Ein einheitlicher offener Weltwissenskorpus

Das Wettrennen um das beste Trainingsmodell hat eine Grenze. Nach und nach wird jeder Hersteller vollständige Daten sammeln, die ein maximal gut informiertes Modell benötigt. Ein Weg, auf dem alles menschliche Wissen gesammelt wird, endet immer an einem Ort – einer Bibliothek dieses Wissens. Es wird keinen Sieger durch das Ergebnis geben; es wird nur temporäre Sieger durch den Zeitpunkt geben. Staaten finanzieren bereits ihre Nachzügler, und dieser Prozess ist nicht zu übersehen. Links zu mehreren nationalen Programmen finden sich am Ende dieser Notiz. Womit wir enden. Jeder Hersteller zahlt von Neuem für das Recht, auf genau dieselbe Sache zuzugreifen, baut von Neuem seine eigene Verarbeitungspipeline für genau dieselben Texte auf und gelangt von Neuem an den Ort, an den jeder gelangen wird. Wiederholte Kosten für ein einziges Ergebnis. Was stattdessen nötig ist. Ein einziger weltweiter Wissenskorpus. Rechtlich geschützt. Kostenlos nutzbar für jedermann. Finanziert durch einen internationalen Fonds – nicht einmalig, sondern kontinuierlich, denn die Flut neuen Wissens rollt unaufhörlich herein und der Korpus muss unaufhörlich ergänzt werden. Hat ein weltweiter Wettbewerb auf diesem Gebiet einen Sinn, oder ist es bereits an der Zeit, Kooperation zwischen Nationen zu wählen? Milliarden und Milliarden würden gespart und könnten in den Wettbewerb bei der Einführung von Künstlicher Intelligenz investiert werden. In welcher Form sollte ein Weltwissensfonds geschaffen werden? Nicht Gewichte werden benötigt, sondern eine formalisierte einheitliche Wissensquelle, hinterlegt mit Quellenmaterialien. Gewichte veralten innerhalb eines Jahres, manchmal schneller; Architekturen innerhalb von zwei Jahren. Formalisierte Wissen veraltet nicht – es sammelt sich an. Formalisierung ist nötig, damit Wissen verglichen, verifiziert und in jeder Sprache bereitgestellt werden kann: Sprache wird zur Projektion, nicht zum Speicher. Quellenmaterialien werden immer aufbewahrt, denn eine Extraktion wird nie vollständig sein, und ein extrahierter Fakt ist nur eine Hypothese darüber, was in der Quelle geschrieben steht – und man muss in der Lage sein, ihn erneut zu überprüfen. Was dies bringt. An der Evolution der Künstlichen Intelligenz zum Wohle der Menschheit werden nicht nur extrem große Unternehmen mit staatlicher Unterstützung teilnehmen können, sondern auch kleine IT-Firmen, einzelne Spezialisten und Länder, die keine eigenen großen Modelle haben. Dort, und nicht an der Spitze, liegt der wichtigste ungenutzte Nutzen. Forks werden vielen zur Verfügung stehen und den Evolutionsprozess vorantreiben. Der Wettbewerb wird nicht verschwinden. Architekturen, Techniken und Trainingsmethoden sollen konkurrieren. Aber nicht die Fakten selbst. Die Fakten der Menschheit gehören der Menschheit. DNB Nationale Förderprogramme: einige Beispiele. Europäische Union, InvestAI (Februar 2025) – eine Mobilisierung von 200 Milliarden Euro, davon ein neuer europäischer Fonds von 20 Milliarden Euro für „KI-Gigafabriken“, also für Rechenkapazität zum Trainieren der größten Modelle. https://oecd.ai/en/dashboards/policy-initiatives/investai China, Nationaler KI-Industrie-Investmentfonds (April 2025) – 60 Milliarden Yuan, etwa 8,2 Milliarden Dollar. Gründer – das Ministerium für Industrie und Informationstechnologie zusammen mit dem Finanzministerium. Plus 11 nationale Pilotzonen für KI-Innovation. https://www.chinadaily.com.cn/a/202504/18/WS6802358ea3104d9fd38204b5.html Indien, IndiaAI-Mission (von der Regierung am 7. März 2024 genehmigt) – über 10.300 Crore Rupien für fünf Jahre, rund 1,2 Milliarden Dollar. Bezeichnend ist ihr Aufbau: separate Posten gehen an Rechenleistung (über 10.000 Grafikkarten (GPUs)), ein Zentrum zur Entwicklung eigener Grundlagenmodelle – und die IndiaAI-Datasets-Plattform, also ein staatliches Programm zur Sammlung und Öffnung von Datensätzen. Genau darum geht es in dieser Notiz. https://www.pib.gov.in/PressReleasePage.aspx?PRID=2012375&reg=3&lang=2 Südkorea, Haushalt 2026 – 10,1 Billionen Won für Künstliche Intelligenz, rund 7 Milliarden Dollar: 2,6 Billionen für die Einführung in Industrie und öffentlichen Dienst und 7,5 Billionen für Talente und Infrastruktur. Beschaffung weiterer 15.000 Beschleuniger zu einem Gesamtbestand von 35.000, ein separater Posten für eigene Grundlagenmodelle. https://www.korea.net/NewsFocus/policies/view?articleId=281702 Vereinigtes Königreich, souveräne Künstliche Intelligenz (Juni 2026) – 1,1 Milliarden Pfund zusätzlich zu dem im März 2026 angekündigten 500-Millionen-Pfund-Programm für souveräne Künstliche Intelligenz. Davon 750 Millionen für einen nationalen KI-Supercomputer bis 2030 und 400 Millionen für die Beschaffung von Beschleunigern. Das erklärte Ziel: eine Verzwanzigfachung der Rechenkapazität des Landes bis 2030. https://www.computing.co.uk/news/2026/government/government-commits-more-than-one-billion-sovereign-ai Frankreich (Februar 2025) – 109 Milliarden Euro angekündigter privater Investitionen unter staatlichem Dach, plus öffentliche Gelder aus France 2030, darunter 360 Millionen Euro für das Programm „KI-Cluster“. https://www.info.gouv.fr/actualite/ia-une-nouvelle-impulsion-pour-la-strategie-nationale Zwei Dinge fallen auf. Erstens: Fast das gesamte Geld fließt in Rechenleistung und Talente. Zweitens: Wo ein Land bei Null anfängt, schafft es als Erstes eine staatliche Datenplattform – wie Indien es tat. Das Problem wird also bereits gesehen. Aber bisher löst es jeder für sich. Obwohl, ehrlich gesagt, viele noch nicht einmal die Aufgabe der Vereinheitlichung von Wissen sehen oder angehen, und so unproduktiven, nutzlosen Wettbewerb zulassen.