Der RAISE Summit 2025 in Paris präsentierte die neuesten Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz und zog 6.500 Fachleute aus aller Welt an. Zu den wichtigsten Höhepunkten gehörten:

• Agentische KI: Autonome Systeme wie „SurferH“ von H Company verändern Arbeitsabläufe und Entscheidungsprozesse. Die Gewinner des Hackathons stellten Tools für die Personalbeschaffung, Einarbeitung und IT-Verwaltung vor.
• Souveräne KI: Die Nationen konzentrieren sich auf die lokale Datenkontrolle, wobei Europa 200 Milliarden Euro in die KI-Infrastruktur investiert. Unternehmen wie Cerebras Systems sind mit kostengünstigen, leistungsstarken Modellen führend.
• Open-Source-KI: Modelle wie Llama 3.1 und Mistral 7B konkurrieren mit proprietären Systemen und bieten Unternehmen kostengünstige, skalierbare Lösungen.
• KI-Infrastruktur: Innovationen im Bereich Rechenleistung und Speicher, wie beispielsweise die kosteneffiziente Infrastruktur und Exascale-Speicherlösungen von Vultr, treiben die Skalierbarkeit voran.
• Branchenanwendungen: KI revolutioniert Bereiche wie Cybersicherheit, Biowissenschaften und Kundensupport, indem sie Arbeitsabläufe automatisiert und die Effizienz verbessert.

Die Veranstaltung unterstrich die wachsende Rolle Europas bei Innovationen im Bereich der künstlichen Intelligenz, wobei der Schwerpunkt auf Zusammenarbeit, Compliance und skalierbaren Lösungen lag.

Agentische KI und Workflow-Automatisierung

Gewinner des RAISE-Hackathons und ihre KI-Lösungen

Der RAISE 2025 Hackathon brachte 6.246 Teilnehmer zusammen ^[1], die sich alle darauf konzentrierten, Lösungen für dringende geschäftliche Herausforderungen zu entwickeln. Die herausragenden Projekte zeigten, wie agierende KI über die grundlegende Automatisierung hinausgeht und Systeme schafft, die in der Lage sind, selbstständig Entscheidungen zu treffen und zu handeln.

Der Gewinner des ersten Platzes, Unmask, revolutioniert die Arbeitsabläufe bei der Personalbeschaffung. Diese Plattform überprüft Lebensläufe, bestätigt die Identität von Bewerbern und analysiert Interviewdaten in Echtzeit. Durch den Wegfall manueller Überprüfungsengpässe können Personalabteilungen schnellere und zuverlässigere Einstellungsentscheidungen treffen. Onboard-Me, das den zweiten Platz belegte, verwandelt statische Unternehmensdokumente in interaktive Onboarding-Erlebnisse, die auf die Lernbedürfnisse jedes einzelnen Mitarbeiters zugeschnitten sind. Axiom Prime hebt den IT-Betrieb auf die nächste Stufe, indem es die Infrastruktur autonom überwacht und Systemprobleme diagnostiziert, sodass keine ständige menschliche Überwachung mehr erforderlich ist. Ringy verbessert den Kundensupport durch Echtzeit-Transkription und Einblicke während Live-Anrufen, unterstützt durch Groq AI auf der Infrastruktur von Vultr. (Details stammen aus offiziellen Hackathon-Aufzeichnungen ^[4])

Diese Projekte zeigen, wie agentenbasierte KI die Automatisierung von Arbeitsabläufen verändert und sie intelligenter und anpassungsfähiger macht.

Wie agentische KI Geschäftsabläufe verändert

Inspiriert von diesen bahnbrechenden Hackathon-Innovationen überdenken Unternehmen ihren Ansatz zur Automatisierung. Anstatt nur Arbeitsabläufe zu digitalisieren, geht die agentenbasierte KI grundlegende Probleme wie sich wiederholende Genehmigungen, fragmentierte Daten und manuelle Aufgabenübergaben an.

Experten sagen voraus, dass bis 2028 mindestens 15 % der Entscheidungen am Arbeitsplatz automatisiert sein werden ^[7]. Darüber hinaus erwarten 93 % der IT- und Unternehmensleiter, dass KI proaktivere und personalisiertere Dienstleistungen ermöglichen wird ^[6. Der Aufstieg von No-Code-Plattformen wie Make, Zapier und n8n ermöglicht es auch nicht-technischen Teams, KI-Agenten für spezielle Aufgaben wie Echtzeit-Anzeigentests oder CRM-Lead-Analysen zu entwickeln. Diese Zugänglichkeit fördert die Bildung von Hybrid-Teams, in denen KI-Agenten eher als Kooperationspartner denn als bloße Werkzeuge fungieren.

„Die Organisationen, die erfolgreich sein werden, sind nicht unbedingt diejenigen, die am meisten automatisieren. Es werden diejenigen sein, die KI als vertrauenswürdigen und fähigen Teamkollegen integrieren.“ – Nadine Soyez, KI-Beraterin ^[7]

Die Fähigkeit zur effektiven Zusammenarbeit mit KI-Agenten soll die Konzentration des Menschen auf hochwertige Aufgaben um 65 % steigern. ^[7], was die Arbeitsweise in verschiedenen Branchen grundlegend verändern wird.

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KI-Infrastruktur und souveränes Computing

Entwicklungen der Unternehmensinfrastruktur

Um skalierbare KI-Systeme zu entwickeln, braucht es mehr als nur modernste Prozessoren. Der eigentliche Durchbruch liegt in der Infrastruktur, die diese Systeme unterstützt und darüber entscheidet, ob Unternehmen sich den Einsatz von KI-Lösungen in großem Maßstab leisten können. Auf dem RAISE Summit 2025 standen zwei wesentliche Elemente im Vordergrund: Rechenleistung und Speicherkapazität.

Vultr hob hervor, wie eine komponierbare Infrastruktur durch die Einführung eines entwicklerfreundlichen Ansatzes die Kosten senken kann. Die vorgefertigten Terraform-Vorlagen des Unternehmens helfen Unternehmen dabei, schnell vom Proof-of-Concept zur vollständigen Produktion überzugehen. Kevin Cochrane, Chief Marketing Officer von Vultr, wies darauf hin, dass die KI-fokussierte Infrastruktur des Unternehmens die Cloud-Kosten um bis zu 90 % senken könnte ^[4]. Mit 32 Cloud-Rechenzentrumsregionen weltweit, darunter ein wichtiger Knotenpunkt in Paris, ist Vultr einzigartig positioniert, um sowohl die Leistungsanforderungen als auch die strengen regulatorischen Anforderungen europäischer Unternehmen zu erfüllen ^[4.

Die Speicherung wird oft übersehen, spielt jedoch eine entscheidende Rolle in KI-Pipelines. George Kurian, CEO von NetApp, betonte diesen Punkt:

Speicher ist der heimliche Held in KI-Pipelines, und ... die Datengravitation treibt die Innovation bei Kubernetes voran. ^[8].

Da KI-Modelle immer größer werden und Trainingsdatensätze immer umfangreicher, wird die Fähigkeit, Daten effizient zu verwalten und zu verschieben, genauso wichtig wie die Rechenleistung. Unternehmen wie NetApp und DDN bringen Exascale-Speicherlösungen auf den Markt, die Datenengpässe beseitigen und einen reibungslosen Betrieb gewährleisten sollen.

Auch die Branche schaltet einen Gang höher und bewegt sich von „Stufe Null“ – mit Schwerpunkt auf dem Training grundlegender Modelle – zu „Stufe Eins“, in der Unternehmen damit beginnen, Open-Source-Sprachmodelle (LLMs) für den produktiven Einsatz einzusetzen. Kevin Cochrane erklärte diese Entwicklung wie folgt:

Wir befinden uns gerade in der ersten Phase, in der Unternehmen damit beginnen, Open-Source-LLMs für die Produktionsinferenz einzusetzen, um die Effizienz aller ihrer Unternehmensabläufe zu steigern. ^[8].

Diese Entwicklung verlagert den Schwerpunkt der Infrastruktur hin zu einer verteilten Bereitstellung und spiegelt damit die sich wandelnden Anforderungen von Unternehmen wider, die KI in großem Umfang einsetzen.

Da die Anforderungen von Unternehmen immer komplexer werden, verändern Faktoren wie regionale Vorschriften und Compliance die Prioritäten für die KI-Infrastruktur.

Strategien zur Entwicklung souveräner KI

Bei der Souveränität in der KI geht es nicht nur um Politik, sondern auch um Kontrolle, Compliance und die Förderung des regionalen Wirtschaftswachstums. Auf dem RAISE Summit 2025 wurde souveräne KI wie folgt beschrieben:

Die neue Firewall in einer grenzenlosen Technologiewelt ^[3].

Die europäischen Nationen sind hier führend und legen Wert auf eine Infrastruktur, die Daten innerhalb ihrer Grenzen hält und den lokalen Vorschriften entspricht.

Die Europäische Union hat 200 Milliarden Euro für die Entwicklung künstlicher Intelligenz bereitgestellt, wobei 20 Milliarden Euro speziell für den Bau von KI-Gigafabriken vorgesehen sind, um die regionale Forschung und Innovation voranzutreiben. ^[5]. Diese Investitionen sollen die Fortschritte im Bereich der Infrastruktur ergänzen und sicherstellen, dass KI-Anwendungen skalierbar und konform bleiben. Frankreich beispielsweise treibt den Ausbau von Rechenzentren voran, die mit Kernenergie betrieben werden, um sich als klimaneutraler, souveräner KI-Hub zu etablieren ^[5.

Karl Havard von Nscale skizzierte die drei wichtigsten Säulen der souveränen KI:

Kontrolle, Compliance und Wachstum ^[3].

Das bedeutet, dass Unternehmen sorgfältig darauf achten müssen, wo ihre Daten gespeichert und verarbeitet werden, strenge Vorschriften wie die DSGVO einhalten und lokale Kapazitäten aufbauen müssen, um die Abhängigkeit von ausländischen Technologieanbietern zu verringern. Dieser Ansatz gewinnt weltweit an Bedeutung, wie die „Gemeinsame Erklärung zu integrativer und nachhaltiger KI” zeigt, die von 58 Ländern – darunter Indien, China und mehrere EU-Mitglieder – während des Pariser Gipfels 2025 unterzeichnet wurde ^[9].

Die praktischen Auswirkungen dieser Strategien sind immens. Angesichts strengerer Gesetze zur Datenhoheit in ganz Europa ist eine souveräne Cloud-Infrastruktur nicht mehr optional, sondern wird zur Notwendigkeit. Kevin Cochrane unterstrich diesen Punkt:

Souveräne Cloud-Infrastrukturen werden immer wichtiger, da Regierungen und Unternehmen strengeren Compliance- und Datenhoheit-Vorgaben unterliegen. ^[4].

Vorausschauende Unternehmen nutzen diese Chance, um KI-Systeme zu entwickeln, die nicht nur lokal konform sind, sondern auch global skalierbar sind und gleichzeitig regionale Anforderungen berücksichtigen.

Open-Source-KI und Optimierung der Inferenz

Wachstum von Open-Source-KI-Modellen

Open-Source-KI hat ein Niveau erreicht, auf dem sie nun direkt mit proprietären Systemen konkurrieren kann. Bis 2025 erreichten Modelle wie Llama 3.1 (mit 405 Milliarden Parametern) und Falcon 180B eine Leistung, die Experten als „bahnbrechend“ bezeichnen und die mit proprietären Giganten wie GPT-4 und Googles PaLM 2-Large mithalten kann. ^[10]. Der Wandel ist atemberaubend: Allein die Open-Source-Modelle von Meta wurden über 400 Millionen Mal heruntergeladen, wobei die Download-Rate im Jahr 2025 zehnmal höher war als noch ein Jahr zuvor ^[10.

Was diese Dynamik antreibt, ist der Aufstieg kleinerer, hocheffizienter Modelle. So übertraf beispielsweise Mistral 7B mit nur 7,3 Milliarden Parametern Meta's Llama 2 13B in allen Benchmarks und war dabei schneller und kosteneffizienter. ^[10]. Dieser Durchbruch bedeutet, dass Unternehmen keine teuren Cloud-Setups mehr benötigen, um auf leistungsstarke KI zugreifen zu können. Stattdessen können sie diese Modelle auf handelsüblicher Hardware ausführen, beispielsweise auf einer einzelnen NVIDIA RTX 4090 oder sogar einem Mac mit 32 GB RAM ^[10.

Mark Zuckerberg hob diesen Fortschritt hervor und erklärte:

Dieses Jahr kann Llama 3 mit den modernsten Modellen mithalten und ist in einigen Bereichen sogar führend. ^[10].

Die Auswirkungen auf Unternehmen sind eindeutig: 51 % der Unternehmen, die Open-Source-KI-Tools einsetzen, gaben einen positiven ROI an, verglichen mit 41 % der Unternehmen, die ausschließlich auf proprietäre Lösungen setzen. ^[11]. Plattformen wie Hugging Face, die mittlerweile mehr als 100.000 Modelle hosten, haben es Entwicklern einfacher denn je gemacht, darauf zuzugreifen und Innovationen zu entwickeln ^[10. Innerhalb nur einer Woche nach der Veröffentlichung von Llama 3 haben Entwickler über 600 abgeleitete Modelle erstellt und damit die Innovationsgeschwindigkeit demonstriert, die Open Source fördert ^[10. Dieser Fokus auf Effizienz und Zugänglichkeit ebnet den Weg für Fortschritte bei der Inferenzleistung.

Verbesserung der Leistung und Kosten der KI-Inferenz

Da Open-Source-KI-Modelle neue Höhen erreichen, hat sich der Fokus auf die Optimierung der Inferenz verlagert – damit KI schneller und kostengünstiger eingesetzt werden kann. Auf dem RAISE Summit 2025 betonten Experten, dass die Verbesserung der Inferenzgeschwindigkeit und -kosten für die Skalierung von KI-Anwendungen unerlässlich ist, insbesondere für die „Agentic Revolution”. Diese nächste Phase der KI erfordert Systeme, die Daten in Echtzeit verarbeiten und darauf reagieren können, anstatt nur Text zu generieren ^[3][12].

Hardware-Innovationen verändern die Wirtschaftlichkeit der Inferenz. Unternehmen wie Cerebras Systems haben Wafer-Scale-Engines für ultraschnelle Verarbeitung eingeführt, während Groq und FuriosaAI Chips entwickelt haben, die speziell auf große Rechenzentren zugeschnitten sind ^[3]. Im Juli 2025 ging Cerebras eine Partnerschaft mit GSK ein Projekt namens „Molecules at Wafer-Scale” und nutzt diese Technologie, um die Arzneimittelforschung und die Forschung in den Lebenswissenschaften zu beschleunigen ^[3. Unterdessen hat Scaleway im Dezember 2025 als erster europäischer Cloud-Anbieter die NVIDIA Blackwell Ultra B300-GPUs an und erzielte damit eine Leistungssteigerung von 50 % gegenüber dem Vorgängermodell B200 ^[12.

Die Kosteneinsparungen durch diese Fortschritte sind greifbar. Die KI-native Infrastruktur von Vultr beispielsweise war die Grundlage für das im Juli 2025 beim Hackathon siegreiche Projekt Ringy. Dieses Echtzeit-Kundensupport-Tool demonstrierte, wie eine Verarbeitung mit extrem geringer Latenz auf global verteilten Systemen effizient funktionieren kann. ^[4]. Aude Durand, stellvertretende CEO der iliad-Gruppe und Präsidentin von Scaleway, fasste es so zusammen:

KI wird immer intelligenter, schneller und ist überall gleichzeitig präsent ^[12].

Auf der Softwareseite gehen Unternehmen wie Together AI und Fireworks AI inferenzspezifische Herausforderungen an, indem sie Software optimieren, um Hardwarebeschränkungen zu umgehen. Diese Verbesserungen ermöglichen es Unternehmen außerhalb der Technologiegiganten, modernste Modelle in großem Maßstab einzusetzen ^[3]. Die Kombination aus Open-Source-Innovation und optimierter Inferenz verändert die KI-Landschaft und macht fortschrittliche Implementierungen zugänglicher als je zuvor.

RAISE Summit 2025 | Die KI-Evolution: Open Source, schnelle Inferenz und die agentische Revolution

KI-Anwendungen in verschiedenen Branchen

Diese Beispiele verdeutlichen, wie Fortschritte in der KI die Arbeitsweise von Unternehmen in verschiedenen Branchen verändern.

KI in Cybersicherheit, Datenverwaltung und Entwicklungswerkzeugen

KI-gesteuerte Systeme revolutionieren Kernbranchen durch die Automatisierung und Verbesserung kritischer Prozesse. Auf dem RAISE Summit 2025 stellten Führungskräfte Innovationen im Bereich der KI vor, mit denen sich gesamte Arbeitsabläufe nahtlos verwalten lassen.

Im Bereich Cybersicherheit hat sich der Fokus auf „Offensive Security“ verlagert, bei der KI eingesetzt wird, um potenzielle Angriffe zu simulieren, bevor sie stattfinden. Nikesh Arora, CEO von Palo Alto Networks, sprach über die Arbeit seines Unternehmens an automatisierten Systemen zur Erkennung von Bedrohungen, die Schwachstellen proaktiv identifizieren sollen. Außerdem stellte er das Konzept der „Sovereign AI“ als „neue Firewall“ für Unternehmen in stark regulierten Umgebungen vor. ^[3].

Paul Bloch, Präsident und Mitbegründer von DDN, betonte die Bedeutung der Datenverwaltung und erklärte: „KI ist der Dreh- und Angelpunkt – Daten sind die Kraft.“ Dies unterstreicht, wie KI unstrukturierte Daten in verwertbare Erkenntnisse umwandeln kann. Ein bemerkenswertes Beispiel dafür gab es im Juli 2025, als Sanofi eine Partnerschaft mit Snowflake einging, um ein KI-gesteuertes Framework zu entwickeln, mit dem sich riesige Mengen an Forschungsdaten in wertvolle Werkzeuge für die Arzneimittelentwicklung umwandeln lassen, die den gesamten Weg „vom Molekül bis zum Marktwert“ abdecken. ^[3].

Auch der Bereich der Entwicklungswerkzeuge befindet sich im Wandel. Lovable, ein auf agentenbasiertes Coding spezialisiertes Start-up, erzielte bis Juli 2025 innerhalb von nur sieben Monaten einen wiederkehrenden Jahresumsatz von 70,5 Millionen Euro. ^[3]. CEO Anton Osika demonstrierte, wie ihre Technologie es KI ermöglicht, Codierungsaufgaben autonom zu bewältigen, anstatt nur Snippets vorzuschlagen. In ähnlicher Weise führten NinjaTech AI und Cerebras im Juli 2025 „Truly Autonomous AI Agents” ein, die die schnelle Inferenztechnologie von Cerebras nutzen, um komplexe, mehrstufige Workflows ohne menschliches Zutun auszuführen ^[3].

Diese Innovationen ebnen den Weg für neue Dienstleistungsmodelle, die stark auf KI-gesteuerte Automatisierung setzen.

Neue Trends in der agentenbasierten KI

Ein wichtiges Thema, das sich branchenübergreifend abzeichnet, ist der Übergang von traditioneller Software zu autonomen KI-Agenten. Des Traynor hat diesen Wandel mit dem Satz „Der Tod von SaaS, der Beginn der Agenten“ auf den Punkt gebracht. ^[3]. Dies spiegelt einen wachsenden Trend wider, bei dem Unternehmen von Tools, die Menschen lediglich unterstützen, zu Systemen übergehen, die ganze Arbeitsabläufe selbstständig erledigen können.

Bis 2028 werden voraussichtlich 68 % der Service- und Support-Interaktionen mit Technologieanbietern von Agentic AI abgewickelt werden. ^[6]. Gartner prognostiziert, dass bis 2029 80 % der routinemäßigen Kundendienstanfragen von diesen Systemen bearbeitet werden, wodurch die Kosten um etwa 30 % gesenkt werden könnten ^[6. Parloa, das bis 2025 zu einem europäischen KI-Einhorn wurde, ist ein Beispiel für diesen Wandel. Die agentenbasierten KI-Lösungen des Unternehmens gehen über einfache Chatbots hinaus und ermöglichen es vollständig autonomen Agenten, Kundenprobleme effektiv zu lösen ^[3.

In Bereichen wie Cybersicherheit und Datenverwaltung gehen 93 % der IT- und Unternehmensleiter davon aus, dass Agentic AI durchweg personalisiertere und proaktivere Dienste liefern wird. ^[6]. Allerdings bevorzugen 89 % der Kunden nach wie vor eine Mischung aus KI und menschlicher Unterstützung, was die Notwendigkeit eines ausgewogenen Ansatzes unterstreicht. Unternehmen werden wahrscheinlich damit beginnen, risikoarme Aufgaben wie den internen Support oder routinemäßige Kundenanfragen zu automatisieren, bevor sie auf kritischere Vorgänge ausweiten, bei denen menschliches Urteilsvermögen nach wie vor von entscheidender Bedeutung ist ^[6].

Wichtige Erkenntnisse aus dem RAISE-Gipfel 2025

Der RAISE Summit 2025 unterstrich die starke Position Europas im KI-Sektor und versammelte führende Fachleute im Carrousel du Louvre in Paris zu bedeutungsvollen B2B-Interaktionen. Die Veranstaltung würdigte auch die Fortschritte im Bereich der KI mit der Vergabe eines Preisgeldes in Höhe von 5 Millionen Euro. Die Mitbegründer Michael Amar, Henri Delahaye und Hadrien de Cournon erklärten:

Mit seiner zweiten Ausgabe hat sich der RAISE Summit erneut als die führende Veranstaltung für B2B-Fachleute erwiesen, die in der KI-Landschaft neue Wege gehen, etwas aufbauen und Kontakte knüpfen möchten, um die richtigen Partner für die Bereitstellung innovativer Lösungen zu finden. ^[1]

Bei dem Gipfeltreffen ging es nicht nur um Networking. Es zeigte auch, wie Partnerschaften zwischen verschiedenen Branchen die KI neu gestalten, und präsentierte Erkenntnisse von Sanofi sowie von Technologiegiganten wie Google Cloud, AWS, Nvidia und Mistral AI.

Hackathon-Projekte und Networking-Möglichkeiten

Die Veranstaltung „RAISE Your Hack“ hat den Innovationsgeist zum Leben erweckt und wurde mit 6.246 Teilnehmern zum weltweit größten KI-Hackathon. ^[1]. Die beim Hackathon vorgestellten Projekte zeigten praktische Lösungen für reale Herausforderungen. Einige konzentrierten sich beispielsweise auf die Automatisierung von Einstellungsprüfungsprozessen, während andere KI-gestützte chirurgische Führungssysteme vorstellten, die sowohl die Operationszeiten als auch die Strahlenbelastung reduzierten. Diese Projekte unterstrichen, wie KI die Effizienz in verschiedenen Bereichen steigern kann.

Globale KI-Souveränität und branchenübergreifende Zusammenarbeit

Eines der Hauptthemen des Gipfels war „Algorithmische Unabhängigkeit“, wobei die Bedeutung souveräner KI für die Sicherung der nationalen Infrastruktur hervorgehoben wurde. Die Diskussionen drehten sich um die Erreichung von drei Hauptzielen: Kontrolle, Compliance und Wachstum ^[3]. Der Fokus Europas auf die Entwicklung souveräner GPU-Kapazitäten und einer lokalisierten Cloud-Infrastruktur spiegelt sein Engagement für die Einhaltung von Datenresidenzstandards wider, während es gleichzeitig seine Führungsposition im Bereich der KI-Entwicklungen behauptet.

Der 4F-Kompass (Foundation, Frontier, Friction, Future) bot einen Rahmen für das Verständnis des transformativen Potenzials der KI in verschiedenen Branchen. Dieser Ansatz ermutigte die Teilnehmer, innovative Anwendungen zu erforschen und gleichzeitig eine verantwortungsvolle Umsetzung sicherzustellen. ^[2]. Mike Mattacola, GM International bei Coreweave, fasste die Energie der Veranstaltung zusammen:

Tolle Menschen, großartige Atmosphäre – genau das braucht Europa dringend. Wir müssen in Europa öfter zusammenkommen und uns darauf konzentrieren, wie wir die KI vorantreiben können. ^[2]

Häufig gestellte Fragen

Was ist agentenbasierte KI, in einfachen Worten?

Agentische KI stellt eine neue Stufe der künstlichen Intelligenz dar, bei der Systeme unabhängig arbeiten, selbstständig Entscheidungen treffen und Aufgaben verwalten, ohne dass eine kontinuierliche Überwachung durch den Menschen erforderlich ist. Im Gegensatz zu älteren KI-Modellen, die lediglich auf Befehle reagieren, kann agentische KI die Initiative ergreifen, Daten analysieren und komplexe Arbeitsabläufe autonom bewältigen. Diese Entwicklung ermöglicht es Unternehmen, Abläufe zu vereinfachen, Aufgaben zu automatisieren und Entscheidungsprozesse zu verbessern, was zu einer erheblichen Veränderung der Nutzung von KI in verschiedenen Branchen führt und die Dynamik am Arbeitsplatz neu gestaltet.

Wie kann meine Organisation souveräne KI in Europa einführen, ohne gegen Compliance-Vorschriften zu verstoßen?

Um souveräne KI in Europa unter Einhaltung der Vorschriften zu fördern, ist es unerlässlich, sich auf KI-Systeme zu stützen, die unter Verwendung lokaler Infrastruktur, Daten und Fachkenntnisse entwickelt wurden. Dieser Ansatz gewährleistet eine bessere Kontrolle und entspricht den EU-Standards, wie beispielsweise dem KI-Gesetz, indem er Transparenz, Sicherheit und ethische Praktiken in den Vordergrund stellt. Der Fokus sollte auf der Entwicklung von KI-Lösungen liegen, die sicher und anpassungsfähig sind und auf lokale Anforderungen zugeschnitten sind. Die Zusammenarbeit mit vertrauenswürdigen regionalen Anbietern kann dabei helfen, ein Gleichgewicht zwischen technologischem Fortschritt und der Einhaltung gesetzlicher und ethischer Richtlinien zu finden.

Welche Open-Source-Modelle sind für die Produktion am praktischsten und welche Hardware benötigen sie?

Im Jahr 2025 werden wahrscheinlich Open-Source-Modelle, die für die Produktion geeignet sind, diejenigen sein, die durch aktive Community-Beteiligung unterstützt werden und skalierbare Bereitstellungsfunktionen bieten. Um die Anforderungen dieser Modelle zu erfüllen, sind häufig leistungsstarke GPUs wie die NVIDIA A100 oder dedizierte Inferenzserver erforderlich. Darüber hinaus spielen optimierte Inferenz-Engines eine entscheidende Rolle bei der Gewährleistung der Effizienz für groß angelegte Operationen. Beispiele für Lösungen, die auf diese Anforderungen zugeschnitten sind, sind vLLM und Ollama.

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