AGI-Regulierung: US-Versagen, Chip-Kriege & Zukunftsfragen
Historisch gesehen hatte die Regierung der Vereinigten Staaten Schwierigkeiten, schnelllebige Technologien effektiv zu regulieren – eine Herausforderung, die die meisten Nationen teilen. Diese Schwierigkeit rührt oft vom rasanten Tempo des technologischen Wandels und einer grundlegenden Entkopplung zwischen Politikern und den komplexen Funktionsweisen der Innovationen her, die sie kontrollieren wollen. Ein Paradebeispiel sind die 1990er Jahre, als US-Gesetzgeber, um starke Kryptografie ausländischen Händen vorzuenthalten, exportierbare Software auf 40-Bit-Verschlüsselungsschlüssel begrenzten. Ihre Vorschriften zwangen Technologieunternehmen unbeabsichtigt dazu, diesen schwächeren Standard weltweit zu übernehmen, was die Sicherheit global, einschließlich innerhalb der USA selbst, untergrub.
Heute, da künstliche Intelligenz in einem beispiellosen Tempo voranschreitet – mit KI-Modellen, die nun mehrstündige Aufgaben bewältigen können, und der Komplexität dieser Aufgaben, die sich alle sieben Monate verdoppelt –, rückt die Ankunft der Künstlichen Allgemeinen Intelligenz (AGI) immer näher. Wieder einmal versucht die US-Regierung, die Zukunft der Technologie durch Regulierung zu gestalten, doch ihre anfänglichen Bemühungen hatten nur begrenzten Erfolg und erfordern eine rasche Neubewertung.
Früh in der öffentlichen Verbreitung von KI, insbesondere nach der Veröffentlichung von ChatGPT, verfolgte die US-Regierung eine koordinierte Politik, um deren Entwicklung durch die Regulierung der KI-Modelle selbst zu verlangsamen. Dieser Ansatz, getrieben von der Angst vor dem Unbekannten, versuchte, die immens mächtigen Gruppen, die diese Technologien entwickelten, durch grobe Schwellenwerte und aufwendige administrative Anforderungen zu zügeln. Im Jahr 2022 führte das White House Office of Science and Technology Policy (OSTP) die AI Bill of Rights ein. Dem folgte 2023 die Executive Order on Artificial Intelligence von Präsident Joe Biden, die Sicherheit über Fortschritt stellte, sowie die Veröffentlichung des AI-Risikomanagement-Frameworks des National Institute of Standards and Technology (NIST).
Doch viele dieser frühen Initiativen zerfielen schnell aufgrund eines grundlegenden Mangels: der Unfähigkeit, die Einhaltung effektiv zu messen und durchzusetzen. Es gab weder allgemein anerkannte technische Schwellenwerte noch robuste Aufsichtskomitees, um Entwickler zur Rechenschaft zu ziehen. Grenzen, wie der 10^26 FLOPs-Schwellenwert für die Modellgröße, wurden schnell überschritten. Viele Richtlinien versuchten, jahrhundertealte rechtliche und ethische Präzedenzfälle in Software zu kodifizieren, ein langsames und chaotisches Unterfangen, das letztlich bei den potenziellen Vollzugsbeamten keinen Anklang fand. Dieser „Sicherheit-zuerst“-Ansatz wurde 2025 noch schneller seinem Ende zugeführt, als die zweite Trump-Regierung die KI-Direktiven der Biden-Ära rasch aufhob und die Executive Order 14179 erließ, die Innovation und Wettbewerbsfähigkeit betonte und frühere Schutzmaßnahmen effektiv aufhob.
Gleichzeitig mit der Debatte über die Regulierung von KI-Modellen entstand eine bedeutende geopolitische Sorge: das Potenzial, dass fortgeschrittene KI-Modelle in die Hände von Amerikas primärem geopolitischen Rivalen, China, fallen könnten. In Anerkennung dessen, dass die Entwicklung von Frontier-KI-Modellen Ingenieurstalent, Energie und, entscheidend, Halbleiterchips erfordert, hat die USA seit 2018 die Kontrolle über fortgeschrittene KI-Chips als nationales Sicherheitsgebot behandelt. Durch eine Reihe von Vorschriften und diplomatischen Manövern hat Washington danach gestrebt, diese Chips Chinas Zugriff zu entziehen.
Diese Strategie begann 2018 mit dem Export Control Reform Act (ECRA), der ersten dauerhaften gesetzlichen Exportkontrollbefugnis seit dem Kalten Krieg. Im Oktober 2022 verbot die Biden-Regierung Exporte von Hochleistungs-GPUs und bestimmten Chip-Herstellungswerkzeugen nach China. Bis Januar 2023 hatte Washington die Niederlande und Japan überzeugt, den Verkauf von Halbleiterfertigungsanlagen an Peking einzustellen. Die Schrauben wurden weiter angezogen, als das Bureau of Industry and Security im Dezember 2024 die Exportkontrollen auf Hochbandbreiten-Speicherchips und weitere Fertigungsanlagen ausweitete und Samsung und Micron Lizenzen für Lieferungen nach China abverlangte. Eine im Januar 2025 von der scheidenden Biden-Regierung initiierte Maßnahme, das AI Diffusion Framework, hätte Lizenzen für den weltweiten Export von High-End-Chips und sogar Modellgewichten erfordert, was Lieferungen nach China effektiv verboten hätte, doch auch dies wurde von der Trump-Regierung widerrufen. Der ehemalige Nationale Sicherheitsberater Jake Sullivan beschrieb diesen Ansatz häufig als „kleiner Hof, hoher Zaun“, der darauf abzielte, eine kleine Anzahl hochvaluable Hardwarekomponenten streng zu kontrollieren.
Dieser „Chip-Krieg“ hat Teilerfolge erzielt. Chinesische Chips, wie Huaweis Ascend 910B/C, liegen Berichten zufolge etwa vier Jahre hinter Nvidias führenden Designs zurück. Diese Lücke könnte sich jedoch schnell schließen; Kai-Fu Lee, Gründer des chinesischen KI-Unternehmens 01.AI, gab im März 2025 an, dass chinesische KI-Modelle ihren US-Pendants nur drei Monate hinterherhinken. Kritischer ist, dass China aktiv Umgehungslösungen entwickelt, sich auf die Weiterbildung seiner Arbeitskräfte konzentriert, die heimische Fertigung ankurbelt und Berichten zufolge auf Subterfuge setzt, wie Gerüchte während der „DeepSeek-Saga“ über eingeschränkte Nvidia-Chips, die über Mittelsmänner China erreichten, nahelegen. Die Natur des Chip-Krieges wird sich auch mit zunehmender KI-Adoption ändern. Die Anzahl der Chips, die für die Inferenz (Ausführung von Modellen) verwendet werden, wird bald die für das Training verwendeten übertreffen. Inferenz stützt sich oft auf ältere oder weniger spezialisierte Chips, ein Markt, auf dem Chinas heimische Produktion erhebliche Kosten- und Reichweitenvorteile bieten könnte, was die Wettbewerbslandschaft potenziell verschieben würde.
Während die USA im Rennen um die AGI eine Führungsposition behaupten konnten, holt China auf. Abgesehen von den Top-Modellen von OpenAI und Anthropic sind chinesische Modelle wie Qwen, DeepSeek, Kimi und GLM hochgradig vergleichbar, wobei fast täglich neue Open-Source-Versionen erscheinen. Da Amerikas Vorsprung schrumpft, steigen die Einsätze dramatisch. Was einst wie eine Übertreibung klang – die Idee, dass KI Arbeitsplätze ersetzt – beginnt plausibel zu erscheinen. Mit der Annäherung an die AGI erleben wir, wie Ingenieure Milliarden-Dollar-Gehaltspakete erhalten, Investitionen in Höhe von 100 Milliarden Dollar in Kapitalausgaben fließen und Technologieunternehmen Billionen-Dollar-Bewertungen erzielen. Diese Zahlen unterstreichen den tiefgreifenden und unvermeidlichen Einfluss von KI auf die US-Wirtschaft und die globale Machtdynamik.
Softwarebasierte KI-Regulierungen, die das Entwicklungstempo kontrollieren sollten, erwiesen sich als undurchsetzbar, was zur Aufhebung der Leitplanken führte. Hardwarebasierte Regulierungen, die den KI-Zugang auf wenige Auserwählte beschränken sollten, waren teilweise erfolgreich, doch ihre Wirksamkeit nimmt nun ab. Dies konfrontiert die USA mit einer unbestreitbaren Realität: Die mächtigste Technologie, die die Welt je gesehen hat – eine, die einen erheblichen Teil der jährlich 100 Billionen Dollar, die für Arbeit ausgegeben werden, verdrängen könnte – wird bald sowohl den USA als auch anderen mächtigen Nationen zur Verfügung stehen.
Die USA haben eine Geschichte des Stolperns bei der Regulierung transformativer Technologien, von der Verschlüsselung bis zu sozialen Medien, doch KI stellt eine beispiellose Herausforderung dar, die Arbeit, Wohlstand und globalen Einfluss neu definieren kann. Die Kernfrage der KI-Governance dreht sich darum, wie diese neue, hochkonzentrierte Macht verwaltet werden soll. Wie die amerikanische Historikerin und Philosophin Hannah Arendt argumentierte, verändern neue Technologien die menschlichen Angelegenheiten grundlegend, und die Rolle der Regierung besteht darin, Pluralität zu bewahren und die von ihnen ermöglichte Dominanz einzuschränken. Dies ist eine von Natur aus schwierige Aufgabe. Einfache Software-Regulierungen haben sich als ineffektiv erwiesen. Hardware-Beschränkungen, obwohl einigermaßen erfolgreich, erfordern ein Maß an drakonischer Kontrolle, das unerwünscht sein und nur der geopolitischen Dominanz dienen könnte. Darüber hinaus ist ein vollständiger Verzicht auf die KI-Entwicklung keine praktikable Option zur Aufrechterhaltung der globalen Wettbewerbsfähigkeit.
Die Komplexität erfordert Antworten auf kritische Fragen: Was ist die passende Analogie für souveräne KI – ist sie wie Cloud-Infrastruktur, Datenspeicher, Netzwerkausrüstung oder Kraftwerke? Inwieweit sollte der Ersteller eines Modells für dessen Handlungen entschädigt werden, insbesondere bei Open-Source-Modellen? Sollten die USA Bundes-KI-Gesetze erlassen, und wenn ja, was sollten diese beinhalten und wie würden sie durchgesetzt? Was sind die Vorteile, wenn der freie Markt die Entwicklung diktiert, und wann ist der richtige Zeitpunkt für Interventionen? Die ultimative Herausforderung für die USA besteht darin, diese Macht angemessen zu regieren, die Gesellschaft zu schützen, ihren Wettbewerbsvorteil zu bewahren und gleichzeitig Innovationen zu fördern.