KI‑Souveränität stärken: mit bewussten Entscheidungen für das passende LLM

Large‑Language‑Modelle (LLMs) sind für immer mehr Unternehmen inzwischen betriebs- bzw. geschäftskritisch ( Pagerduty, 2026)– auch bei uns in Europa wächst die Nutzung deutlich. Das erhöht den Druck, bei der Auswahl und beim Betrieb von Modellen bewusst zu entscheiden: Welche Anbieter nutzen wir? Wo liegen unsere Daten? Wie stellen wir sicher, dass kritische KI‑Funktionen verfügbar, sicher und rechtskonform bleiben, insbesondere wenn man sich auf Drittanbieter verlässt?

Steigende Abhängigkeiten von globalen Anbietern werfen für europäische Organisationen deshalb zentrale Fragen der digitalen Souveränität und der Lieferkettensicherheit auf.

Warum digitale Souveränität für uns alle zählt

Bitkom definiert Digitale Souveränität als die Fähigkeit zu selbstbestimmtem Handeln und Entscheiden im digitalen Raum – also die Möglichkeit, digitale Systeme, Dienste und Daten in einer Weise zu nutzen und zu gestalten, die der eigenen politischen, wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Zielsetzung entspricht ( bitkom). 

Das ist ein hilfreicher Rahmen für die IT‑Praxis: Es geht nicht darum, „alles selbst zu machen“, sondern darum, handlungsfähig zu bleiben.

In der IT bedeutet das meist sehr konkret:

• Auswahlmöglichkeiten statt Monokultur (mehrere Anbieter, auch aus Europa)
• Sicherheit entlang der Schutzziele Verfügbarkeit, Vertraulichkeit, Integrität
• Portabilität (Exit‑Strategien, Wechselkosten, Vendor-Lock‑in)
• Kontrollierbare Rahmenbedingungen (Datenlokation, Verträge, Auditierbarkeit)

Gerade bei KI-Modellen ist das nicht trivial. Denn die meisten sehr leistungsfähigen Anbieter kommen aus Übersee. 

KI-Souveränität heißt nicht gleich Protektionismus

Dieser Punkt verdient eine kurze Einordnung, weil er im Alltag schnell missverstanden wird: Souveränität ist kein Dogma der vollständigen Unabhängigkeit, sondern ein Rahmen, der eigenständiges, risiko‑bewusstes Handeln ermöglicht.

Mit Blick auf die Hersteller der gängigen KI-Modelle wird deutlich, dass die aktuellen Frontier-Modelle aus den USA (Meta, OpenAI oder Anthropic) und China (Qwen, DeepSeek) kommen. Europäische Anbieter wie Mistral stehen dem hinsichtlich ihrer Leistungsfähigkeit nach. 

Pragmatische Konsequenz: Kurzfristig können wir nicht jeden Teil der Wertschöpfungskette mit Lösungen aus Eurpoa füllen, wenn man Topmodelle nutzen möchte. Unternehmen müssen daher eine individuelle Entscheidung für ein Modell treffen. 

Wie stark sind wir abhängig? Ein kurzer Reality‑Check aus Sicht der Sicherheit

In der Praxis ist die Modellwahl fast immer ein Trade-off zwischen dem eigenen Sicherheitsbedürfnis und der gewünschten Leistungsfähigkeit der Modelle: Denn insbesondere die leistungsfähigsten Modelle lassen sich selten selbst bzw. unabhängig betreiben. 

Bei der Entscheidungsfindung unterstützen wir unsere Kunden auf Basis ihres individuellen Schutzbedarfs und der Leistungsanforderungen an die KI. Wir zeigen Handlungsoptionen auf, liefern fachlichen Input und begleiten die Umsetzung — für sichere, verantwortungsbewusste und unmittelbar umsetzbare Entscheidungen.

Wenn wir mit Kunden über die passende Modellwahl und den richtigen Betriebsmodus sprechen, führen wir diese Diskussion insbesondere aus Sicht der IT-Sicherheit – hinsichtlich einer möglichst souveränen KI-Lösung für den jeweiligen Use-Case. Unsere Erfahrung zeigt: die Bandbreite ist groß. Wir arbeiten mit Organisationen, die konsequent On‑Premise betreiben, genauso wie mit Teams, die bewusst auf US‑Anbieter setzen. Aus zahlreichen Projekten kennen wir die Vor‑ und Nachteile der verschiedenen Betriebsmodi und bringen diese Sichtweisen in jedem Kundenprojekt ein.

Deshalb sprechen wir Empfehlungen immer auch im Kontext der drei grundsätzlichen Schutzziele Verfügbarkeit, Vertraulichkeit und Integrität der IT-Sicherheit aus. Für den schnellen Reality‑Check heben wir Ziele besonders hervor: 

Verfügbarkeit

• Welche Anbieter laufen in unserer KI‑Wertschöpfungskette?
• Wie viele produktive Workflows hängen direkt an einzelnen Public‑APIs oder Hyperscalern?
• Was passiert bei kurzfristigem Ausfall, Rate‑Limiting, Sperrung oder Vertragsende?
• Was passiert bei massiven Preiserhöhungen (oder geänderten kommerziellen Bedingungen)?

Vertraulichkeit

• Welche Daten verlassen unser Sicherheits‑Boundary (Prompts, Dateien, Metadaten)?
• Können wir sicherstellen, dass sensible Inhalte nicht unbeabsichtigt weiterverarbeitet oder gespeichert werden?
• Haben wir eine saubere Trennung zwischen Produktivdaten und Trainingsdaten?

Je nach Antwort auf diese Fragen, fällt die Entscheidung vermutlich auf ein anderes Modell. Wir haben eine Übersicht erarbeitet, die verschiedenen Optionen aufzeigt, welche Modelle und Anbieter es aktuell gibt – und welchen Grad an Eigenständigkeit sie damit erreichen. 

Wir fokussieren uns hierbei bewusst auf das, was Unternehmen aktuell gestalten können: den Betrieb von leistungsfähigen Modellen hinsichtlich ihrer Deployment‑Optionen. 

Verschiedene KI-Modelle im Überblick

In der nachfolgenden Tabelle stellen wir die Szenarien vor, die uns in unseren Kundenprojekten am häufigsten begegnen.

Ein kurzes Fazit

Jede Organisation sollte sich bewusst damit auseinandersetzen, welche Abhängigkeiten sie beim KI‑Einsatz eingeht und wie sie diese steuert. Denn digitale Souveränität ist kein „Alles‑oder‑nichts“, sondern ein praktischer Handlungsrahmen.

Je nach Schutzbedarf kann es sinnvoll sein, mit Open‑Source‑ bzw. Open‑Weights‑Modellen die Portabilität zu erhöhen und On‑Premise‑Szenarien zu ermöglichen, auch wenn das mehr Integrations‑ und Betriebsaufwand bedeutet. Für viele Unternehmen sind EU‑Clouds und spezialisierte Hoster der pragmatische Sweetspot, weil sie Compliance und Datenkontrolle verbessern, ohne den kompletten Betrieb selbst tragen zu müssen. Und dort, wo es wirklich kritisch wird – etwa bei KRITIS oder höchsten Datenschutzanforderungen – bleibt On‑Premise oft die beste Option, sofern Budget und Skills vorhanden sind.

Entscheidend sind bewusste Trade‑offs entlang Verfügbarkeit, Vertraulichkeit (und je nach Use-Case auch Integrität), ein pragmatisches Vorgehen – damit KI ein Wachstumstreiber bleibt und kein systemisches Risiko wird.

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