Ein französisch geführtes Bündnis will die KI der großen US-Konzerne durch einen offenen Stack ersetzen, den viele gemeinsam bauen. Unter dem Namen AI Potluck hat es zuerst den gesamten quelloffenen Bestand vermessen: 24.600 Projekte, davon 421 im Detail. Die Karte zeigt, wo Europa schon mithält und wo eine Abhängigkeit von wenigen Werkzeugen bleibt.
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Open-Source-KI gilt vielen Entscheidern als Bastelkeller, nicht als Fundament fürs Geschäft. Die Pariser Organisation Current AI hält dagegen und legt mit der Gap Map die erste vollständige Landkarte des offenen KI-Stacks vor. Daraus lässt sich ablesen, wo deutsche Firmen heute schon eine Alternative zu OpenAI und Google haben.
Das Wichtigste in Kürze
- AI Potluck ist eine Initiative der Organisation Current AI und will eine öffentlich kontrollierte KI komplett aus quelloffenen Bausteinen zusammensetzen.
- Die zugehörige Gap Map bewertet 24.600 Projekte nach Offenheit, Reife und Verbreitung und beschreibt 421 davon im Detail.
- Die größte Schwachstelle ist die Abhängigkeit von wenigen Basis-Werkzeugen wie vLLM, llama.cpp und SGLang.
- Für Firmen im DACH-Raum taugt die Karte als Einkaufsliste für eine KI ohne feste Bindung an US-Anbieter.
Was will AI Potluck?
Der Name spielt auf das gemeinsame Essen an, zu dem jeder Gast ein Gericht mitbringt. Genauso soll der KI-Stack wachsen. Current AI koordiniert, viele Beteiligte steuern einzelne Bausteine bei. Am Ende soll ein Produkt stehen, das keinem einzelnen Konzern und keinem Land gehört.[1]
Hinter dem Projekt steht kein Bastlerkollektiv, sondern eine öffentlich-private Partnerschaft mit rund 350 Millionen Euro an Zusagen, Teil eines auf fünf Jahre angelegten Plans über 2,2 Milliarden Euro. Zu den Geldgebern zählen die französische Regierung, Google DeepMind und mehrere Stiftungen. Ein erster Chatbot namens Alpha Chat entstand in acht Wochen allein aus offenen Komponenten.
Was zeigt die Gap Map?
Die Gap Map bewertet jedes Projekt auf drei Achsen: wie offen es ist, wie leistungsfähig und wie verbreitet.[2] Von rund 24.600 gesichteten Projekten hat das Team 421 genauer untersucht, darunter 266 Werkzeuge und Bibliotheken, 85 Modelle, 50 Datensätze und 20 Hardware-Vorhaben von 228 Organisationen.
Die Karte ordnet auch ein, was schon trägt. Bei den Modellen mit offenen Gewichten hat sich zuletzt viel bewegt, etwa als das Start-up River AI knapp eine Milliarde Euro für eigene offene Modelle einsammelte. Bei den Werkzeugen bleibt dagegen oft unklar, wo Offenheit endet, wie der Streit um Qualcomms KI-Sprache Mojo und ihren geschlossenen Compiler zeigt.
Sichtbar wird vor allem eine Lücke bei der Ausfallsicherheit. Basis-Werkzeuge wie vLLM, llama.cpp und SGLang sind ausgereift und wirklich offen, doch von ihnen existiert nur eine Handvoll. Fällt eines aus, wackelt der ganze Stack, ein Risiko, das Fachleute Bus-Faktor nennen.
Eine offene KI-Basis ist für europäische Unternehmen keine Ideologie, sondern eine Frage der Lieferkette. Ein Team, das die quelloffenen Werkzeuge beherrscht, macht sich nicht von einem einzigen US-Anbieter abhängig.
— Michael Dobler, Herausgeber Dr. Web
Was bedeutet das für Firmen im DACH-Raum?
Eine offene Basis entbindet nicht von den Regeln. Seit dem 2. August 2025 gelten die Pflichten des EU AI Act für Universalmodelle. Quelloffene Anbieter sind davon nur teilweise befreit.[3] Ab der Schwelle für systemische Risiken greifen die vollen Vorgaben, unabhängig von der Lizenz.
Der eigentliche Hebel ist die digitale Souveränität. Offene Modelle erreichen inzwischen fast das Niveau der geschlossenen Systeme, laut einer Erhebung von Mozilla liegt der Rückstand bei rund drei Prozent, während die Kosten in drei Jahren um bis zu das Fünfzigfache gefallen sind.[4] Europäische Projekte wie Mistral oder das von der EU geförderte OpenEuroLLM liefern die passenden Modelle dazu.[5]
Für die Praxis folgen daraus mehrere Schritte. Gleichen Sie zuerst ab, welche Bausteine der Gap Map Ihren jetzigen Anbieter ersetzen könnten. Vor jedem Pilotprojekt klären Sie zudem, wer die offenen Werkzeuge betreibt und pflegt, damit der Bus-Faktor nicht zum eigenen Problem wird. Lizenz und Herkunft jedes Modells gehören dokumentiert, denn Offenheit ist eine Vertrags- und keine Glaubensfrage.
Der Wettbewerbsvorteil liegt damit nicht im Modell selbst, sondern in der Fähigkeit, den offenen Stack sicher zu betreiben. Die Gap Map ist dafür der erste brauchbare Fahrplan.
Quellen
[1] AI Potluck: „AI made and owned by the public“
[2] Current AI: „Introducing the Gap Map v0.1“
[3] Europäische Kommission: Regulierungsrahmen für KI (AI Act)
[4] Mozilla: „The State of Open Source AI“ (2026)
[5] OpenEuroLLM: Pan-europäische Open-Source-LLM-Initiative
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