Anthropic-Chef Dario Amodei hat zurückgewiesen, dass sein Unternehmen ein Verbot offener KI-Modelle anstrebt. Verlangt werden stattdessen Sicherheitstests für jedes ausreichend leistungsfähige Modell, offen wie geschlossen. Über die Rechtslage in Europa entscheidet ohnehin nicht Washington, sondern die KI-Verordnung.
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Rund 200 Organisationen haben am 24. Juli einen offenen Brief gegen frühe Beschränkungen für Open-Weights-Modelle unterzeichnet, darunter Nvidia, Microsoft und Meta.[4] Anthropic hat nicht unterschrieben und ist prompt verdächtigt worden, mit dem Ruf nach Regulierung das eigene Geschäft zu schützen.
Das Wichtigste in Kürze
- Anthropic hat nach eigener Darstellung nie ein Verbot offener Modellgewichte gefordert.
- Gefordert werden Chip-Exportkontrollen, ein Vorgehen gegen Distillation und Pflichttests vor dem Release.
- Offene Modelle liegen bei Cyber-Aufgaben nur noch 4 bis 7 Monate hinter der Spitze, 2025 waren es 6 bis 10.
- Ab dem 2. August 2026 drohen Anbietern von Basismodellen bis zu 15 Millionen Euro Bußgeld.
Was fordert Anthropic statt eines Verbots?
Anthropic lehnt ein pauschales Verbot ab. Reguliert werden soll nicht die Herkunft eines Modells, sondern seine Fähigkeit, und zwar über drei Eingriffe.
- Keine leistungsfähigen Chips und Fertigungsanlagen nach China, dazu hartes Vorgehen gegen Schmuggel.
- Politische Maßnahmen gegen Distillation im industriellen Maßstab, weil sie Chip-Kontrollen teilweise aushebelt.
- Pflichttests vor dem Release für alle ausreichend leistungsfähigen Modelle, offen wie geschlossen.
„Offene Modelle ohne gefährliche Fähigkeiten sind ein öffentliches Gut“, schreibt Anthropic-CEO Dario Amodei in seiner Stellungnahme vom 27. Juli.[1] Ein Verbot für US-Unternehmen treffe die Falschen, weil böswillige Akteure selten reguläre Firmen seien.
Der Streitpunkt ist damit nicht die Offenheit der Gewichte, sondern die Distillation: Das Verfahren trainiert ein kleineres Modell auf den Ausgaben eines größeren und braucht dafür einen Bruchteil der Rechenleistung.
Dazu kommt eine technische Asymmetrie: Sicherheits-Feintuning lässt sich aus offenen Gewichten billig entfernen, und einmal veröffentlichte Gewichte holt niemand zurück. Anthropic punktet mit Claude Opus 5 über den Preis, Meta hat mit Muse Spark 1.1 den Open-Source-Pfad verlassen.
Wie groß ist der Rückstand offener Modelle wirklich?
Das britische AI Security Institute hat am 17. Juli gemessen, dass führende offene Modelle bei Cyber-Aufgaben nur noch 4 bis 7 Monate hinter den geschlossenen Spitzenmodellen liegen. 2025 hat die Behörde intern noch 6 bis 10 Monate gemessen.
GLM-5.2 erreicht bei engen Cyber-Aufgaben das Niveau der vier Monate älteren Spitzenmodelle, DeepSeek V4-Pro das von Claude Opus 4.5.[2]
Beim Preis klafft die Lücke weiter: Ein Testlauf über 100 Millionen Token kostet mit den Opus-Modellen rund 74 Euro, mit DeepSeek V4-Pro etwa einen Euro. Dieselbe Verschiebung beschreibt der Mozilla-Report zur Open-Source-KI, und im Cyber-Test von Kimi K3 hat ein offenes Modell Angriffsanfragen nicht verweigert.
Die Debatte läuft unter dem Etikett Offenheit, entschieden wird sie über Rechenleistung. Für europäische Unternehmen zählt nicht das Herkunftsland eines Modells, sondern die Schwelle, ab der die KI-Verordnung greift.
— Markus Seyfferth, Chefredakteur Dr. Web
Wie weit offene Modellgewichte 2026 hinter der Spitze liegen und ab wann die europäische KI-Verordnung greift.
Monate Rückstand offener Modelle bei Cyber-Aufgaben, gemessen im Juli 2026. Durch 2025 waren es noch 6 bis 10 Monate.
Rechenleistung, ab der ein Modell als systemisches Risiko gilt. Damit entfällt die Open-Source-Ausnahme der KI-Verordnung.
Bußgeldrahmen für Anbieter von Basismodellen ab dem 2. August 2026, alternativ 3 % des weltweiten Jahresumsatzes.
Ein Testlauf über 100 Millionen Token
Die Ein-Drittel-Regel
Trainiert ein Unternehmen ein offenes Modell mit mehr als einem Drittel der ursprünglichen Trainingsrechenleistung nach, gilt es nach den Leitlinien der EU-Kommission selbst als Anbieter und muss das KI-Büro binnen zwei Wochen informieren.
Was bedeutet das für Unternehmen in Deutschland?
In der EU hängt die Pflichtenlage nicht am Herkunftsland, sondern an der Rechenleistung. Die Open-Source-Ausnahme der KI-Verordnung entfällt bei systemischem Risiko, und ab dem 2. August 2026 drohen bis zu 15 Millionen Euro oder 3 % des Weltumsatzes.
Artikel 53 Absatz 2 der KI-Verordnung befreit Anbieter offener Modelle von technischer Dokumentation und Informationspflichten gegenüber nachgelagerten Anbietern. Urheberrechts-Policy und Trainingsdaten-Zusammenfassung bleiben Pflicht, ab systemischem Risiko fällt die Ausnahme ganz weg.
Praktisch wichtiger ist die Anbieterrolle: Ein Unternehmen, das ein offenes Modell mit mehr als einem Drittel der ursprünglichen Trainingsrechenleistung nachtrainiert, gilt nach den Leitlinien der Kommission selbst als Anbieter und meldet das binnen zwei Wochen dem KI-Büro.[3]
Wie schnell aus einer Transparenzregel eine Betriebsaufgabe wird, hat sich bei SAPs Assistent Joule gezeigt. Dokumentieren Sie deshalb die Rechenleistung Ihrer Feintunings und prüfen Sie vor dem Produktivgang, wie das Basismodell eingestuft ist. Weitere Entwicklungen sammeln wir in der KI-Rubrik.
Quellen
[1] Anthropic, Dario Amodei: „Our position on open-weights models“
[2] UK AI Security Institute: „How Far Behind the Frontier are Leading Open Weight Models on Cyber?“
[3] Europäische Kommission: „Guidelines for providers of general-purpose AI models“
[4] Microsoft und Mitunterzeichner: „Open Weights and American AI Leadership“
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