Die großen Sprachmodelle und ihre Mutterkonzerne – ein Überblick über 13 KIs, die (vielleicht) die Welt verändern. Ein kleiner Kompass 🧭 durch die Konzerne und ihre Ökosysteme, um den Überblick zu bewahren.
Seit ChatGPT heute vor exakt 3 Jahren die Weltbühne betrat, ist klar: Wir leben im Zeitalter der sprechenden und manchmal halluzinierenden Maschinen. Doch wer genau spricht und halluziniert da eigentlich mit uns – und wessen Interessen, Werte oder Daten stehen dahinter? Hinter jedem scheinbar neutralen KI-Chatbot steckt ein komplexes Netzwerk aus Unternehmen, Forschungslaboren und wirtschaftlichen Strategien.
Viele Nutzerinnen und Nutzer wissen: ChatGPT kommt von OpenAI. Doch nur wenige wissen, dass OpenAI eng mit Microsoft verbunden ist, dass Claude von einem ehemaligen OpenAI-Team stammt, dass Gemini aus Googles Forschungsarm DeepMind hervorgegangen ist – oder dass Mistral in Paris entwickelt wird, während DeepSeek in China gerade das Rechnen neu erfindet (im übertragenen Sinn). KI ist längst nicht mehr ein monolithisches Produkt, sondern ein Ökosystem aus Modellen und Philosophien: offen versus geschlossen, datenhungrig versus effizient, empathisch versus rational. Jedes Modell erzählt dabei auch eine kleine Geschichte – über technische Visionen, kulturelle Unterschiede und politische Rahmenbedingungen. Und jedes System hat eigene Stärken und Schwächen.
Barbara Geyer hat in einem aktuelle Blogpost die verschiedenen Modelle – ChatGPT, Claude, Gemini – aus ihrer eigenen Erfahrung heraus verglichen
Mein KI-Update 2025: Von neuen Funktionen zu fundamentalen Veränderungen
Bei diesen vielen verschiedenen Systemen noch den Überblick zu behalten, scheint gar nicht so einfach. Ich habe versucht, mir gemeinsam mit Gemini und ChatGPT einen Überblick zu verschaffen. Das ist gar nicht so einfach und wahrscheinlich stimmen so einige Informationen nicht mehr, sobald ich auf „Veröffentlichen“ klicke. Das muss man wohl in Kauf nehmen, wenn man mit KI arbeitet und über sie schreibt.
Mein Überblick stellt nun also 13+1 der einflussreichsten Sprachmodelle der Gegenwart vor: von den großen Namen wie ChatGPT, Gemini und Claude bis zu neuen Stimmen wie Mistral, DeepSeek oder Inflection Pi. Dabei habe ich bei der Recherche selbst neue Modelle kennengelernt. Ziel ist kein Ranking, sondern Orientierung: Wer gehört zu wem und wofür stehen diese Systeme eigentlich?
Wer verschiedene Systeme ausprobieren möchte, kann dies auf folgenden Seiten:
ChatGPT (OpenAI)
ChatGPT ist das wahrscheinlich bekannteste Gesicht der aktuellen KI-Ära – und gewissermaßen ihr Türöffner. Entwickelt vom US-Unternehmen OpenAI, wurde das Modell Ende 2022 öffentlich zugänglich gemacht und löste eine Welle der Faszination (und Überforderung) aus. ChatGPT basiert auf den GPT-Modellen („Generative Pre-trained Transformer“) – aktuell in der Version GPT-5.1, die Text, Bild, Sprache und Video versteht.
Was ChatGPT besonders macht, ist seine Benutzerfreundlichkeit: Eine einfache Chatoberfläche, über die man komplexe KI-Leistungen abrufen kann. Hinter der Fassade steckt allerdings kein „Verstehen“ im menschlichen Sinn, sondern die statistische Berechnung, welches Wort, welches Bildpixel oder welcher Ton wahrscheinlich als nächstes folgt.
OpenAI kooperiert eng mit Microsoft, wodurch ChatGPT in Produkte wie Copilot (in Word, Excel, Teams) integriert wurde. Kritik gibt es an der Intransparenz der Trainingsdaten und am hohen Energieverbrauch. Trotzdem gilt ChatGPT beinahe als Maßstab, an dem sich fast alle anderen Modelle messen (müssen).
Ökosystem & Produkte
- DALL·E – Text-zu-Bild-Generator für Illustrationen, Fotos, Designs.
- Whisper – Open-Source-Spracherkennung für Transkription & Untertitel.
- GPT-5.1 – multimodale Modelle für Text, Bild, Audio, Video.
- OpenAI Voice Engine – KI-Stimmen mit natürlicher Intonation.
- CoPilot (Microsoft) – Integration in Word, Excel, Teams, Edge (Microsoft nutzt OpenAI-Modelle – siehe mehr dazu ganz unten).
- Sora – Text-zu-Video-Modell, das realistische, mehrsekündige Videos generiert; stark in Kameraflügen, komplexer Physik, Animationen und Filmszenen. (Derzeit teils beschränkt zugänglich.)
Gemini (Google DeepMind)
Gemini ist Googles Antwort auf GPT – und mehr als das: eine ganze Familie multimodaler Modelle, die Text, Bild, Ton und Code verarbeiten können. Entwickelt wird Gemini von Google DeepMind, jener Forschungsabteilung, die einst mit AlphaGo Furore machte. Nach dem etwas glücklosen Start von „Bard“ (Googles erstem Chatbot) positioniert sich Gemini heute als integriertes System quer durch Googles Produktwelt.
Gemini steckt in Search, in YouTube Summaries, in Android Assistant, in NotebookLM – und zunehmend auch in Workspace-Anwendungen wie Gmail oder Docs. Das Besondere ist die enge Verzahnung mit der Google-Suche: Das Modell soll nicht nur antworten, sondern auch nachprüfbare Informationen einbetten.
Technisch ist Gemini extrem leistungsstark, besonders in Multimodalität und logischem Denken. Dennoch haftet Google der Ruf an, den KI-Markt verschlafen zu haben. Mit Gemini 2 (2025) holt der Konzern jedoch massiv auf – mit Fokus auf Sicherheit, Kontextverstehen und Rechenökonomie.
Ökosystem & Produkte
- NotebookLM – KI-gestütztes Recherche- und Lernwerkzeug.
- Nano Banana – leistungsstarkes Bild-/Illustrationsmodell für mobile Geräte und Google-Apps.
- Google Search mit AI Overviews – erweiterte Suchergebnisse.
- Google Photos AI Features – Magic Editor, Smart Enhancement, Filters.
- Imagen / Imagen2 – Text-zu-Bild-Modelle für hochwertige Illustrationen.
Claude (Anthropic)
Claude ist der „höfliche Cousin von ChatGPT“ (Zitat von ChatGPT) – leistungsstark, sachlich und erstaunlich „vernünftig“. Entwickelt wird das Modell von Anthropic, einem US-Startup, das sich aus ehemaligen OpenAI-Mitarbeitenden zusammensetzt. Ihr Ziel: „Constitutional AI“, also ein KI-System, das nach festgelegten ethischen Prinzipien arbeitet, statt bloß zu vermeiden, was verboten ist (wie ChatGPT).
Claude ist vor allem in den USA und im akademischen Bereich beliebt, weil es lange Texte, juristische Dokumente und Analysen besonders präzise verarbeitet. Es liest PDFs, fasst Bücher zusammen und strukturiert komplexe Argumentationen – fast schon wie ein geduldiger wissenschaftlicher Assistent.
Das Modell steckt hinter Claude.ai, wird aber auch über Slack, Notion und Anthropic API genutzt. In der neuesten Generation (Claude 3.5) ist es multimodal und versteht Tabellen, Diagramme und Code. Besonders geschätzt wird seine Klarheit im Ausdruck – und dass es weniger „halluziniert“ als manche Konkurrenz.
Ökosystem & Produkte
- Claude.ai – Hauptinterface für Chat, Analyse, Recherche.
- Claude Team Workspace – kollaboratives Schreiben und Recherchieren.
- Constitutional AI Tools – Sicherheitssysteme basierend auf Regeln.
- Integrationen in Notion, Slack & Zapier – Schreib- und Organisationsautomatisierung.
- Claude on Projects – strukturierte Arbeitsumgebungen für größere Aufgaben.
LLaMA (Meta AI)
LLaMA – kurz für Large Language Model Meta AI – ist Metas Versuch, den KI-Markt zu öffnen. Während OpenAI und Google ihre Modelle nur eingeschränkt freigeben, wählt Meta den entgegengesetzten Weg: Open Source. Entwicklerinnen und Entwickler können LLaMA-Modelle frei nutzen, anpassen und in eigene Systeme einbauen. Damit hat Meta AI, die Forschungsabteilung von Facebooks Mutterkonzern, eine zweite Renaissance der KI-Community ausgelöst. Unzählige kleinere Startups, Forschungsgruppen und Hobbyentwickler stützen sich heute auf LLaMA 2 und 3 – von Chatbots bis hin zu spezialisierten Schreib- oder Übersetzungstools.
LLaMA ist weniger eine fertige Anwendung als ein Baukasten, der KI demokratisiert. Besonders spannend ist die Linie Code LLaMA für Programmieraufgaben und LLaMA Guard zur Moderation von Inhalten. Kritisch gesehen wird allerdings, dass offene Modelle leichter missbraucht werden können (z. B. für Deepfakes oder Desinformation). Trotzdem gilt LLaMA als Gegenentwurf zu den geschlossenen Systemen – und als Treiber einer offeneren KI-Zukunft.
Ökosystem & Produkte
- LLaMA 3 / LLaMA Guard – offene Modelle inkl. Moderationsmodell.
- Code LLaMA – KI-Assistent für Programmierung.
- Meta AI Assistant – in Facebook, Instagram, WhatsApp integriert.
- Emu Video / Emu Edit – Text-zu-Video und Videobearbeitung via KI.
Grok (xAI / Elon Musk)
Grok ist das Sprachmodell von xAI, dem 2023 gegründeten KI-Unternehmen von Elon Musk – und eng mit seiner Plattform X (ehemals Twitter) verbunden. Musk positioniert Grok als rebellisches Gegenmodell zu ChatGPT: weniger glattgebügelt, direkter im Ton und stärker auf Echtzeitdaten aus X abgestützt.
Grok kann – anders als viele Konkurrenten – auf aktuelle Posts, Trends und Nachrichten zugreifen und diese in Antworten einbeziehen. Die KI ist in X Premium integriert und wird zunehmend auch mit Teslas Systemen in Verbindung gebracht.
Technisch basiert Grok auf der Architektur Grok-1 bzw. 1.5, die von xAI selbst entwickelt wird, jedoch auf Open-Source-Komponenten aufbaut. Musk betont, Grok solle eine „maximal wahrheitssuchende KI“ sein – ein Anspruch, der so ambitioniert wie streitbar ist. Kritiker:innen bemängeln, dass die Einbettung in X zugleich Einfluss auf Wahrnehmung und Meinung haben kann. Dennoch zeigt Grok: KI wird zunehmend zum Bestandteil sozialer Plattformen – und damit politischer.
Ökosystem & Produkte
- Grok Assistant in X (Twitter) – Chatbot mit Echtzeitzugang zu Trends & Posts.
- Grok Imagine – Bild- und Videogenerierung.
- xAI Developer API – Zugang zu Grok für Apps & Plattformen.
- Realtime Analytics Tools – datenbasierte Trendinterpretation innerhalb von X.
DeepSeek (China)
Während in den USA OpenAI und Google dominieren, gilt in China seit 2024 DeepSeek als technologisches Aushängeschild. Entwickelt vom gleichnamigen Unternehmen mit Sitz in Shenzhen, hat das Modell mit DeepSeek-V2.5 und V3 internationale Aufmerksamkeit erregt – vor allem, weil es bei mathematisch-logischen Aufgaben und Codierung außergewöhnlich präzise agiert.
DeepSeek-Modelle sind teilweise open source und laufen auf effizienten Hardwarearchitekturen, was sie für Forschung und Industrie interessant macht. Besonders bemerkenswert ist die Variante DeepSeek-R1, die auf sogenanntes reinforcement reasoning setzt – also eine Trainingsmethode, bei der das Modell gezielt „nachdenkt“, bevor es antwortet. Ein Modus, das sich auf die übrigen Modelle übertragen hat.
Eingesetzt wird DeepSeek in Übersetzungs-Apps, Entwicklerplattformen und als Chatbot. Seine Stärken liegen im analytischen und technischen Bereich, weniger in kreativen Aufgaben. Viele Forschende sehen in DeepSeek eine ernsthafte Alternative zu westlichen Modellen – nicht zuletzt, weil das Unternehmen mit einer außergewöhnlichen Offenheit in der Forschung punktet. Gleichzeitig werden die politische Nähe, die Datenverarbeitung, die fehlende Transparenz (in Hinblick auf Datenverarbeitung und Überwachung) und die zahlreichen Verzerrungen kritisiert.
Ökosystem & Produkte
- DeepSeek Chat – Chatbot für Alltag & Wissenschaft.
- DeepSeek-Coder – Programmiermodell ähnlich wie Copilot.
- DeepSeek-R1 – Modell für „Reasoned Thinking“ (mehrschrittige Logik).
- Open-Source-Releases – breite Community-Nutzung.
Mistral (Europa)
Mistral ist Europas Hoffnung in Sachen Sprachmodelle – entwickelt von einem Pariser Start-up, das 2023 gegründet wurde und seither eine beeindruckende Dynamik entfaltet hat. Das Modell steht für Effizienz, Offenheit und europäische Werte: Während die großen US-Modelle meist hinter APIs versteckt sind, setzt Mistral auf Open-Weight-Modelle, also öffentlich verfügbare Gewichte, die Entwickler:innen direkt nutzen können.
Zu den wichtigsten Varianten gehören Mistral 7B, Mixtral 8x7B und Mistral Large, das über die eigene Plattform Le Chat getestet werden kann. Mistral ist kompakter als GPT oder Gemini, liefert aber beeindruckend gute Ergebnisse – besonders bei mehrsprachigen Aufgaben und Datenökonomie.
Das Unternehmen arbeitet eng mit Hugging Face und Perplexity AI zusammen und will eine europäische Alternative schaffen, die Datenschutz, Energieeffizienz und Offenheit vereint. Mistral zeigt, dass KI nicht zwangsläufig gigantisch sein muss, um stark zu sein – manchmal reicht ein frischer Wind aus Paris. Es sollte häufiger berücksichtigt werden, um nicht übersehen zu werden.
Ökosystem & Produkte
- Le Chat – Mistrals Chat-Interface.
- Mixtral 8×7B – effizientes Mixture-of-Experts-Modell.
- Mistral-API – skalierbare KI-Dienste für Unternehmen.
- Open-Weight-Modelle – Entwicklerfreundliche offene Gewichte.
- HuggingFace-Integrationen – breiter Einsatz in der europäischen Forschung.
ERNIE (Baidu)
Das chinesische Technologieunternehmen Baidu hat mit ERNIE (Enhanced Representation through kNowledge IntEgration) eines der ältesten und etabliertesten Sprachmodelle Asiens geschaffen. ERNIE existiert seit 2019 und wurde seither mehrfach überarbeitet – aktuell ist ERNIE 4.5 der Stand der Dinge.
Im Gegensatz zu vielen westlichen Modellen kombiniert ERNIE sprachliche und enzyklopädische Wissensquellen – also klassisches Sprachmodell + Wissensgraph. Dadurch kann es besonders gut mit Faktenwissen und semantischen Beziehungen umgehen. Das Modell steckt hinter Baidus Suchmaschine, Chatbot „Wenxin Yiyan“ und sogar in autonomen Fahrzeugprojekten (Apollo AI).
ERNIE ist ein Paradebeispiel dafür, wie unterschiedlich KI-Strategien global sind: Während im Westen Kreativität und Offenheit dominieren, steht in China oft Effizienz und staatliche Kontrolle im Vordergrund. Trotzdem zählt ERNIE zu den technisch ausgereiftesten Modellen der Welt – und ist für Chinas digitale Infrastruktur zentral.
Ökosystem & Produkte
- Wenxin Yiyan (ERNIE Bot) – Endnutzer-Chatbot.
- ERNIE-ViLG – Text-zu-Bild-Modell speziell für chinesische Bildwelten.
- Baidu Search KI-Features – semantische Suche und Wissensgrafik.
- ERNIE-Code – Programmierunterstützung.
Qwen / Tongyi Qianwen (Alibaba)
Das Sprachmodell Qwen (von „Tongyi Qianwen“, 通义千问 – „Tausend Fragen der Harmonie“) stammt vom chinesischen E-Commerce-Giganten Alibaba. Anders als Baidu zielt Alibaba stärker auf Unternehmenslösungen: Qwen wird in Cloud-Diensten, E-Mail-Systemen, Chatbots und sogar im Onlinehandel eingesetzt.
Qwen existiert in mehreren Varianten – darunter Qwen-VL (mit Bildverarbeitung), Qwen2 (verbesserte Logik und Codeverständnis) und CodeTongyi für Entwickler. Alibaba hat das Modell früh über die Alibaba Cloud geöffnet, wodurch Firmen es in eigene Produkte integrieren können.
Spannend ist der kulturelle Unterschied: Qwen soll nicht einfach nur „antworten“, sondern in Tonfall und Kommunikationsstil harmonisch, höflich und kontextsensibel wirken – ganz im Sinne asiatischer Kommunikationsnormen. Diese kulturelle Feinabstimmung macht Qwen zu einem interessanten Beispiel für KI-Lokalisierung: dieselbe Technologie, aber unterschiedliche Kommunikationskultur.
Ökosystem & Produkte
- Qwen Chat – Chatbot im Alibaba-Universum.
- Qwen-VL – multimodales Modell für Bild- und Textverarbeitung.
- Tongyi Wanxiang – Text-zu-Bild-Modell.
- CodeTongyi – KI-Coder.
- Alibaba Cloud Intelligence Suite – Unternehmenslösungen mit KI.
HyperCLOVA X (Naver, Südkorea)
Während viele Sprachmodelle stark auf Englisch ausgerichtet sind, hat Naver – das südkoreanische Pendant zu Google – mit HyperCLOVA X ein Modell entwickelt, das den koreanischen Sprachraum in den Mittelpunkt stellt. Trainiert auf einer gewaltigen Menge koreanischer Texte, beherrscht HyperCLOVA auch Englisch und Japanisch, ist aber vor allem in der koreanischen Grammatik, Semantik und Kultur verankert.
Das Modell wird in Naver-Diensten eingesetzt: etwa in der Suchmaschine, im Browser Whale, in der Übersetzungs-App Papago und im Chat-Assistenten CLOVA Studio. Besonders beeindruckend ist, wie HyperCLOVA kulturelle Nuancen erkennt – etwa formelle und informelle Anredeformen oder implizite Höflichkeitsstrukturen, die in westlichen Modellen oft verloren gehen.
Mit HyperCLOVA X will Naver zeigen, dass KI nicht zwangsläufig globalisiert sein muss, sondern lokal starke Systeme einen echten Mehrwert bieten. In einer zunehmend englisch dominierten KI-Welt ist das fast ein Akt kultureller Selbstbehauptung – und ein (technisches) Statement zugleich.
Ökosystem & Produkte
- Papago – KI-Übersetzer mit Fokus auf asiatische Sprachen.
- Whale Browser Assistant – integrierter KI-Helfer.
- CLOVA Studio – KI-Entwicklungsumgebung.
- Naver Search AI – semantische Suche.
- Smart Store KI-Empfehlungen – Personalisierte Produktempfehlungen.
Inflection Pi (Inflection AI)
„Pi“ steht für Personal Intelligence – und genau das ist die Idee hinter Inflection Pi, einem Modell des Start-ups Inflection AI, das von Reid Hoffman (LinkedIn), Mustafa Suleyman (DeepMind-Mitgründer) und Karén Simonyan gegründet wurde. Pi soll nicht einfach ein Werkzeug, sondern ein Gesprächspartner sein – empathisch, ruhig, persönlich.
Technisch bewegt sich Pi in der Liga von GPT-4 und Claude, doch der Fokus liegt nicht auf Leistung, sondern auf Beziehung und Tonfall. Die KI fragt nach, hört zu, spiegelt Emotionen – und spricht in einem fast therapeutischen Stil. Viele Nutzer:innen vergleichen Pi eher mit einem digitalen Coach oder Begleiter als mit einem Informationssystem.
Diese Ausrichtung ist bewusst gewählt: Inflection will eine humanere Form von KI-Kommunikation fördern. Pi soll nicht den Menschen ersetzen, sondern „ein guter Zuhörer“ sein. Kritisch gesehen ist das ein schmaler Grat zwischen Hilfestellung und emotionaler Projektion – aber gerade darin liegt der Reiz dieses Modells.
Ökosystem & Produkte
- Pi App – persönlicher KI-Chatbegleiter.
- Pi Voice – einfühlsamer Sprachassistent.
- Pi Coaching Tools – Lebenshilfe, Produktivität, Wohlbefinden.
- Empathie-Engine – modulare Bibliothek für emotionale KI.
- Partnerschaften mit Hardware-Herstellern – KI in Smart Devices.
Perplexity AI (USA)
Perplexity AI ist kein Sprachmodell im engeren Sinn, sondern eine Suchmaschine der neuen Generation, die auf eigenen LLMs und Modellen wie GPT und Claude aufbaut. Das Start-up aus San Francisco wurde 2022 gegründet und hat sich schnell zu einer ernstzunehmenden Konkurrenz für Google entwickelt.
Perplexity kombiniert KI-generierte Antworten mit Quellenangaben – ein entscheidender Unterschied zu vielen Chatbots. Wer eine Frage stellt, bekommt nicht nur eine formulierte Antwort, sondern auch verlinkte Referenzen, meist aus aktuellen Webseiten, Artikeln oder Studien. Dadurch eignet sich Perplexity besonders gut für Recherche, Wissenschaft und Journalismus.
Das Modell hinter der Oberfläche, Perplexity LLM, nutzt Techniken der „retrieval-augmented generation“ (RAG) – also eine Mischung aus Sprachmodell und Suchalgorithmus. Das Ergebnis ist weniger kreativ als ChatGPT, dafür aber transparenter, überprüfbarer und faktenorientierter. Einige sehen Perplexity als „Wikipedia 2.0 mit Chatfunktion“.
Ökosystem & Produkte
- Perplexity Search – KI-Suchmaschine mit Quellenangaben.
- Perplexity Pro – erweiterter Zugriff + Modelle wie Claude & GPT.
- Perplexity LLM – eigenes effizient trainiertes Modell.
- Comet Browser – wissenschaftliche Recherche mit eigenem Browser.
- Data Copilot – Analyse von Datensätzen mit KI-Unterstützung.
Command R (Cohere, Kanada)
Zum Abschluss ein Modell, das vor allem in der Forschung und Unternehmenswelt beliebt ist: Command R von Cohere. Das kanadische Unternehmen wurde von ehemaligen Google-Brain-Mitarbeitern gegründet und hat sich auf Retrieval-basierte Sprachmodelle spezialisiert – also Modelle, die nicht nur generieren, sondern gezielt Informationen aus Datenbanken oder Wissensspeichern abrufen können.
Command R ist auf Recherche, Analyse und Textzusammenfassung optimiert. Es wird über Cohere API bereitgestellt und in zahlreiche Wissensmanagementsysteme integriert. Besonders stark ist das Modell im Umgang mit mehrsprachigen Inhalten und strukturierten Informationen (z. B. Unternehmensberichte, wissenschaftliche Abstracts, Rechtsdokumente).
Cohere positioniert sich als europäisch-kanadische Alternative zu den US-Giganten: weniger Show, mehr Substanz. Das Unternehmen wirbt mit Datenschutz, Nachhaltigkeit und wissenschaftlicher Nachvollziehbarkeit – und trifft damit einen Nerv in einer Zeit, in der KI oft als Blackbox wahrgenommen wird.
Ökosystem & Produkte
- Cohere API – Zugang zu Command R & Command R+ für Unternehmen.
- Command R AGI Tools – wissensbasierte Recherchemodelle.
- Cohere RAG Engine – hybride Suche + KI-Generierung.
- Cohere Knowledge Apps – interner Unternehmenswissensassistent.
- Mehrsprachige Datenverarbeitung – besonders stark in nicht-englischen Kontexten.
Fazit: 13 Modelle, 13 Philosophien
Diese 13 Sprachmodelle zeigen, dass KI längst kein monolithisches Feld mehr ist.
- OpenAI und Google stehen für Integration und Massenmarkt.
- Anthropic und Cohere für Ethik und Wissenschaftlichkeit (zumindest im Prinzip).
- Meta und Mistral für Offenheit und Community-Ansatz (zumindest im Prinzip).
- DeepSeek, Qwen, ERNIE und HyperCLOVA für regionale Eigenständigkeit.
- Und Grok, Inflection Pi und Perplexity für ganz neue Denkrichtungen: Echtzeit, Empathie und Transparenz (zumindest im Prinzip).
KI ist also kein Wettbewerb „wer das beste Modell hat“, sondern ein Ökosystem unterschiedlicher Ziele und Werte. Das sagt zumindest ChatGPT, wenn man nach den Modellen und ihren Philosophien fragt. Doch eines zeigt sich: Es gibt mehr als nur ChatGPT. Wir können eigentlich sagen: Vielfalt statt Einheitsintelligenz. Wir müssten nur auch unterschiedliche Anbieter nutzen. Bewusst.
Halt! Was ist mit Microsoft?
Vom OpenAI-Partner zur eigenen KI-Identität – so ließe sich die Geschichte kurz schreiben. Kaum ein Unternehmen ist so eng mit dem aktuellen KI-Boom verbunden wie Microsoft – und das obwohl der Konzern zu Beginn gar kein eigenes großes Sprachmodell hatte. Stattdessen entschied sich Microsoft für eine radikale Partnerschaft: eine strategische Allianz mit OpenAI, die seit 2019 besteht und bis heute den Weg des Konzerns prägt.
Microsoft wurde früh zum wichtigsten Geldgeber und Infrastrukturpartner von OpenAI. Diese Zusammenarbeit umfasste drei zentrale Säulen:
- Finanzierung & Exklusivität
Microsoft investierte Milliarden in OpenAI und erhielt dafür bevorzugten Zugang zu GPT-Modellen. - Azure als exklusiver Cloud-Partner
Alle großen GPT-Modelle laufen bis heute primär auf Azure Supercomputing, das Microsoft speziell für OpenAI gebaut hat. - Integration in das Microsoft-Universum
GPT-Modelle wurden zur KI-Schicht hinter:- Microsoft 365 (Copilot)
- Windows
- Bing / Edge
- Azure AI Services
Diese Kooperation machte Microsoft über Nacht zum technologischen Vorreiter – und katapultierte GPT in den Alltag von Millionen Menschen. Doch intern reifte früh die Erkenntnis: Wer KI ernst nimmt, braucht auch eigene Modelle. Wohl nicht nur aus Misstrauen gegenüber OpenAI, sondern auch aus strategischem Realismus.
Seit 2024 verfolgt Microsoft eine klare Doppelstrategie. Neben der Zusammenarbeit mit OpenAI entwickelt das Unternehmen nun eigene Modellfamilien, die unabhängiger, leichter, datenschutzfreundlicher und auf Windows optimiert sind.
Dazu gehören:
- MAI-1, Microsofts erstes großes, echtes „eigenes GPT“.
- Die Phi-Serie, kleine, leistungsfähige Modelle für Geräte und Browser.
- Forschungsmodelle wie Orca oder E5 Embeddings für Suche und RAG.
Diese Modelle ermöglichen Microsoft, KI on-device, in Unternehmen und in sensiblen Umgebungen zu betreiben – ohne externe Abhängigkeiten. Damit hat Microsoft etwas geschafft, was bislang kaum ein Tech-Konzern erreicht hat: gleichzeitig Partner eines Unternehmens zu sein und ein eigenes KI-Lager aufzubauen. Microsoft hat den KI-Boom maßgeblich durch OpenAI mitgestaltet – und baut gleichzeitig ein eigenes, zunehmend starkes Modellportfolio auf.
Damit bewegt sich Microsoft heute zwischen zwei Identitäten.