KI-Basismodelle: Das Fundament der modernen Künstlichen Intelligenz

Universelle Modelle, neue Anwendungswelten und regulatorische Leitplanken

Veröffentlicht: 07. January 2026
Tags: #KI #Technologie

KI-Basismodelle bilden das technologische Rückgrat vieler heutiger KI-Anwendungen. Sie ermöglichen das Generieren von Texten, Bildern und Videos, intelligente Dialoge, Analysen und die Unterstützung von komplexen Entscheidungen. Doch mit ihrer wachsenden Leistungsfähigkeit steigen auch die regulatorischen Anforderungen. Der EU AI Act setzt erstmals verbindliche Regeln für den Einsatz solcher Modelle und prägt damit die Zukunft Künstlicher Intelligenz in Europa.

Was versteht man unter KI-Basismodellen?

KI-Basismodelle – häufig auch als Foundation Models oder im europäischen Rechtsrahmen als General Purpose AI Models (GPAI) bezeichnet – sind umfangreiche, vortrainierte KI-Modelle, die auf sehr großen Datenmengen basieren. Diese Daten können Texte, Bilder, Audio, Video oder Code umfassen. 

Das Besondere an Basismodellen ist ihre Generalisierungsfähigkeit: Sie sind nicht für einen einzelnen Anwendungsfall konzipiert, sondern können für zahlreiche Aufgaben genutzt und nachträglich angepasst (Fine-Tuning) oder erweitert (Prompting, Adapter, Plugins) werden. 

Im Vergleich zu klassischen KI-Systemen unterscheiden sich Basismodelle in mehreren Punkten: 

  • Größe und Komplexität: Milliarden bis Billionen Parameter
  • Vortraining: Selbstüberwachtes Lernen auf heterogenen Datensätzen
  • Flexibilität: Ein Modell – viele Anwendungsfälle
  • Ökosystem-Charakter: Sie bilden die Grundlage für ganze Produktlandschaften 

Damit stellen KI-Basismodelle einen Paradigmenwechsel dar: Weg von spezialisierten Einzellösungen hin zu universellen KI-Plattformen.

Technologische Grundlagen und Funktionsweise

Die meisten modernen KI-Basismodelle basieren auf sogenannten Transformer-Architekturen. Diese ermöglichen es, große Datenmengen effizient zu verarbeiten und kontextuelle Zusammenhänge zu erkennen. Während des Trainings lernt das Modell statistische Strukturen in Texten, Bildern oder anderen Datenformen, ohne dass jede Regel explizit vorgegeben wird. 

Ein entscheidendes Merkmal ist die Skalierung: Mit zunehmender Modellgröße und wachsender Datenbasis entstehen Fähigkeiten, die zuvor nicht explizit einprogrammiert wurden. Dieses Phänomen, häufig als „emergentes Verhalten“ beschrieben, erklärt, warum große Basismodelle plötzlich komplexe Aufgaben wie Programmieren, Zusammenfassen oder Argumentieren bewältigen können. Gleichzeitig steigen mit der Leistungsfähigkeit auch die Komplexität und Intransparenz der Modelle.

Wichtige KI-Basismodelle und Akteure 

Der Markt für KI-Basismodelle wird derzeit von wenigen globalen Technologieunternehmen geprägt, wobei sich parallel eine dynamische Open-Weight-Landschaft entwickelt. Im Gegensatz zu Open Source bedeutet Open Weight, dass nicht der gesamte Code für das Training frei verfügbar ist, sondern die Parameter der Modelle. 

Diese Modelle unterscheiden sich in Ausrichtung, Lizenzierung und Zielgruppen, verfolgen jedoch alle das Prinzip eines universell einsetzbaren KI-Kerns. Zu den bekanntesten Modellen zählen unter anderem: 

GPT-Modelle von OpenAI,

die vor allem für Sprachverarbeitung und dialogbasierte Anwendungen genutzt werden.

Gemini von Google DeepMind,

mit besonders ausgeprägten multimodalen Fähigkeiten, das Text, Bilder, Audio und andere Datentypen effektiv miteinander verknüpft.

Claude von Anthropic,

mit starkem Fokus auf Sicherheit und Nachvollziehbarkeit, richtet sich gezielt an Programmier:innen.

DeepSeek,

leistungsfähige Sprach- und Code-Basismodelle aus dem asiatischen Raum, die sich insbesondere in Entwicklerwerkzeugen, mathematischen Aufgaben und analytischen Anwendungen positionieren.

Qwen (Alibaba Cloud),

Basismodell, das vor allem in Cloud-, E-Commerce- und Unternehmenslösungen eingesetzt wird und auf Skalierbarkeit im industriellen Kontext ausgelegt ist.

Llama und Mistral,

die als offene oder teilweise offene Modelle insbesondere in Forschung und europäischen Unternehmen eingesetzt werden.

Risiken und gesellschaftliche Herausforderungen

Mit der wachsenden Verbreitung von KI-Basismodellen treten auch Risiken deutlicher zutage. Da die Modelle aus bestehenden Daten lernen, können sie gesellschaftliche Vorurteile reproduzieren oder verstärken. Zudem besteht die Gefahr, dass sie überzeugend klingende, aber faktisch falsche Inhalte erzeugen. Ihre Größe und Komplexität erschweren es zudem, Entscheidungen vollständig nachzuvollziehen. 

Besonders kritisch ist das Missbrauchspotenzial: Basismodelle können zur automatisierten Erstellung von Desinformation, Deepfakes oder manipulativem Content genutzt werden. Diese Risiken sind nicht zwangsläufige Eigenschaften der Technologie, erfordern aber gezielte Gegenmaßnahmen durch Anbieter, Anwender und Gesetzgeber. 

KI-Basismodelle im Kontext des EU AI Act 

Der EU AI Act ist das erste umfassende Regelwerk weltweit, das den Einsatz von Künstlicher Intelligenz systematisch reguliert. KI-Basismodelle fallen darin unter die Kategorie der General Purpose AI (GPAI), also KI-Systeme mit allgemeinem Verwendungszweck. 

Der Gesetzgeber erkennt an, dass diese Modelle nicht per se ein hohes Risiko darstellen, aufgrund ihrer Vielseitigkeit aber in risikoreichen Anwendungen eingesetzt werden können. Daher verpflichtet der AI Act Anbieter von Basismodellen unter anderem zu: 

  • Transparenz und Dokumentation, etwa zur Funktionsweise und zu bekannten Grenzen der Modelle
  • Risikobewertung und -minderung, insbesondere im Hinblick auf Missbrauch und systemische Auswirkungen
  • Berücksichtigung urheberrechtlicher Aspekte bei den verwendeten Trainingsdaten 

Für besonders leistungsfähige Modelle mit potenziell weitreichenden gesellschaftlichen Effekten gelten zusätzliche Anforderungen. 

Auswirkungen auf Unternehmen und Entwickler:innen

Für Unternehmen bedeutet der EU AI Act eine stärkere Verantwortung entlang der gesamten KI-Wertschöpfungskette. Wer KI-Basismodelle einsetzt oder weiterverarbeitet, muss künftig sicherstellen, dass regulatorische Vorgaben eingehalten werden und Risiken angemessen adressiert sind. 

Zugleich schafft der AI Act mehr Rechtssicherheit und fördert Vertrauen in KI-Anwendungen. Gerade europäische Anbieter könnten davon profitieren, wenn Transparenz, Datenschutz und Sicherheit zu zentralen Qualitätsmerkmalen werden. Der Gesetzgeber versucht dabei bewusst, Forschung und Open-Source-Entwicklung nicht unnötig einzuschränken. 

Ausblick: Wohin entwickeln sich KI-Basismodelle?

KI-Basismodelle sind das Herzstück moderner KI-Systeme und treiben Innovation in nahezu allen Bereichen voran. Ihre Vielseitigkeit macht sie zugleich mächtig und sensibel. Mit dem EU AI Act setzt Europa einen wichtigen Rahmen, um diese Technologie verantwortungsvoll zu gestalten. 

In den kommenden Jahren ist mit einer weiteren Ausdifferenzierung von KI-Basismodellen zu rechnen. Sie werden effizienter, multimodaler und stärker auf spezifische Domänen zugeschnitten sein. Parallel dazu werden regulatorische Anforderungen und gesellschaftliche Erwartungen weiter steigen. 

Die zentrale Herausforderung der kommenden Jahre wird darin bestehen, das Innovationspotenzial von KI-Basismodellen zu nutzen, ohne Vertrauen, Sicherheit und gesellschaftliche Werte aus dem Blick zu verlieren.