Die wachsende Bedeutung von Rechenzentren

Künstliche Intelligenz (KI) ist aus unserem digitalen Alltag nicht mehr wegzudenken. Doch während Unternehmen wie OpenAI (USA) und DeepSeek (China) die Landschaft dominieren, gibt es immer mehr Bedenken in Bezug auf Datenschutz, Persönlichkeitsrechte und digitale Nachhaltigkeit. Wem gehören die Daten, die diese Modelle füttern? Wer entscheidet über deren Nutzung? Und wie nachhaltig ist das Ganze überhaupt?

Für viele von uns, die Wert auf europäische Datenschutzstandards und eine grünere IT legen, sind diese Fragen entscheidend. Doch gibt es eigentlich Alternativen aus Europa? Die kurze Antwort: Ja! Aber es gibt auch einige Herausforderungen, die es zu bewältigen gilt.

Warum Datenschutz & digitale Nachhaltigkeit bei KI so wichtig sind

Die großen KI-Modelle werden mit riesigen Mengen an Daten trainiert – Daten, die oft aus dem öffentlichen Internet stammen, nicht immer transparent gesammelt werden und selten einer DSGVO-konformen Kontrolle unterliegen. Besonders problematisch: Wer eine KI aus den USA oder China nutzt, hat kaum Einfluss darauf, was mit den eigenen Daten passiert. Gerade Unternehmen und Organisationen mit sensiblen Informationen sollten sich fragen, ob sie wirklich wollen, dass ihre Texte, Bilder oder Codes auf Servern außerhalb Europas verarbeitet werden.

Neben Datenschutz kommt noch ein weiteres großes Thema dazu: die Nachhaltigkeit von KI. Die Rechenzentren, die diese Modelle antreiben, verbrauchen Unmengen an Strom und Wasser. Je größer das Modell, desto größer der CO₂-Fußabdruck. Während OpenAI & Co. auf gigantische Cloud-Server setzen, gibt es in Europa zunehmend Bestrebungen, effizientere, nachhaltigere Alternativen zu entwickeln.

Diese europäischen KI-Alternativen solltest du kennen

1. Aleph Alpha (Deutschland) – Luminous
   Das Heidelberger Unternehmen Aleph Alpha gilt als einer der größten europäischen Hoffnungsträger in der KI-Entwicklung. Ihr Modell Luminous wurde speziell für europäische Sprachen entwickelt und ist eine ernstzunehmende Alternative zu OpenAI. Der Fokus liegt dabei auf Transparenz, Datenschutz und einer nachvollziehbaren Entscheidungsfindung – ein deutlicher Unterschied zu den oft undurchsichtigen Blackbox-Modellen der Konkurrenz.

   Nachhaltigkeitsaspekt: Aleph Alpha setzt auf effizientere Rechenprozesse, um den Energieverbrauch zu senken. Trotzdem bleibt die Herausforderung groß, ein konkurrenzfähiges Modell ohne massive Umweltbelastung zu betreiben.

2. OpenGPT-X – Europäische Sprachmodelle für die ZukunftDas Projekt OpenGPT-X ist eine Forschungsinitiative, die ein europäisches KI-Sprachmodell entwickeln will – DSGVO-konform, in den 24 Amtssprachen der EU und mit offenen Schnittstellen für Unternehmen und Institutionen. Gefördert wird das Ganze von der Europäischen Kommission und deutschen Forschungseinrichtungen.Nachhaltigkeitsaspekt: OpenGPT-X setzt auf Open Source und dezentrale Serverstrukturen, was langfristig eine nachhaltigere Nutzung ermöglichen könnte.
3. Occiglot – Sprachsouveränität für EuropaDas Occiglot-Projekt will verhindern, dass KI nur auf Englisch (und ein paar anderen dominierenden Sprachen) funktioniert. Ziel ist es, KI-Modelle für europäische Minderheitensprachen bereitzustellen – von Friesisch bis Baskisch. Gefördert wird das Ganze u. a. vom Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI).Nachhaltigkeitsaspekt: Die Verwendung von regional optimierten Modellen könnte langfristig Energie sparen, weil nicht ständig riesige Universalmodelle genutzt werden müssen.
4. Neuroflash (Deutschland) – Content-KI mit Datenschutz-FokusDas Hamburger Unternehmen Neuroflash bietet eine deutsche Alternative zu ChatGPT für die Texterstellung. Besonders spannend für Unternehmen: Die Datenspeicherung erfolgt DSGVO-konform in Europa – ein echter Vorteil gegenüber OpenAI.Nachhaltigkeitsaspekt: Als spezialisierte KI für Textgenerierung benötigt Neuroflash weniger Rechenpower als große Allzweck-KI-Systeme.

Warum scheitert es (noch) an der großen europäischen KI?

Trotz dieser spannenden Entwicklungen gibt es einige Herausforderungen, die es der europäischen KI schwer machen, mit OpenAI oder DeepSeek mitzuhalten:

1. Geld & Infrastruktur – KI-Modelle brauchen immense Rechenleistung. Unternehmen wie OpenAI haben Milliardeninvestitionen hinter sich. Europäische Projekte sind oft unterfinanziert oder auf staatliche Fördergelder angewiesen.
2. Datenverfügbarkeit – Viele Trainingsdaten gehören US-Konzernen oder sind urheberrechtlich geschützt. Ohne Zugriff auf große, diverse Datensätze wird es schwer, konkurrenzfähige Modelle zu bauen
3. Energieeffizienz – Europäische Projekte legen mehr Wert auf Nachhaltigkeit, was zu kleineren Modellen führt. OpenAI setzt auf schiere Rechenpower – ein ökologischer Albtraum, aber aktuell konkurrenzfähiger.
4. Bürokratie & Regulierung – Datenschutz und ethische Standards sind in Europa zurecht hoch. Das macht die Entwicklung sicherer, aber auch langsamer.

Fazit: Wo geht die Reise hin?

Europäische KI-Projekte stehen noch am Anfang, aber sie haben großes Potenzial – gerade wenn es um Datenschutz, digitale Nachhaltigkeit und Transparenz geht. Unternehmen und IT-Dienstleister:innen, die auf DSGVO-konforme Lösungen angewiesen sind, sollten sich Alternativen wie Aleph Alpha oder OpenGPT-X genauer anschauen.

Doch eines ist klar: Wenn Europa eine echte Konkurrenz zu OpenAI & Co. aufbauen will, braucht es mehr Investitionen, mehr Datenzugang und eine nachhaltigere Infrastruktur. Denn eines ist sicher: Eine KI, die unsere digitale Zukunft mitgestaltet, sollte nicht nur leistungsfähig sein – sondern auch nachhaltig, ethisch und fair.