Eine Analyse der europäischen KI-Plattform GreenPT zeigt: Deutsche KI-Unternehmen setzen mehrheitlich auf US-Modelle. Unter den Firmen, die ihren Anbieter offenlegen, nutzt nur etwa jedes zehnte ein europäisches Modell wie Mistral.
Gleichzeitig entwickeln viele Unternehmen eigene Modelle – dennoch bleibt die Abhängigkeit von US-Anbietern hoch und offenbart eine Souveränitätslücke.
Stichprobe und Methodik der Analyse
Untersucht wurden 514 öffentlich identifizierbare deutsche KI-Unternehmen. Davon legen 221 offen, welches KI-Modell sie verwenden. Unter den deutschen KI-Unternehmen, die öffentlich einen Anbieter nennen, sind rund 53 Prozent von US-Anbietern abhängig; 43 Prozent geben an, eigene Modelle zu entwickeln. Bei den 185 Unternehmen, die den Anbieter direkt auf ihrer Website nennen, steigt der Abhängigkeitswert auf rund 60 Prozent.
Deutliche Präferenz für US-Modelle
OpenAI wird am häufigsten genutzt – direkt oder über Azure – mit einer Verbreitung von rund 41 Prozent unter den Unternehmen, die ihre Nutzung offenlegen. Es folgen Google/Vertex mit etwa 20 Prozent und Anthropic mit 18 Prozent. Mistral, das einzige in der EU ansässige Frontier-Labor, erreicht rund zehn Prozent und liegt damit leicht über dem europäischen Mittel von etwa acht Prozent. Microsoft Copilot und Meta Llama sind noch seltener vertreten. Im europäischen Vergleich liegt Deutschland bei US-Abhängigkeit und Nutzung eigener Modelle im Mittelfeld.
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Branchenunterschiede
Die Nutzung unterscheidet sich deutlich nach Sektor. In sensiblen Bereichen dominieren eigene Modelle: Gesundheit/Biotech rund 85 Prozent, Fertigung etwa 71 Prozent. Unternehmen aus Cyber, Daten und Infrastruktur setzen bevorzugt auf eigene oder Open-Source-Lösungen; der US-Anteil liegt hier unter dem Durchschnitt. Dagegen greifen Recht, HR, Finanzen und Edtech stärker zu US-Modellen. Einzelhandel, Medien und Marketing zeigen eine hohe direkte OpenAI-Nutzung.
Souveränitätslücke trotz Datenresidenz-Versprechen
Die Analyse identifiziert eine deutliche Lücke zwischen Kommunikation und technischer Umsetzung: 173 von 514 Unternehmen vermarkten aktiv eine EU- oder Deutschland-Datenresidenz oder On-Premise-Deployment. 72 davon nutzen dennoch ein proprietäres US-Modell. Besonders ausgeprägt ist dieses Muster in Recht, HR, Verwaltung, Kundenservice und Finanzen – also dort, wo der Compliance-Druck hoch ist.
Fazit
Die Daten von GreenPT zeichnen ein klares Bild: Unter deutschen KI-Unternehmen bleibt die Nutzung von US-Modellen dominierend, während europäische Alternativen wie Mistral bislang nur rund jedes zehnte offenlegende Unternehmen erreichen. Gleichzeitig investieren sensible Sektoren in eigene Modelle oder setzen auf Open-Source-Ansätze – ein Hinweis darauf, dass Kontroll- und Compliance-Anforderungen in diesen Bereichen besonders hoch sind. Für den Markt bedeutet das: Die viel diskutierte technologische Souveränität Europas ist im KI-Bereich noch nicht flächendeckend eingelöst. Die identifizierte Souveränitätslücke – Datenresidenz- oder On-Premise-Versprechen bei gleichzeitiger Nutzung proprietärer US-Modelle – zeigt, wie wichtig Transparenz entlang der gesamten Wertschöpfungskette ist. Für mittelständische Käufer von KI-Lösungen wird es entscheidend, nicht nur Hosting- und Standortaussagen zu prüfen, sondern auch die tatsächlichen Modellanbieter und deren Austauschbarkeit. Wer in Funktionsbereichen mit hohem Compliance-Druck arbeitet, sollte besonders sorgfältig abwägen, ob ein proprietäres US-Modell den internen Anforderungen entspricht oder ob eigene beziehungsweise Open-Source-Modelle besser passen. Insgesamt unterstreicht die Analyse, dass der Markt für europäische Modelle Chancen hat, kurzfristig jedoch von US-Anbietern geprägt bleibt.
Handlungsempfehlung
- Transparenz herstellen: Lassen Sie sich von Anbietern den konkret eingesetzten Modell-Stack (Modell, Hoster, Zugriffswege) schriftlich bestätigen.
- Datenresidenz prüfen: Abgleichen, ob EU-/DE-Standortzusagen auch für das zugrundeliegende KI-Modell gelten – nicht nur für das Hosting.
- Alternativen evaluieren: Europäische Modelle wie Mistral sowie eigene oder Open-Source-Optionen für sensible Anwendungsfälle testen.
- Compliance absichern: Verträge und DPIA/DSFA auf Modellanbieter, Logging, Prompt-/Output-Speicherung und Exit-Strategien ausrichten.
- Risikostreuung planen: Architektur so gestalten, dass ein Wechsel des Modells (Vendor-Portabilität) technisch und vertraglich möglich ist.
Beitragsbild: İsmail Enes Ayhan / Unsplash
