und dürften ohne deutlich mehr Investitionen im Open-Source-Markt kaum eine zentrale Rolle spielen. Die treibende Kraft kommt derzeit aus China: Modelle von Deepseek und Alibaba erzielen in etablierten Vergleichsrahmen regelmäßig Spitzenwerte. Eine aktuelle Studie des MIT in Zusammenarbeit mit der Entwicklerplattform Hugging Face zeigt zudem eine klare Verschiebung. Denn während die Download-Zahlen offener Modelle von Google, Meta und Open AI stark zurückgehen, steigt die Nutzung von Modellen wie Deepseek und Qwen deutlich an.

Europa holt auf – doch die Strategie fehlt noch

Auch westliche Unternehmen und Forschungslabore holen derzeit auf. So veröffenticht das französische Start-up Mistral sämtliche neue Modelle konsequent mit öffentlichem Quellcode. Mistral Large 3 landete in der LMArena-Rangliste – einem viel genutzten Vergleich für KI-Modelle – auf Platz zwei unter den Open-Source-Modellen ohne speziellen „Reasoning“-Modus. Damit liegt Mistral in direkter Reichweite der chinesischen Konkurrenz. Zudem treibt das in Seattle ansässige Forschungsinstitut „Ai2“ das Open-Source-Prinzip aktiv voran und macht die gesamte Entwicklung der neuen Generation seiner OLMo-Modelle transparent. Damit ist von den Trainingsdaten über den Trainingsprozess bis hin zu den Parametern, die die Ausgabe steuern, alles öffentlich einsehbar.

Bei diesen Entwicklungen ist es umso bemerkenswerter und zugleich besorgniserregend, dass Regierungen weiterhin enorme Summen in proprietäre, geschlossene KI-Modelle investieren. Bei all den Diskussionen in der EU rund um technologische Souveränität und KI als Motor für das Wirtschaftswachstum wird Open Source oft übersehen. Dabei ließen sich viele dieser Ziele schneller und kostengünstiger erreichen, wenn offene Modelle systematisch gefördert würden, statt vor allem große Tech-Konzerne zu unterstützen. Langfristig wird sich der KI-Wettlauf auch daran entscheiden, wie konsequent Regierungen Open-Source-Modelle in ihre Strategien einbinden.

Gerade für Deutschland ist das nicht nur eine Frage der Technologie, sondern auch der strategischen Abhängigkeiten. So zeigt etwa eine aktuelle Fraunhofer-Studie, dass die Bundesverwaltung für viele typische Anwendungsfälle bereits Eigenentwicklungen aufgebaut hat und nicht zwingend auf die Produkte großer, häufig nicht-europäischer Konzerne zurückgreifen muss. Das reduziert das Risiko neuer Abhängigkeiten erheblich. Damit wurden bereits wichtige Weichen gestellt. Der nächste Schritt ist nun, Open Source im öffentlichen Sektor systematisch auszubauen.

Es braucht jemanden, der sich traut

Der Wendepunkt könnte schneller kommen, als viele erwarten: Sobald ein großer Konzern öffentlich macht, dass er ein proprietäres Modell gegen eine Open-Source-Alternative austauscht oder eine erfolgreiche Endkunden-App auf einem konsequent offenen Modell basiert, wird Investoren klar, dass sich das Spiel grundlegend verändert hat.

Ob es dann schon der Moment ist, in dem die Bewertungen kippen, lässt sich nicht vorhersagen. Ein Blick in die Vergangenheit liefert aber einen Hinweis. Nach dem Dotcom-Crash erwies sich das freie Betriebssystem Linux als überraschend robust und bildet heute die Grundlage eines Großteils der Public-Cloud-Infrastruktur. Ein ähnliches Muster könnte sich auch für den KI-Markt wiederholen. Dann könnten Unternehmen, die heute noch vergleichsweise niedrig bewertet sind, morgen schon zu den Gewinnern zählen.

Mark Surman ist seit 2023 Präsident der Mozilla Foundation, zuvor war der Kanadier seit 2008 als Geschäftsführer tätig.