Erstmals hat ein KI-Labor den Automatisierungsgrad seiner eigenen KI-Forschung offengelegt; entscheidend ist nicht der Einzelwert, sondern die Rückkopplung – bessere KI beschleunigt KI-Forschung, die wiederum bessere KI hervorbringt. Souveräne Compute-Infrastruktur heißt deshalb zunehmend auch: die eigene Fähigkeit, Modelle zu prüfen und kontrolliert zu betreiben.
Erstmals hat ein KI-Labor gemessen und offengelegt, wie stark seine eigene Entwicklung von KI getragen wird. Für Deutschland und Europa stellt sich damit eine Frage, die bislang zu selten gestellt wird: Wer kann solche Modelle unabhängig prüfen – und mit welcher Rechenleistung?
Anthropic hat am 17. September 2026 einen Index veröffentlicht, der den Automatisierungsgrad der eigenen KI-Forschung erfasst. Stand August 2026 erreicht das hauseigene Modell bei 26 Prozent der KI-Forschungs- und -Entwicklungsarbeit die Stufe „führt“. Bewertet wird auf einer Skala von Epoch AI, die von AL0 – keine KI-Beteiligung – bis AL5 – vollständig autonom, ohne Menschen in der Schleife – reicht. Über 90 Prozent der gemessenen Arbeit liegen mindestens auf der Stufe „KI arbeitet mit“. In keinem gemessenen Bereich arbeitet das Modell vollständig autonom. Im Februar 2026 lag der Wert für „führt“ noch unter 1 Prozent.
Diese Angaben sind Selbstauskunft eines Unternehmens. Der Index ist ausdrücklich als Prototyp bezeichnet, er ist nicht unabhängig geprüft, und er wird mit hauseigenen Modellen als bewertender Instanz erhoben. Anthropic benennt diese Einschränkungen selbst: Die Bewertung hängt vom Bewertermodell ab, bei Grenzfällen ist Widerspruch möglich, und der zugrunde gelegte Aufgabenkorb ist eingefroren, erfasst also neu entstehende Arbeitsformen nicht. Vergleichszahlen anderer Labore liegen nicht vor, eine gemeinsame Methodik fehlt.
Auch die begleitende Debatte ist umstritten. Am 12. September 2026 forderte Anthropic-CEO Dario Amodei eine Verlangsamung der Entwicklung, OpenAI-CEO Sam Altman schloss sich an. Kritiker sehen in solchen Aufrufen auch ein Interesse daran, offene Modelle zurückzudrängen und Marktmacht zu konzentrieren.
Deutschland Compute 2035 bewertet weder das Unternehmen noch die Zahl. Entscheidend ist ein struktureller Punkt, der unabhängig von der genauen Höhe des Wertes gilt.
Wenn KI einen wachsenden Anteil an der Entwicklung der nächsten KI übernimmt, entsteht eine Rückkopplung: Bessere Systeme beschleunigen die Forschung, die wiederum bessere Systeme hervorbringt. Die Geschwindigkeit dieser Schleife wird damit zu einer eigenen strategischen Größe – und wer sie nur beobachten kann, verliert Handlungsspielraum.
Für die Debatte über technologische Souveränität hat das eine unmittelbare Folge.
Souveränität wurde bislang überwiegend als Infrastrukturfrage verstanden: Wo stehen Rechenzentren, wer betreibt sie, woher kommt die Energie, wem gehören die Daten. Diese Fragen bleiben richtig und wichtig. Sie reichen aber nicht mehr aus.
Hinzu kommt die Fähigkeit, Modelle selbst zu prüfen und kontrolliert zu betreiben. Diese Fähigkeit lässt sich benennen, und sie ist technischer Natur:
Safety-Prüfung – die systematische Untersuchung, was ein Modell kann und unter welchen Bedingungen es versagt.
Sandboxing – abgeschottete Umgebungen, in denen Systeme getestet werden, ohne Schaden anrichten zu können.
Audit-Trail – lückenlose, nachvollziehbare Protokollierung dessen, was ein System getan hat.
Rechtebegrenzung – minimale Rechte statt maximaler Handlungsfreiheit.
Human Override – die technisch durchsetzbare Letztentscheidung des Menschen.
Unabhängige Evaluation – Bewertung durch Stellen, die nicht Teil des entwickelnden Unternehmens sind.
Jeder dieser Punkte kostet Rechenleistung, erfordert Zugang zu Modellen und setzt ein belastbares Mandat voraus. Prüffähigkeit ist damit kein reines Rechtsthema. Sie ist eine Infrastrukturfrage – und gehört in dieselbe Betrachtung wie Netzanschluss, Energie und Rechenzentrum.
Bemerkenswert ist, dass diese Anschlussstelle von zwei Seiten angeboten wird.
Anthropic kündigt an, unabhängige Prüfer aus mehreren Organisationen einzubinden und ihnen Zugang zu internen Prozessen, Systemen und Daten zu geben, der dem interner Risikoteams entspricht, und schlägt vor, dass alle Frontier-Entwickler vergleichbare Kennzahlen nach öffentlicher Methodik veröffentlichen.
Auf europäischer Seite besitzt die Kommission nach dem AI Act Befugnisse, Evaluierungen von Modellen mit allgemeinem Verwendungszweck durchzuführen, Informationen und Maßnahmen von Anbietern zu verlangen und Sanktionen zu verhängen. Zu den Aufgaben des Europäischen AI Office gehört ausdrücklich die Entwicklung von Werkzeugen, Methoden und Benchmarks zur Bewertung von Modellfähigkeiten sowie der Zugang zu Modellen im Rahmen von Untersuchungen. Nach einem Bericht von Agence Europe vom 3. Juli 2026 sieht der Aktionsplan der Kommission zu KI und Cybersicherheit zudem vor, bis 2027 eine europäische Kapazität zur Bewertung von Frontier-Modellen vor dem Inverkehrbringen aufzubauen und bis zum vierten Quartal 2026 gemeinsam mit ENISA und der Gemeinsamen Forschungsstelle eine gesicherte Testplattform zu entwickeln.
Zwischen Befugnis und Fähigkeit liegt allerdings eine praktische Lücke. Eine Prüfbefugnis ohne Rechenleistung, ohne qualifizierten Zugang und ohne dauerhaftes Mandat bleibt eine Zuständigkeit auf dem Papier.
Genau hier liegt der Beitrag, den Deutschland Compute 2035 sieht. Die Initiative entwickelt keine Modelle und betreibt keine Prüfstelle. Sie stellt die Verbindungsfrage: Wenn Prüffähigkeit Rechenleistung braucht, dann gehört sie zur Bedarfsseite europäischer Compute-Infrastruktur – neben Industrie, Forschung und Verwaltung. Wer über Ankernachfrage für europäische Rechenzentren spricht, sollte unabhängige Modellprüfung mitdenken.
Daraus ergeben sich konkrete Fragen für die weitere Arbeit:
Welche Einrichtungen in Deutschland verfügen heute über die technische Kompetenz, Frontier-Modelle zu evaluieren?
Welche Rechenleistung wäre dafür erforderlich, und woher käme sie?
Welcher Zugang zu Modellen wäre notwendig, und auf welcher rechtlichen Grundlage?
Wer erteilt das Mandat, und wer finanziert die dauerhafte Kapazität?
Deutschland und Europa beginnen auch hier nicht bei null. Rechtsrahmen, Forschungseinrichtungen, Hochleistungsrechenzentren und Prüfkultur sind vorhanden. Die Aufgabe besteht darin, sie zu einer belastbaren Fähigkeit zu verbinden – und zwar in dem Zeitfenster, in dem die Entwicklung noch prüfbar ist.
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Quellen:
Anthropic Institute, „Measurements for understanding the pace of AI development inside frontier labs“, 17.09.2026: https://www.anthropic.com/institute/measuring-pace-of-ai-development
Europäische Kommission, Europäisches AI Office: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/ai-office
Axios, „Anthropic, OpenAI CEOs call for slowdown in AI development“, 12.09.2026: https://www.axios.com/2026/09/12/anthropic-ai-amodei-pacing
Agence Europe, 03.07.2026 (Medienbericht zum geplanten Aktionsplan KI und Cybersicherheit): https://agenceurope.eu/en/bulletin/article/13902/7/european-commission-to-propose-its-own-ai-model-evaluation-capacity-and-a-common-approach-for-access-to-ai-models