Und immer wieder stellt sich heraus, dass auch Riesen auf den Schultern von Zwergen stehen. Wer sich die „Software Bill of Materials“, die Abhängigkeiten einiger bekannter Anbieter anschaut, wird erstaunt sein, wie oft Bestandteile integriert sind, die eher der Kategorie Hobbyentwickler zuzuordnen sind.

Oder von Entwicklern, die weit jenseits des eigenen Rechtskreises agieren.

Das Streben nach Souveränität lässt sich ähnlich betrachten wie das Streben nach Sicherheit. So wie Software immer Sicherheitslücken haben wird, wird es auch immer Abhängigkeiten geben. Entscheidend ist, wie man handelt, wenn solche Lücken oder kritische Abhängigkeiten bekannt werden. Bislang akzeptieren wir sie oder lassen uns von Versprechen beruhigen.

Denn die Zukunft der KI entscheidet sich nicht nur daran, wer das größte Modell baut. Sie entscheidet darüber, wem Unternehmen, Behörden und Menschen ihre sensibelsten Informationen anvertrauen. DeepL hat lange gezeigt, dass Europa bei KI nicht nur regulieren, sondern auch liefern kann. Jetzt muss DeepL zeigen, dass europäisches Vertrauen nicht zur austauschbaren Cloud-Option wird. Sonst bleibt am Ende nur ein bitterer Satz: Wir wollten eine europäische Alternative bauen – und haben sie auf amerikanischer Infrastruktur skaliert.

Der Artikel ist hinter einer Paywall. Zwei Zitate daraus sind besonders prägnant.

Benjamin Hilbricht schreibt in »Digitale Abhängigkeiten der Länder: Was die Bundesländer für Oracle ausgegeben haben« für tagesspiegel.de:

So kam es zwischen 2022 und 2023 zu einem Kostensprung von 42,2 Prozent für die Länder. Danach stiegen die Kosten aber nur noch leicht und sanken 2025 sogar wieder.

und

Verglichen mit Microsoft zahlen die Länder noch deutlich weniger Geld für Oracle-Lizenzen. Rund 191,7 Millionen Euro waren es im vergangenen Jahr für Microsoft. Dem stehen nur 44,8 Millionen Euro für Oracle gegenüber.

Zwei Details im Papier fallen auf. Als Plattform für den Konsultationsprozess empfiehlt das Papier openCode. Betrieben wird openCode vom ZenDiS selbst. Außerdem soll es für KI eine gesonderte Regelung geben. Warum, erklärt das Papier nicht.

Beides muss kein Problem sein. Erklärungsbedarf besteht trotzdem, denn solche Diskussionspapiere beeinflussen Beschaffungsentscheidungen in Behörden.

Die Organisation schlägt vor, dass die EU-Mitgliedstaaten entweder selbst in den Aufbau souveräner Suchinfrastrukturen investieren oder bestehende europäische Suchmaschinen als Standard in der öffentlichen Verwaltung einführen. Aktuell werde bereits an souveränen Suchindizes für Frankreich und Deutschland gearbeitet. Die Initiative betont, dass Suchmaschinen als strategische öffentliche Infrastruktur zu behandeln seien – vergleichbar mit Energie- oder Telekommunikationsnetzen.

Ich halte das für eine nutzlose Forderung. Es ist fraglich, ob neue Suchmaschinen in absehbarer Zeit mit der Qualität bestehender Angebote mithalten können, ohne enorme Summen zu investieren. Zugleich verändert Künstliche Intelligenz den Markt grundlegend.

Wer langfristig denkt, sollte an Lösungen für ein Web3 arbeiten, in dem es keinen zentralen Zugangspunkt für Suchanfragen gibt. Das wäre ein souveräner Ansatz. Alles andere wirkt wie Symbolpolitik.

Es ist der 30. November 2022. In Deutschland läuft die Fußball-WM. Donald Trump hat zwei Wochen zuvor seine Kandidatur angekündigt. Und ein kleines Unternehmen namens OpenAI bringt ein Produkt auf den Markt, das sich niemand wirklich erklären kann.

Fünf Tage später hat ChatGPT eine Million Nutzer. Nach zwei Monaten sind es hundert Millionen. Kein Produkt in der Geschichte der Menschheit hat sich so schnell verbreitet. OpenAIs Bewertung springt von 30 auf 80 Milliarden Dollar, zeitweise auf 90. Das entspricht ungefähr dem Börsenwert von Mercedes-Benz. Für ein Unternehmen, das bis dahin keinen Cent Umsatz gemacht hatte.

Seitdem fließen Hunderte Milliarden Dollar in KI-Infrastruktur. Im Januar 2025 kündigt Donald Trump das Projekt Stargate an, 500 Milliarden Dollar privates Kapital für KI. Beim KI-Gipfel in Paris einen Monat später werden weitere 109 Milliarden Euro allein für Frankreich zugesagt. Die EU plant 200 Milliarden über ihre Initiative InvestAI. Fast alles soll in Rechenzentren und Chips fließen.

Die Wette dahinter ist simpel: Wenn wir jetzt genug investieren, holen wir es später rein. Ob das stimmt, weiß niemand. Was man weiß, sind die Kosten.

Was der Boom schon heute kostet

Wer eine externe Festplatte kaufen will, zahlt heute deutlich mehr als noch vor einem Jahr. Nicht weil Festplatten schlechter geworden wären. Sondern weil Amazon, Google, Microsoft, Meta und OpenAI gerade alles aufkaufen, was Speicher hat.

Western Digital und Seagate, zwei der drei noch verbliebenen großen Festplattenhersteller, haben ihr gesamtes Produktionskontingent für 2026 bereits verkauft. Mit Verträgen bis 2028. Laut dem deutschen Preisvergleichsportal Heise sind die Preise für Festplatten seit Mitte 2025 um 20 bis 50 Prozent gestiegen. Einzelne SSD-Modelle haben sich zwei- bis dreifach verteuert.

Noch deutlicher trifft es den Arbeitsspeicher. Samsung und SK Hynix kontrollieren gemeinsam rund 70 Prozent des weltweiten DRAM-Marktes. Beide haben ihre Produktion auf hochmargigen KI-Speicher umgestellt. Für normalen Verbraucher-RAM bleibt weniger übrig. Ein DDR5-Kit, das im August 2025 noch 129 Euro kostete, lag im November bei 237 Euro. Das Marktforschungsunternehmen TrendForce prognostiziert für das erste Quartal 2026 weitere Steigerungen von bis zu 110 Prozent gegenüber dem Vorjahr.

Das betrifft nicht nur Unternehmen. Marktforscher von Gartner und IDC rechnen für 2026 mit einem Rückgang der PC-Auslieferungen um knapp zehn Prozent. Das Einsteigersegment unter 500 Euro könnte bis 2028 verschwinden. Der KI-Boom hat einen Effekt, den seine Befürworter selten erwähnen: Er verteuert Alltagstechnik für alle, auch für die, die KI nie benutzen.

Was er bringen soll

Die Investitionen rechtfertigen ihre Befürworter mit Produktivitätsversprechen. Das Institut der deutschen Wirtschaft hat im Februar 2025 eine umfangreiche Studie vorgelegt. Das Ergebnis ist nüchtern. KI wird die Produktivität in Deutschland von 0,4 Prozent jährlich auf 0,9 Prozent bis 2030 und 1,2 Prozent bis 2040 steigern. Die Forscher schreiben ausdrücklich: Ein Produktivitätswunder wird nicht gesehen.

Zum Vergleich: In den 1990er Jahren wuchs die Arbeitsproduktivität in Deutschland um rund zwei Prozent jährlich. KI bringt uns also bestenfalls auf das schwache Niveau der 2000er Jahre zurück.

Auf der anderen Seite stehen Investitionen, die damit kaum in Einklang zu bringen sind. OpenAI macht trotz Milliardenbewertung jedes Jahr Verlust. Das Geld kommt von Investoren, die es fast vollständig an dieselben Investoren zurückfließen lassen. Microsoft investierte über 13 Milliarden Dollar in OpenAI, Geld das OpenAI für Microsoft-Produkte ausgibt. Nvidia kündigte 100 Milliarden Dollar an, Geld das OpenAI für Nvidia-Chips ausgeben wird. Oracle berichtet von einem 300-Milliarden-Dollar-Fünfjahresvertrag ab 2027. Es ist ein Kreislauf, der nach außen wie Wachstum aussieht und nach innen wie gegenseitige Abhängigkeit funktioniert.

Männer, die Versprechen verkaufen

Um zu verstehen, wie es so weit kommen konnte, muss man die Männer verstehen, die diesen Boom antreiben. Denn das Muster, das sich dabei zeigt, ist nicht neu.

Sam Altman, CEO von OpenAI, hat KI als Lösung für nahezu jedes menschliche Problem beschrieben. Krebs. Klimawandel. Armut. Psychische Gesundheit. Demokratie. Universelles Grundeinkommen. Energiekosten gegen null. Universeller extremer Wohlstand für alle. Diese Versprechen sind in zahlreichen Interviews auf Youtube dokumentiert.

Es ist nicht das erste Mal, dass Altman so vorgeht.

Vor OpenAI gründete er Loopt, einen standortbasierten Dienst zum Auffinden von Freunden. Er vermarktete ihn mit der Sprache von Reichweite und Allgegenwärtigkeit und sammelte insgesamt rund 17 Millionen Dollar ein. Die Plattform habe 50.000 tägliche Nutzer, behauptete er. Als Reuters die tatsächlichen Zahlen recherchierte, waren es rund 500. Altman bestand darauf, die Zahl sei um den Faktor 100 falsch, und versprach Beweise. Die Beweise kamen nie. Loopt wurde verkauft, die Technologie sofort eingestellt, Altman verließ das Unternehmen mit Millionen, sobald er es rechtlich durfte. Investoren warfen dem Deal vor, primär dazu gedient zu haben, Sequoia Capital zu bereichern, das Anteile an Loopt hielt und zwei Vorstandsmitglieder bei Green Dot hatte, dem Käufer.

Später, als Präsident von Y Combinator, versprach Altman öffentlich, nicht in YC-Unternehmen zu investieren. Recherchen zeigten später, dass bis zu 75 Prozent seines Fonds in YC-Unternehmen flossen.

Das Muster ist konsistent. Ein großes Versprechen. Eine Zahl, die nicht stimmt. Ein Beweis, der nie kommt. Ein Ausstieg mit Gewinn.

Altman ist damit nicht allein.

Elon Musk versprach 2015, Tesla-Fahrer würden bald vollständig autonom fahren. Das Versprechen wiederholt er seitdem jährlich, mit immer neuen Zieldaten, die dann verfehlt werden. Teslas eigener Direktor für Autopilot-Software teilte der kalifornischen Kraftfahrzeugbehörde 2021 in einem internen Memo mit, Musks Einschätzung entspreche nicht der technischen Realität. Das System war bis dahin in Hunderte Unfälle verwickelt, die zu schweren Verletzungen und 17 Todesfällen führten. Für einen Mars-Flug nannte Musk 2017 das Jahr 2024. Daraus wurde 2026, dann 2029. Seinen Plan, Tesla zu privatisieren, musste er nach einer SEC-Klage wegen Betrugs mit 20 Millionen Dollar beilegen. Der zuständige Richter schrieb, an der Finanzierung sei nichts Konkretes gewesen.

Mark Zuckerberg kündigte Anfang 2025 an, Facebooks unabhängige Faktenprüfer abzuschaffen. Als Begründung nannte er die Rückkehr zu freier Meinungsäußerung. Die Entscheidung fiel zwei Wochen vor Donald Trumps Rückkehr ins Weiße Haus, nachdem Zuckerberg Dana White, einen engen Trump-Vertrauten, in den Meta-Vorstand berufen und seinen bisherigen Politikchef durch einen republikanisch orientierten Nachfolger ersetzt hatte. Der Real Facebook Oversight Board nannte den Schritt einen Rückzug von jedem vernünftigen Ansatz zur Inhaltsmoderation.

Drei der mächtigsten Männer im Technologiesektor. Drei Männer, die Versprechen machen, selektiv liefern und längst weitergezogen sind, bevor die Abrechnung kommt.

Wie OpenAI sein Versprechen aufgab

OpenAI wurde 2015 gegründet, unter anderem von Sam Altman, Elon Musk und Greg Brockman. Die Idee war ungewöhnlich. KI könnte gefährlich werden, wenn Großkonzerne sie kontrollieren. Also gründeten sie eine gemeinnützige Organisation, die ihre Ergebnisse offen teilt. Das Mission Statement von 2016 lautete sinngemäß: Das Ziel ist es, digitale Intelligenz auf eine Weise voranzutreiben, die der Menschheit als Ganzes zugute kommt, ohne durch finanzielle Interessen eingeschränkt zu sein.

Dann begann das Statement zu schrumpfen.

2018 fiel der Satz über offenes Teilen weg. 2020 verschwand der Zusatz, dass es der Menschheit als Ganzes dienen solle. 2022 lautete die Mission nur noch: Sicherstellen, dass AGI der ganzen Menschheit nützt. Der Hinweis auf fehlende finanzielle Interessen existiert nicht mehr.

Parallel dazu veränderte sich die Struktur. 2019 gründete OpenAI eine Capped-Profit-Tochtergesellschaft. Microsoft stieg ein. Im Gegenzug laufen OpenAIs Modelle auf Microsofts Cloud-Infrastruktur. Ein Unternehmen, das gegründet wurde um zu verhindern, dass KI von Großkonzernen kontrolliert wird, ist damit selbst von einem Großkonzern abhängig. Im vergangenen Jahr wurde die Tochtergesellschaft vollständig profitorientiert umgewandelt, ohne Gewinndeckel.

Was AGI wirklich bedeutet

Im Zentrum von OpenAIs Strategie steht ein Begriff: Artificial General Intelligence, kurz AGI. Eine KI, die in vielen oder allen Bereichen mindestens so leistungsfähig ist wie ein Mensch. OpenAI und Microsoft haben sich intern auf eine konkrete Definition geeinigt. AGI gilt als erreicht, wenn ein Modell 100 Milliarden Dollar Gewinn erwirtschaftet.

Das ist eine rein wirtschaftliche Definition. Heruntergebrochen bedeutet das, dass das Modell etwa 1,5 Millionen Arbeitsplätze ersetzen müsste, gerechnet mit durchschnittlichen Arbeitskosten von 60.000 Dollar pro Jahr.

Das erklärt vieles. OpenAI muss plötzlich sehr viel Geld verdienen, weil genau das darüber entscheidet, ob man nach der eigenen Definition als erstes Unternehmen AGI erreicht hat. Einnahmen sollen aus mehreren Quellen kommen: private Nutzer, Unternehmen, und zunehmend Staaten. Die Klausel, die militärische Verwendung untersagte, wurde aus den Nutzungsbedingungen gestrichen.

Parallel dazu führte OpenAI Werbung im kostenlosen Abo ein, personalisiert auf Basis früherer Chats. Ein Modell, das einst darauf ausgelegt war, Nutzer möglichst direkt zu einer Antwort zu bringen, entwickelt sich zu einer Plattform, die möglichst viel Zeit in der App halten soll. Das erinnert mehr an TikTok als an das ursprüngliche Versprechen, der Menschheit zu helfen.

Um politische Rückendeckung zu sichern, spendeten OpenAI-Führungskräfte 26 Millionen Dollar an Trumps Unterstützerorganisationen. Greg Brockman, Vizepräsident von OpenAI, war mit 25 Millionen dabei. Sam Altman mit einer Million. Die Trump-Regierung erließ daraufhin eine Executive Order, die KI-Unternehmen weitgehend von Regulierung freistellt. Das US-Verkehrsministerium lässt inzwischen Gesetze von KI entwerfen. Chefjurist Gregory Zerzan erklärte dazu, die Gesetze müssten nicht perfekt sein, nicht einmal sehr gut. Nur gut genug.

Was mit den Modellen passiert

Wer ChatGPT regelmäßig nutzt, hat vermutlich bemerkt, dass die Qualität schwankt. Auffällig oft kurz bevor ein neues Modell erscheint. Das ist kein Zufall.

Moderne Sprachmodelle durchlaufen nach dem Training ein Verfahren namens Reinforcement Learning. Das Modell bekommt eine Richtung vorgegeben, welche Antworten es bevorzugen soll, welche Themen es meiden. Das verbessert es in manchen Bereichen, macht es in anderen schlechter. Dazu kommen laufende Anpassungen der internen Anweisungen, nach denen das Modell arbeitet. Auch das kostet Kapazität.

Dazu kommt das sogenannte Reasoning. Neuere Modelle können vor einer Antwort intern nachdenken. Je länger dieser Prozess, desto präziser die Antwort, aber desto teurer die Berechnung. OpenAI bietet verschiedene Stufen an. In der Praxis gibt es Hinweise, dass das System nicht immer liefert, was eingestellt wurde. Wer Extended Thinking auswählt, bekommt manchmal trotzdem eine Antwort ohne sichtbaren Denkblock, fast sofort. In der mobilen App passiert das seit Monaten, mittlerweile auch in der Webversion. OpenAI erklärte, man habe Wartezeiten verkürzen wollen. Dass das auf Kosten der Genauigkeit geht, wurde erst Tage später kommuniziert.

Es gibt außerdem die begründete Vermutung, dass OpenAI seine Modelle intern vereinfacht, um Rechenkapazität freizumachen. Bei diesem Verfahren, Quantisierung genannt, werden die Parameter des Modells mit geringerer Präzision gespeichert. Ein Modell, das normalerweise 1,5 Terabyte benötigt, lässt sich so auf 180 Gigabyte reduzieren. In standardisierten Tests fällt der Qualitätsverlust kaum auf, ein bis zwei Prozent. In der realen Nutzung kann er erheblich sein. OpenAI kündigte Anfang des Jahres an, GPT-5.2 um 40 Prozent beschleunigt zu haben, ohne ein neues Modell oder reduziertes Reasoning als Ursache zu nennen. Eine andere Erklärung hat das Unternehmen nicht geliefert.

Das Ergebnis ist vorhersehbar. Modelle werden schlechter. Kurz vor dem Launch des Nachfolgers am deutlichsten, damit der Sprung möglichst groß wirkt. Dann kommt das neue Modell, alles fühlt sich wieder besser an. Der Zyklus beginnt von vorn. Es ist dasselbe Prinzip wie bei Loopt. Das Produkt wird etwas besser verkauft als es ist, und man ist längst weiter, bevor die Realität aufholt.

Wer am Ende zahlt

Nur fünf Prozent der Nutzer zahlen für ein Abo. Der Rest des Geldes kommt von Investoren, deren Kapital fast vollständig für die Infrastruktur derselben Investoren ausgegeben wird.

Das Institut der deutschen Wirtschaft kommt nach umfangreicher Analyse zu dem Schluss, dass der versprochene Produktivitätsdurchbruch ausbleibt. Selbst unter optimistischen Annahmen steigt die Produktivität um weniger als ein Prozent pro Jahr. Das rechtfertigt nicht, was gerade ausgegeben wird.

Währenddessen steigen die Hardwarepreise für alle. Jobs werden abgebaut. Infrastrukturen umgestellt. Alles auf die Wette, dass sich die Aufwände irgendwann rechnen. Die Männer, die diese Wette platziert haben, sind dieselben, die seit Jahren Versprechen machen, Beweise schuldig bleiben und mit Gewinn aussteigen, bevor die Rechnung kommt.

Das ist keine neue Geschichte. Es ist immer dieselbe.

Thomas Jarzombek (CDU) will die Lizenzkosten für Hyperscaler runterbringen. „Die Lizenzkosten, gerade bei den großen Anbietern, sind wirklich explodiert über die letzte Zeit“, sagte der Parlamentarische Staatssekretär aus dem Digitalministerium am Mittwoch beim Fachkongress „Digitaler Staat“ in Berlin. Konkrete Anbieter nannte Jarzombek explizit nicht. „Wir müssen gucken, wie wir hier ein paar Posten reduzieren“, fuhr Jarzombek fort.

In der Diskussion um digitale Souveränität und Abhängigkeit von US-Herstellern rücken nun auch die Hochschulen in den Blick. Während Microsoft 365 für Studierende kostenlos angeboten werde, werde für die deutsche Open-Source-Alternative Open Desk 45 Euro netto pro Nutzer und Jahr berechnet, kritisieren drei Sprecher der Gesellschaft für Informatik (GI) in einem Offenen Brief an Bundesdigitalminister Karsten Wildberger (CDU).

„Die digitale Ausbildung einer ganzen Generation wird heute in einem von US-Technologien geprägten Ökosystem geprägt, das für Deutschlands digitale Souveränität zu einer strategischen Sackgasse wird“, heißt es in dem auf Donnerstag datierten Schreiben, das Tagesspiegel Background vorliegt. Wildberger müsse sich dafür einsetzen, Open Desk ebenfalls kostenfrei für alle Studierenden verfügbar zu machen.

Ich lache mich schlapp. Wenn Wildberger das ernsthaft gewollt hätte, hätte er das ZenDiS nicht derart ausgetrocknet. Selbst wenn Wildberger sich darauf einließe, ist fraglich, ob die Hochschulen das flächendeckend einsetzen würden. Was hält sie derzeit davon ab, auf LibreOffice umzusteigen? Was hindert sie daran, ein OX aufzusetzen? Nichts. Es fehlt allein am Willen.

Der Artikel steht zwar hinter einer Paywall, ist aber über die bekannten öffentlichen Archive weiterhin zugänglich.

Demnach haben sich die Kosten für Microsoft-Support für die bayerische Staatskanzlei seit 2020 um 900 Prozent erhöht. Während die Staatskanzlei im Jahr 2020 noch 27.000 Euro für den Support zahlte, waren es im vergangenen Jahr 248.740,91 Euro, berichtet „Golem“ unter Verweis auf „oeffentlichevergabe.de“.

Eine weitere bemerkenswert lustige Aussage aus dem Süden.

Bayerns Finanzminister Albert Füracker (CSU) hatte erklärt, dass Bayern digital souverän sei, da schließlich alle Daten in den eigenen Rechenzentren bleiben würden. Zumindest für den technischen Support besteht allerdings Abhängigkeit von Microsoft, wie die Verträge zeigen.

Es gibt jedoch weiterhin Hoffnung. Der bayerische Digitalminister vertritt eine andere Position. Bis 2027 sollen zudem souveräne Arbeitsplätze für die Verwaltung bereitgestellt werden.

Trotz der Pläne, Deutschland digital unabhängiger von den USA zu machen, sind die Ausgaben des Bundes für Lizenzen des US-Softwarekonzerns Microsoft im vergangenen Jahr erneut gestiegen. 481,4 Millionen Euro zahlten die Bundesverwaltung sowie Zuwendungsempfänger des Bundes 2025 an Microsoft, so die Antwort auf eine schriftliche Anfrage der Grünen-Bundestagsabgeordneten Rebecca Lenhard, über die zuerst die Süddeutsche Zeitung Dossier berichtete.

Die Ausgaben für Microsoft-Lizenzen sind auch 2025 erneut gestiegen, wie in jedem Jahr. Die Behauptung, das sei notwendig und es gebe keine Alternativen, hält einer nüchternen Betrachtung nicht stand. Entscheidend fehlt es am politischen Willen.

Zwar lassen sich Ziele in Koalitionsvereinbarungen und Strategiepapiere schreiben. Werden sie jedoch nicht umgesetzt, bleiben sie folgenlos. Dann sind es am Ende nur Texte auf Papier oder digitale Ablage, wenn sie als PDF enden.

Digitale Souveränität entsteht nicht dadurch, dass Alternativen bereitliegen. Sie entsteht dadurch, dass sie im Regelbetrieb genutzt werden. Nur so lassen sich Abhängigkeiten tatsächlich reduzieren, Kostenstrukturen verändern und eigene technologische Kompetenzen aufbauen. Eine Definition, die Nutzung ausdrücklich offenlässt, erklärt Stillstand zur souveränen Option.

Genau so ist es. Ergänzend gilt: Digitale Souveränität entsteht nur dort, wo Wissen vorhanden ist und kontinuierlich weiterentwickelt wird. Angebote von Big Tech wie „as a Service“, Cloud und Containertechnologien haben dazu geführt, dass Wissen und praktische Erfahrung nicht mehr in ausreichendem Maß aufgebaut und gehalten werden. Für souveränes Handeln wären sie jedoch notwendig. Kein Plan B und ebenso reicht der bloße Zukauf von Open-Source-Software nicht aus.

Die bayerische Landeshauptstadt hat Kriterien ausgearbeitet, mit denen sich digitale Souveränität konkret bewerten lässt. Grundlage ist ein Beschluss des IT-Ausschusses von vergangener Woche, der Tagesspiegel Background exklusiv vorliegt. Darin wird ein Souveränitätscheck eingeführt, für den IT@M, der zentrale IT-Dienstleister der Stadt, gemeinsam mit der Technischen Universität München eine Methodik entwickelt hat: der „Score für digitale Souveränität“ (SDS)

Dass sich Kommunen, Städte und Länder mit digitaler Souveränität befassen, ist sinnvoll. Problematisch wird es, wenn einzelne Städte eigene Maßstäbe festlegen. Das gilt auch dann, wenn sie sich an Vorgaben des IT-Planungsrats orientieren. Neben diesen existieren weitere Kriterien, etwa vom BSI, der Bundesdruckerei und vom BMDS. Welche Maßstäbe gelten sollen, lässt sich so beliebig entscheiden oder neu definieren. Der Begriff der digitalen Souveränität wird dadurch weiter verwässert.

Der verlinkte Artikel ist kostenpflichtig. Die relevanten Informationen finden sich jedoch auch in der Souveränitätserklärung der Stadt München sowie im Sitzungsprotokoll »Digitale Souveränität als strategisches Leitprinzip – Sichere Software für München« vom 22. Januar 2026.

Als Alternative zu Microsoft Office bietet die Bundestagsverwaltung den Büros die Open Desk Suite des Zentrums für Digitale Souveränität (Zendis) an. Die Suite bündelt verschiedene Open-Source-Anwendungen für Textverarbeitung, Zusammenarbeit und Dateiverwaltung. Im Sommer 2025 löste die Suite die Phoenix Suite als Open Source Angebot im Bundestag ab.

Bislang sind allerdings nur zwei Anwendungen der Open Desk Suite verfügbar: die Dokumentenbearbeitung Collabora und eine Dateiablagelösung. Wie die Bundestagsverwaltung auf Anfrage mitteilt, werden aktuell das Projektmanagementtool Open Project und die Aufgabenverwaltung getestet und sollen in Kürze „allen Interessierten zur Verwendung freigegeben“ werden. Die Tests von weiteren Anwendungen seien geplant. Konkrete Daten nannte die Verwaltung nicht.

Worst: as long as we are not locked out, we offer all our secrets to a country that could arbitrarily decide to attack yours and kidnap your president. I wonder how much Venezuelan sensitive information was in fact stored on Google/Microsoft services and accessed by the US military to prepare their recent strike.

Zentrale Erkenntnis der Studie ist die starke Abhängigkeit weiter Teile der Verwaltung von internationalen IT-Anbietern. Rund zwei Drittel der befragten Organisationen sind insbesondere bei Bürosoftware und Betriebssystemen auf solche Anbieter angewiesen. Wechselmöglichkeiten gelten häufig als begrenzt, die Cloud-Transformation wird zugleich als möglicher Ansatzpunkt gesehen.

Ein Detail der Ergebnisse verdeutlicht die Struktur dieser Abhängigkeiten:

Standardsoftware als Nadelöhr Die größten Abhängigkeiten bestehen dort, wo alltägliche Arbeit passiert: bei Bürosoft­ware (81 %), Betriebssystemen (77 %) und Kollaborationstools (47 %). Fachverfahren
bilden mit nur 19 % die Ausnahme – hier greifen Verwaltungen häufiger auf nationale
oder selbst entwickelte Lösungen zurück.

Die Ergebnisse zeigen, dass nicht Fachanwendungen das Hauptproblem darstellen, sondern weit verbreitete Standardlösungen, die von nahezu allen Verwaltungen genutzt werden. Damit wird deutlich, dass gemeinsame Ansätze auf europäischer Ebene grundsätzlich möglich wären, etwa bei der Nutzung einheitlicher Standards für Bürosoftware und Betriebssysteme.

Digital sovereignty is not about replacing Microsoft or Google overnight. Handelsblatt is right on that. The goal is freedom of action: the ability to switch, negotiate, and operate without geopolitical single points of failure.

In Deutschland steht die Partnerschaft „Open AI for Germany” von SAP für den öffentlichen Sektor exemplarisch für dieses Problem. Vermarktet als Souveränität – „gebaut in Deutschland, für Deutschland” – entpuppt sich der Deal als Augenwischerei. Abhängigkeit von Anbietern wird als Unabhängigkeit verkauft. Der öffentliche Sektor wird aus Steuergeldern finanziert. Wenn er KI-Dienste einkauft, bezahlt er damit unmittelbar den Aufbau der Infrastruktur. Deshalb müssen auch die Vertragsbedingungen offengelegt werden – etwa die Regelungen zu Ausstiegsrechten, Interoperabilität und den Umweltauswirkungen.

Ziel sollte sein, eine dauerhafte Unabhängigkeit von marktbeherrschenden LLM-Anbietern zu erreichen und die Leistungsfähigkeit der europäischen KI-Landschaft zu präsentieren.

Die Studie zeigt, dass digitale Souveränität auch bei KI-Modellen erreichbar ist. Voraussetzung dafür sind politischer Wille und die Einsicht, dass dafür Ausgaben notwendig werden.

“Mit seinen Tausenden von Mitarbeitern und seinen enormen Ressourcen ist das Europäische Parlament am besten positioniert, um den Vorstoß für technologische Souveränität voranzutreiben”, heißt es in dem Schreiben den Berichten zufolge. Die Volksvertreter betonen demnach, dass sich selbst “alte Freunde in Feinde verwandeln und deren Unternehmen zu einem politischen Werkzeug werden” könnten. Deshalb dürfte sich die EU “diese Abhängigkeit von ausländischer Technologie nicht leisten”. Sie solle auch nicht weiter “Milliarden von Steuergeldern ins Ausland” überweisen.