Stellen Sie sich vor: Ihnen wird der rote Teppich ausgerollt, es gibt staatliche Förderungen, und der Ruhm des „Nationalteams der KI“ winkt. Und trotzdem? Die Schwergewichte der deutschen KI-Szene – Namen wie Naver Cloud, KT und NC – sagen höflich, aber bestimmt: „Nein, danke.“
Das ist nicht nur eine Absage; es ist ein massives Misstrauensvotum gegen das, was die Regierung als „Zukunft der nationalen KI“ ausgibt. Sie müssen verstehen, warum die Großen lieber scheitern, als diesen zweiten Versuch anzunehmen. Es geht um mehr als nur um Prestige – es geht um viel zu hohe Risiken bei zu geringem Nutzen.
Der Schock: Die Giganten werfen das Handtuch
Nach dem ersten Bewertungsdurchlauf des „Foundation Model Project“ (독파모) haben die bereits ausgeschiedenen Schwergewichte klar signalisiert: Wir machen beim „zweiten Anlauf“ nicht mit. Kakao zog nach und schloss sich ihnen an. Bei KT heißt es noch vage: „Wir prüfen noch.“
Aber mal ehrlich: Gerade KT, die intensiv mit Microsoft zusammenarbeitet, um ihre KI-Technologie zu verfeinern, scheint Feuer mit Wasser zu vergleichen, wenn es um das „rein nationale“ Modell geht. Das ist, als würde man den besten Koch bitten, nur noch mit Zutaten aus dem eigenen Garten zu kochen, während andere weltweit einkaufen dürfen.
Warum der Re-Entry so unattraktiv ist
Viele übersehen, dass die Rückkehrer quasi bei Null anfangen müssen. Während die erfolgreichen Teams (LG AI Research, SK Telecom, Upstage) ihre bestehenden Modelle weiter optimieren können, müssten die Abtrünnigen die gesamte LLM-Entwicklung von Grund auf neu starten. Das ist ein Marathon, den keiner mehr laufen will.
Und dann ist da noch der Zeitdruck. Bis Jahresende sollen nur noch zwei Teams stehen. Wenn Sie in Deutschland leben und vielleicht gerade versuchen, Ihr kleines Software-Startup auf Kurs zu bringen, wissen Sie, wie wertvoll ein klarer Zeitplan ist. Den anderen fehlt diese Zeit, um alte Konsortien neu zu mobilisieren.
- GPU-Hilfe vs. Zeitverlust: Staatliche Infrastruktur ist gut, aber wenn man die Führenden in kurzer Zeit nicht überholt, ist die ganze Anstrengung nur Zeitverschwendung.
- Risikoanalyse: Der mögliche Gewinn rechtfertigt das Risiko eines erneuten Ausscheidens einfach nicht.
- Der Exit-Plan fehlt: Man investiert massiv für ein Prestigeprojekt, dessen tatsächlicher geschäftlicher Mehrwert unklar bleibt.
Kritik am Bewertungssystem: Die „Ein-Linien-Zwang“
Hier wird es interessant. Insider kritisieren das gesamte Aufbauprogramm als ein reines „Survival-Programm“. Es geht nur darum, wer auf der Rangliste ganz oben steht. Aber ist das wirklich die beste Methode, um die KI-Fähigkeit in unserem Land zu stärken?
Ein Fachmann von KT äußerte sich auf Facebook (und betonte, dass es seine persönliche Meinung sei): „Diese Bewertung nach einer einzigen Linie kann fair aussehen, aber sie erstickt Kreativität und Vielfalt.“ Ich habe in meiner Praxis oft gesehen, dass Innovation gerade dann entsteht, wenn man nicht gezwungen wird, sich einer einzigen Norm unterzuordnen.
Die Warnung: Zu viel Fokus auf „Souveränität“ ist gefährlich. Die Welt entwickelt sich rasant weiter. Wer sich nur auf die eigene Schmiede konzentriert und externe, bewährte Technologie ignoriert, riskiert, international sofort ins Hintertreffen zu geraten. Technologie baut auf Altem auf; reine Entwicklung „from scratch“ ist oft nur eine teure Wiederholung.
Was wirklich zählt, wenn die Giganten abwinken
Die großen Konzerne scheinen zu ahnen, was viele im Alltag ignorieren: Beim LLM-Rennen sind wir schon weit hinter den US-Giganten (Gemini, Claude, DeepSeek). Jetzt noch nachzuziehen, ist fast sinnlos.
Stattdessen sollte die Energie dort landen, wo sie sofort Ergebnisse bringt: in industriespezifischen, vertikalen KI-Lösungen oder der physischen KI (Physical AI). Das ist der Bereich, in dem deutsche Unternehmen punkten können, indem sie bewährte ausländische Technik nutzen und für lokale Probleme anpassen.
Ein IT-Experte eines ausländischen Unternehmens fasste es trocken zusammen: „Für Deutschland ist es wirtschaftlich sinnvoller, ausgereifte Technologien zu übernehmen und damit praktische Dienste zu perfektionieren und zu exportieren.“
Das „Nationalteam“-Projekt mag ein schönes Symbol sein, aber wenn die Marktführer es nicht wollen, sollten wir uns fragen, ob dieser Kampf um die reine technologische Unabhängigkeit wirklich der beste Einsatz für unsere besten Köpfe ist.
Was denken Sie? Ist dieser Drang nach hundertprozentiger nationaler KI-Unabhängigkeit im Zeitalter von Open Source und globaler Zusammenarbeit überhaupt noch zeitgemäß?
