54 Millionen fließen in OpenEuroLLM

Europa baut eigene KI für 35 Sprachen

Die Europäische Union will technologisch unabhängiger werden und setzt auf eine eigene KI-Infrastruktur. Das neue Projekt "OpenEuroLLM" soll Sprachmodelle entwickeln, die in 35 europäischen Sprachen genauso leistungsfähig sind wie in Englisch. "Wir werden von Grund auf neue Sprachmodelle der nächsten Generation bauen und es allen Bürgern, Unternehmen und öffentlichen Verwaltungen zur Verfügung stellen", erklärt Peter Sarlin, Co-Leiter des Projekts und CEO des finnischen KI-Unternehmens Silo AI.

Bislang dominieren US-Firmen wie OpenAI, Google und Anthropic den Markt für generative KI. Diese Modelle funktionieren zwar in vielen Sprachen, sind aber primär für Englisch optimiert. Für kleinere Sprachen wie Estnisch oder Slowenisch gibt es kaum maßgeschneiderte KI-Lösungen – ein Problem, das OpenEuroLLM lösen soll.

Deutsche Unternehmen treiben OpenEuroLLM mit voran

Damit OpenEuroLLM erfolgreich wird, sind führende Unternehmen und Forschungseinrichtungen aus ganz Europa beteiligt – darunter mehrere deutsche Akteure. Aleph Alpha, das Heidelberger KI-Start-up, das als europäische Antwort auf OpenAI gilt, bringt seine Expertise im Bereich großskaliger Sprachmodelle ein. Auch ellamind, ein KI-Spezialist aus Bremen, ist Teil des Projekts.

Neben diesen Unternehmen spielen deutsche Forschungsinstitutionen eine zentrale Rolle: Das Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme (IAIS), das ELLIS Institute Tübingen sowie die Universität Tübingen arbeiten gemeinsam an der Entwicklung und Evaluierung der Modelle. Zudem stellt das Forschungszentrum Jülich mit seinen Hochleistungsrechnern eine essenzielle Infrastruktur für das KI-Training bereit.

Herausforderung: Datenmangel und Rechenleistung

Ein großes Hindernis ist die Datenlage. "Die Schwierigkeit besteht darin, dass KI-Modelle zunächst aus sehr großen Mengen an Texten lernen müssen. Bei Sprachen, die nur von wenigen gesprochen werden, sind die schnell verfügbaren Ressourcen jedoch sehr begrenzt", sagt Projektkoordinator Jan Hajic von der Prager Karls-Universität. Bisher hat sich noch niemand an ein KI-Modell gewagt, das von Anfang an so viele Sprachen gleichwertig berücksichtigt.

Neben der Datenknappheit ist auch die Rechenleistung eine Herausforderung. Das Budget von 54 Millionen Euro deckt vor allem Personalkosten, doch für das Training der Modelle sind Supercomputer nötig, deren Betrieb Hunderte Millionen Euro kosten kann. Laut eines Berichts des Handelsblatts, setzt die EU hier auf die Infrastruktur des Gemeinschaftsunternehmens EuroHPC, das unter anderem die Supercomputer in Barcelona und Jülich nutzt.

Reicht die Finanzierung? Konkurrenz setzt auf Effizienz

Die Frage bleibt, ob das Budget ausreicht, um mit den US-amerikanischen und chinesischen KI-Giganten mitzuhalten. Zum Vergleich: OpenAIs GPT-4 soll rund 75 Millionen Euro gekostet haben, während Wettbewerber Anthropic ähnliche Summen investiert hat. Gleichzeitig gibt es Hoffnung auf effizientere Trainingsmethoden: Das chinesische Start-up DeepSeek gibt an, ein leistungsfähiges KI-Modell mit nur 5,6 Millionen Dollar trainiert zu haben.

"Wenn es stimmt, dass wir KI mit deutlich weniger Rechenleistung trainieren können, ist das gut für Europa", sagt Hajic. Doch trotz technischer Herausforderungen zeigt sich das Konsortium optimistisch: "Unsere Kapazitäten reichen aus, um mit den größten kommerziellen Sprachmodellen mitzuhalten."

Mit OpenEuroLLM setzt die EU ein starkes Signal für digitale Souveränität – doch der Wettlauf um die Zukunft der KI hat gerade erst begonnen.

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