KI-Souveränität bedeutet nicht, dass ein einzelner Staat alle Komponenten des Ökosystems selbst aufbaut – von Elektrizität und Chips bis hin zu Modellen und Anwendungen. Dies ist die zentrale Schlussfolgerung einer Analyse von ITmedia AI Plus, die sich auf die Einschätzungen von Konihiro Tanaka, dem Präsidenten von Sakura Internet, und Junya Ishii, dem internationalen politischen Analysten bei Sakana AI, stützt. Realistischer ist es, festzulegen, welche Ebenen kontrolliert werden müssen, die Abhängigkeit von einer einzigen externen Quelle zu verringern und zugleich die Fähigkeit aufrechtzuerhalten, den Betrieb fortzusetzen, falls ein Anbieter ausfällt oder seine Nutzungsbedingungen ändert.
Drei Aspekte der Souveränität
Tanaka unterteilt die Souveränität der KI-Infrastruktur in drei Aspekte. Der erste ist die Datensouveränität, also die Aufbewahrung der Daten im Land und ihre Verwaltung innerhalb eines lokalen Bereichs. Der zweite ist die Betriebssouveränität, die die Entscheidungsgewalt über den Betrieb der Infrastruktur sowie den Standort und Umfang der Server umfasst. Die technische Souveränität betrifft wiederum die Fähigkeit, Modelle und Software selbst zu entwickeln.
Tanaka zufolge sind die mit diesen Aspekten verbundenen Risiken nicht länger hypothetisch. Es traten Probleme im Zusammenhang mit dem Abfluss von Daten von ausländischen Servern und mit der Weigerung ausländischer Anbieter auf, in Server in Japan zu investieren. Hinzu kommen Risiken durch Exportverbote für Software. Der Artikel führt die vorübergehende Einstellung der Verfügbarkeit von Claude Fable 5 und Mythos 5 durch Anthropic im Juni auf Anordnung der US-Regierung als Beispiel dafür an, dass die Abhängigkeit von einem politischen Bündnis keinen dauerhaften Zugang zu Software oder Servern garantiert.
Diese Risiken werden dadurch verschärft, dass sie unter normalen Bedingungen häufig nicht sichtbar sind. Ein Dienst kann stabil und kostengünstig erscheinen, doch bei einer politischen oder geschäftlichen Veränderung unbenutzbar werden. Tanaka vergleicht dies mit dem Problem der „Naphtha“, bei dem die Abhängigkeit von günstigen Importen in Friedenszeiten zu Lieferstörungen führt, sobald sich die Bedingungen ändern.
Warum reicht eine „vollständige lokale Ausrichtung“ nicht aus?
Tanaka und Ishii sind sich darin einig, dass es weder möglich noch rational ist, dass Japan 100 % aller Ebenen der künstlichen Intelligenz abdeckt. Ishii beschreibt das Ökosystem in vier Ebenen: Infrastrukturmaterialien wie Elektrizität und Halbleiter, die Datenverwaltung über die Cloud oder eine lokale Infrastruktur, anschließend die Ebene der Basismodelle und schließlich die Anwendungen.
Nach dieser Vorstellung kann ein einzelner Staat oder ein einzelnes Unternehmen nicht alle diese Komponenten effizient besitzen. Daher schlägt Ishii vor, die ausländische Abhängigkeit auf jeder Ebene zu senken und bei der Nutzung ausländischer Technologien Produkte und Anbieter zu diversifizieren. Er weist darauf hin, dass Japan, Südkorea, Indien, Australien und Kanada als mittlere Mächte in dieselbe Richtung denken.
Sakura Internet betrachtet den Verzicht auf Grafikprozessoren von NVIDIA nicht als realistische Option, da dieser Teil der Industrie selbst für US-Unternehmen von einem globalen Anbieter abhängt. Tanaka unterscheidet jedoch zwischen dem Chip selbst und den darüberliegenden Ebenen, die Japan entwickeln kann, etwa Cloud-Infrastruktur, Inferenzdienste und Betriebssoftware.
Was ändert sich in der Praxis für Unternehmen?
Sakura Internet weist darauf hin, dass die Frage „Werden die Daten innerhalb Japans gespeichert?“ bei der Bewertung eines KI-Dienstes nicht ausreicht. Die wichtigere Frage lautet: Werden die Eingaben zum Training des Modells verwendet? Daten können sich tatsächlich auf einem japanischen Server befinden, dennoch einen Teil ihrer Souveränität verlieren, wenn sie in Trainingsprozesse einfließen, die das Unternehmen nicht kontrolliert.
Unternehmen sollten außerdem die physische Isolierung der Server und die Frage überprüfen, ob diese ihnen exklusiv zugewiesen sind – ein Punkt, der bei Kunden aus dem verarbeitenden Gewerbe besondere Aufmerksamkeit erhält. Dies hängt nicht unbedingt von der Nationalität des Modells ab. Tanaka zufolge kann ein offenes Modell aus China wie Kimi oder Qwen innerhalb lokaler Server betrieben werden, sodass die Daten nicht nach außen gelangen. Andere Risiken im Zusammenhang mit der Herkunft und der Software müssen jedoch weiterhin bewertet werden.
Auch die tatsächliche Nutzbarkeit ist ein wichtiger Aspekt. Der Besitz einer leistungsfähigen GPU auf dem Papier garantiert nicht, dass sie bei Bedarf verfügbar ist, etwa wegen Ressourcenknappheit, Strombeschränkungen oder einer Leistungsobergrenze des Dienstanbieters. Eine von Tanaka vorgeschlagene Option besteht darin, kleinere und spezialisierte Modelle einzusetzen, selbst wenn sie bei der allgemeinen Leistung hinter den führenden Modellen zurückbleiben, und sie auf einer lokalen Inferenzinfrastruktur zu betreiben. Dies kann kosteneffizienter sein, wenn Agentenanwendungen große Mengen an Tokens verbrauchen.
Dieser Ansatz bedeutet nicht, dass Japan von ausländischen Technologien isoliert wird. Sakura Internet arbeitet mit Microsoft zusammen, um seine Infrastruktur und Dienste über die Microsoft-Azure-Konsole bereitzustellen. Tanaka betont jedoch, dass ausländische Technologien genutzt und zugleich lokale Fähigkeiten aufgebaut werden müssen, um später ähnliche Dienste anbieten zu können, statt sich auf den bloßen Konsum zu beschränken.
Anpassung von Modellen statt Aufbau von Grund auf
Sakana AI verfolgt bei den Modellen einen anderen Ansatz. Statt die Modellarchitektur und die Gewichte vollständig von Grund auf aufzubauen, stützt sich das Unternehmen auf fortgeschrittene offene Modelle und nutzt Techniken des nachträglichen Trainings, um ihr Verhalten zu verändern und sie an japanische Anforderungen anzupassen.
Ishii zufolge wurden US-amerikanische und chinesische Modelle mit enormen Ressourcen entwickelt, weshalb es schwierig ist, durch die Wiederholung desselben Ansatzes aufzuholen. Gleichzeitig können ausländische Modelle bestimmte politische Werte oder Vorurteile widerspiegeln. Daher entwickelte Sakana AI das Modell Namazu und brachte im Mai den damit ausgestatteten Chatbot Sakana Chat auf den Markt.
Das Unternehmen zielt nicht darauf ab, die Ausgaben stark zugunsten der japanischen Sichtweise zu verzerren. Ishii zufolge strebt es vielmehr neutrale Antworten zu Fragen der Geschichte und der Gebiete an und möchte zugleich die japanische Position klar darstellen, da eine einseitige Antwort das Vertrauen ausländischer Nutzer schwächen könnte. Der Vorteil des nachträglichen Trainings liegt darin, dass es auf mehrere Modelle angewendet werden kann, wodurch die Auswirkungen des Ausfalls eines bestimmten Modells verringert werden.
Dieser Bedarf zeigt sich insbesondere in den Bereichen Staat, Finanzen und Verteidigung. Sakana AI arbeitet im Rahmen eines mehrjährigen Vertrags mit einer Forschungseinrichtung der Acquisition, Technology & Logistics Agency des japanischen Verteidigungsministeriums an der Entwicklung grundlegender Technologien; vorgesehen ist ein zweijähriger Versuch. Zu den Arbeiten gehören eine leichte KI, die auf Drohnen in Umgebungen mit schwacher Verbindung läuft, sowie Systeme, die von den Drohnen gesammelte Informationen in Führung und Steuerung nutzen.
Fazit: Kontrolle ist wichtiger als Nationalität
Die Erfahrungen von Sakura Internet und Sakana AI liefern eine praktische Definition souveräner künstlicher Intelligenz: keine abgeschottete Infrastruktur mit dem Etikett „Made in Japan“, sondern die Fähigkeit, Daten, Betrieb und Modelle zu kontrollieren, ergänzt durch Alternativen, die eine Fortsetzung des Geschäftsbetriebs ermöglichen, wenn ein Anbieter oder ein Modell ausfällt.
Japanische Unternehmen müssen daher zunächst die Ebenen ihrer bestehenden Infrastruktur erfassen: Werden die Daten zum Training verwendet? Wer verwaltet die Infrastruktur? Was geschieht, wenn das Modell morgen nicht mehr verfügbar ist? Die Antworten auf diese Fragen sind hilfreicher, als sich allein auf die Nationalität des Modells zu verlassen. Projekte zum vollständigen Aufbau von Grund auf, wie der von Preferred Networks verfolgte Ansatz, bleiben eine wichtige Option. Der Artikel ordnet sie jedoch in eine Gruppe von Optionen und nicht als einzige Lösung ein. Auch die Nutzung der „Takabi“-Cloud-Infrastruktur von Sakura Internet durch Sakana AI im Rahmen des GENIAC-Projekts zeigt, wie lokale Komponenten über verschiedene Ebenen hinweg integriert werden können.