MÜNCHEN / LONDON (IT BOLTWISE) – Ex-Google-Chef Eric Schmidt warnt in München vor einem zunehmenden Technologie-Tempo Russlands und verbindet das mit Europas Sicherheitsplanung. Auf der Gründerkonferenz Bits & Pretzels fordert er höhere Verteidigungsausgaben und mehr Geschwindigkeit statt großer, langsamer Systeme. Gleichzeitig sieht er in KI eine zentrale Chance für Europas Industrie, mahnt aber eine Abhängigkeit von US-Modellen bei sensiblen staatlichen Anwendungen an. Für die KI-Entwicklung plädiert er nicht für reine Verzögerung, sondern für kontrollierbare Governance und bessere Nachvollziehbarkeit.
Eric Schmidt hat auf der Gründerkonferenz Bits & Pretzels in München ein Thema sehr direkt mit dem Tempo von Technologieentwicklung verknüpft: Russland treibt aus seiner Sicht nicht nur militärische Fähigkeiten voran, sondern auch die Art, wie sich ein Gegner mit neuen Systemen angreifen und auf neue Rahmenbedingungen einstellen lässt. Der Ex-Google-CEO formulierte dabei keine abstrakte geopolitische Sorge, sondern eine konkrete Befürchtung: Je stärker Russland werde, desto eher könnten irgendwann auch NATO-Staaten in den Fokus rücken – am offensichtlichsten im Baltikum. Für die europäische Seite leitete Schmidt daraus ab, dass die vorhandenen Armeen im Verhältnis zu dem, was er als realen Bedarf beschreibt, zu klein seien.
Sein Plädoyer für eine Anpassung der Verteidigungslogik läuft auf eine Verschiebung der Prioritäten hinaus. Während viele Staaten weiterhin in „große, langsame und sehr teure Systeme“ investierten, betonte Schmidt, dass Geschwindigkeit künftig entscheidender werde. Damit spielt er auf einen typischen Zielkonflikt in der Beschaffung an: Großplattformen sind oft sicherheitspolitisch attraktiv, weil sie bewährte Architektur und klare Lieferketten haben, aber sie sind in der Weiterentwicklung häufig langsamer als Software-gestützte Ansätze. Schmidt argumentiert, dass Russland historisch beim schnellen Hochskalieren neuer Technologien langsamer gewesen sei – dieses Muster ändere sich inzwischen durch ein höheres Entwicklungstempo.
Aus technischer Sicht lässt sich daraus eine Folge für die Arbeitsweise von Verteidigungsorganisationen ableiten: Wenn sich Bedrohungen schneller iterieren, wird auch der Engineering-Zyklus wichtiger. Genau deshalb klingt Schmidts Forderung nach „einer neuen Art“ der Verteidigung und des Angriffs wie ein Ruf nach engeren Feedback-Schleifen zwischen Bedarf, Prototyping, Integration und Betrieb. Interessant ist dabei auch sein Blick auf Europa als Lern- und Testfeld: Die Ukraine bezeichnete er als „Test für Europa“ – nicht als moralische Wiederholung, sondern als praktischen Realitätscheck dafür, ob politische Entscheidungsgremien und technische Umfelder die eigene Handlungsfähigkeit schnell genug aufbauen können. Er koppelte das zudem an einen demokratischen Gestaltungsanspruch, der über reine Einsatzplanung hinausgeht.
Im zweiten Teil des Vortrags verlagerte Schmidt den Schwerpunkt auf Künstliche Intelligenz. Er ordnete KI nicht als „morgens macht es jemand von selbst“-Risiko ein, sondern verwies darauf, dass hinter einer aggressiven Handlung weiterhin ein Mensch stehen müsse. Gleichzeitig setzte er eine „rote Linie“: Falls KI-Systeme irgendwann selbststätig lernen und ihre eigene Weiterentwicklung planen („ihre eigene Evolution planen“), entstehe eine neue Debatte, weil Menschen möglicherweise nicht mehr vollständig nachvollziehen könnten, was die Systeme tun. Genau hier liegt der praktische Kern für Unternehmen und Behörden: Nicht das reine Tempo von Modellen ist das Problem, sondern die Frage, ob sich Entscheidungen und Planungslogiken so überwachen lassen, dass Verantwortlichkeiten erhalten bleiben.
Schmidt äußerte sich außerdem skeptisch gegenüber der Idee, KI-Entwicklung pauschal zu verlangsamen. Die Argumentation ist pragmatisch: Alle sähen das zunächst als vernünftig an, doch dann komme die entscheidende Hürde – wie man kontrolliert, ob sich „alle daran halten“. Damit verschiebt er die Diskussion von reiner Technikfolgenabschätzung hin zu Governance und Durchsetzung: Transparente Kontrollen, nachvollziehbare Richtlinien und Messbarkeit der Einhaltung sind nötig, sonst entsteht nur ein Wunschbild. Für den Standort Deutschland sieht er zugleich große Chancen durch KI, insbesondere für die Industrie: Er beschrieb ein Klischee über deutsche Stärken und Schwächen, bei dem die Industrie zwar viel leiste, aber bei Software „hinterher“ sei. KI könne hier helfen, Softwareprobleme zu lösen – im Sinne von schnelleren Entwicklungszyklen, Automatisierung wiederkehrender Programmieraufgaben und damit potenziell kürzeren Release-Intervallen.
Am Ende verdichtet sich der Markt- und Souveränitätsaspekt. Schmidt forderte Europa dazu auf, technologisch unabhängiger zu werden, und verlangte eigene souveräne KI-Modelle. Besonders kritisch sah er den Zwang, sensible Systeme der deutschen Regierung auf amerikanischen Modellen aufzubauen. Er machte dabei weniger einzelne Personen oder „Know-how“ verantwortlich, sondern das Gesamtsystem: einen fragmentierten europäischen Markt, schlechter ausgestattete Hochschulen sowie hohe Strompreise, die den Standort ausbremsen. Für Entscheider in der KI-Entwicklung heißt das: Die technische Auswahl von Modellen ist nur ein Teil der Gleichung. Ebenso wichtig ist die Fähigkeit, in einem europäischen Ökosystem schnell zu skalieren – von Rechenkapazitäten über Daten- und Infrastrukturprozesse bis zur Frage, wie sich Kontrolle und Nachvollziehbarkeit im Betrieb technisch umsetzen lassen.
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