Deutsche und europäische KI-Anbieter

Europäische KI-Anbieter gibt es in zwei Sorten: Hersteller mit eigenen Modellen, vor allem Mistral aus Paris und Aleph Alpha aus Heidelberg, und Plattformen, die fremde Modelle in deutschen oder europäischen Rechenzentren betreiben, etwa IONOS, STACKIT, T-Systems und OVHcloud. Daneben stehen zwei Wege, die oft vergessen werden: ein US-Modell wie Claude oder GPT auf EU-Servern von AWS, Google oder Microsoft, und ein Modell auf deiner eigenen Hardware. Welcher Weg zu dir passt, entscheidet nicht das Herkunftsland, sondern sechs Kriterien: Sitz des Anbieters, Ort der Verarbeitung, Auftragsverarbeitungsvertrag, Training mit deinen Daten, verfügbare Modelle und Preismodell.

Vorweg, damit du meine Einordnung richtig liest: Ich arbeite selbst mit Claude, also mit einem US-Modell. Die Angaben zu den Anbietern stammen von deren eigenen Seiten (Stand 31.10.2026), nicht aus einem eigenen Test, mit Ausnahme von Langdock (dazu unten). Ich bin Entwickler und kein Anwalt, das hier ist keine Rechtsberatung, sondern die Betreiber-Perspektive. Alles, was ich zu KI im Alltag schreibe, sammle ich auf der Seite KI.

Sechs Kriterien statt einer Rangliste

„Deutsche KI“ und „KI made in Germany“ klingen nach einer Eigenschaft. In Wahrheit stecken mindestens sechs Fragen darin, und die Anbieter beantworten sie sehr unterschiedlich:

1. Sitz: Wo hat der Vertragspartner seinen Sitz, und wem gehört er?
2. Ort der Verarbeitung: In welchem Rechenzentrum rechnet das Modell, und gibt es Ausnahmen?
3. AVV: Gibt es einen Auftragsverarbeitungsvertrag nach Artikel 28 DSGVO, und wie kommt er zustande?
4. Training: Nutzt der Anbieter deine Eingaben, um Modelle zu trainieren, und lässt sich das abschalten?
5. Modelle: Eigene Modelle des Anbieters oder offene Modelle anderer Hersteller?
6. Preismodell: Abo je Nutzer, Abrechnung je Token oder Angebot auf Anfrage?

Ein Anbieter kann beim Rechenzentrum vorbildlich sein und trotzdem standardmäßig mit deinen Chats trainieren. Keine dieser Fragen taugt allein als Urteil.

Europäische KI-Anbieter mit eigenen Modellen

Mistral AI sitzt in Paris. Den Chat nennt Mistral inzwischen Vibe, früher Le Chat; dazu kommt die API über Mistral Studio. Laut Hilfe-Center liegen deine Daten standardmäßig in der EU, über den US-Endpunkt der API in den USA, und je nach Funktion können Daten vorübergehend an Unterauftragnehmer außerhalb der EU gehen. Der wichtigste Punkt fürs Training: In Vibe werden Ein- und Ausgaben standardmäßig zum Training genutzt, solange du nicht widersprichst; nur Enterprise-Kunden sind standardmäßig ausgenommen. Das Data Processing Addendum ist Teil des Vertrags für gewerbliche Kunden. Bezahlt wird als Abo (Free, Pro, Team je Nutzer, Enterprise) oder für die API je Token. Einige Mistral-Modelle haben offene Gewichte unter Apache 2.0, welche genau, steht in Open Weight vs. Open Source: Lizenzen erklärt.

Aleph Alpha aus Heidelberg hat am 5. Oktober 2026 sein Modell Kolibri vorgestellt: 78 Milliarden Parameter, rund 3 Milliarden davon je Token aktiv, Deutsch und Englisch, laut Aleph Alpha von seinen Teams in Deutschland trainiert und für den Betrieb „auf Infrastruktur, die Kunden selbst kontrollieren“ gedacht. Die Gewichte liegen unter Apache 2.0 auf Hugging Face, als Mindestausstattung nennt Aleph Alpha zum Beispiel zwei A100 mit je 80 GB oder eine H200, also Rechenzentrumstechnik. Daneben gibt es Kolibri per API nach Anmeldung; wo diese API rechnet, was mit den Daten passiert und was sie kostet, steht nicht auf der Website. Wichtig für jede Bewertung: Aleph Alpha und das kanadische Unternehmen Cohere haben am 16. September 2026 bekannt gegeben, eine verbindliche Vereinbarung zum Zusammenschluss unterzeichnet zu haben. Das gemeinsame Unternehmen soll Cohere heißen, mit Hauptsitzen in Berlin und Toronto; die Genehmigungen stehen noch aus.

Deutsche und europäische Plattformen für offene Modelle

Die Plattformen betreiben offene Modelle anderer Hersteller in ihren Rechenzentren und bieten sie über eine OpenAI-kompatible API an, gedacht für Firmen, die eigene Anwendungen bauen.

• IONOS AI Model Hub (IONOS Cloud GmbH, Montabaur): Laut Doku läuft jede Anfrage in IONOS-Rechenzentren in Deutschland, Inhalte werden nicht protokolliert, nicht gespeichert und nicht zum Training genutzt. Der Auftragsverarbeitungsvertrag gilt als Teil des Cloud-Vertrags ohne eigene Unterschrift. Modelle sind unter anderem Qwen, Mistral Small, gpt-oss-120b und Llama 3.3 70B. Abgerechnet wird je Token, für gpt-oss-120b zum Beispiel 0,15 Euro je Million Eingabe-Token und 0,65 Euro je Million Ausgabe-Token, zuzüglich Umsatzsteuer, nur für Gewerbetreibende.
• STACKIT AI Model Serving (Schwarz Digits Cloud GmbH & Co. KG, Bad Friedrichshall): STACKIT schreibt, Unternehmen, Rechenzentren und Server lägen ausschließlich in Europa. Anfragen werden laut Doku nicht gespeichert und nicht zum Training genutzt. Es gibt einen Auftragsverarbeitungsvertrag für die STACKIT Cloud Services. Modelle sind unter anderem gpt-oss-120b, Llama 3.3 70B, Gemma 4 und Qwen; abgerechnet wird je Token.
• T-Systems LLM Serving (T-Systems International GmbH, Frankfurt am Main): Offene Modelle laufen bei der Telekom in Deutschland, Eingaben werden laut T-Systems nicht dauerhaft gespeichert und nie zum Training genutzt. Zusätzlich reicht T-Systems Frontier-Modelle durch: GPT-5 über Azure, Claude über Google Cloud oder Azure, Mistral Medium in der EU, Gemini über Google Cloud weltweit, jeweils zu den Bedingungen des Herstellers. Auftragsverarbeitungsverträge gibt es, Vertragspartner ist ein deutsches Unternehmen. Abgerechnet wird je Token, Self-Service ab 1.000 Euro im Monat.
• OVHcloud AI Endpoints (Konzern: OVH Groupe SA, Roubaix, Frankreich; Vertragspartner für Kunden in Deutschland laut AGB: OVH GmbH, Köln): Laut OVHcloud in der EU gehostet und betrieben, deine Daten werden nie zum Training genutzt, gespeichert wird nur, was für die Abrechnung nötig ist. Über 20 Modelle mit offenen Gewichten, Abrechnung je Token. Der Auftragsverarbeitungsvertrag ist Teil des Vertrags mit OVHcloud; laut den Vertragsbedingungen für AI Endpoints nimmt OVHcloud Ein- und Ausgaben nicht zur Kenntnis und verwendet sie nicht weiter, ausgenommen die Batch-API.
• Langdock (Langdock GmbH, Berlin) ist keine Modell-API, sondern eine Arbeitsoberfläche mit Chat, Agents und Workflows über Modelle mehrerer Hersteller, abgerechnet überwiegend je Nutzer und Monat, Workflows zusätzlich je Workspace. Laut Sicherheitsseite läuft die Mehrmandanten-Version über Microsoft Azure auf Servern in der EU, die meisten Modelle konfigurierbar ebenfalls, und Kundendaten werden nie zum Training genutzt. Was Langdock im Alltag kann, steht in Langdock vs Claude: was ich im Betrieb nutze.

Was „souveräne KI“ hier heißt und was nicht

Drei Dinge fallen auf. Erstens laufen auf den deutschen Plattformen überwiegend Modelle aus den USA und China: gpt-oss von OpenAI, Llama von Meta, Gemma von Google, Qwen von Alibaba. Ein offenes Modell im deutschen Rechenzentrum schickt nichts an seinen Hersteller, ist aber etwas anderes als „KI made in Germany“. Zweitens sind Sitz und Infrastruktur zwei Kriterien: Langdock sitzt in Berlin und betreibt seine Software bei Microsoft in der EU, T-Systems reicht Frontier-Modelle an die jeweiligen Anbieter weiter, die meisten davon auf Azure und Google Cloud. Drittens können sich Eigentümer ändern, wie der geplante Zusammenschluss von Aleph Alpha mit Cohere zeigt. STACKIT wirbt ausdrücklich damit, durch Sitz und Rechenzentren in Europa vor dem Zugriff von US-Behörden nach dem CLOUD Act geschützt zu sein. Wie schwer dieses Argument für deine Daten wiegt, klärst du mit deinem Datenschutzbeauftragten, nicht mit einem Blogbeitrag.

Der dritte Weg: ein US-Modell auf EU-Servern

Wer Claude oder GPT will, aber Verarbeitung in der EU braucht, geht über AWS Bedrock, Google Vertex oder Microsoft Foundry; für Claude bieten Bedrock und Vertex eine EU-Option, Foundry laut Anthropic nur „global“ oder eine US-Datenzone. Anthropic selbst nennt für den Verarbeitungsort nur „global“ und „us“, und Vertragspartner bleibt in allen Fällen ein US-Konzern. Welche Claude-Modelle bei Bedrock ein EU-Profil haben, steht in Claude über AWS Bedrock: EU, DSGVO, Kosten. Wie dieser Weg gegen Business-Plan und eigenen Server abschneidet, vergleiche ich in Corporate LLM: Anbieter oder eigener Server?.

Der vierte Weg: lokal

Ein Modell mit offenen Gewichten auf deiner eigenen Hardware braucht keinen Anbieter und keinen AVV mit einem, ist aber nicht automatisch datenschutzkonform; mehr dazu in Lokale KI und Datenschutz: Cloud oder Server?, die Hardwarefrage in Eigener KI-Server: Hardware und Kosten.

Wie ich das für mich entscheide

Meine Belegschaft aus vierzehn KI-Mitarbeitern läuft im Alltag über Claude mit AVV. Langdock habe ich ausprobiert und bin für meinen Betrieb beim Ordner geblieben. Wie ich je nach Datenklasse zwischen Claude, EU-Cloud und lokalem Modell entscheide, steht in Corporate LLM: Anbieter oder eigener Server?.

Das ist keine Empfehlung gegen europäische Anbieter, sondern eine Gewichtung derselben sechs Kriterien. Wer eine eigene Anwendung mit offenen Modellen und einem deutschen Vertragspartner bauen will, findet das bei IONOS, STACKIT oder T-Systems. Wer einen Chat fürs Team sucht, schaut sich Mistral an und achtet auf die Trainingseinstellung. Wie du verhinderst, dass dein Team in der Zwischenzeit private Konten nutzt, steht in Schatten-KI: wenn das Team heimlich KI nutzt.

Häufige Fragen

Gibt es eine deutsche Alternative zu ChatGPT?

Als fertiger Chat kommt in diesem Überblick Mistral Vibe aus Frankreich am nächsten, mit Gratis-Plan für Einzelne. Für Teams gibt es mit Langdock aus Berlin eine Arbeitsoberfläche über Modelle mehrerer Hersteller, betrieben auf Microsoft Azure in der EU. IONOS, STACKIT und T-Systems richten sich mit ihren Modell-APIs an Firmen, die eigene Anwendungen bauen.

Ist europäische KI automatisch DSGVO-konform?

Nein. Ein Rechenzentrum in der EU ist ein Baustein, ersetzt aber weder die Rechtsgrundlage für die Eingabe personenbezogener Daten noch den Auftragsverarbeitungsvertrag oder die Prüfung, ob der Anbieter mit deinen Daten trainiert. Das ist keine Rechtsberatung; für den Einzelfall gehört die Frage vor deinen Datenschutzbeauftragten.

Was bedeutet souveräne KI?

Der Begriff ist nicht geschützt. Die Anbieter meinen damit meist Sitz und Rechenzentren in Europa, manchmal zusätzlich eigene Modelle oder Betrieb auf deiner Infrastruktur. Frag deshalb nach den sechs Kriterien oben statt nach dem Etikett.

Trainiert Mistral mit meinen Daten?

In Vibe standardmäßig ja, bis du in den Einstellungen widersprichst; Enterprise-Kunden sind standardmäßig ausgenommen. Feedback per Daumen hoch oder runter darf Mistral in jedem Plan nutzen. Für die API (Mistral Studio) gilt: Im kostenlosen Modus darf Mistral Ein- und Ausgaben zum Training nutzen, du kannst jederzeit widersprechen; bei Pay-as-you-go behältst du laut Mistral die Kontrolle und kannst ebenfalls jederzeit widersprechen. Labs- und Preview-Modelle nutzt Mistral laut Vertrag unabhängig von deiner Einstellung fürs Training.

Wie du weitermachst

Nimm deine heikelste Aufgabe und geh die sechs Kriterien für die zwei, drei Anbieter durch, die infrage kommen. Meist entscheidet dann ein einziger Punkt. Wie ich festlege, welche Daten eine KI überhaupt sehen darf, steht in KI und Datenschutz: was die KI sehen darf. Welche Pflichten unabhängig vom Anbieter gelten, steht in KI-Gesetz der EU: Überblick und Fristen 2026.

Wie meine KI-Mitarbeiter mit diesen Grenzen arbeiten und welche Regeln in ihren Personalakten stehen, zeige ich in meiner Community.