Von Andreas K. Janoschek *

Wer mit Freunden und Kollegen in der französischsprachigen Welt vernetzt ist, ist in den letzten Tagen über ein dickes Kätzchen gestolpert, das viral ging. «Le Chaton Fat», ein angebliches neues KI-Spitzenmodell von Mistral, mit absurden, gefälschten Benchmarks. Selbst der CTO von Hugging Face machte mit und scherzte, das Hosting des Kätzchens habe seine Speicherrechnung gesprengt. Der Witz lief so gut, dass ernsthafte Leute kurz fragten, ob das Ding echt sei.

Warum traf das europäische KI-Kätzchen dermassen einen Nerv? Weil wenige Tage zuvor ein amerikanisches Spitzenmodell über Nacht wieder verschwand. Am meisten Öffentlichkeit erlangte zuletzt Mythos von Anthropic. Die volle Version galt als zu gefährlich für eine breite Freigabe, also kam zunächst nur die abgesicherte Variante Fable öffentlich heraus. Ich konnte Fable in der ersten Stunde nach Veröffentlichung selbst testen, als es noch möglich war. Es war schon sehr stark, aber im Prinzip auch wieder nur eine inkrementelle Verbesserung. Wenige Tage später zwang die US-Regierung Anthropic per Export-Direktive, Fable und Mythos für alle ausserhalb der USA abzuschalten. Die Geschichte führt vor Augen, wie schnell uns in Europa KI-Modelle wieder weggenommen werden können.

Europa braucht mehr eigene KI, um die Abhängigkeit von den USA und China zu verringern. Im Wesentlichen gibt es zwei europäische Modelle: Apertus aus der Schweiz und Mistral aus Frankreich. Beide operieren mit deutlich geringeren Budgets als ihre amerikanischen und chinesischen Kollegen, und beide sind beachtliche Erfolge. Aber die Mittel, um ein richtig grosses Spitzenmodell zu erforschen, haben sie leider nicht.

Und doch braucht man für einen grossen Teil der täglichen Arbeit gar kein Spitzenmodell. Schon letztes Jahr habe ich rein europäische KI-Lösungen gebaut. Schweizer Infrastruktur und Hosting für Datensicherheit. Eine deutsche Workflow-Automatisierungsplattform. Mistral als französisches Modell. Im September dann sogar Apertus, das Schweizer Modell. An die Spitzenmodelle kommt diese Lösung nicht heran, doch für einfachere Tätigkeiten wie Übersetzungen funktioniert sie einwandfrei. Mehrsprachiges Kundenreporting ist ein gutes Beispiel: Mistral trifft Französisch und Italienisch besser als die US-Modelle, und Apertus deckt sogar Schweizerdeutsch ab, das die Grossen kaum beherrschen.

Es bleiben die chinesischen Alternativen, im Coding weit fortgeschritten, doch mit Berichten über Zensur. Man kann diese Modelle offen herunterladen und lokal in der Schweiz betreiben. Das löst die Frage des Orts sogar besser als ein Hosting bei US-Unternehmen. Doch auch hier nehmen politische Entscheider Einfluss auf das Modell. Beim amerikanischen war es die Abschaltung, beim chinesischen ist es die Zensur.

Für einen Vermögensverwalter oder eine Bankabteilung kommt damit zur Frage aus meiner ersten Kolumne, wohin welche Art Daten darf, eine zweite hinzu: Welche Abläufe verkraften eine Abhängigkeit von internationaler Geopolitik, und welche nicht? Für die kritischen lohnt ein europäischer oder selbst betreibbarer Rückfall, auch wenn das Modell nicht das beste ist. Für manche Routinearbeit bindet man sich ohne Not an ein amerikanisches Spitzenmodell, wo ein europäisches genügt.

Das dicke Kätzchen gibt es nicht. Aber einen funktionierenden europäischen KI-Stack gibt es, und ich betreibe seit einem Jahr einen. Die Spitzenmodelle stehen weiter in den USA und in China. Doch benötigen Sie diese überall im Alltag?

*Andreas K. Janoschek ist Gründer von Gerevest.AI in Genf. Zuvor war er Portfoliomanager bei Allianz Global Investors und CIO eines Lebensversicherers. Er hilft Banken, Versicherern und Vermögensverwaltern, KI sicher und souverän einzusetzen.

In seiner Kolumne auf finews schreibt er alls zwei Wochen über Themen rund um die Digitalisierung.