Südkoreas KI-Unternehmen fordern ChatGPT mit eigenen Sprachmodellen heraus

Südkorea beschleunigt seinen Plan für souveräne KI

Südkorea treibt den Aufbau eigener großer Sprachmodelle voran, die es mit weltweit führenden Angeboten wie denen von OpenAI und Google aufnehmen können. Fünf Industriekonsortien unter der Leitung von LG AI Research, Naver Cloud, SK Telecom, Upstage und NC AI wurden mit der Entwicklung nationaler Basismodelle beauftragt, die auf die koreanische Sprache und lokale Anforderungen zugeschnitten sind. Das Ziel der Regierung ist ehrgeizig: Die Modelle sollen mindestens 95 Prozent der Leistung der weltweit fortschrittlichsten Systeme erreichen, die in den vorangegangenen sechs Monaten veröffentlicht wurden. Gleichzeitig sollen Daten, Rechenleistung und wichtiges Fachwissen im Land bleiben. Der Vorstoß ist Teil einer umfassenderen Vision souveräner KI, die Chips, Cloud-Dienste und Anwendungen umfasst und Südkorea mehr Kontrolle über seine digitale Zukunft geben soll.

Unternehmen bringen bereits eigene Modelle ins Rennen. LGs Exaone 4.0, Navers HyperClova X, SK Telecoms A.X-Reihe, Upstages Solar Pro 2 und NC AIs Varco-Modelle setzen jeweils unterschiedliche Schwerpunkte: von Produktivität in Unternehmen und koreanischsprachiger Suche bis hin zu Callcenter-Automatisierung und multimodalem Verständnis. Mehrere Teams erklären, ihre Systeme schnitten bei Benchmarks für die koreanische Sprache besser ab als führende Konkurrenzmodelle. Dabei geht es nicht nur um ein einzelnes Modell oder eine bestimmte Branche. Das Vorhaben umfasst ein ganzes Ökosystem, das Open-Source-Veröffentlichungen, gemeinsam genutzte Datensätze, Rechenkapazitäten im Inland und schrittweise Evaluierungen verbindet, um das Teilnehmerfeld nach und nach zu verkleinern.

Warum Südkorea die Kontrolle über seinen KI-Stack will

Souveräne KI bedeutet im koreanischen Kontext mehr als einen im eigenen Land entwickelten Chatbot. Die Politik verfolgt einen Full-Stack-Ansatz, der Halbleiter, Rechenzentren, Cloud-Dienste und fortschrittliche Modelle zu einer integrierten nationalen Fähigkeit verbindet. In Seoul wird dies als Unabhängigkeit verstanden, nicht als Abschottung. Ziel ist es, langfristige Abhängigkeiten von ausländischen Anbietern bei der zentralen digitalen Infrastruktur zu vermeiden und KI zu sichern, die mit lokalen Gesetzen, Werten und Sicherheitsanforderungen im Einklang steht. Der Vorstoß wird als möglicher dritter Weg zwischen den USA und China dargestellt: Südkorea könnte Ländern, die leistungsfähige Systeme ohne geopolitische Abhängigkeiten suchen, ein Partnermodell anbieten.

Zwei Ereignisse trugen dazu bei, diese Pläne zu konkretisieren. Der rasante Aufstieg von ChatGPT machte Südkoreas Technologiesektor klar, dass das Land beim Rennen um Basismodelle nicht abseitsstehen konnte. Das Aufkommen des chinesischen Modells DeepSeek und dessen Behauptungen, große Modelle deutlich günstiger trainieren zu können, deuteten anschließend auf einen möglichen Umbruch in der Wirtschaftlichkeit der Modellentwicklung hin. Die Regierung reagierte mit einer umfassenden Agenda. Sie legte Vorzeigeprogramme für ein unabhängiges Basismodell und ein nationales KI-Rechenzentrum auf, gestützt durch geplante öffentliche und private Investitionen in der Größenordnung von 100 Billionen Won. Außerdem stärkte sie die KI-Politik im Präsidialamt und begann, Forschende aus dem Ausland anzuwerben. Die Botschaft ist eindeutig: Südkorea will KI nach eigenen Vorstellungen entwickeln, betreiben und exportieren.

Wer ausgewählt wurde und wie es weitergeht

Das Ministerium für Wissenschaft und IKT wählte aus 15 Bewerbern fünf Konsortien für die Entwicklung unabhängiger KI-Basismodelle aus. Die von Naver Cloud, Upstage, SK Telecom, NC AI und LG AI Research geleiteten Gewinner tragen jeweils die Bezeichnungen K-AI-Modell und K-AI-Unternehmen. Ziel ist ein Modell oder eine Modellfamilie, die mindestens 95 Prozent der Leistung führender Systeme erreicht und regelmäßig evaluiert wird. Im Dezember scheidet ein Team aus, vier Teams setzen ihre Arbeit fort. Alle sechs Monate finden Prüfungen statt, bis 2027 nur noch zwei Teams übrig sind. Diese Struktur erhöht den Zeitdruck und schafft eine landesweite Messlatte für den Fortschritt.

Die Unterstützung ist konkret. Jedes Team erhält Zugang zu aufbereiteten Datensätzen im Wert von 10 Milliarden Won sowie zu einem Bestand hochwertiger Lernmaterialien aus Rundfunk und Video im Wert von 20 Milliarden Won. Weitere 2,8 Milliarden Won pro Team sind für den Aufbau branchenspezifischer Datensätze vorgesehen. SK Telecom und Naver Cloud werden GPU-Infrastruktur mieten, die das Training und die Feinabstimmung der Modelle von Upstage, NC AI und LG AI Research unterstützt. Upstage erhält zudem eine Förderung in gleicher Höhe, um internationale Forschende anzuwerben. Das Ministerium hat die Teams zu Open-Source-Veröffentlichungen ermutigt, damit Entwickler im Inland und kleinere Unternehmen die Technologie einsetzen und vermarkten können. Mehrere Teams geben an, noch in diesem Jahr eine erste Modellgeneration zu veröffentlichen.

Ein Vertreter des Ministeriums für IKT erklärte, bei der Auswahl hätten sowohl die technische Stärke als auch das Engagement für die Nutzung durch die Community eine Rolle gespielt. Er verwies auf den gemeinsamen Ansatz bei Open Source und dem Ausbau des gesamten Ökosystems.

Alle fünf Teams haben herausragende Fähigkeiten bei der Entwicklung von KI-Modellen bewiesen, bekennen sich klar zur Vision souveräner KI und verfolgen überzeugende Open-Source-Strategien. Diese werden es anderen Unternehmen ermöglichen, ihre Technologien zu nutzen und zu vermarkten.

Südkoreas IKT-Minister bezeichnete die Bedeutung des Vorhabens als national und langfristig. In von lokalen Medien veröffentlichten Äußerungen stellte er das Projekt in den Zusammenhang mit einem umfassenderen Ökosystem, das die Regierung fördern will.

Unsere mutige Initiative markiert den Beginn des Weges, auf dem Korea KI für alle entwickelt. Die Regierung wird KI-Unternehmen und Institutionen konsequent unterstützen, damit sie neue Maßstäbe setzen und ein starkes Ökosystem für souveräne KI aufbauen können.

Ein Blick auf die Modelle: Was die einzelnen Teams einbringen

Die fünf Teams entwickeln keine Klone. Jedes Modell zielt auf bestimmte Stärken und praktische Einsatzgebiete ab, und mehrere Modelle werden bereits produktiv eingesetzt. So ist das Teilnehmerfeld nach jüngsten Veröffentlichungen und öffentlich zugänglichen Benchmarks aufgestellt.

LG Exaone 4.0: Für Unternehmen entwickelt, mit starken Denkfähigkeiten

Exaone 4.0 von LG AI Research ist für die Arbeit konzipiert, nicht nur für Chats. Der Schwerpunkt liegt auf der Automatisierung von Unternehmensabläufen, der Analyse von Dokumenten und der Gewinnung strukturierter Erkenntnisse aus unstrukturierten Texten. In globalen Indizes unabhängiger Aggregatoren rangierte Exaone nahe an der Spitze. Berichten zufolge liegt das Modell bei der Gesamtbewertung der Intelligenz knapp außerhalb der weltweit führenden Spitzengruppe. Entwickler verweisen auf starke Ergebnisse bei anspruchsvollen Tests wie MMLU Pro und AIME 2025, die mehrstufiges logisches Denken und mathematische Fähigkeiten prüfen. LGs Strategie umfasst Modelle verschiedener Größen für unterschiedliche Budgets sowie die Weiterentwicklung hin zu multimodalen Modellen, die Text, Code und Bilder verarbeiten können.

Naver HyperClova X: Für die koreanische Sprache und Suche entwickelt

Naver trainierte HyperClova X mit einem der größten zusammengestellten Korpora koreanischsprachiger Texte und integrierte das Modell anschließend in die Suche und andere Dienste des Unternehmens. Bei spezifischen Aufgaben für die koreanische Sprache schneidet das Modell besonders gut ab. Interne und externe Tests zeigen bei Sprachverständnis im Zusammenhang mit koreanischer Kultur und Kontext Vorteile gegenüber GPT 4. Naver hat spezialisierte Varianten und kleinere, kostengünstigere Modelle veröffentlicht. Im Juni 2025 stellte das Unternehmen HyperClova X Think vor, eine Variante, die für sorgfältigeres Schlussfolgern bei Suchanfragen und Unterhaltungen optimiert wurde. Außerdem arbeitet Naver an einem omnifunktionalen Basismodell, das Text, Audio, Bilder und möglicherweise Videos in einer einzigen Architektur vereint.

SK Telecom A.X: Auf die lokale Kultur zugeschnitten und einsatzbereit

SK Telecom nutzt seine Präsenz im Telekommunikationssektor und seine KI-Investitionen, um Modelle in produktiv genutzte Dienste einzubringen. Die von Grund auf und mit starkem Fokus auf Koreanisch trainierte A.X-Reihe übertraf nach Unternehmenstests GPT 4o bei lokalen Benchmark-Sammlungen. A.X unterstützt bereits KI-Assistenten für den Kundenservice, die Zusammenfassung von Anrufen und weitere Telekommunikationsaufgaben. SK Telecom hat ein kleineres Modell namens AX 3.1 Lite veröffentlicht. Es hat rund 7 Milliarden Parameter und wurde mit 1,65 Billionen Tokens trainiert. Das Unternehmen berichtet von einer Leistung von etwa 96 Prozent bei Schlussfolgerungsaufgaben im KMMLU2 und 102 Prozent beim Index für kulturelles Verständnis CLIcK3, jeweils im Vergleich zu größeren Modellen. Die Modelle sollen mit Open-Source-Lizenzen veröffentlicht werden, damit Entwickler sie branchenübergreifend weiterentwickeln können.

Upstage Solar Pro 2: Effizienz als Trumpf

Upstage ist das Start-up in der Gruppe und hat sich mit effizientem Training und sorgfältiger Datenauswahl einen Vorteil verschafft. Solar Pro 2 mit rund 31 Milliarden Parametern erreicht bei mehreren Benchmarks das Niveau größerer Konkurrenzmodelle oder übertrifft sie. Das Modell ist in der Rangliste Frontier Language Model Intelligence aufgeführt und belegt Spitzenplätze bei der Intelligenz im Verhältnis zu den Betriebskosten. Diese Kennzahl ist für Unternehmen wichtig, die den Einsatz ausweiten wollen. Upstage richtet sich an wissensintensive Bereiche wie Recht, Finanzen und Gesundheitswesen, in denen Genauigkeit und Kontrollierbarkeit entscheidend sind und kleinere Modelle mit starken Schlussfolgerungsfähigkeiten größere Systeme beim Preis-Leistungs-Verhältnis übertreffen können.

NC AI Varco: Geringere Größe, starke multimodale Fähigkeiten

NC AI, eine Tochtergesellschaft des Spieleverlags NCSoft, überraschte viele mit seiner Aufnahme in das Projekt für souveräne KI. Die Varco-Modelle, darunter Varco Vision 2.0, erzielen selbst in kleineren Größen starke Ergebnisse bei der Verarbeitung von Bildern und Texten. Dieser Schwerpunkt passt zu den Wurzeln des Unternehmens in grafisch anspruchsvollen interaktiven Inhalten. Das Team baut ein Konsortium mit Forschungsgruppen und kleineren Unternehmen auf und stützt sich auf jahrelange interne KI-Arbeit, um in einem von Großunternehmen dominierten Bereich mitzuhalten.

Kakao Kanana: Weiterhin ein wichtiger Akteur außerhalb des Projekts

Kakao wurde nicht in das Programm für souveräne KI aufgenommen, veröffentlicht aber weiterhin seine Kanana-Modelle und investiert in multimodale Fähigkeiten. Das Unternehmen plant nach eigenen Angaben eine Partnerschaft mit OpenAI, um einen KI-Agenten in Kakao-Plattformen zu integrieren. Außerdem bietet Kakao weiterhin eine Mischung aus kleineren und leistungsfähigeren Modellen an, von denen einige unter Open-Source-Bedingungen bereitgestellt werden. Sie sind für den Einsatz auf Mobilgeräten und in medienintensiven Anwendungen gedacht.

Erzählen Benchmarks die ganze Geschichte?

Benchmarks sind zur Anzeigetafel der modernen KI geworden. Testreihen wie MMLU, HumanEval, LiveCodeBench, AIME und MATH 500 prüfen Wissen, Programmieren und logisches Denken. Südkoreas Modelle rücken in den Ranglisten nach oben. LGs Exaone und Upstages Solar Pro 2 erscheinen auf globalen Ranglisten. In jüngsten Aktualisierungen lag Exaone bei der Gesamtbewertung der Intelligenz nahe an den weltweit zehn besten Modellen, während Solar Pro 2 für seine Effizienz hervorgehoben wurde. SK Telecom berichtet von höheren Ergebnissen als GPT 4o bei Tests zu koreanischer Sprache und Kultur wie KMMLU2 und CLIcK3. Naver verweist auf Tests, in denen HyperClova X GPT 4 bei koreanischsprachigen Aufgaben übertrifft.

Für Entwickler sind Benchmarks wichtig. Sie helfen bei der Wahl des Trainingsansatzes und machen Stärken und Schwächen sichtbar. Allerdings haben sie auch Grenzen. Ergebnisse können eng beieinanderliegen, Aufgaben können an Aussagekraft verlieren und manche Tests belohnen das Wiedererkennen von Mustern stärker als tiefes logisches Denken. Auch das weltweite Rennen geht weiter. OpenAIs GPT 5 hat in den vergangenen Monaten bei Mathematik, Programmierung und visueller Verarbeitung zugelegt. Das Nutzerfeedback zu neueren Systemen fällt jedoch gemischt aus, und ihr praktischer Nutzen hängt oft von der jeweiligen Anwendung ab. Koreanische Teams wissen, dass Unternehmen Datenkontrolle, kalkulierbare Kosten und Zuverlässigkeit mindestens ebenso wichtig sind wie Plätze in Ranglisten. Deshalb werden viele lokale Modelle auf bestimmte Fachgebiete zugeschnitten und bereits in laufenden Diensten eingesetzt.

Hardware und der gesamte KI-Stack

Südkorea profitiert von seiner Chipindustrie. SK Hynix ist ein wichtiger Anbieter von High-Bandwidth-Memory, das Nvidias führende GPUs unterstützt. Samsung ist weiterhin ein bedeutender Speicherchiphersteller und Auftragsfertiger. Diese industrielle Basis stärkt den Plan für souveräne KI, auch wenn die Teams für das Training weiterhin auf Nvidia-Hardware angewiesen sind. SK Telecom wird seinen mit Nvidia-GPUs ausgestatteten Supercomputer Titan sowie ein gemeinsam mit Amazon entwickeltes KI-Rechenzentrum zum Trainieren und Bereitstellen von Modellen nutzen. Ziel ist es, kritische Abläufe in koreanischen Einrichtungen zu halten und zugleich dort auf globale Partner zurückzugreifen, wo es sinnvoll ist.

Gleichzeitig nimmt ein heimischer Vorstoß bei neuronalen Prozessoren Gestalt an. Der ATOM-Chip von Rebellions wird bereits für KI-Inferenz im Produktivbetrieb eingesetzt und ersetzt ältere Nvidia-GPU-Server in SK Telecoms Röntgendiagnosedienst X Caliber für Haustiere, den mehr als 1.000 Tierkliniken nutzen. Das System erkennt Dutzende Befunde in etwa 15 Sekunden und erreicht nach Angaben des Unternehmens eine Genauigkeit im hohen neunzigprozentigen Bereich. Der RNGD-Chip von FuriosaAI kommt zusammen mit LGs Exaone 3.5 zum Einsatz. Nach umfangreichen Prüfungen erhielt er die Zulassung zur Kommerzialisierung. Für wiederkehrende Aufgaben soll er pro Watt leistungsfähiger sein als universell einsetzbare GPUs. Branchenvertreter rechnen mit einer Doppelstruktur: GPUs übernehmen flexibles Training und viele verschiedene Aufgaben, während NPUs vor allem gezielte Inferenz mit hohem Durchsatz leisten, bei der Energieverbrauch und Kosten besonders wichtig sind.

Wo diese Modelle zum Einsatz kommen

Die erste Welle von Anwendungen ist bereits sichtbar. Telekommunikationsunternehmen nutzen große Sprachmodelle, um Anrufe zu transkribieren und zusammenzufassen, Spam zu blockieren und menschliche Beschäftigte zu unterstützen. Suchmaschinen und Onlineportale verbessern koreanischsprachige Suchergebnisse und Chat-Antworten. Spielestudios erkunden den Einsatz multimodaler Modelle für Dialoge, Grafiken und Moderation. Finanzunternehmen und Versicherer testen Assistenten, die Vertragsdetails abrufen und regelkonforme Dokumente erstellen. Regierungsbehörden sehen Potenzial in sicheren, im Inland entwickelten Modellen für öffentliche Dienste, bei denen Daten im Land bleiben müssen.

Das Gesundheitswesen ist ein frühes Einsatzgebiet. Die koreanische Arzneimittelbehörde veröffentlichte Anfang 2025 Leitlinien für die Zulassung generativer medizinischer KI auf Textbasis und ebnete damit den Weg für klinische Anwendungen großer Sprachmodelle. Das Universitätsklinikum der Seoul National University berichtet von einem medizinischen Sprachmodell, das mit mehreren Dutzend Millionen de-identifizierten klinischen Datensätzen trainiert wurde und bei der koreanischen Zulassungsprüfung für Ärzte den menschlichen Durchschnitt übertraf. Kleinere Modelle wie AX 3.1 Lite sind für den Betrieb auf Geräten und am Rand des Telekommunikationsnetzes ausgelegt. Das senkt die Latenz und trägt zum Schutz personenbezogener Daten bei. Der Open-Source-Schwerpunkt des Programms für souveräne KI senkt zudem die Hürden für kleinere Krankenhäuser und Start-ups, spezialisierte Assistenten mit koreanischer medizinischer Terminologie zu entwickeln.

Open Source oder geschlossene Plattform?

Das Programm in Seoul setzt auf Open-Source-Veröffentlichungen. Die Verantwortlichen wollen im Land entwickelte Modelle, die andere Unternehmen übernehmen und an ihre Bedürfnisse anpassen können. Das kann eine breite Entwicklerbasis schaffen und die Verbreitung über verschiedene Branchen hinweg beschleunigen. Zudem verringert es die Abhängigkeit von einem einzelnen Anbieter. Die staatliche Unterstützung bei Datensätzen und GPU-Mietkosten ist mit der Erwartung verbunden, dass die Teams, soweit möglich, Code und Modellgewichte teilen. Das Konsortium von SK Telecom plant, noch in diesem Jahr ein Modell unter einer freizügigen Lizenz zu veröffentlichen. Naver und LG entwickeln Modellfamilien, die proprietäre und offene Veröffentlichungen kombinieren sollen, um wirtschaftliche Chancen mit dem Ausbau des Ökosystems in Einklang zu bringen.

Die Strategie ist nicht unumstritten. Einige Start-ups befürchten, dass ein staatlich geförderter Vorstoß große Konzerne bevorzugt und kleinere Anbieter verdrängen könnte. Andere argumentieren, knappe Mittel wären besser in branchenspezifische Anwendungen investiert als in ein weiteres nationales Basismodell, das mit Spitzenforschungslaboren konkurrieren muss, die enorme Summen ausgeben. Die Politik hält dagegen, offene Lizenzen, gemeinsam genutzte Datensätze und schrittweise Evaluierungen sorgten für Wettbewerb. Ein glaubwürdiges nationales Modell eröffne zudem Exportchancen. Das nationale KI-Rechenzentrum hatte Schwierigkeiten, private Partner zu gewinnen. Das zeigt, dass die Infrastruktur zur Marktnachfrage passen muss.

Risiken, Wettbewerb und die globale Lage

Die Anforderungen im Wettbewerb steigen weiter. OpenAI, Anthropic, Google und xAI bringen immer schneller leistungsfähigere Modelle auf den Markt und investieren massiv in Sicherheits- und Ausrichtungsforschung. Chinesische Unternehmen wie Alibaba und DeepSeek veröffentlichen leistungsfähige Open-Source-Systeme. Auf die lokale Sprache und Regulierung zugeschnittene koreanische Modelle können im Inland erfolgreich sein, müssen aber auch Entwickler gewinnen und ihren Wert auf globalen Märkten beweisen. Begrenzte Rechenbudgets und die Anwerbung von Fachkräften bleiben Engpässe. Die Regierung versucht, diese Hürden mit Fördermitteln, GPU-Zugang und Unterstützung bei der internationalen Personalgewinnung abzubauen.

Die Risiken bei der Umsetzung sind real. Ein Spitzenmodell zu entwickeln ist etwas anderes, als eine Plattform dauerhaft zu betreiben, der Unternehmen vertrauen. Die Teams benötigen robuste Werkzeuge, Überwachungssysteme und Prozesse zur Feinabstimmung. Sie müssen mit Sicherheitsstandards Schritt halten und sich in sensiblen Arbeitsabläufen vor Prompt-Injection, Datenlecks und Halluzinationen schützen. Zugleich verschafft Südkoreas Position über den gesamten KI-Stack dem Land Handlungsspielraum. Speicherchiphersteller beliefern GPU-Anbieter, Telekommunikationsunternehmen betreiben Edge-Computing, und die enge Rückkopplung zwischen Chipdesign, Cloud-Betrieb und Software kann die schnelle Weiterentwicklung von Modellen fördern. Wenn der Open-Source-Ansatz eine starke Entwicklergemeinschaft hervorbringt, könnte Südkorea Ländern und Unternehmen, die Alternativen zu den USA und China suchen, eine attraktive Option bieten.

Die wichtigsten Punkte

• Fünf Konsortien unter der Leitung von LG AI Research, Naver Cloud, SK Telecom, Upstage und NC AI wurden für die Entwicklung souveräner KI-Basismodelle ausgewählt.
• Die Regierung will mindestens 95 Prozent der Leistung führender globaler Modelle erreichen, die in den vorangegangenen sechs Monaten veröffentlicht wurden.
• Die Unterstützung umfasst gemeinsam genutzte Datensätze im Wert von 10 Milliarden Won pro Team, einen Bestand an Rundfunk- und Videodaten im Wert von 20 Milliarden Won sowie 2,8 Milliarden Won für branchenspezifische Datensätze.
• SK Telecom und Naver Cloud werden GPU-Infrastruktur mieten, um das Training und die Feinabstimmung der Modelle ausgewählter Teams zu unterstützen.
• Regelmäßige Evaluierungen sollen die fünf Teams bis 2027 auf zwei reduzieren. Die Prüfungen finden alle sechs Monate statt.
• LGs Exaone 4.0 und Upstages Solar Pro 2 erscheinen auf globalen Ranglisten und erzielen starke Ergebnisse bei Schlussfolgerungsaufgaben beziehungsweise Effizienz.
• Navers HyperClova X konzentriert sich auf koreanischsprachige Aufgaben und ist in die Suche integriert. Eine neue Think-Variante soll sorgfältigeres Schlussfolgern ermöglichen.
• SK Telecoms A.X-Modelle sind auf die lokale Sprache zugeschnitten und unterstützen bereits Kundenservice-Anwendungen. Kleinere Open-Source-Versionen sind für den Einsatz direkt auf Geräten vorgesehen.
• NC AIs Varco-Modelle setzen auf multimodale Fähigkeiten, darunter Bild- und Textverständnis auch bei kleineren Modellen.
• Südkorea nutzt seine Chipindustrie und prüft zugleich den Einsatz heimischer NPUs von Rebellions und FuriosaAI für effiziente Inferenz.
• Open Source ist ein zentraler Bestandteil des Plans. Damit soll ein heimisches Entwicklerökosystem entstehen und die Abhängigkeit von einzelnen Anbietern sinken.
• Über die Marktdynamik und die Rolle des Staates wird weiter gestritten. Das Programm positioniert Korea jedoch als möglichen Partner für Länder, die KI-Alternativen zu den USA und China suchen.