
Unter dem Namen Soofi arbeiten zukünftig Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aus sechs deutschen Forschungseinrichtungen und zwei Startups zusammen, um souveräne europäische Alternativen zu KI-Technologien aus den USA und China bereitzustellen. Mit den entwickelten Modellen wollen die Beteiligten einen Beitrag zur industriellen Nutzung von KI leisten.
Wie die Organisationen in einer Pressemitteilung berichten, fehlt ein europäisches LLM von ausreichender Größe, das als Ausgangspunkt für branchenspezifische Spezialisierungen und ressourceneffiziente Derivate (beispielsweise durch Destillation) dienen kann. Auch sogenannte Reasoning-Modelle (LRMs), die durch strukturiertes Denken komplexe Aufgaben lösen können, seien bisher kaum aus europäischer Hand verfügbar.
Zugleich setzen deutsche Unternehmen Anwendungen auf Basis von KI bereits vielfältig ein, allerdings meist auf Basis-Modellen, die nicht aus Europa stammen. Die Projektbeteiligten sehen die Gefahr einer ähnlichen Entwicklung wie bei den Cloud Services: Teile der Wertschöpfung werden ins Ausland abgegeben, deutsche Unternehmen werden zu reinen Anwendern von Kerntechnologien und es entsteht eine gefährliche Abhängigkeit von nicht-europäischen Diensten.
Ziel von Soofi ist die Entwicklung eines 100Mrd. Parameter großen offenen KI-Sprachmodells, das der Wirtschaft und Gesellschaft frei zur Verfügung steht und den Anforderungen an Compliance (z.B. EU AI Act) und europäischen Wertvorstellungen entspricht. Auf Basis dieses Large Language Models (LLM) wird über spezielle Verfahren auch ein sogenanntes Reasoning-Modell erstellt, um die Qualität des Gesamtsystems zu erhöhen und den Ressourcenverbrauch zu optimieren. Daneben sollen über KI-Agententechnologien erste Anwendungsfälle umgesetzt werden.
Reasoning-Modelle gelten für die deutsche Industrie als bedeutsam, weil sie komplexe technische, regulatorische und organisatorische Zusammenhänge analysieren, logisch miteinander verknüpfen und auf dieser Grundlage fundierte Entscheidungen treffen können. Sie erweitern klassische LLMs um die Fähigkeit, Schlussfolgerungen zu ziehen und mehrstufige Probleme zu lösen. So entsteht ein neuer Grad an Automatisierung und Qualität in Entwicklung, Produktion und Wissensmanagement – weit über das hinaus, was herkömmliche Sprachmodelle leisten.
Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler kommen aus sechs Forschungseinrichtungen sowie zwei Startups:
- Fraunhofer IAIS (Joachim Köhler)
- Fraunhofer IIS (Jan Plogsties)
- DFKI (Antonio Krüger)
- Uni Würzburg (Prof. Andreas Hotho)
- Uni Hannover (Prof. Wolfgang Nejdl)
- TU Darmstadt (Prof Kristian Kersting)
- Beuth-Hochschule Berlin (Prof. Alexander Löser)
- Ellamind GmbH (Björn Plüster)
- Merantix Momentum (Thomas Wollmann)
- KI-Bundesverband (Jörg Bienert) als Konsortialführer
„Soofi bietet uns die Gelegenheit, unsere Forschung im Bereich LLMs weiterzuführen, Kooperationen innerhalb Deutschlands und Europas zu intensivieren und hochmotivierte Talente in Deutschland zu halten“, sagt Dr. Nicolas Flores-Herr, Teamleiter Foundation Models & GenAI Systems am Fraunhofer IAIS.
Jörg Bienert vom KI-Bundesverband ergänzt: „Soofi ist ein neben Initiativen wie der Gigafactory und dem EU AI Action Plan ein wichtiger Schritt in die Entwicklung von unabhängigen KI-Modellen als Baustein für ein offenes, unabhängiges und leistungsfähiges Ökosystem in Deutschland und Europa.“
Das Projekt wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie bis Ende Juli 2026 mit einer Summe von 20Mio.€ im Rahmen von 8ra gefördert. 8ra ist eine Initiative, die von zwölf EU-Mitgliedstaaten und teilnehmenden Unternehmen des IPCEI-CIS etabliert wurde, und bildet die Grundlage für die nahtlose Nutzung von Cloud- und Edge-Diensten durch europäische Anbieter.
Laut Pressemitteilung findet das Projekt in der Industrial AI Cloud der Deutschen Telekom seine Heimat. Hier stellt die Telekom Tochter T-Systems die komplette souveräne KI-Recheninfrastruktur bereit, auf der das Modell trainiert wird. Die Ergebnisse stehen allen EU-Mitgliedstaaten sowie dem gesamten europäischen Unternehmensökosystem zur Verfügung.






































