Zwei KI-Szenarien für 2028 und was sie für Europa bedeuten

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Schweizer Flagge auf einem Mast vor dem Bergpanorama von Grindelwald

24. Juni 2026

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Am 14. Mai hat Anthropic ein Strategiepaper mit dem Titel «2028: Two scenarios for global AI leadership» veröffentlicht. Die Kernthese: Die USA und ihre Verbündeten müssten ihren Vorsprung bei der KI-Entwicklung gegenüber China in den nächsten 24 Monaten zementieren, sonst drohe eine Welt, in der KI-Normen von Peking gesetzt würden. Das Paper liest sich als politischer Appell an die US-Administration. Wie es einzuordnen ist, hängt davon ab, wer es liest. Wir haben es aus Schweizer Perspektive analysiert, mit Blick auf die Lücken, die Stärken und die Geschichte, die zwischen den Zeilen mitläuft.

Inhalt

Was Anthropic vorschlägt

Anthropic argumentiert auf drei Achsen.

Hätten die USA und ihre Verbündeten heute einen Vorsprung bei Modellintelligenz, Adoption und globaler Verbreitung von KI-Systemen.
Beruhe dieser Vorsprung primär auf dem Zugang zu fortschrittlichen Halbleitern. Chinesische Labore hielten nur deshalb mit, weil sie Schlupflöcher in den US-Exportkontrollen nutzten und sogenannte Distillation-Angriffe gegen amerikanische Modelle führten.
Müssten Washington und seine Verbündeten jetzt handeln, um bis 2028 einen Vorsprung von 12 bis 24 Monaten abzusichern.

Im Paper stehen drei konkrete Politikempfehlungen.

Eine Verschärfung der Exportkontrollen für Chips und Halbleiterfertigungsausrüstung sowie das Schliessen der Schlupflöcher für Drittland-Rechenzentren.
Juristische und technische Massnahmen gegen Distillation-Angriffe.
Ein aktiver Export des «American AI Stack» in den Rest der Welt.

Wer das Papier liest, sollte den Absender mitlesen. Anthropic hat allein im ersten Quartal 2026 rund 1,6 Millionen US-Dollar für Lobbying in Washington ausgegeben, mehr als das Vierfache des Vorjahresquartals und mehr als OpenAI. Zu den grössten Investoren zählen Google und Amazon. Anthropic verkauft Frontier-Modelle, deren Marktposition durch verschärfte Exportkontrollen direkt gestützt würde. Das macht die Argumente nicht automatisch falsch, aber es ist Industrielobbying mit geopolitischem Rahmen, nicht eine neutrale akademische Analyse. Wer das im Hinterkopf behält, kann die enthaltenen Daten und Beobachtungen sauberer von den Empfehlungen trennen.

Die zwei Szenarien für 2028

Szenario eins: Die USA und ihre Verbündeten halten einen Vorsprung von 12 bis 24 Monaten bei Modellintelligenz. Frontier-Labore sitzen ausschliesslich in den USA. Wenn US-Labore 2028 ein Modell mit Sprungeffekt veröffentlichen, hat China bis 2029 oder 2030 keinen Zugriff auf vergleichbare Fähigkeiten. Amerikanische KI wird zur Infrastruktur der globalen Wirtschaft, demokratische Werte prägen die Normen. China bedient nur einen «engen Kreis von Autokratien».

Szenario zwei: Chinesische Modelle sind nur wenige Monate hinter den US-Modellen. Distillation, Schmuggel und Cloud-Zugriff über Drittländer haben den Compute-Engpass abgemildert. Peking treibt die Adoption im Inland und in Schwellenländern aggressiv voran. Huawei- und Alibaba-Infrastruktur dominiert den Globalen Süden mit billigeren, «gut genug»-Modellen. Die Cyber-Bedrohungslage gegenüber demokratischen Staaten verschärft sich.

Beide Szenarien sind aus US-Perspektive formuliert. Die Verbündeten kommen vor, aber als Partner einer von Washington geführten Koalition, nicht als Akteure mit eigenen Interessen. Eine wahrscheinlichere Variante als diese binäre Logik ist eine fragmentierte Welt: ein US-Frontier-Stack, ein chinesischer Stack mit regionaler Reichweite und proprietären wie offenen Modellen, dazu ein europäischer Stack, der über Regulierung, Datenschutz und sektorspezifische Modelle eine eigene Nische besetzt. Diese dritte Spur fehlt im Anthropic-Papier.

Warum Compute der Hebel ist

Compute, also die Menge und Qualität verfügbarer KI-Infrastruktur, ist der knappste Inputfaktor in der Frontier KI-Entwicklung. Anthropic zitiert eine Analyse, wonach Huawei 2026 nur etwa 4% der NVIDIA-Gesamtleistung produzieren wird und 2027 noch 2%. Würden die USA die Kontrollen verschärfen, hätten sie laut einer im Paper zitierten Studie elf Mal so viel Compute wie der chinesische KI-Sektor.

Die Zahlen sind belastbar, die Schlussfolgerung ist es weniger. Compute ist notwendig, aber nicht hinreichend. Chinesische Labore haben in den vergangenen 18 Monaten gezeigt, dass sie mit weniger Hardware vergleichbare Leistung extrahieren können. Das Paper räumt das ein, hält es aber für nachrangig: Algorithmische Fortschritte seien selbst compute-intensiv zu finden, also komprimiere sich der Vorsprung rekursiv. Diese Behauptung ist plausibel, aber nicht durch unabhängige Studien belegt.

Für europäische Akteure ist die Lage trotzdem ernüchternd. Nach Daten von Epoch AI halten die USA rund 75% der weltweit installierten GPU-Cluster-Leistung, China etwa 15%, der Rest verteilt sich auf alle übrigen Länder zusammen. Allein die geplanten CapEx-Budgets von Google, Amazon, Meta und Microsoft für 2026 summieren sich auf etwa 725 Milliarden US-Dollar. Die europäischen Souveränitäts-Cloud-Investitionen liegen laut Gartner bei rund 12,6 Milliarden. Stanfords State of AI Report 2025 hat die Schieflage bereits letzten Herbst dokumentiert. Das Anthropic-Paper liefert die politische Ableitung.

Distillation und die Open Source Realität

Unter «Distillation-Attacke» versteht das Paper ein Verfahren, bei dem chinesische Labore über tausende gefälschte Konten Outputs amerikanischer Frontier-Modelle sammeln und damit eigene Modelle trainieren. Anthropic nennt das «systematische industrielle Spionage». Das Paper verweist auf den CAISI-Bericht des NIST vom 30. September 2025: DeepSeeks R1-0528-Modell befolgte unter einer gängigen Jailbreak-Technik 94% offen bösartiger Anfragen, während US-Referenzmodelle bei 8% lagen. Getestet wurden drei DeepSeek- und vier US-Modelle über 19 Benchmarks. Zusätzlich echote DeepSeek viermal häufiger Narrative der Kommunistischen Partei Chinas.

Die Zahlen sind unbestritten, ihre Einordnung weniger eindeutig. Chinas Open Source Ökosystem ist über DeepSeek hinaus heute breit aufgestellt. Laut dem Spring 2026 Report von Hugging Face entfielen 41% aller Modell-Downloads im vergangenen Jahr auf chinesische Modelle, gegenüber rund 15% Ende 2025 und 1% Ende 2024. Elf der zwanzig meistgenutzten Text Generation Modelle auf der Plattform sind Qwen-Varianten von Alibaba. Stanford HAI beschreibt das chinesische Open Weight Ökosystem in einem aktuellen Issue Brief als «divers», mit DeepSeek, Qwen, Kimi, GLM und MiniMax als ernstzunehmenden Akteuren.

Bei Modell-Intelligenz liegen die besten chinesischen Open Weight Modelle nahe an den US Frontier Modellen. Moonshots Kimi K2.6 war im April 2026 das erste Open Weight Modell, das GPT-5.4 auf SWE-Bench Pro übertraf. Im Artificial Analysis Intelligence Index v4.0 für Open-Weights liegen Kimi K2.6, DeepSeek V4 Pro und GLM-5.1 dicht beieinander auf hohem Niveau. Diese Modelle sind frei verfügbar, in vielen Fällen unter permissiver Lizenz. Sie werden weltweit eingesetzt.

Das relativiert die Anthropic-These in zwei Punkten. Erstens ist «Distillation» nicht der einzige Grund, warum chinesische Modelle nah dran sind. Algorithmische Innovation und ein eigenständiges Forschungs-Ökosystem spielen eine wesentliche Rolle. Zweitens verschiebt das offene Modell-Ökosystem die Frage der globalen Adoption. Wer in Lateinamerika, Afrika oder Südostasien ein Modell lokal hosten will, hat heute mit Qwen oder Kimi belastbare Optionen, die nicht auf US Frontier APIs angewiesen sind. Die Diskussion um Open Source AI als Fluch oder Segen hat damit eine neue Dimension bekommen, die im Anthropic Paper nur am Rand vorkommt.

Für Anwenderinnen und Anwender bleibt der CAISI-Befund relevant: Chinesische Open Weight Modelle haben in den Tests deutlich schwächere Schutzmechanismen. Einmal heruntergeladen, lassen sich diese vollständig entfernen. Wer DeepSeek oder Kimi in eine Produktionsanwendung integriert, übernimmt das Compliance Risiko selbst. Das ist kein Argument gegen den Einsatz, aber ein Argument für eine eigene Safety-Schicht.

Der Fable-Fall: Wenn das Argument zur Praxis wird

Drei Wochen nach Veröffentlichung des «2028»-Papiers hat sich die Argumentationslinie unfreiwillig im Realtest bewiesen, allerdings anders als von Anthropic gedacht. Am 9. Juni 2026 hat Anthropic Claude Fable 5 veröffentlicht, das Nachfolgemodell von Claude Opus 4 und Mythos Preview. Fable 5 wird auf nahezu allen einschlägigen Benchmarks als State-of-the-Art positioniert, insbesondere bei Software Engineering, Vision und naturwissenschaftlichen Aufgaben.

Am 12. Juni 2026 hat das US-Handelsministerium eine Exportkontroll-Direktive erlassen, die den Zugriff auf Fable 5 und Mythos 5 durch alle «Foreign Nationals» untersagt, auch innerhalb der USA. Begründung der Regierung: ein angeblicher Jailbreak, der Fable 5 die Cyber-Capabilities von Mythos 5 entlocken könne, mit Risiken für nationale Sicherheit, Cyber- und Bio-Bereich. Anthropic hat den Zugriff für alle Kunden weltweit suspendiert, weil eine saubere Trennung kurzfristig nicht möglich war.

Die Geschichte ist verschachtelt. Die US-Regierung hat das Modell nicht generell «verboten», sondern den Zugriff durch Nicht-Staatsbürger untersagt. Anthropic hat dann freiwillig komplett abgeschaltet. Anthropic widerspricht der Regierungsbegründung in der eigenen Stellungnahme: Die zitierte Jailbreak-Technik sei «eng, nicht universell» und funktioniere ebenso bei GPT-5.5 und anderen Frontier-Modellen. Mehrere unabhängige Cybersecurity-Experten, etwa in der Berichterstattung von CyberScoop und Cybersecurity Dive, halten Fable 5 nicht für eine einzigartige Bedrohung.

Für Europa und die Schweiz war der unmittelbare Effekt drastisch. Britische Forschungsgruppen und Spitäler, die Fable 5 für klinische Pilotprojekte einsetzten, verloren über Nacht den Zugang. Die EU-Kommission liess am 14. Juni 2026 verlautbaren, Exportkontrollen «sollten nicht diskriminierend» sein. Die International Association of Privacy Professionals analysierte den Vorgang als breite Belastung für europäische Forschungseinrichtungen, Start-ups und KMU.

Der Fable-Fall zeigt zwei Dinge.

Die im «2028»-Paper geforderten Exportkontrollen treffen in der Praxis zuerst die Verbündeten, nicht den geopolitischen Gegner. Wer Frontier-Modelle eines US-Labors einsetzt, ist abhängig von Entscheidungen einer US-Behörde, die kurzfristig und ohne Vorlauf greifen können.
Die Sicherheitsbegründung der Regierung muss sich nicht zwingend mit der eigenen Position des Modellanbieters decken. Das relativiert die im Paper formulierte Idee, dass eine starke US-Position automatisch eine starke Verhandlungsposition für globale Safety-Standards sei.

Wo Europa im Bild fehlt

Im Anthropic-Papier kommt das Wort «Europa» genau drei Mal vor, jedes Mal als Teil einer pauschalen Aufzählung von Verbündeten. Diese Lesart spiegelt sich in den Zahlen. EuroHPC betreibt 19 ausgewählte oder operative «AI Factories» (LUMI in Finnland, Leonardo in Italien, MareNostrum 5 in Spanien, JUPITER in Deutschland). Im Januar 2026 hat der Rat die EuroHPC-Verordnung erweitert, um «AI Gigafactories» mit je rund 100’000 Beschleunigern zu ermöglichen. 76 Interessensbekundungen aus 16 Mitgliedstaaten sind eingegangen, der offizielle Call läuft seit Februar 2026. Im Sommer 2025 hatten wir die Stossrichtung in «Europas KI-Zukunft» bereits skizziert.

Frankreich baut den Exascale-Rechner Jules Verne am CEA. Mistral hat angekündigt, bis Ende 2027 eigene Rechenzentren mit 200 Megawatt aufzubauen, ausserhalb des Gigafactory-Rahmens. In Summe planen alle europäischen Gigafactories zusammen etwa 500’000 Chips, was OpenAI allein bereits Ende 2025 vorhalten will.

Das ist die nüchterne Lage: Europa baut Infrastruktur in einer Grössenordnung, die einen Vorsprung bei sektoraler Spezialisierung und Anwendungsmodellen ermöglicht, nicht aber das Training eigener Frontier-Modelle in direkter Konkurrenz zu Anthropic, OpenAI oder Google DeepMind. Wer in Europa eine «souveräne KI» fordert, muss diese Definition entsprechend justieren. Die im Juni 2026 erschienene Analyse «Europe 2031» ist als direkte europäische Gegenerzählung zum Anthropic-Papier gemeint und zeichnet ein deutlich düstereres Bild der europäischen Optionen.

Der EU AI Act und die regulatorische Realität

Während Anthropic Exportkontrollen und Industriepolitik diskutiert, ist Europas wichtigstes KI-Instrument ein Regulierungsrahmen. In Kraft sind seit Februar 2025 das Verbot inakzeptabler Praktiken und die AI-Literacy-Pflicht, seit dem 2. August 2025 die Pflichten für Allzweck-KI inklusive Code of Practice. Ab dem 2. August 2026 gelten Transparenzpflichten nach Artikel 50, also Kennzeichnung von KI-generierten Inhalten, Deepfake-Hinweisen und Chatbot-Disclosures.

Am 16. Juni 2026 hat das EU-Parlament im Rahmen des «Digital Omnibus»-Pakets eine Verschiebung der Hochrisiko-Pflichten gebilligt. Annex-III-Systeme sollen neu erst ab dem 2. Dezember 2027 reguliert werden, Annex-I-Systeme ab dem 2. August 2028. Der Ratsbeschluss steht noch aus. Wer Hochrisiko-Anwendungen plant, hat damit einen längeren Vorlauf, sollte aber die endgültige Trilog-Einigung abwarten, bevor er die Compliance-Planung anpasst.

Aus Anthropic-Sicht wäre der europäische Regulierungsweg eine Schwäche: Europa investiere politische Kapazität in Compliance, nicht in Compute. Aus europäischer Sicht ist Regulierung die Antwort auf das Vakuum, das ein rein US-zentriertes Modell hinterlässt. Sie ist zugleich ein Hebel, der ohne eigene Frontier-Modelle funktioniert. Wer KI-Systeme in DACH-Märkten betreibt, hat in jedem Fall den AI Act umzusetzen, unabhängig davon, ob die Modelle aus Kalifornien, Hangzhou oder Lausanne kommen. Eine grundsätzliche Einordnung der KI-Regulierung haben wir in «Regulierung von Künstlicher Intelligenz» aufgearbeitet.

Die Schweizer Position: Apertus und Europaratskonvention

Die Schweiz hat im September 2025 mit Apertus ein vollständig offenes, mehrsprachiges Sprachmodell veröffentlicht. Entwickelt von ETH, EPFL und dem nationalen Supercomputing-Zentrum CSCS, trainiert auf 15 Billionen Tokens in über 1’000 Sprachen, mit rund 40% nicht-englischen Anteilen. Verfügbar sind eine 8B- und eine 70B-Variante. Seit Juni 2026 läuft Apertus v1.1-4B-Instruct. Eine Meditron-Adaption wird seit Mai 2026 am CHUV in Lausanne klinisch eingesetzt, der Kanton Tessin nutzt Apertus seit März 2026 für Verwaltungsübersetzungen. Den Hintergrund haben wir bei der Erstankündigung in «Swiss AI: ETH und EPFL entwickeln offenes Sprachmodell» beschrieben.

Apertus konkurriert nicht mit GPT-5.5 oder Claude Fable. Es ist ein Beleg dafür, dass die Schweiz mit überschaubaren Ressourcen ein vollständig offenes Modell trainieren und in Verwaltung und Gesundheitswesen einsetzen kann, ohne von US- oder chinesischen Anbietern abhängig zu sein. Für DACH-Unternehmen mit Anforderungen an Datenresidenz und Quelloffenheit ist Apertus der derzeit interessanteste lokale Baustein. Wer einen breiteren Marktüberblick sucht, findet ihn in unserem Vergleich Schweizer KI-Anbieter und in der Einordnung der Swiss AI Platform von Swisscom. Lokale Compute-Anbieter wie AIVITY aus Zürich spielen für DACH-Unternehmen eine wachsende Rolle.

Regulatorisch hat der Bundesrat am 12. Februar 2025 entschieden, die Europarats-KI-Konvention zu ratifizieren und sektorspezifische Anpassungen statt eines eigenen KI-Gesetzes vorzunehmen. Das EJPD soll bis Ende 2026 eine Vernehmlassungsvorlage erarbeiten, mit Schwerpunkten Transparenz, Datenschutz, Diskriminierung und Aufsicht. Schweizer Unternehmen, die in die EU exportieren, müssen den AI Act ohnehin einhalten. Wer ausschliesslich im Inland tätig ist, hat bis zur Vernehmlassungsvorlage einen kürzeren regulatorischen Horizont.

Was am Paper kritisiert wird

Substanzielle Kritik kommt aus mehreren Richtungen. Jeff Ding, einer der profiliertesten westlichen China AI-Analysten, wirft Anthropic im ChinAI-Newsletter «Dogmatik» und sieben unbegründete Annahmen vor, darunter die unrealistische Zwei-Jahres-Zeitleiste und das Ignorieren des chinesischen «Diffusion Deficit», also der Schwierigkeit, Frontier-Fähigkeiten in der Breite einzusetzen.

Ein zweiter Kritikpunkt zielt auf das Framing. Das Papier setzt «Frontier-KI in den USA» mit «demokratischen Werten» und «Frontier-KI in China» mit «autoritärer Repression» gleich. Diese Gleichsetzung blendet aus, dass US Frontier Labore selbst keine demokratischen Institutionen sind, sondern privatwirtschaftliche Akteure mit eigenen kommerziellen Interessen. Sie blendet auch aus, dass amerikanische KI-Systeme bereits heute für Anwendungen eingesetzt werden, die in Europa rechtlich problematisch wären, etwa biometrische Massenüberwachung oder Predictive Policing.

Ein dritter Punkt ist die Wirkungslogik der Exportkontrollen. Im EU-Parlament haben dreissig Abgeordnete aus sechs Fraktionen einen Brief an Kommissions-Vizepräsidentin Henna Virkkunen geschickt und einen «europäischen Mitigationsplan» gegen KI-gestützte Cyber-Offensivwerkzeuge gefordert, mit ausdrücklichem Verweis auf Anthropics Modell Mythos. In Frankreich ist der Druck auf die Regierung gestiegen, Mistral stärker zu fördern. Der Fable-Fall hat diese Stimmungslage verstärkt: Wer auf US-Frontier-Modelle setzt, ist abhängig von US-Behördenentscheidungen.

Was am Paper dennoch stimmt

Bei aller Kritik enthält das Paper Beobachtungen, die belastbar sind und auch aus europäischer Sicht nicht weggewischt werden sollten.

China verfügt nicht nur über Open-Weight-Modelle, sondern auch über proprietäre Frontier-Modelle, die in den Chatbot-Produkten von Baidu, ByteDance, Tencent und MiniMax laufen. Die Open Source Strategie der letzten 18 Monate war zum Teil auch ein Mittel, internationale Sichtbarkeit zu erkaufen, während die leistungsfähigsten Modelle proprietär bleiben. Eine Reihe chinesischer Labore bewegt sich derzeit hörbar weg von Open-Source, sobald die kommerzielle Verwertbarkeit greift. Wer die Open Source Stärke Chinas als alleinige Lagebeurteilung nimmt, verkennt diesen Teil der Realität.

Auch der Hinweis auf die KP-getragene Repressionsinfrastruktur ist nicht polemisch, sondern dokumentiert. Die systematische Überwachung in Xinjiang, der Einsatz von KI für Zensur auf Plattformebene und der Export entsprechender Technologien an autokratische Drittstaaten sind in vielen unabhängigen Berichten belegt, von Human Rights Watch bis Amnesty International. Wer KI-Normen für 2028 verhandeln will, muss diese Praxis mitdenken. Das ist kein US-spezifisches Argument, sondern eines, das in jedem rechtsstaatlichen Rahmen ankommt.

Drittens ist die Sicherheitsasymmetrie zwischen US- und chinesischen Modellen real. Wenn ein Open Weight Modell unter Standard-Jailbreak 94% der bösartigen Anfragen befolgt, ist das eine technische Tatsache mit Konsequenzen für Compliance und Risikomanagement, unabhängig davon, wer den Bericht in Auftrag gegeben hat. Auch wer das Anthropic Paper insgesamt skeptisch sieht, sollte diesen Punkt ernst nehmen.

Einordnung

Für KMU, Agenturen, Entwicklerinnen und Entwickler in DACH ergeben sich aus dem Paper und seinem Kontext drei praktische Folgerungen.

Die Modell-Landschaft ist asymmetrisch, aber pluraler als das Anthropic-Papier suggeriert. Wer eine produktive KI-Integration aufbaut, sollte mehrere Optionen offenhalten: ein US-Frontier-Modell als Standard, ein chinesisches Open Weight Modell für Anwendungen, in denen lokales Hosting und Quelloffenheit wichtig sind, europäische oder Schweizerische Modelle für regulatorisch sensible Use Cases. Der Fable-Fall hat gezeigt, dass eine reine Abhängigkeit von einem US-Anbieter ein operatives Risiko ist, das in Wochen materialisieren kann.
Open Weight Modelle aus China sind technisch attraktiv, übertragen aber das Compliance Risiko vollständig auf den Betreiber. Wer sie einsetzt, baut selbst eine Safety Schicht auf. Die im CAISI-Report dokumentierten 94% Compliance bei bösartigen Anfragen sind kein Detail.
Der AI Act bleibt das stabilste Element der europäischen KI-Politik. Die «Digital Omnibus» Verschiebung gibt Zeit für Hochrisiko-Anwendungen, ändert aber nichts an den GPAI- und Transparenzpflichten. Wer ab August 2026 KI-generierte Inhalte ausspielt, muss kennzeichnen können. Das ist eine konkrete Aufgabe für die nächsten zwei Monate, unabhängig davon, wie sich der US/China Wettlauf entwickelt.

Anthropics Szenarien für 2028 sind plausibel, aber unvollständig und an einigen Stellen interessengeleitet. Sie bilden weder die Stärke des chinesischen Open Source Ökosystems noch die Realität des europäischen Regulierungsansatzes ab. Für Schweizer Unternehmen ist das wichtig: Die nüchterne Antwort auf das Paper ist weder Zustimmung noch Ablehnung, sondern Diversifizierung. Eine breitere Standortbestimmung zum Reifegrad der Technologie haben wir in «Die Reifeprüfung der künstlichen Intelligenz» versucht.

Quellen

Hauptbeitragsbild: Männlichen, Grindelwald von allPhoto Bangkok.