Das eigene KI-Projekt – Open- oder Closed-Source im Vergleich

In unserer aktuellen Beitragsreihe zu den wichtigsten Entscheidungen bei der Umsetzung eines eigenen KI-Projekts möchten wir heute die Frage beantworten: Sollte man Open-Source- oder Closed-Source-KI wählen? Diese Entscheidung hat weitreichende Auswirkungen auf die Anpassbarkeit, die Kosten und die zukünftige Skalierbarkeit des Projekts. Wir geben einen Überblick über die Vor- und Nachteile der beiden Modelle und helfen, die richtige Wahl zu treffen.

Open-Source-KI: Flexibilität und Anpassungsfähigkeit

Was ist Open-Source-KI?

Open-Source-KI zeichnet sich dadurch aus, dass der Quellcode öffentlich zugänglich und modifizierbar ist. Beispiele sind etwa Llama 3.1 von Meta und Mistral Large 2 von Mistral AI. Diese Modelle stehen unter Lizenzen, die Modifikation und Nutzung – oft auch kommerziell – unter bestimmten Bedingungen erlauben.

Vorteile von Open-Source-KI

• Kosteneffizienz: Die Modelle selbst sind in der Regel kostenlos nutzbar, lediglich Infrastrukturkosten (Cloud, Server) fallen an.
• Hohe Anpassbarkeit: Unternehmen können die Modelle gezielt an eigene Anforderungen anpassen. Dies erlaubt individuelle Lösungen.
• Transparenz: Der offene Quellcode schafft Vertrauen, erlaubt Audits und hilft, etwaige Verzerrungen zu erkennen.

Nachteile von Open-Source-KI

• Begrenzter Support: Professioneller Support fehlt oft. Fehlerbehebung erfolgt meist über die Community.
• Sicherheitsrisiken: Öffentliche Verfügbarkeit kann auch Schwachstellen für Angreifer offenlegen.
• Technisches Know-how erforderlich: Implementierung und Wartung sind komplex und erfordern Erfahrung im Umgang mit KI-Modellen und IT-Infrastruktur. 

Closed-Source-KI: Professionelle Unterstützung und hohe Leistung

Was ist Closed-Source-KI?

Closed-Source-Modelle wie GPT-4o von OpenAI oder Gemini 2.5 von Google sind proprietär, der Code ist nicht einsehbar. Diese Systeme werden intern weiterentwickelt und optimiert, wodurch sie in puncto Leistung häufig führend sind.

Vorteile von Closed-Source-KI

• Fortschrittliche Leistung: Durch umfangreiches Training und Ressourcen bieten diese Modelle meist die beste Performance.
• Professioneller Support: Nutzer erhalten regelmäßige Updates und bei Problemen direkten Support.
• Einfache Integration: Dank durchdachter APIs lassen sich die Modelle unkompliziert in bestehende Systeme einbinden.
• Kontrolle über geistiges Eigentum: Bei Nutzung als Service bleibt das geistige Eigentum klar geregelt beim Anbieter – was in manchen Szenarien rechtlich vorteilhaft ist.

Nachteile von Closed-Source-KI

• Hohe Kosten: Sehr hohe monatliche Lizenzkosten sind möglich – z. B. bei der Nutzung von GPT-4o mit hohem Tokenverbrauch.
• Begrenzte Anpassbarkeit: Der geschlossene Code lässt nur eine eingeschränkte Individualisierung zu.
• Datenschutzbedenken & Vendor Lock-in: Datenverarbeitung erfolgt extern – das kann bei sensiblen Daten kritisch sein. Zudem ist ein Wechsel des Anbieters oft schwer realisierbar.

Strategische Überlegungen für Unternehmen

Kosten vs. Leistung

Open-Source-Lösungen bieten eine kostengünstige Möglichkeit zum Einstieg in die KI-Welt. Closed-Source-Modelle bieten im Gegenzug ein „Rundum-sorglos-Paket“ mit hoher Performance und Support – zu entsprechend höheren Preisen. Unternehmen sollten abwägen, was ihnen wichtiger ist: maximale Kontrolle oder maximale Bequemlichkeit.

Datenschutz und Kontrolle

Open-Source-KI bietet mehr Datensouveränität, da Daten lokal verarbeitet und gespeichert werden können. Closed-Source-Modelle bieten oft höhere Sicherheitsstandards, verlangen jedoch, dass Daten zur Verarbeitung an Drittanbieter übermittelt werden.

Innovationspotenzial

Durch aktive Communities entwickeln sich Open-Source-Modelle rasant weiter – viele Innovationen stammen direkt aus der Community. Closed-Source-Anbieter hingegen bringen strukturierte Releases mit oft beeindruckendem Sprung in der Leistung, sind aber weniger transparent.

Hybridansatz

Ein praxisnaher Weg ist der Hybridansatz:

• Open-Source-KI für interne, datensensible Prozesse und die Grundlagenentwicklung.
• Closed-Source-KI für rechenintensive Spezialfälle oder als Interface zur Außenwelt (z. B. Chatbots, CRM-Anbindung).

Fazit 

Die Wahl zwischen Open-Source- und Closed-Source-KI ist keine reine Technikfrage, sondern eine strategische Entscheidung. Beide Ansätze bieten klare Vorteile – Open Source punktet mit Flexibilität und Kontrolle, Closed Source mit Leistung und professionellem Support.

Für viele Unternehmen bietet ein Hybridansatz die größte Zukunftssicherheit: Open-Source-Modelle eignen sich ideal für interne Entwicklungen, individuelle Anpassungen oder Datenschutzsensible Prozesse. Closed-Source-Lösungen hingegen bieten sich dort an, wo hohe Rechenleistung, Zuverlässigkeit und ein schneller Einstieg gefragt sind.

Unsere Empfehlung:

Wenn keine hochsensiblen Daten verarbeitet werden, spricht vieles dafür, auch auf die leistungsstarken Lösungen großer Hyperscaler zurückzugreifen – vor allem, wenn europäische Rechenzentren zur Verfügung stehen. Hier profitieren Unternehmen von modernster Technologie, stabilen APIs und professionellem Support. Gleichzeitig lohnt es sich, mit Open-Source-Modellen zu experimentieren, um langfristige Unabhängigkeit und Innovationsfähigkeit zu sichern.

Wer beide Welten sinnvoll kombiniert, schafft eine skalierbare, leistungsfähige und zukunftsorientierte KI-Strategie.

Stehen Sie vor ähnlichen Überlegungen? Dann kontaktieren Sie uns gerne!

Sebastian Karger

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