Die Expertenkommission Forschung und Innovation (EFI) hat kürzlich ihr Jahresgutachten zur technologischen Leistungsfähigkeit Deutschlands veröffentlicht. Darin fordert sie die Bundesregierung unter anderem auf, ihre KI-Strategie stärker europäisch auszurichten. Dazu gehöre, rasch eine leistungsfähige KI-Infrastruktur aufzubauen, exzellente Forschung und Entwicklung zu fördern, einen innovationsfreundlichen Rahmen zu schaffen sowie die breite wirtschaftliche Anwendung von KI zu unterstützen.

Damit greift die EFI eine zentrale Empfehlung einer Studie auf, die das Fraunhofer ISI gemeinsam mit dem Austrian Institute of Technology GmbH (AIT) erstellt hat: Die Politikbereiche Forschungs- und Innovationspolitik (F&I-Politik), Industriepolitik und Regulierung sollten besser aufeinander abgestimmt werden.

Technik und Rahmenbedingungen zusammen denken

Unter anderem läuft die aktuell stark von der KI-Regulierung geprägte Politik Gefahr, industrielle Missionen in den Hintergrund zu drängen und den Fokus von der eigentlichen Innovation hin zur bloßen Einhaltung von Prozessen zu verschieben. Daher empfiehlt unsere Studie eine innovationsorientierte Regulierung, die durch Instrumente wie Reallabore experimentelles Lernen ermöglicht.

Auch zwischen Industrie- und F&I-Politik gibt es einen erhöhten Abstimmungsbedarf: Die EU-Industriepolitik wird zunehmend proaktiver und unterstützt beispielsweise den Bau von sogenannten AI Gigafactories mit Rechenleistung für Künstliche Intelligenz. Die dafür notwendigen massiven Investitionen müssen mit dem F&I-Rahmenprogramm Horizon Europe verzahnt werden. 

Die Empfehlung, den Policy-Mix neu auszutarieren, basiert auf dem in unserer Studie entwickelten Konzept des »erweiterten KI-Stacks«. Dabei handelt es sich um eine Darstellung der verschiedenen Elemente des KI-Ökosystems. Der »erweiterte KI-Stack« zeigt, dass eine isolierte Förderung technischer Komponenten (Core AI Stack) ohne die gleichzeitige Adressierung der Rahmenbedingungen (Enabler) wirkungslos bleibt (vgl. Weber, Dachs, Rozgonyi et al. 2026 sowie Schwäbe, Hummler, Blind 2024).

Start-ups, Großunternehmen und Hidden Champions wichtig für KI-Transformation der Wirtschaft

Die Expertenkommission Forschung und Innovation betont in ihrem Jahresgutachten die Rolle von Start-ups in der KI-Transformation der Wirtschaft. Hierfür haben wir in unserer Studie die Daten geliefert, die detailliert aufzeigen, dass Start-ups ein wesentlicher Treiber für die Entwicklung und Verbreitung von KI sind. Das Gründungsgeschehen in Deutschland und auch in Österreich liegt dabei leicht über dem EU-Durchschnitt.

In der von uns ebenfalls durchgeführten Patentanalyse, welche die EFI in ihrem Gutachten aber nicht aufgegriffen hat, zeigt sich jedoch zusätzlich die starke Rolle von großen Unternehmen und Hidden Champions. Diese fungieren in Deutschland und Österreich im Unterschied zu anderen Ländern ebenfalls als starke Motoren der KI-Integration.

Dies zeigt sich zum Beispiel daran, dass große Unternehmen wie Siemens, Bosch, Volkswagen und Zeiss viele KI-Patente anmelden. Ein Fokus dabei ist die industrielle Anwendung in Produktion und Logistik sowie im Gesundheitswesen. Ein weiterer Schwerpunkt ist die KI-Integration in spezialisierte Softwareprodukte.

Die Patentstatistik bescheinigt Deutschland und Österreich jedoch eine geringere KI-Intensität als den USA oder China, wo es eine Vielzahl von Unternehmen gibt, deren Technologiefokus zu 71 bis 100 Prozent auf KI liegt. Diese Firmen fungieren dort als radikale Innovatoren, während Unternehmen in Deutschland und Österreich KI einsetzen, um traditionellen Stärken weiterzuentwickeln oder um effizienter in etablierten Geschäftsbereichen zu werden. Grundlegende Innovationen mit Hilfe von KI zu ermöglichen, bleibt eine Herausforderung für die europäische Förderpolitik.

Europäische Forschung für eigene KI-Modelle

Obwohl die europäische Industrie bei der Anwendung von KI stark ist, gibt es eine strukturelle Schwäche im Vergleich zu den USA: In Europa fehlen die kapitalstarken Tech-Giganten, die große Summen in die Entwicklung von KI-Basistechnologien und das Training großer KI-Modelle investieren können. Die europäischen Konzerne konzentrieren sich daher eher auf Anwendungen und Dienstleistungen, während die Basiskomponenten wie Chips, Infrastruktur und allgemeine Sprachmodelle weitgehend von US-Unternehmen dominiert werden – jedenfalls, solange es hierfür keine genuin europäischen Lösungen gibt.

Während Europa bei der Entwicklung eigener großer Sprachmodelle den Anschluss sucht, gilt es, künftig durch entsprechende Forschungsförderung die Führung bei neuen KI-Entwicklungen zu übernehmen. Die EFI empfiehlt in ihrem Gutachten: »Deutschland und seine europäischen Partner sollten Forschung und Entwicklung an KI-Modellen vorantreiben, die das Potenzial für den nächsten grundlegenden Durchbruch in der globalen KI-Entwicklung bieten.« (S. 122)

Welche Kandidaten gibt es für diesen nächste KI-Durchbruch? Aus unserer Sicht sind das Hybrid AI, Neuro-symbolic AI, Causal AI, Edge AI/Federated Learning, Embodied AI, Industrial AI und Green AI.

Neben hybrider KI, die generative KI und regelbasierte Ansätze kombiniert, um Wege zu finden, KI-Halluzination zu minimieren, sollte die Forschungsförderung insbesondere Edge AI/Federated Learning unterstützen, um Daten in das KI-Training zu integrieren, die aus Datenschutzgründen bisher nicht verfügbar sind. Föderierte Systeme halten den Datenschutz ein, weil die Daten nicht zentral gespeichert werden müssen, sondern auf Devices oder Servern verbleiben – nur die Lernfortschritte werden zentral verarbeitet.

Außerdem könnte sich Europa auf die Entwicklung energiesparender KI-Chips und KI-Algorithmen spezialisieren.

Eine systematische Betrachtung von europäischen Alternativen zum derzeitigen KI-Paradigma der generativen KI wurde bisher nicht unternommen. Entsprechend fordern wir in unserer Studie, ein detaillierteres europäisches KI-Forschungsprofil zu erstellen und eine explorative Bestimmung aussichtsreicher Forschungsfelder vorzunehmen.