Ionos: Bei Inferenz können lokale KI-Anbieter mithalten
Deutsche KI-Anbieter hätten eine Chance, beim reinen Rechenvorgang (Inferenz) der KI international mitzuhalten, aber nicht beim Training. Das sagte Markus Noga, Chief Technology Officer bei Ionos, Golem auf Anfrage. "Beim Training von großen KI-Modellen werden es Deutschland und Europa sehr schwer haben, gegen die großen Anbieter aus Übersee zu bestehen. Anders sieht das beim Thema Inferenz aus", erklärte Noga, "hier können lokale Anbieter sehr wohl mithalten".
Zudem werde in Zukunft das Training von kleinen, spezialisierten Modellen für industrielle Anwendungen eine viel größere Rolle spielen, sagte er.
Mit dem AI Model Hub habe Ionos, das zu United Internet gehört, bereits vor zwei Jahren eine "souveräne Alternative für KI-Anwendungen" gestartet. Noga: "Im Model Hub werden ausschließlich Open-Source- und europäische Modelle angeboten – und das in europäischen Rechenzentren, und ohne dass die Daten unserer Kundinnen und Kunden für das Training verwendet werden."
Allerdings laufen dort neben der französischen Mistral-Familie (Mistral Nemo, Mistral Small) auch US-amerikanische Modelle. Dazu gehören Metas Llama 3.3 (70B) sowie gpt-oss 120b von OpenAI.
EU: Ionos wartet bei KI-Factories auf Ausschreibungstext
Aktuell sind die Pläne einer EU-Förderung für KI-Rechenzentren noch nicht umgesetzt. Noga sagte: "Wir beabsichtigen nach wie vor, uns für eine der von der EU angekündigten AI-Gigafactories zu bewerben. Allerdings hat sich der Ausschreibungszeitpunkt mehrfach verschoben. Inzwischen gehen wir vom Mai 2026 aus." Wie das konkrete Modell zur Förderung durch die EU und die Mitgliedsstaaten letztlich aussehen werde, werde man erst wissen, wenn der Ausschreibungstext vorliege.
Tagesspiegel Background berichtete(öffnet im neuen Fenster), dass die EU nun versucht, Hardwaresubventionen direkt mit dem AI Act zu verknüpfen. Wer EU-Förderung für Rechenzentren erhalten will, muss nachweisen, dass die dort trainierten KIs die Transparenzregeln der EU vorbildlich erfüllen. Rechenzentren, die KI-Kapazität zur Verfügung stellen, müssen zudem ihre Abwärmenutzung und ihren PUE-Wert (Power Usage Effectiveness) transparent machen.
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