Sprachmodelle schreiben Texte, Weltmodelle sollen begreifen, was geschieht, wenn ein Greifer zupackt oder Öl auf dem Hallenboden liegt. Auf dem Digital-Gipfel diskutierten Arthur Mensch (Mistral AI), Tanja Rückert (Bosch), Robin Rombach (Black Forest Labs) und Bernhard Schölkopf (Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme, ELLIS Institut Tübingen) über diese nächste Modellklasse. Ihr Befund war bemerkenswert einhellig: Europas Chance liegt in der Verbindung von Sprach- und Weltmodellen, trainiert mit Daten, die es im Internet nicht gibt.

Was die Industrie verlangt

Rückert, bei Bosch für das Digitalgeschäft zuständig, zählt auf, was der Konzern einbringt: mehr als 230 Werke und KI-gestützte optische Inspektion in über 1.000 Fertigungslinien. Internetdaten enthielten selten die ungewöhnlichen Situationen, auf die es in der Fabrik ankomme. Eine Trefferquote von 95 Prozent reiche für die Industrie nicht, Verzögerungen in der Verarbeitung könnten gefährlich werden. Die nächste Modellgeneration müsse zuverlässig und sicher sein und lokal auf Maschinen, Robotern und Fahrzeugen laufen, als Kombination aus leistungsfähigen Reasoning-Modellen und schnellen Spezialmodellen für Entscheidungen vor Ort. Souveränität bedeute dabei keine Abschottung: Kritische Anwendungen bräuchten volle Kontrolle, anderswo seien Partnerschaften und offene Modelle sinnvoll.

Die Grenzen der Realität

Rombach sieht zwei Richtungen: Reasoning-Modelle, die komplexe Aufgaben lösen und Systeme koordinieren, und visuelle Weltmodelle, die intuitive Physik lernen und ohne Cloud auf dem Gerät arbeiten. Schölkopf ergänzt, dass sich die Realität nicht unbegrenzt aufzeichnen lasse; Simulation und synthetische Daten würden deshalb wichtiger, auch um Modelle auf seltene Situationen vorzubereiten. Die Kontrolle über Sicherheitsmechanismen zählt er zur digitalen Souveränität.

Die Modellfabrik

Mensch zieht die härteste Konsequenz: Europa dürfe den Wettbewerb um die Grundlagentechnologie nicht aufgeben; Reasoning-Modelle seien das Fundament für alles Weitere, und eine eigene „Modellfabrik“ für Reasoning- und Weltmodelle sei für Europa „absolut kritisch“. Es fehle nicht an Talent, sondern an Kapital und Rechenleistung. Mistral baue deshalb eigene Rechenzentren. Die Hightech Agenda des Bundes fördert laut Merz die Forschung an Weltmodellen und physischer KI, und der Bericht der KI-Taskforce setzt auf hochspezialisierte Modelle, die auf proprietären Industrie-, Forschungs-, Sensor- oder Prozessdaten beruhen.

Berlin baut auf NVIDIA

Wie das praktisch entstehen soll, zeigt eine Absichtserklärung vom 19. Oktober. Beim Invest in Germany Summit unterzeichneten das Wirtschafts- und das Forschungsministerium mit NVIDIA eine Joint Declaration of Intent über eine Initiative für Physical-AI-Modelle. Als Basis nennt die Bundesregierung die offenen Modellfamilien Nemotron und Cosmos; die Plattform Industrie 4.0 wird vollständig auf industrielle KI ausgerichtet und soll zum zentralen Strategienetzwerk von der Infrastruktur bis zur Anwendung werden. Summen, Zeitplan oder Projekte nennt die Mitteilung nicht. Das Handelsblatt berichtete vorab von Bundesmitteln im dreistelligen Millionenbereich, teils für Rechenzeit in der Industrial AI Cloud der Telekom, und von rund einem Dutzend Partnern, darunter Siemens, Audi und Black Forest Labs. Bestätigt ist das allerdings nicht. Die Ambivalenz liegt offen: Europas Weltmodelle sollen auf den Modellfamilien eines US-Konzerns entstehen, dessen Hardware auch die Münchner Industrial AI Cloud antreibt.

Wissenswertes über Erlangen

Was ein Weltmodell in der Fertigung leistet, führen Siemens und NVIDIA im Elektronikwerk Erlangen vor, das rund 1.000 Beschäftigte in der Produktion hat. Agenten in Siemens' Intelligence Center X, gebaut mit NVIDIAs Factory Operations Blueprint, vergleichen bei Eilaufträgen Material, Linienkapazität, Liefertermine und Umrüstkosten und schlagen Optionen vor. Planer prüfen die Änderung im digitalen Zwilling, ein Fertigungssteuerer gibt frei, bevor der Agent zulässige Änderungen ausführt. Für die Leiterplatteninspektion erzeugt das Weltmodell Cosmos zusammen mit Teamcenter und Process Preparation X ein virtuelles „Golden Board“ und synthetische Bilder guter und fehlerhafter Platinen. Ziel sind bis zu 85 Prozent weniger manueller Engineering-Aufwand für Prüfprogramme. Siemens investiert 500 Millionen Euro in den Erlanger Technologie-Campus. Zur GTC Berlin am 21. Oktober dehnte der Konzern seine selbstverifizierenden KI-Agenten auf die elektrothermische Analyse von 3D-Chips aus, Ingenieure könnten damit bis zu 50-mal mehr Entwurfsvarianten bewerten, sagt Ankur Gupta, Executive Vice President bei Siemens Digital Industries Software.

Lokal, kontrolliert, aus eigenen Daten

Für Entscheider in der Fertigung lautet die Frage damit: Mit welchen Daten wird trainiert, wem gehören die Modelle, wo laufen sie? Bosch, Mistral und Black Forest Labs geben dieselbe Antwort: lokal, kontrolliert, aus eigenen Daten. Die Infrastruktur dafür kommt vorerst aus Kalifornien.