European AI Model Sovereignty Tracker

Realität ist besser als gedacht — fast jedes europäische Land hat ein sovereign AI Modell oder aktive Entwicklung. Wer baut wirklich eigene KI-Modelle, und wer trainiert nur fremde Modelle nach?

20+

Länder mit deployed sovereign models

10+

Länder mit Modellen in Entwicklung

Pan-europäische Konsortium-Modelle

70%

EU-Cloudmarkt unter US-Kontrolle

Länderübergreifend

Pan-Europäische Konsortium-Modelle

Bevor wir zu den einzelnen Ländern kommen: Diese Modelle decken mehrere Sprachen und Länder ab — koordiniert durch europäische Institutionen.

OpenEuroLLM

In Entwicklung

20 Organisationen, koordiniert von Karls-Universität Prag (ÚFAL)
€37,4M (Digital Europe Programme)
32+ europäische Sprachen
Erste Version Mitte 2026 erwartet

EuroLLM-22B

✅ Deployed Dez. 2024

IST Lissabon, Univ. Edinburgh, Univ. Paris-Saclay, Univ. Amsterdam u.a.
22B Parameter, 4 Billionen Tokens
Alle 24 EU-Amtssprachen + 11 weitere
Apache 2.0 — vollständig Open Source

TildeOpen LLM

✅ Deployed Sep. 2025

Tilde (Lettisches KI-Unternehmen), trainiert auf LUMI Supercomputer
30B+ Parameter, 34 Sprachen
CC-BY-4.0 Open Source
Übertrifft LLaMA-3 und GPT-4o bei baltischen und osteuropäischen Sprachen

BLOOM (historisch)

✅ Deployed 2022

176B Parameter, 46 Sprachen, 13 Programmiersprachen
HuggingFace + 1.000+ Forscher, französische Staatsförderung
Trainiert auf Jean-Zay Supercomputer (Frankreich)
Vollständig Open Source — Meilenstein für europäische KI

Vollständige Übersicht

Sovereign AI Modelle nach Land

EU-Mitglieder, Kandidatenländer und assoziierte Staaten. Spalten: Land · Status · Modell · Anbieter · Open Source · On-Premise · Notizen.

Land	Status	Modell(e)	Anbieter / Builder	Open Source	On-Prem	Notizen
A — EU-Mitgliedsstaaten (27)
🇧🇬Bulgarien	Deployed	BgGPT 2,6B / 9B / 27B	INSAIT Sofia	✓	✓	Erste ÖO-entwickelte LLM in CEE; ~€150M Staatsförderung; übertrifft Meta Llama 70B auf Bulgarisch; BgGPT 3.0 März 2026
🇩🇪Deutschland	Deployed In Entwicklung	Teuken-7B, SOOFI 100B (in dev), Luminous / PhariaAI	Deutsche Telekom / OpenGPT-X; Leibniz Uni Hannover-Konsortium; Aleph Alpha	teilw.	✓	SOOFI: ~€20M BMWK, Training startet März 2026 auf T-Systems Industrial AI Cloud; Teuken-7B: alle 24 EU-Sprachen; Aleph Alpha kämpft
🇪🇸Spanien	Deployed	ALIA-40B / Salamandra 2B, 7B, 40B	Barcelona Supercomputing Center (BSC-CNS)	✓	✓	100% öffentlich finanziert (EU NextGenerationEU); 9,37 Billionen Tokens; 35 europäische Sprachen; MareNostrum 5
🇫🇷Frankreich	Deployed	Mistral Large 3, Le Chat, Magistral	Mistral AI	teilw.	✓ via Koyeb	Bewertung ~€11,7B; Militärvertrag Jan. 2026; €830M Paris Datacenter; €1,7B Series C; Magistral Small Apache 2.0
🇫🇮Finnland	Deployed	Poro-34B, Viking 7B / 13B / 33B	Silo AI (AMD-Tochter)	✓	✓	LUMI Supercomputer; nordische Sprachen; 2 Billionen Tokens; AMD-Übernahme $665M 2024; OpenEuroLLM-Partner
🇬🇷Griechenland	Deployed	Meltemi-7B, Llama-Krikri-8B, Sophea.AI	ILSP / Athena Research Center; KIEFER	teilw.	✓	Meltemi: 28,5B griech. Tokens; Krikri: Llama 3.1 Basis; Sophea.AI auf NVIDIA DGX B200 (erstes in Griechenland)
🇭🇺Ungarn	Deployed	PULI-GPTrio, PULI LlumiX 32K	HUN-REN NYTK / ELTE	✓ Forschung	✓	PULI-GPTrio: Ungarisch / Englisch / Chinesisch; LlumiX: State-of-the-art für ungar. Instruktionen; kostenlos für gemeinnützige F&E
🇮🇹Italien	Deployed	Minerva 1B / 3B / 7B Italia 9B	Sapienza NLP + FAIR + CINECA; iGenius	teilw.	teilw.	Minerva: von Grund auf trainiert, 2,5 Billionen Tokens, ~50% Italienisch; Italia 9B: kommerziell
🇱🇻Lettland	Deployed	TildeOpen LLM 30B+	Tilde (Riga)	✓ CC-BY-4.0	✓ LUMI	Sep. 2025; 34 Sprachen; +41% vs LLaMA-3 auf Lettisch; Disinformations-Schutz integriert
🇱🇹Litauen	Deployed	Neurotechnology LLM 7B / 13B	Neurotechnology GmbH (Vilnius)	✓	✓	Aug. 2024; erste Open-Source-LLM für Litauisch; 14B+ Tokens; NVIDIA H100s
🇳🇱Niederlande	Deployed	GPT-NL	TNO + SURF + NFI	✓	✓	Feb. 2026; €13,5M Staatsförderung; erste LLM weltweit die nachweislich DSGVO-konform ist (Privacy First); von Grund auf neu gebaut
🇷🇴Rumänien	Deployed	OpenLLM-Ro RoLlama, RoMistral-7B	Politehnica Bukarest + Univ. Bukarest + ILDS	✓	✓	Community-Initiative openllm.ro; BRD-Partnerschaft; erste rumänische Open-Source LLM
🇸🇮Slowenien	Deployed	GaMS 1B / 2B / 9B / 27B	CJVT, Univ. Ljubljana + CLARIN	✓	✓	NextGenerationEU + ARIS-Finanzierung; Citizen Science Corpus via povejmo.si; GaMS-27B instruction-tuned
🇦🇹Österreich	Deployed	xLSTM-7B, MANZ-Noxtua	AIT + Sepp Hochreiter-Team; MANZ	teilw.	✓	xLSTM: neue Architektur (nicht Transformer), 40% energieeffizienter; MANZ-Noxtua: souveräne Rechts-KI DACH; AI Factory Austria
🇸🇪Schweden	Deployed	GPT-SW3 126M bis 40B	AI Sweden + RISE + WASP	✓	✓	Berzelius Supercomputer; Schwedisch / Norwegisch / Dänisch / Isländisch / Englisch; OpenEuroLLM-Partner
🇩🇰Dänemark	Deployed	Munin-7B Alpha, SnakModel-7B, Odin-LLM	Danish Foundation Models (CHC); AAU-NLP	✓	✓	Munin: Mistral-7B Basis, Danish Gigaword; SnakModel: 13,6B dänische Wörter; chat.dk (Odin-LLM); Gefion Supercomputer (1.528x H100)
🇵🇱Polen	Deployed	PLLuM	WUST-Konsortium (6 Institutionen)	✓	✓	Feb. 2025; €3,5M (Digitalisierungsministerium); 140B polnische Tokens; in mObywatel-App der Regierung integriert
🇵🇹Portugal	In Entwicklung	Amália	NOVA FCT, IST, Univ. Coimbra, Porto, Minho	✓ geplant	✓ geplant	Basis-Version Okt. 2025 fertig; volle Version Q2 2026; übertrifft alle Open-Source-Modelle auf portugiesischen Nationalexamen
🇨🇿Tschechien	In Entwicklung	OpenEuroLLM (Koordination), CSMPT7b	Karls-Universität Prag (ÚFAL); BUT-FIT	✓ geplant	✓ geplant	Koordiniert 20-Länder-Konsortium; €34M EC-Förderung; CSMPT7b (7B Czech, BUT-FIT) bereits verfügbar
🇮🇪Irland	Forschung	UCCIX (Irish LLM)	ReML-AI	✓	✓	Llama2-13B Basis; extrem ressourcenarme Sprache; +12% Leistungsverbesserung auf Irisch; präsentiert ECAI 2024
🇭🇷Kroatien	Forschung	HR-GPT2 / BCMS-BERTić	Univ. Zagreb / FFZG	✓ Forschung	✓	Monolinguales Kroatisch-LLM in Entwicklung; BCMS-BERTić für Bosnisch / Kroatisch / Montenegrinisch / Serbisch
🇪🇪Estland	Forschung	Estnische Sprachmodelle (TartuNLP)	Univ. Tartu + EXAI	✓ Forschung	✓	€7M Staatsförderung über 7 Jahre; Aufbau souveräner HPC-Infrastruktur; führend bei e-Government (X-Road)
🇸🇰Slowakei	Nein	—	—	—	—	Keine eigene Entwicklung; von EuroLLM-22B + OpenEuroLLM abgedeckt
🇧🇪Belgien	Nein	—	—	—	—	Keine eigene Entwicklung; EU-Institutionen-HQ in Brüssel; Teil EU-weiter Initiativen
🇱🇺Luxemburg	Nein	—	—	—	—	Keine eigene Entwicklung; Finanzplatz; EU-Institutionen
🇲🇹Malta	Nein	—	—	—	—	Maltesisch in EuroLLM-22B und TildeOpen abgedeckt
🇨🇾Zypern	Nein	—	—	—	—	Griechischsprachige Modelle teilweise anwendbar
B — EU-Kandidatenländer
🇺🇦Ukraine	Deployed In Entwicklung	Lapa LLM v0.1.2; Nationales LLM	UCU + KPI + Lviv Polytechnic; Kyivstar + Minist. Digitalisierung	teilw.	✓	Lapa: Okt. 2025, Gemma 12B Basis, ~$500K Rechenkosten (gespendet); Nationales LLM: beta Frühjahr 2026, staatlich + open-source geplant
🇷🇸Serbien	In Entwicklung	Nationales Serbisches LLM	Regierung Serbien	offen	✓	Kooperationsvertrag Jan. 2026; staatliches Rechenzentrum Kragujevac; erster systematischer Ansatz
🇹🇷Türkei	Deployed	T3AI, VBART	T3 Stiftung + Baykar + 1.792 Bürger-Freiwillige; VNGRS	✓	✓	Beta Juli 2025; Türkisch + turksprachige Sprachen; staatliche Zuschüsse bis TL 50M/Projekt; VBART: erstes türkisches seq2seq LLM
🇦🇱Albanien	Nein	—	—	—	—	Albanisch in OpenEuroLLM Zielsprachen
🇲🇪Montenegro	Nein	—	—	—	—	Montenegrinisch in TildeOpen abgedeckt
🇲🇰Nord-mazedonien	Nein	—	—	—	—	OpenEuroLLM Antenna; Mazedonisch in TildeOpen
🇲🇩Moldau	Nein	—	—	—	—	OpenEuroLLM Antenna
🇧🇦Bosnien	Nein	—	—	—	—	BCMS-BERTić abgedeckt (gemeinsame Modelle BCS)
🇬🇪Georgien	Nein	—	—	—	—	Keine eigene Entwicklung bekannt
C — Assoziierte & Partnerländer
🇨🇭Schweiz	Deployed	Apertus 8B + 70B	ETH Zürich + CSCS + EPFL	✓ Apache 2.0	✓	Sep. 2025; Alps Supercomputer Lugano; 15 Billionen Tokens, 1.000+ Sprachen; vollständig transparent (Architektur + Daten + Gewichte)
🇳🇴Norwegen	Deployed	NorGPT (369M–23B), NorwAI-Mixtral 47B	NorwAI / NTNU	✓	✓	NorwAI-Mixtral-8x7B: 47B MoE; 51,15B Tokens (Schibsted, VG, NRK); verfügbar für nordische Länder
🇮🇸Island	Forschung	TrustLLM; GPT-4 Isländisch-Erweiterung	Miðeind + Univ. Island; OpenAI	teilw.	teilw.	GPT-4 isländische Daten: 4 Milliarden Wörter, 40+ Freiwillige; TrustLLM: EU Horizon, germanische Kleinsprachen
🇬🇧UK	Deployed	UK-LLM / Walisisches Modell	UCL + Bangor Univ. + NVIDIA	✓	✓	Walisisch, Irisch, Kornisch, Schottisch-Gälisch; NVIDIA Nemotron Basis; 30M+ Einträge; Nscale API

Analyse

Key Insights

Überraschend stark

Mehr als erwartet

Entgegen verbreiteter Annahme hat fast jedes europäische Land ein sovereign AI Modell oder aktive Entwicklung. 20+ deployete Modelle, 10+ in Entwicklung. Besonders bemerkenswert: Bulgarien (BgGPT, erste ÖO-LLM in CEE), Niederlande (GPT-NL, erste nachweislich DSGVO-konforme LLM weltweit), Schweiz (Apertus 70B, vollständig transparent).

Das Fine-Tuning Problem

Echtes Training vs. Fine-Tuning

Viele "sovereign" Modelle basieren auf Meta Llama, Google Gemma oder Mistral als Grundlage — nur Frankreich (Mistral), Spanien (ALIA), Deutschland (SOOFI), Niederlande (GPT-NL), Italien (Minerva) bauen wirklich von Grund auf. Fine-Tuning eines US-Modells schafft keine vollständige Unabhängigkeit von US-Entscheidungen.

Sprachabdeckung

Das Sprachproblem: Gelöst

Für jede EU-Amtssprache gibt es bereits mindestens ein spezialisiertes Modell — entweder nativ oder über EuroLLM-22B (alle 24 EU-Sprachen), TildeOpen (34 Sprachen) oder OpenEuroLLM (32+ Sprachen). Das Sprachproblem ist technisch weitgehend gelöst.

Das On-Premise + Infrastructure Problem

Die offene Infrastruktur-Lücke

Echte Unabhängigkeit erfordert mehr als ein Modell — es braucht Inferenz-Infrastruktur, die on-premise betrieben werden kann. Hier ist die Lücke groß: Nur wenige Modelle haben produktionsreife on-premise Deployments. Für regulierte Branchen (Verteidigung, Medizin, Behörden) bleibt die Wahl stark eingeschränkt.

Methodik

Als "Deployed" gilt ein Modell wenn Gewichte oder API öffentlich / kommerziell verfügbar sind. "In Entwicklung" = aktives Projekt mit Finanzierung und Team. "Forschung" = akademische Initiative ohne produktionsbereites Deployment. Fine-Tuning auf fremder Basis (Llama, Gemma, Mistral) wird als "Deployed" klassifiziert, aber im Notes-Feld vermerkt. Basis-Trainings ohne Fine-Tuning werden bevorzugt.

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