Sind wir noch zu retten?

Mati Staniszewski und Piotr Dąbkowski sind alte Schulfreunde. Und als solche schauten sie sich immer wieder US-Blockbuster an. Der Haken daran: Die polnische ­Synchronisation war so schlecht, dass die beiden als Jugendliche nicht wussten, ob sie lachen oder weinen sollten. In vielen Produktionen gab es nur einen einzigen männlichen Synchronsprecher, der alle Charaktere übernahm. Heute würden die beiden die Synchro nicht mehr benötigen. Dąbkowski machte Karriere bei Google und war dort Machine ­Learning Ingenieur, Staniszewski war ­Stratege bei Palantir. Und doch machten sie ihr ­„Teenie-Trauma“ zum Geschäft. Die ­beiden gründeten 2022 in London und Warschau ElevenLabs, den weltweit größten „Hersteller“ von KI-Stimmen. Über 10.000 Voices hat das Unternehmen im Programm. Genug, um Blockbuster so authentisch wie möglich in alle erdenklichen Sprachen zu übersetzen. Mit einer Bewertung von elf Milliarden Euro ist es eines der wertvollsten europäischen KI-Unternehmen.
 

Es gibt sie also, die starken Namen in Europa. Namen wie Mistral AI (französisches LLM), Black Forest Labs (deutsches Scaleup für KI-Bilderstellung und -bearbeitung) oder DeepL (die wohl beste Übersetzer-KI aus Köln). Doch die ganz großen Namen und Bewertungen ­fehlen. Theodorich Kopetzky, Area Manager „Services and Solutions“ am SCCH in Hagenberg, kennt die Szene. „Es gibt einiges, etwa Apertus KI von der ETH Zürich oder auch das Linzer NXAI von Sepp Hochreiter, das mit seinem xLSTM-Modell dieselbe Geschwindigkeit wie herkömmliche LLMs erreichen will bei gleichzeitig viel weniger Energieverbrauch.“ Womit Kopetzky bereits den Finger in die europäische Wunde legt. „Europa hat einen strukturellen Nachteil. Uns fehlt zum einen der Markt und zum anderen das Geld, dennoch tut sich ein souveräner europäischer Markt auf.“ Dazu reglementiere man sich in Europa schlicht „zu Tode“. 
 

Einen Markt sieht auch Markus Manz, kaufmännischer Geschäftsführer vom SCCH: „Die Kombination aus Industrie und LLM, wenn wir Maschinen quasi das Sprechen lernen, das ist der USP Europa. Wir haben wohl die meiste Kompetenz, wenn es um hochqualitative Fertigung geht. Die Chinesen mögen automatisierter sein, aber qualitativ sind wir ebenbürtig.“ Manz fordert aber einen Human-centred-Ansatz, bei dem „die menschlichen Kommunikationsbedürfnisse ins Zentrum gerückt werden“. Kopetzky pflichtet dem bei und sieht ein weiteres „window of opportunity“: „Der momentane europäische Ansatz ist es, dass man ein Open-Source-­Modell hat und dann an seine Möglichkeiten anpasst, quasi Spezialisierungen sucht. Man muss kein Modell für alles haben.“ Auch die großen US-Firmen wie IBM oder Anthropic würden das bereits tun. Doch Europa steht vor großen (finanziellen) Hürden: Das Risikokapital für Modelltraining sowie für Rechenzentren fehlt schlichtweg. Dazu sitzt mit Nvidia der Platzhirsch für Chips in den USA. „Auch wenn die Maschinen zum Bau dieser Chips aus Europa von ASML aus den Niederlanden kommen.“
 

Beim Thema „Rechenzentren“ ist Europa ebenfalls beschränkt: „Wir haben ja nicht einmal den Platz dafür“, meint ­Kopetzky und ergänzt: „Außerdem könnten wir uns dann die Energiewende in die Haare schmieren. Wenn wir in Europa nicht einmal wissen, wie wir den Strom von der Nordsee in den Süden bekommen, stellen sich die Fragen nicht. Unser Ziel muss es sein, intelligenter zu denken. Man muss auf die Forschung vertrauen, wie man diese Technologie effizienter machen kann.“ Kopetzky vergleicht das mit der Bildverarbeitung: „Vor zehn Jahren war die Technologie groß und behäbig. Mittlerweile kann man sie sogar in Embedded Devices laufen lassen. Wie bei NXAI ­destilliere ich ein großes Modell in ein kleineres. Auch die Chinesen verfolgen mit DeepSeek diesen Weg.“
 

Die Ansätze und Companys sind bereits da, doch, so Manz, „es braucht clevere Leute“. Und die sind in der EU vorhanden. Allein an der JKU studieren über 2.200 künstliche Intelligenz. KI-Firmen aus ganz Europa lechzen nach diesen Talenten – Firmen wie Aleph Alpha (Enterprise KI, DEU), ­LightOn (KI-Lösungen & Data ­Sovereignty, FRA), Synthesia (KI-Videoproduktion, UK), Wayve (autonomes Fahren mit KI, UK), Sharpa.ai (personalisierte Assistenz-Lösungen, ESP), Domyn (generative KI für Automation, ITA), Axelera AI (AI-Chip- & -Inference-Hardware-Player, NL), Addepto (Enterprise AI Consulting & Plattform, POL), Rossum (KI-gestützte Dokumentenerkennung, CZ) oder TechWolf (AI-Plattform für HR/Skill-Matching, BUL).

Doch es muss schnell gehen. Die Forschungszyklen werden immer kürzer. „Man kommt gar nicht mehr nach“, so Manz, der dennoch optimistisch und tröstlich auf die blaue Flagge mit den gelben Sternen blickt: „Das Thema Quantentechnologie steht noch bevor. Das ist die nächste ganz große Technologie und in der sind wir vorne.“ Und Manz weiß, von was er spricht, denn das SCCH hat eines der wenigen Quantencomputing-Teams überhaupt und ist damit in der „Quantenachse“ München – Linz – Hagenberg mittendrin. Diese Technologie, so versprechen es viele Experten, sollten die Europäer garantiert nicht verschlafen.