**Verschwundene Großmacht: Ist Russland in der Ära der KI wirklich verstummt?**

Zusammenfassung der Kerninhalte

Russland scheint in den globalen AI-Wettbewerben „unsichtbar“ zu sein, doch lokale Technologiegiganten wie Yandex und die Sberbank haben bereits eine eigenständige AI-Ökologie aufgebaut, die über praktikable Modelle und Anwendungen verfügt. Aufgrund von Problemen wie dem Verlust von Fachkräften, Engpässen bei Rechenleistungschippen sowie einem zu kleinen Marktumfang können sie jedoch nicht an der Spitze des allgemeinen AI-Wettbewerbs teilnehmen. Stattdessen konzentrieren sie sich auf militärische Anwendungen und „soziale Großmodelle“ und verfolgen einen differenzierten Entwicklungsansatz.

I. Schweigen bedeutet nicht Abwesenheit: Die lokale AI-Ökologie wächst leise

Russland ist nicht zurückgeblieben – es steht nur nicht im Rampenlicht. Zwei große Unternehmen tragen zur Grundlage der lokalen AI-Entwicklung bei:

• Yandex (die russische Version von Google): Hat YandexGPT Pro 5.1 veröffentlicht, das in russischsprachigen Aufgaben (z. B. lokale Suche, Erstellung von russischen Inhalten) in über 60 Prozent der Fälle mit internationalen Hochendmarktmodellen mithalten kann. Zudem wurden das multimodale Tool Shedevrum (für die Erstellung von Bildern und Videos) sowie der intelligente Assistent Alice Pro entwickelt. Der mit Alice ausgestattete Yandex-Browser verfügt über 71 Millionen Monat active Nutzer und gehört zu den Top-10-Anbietern auf mobilen Plattformen weltweit.
• Sberbank: Hat GigaChat 3.5 Ultra entwickelt, das mithilfe einer „gemischten Expertenarchitektur“ (Modulare Aufteilung der Modelle für höhere Effizienz) die Generierung von langen Texten um das Vierfache beschleunigt hat. Außerdem gibt es das Bild-/3D-Generationsmodell Kandinsky.

Diese Technologien werden bereits in der Praxis eingesetzt – beispielsweise in der medizinischen CT-Bildgebung zur Unterstützung der Diagnose, im Finanzwesen für die Risikobewertung (z. B. zur Verhindigung von Betrug) sowie bei 40 Prozent der Kundeninteraktionen mit intelligenten Sprachsystemen. Die westlichen Sanktionen haben sogar geholfen: Ursprüngliche westliche AI-Produkte wurden verdrängt, und lokale Anwendungen füllten innerhalb von zwei Jahren die entstandenen Lücken auf dem Markt.

II. Fachkräfte können nicht behalten werden: Die „Jugendausbildungsstätten“ dienen anderen

Russland galt ursprünglich als „Reichtum an AI-Fachkräften“:

• Die Mathematikausbildung ist weltweit führend; russische Schüler dominieren regelmäßig internationale Mathematik-Olympiaden. In Bereichen wie Computer Vision und Algorithmen gibt es eine tiefe Grundlagenbildung. Im Silicon Valley sagt man, bei komplexen mathematischen Problemen solle man auf russische Ingenieure zurückgreifen. Der ehemalige Chefwissenschaftler von OpenAI, Ilya Sutskever, stammt aus der ehemaligen Sowjetunion.
• Doch die Fachkräfte bleiben nicht in Russland: Top-Algorithmenexperten in Moskau verdienen nur einige hunderttausend US-Dollar im Jahr, während gleichwertige Experten im Silicon Valley deutlich mehr verdienen und zudem Anteile an den Unternehmen erhalten (z. B. die frühen Anteile von OpenAI-Mitarbeitern sind heute sehr wertvoll). Infolgedessen ist Russland zu einer Art „Jugendausbildungsstätte“ geworden – die dort ausgebildeten Talente gehen in große westliche Unternehmen.

III. Rechenleistungsknappheit: Die Hardware hält nicht Schritt

Der Training von AI-Modellen erfordert viel hochwertige Rechenleistung, was Russland behindert:

• Die Supercomputer sind veraltet: Vor den Sanktionen wurden Supercomputer wie der von Yandex (Chervonenkis) mit Nvidia A100/V100-Grafikkarten ausgestattet. Diese Supercomputer gehören heute nicht mehr zu den Top 100 weltweit und können nicht mit den Hunderttausenden Grafikkartenclustern im Silicon Valley oder China mithalten.
• Chipknappheit: Der Westen hat den Export neuer AI-Chips (z. B. Nvidia H100) verboten. Russland möchte Huawei’s Ascend 950PR kaufen, doch aufgrund der hohen Nachfrage in China muss man warten. Die lokale Halbleiterindustrie kann nur Chips mit einer Größe von 180–90 Nanometern herstellen; erst für 2030 ist die Produktion von 28-Nanometer-Chips geplant – das sind mehrere Generationen hinterher. Zwar gibt es noch einige wenige Chips, aber sie reichen nicht aus für großflächige Trainings.

IV. Wechsel des Ansatzes: Militärische AI und soziale Großmodelle als Ausweich

Da ein allgemeiner AI-Wettbewerb für Russland unerschwinglich ist, hat das Land zwei praktikablere Wege gewählt:

• Militärische AI: Die Technologie wird auf den Militärsektor übertragen – beispielsweise zur autonomen Zielfindung durch Drohnenflotten, zur Echtzeiterkennung von Feinden an Satellitenbildern sowie zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen im Kampfgebiet. In diesen spezialisierten Bereichen sind keine hohen Investitionen in allgemeine Großmodelle erforderlich, was die militärischen Vorteile Russlands ausnutzt.
• Soziale Großmodelle: Gesetze legen fest, dass „soziale AI“ von lokalen Unternehmen entwickelt werden muss; Daten und Server müssen in Russland verbleiben, um den Datenschutz zu gewährleisten (keine Übertragung sensibler Informationen ins Ausland). Diese Lösungen werden nun an Länder der BRICS-Gruppe verkauft – auch wenn ihre allgemeinen Fähigkeiten nicht mit denen von GPT vergleichbar sind, bietet der Schutz vor Datenverlusten einen Vorteil.

V. Neue Regeln im AI-Wettbewerb: Es geht um das gesamte Industriesystem

Früher reichte es für die Entwicklung von AI aus, auf geniale Einzelpersonen zu setzen – 2012 konnte das AlexNet-Modell von nur wenigen Personen entwickelt werden; 2017 hatte das Attention-Paper nur acht Autoren. Heute ist das anders: Das Training von Top-Modellen erfordert Hunderttausende von Grafikkarten, Datenzentren im ganzen Land, hochwertige Stromversorgung sowie Investitionen in Höhe von mehreren Milliarden US-Dollar – es benötigt die Unterstützung eines gesamten Industriesystems.

Was Russland fehlt, ist genau dieser „geschlossene Kreislauf“: Es verfügt über Technologie und Fachkräfte, aber nicht über ausreichend Kapital, Chips sowie einen großen Markt (nur 200 Millionen russischsprachige Nutzer – viel weniger als in Englisch- oder Chinesischsprechenden Ländern). Daher kann Russland im Bereich des allgemeinen AI nicht an der Spitze stehen. Es hat den AI-Wettbewerb nicht verlassen, sondern hat sich für einen Weg entschieden, der zu seinen eigenen Stärken und Bedingungen passt.

Zusammenfassung in einem Satz: Russlands AI-Entwicklung ist nicht schlecht – es kann sich einfach nicht den „kapitalintensiven“ und weltweiten Anforderungen des allgemeinen AI-Wettbewerbs stellen. Stattdessen konzentriert sich das Land auf Bereiche, in denen es stark ist, sowie auf sicherheitstechnische Aspekte. Dies zeigt uns: Im Zeitalter der KI reichen Technologie und Fachkräfte allein nicht aus; ein vollständiges Industriesystem ist erforderlich, um erfolgreich zu sein.