KI-Souveränität: Warum sie sich nicht am Modell entscheidet

Ein europäisches Modell macht noch keine souveräne Bank

In vielen Diskussionen über digitale Souveränität dreht sich alles um die Herkunft des Sprachmodells: amerikanisch, europäisch, offen oder geschlossen. Die Frage ist berechtigt, greift aber zu kurz. Ein Institut, das ein europäisches Modell so fest in seine Anwendungen einbaut, dass es nicht mehr wechseln kann, ist ebenso abhängig wie eines, das an einen US-Anbieter gebunden ist.

KI-Souveränität entscheidet sich an der Architektur, nicht am Modell: Souverän ist ein Institut, das jederzeit bestimmen kann, wo seine Daten verarbeitet werden, welches Modell eine Aufgabe übernimmt, und das den Wechsel des Modells oder Anbieters ohne Betriebsunterbrechung vollziehen kann.

Wie setzt die Sparkassen-Finanzgruppe Souveränität um?

Mit eigener Infrastruktur und austauschbaren Modellen. Der KI-Assistent S-KIPilot steht nach dem FI-Magazin 1/2026 der Finanz Informatik an allen Arbeitsplätzen der Sparkassen und weiterer Verbundpartner zur Verfügung; betrieben wird er in den Rechenzentren der Finanz Informatik, alle Daten verbleiben in deren eigener Cloud. Nach einem Praxisbericht im IT-Finanzmagazin vom Juli 2026 hat sich die Finanz Informatik bewusst gegen Cloud-KI entschieden und setzt Open-Source-Modelle auf einer eigenen KI-Plattform ein, die nur innerhalb der geschützten Infrastruktur läuft.

Für die Souveränitätsfrage ist ein anderes Detail aufschlussreicher: Gestartet ist der Assistent mit einem Modell von Mistral, inzwischen sind weitere Modelle wie Mistral Small und gpt-oss-120b von OpenAI hinzugekommen, und ein automatisches Routing wählt je nach Art der Anfrage das passende Modell. Erweitert wurde der Modellbestand nach dem Bericht ohne Neugestaltung der Infrastruktur. Souveränität entsteht hier nicht durch die Wahl des einen richtigen Modells, sondern durch die Fähigkeit, Modelle hinzuzunehmen und zu tauschen.

Was verlangt die Regulierung?

Nachweisbare Austauschbarkeit. Die europäische Verordnung über die digitale operationale Resilienz, DORA, verlangt in Artikel 28 Absatz 8 für IKT-Dienstleistungen, die kritische oder wichtige Funktionen unterstützen, dokumentierte und getestete Ausstiegsstrategien; ein Wechsel muss ohne Betriebsunterbrechung und ohne Qualitätseinbußen für Kunden möglich sein. Artikel 29 fordert vor Vertragsschluss eine Bewertung des Konzentrationsrisikos, ausdrücklich auch für den Fall, dass ein Anbieter nicht ohne Weiteres ersetzbar ist oder sich Verträge bei demselben Anbieter häufen. Artikel 30 schreibt unter anderem die Rückgabe von Daten in leicht zugänglichem Format und eine angemessene Übergangsfrist vor.

Damit ist eine austauschbare und prüfbare Architektur nicht nur strategisch klug, sondern regulatorisch angelegt. Ein Etikett wie „souverän“ oder „europäisch“ ersetzt keinen getesteten Ausstiegsplan.

Warum reicht ein EU-Rechenzentrum nicht aus?

Weil der Ort der Daten nicht über das anwendbare Recht entscheidet. Nach 18 U.S.C. § 2713, eingeführt durch den CLOUD Act von 2018, müssen US-Anbieter Daten in ihrem Besitz oder unter ihrer Kontrolle auf behördliche Anordnung herausgeben, unabhängig davon, ob die Daten innerhalb oder außerhalb der USA gespeichert sind. Ein Cluster in einer europäischen Region beantwortet die Souveränitätsfrage deshalb nur teilweise.

Ebenso verbreitet ist der Irrtum, zwei Cloud-Verträge bedeuteten Unabhängigkeit. Zwei Anbieter schützen vor dem Ausfall eines Anbieters, nicht vor strategischer Abhängigkeit, wenn beide denselben Rechtsrahmen haben und die Anwendungen an ihre jeweiligen Dienste gebunden sind. Ausweichfähigkeit entsteht erst, wenn die Anwendung selbst nicht an einen Anbieter gebunden ist.

Welche Rolle spielen offene Modelle?

Eine wachsende. Offene Modelle mit frei verfügbaren Gewichten, sogenannte Open-Weight-Modelle, lassen sich auf eigener Infrastruktur betreiben. Der „AI Index Report 2025“ der Stanford University berichtet, dass der Leistungsabstand zwischen dem besten geschlossenen und dem besten offenen Modell auf einer verbreiteten Vergleichsplattform innerhalb eines Jahres von 8,0 auf 1,7 Prozent geschrumpft ist. Mistral AI veröffentlicht beispielsweise Mistral Small 3 unter der freien Lizenz Apache 2.0; das Modell lässt sich nach Angaben des Herstellers in komprimierter Form auf einer einzelnen Grafikkarte betreiben.

Offene Modelle sind ein wichtiger Baustein, aber kein Selbstzweck. Auch ein offenes Modell bindet, wenn Anweisungen, Prüfregeln und Schnittstellen nur mit ihm funktionieren. Wie die Austauschbarkeit auf Modellebene technisch gelingt, beschreibt der Beitrag zur Multi-LLM-Strategie; ein Beispiel für lokalen Betrieb zeigt der Beitrag zu lokaler KI in der Marktfolge.

Was macht eine exit-fähige Architektur aus?

Sie denkt Datenklassifizierung, Modellzugriff, Protokollierung, Identitäten und Betrieb gemeinsam. Vier Elemente sind dabei zentral:

• Datenklassifizierung: Für jede Datenart ist festgelegt, ob sie ein externes Modell erreichen darf oder nur auf eigener Infrastruktur verarbeitet wird.

• Eigene Zugriffsschicht: Anwendungen greifen über eine Schnittstelle des Instituts oder Verbunds auf Modelle zu, nie direkt auf einen Anbieter.

• Protokollierung: Eingaben, Ergebnisse und eingesetzte Modellversionen sind nachvollziehbar dokumentiert, unabhängig vom Anbieter.

• Getesteter Ausstieg: Der Wechsel eines Modells oder Anbieters wird mit einem festen Prüfsatz regelmäßig geübt, nicht nur beschrieben.

Wie diese Architektur im Betrieb konkret aussieht, vertieft der Beitrag zum souveränen KI-Betrieb.

Was bedeutet das für einzelne Institute?

Nicht jede Sparkasse und nicht jede Bank muss eine eigene Plattform bauen. Aber jedes Institut braucht eine bewusste Entscheidung darüber, welche KI-Anwendungen mit welchen Daten wo laufen dürfen, ohne dass Datenhoheit, Bankgeheimnis und Auslagerungssteuerung geschwächt werden. Die Lösungen der Verbünde und eigene Ergänzungen müssen in ein gemeinsames Souveränitäts- und Ausstiegskonzept passen. Wo Genossenschaftsbanken und Sparkassen unterschiedliche Wege gehen, zeigt der Vergleich der KI-Strategien; welche Fragen bei externen Anbietern vor der Unterschrift zu klären sind, der Beitrag zur Auswahl von KI-Anbietern.

Was das Management für die eigene Souveränität festlegen sollte

1. Daten klassifizieren und je Klasse festlegen, ob externe Modelle zulässig sind.

2. Den direkten Zugriff von Anwendungen auf einzelne Anbieter ausschließen und eine eigene oder Verbund-Zugriffsschicht vorschreiben.

3. Für jede kritische KI-Anwendung einen Ausstiegsplan erstellen und ihn mindestens jährlich testen.

4. Das anwendbare Recht der Anbieter bewerten, nicht nur den Standort der Rechenzentren.

5. Verbundlösungen und eigene Ergänzungen in einem gemeinsamen Souveränitätskonzept zusammenführen.

Häufige Fragen

Ist ein europäisches Sprachmodell automatisch souverän?
Nein. Souveränität hängt davon ab, ob das Institut Datenverarbeitung und Modellwahl selbst steuert und das Modell ohne Betriebsunterbrechung wechseln kann.

Was verlangt DORA zur Austauschbarkeit von Anbietern?
Für Dienste, die kritische oder wichtige Funktionen unterstützen, dokumentierte und getestete Ausstiegsstrategien, eine Bewertung des Konzentrationsrisikos und vertragliche Übergangsfristen.

Muss jedes Institut KI auf eigener Infrastruktur betreiben?
Nein. Entscheidend ist eine bewusste Zuordnung von Daten und Anwendungen zu Betriebsformen und eine Architektur, die den Wechsel erlaubt.

Weitere Beiträge zu Plattformen, Betrieb und Steuerung bündelt das Dossier KI-Strategie & Plattformen.

Wie souverän die eigene KI-Landschaft ist, zeigt sich weniger am Namen des Modells als an der Frage, wie lange ein Wechsel heute dauern würde. Wir freuen uns, das Thema in einem ersten Gespräch zu vertiefen.