David gegen Goliath, oder eher Goliath gegen Goliath? Fairer Wettbewerb und Künstliche Intelligenz Chancen und Herausforderungen für Europa

KÜNSTLICHE INTELLIGENZ ALS GAMECHANGER DER DIGITALEN WIRTSCHAFT

KI hat sich in den letzten Jahrzehnten von einer Nischen- zu einer Schlüsseltechnologie gewandelt. Sie verändert nahezu alle Wirtschaftssektoren und wird zunehmend zur treibenden Kraft der digitalen Transformation. Auf den ersten Blick scheint der Markt hochdynamisch und von Wettbewerb geprägt. Tagtäglich entstehen neue Unternehmen und Geschäftsmodelle. Doch besteht hier wirklich ein level playing field und haben neue Wettbewerber eine Chance im Wettstreit mit den etablierten Big-Tech-Unternehmen?

Dazu lohnt sich ein genauerer Blick auf die Wettbewerbssituation bei den fünf zentralen Input-Faktoren, die für die Entwicklung wirtschaftlicher KI-Modelle zentral sind:

1. Für die Wettbewerbsfähigkeit von KI-Modellen spielen die zugrunde liegende Infrastruktur und Hardware eine entscheidende Rolle. Hochleistungsprozessoren sind unerlässlich für das Training moderner KI-Modelle – ein Markt, den das nach Börsenwert aktuell wertvollste Unternehmen der Welt Nvidia nahezu monopolartig beherrscht. Hohe Preise oder restriktive Lieferbedingungen können den Zugang zu diesem wichtigen Inputfaktor einschränken und den Wettbewerb erheblich behindern. Gleichzeitig sind Cloud-Dienste für das Training, den Betrieb und die Skalierung von KI-Anwendungen unverzichtbar. Amazon (AWS), Microsoft Azure und Google Cloud dominieren diesen Bereich und kontrollieren damit eine zentrale Grundlage der KI-Wertschöpfungskette. Technische oder vertragliche Barrieren können den Wechsel zwischen Cloud-Anbietern erschweren, weil dieser zu schwierig, zu teuer oder zu unpraktisch gemacht wird. Die Wettbewerbschancen anderer Anbieter sind dadurch eingeschränkt.
2. Ein weiterer kritischer Input-Faktor ist der Zugang zu hochwertigen Trainingsdaten. Gerade die großen Big- Tech-Plattformunternehmen wie Alphabet, Meta oder Microsoft besitzen bereits gewaltige exklusive Daten­ bestände. Diese können sie für die Entwicklung von KI-Modellen nutzbar machen, so dass sie einen enormen Wettbewerbsvorteil haben. Wenn andere Marktteilnehmer keinen Zugang zu diesen Datenschätzen haben, kann das Innovationen bremsen.
3. Das im Januar 2025 veröffentlichte KI-Modell von Deep- Seek hat weltweit große Aufmerksamkeit erregt, da es deutlich effizienter arbeitet als frühere Modelle. Seine hohe Ressourceneffizienz ist vor allem auf intelligente und innovative Programmierung zurückzuführen. Dies verdeutlicht die entscheidende Rolle hochqualifizier­ter Fachkräfte für die Entwicklung leistungsfähiger KI-Modelle – insbesondere gut ausgebildeter Programmiererinnen und Programierer sowie IT-Spezialistinnen und IT-Spezialisten.
4. Die bislang genannten zentralen Input-Faktoren sind mit hohen Kosten verbunden. Daher erfordert die Entwicklung eines wettbewerbsfähigen KI-Modells enorme Investitionen und eine breite finanzielle Basis. Der Ka­pitalbedarf in der Branche ist riesig: Während europäische KI-Start-ups um Investitionen in dreistelliger Millionenhöhe kämpfen, fließen in den USA mit dem Stargate-Projekt bis zu 100 Milliarden Dollar in neue KI-Initiativen. Gerade auch mangels einer bestehenden Kapitalmarktunion laufen die erfolgreichsten Investitionsrunden in den USA und viele erfolgreiche europäische Start-Ups überlegen, sich dorthin zu verlagern.
5. Durch strategische Partnerschaften mit Big-Tech-Unternehmen, die über die genannten entscheidenden Ressourcen wie Infrastruktur, Daten und Fachkräfte verfügen, lässt sich für neue Wettbewerber die eigene Wettbewerbsposition auf dem Markt stärken. Ein prominentes Beispiel hierfür ist die enge Zusammenarbeit zwischen dem aktuell wertvollsten KI-Unternehmen OpenAI mit Microsoft. Durch die Investitionen sicherte sich Microsoft Zugriff auf die Anwendungen, Open-AI hingegen kann durch die Partnerschaft seinen Infrastrukturbedarf langfristig absichern. Partnerschaftsmodelle sind aus diesen Gründen auch für andere Entwickler attraktiv. Die meisten kooperieren mit führenden Digitalunternehmen (siehe Abb. 1). Diese Partnerschaften bringen jedoch neben Vorteilen auch das Risiko erheblicher Abhängigkeiten mit sich. Langfristig könnte dies zur Bildung von Monopolen oder Oligopolen führen, in denen nur wenige große Unternehmen die Kontrolle über KI-Technologien besitzen.

Zusammenfassend lässt sich daher festhalten: Während KI neue Geschäftsfelder eröffnet und Innovationen vorantreibt, konzentrieren sich essenzielle Ressourcen, Technologien und Investitionen aktuell insbesondere in den Händen weniger Big-Tech-Unternehmen. Diese sichern sich durch strategische Partnerschaften und milliardenschwere Investitionen eine dominante Marktstellung im Zukunftsmarkt KI.

Bild vergrößern: Abbildung 1: KI-Partnerschaften und Investitionen

EINSATZFELDER UND ANWENDUNGEN DER KI-MODELLE

Daneben entstehen auch im nachgelagerten Bereich der KI-Wertschöpfungskette erhebliche Abhängigkeiten. Für Europa und Deutschland wird dies besonders relevant, wenn KI in zentralen wirtschaftlichen Sektoren eingesetzt wird, in denen Europa bislang stark aufgestellt ist, etwa in der Industrie. Viele digitale Märkte, in denen KI bedeutende Fortschritte ermöglicht, sind bereits stark monopolisiert. Dies gilt insbesondere für:

• Suchmaschinen, bei denen Google eine marktbeherrschende Stellung einnimmt,
• soziale Netzwerke, die von Meta dominiert werden,
• Betriebssysteme, die weitgehend von Microsoft, Apple und Google kontrolliert werden.

Diese Machtkonzentration ist dann brisant, wenn sie den Unternehmen die Möglichkeit zum Missbrauch gibt. Ein Beispiel sind KI-gestützte Assistenten, die personalisierte Empfehlungen geben oder automatisierte Kaufentscheidungen treffen: Wenn diese Systeme bevorzugt Produkte und Dienstleistungen des eigenen Konzerns oder von Partnerunternehmen empfehlen (sog. Selbstbevorzugung), kann dies den Wettbewerb verzerren und alternative Anbieter benachteiligen.

Vor diesem Hintergrund muss das Ziel sein, Wettbewerb auch auf KI-Märkten sicherzustellen und ein sog. Kippen der Märkte zu verhindern. Dass kartellrechtliche Maßnahmen bei diesen Diensten als Gegenmittel durchaus realistisch sind, zeigt ein Blick in die USA. Dort wurde gerichtlich festgestellt, dass Google auf dem Suchmaschinenmarkt ein illegales Monopol innehat. Infolgedessen prüft das US-Justizministerium nun eine mögliche Abspaltung des Chrome- Browsers von Google. Diese Entwicklung verdeutlicht, dass Wettbewerbsbehörden weltweit vor der Aufgabe stehen, bestreitbare digitale Märkte zu gewährleisten. Zugleich hat sich in den letzten Jahrzehnten gezeigt, dass digitale Märkte aufgrund ihrer Dynamik und Schnelllebigkeit das Kartellrecht vor besondere Herausforderungen stellen.

BIG ON BIG, SMALL ON SMALL

Darauf haben auch der deutsche wie der europäische Gesetzgeber reagiert: Das Wettbewerbsrecht wurde in den letzten Jahren aktualisiert und fit für digitale Märkte gemacht. Der Digital Markets Act (DMA) ist ein neues Regelwerk für digitale Märkte auf EU-Ebene. Impulsgeber hierfür war insbesondere das GWB-Digitalisierungsgesetz, das die Missbrauchsaufsicht in Deutschland grundlegend reformiert hat. Ziel beider Gesetzgebungsvorhaben war es, ein schnelleres Eingreifen der Kartellbehörden zu ermöglichen.

Der DMA ist eine sog. asymmetrische Regulierung: Die Regeln gelten nicht für alle Anbieter digitaler Dienste, sondern nur für die allergrößten: die sog. Gatekeeper und ihre zentralen Plattformdienste, wie z. B. Suchmaschinen. Wer Gatekeeper ist, richtet sich nach objektiven Kriterien, wie milliardenhohe Umsätze in der EU und hohe Nutzerzahlen im zweistelligen Millionenbereich. Die wenigen betroffenen Big-Tech-Unternehmen müssen sich
in der Folge an bestimmte Verhaltensregeln halten. Diese ca. zwanzig Do’s und Don’ts sichern Fairness und Wettbewerb, z. B. indem sie die Wahlmöglichkeiten für Verbraucher stärken und Selbstbevorzugung untersagen. Bisher wurden folgende Gatekeeper und zentrale Plattformdienste benannt (siehe Abb. 2).

Bild vergrößern: Abbildung 2: Gatekeeper und zentrale Plattformdienste

VERANSTALTUNG BEIM AI ACTION SUMMIT IN PARIS: WINNING WITH AI

Der DMA trat im November 2022 in Kraft – zufälligerweise genau in dem Monat, in dem ChatGPT der Öffentlichkeit vorgestellt wurde. ChatGPT veranschaulicht eindrucksvoll und für eine breite Öffentlichkeit die disruptive Kraft der KI. Seitdem entwickeln sich KI-Modelle mit noch größerer Geschwindigkeit weiter. Wenngleich der DMA grundsätzlich auch auf KI-Techniken anwendbar ist, so stellt sich doch die Frage, ob vor dem Hintergrund der aktuellen Entwicklungen weitere Anpassungen notwendig sind.

Um dies zu diskutieren, hat das BMWK gemeinsam mit dem französischen sowie niederländischen Wirtschaftsministerium beim AI Action Summit in Paris am 11. Februar die Veranstaltung „Winning with AI: How Competition Fuels Innovation“ ausgerichtet. Mit dabei waren der französische Wirtschaftsminister Éric Lombard und BMWK-Staatssekretär Bernhard Kluttig sowie hochrangige Vertreter aus Politik, Big-Tech-Unternehmen, KI-Start- ups und Zivilgesellschaft. Ein zentrales Thema war die digitale Souveränität Europas, insbesondere die starken Abhängigkeiten vieler KI-Start-ups von großen Cloud-Providern. Diskutiert wurde zudem über den möglichen Regulierungsbedarf. Es bestand weitgehender Konsens, dass der DMA ein Meilenstein für faire Wettbewerbsbedingungen ist. Damit junge Unternehmen davon profitieren können, müsse er nun jedoch wirksam durchgesetzt werden.

IMPLIKATIONEN FÜR SICHERHEIT, DEMOKRATIE UND GESELLSCHAFT

Die Dominanz weniger Big-Tech-Konzerne im Bereich der KI hat nicht nur wirtschaftliche Auswirkungen, sondern stellt auch eine neue Herausforderung für Sicherheit, Demokratie und gesellschaftliche Stabilität dar.

Wenn KI-Modelle und kritische Infrastrukturen von nur wenigen Unternehmen kontrolliert werden, entstehen Abhängigkeiten, die Cybersicherheit, Datenschutz und kritische Infrastrukturen gefährden können. Im Sommer letzten Jahres machte ein Softwarefehler der Firma CrowdStrike dieses Klumpenrisiko greifbar, als weltweit zahlreiche Windows-Systeme ausfielen und in der Folge Flüge gestrichen werden mussten, Server und PCs ausfielen und viele Unternehmen ihre Beschäftigten nach Hause schicken mussten. Daneben sind die potenzielle Manipulation oder der Missbrauch besonders leistungsfähiger KI-Modelle besorgniserregend – sei es durch gezielte Desinformation, Hackerangriffe oder die Beeinflussung gesellschaftlicher oder wirtschaftlicher Prozesse. Hier setzt die EU-KI- Verordnung als Produktregulierung an, die u. a. Vorgaben für das Risikomanagement für KI-Modelle mit allgemeinem Verwendungszweck macht und das AI Office hier als neue Aufsichtsbehörde etabliert.

Auch die Demokratie steht vor neuen Herausforderungen. Algorithmen übernehmen zunehmend eine steuernde Funktion in der öffentlichen Meinungsbildung – sei es durch die personalisierte Auswahl von Nachrichten, die Moderation von Inhalten oder automatisierte Entscheidungsprozesse in sozialen Netzwerken. Dadurch könnten die demokratische Willensbildung beeinflusst und der Wettbewerb um politische Aufmerksamkeit verzerrt werden.

Wenn große Plattformunternehmen gezielt steuern, welche Informationen Nutzer zu sehen bekommen, und damit wirtschaftliche, politische und soziale Macht vereinen, stellt sich zusätzlich die Frage, wie ein fairer und offener Diskurs in einer digitalen Gesellschaft sichergestellt werden kann.

EUROPAS HANDLUNGSOPTIONEN: WETTBEWERB UND INNOVATION FÖRDERN

Trotz der beschriebenen zahlreichen Herausforderungen bietet der europäische KI-Sektor viel Potenzial. Unternehmen wie Aleph Alpha, Black Forest Labs und Mistral beweisen, dass innovative KI-Modelle in Europa entwickelt werden können. Auch gibt es vielversprechende Open- Source-Technologien wie das aus dem Gaia-X-Förderwettbewerb des BMWK hervorgegangene europäische, offene, multilinguale KI-Sprachmodell Teuken-7B des Forschungsprojekts OpenGPT-X, mit dem Forschungsorganisationen und Unternehmen aller Branchen ihre eigenen KI-Anwendungen umsetzen können.

Die EU-Kommission hat sich zum Ziel gesetzt, Europa zu einem „KI-Kontinent“ weiterzuentwickeln, und will gemeinsam mit den Mitgliedstaaten vor allem Recheninfrastrukturen und KI-Anwendungen in verschiedenen Sektoren fördern. Auch die Bundesregierung hat in den letzten Jahren rund 3,38 Milliarden Euro in den KI-Standort Deutschland investiert. Das BMWK setzt dabei gezielt auf Kommerzialisierung junger Technologien und Anwendbarkeit in den Unternehmen.

Um fairen Wettbewerb zu gewährleisten und gleichzeitig technologische Innovationen zu fördern, sind die folgenden Maßnahmen besonders hervorzuheben:

Ausbau der europäischen KI-Infrastruktur und Cloud- Technologien

Um die technologische Souveränität Europas zu stärken, müssen gezielt Investitionen in eigene Rechenkapazitäten, Hochleistungsserver und Cloud-Technologien fließen. Dies geschieht bereits durch viele Initiativen der EU sowie in Deutschland. Dies muss in Zukunft weiter intensiviert werden. Eine leistungsfähige Infrastruktur ist essenziell, um Unternehmen den Zugang zu Rechenkapazitäten zu geben, die für das Training und KI-Anwendungen erforderlich sind, und um Abhängigkeiten von großen außereuropäischen Anbietern zu reduzieren.

Nachjustierungen im Rahmen der DMA-Evaluierung

Zunächst müssen alle bereits bestehenden Möglichkeiten genutzt werden, um Wettbewerb im KI-Bereich zu sichern. Das heißt konkret, die Verhaltenspflichten auch auf Cloud- Dienste anzuwenden und den bestehenden Pflichtenkatalog effektiv durchzusetzen. Zudem muss der DMA evaluiert und wo notwendig nachjustiert werden.

Dabei muss das grundlegende Prinzip des DMA gewahrt bleiben: Keine strikte horizontale Regulierung digitaler Märkte, sondern Verhaltenspflichten für die wenigen dominierenden Player, damit die Märkte von morgen auch für kleine und neue Akteure offenbleiben.

Wettbewerbsrechtliche Kontrolle von Zusammenschlüssen und Kooperationen

Insbesondere im Hinblick auf die oben aufgezeigten Partnerschaften und Kooperationen müssen wettbewerbsrechtliche Prüfungen Marktkonzentrationen verhindern können. Besonders bei Kooperationen zwischen etablierten Tech- Konzernen und KI-Start-ups ist sicherzustellen, dass sie Innovationen nicht behindern, sondern den Markt für neue Akteure offenhalten. Hier gilt es, die richtige Balance zu finden: Einerseits müssen wettbewerbsschädliche Fusionen, die Innovationen verhindern, untersagt werden. Dies kann den Schutz kleiner Start-ups vor sogenannten „Killer-Akquisitionen“ einschließen. Andererseits sollten Partnerschaften gezielt gefördert werden, die es Unternehmen ermöglichen, zu wachsen und sich im globalen Wettbewerb zu behaupten.

Förderung von Open-Source-KI-Modellen mit innovationspolitischem Nutzen

Open-Source-KI kann ein wichtiger Treiber für Innovation und faire Marktbedingungen sein, indem sie KMU, Start-ups und Forschungseinrichtungen Zugang zu modernster Technologie ermöglicht. Dies kann die Privilegierung von Open- Source-Modellen aus wettbewerbspolitischer Sicht begründen. Dabei ist jedoch entscheidend, dass als „Open Source“ veröffentlichte Modelle Sicherheitsrisiken nicht erhöhen, tatsächlich einen innovationspolitischen Mehrwert bieten und für Weiterentwicklungen genutzt werden können. Dies erfordert Standards und Richtlinien für Open-Source-KI.

KI-Märkte stehen an einem Wendepunkt, die Gefahr der künftigen Dominanz bereits etablierter Unternehmen ist gegeben. Die Weichen für die Wettbewerbsordnung der Zukunft werden jetzt gestellt. Gemeinsam muss Europa diese Chance nutzen, um seine technologische Souveränität zu bewahren. Eine Kombination aus Investitionen, fairem Wettbewerb und offenen Märkten kann die Grundlage für eine zukunftsfähige europäische KI-Wirtschaft legen.