Arthur Mensch vom französischen KI-Start-up Mistral sagt, dass die Stärke der europäischen KI genau darin liegt, kompakte Modelle zu entwickeln, die auf die lokalen Bedürfnisse von Unternehmen zugeschnitten sind. Ist Europa vielleicht nicht so weit zurückgeblieben, wie die Menschen weiterhin behaupten?
Gar nicht. Ich würde sogar so weit gehen zu sagen, dass wir überhaupt nicht zurückbleiben, wenn es nur eine Frage der Skala ist, dh Größe. Dies ist etwas, was wir jetzt mit dem Plan sehen, die Militärausgaben zu verbessern: Europa ist finanziell stärker als es häufig behauptet wird. Was bisher fehlte, ist der Wille. Und wir können aus Entwicklungen in China erkennen, dass ein entschlossener Wille, das Risiko einzubeziehen, dem Land ermöglicht hat, in relativ kurzer Zeit ein ähnlich hohes Niveau wie die USA zu erreichen. Was jetzt jedoch offensichtlich wird, ist auch Arthur Mensch auch angedeutet, nämlich dass die Qualität der Ergebnisse nicht unbedingt von der Größe der Modelle allein abhängt. Es ist durchaus möglich, dasselbe mit viel kleineren Systemen zu erreichen. Dies beinhaltet die Aufteilung der Aufgabe in verschiedene Teile. Die Berechnung der Summe von zwei plus zwei erfordert beispielsweise eine weitaus weniger Kapazität als eine Lösung für die Klimakrise.
Ist das nicht genau die Idee hinter dem chinesischen KI -Modell Deepseek?
Richtig, obwohl ich vorsichtig sein würde, dies automatisch als Blaupause für den Erfolg kleinerer Modelle in Europa zu betrachten. Deepseek wird von einem Unternehmen mit rund 200 Mitarbeitern betrieben, die von einem Hedgefonds finanziert werden. Sogar kleine Modelle müssen geschult werden, und hier fehlt uns in Europa immer noch eine wirklich effiziente Infrastruktur. Wenn die Verarbeitungsleistung von US -Systemen mit der von Supercomputern wie Jupiter in Jülich, Lumi in Finnland oder Leonardo in Italien verglichen wird, liegt die Vereinigten Staaten immer noch vor uns.
Und doch behaupten Sie immer noch, dass Europa Schritt hält.
Ja, weil wir bestimmte Dinge haben, die andere nicht haben. Zum Beispiel wertvolle Daten aus der Industrie. Wir sind immer noch an der Spitze der Forschung und trainieren erstklassige Menschen. Und wir sind auch in einer anderen Hinsicht den USA und China voraus: Wir lernen derzeit besser und schneller, wie KI -Systeme in konkrete Anwendungen umgesetzt werden. Allein in Deutschland gibt es verschiedene aufregende Beispiele dafür.
Was hast du im Sinn?
Nehmen Sie Celonis, einen Tu München-Spin-off, der derzeit auf mehr als zehn Milliarden Euro wert ist. Celonis hilft Unternehmen, ihre Geschäftsprozesse zu analysieren und zu optimieren. Ein weiteres Beispiel sind Schwarzwaldlabors – ein KI -Start -up, das in der KI -Bildgenerierung die Welt führt. Helsing mit Sitz in München ist eines der am schnellsten wachsenden Verteidigungstechnologieunternehmen Europas und derzeit mit fünf Milliarden Euro. Und der Heidelberg-Start-up Aleph Alpha entwickelt erfolgreich KI-Bewerbungen für Organisationen, Unternehmen und offizielle Behörden.