Sovereign AI (Souveräne KI)

Sovereign AI (souveräne KI) bezeichnet den Betrieb und die Nutzung von KI-Systemen so, dass eine Organisation die Kontrolle über Daten, Modelle und Infrastruktur behält – typischerweise innerhalb von Deutschland bzw. der EU. Ziel ist, Abhängigkeiten von außereuropäischen Anbietern zu reduzieren und Anforderungen an Datenschutz, Compliance und Sicherheit (z. B. DSGVO) zuverlässig zu erfüllen.

Was bedeutet „souverän“ bei KI?

„Souverän“ heißt in der Praxis: Sie entscheiden, wo Daten gespeichert und verarbeitet werden, wer Zugriff hat, welche Modelle eingesetzt werden und wie Updates, Logging und Löschkonzepte umgesetzt werden. Das kann On-Premises, in einer EU-basierten Cloud oder in einer „Sovereign Cloud“ erfolgen – wichtig ist die nachweisbare Kontrolle über kritische technische und vertragliche Punkte.

Wie funktioniert Sovereign AI in der Umsetzung?

• Datenhoheit & Datenresidenz: Daten bleiben in EU/DE (z. B. über Data Residency), inklusive Backups, Telemetrie und Support-Zugriff.
• Modellwahl & -kontrolle: Einsatz von proprietären oder Open-Weights-Modellen (z. B. Open-Weights Model (Offene Gewichte)) – häufig als Private LLM (Enterprise LLM) oder On-Premise LLM (On-Prem LLM).
• Inference unter eigener Kontrolle: Modellantworten werden über eigene Endpunkte bereitgestellt (siehe Inference und Model Serving (Modellbereitstellung)), oft mit einem Inference-Server (vLLM / TGI / Triton).
• Governance & Compliance: Richtlinien, Risikobewertung und Dokumentation über AI Governance und Anforderungen aus dem EU AI Act sowie der Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI.
• Sicherheit & Betrieb: Zugriffskontrollen, Schlüsselverwaltung, Monitoring und Auditierbarkeit (z. B. Secrets Management (Schlüsselverwaltung), Model Monitoring & Observability (LLMOps), MLOps).

Typische Architektur-Beispiele

Beispiel 1: Interner KI-Assistent für HR/Legal. Vertrauliche Dokumente werden per RAG (Retrieval-Augmented Generation) aus einer internen Wissensbasis abgerufen. Dafür werden Embeddings in einer Vektordatenbank (Vector Database) gespeichert. Das Sprachmodell läuft in einer EU-Umgebung; Protokollierung und Aufbewahrung werden streng geregelt.

Beispiel 2: Automatisierte Prozesse mit KI. In Workflows (z. B. n8n und Automatisierung (Automation)) erzeugt das Modell E-Mail-Entwürfe, fasst Tickets zusammen oder klassifiziert Anfragen. Souverän wird das Setup, wenn die KI-Endpunkte, Datenflüsse, Rollenrechte und Logs unter Ihrer Kontrolle bleiben (inkl. DLP/PII-Schutz).

Warum ist Sovereign AI wichtig?

• Datenschutz & Schutz von Geschäftsgeheimnissen: Minimiert Risiken durch Datenabfluss, unklare Weiterverarbeitung oder unerwünschtes Training.
• Regulatorik & Auditfähigkeit: Bessere Nachweise gegenüber Betriebsrat, Datenschutz, Kunden und Prüfern.
• Weniger Vendor Lock-in: Mehr Austauschbarkeit von Modellen/Providern (siehe Vendor Lock-in (Anbieterbindung)).
• Robustheit & Verfügbarkeit: Eigene Betriebsmodelle, SLAs und Notfallkonzepte lassen sich gezielter umsetzen.

Was kostet Sovereign AI?

Die Kosten hängen stark von Modellgröße, Lastprofil und Betriebsform ab: On-Prem erfordert GPU-Investitionen und Betriebspersonal, während EU-Cloud-Setups laufende Kosten verursachen. Treiber sind u. a. GPU-Kapazität, Token-Volumen, Monitoring, Sicherheitsmaßnahmen und Compliance-Aufwand (siehe auch Total Cost of Ownership (TCO) für LLMs).

Merksatz: Sovereign AI ist weniger „ein bestimmtes Modell“ als ein Betriebs- und Governance-Ansatz, der KI so bereitstellt, dass Kontrolle, Compliance und Sicherheit im EU/DE-Kontext im Vordergrund stehen.