TL;DR
- Am 15. Oktober 2026 hat die EU-Kommission in Dublin die RAISE AI in Science Enablers Initiative gestartet. Sieben Organisationen sagen freiwillig Sachleistungen für Forschende in Europa zu.
- Das Geld kommt weiter aus Brüssel: Die RAISE-Pilotphase läuft über Horizon Europe, mit 33 Mio. € (Arbeitsprogramm 2025) und 107 Mio. € (2026–27), zusammen 140 Mio. € Programmmittel.
- Die privaten Beiträge sind überwiegend Zugang, nicht Geld: Cloud-Credits, Dienstleistungen, Software, Modelle, Rechenkapazität. Nur zwei Zusagen nennen einen Betrag, und zwar in verschiedenen Einheiten.
- Eine Abhängigkeit ist damit nicht belegt. Offen bleibt, was nach Ablauf von Credits passiert und ob sich Projekte bei einem anderen Anbieter weiterführen lassen.
- Die größere Infrastrukturentscheidung fällt bei den KI-Gigafactories: 600 Mio. € aus Horizon Europe, gut das Vierfache des RAISE-Piloten, Einreichungsfrist 12. November 2026, Auswahl Anfang 2027.
Wissenschaft mit KI braucht mehr als Fördergeld
Wer heute mit KI forscht, braucht Rechenleistung, Zugang zu Modellen, saubere Daten und Menschen, die das alles bedienen können. Ein Grant deckt davon nur einen Teil, und oft nicht den teuersten. Damit verschiebt sich die Frage, wer Europas Forschung eigentlich trägt: nicht nur, wer bezahlt, sondern auch, wer die Werkzeuge bereitstellt. Und ob Forschung unabhängig bleibt, wenn diese Werkzeuge von Unternehmen kommen.
Genau dort setzt die Initiative an, die die Kommission Mitte Oktober vorgestellt hat. Sie ist weniger ein weiteres Förderprogramm als der Versuch, privates Know-how und private Technik in die öffentliche Forschung einzubinden. Dieser Beitrag trennt deshalb sauber, was Geld ist, was Sachleistung ist und was bisher nur Zusage.
Was am 15. Oktober 2026 passiert ist
Beim European AI in Science Summit in Dublin hat die Kommission die RAISE AI in Science Enablers Initiative gestartet. Dahinter steht RAISE, die Resource for AI Science in Europe. Die Kommission beschreibt sie als „virtuelles Forschungsinstitut“, das Rechenleistung, Daten, Talente und Forschungsmittel bündeln soll.
Die Enabler-Initiative bringt dafür Unternehmen und philanthropische Organisationen zusammen. Sie stellen freiwillig und als Sachleistung KI-Modelle, Rechenkapazität, Daten, Software, Schulungen und Fachwissen bereit. Wichtig für die Einordnung: Es sind Zusagen. Zu den meisten nennt die Kommissionsseite weder Mengen noch Laufzeiten, und einzelne Angebote können eigene Bedingungen haben, die dort nicht ausgeführt werden. Was am Ende bei den Forschenden ankommt, muss sich erst zeigen.
Eingeordnet in die Gesamtstrategie: RAISE wurde im Oktober 2025 mit der Europäischen Strategie für KI in der Wissenschaft vorgestellt, die Pilotphase startete im November 2025. Sie arbeitet mit Thematic Networks of Excellence, also Forschungslaboren, die ihr Fach mit KI voranbringen, und einem zentralen Sekretariat, das die Netzwerke verbinden und den Zugang zu gebündelten Ressourcen erleichtern soll.
Wer das Geld gibt: Horizon Europe
Die Pilotphase von RAISE wird nach Angaben der Kommission ausschließlich über Horizon Europe finanziert: 33 Mio. € aus dem Arbeitsprogramm 2025 und 107 Mio. € aus dem Arbeitsprogramm 2026–27. Zusammen sind das 140 Mio. €.
Das sind Programmmittel, also vorgesehene Budgets, etwa für Ausschreibungen wie die Thematic Networks of Excellence. Wie viel davon bereits bewilligt oder ausgezahlt ist, geht aus den Seiten nicht hervor. Budget, Bewilligung und Auszahlung sind drei verschiedene Schritte. Separat führt die Kommission 600 Mio. € aus Horizon Europe für die KI-Gigafactories auf und nennt sie einen wichtigen Beitrag zu RAISE. Diese Summe gehört nicht zu den 140 Mio. €, wir rechnen sie hier nicht dazu.
Konkret offen sind derzeit zwei Ausschreibungen für Thematic Networks of Excellence, eine davon mit Schwerpunkt Landwirtschaft und Umweltverschmutzung. Geplant sind unter anderem RAISE Doctoral Networks gemeinsam mit den Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen und ein Programm zur Laborautomatisierung. Das Geld fließt also in Forschungsnetzwerke, die privaten Angebote kommen als Ergänzung dazu.
Die sieben privaten Partner
Laut Kommissionsseite haben Elsevier, Frontiers, Google, Mistral AI, die Novo Nordisk Foundation, NVIDIA und Sanofi Beiträge zugesagt. Die Tabelle zeigt, was jeweils genannt wird.
Nur zwei Zusagen tragen eine Zahl: Google nennt 3 Mio. US-Dollar in Cloud-Credits und Tokens. Im Google-Beitrag vom 14. Oktober ist von bis zu 200 europäischen Forschenden die Rede, die Zugang zu Modellen wie AlphaFold 3, WeatherNext oder AlphaGenome erhalten sollen. Eine Laufzeit steht dort nicht. Frontiers beziffert seine Dienstleistungen auf über 1,6 Mio. €. Bei den fünf anderen fehlen Beträge. Die Novo Nordisk Foundation formuliert zudem eine Absicht: Sie will Rechenkapazität ihres Supercomputers Gefion bereitstellen.
Fördergeld ist es nicht immer: Zugang als neue Währung
Das ist der eigentliche Punkt der Initiative. Ein Grant kann ein Labor dort ausgeben, wo es will, für Personal, Hardware oder den Anbieter seiner Wahl. Credits gelten bei einem bestimmten Anbieter. Für ein Team ohne eigenes Budget für Rechenzeit ist das trotzdem viel wert: Der Zugang ist schneller da, ohne Ausschreibung und Beschaffung.
Die Grenzen liegen in der Zeit und in der Übertragbarkeit. Credits laufen aus. Ein Projekt, das auf einer Plattform aufgebaut wurde, zieht nicht automatisch um. Und die Fortsetzung kostet dann Geld, das im ursprünglichen Antrag vielleicht nicht stand. Dazu kommt ein Rechenproblem: 3 Mio. US-Dollar in Credits sind kein Geldbetrag, der sich neben 107 Mio. € Programmmittel stellen ließe. Was damit an Forschung möglich ist, hängt vom Verbrauch ab.
Abbildung 1: Beitragsarten bei RAISE. Programmmittel, Credits und Dienstleistungen lassen sich nicht zusammenzählen.
Was haben die Unternehmen davon?
Die Kommission nennt keine Gegenleistungen, und die Unternehmen erklären auf der Kommissionsseite ihre Motive nicht. Belegt ist nur, dass sich die Enabler auf wissenschaftliche Exzellenz, verantwortungsvolle KI, Zusammenarbeit und rechtliche Standards verpflichten.
Wer darüber hinaus nach Vorteilen sucht, bewegt sich bei Hypothesen, die sich aus den Geschäftsmodellen ergeben: Cloud-Anbieter verkaufen Rechenzeit, Modellentwickler brauchen Nutzerinnen und Nutzer, Wissenschaftsverlage und Datenanbieter pflegen ihre Beziehungen zu Universitäten. Ob sich das auszahlt, ist offen. Und dass die Unternehmen damit Rechte an Forschungsergebnissen erhalten, dafür gibt es in den vorliegenden Quellen keinen Hinweis.
Das unsichtbare Risiko: Wer kontrolliert die Infrastruktur?
Sobald Projekte auf privaten Modellen, APIs und Plattformen aufbauen, entsteht eine technische Abhängigkeit. Das ist bei RAISE kein belegtes Problem, sondern ein Risiko, das Institutionen einschätzen sollten: Lock-in, Portabilität, Reproduzierbarkeit, Datensicherheit und Kontinuität. Die Fragen dahinter sind einfach gestellt. Was passiert, wenn die Credits enden? Lässt sich das Projekt migrieren? Wer legt Zugang, Datenhaltung und Nutzungsbedingungen fest?
Hinzu kommt die Datensicherheit. Wer sensible Daten, etwa aus der medizinischen Forschung, auf eine private Plattform legt, muss wissen, wo sie liegen, wer darauf zugreifen kann und was beim Ausstieg mit ihnen geschieht. Bei Zwischenergebnissen und Modellversionen ist es ähnlich: Ändert oder beendet ein Anbieter ein Modell, lassen sich frühere Ergebnisse unter Umständen nicht mehr exakt nachvollziehen.
Dass die Beiträge nicht alle gleich gebaut sind, hilft bei der Einordnung. Mistral nennt Open-Weight-Modelle, die sich grundsätzlich auch auf eigener Hardware betreiben lassen. NVIDIA nennt offen verfügbare Software, Frontiers eine offene Spezifikation für Daten. Ein Modell, das nur über eine fremde Schnittstelle erreichbar ist, bietet diese Möglichkeit nicht. Welche Variante bei einem Projekt gilt, entscheidet am Ende das Kleingedruckte.
Abbildung 2: Prüffragen, die sich Forschungsteams vor der Annahme von Sachleistungen stellen können.
Was die Kommission an Leitplanken vorsieht
Die Kommission knüpft die Zusagen an eine Bedingung: Organisationen müssen laut Brussels Times nachhaltige Unterstützung für KI in der Wissenschaft „über ihre direkten kommerziellen Interessen hinaus“ belegen. Die Initiative bleibt für weitere Beitragende offen und wird jährlich überprüft. Zum Start gingen außerdem drei Plattformen online, der RAISE Hub, das RAISE Forum und das RAISE Observatory, und die Living Guidelines zur verantwortungsvollen Nutzung generativer KI in der Forschung wurden überarbeitet, jetzt auch mit Blick auf agentische KI.
Ob diese Leitplanken Abhängigkeiten verhindern, lässt sich heute nicht sagen. Bisher ist nicht beschrieben, wer Zugang erhält, wie er verteilt wird und zu welchen Bedingungen. Der jährliche Review wäre die Stelle, an der Mengen, Laufzeiten und Konditionen offengelegt werden könnten. Dass er das tut, steht nicht fest.
Ein Beispiel: CERN und Mistral AI
Einen Eindruck davon, wie Forschung und Modellentwickler zusammenarbeiten können, gibt ein Fall vom selben Tag. Laut Reuters haben CERN und Mistral AI am 15. Oktober eine langfristige strategische Partnerschaft angekündigt. Ziel ist „Flare“, ein „Large Physics Model“, das als erstes Foundation Model für Teilchenkollisionen beschrieben wird. Es soll mit Milliarden simulierter Kollisionen trainiert werden und einen Teil der spezialisierten Algorithmen ersetzen, die Teilchen rekonstruieren und identifizieren.
Das zeigt, warum KI für die Wissenschaft anders aussieht als KI für Verbraucher: Die Trainingsdaten sind keine Texte, sondern Messungen und Simulationen. Mistral erhält Zugang zu einem der größten wissenschaftlichen Datensätze der Welt, CERN verwaltet nach Reuters etwa ein Exabyte an LHC-Daten. Budget, Zeitplan und Lizenzbedingungen sind nicht bekannt. Der Reuters-Bericht erwähnt RAISE nicht, deshalb ist das Projekt nicht als RAISE-finanziert zu verstehen. CERN-Informationschefin Enrica Porcari sagte, die Arbeit solle KI-Fähigkeiten voranbringen, die „der gesamten Physik-Community dienen und geteilt werden“ können.
Was die Zahlen 2026 verraten
Stellt man die Beträge nebeneinander, verschiebt sich der Blick. Die 140 Mio. € der Pilotphase sind gemessen am Gesamtbudget von Horizon Europe (93,5 Mrd. €, laut Science Business) rund 0,15 Prozent. Die 600 Mio. €, die Horizon Europe für die KI-Gigafactories bereitstellt, sind gut viermal so viel wie das RAISE-Pilotbudget. Wo in Europa die Rechenleistung für KI entsteht, entscheidet sich also weniger bei RAISE als bei den Gigafactories.
Abbildung 3: Größenordnungen im Vergleich. Es handelt sich um verschiedene Arten von Mitteln, die sich nicht addieren lassen.
Die EuroHPC Joint Undertaking hat den Aufruf dafür am 30. Juli 2026 gestartet: bis zu sieben Gigafactories in mindestens sieben Mitgliedstaaten, Einreichungsfrist 12. November 2026, Auswahl Anfang 2027, Betriebsbeginn innerhalb von 18 Monaten danach. Bewerben können sich Konsortien aus Unternehmen, öffentlichen Stellen und Investoren, die Seite beschreibt die Anlagen als industriegeführt. Erwartet werden über 20 Mrd. € private Investitionen, der größere Teil der öffentlichen Mittel soll aus dem nächsten mehrjährigen Finanzrahmen (2028–2035) kommen. EuroHPC und die Teilnehmerstaaten wollen Rechenzeit gemeinsam einkaufen. Forschende nennt die Seite als Nutzergruppe, Zugangsbedingungen für sie nicht.
Daraus ergibt sich eine nüchterne Lesart. Die wichtigere Infrastrukturentscheidung fällt nicht mit den Zusagen vom 15. Oktober, sondern in den kommenden Monaten: Bis zum 12. November reichen Konsortien ihre Pläne ein, Anfang 2027 wird ausgewählt, spätestens 2028 sollen die ersten Anlagen laufen. Wie viel Rechenzeit Forschende dort zu welchen Konditionen bekommen, ist offen. Die RAISE-Zusagen wirken in dieser Zeit wie eine Überbrückung, weil sie Zugang liefern, solange die große Infrastruktur noch nicht steht. Das ist unsere Einordnung, die Kommission beschreibt es nicht so.
Auch die privaten Zusagen bewegen sich in einer anderen Größenordnung als die Programmmittel. Die beiden bezifferten liegen im einstelligen Millionenbereich (in Dollar und Euro, nicht umgerechnet), die Programmmittel im dreistelligen. Rechnerisch ergäben Googles 3 Mio. US-Dollar bei bis zu 200 Forschenden und gleichmäßiger Verteilung 15.000 US-Dollar pro Person. Google nennt keine Verteilung, die Rechnung zeigt nur die Größenordnung: ein Projektbudget, kein Infrastrukturbudget.
Kritik an Umfang und Tempo
Dass Umfang und Tempo Fragen aufwerfen, war schon bei der Vorstellung der Strategie im Herbst 2025 zu hören. Nathan Benaich, Autor des State of AI Report, sagte laut Science Business, die KI-Investitionen in der EU seien „perpetually 10-100 times too small“. Thomas Jørgensen von der European University Association meinte, RAISE könne „anything to anybody“ sein, dabei unterschieden sich die Bedarfe je nach Fach: Daten, Rechenleistung oder Talent. Zum Zeitplan: Weil die meisten Ausschreibungen im Arbeitsprogramm 2026–27 liegen, könnten Gelder erst 2028 oder 2029 fließen. Thomas Riisgaard Hansen vom Digital Research Centre Denmark vermisste das Tempo.
Das spricht für den Nutzen der privaten Sachleistungen: Sie sind schneller verfügbar als Ausschreibungen, deren Mittel erst später fließen. Es relativiert zugleich ihr Gewicht, denn schnell verfügbar heißt nicht dauerhaft verfügbar.
Was das für Unternehmen bedeutet
Für Unternehmen in der DACH-Region sind drei Punkte relevant. Erstens richten sich die Gigafactories laut EuroHPC ausdrücklich auch an Start-ups, Scale-ups und KMU, konkrete Bedingungen fehlen aber noch. Wer Rechenzeit plant, sollte die Auswahl Anfang 2027 beobachten.
Zweitens gilt der Prüfkatalog aus Abbildung 2 auch im Unternehmensalltag. Credits, API-Zugang und Plattformen von Anbietern sind dort dieselbe Konstruktion wie in der Forschung, mit denselben Fragen zu Laufzeit, Portabilität und Daten. Drittens nutzt die Forschung KI bereits breit, aber mit Vorbehalten: In einer Umfrage von Elsevier vom November 2025 unter mehr als 3.000 Forschenden gaben 58 Prozent an, KI-Werkzeuge zu nutzen, nach 37 Prozent im Jahr davor. 39 Prozent hielten KI für „unreliable“. Elsevier ist selbst Enabler, die Zahlen stammen aus dem Bericht von Science Business. Wer Forschungsergebnisse in Produkte überführt, sollte deshalb Nachvollziehbarkeit verlangen.
Wer bestimmt die Zukunft der europäischen Wissenschaft?
Europa baut ein Modell, in dem öffentliche Programmmittel und private Technik zusammenkommen. Das eröffnet schnelleren Zugang zu Werkzeugen, die sich viele Labore sonst nicht leisten könnten. Es wirft zugleich die Frage auf, wie viel Kontrolle bei den Forschenden bleibt.
Ob Institutionen private Unterstützung annehmen können, ohne die Kontrolle über ihre Projekte zu verlieren, lässt sich an fünf Punkten prüfen: Sind Umfang, Laufzeit und Bedingungen der Beiträge transparent? Bleibt der Zugang langfristig gesichert? Ist geklärt, wem Ergebnisse und Daten gehören? Setzt das Projekt auf offene Standards? Und lässt sich der Anbieter wechseln?
Mit diesen Antworten lässt sich private Unterstützung nutzen, ohne dass aus Zugang Abhängigkeit wird. Drei Termine zeigen, wohin sich das Modell entwickelt: der 12. November 2026 mit der Einreichungsfrist für die Gigafactories, die Auswahl Anfang 2027 und der erste jährliche Review der RAISE-Zusagen. Dort entscheidet sich, welche Zusagen mit konkreten Mengen und Bedingungen hinterlegt werden und ob aus dem Modell ein Gewinn für die europäische Wissenschaft wird.
Quellen
- Europäische Kommission: RAISE – Resource for AI Science in Europe
- Europäische Kommission: RAISE Pledging Initiative – AI in Science Enablers
- Google: We’re powering European scientific discovery with advanced AI compute and frontier models (14.10.2026)
- EuroHPC JU: Aufruf zur Auswahl von KI-Gigafactories (30.07.2026)
- Brussels Times: EU initiative pushes AI tools for science but demands ethical research (Oktober 2026)
- Science Business: EU’s AI science plan gets mixed reception (November 2025)
- Reuters: CERN and Mistral partner to build Flare, a new AI model for physics (15.10.2026), hier über KSL
