Open-Source-KI vs. Closed-Source-KI: Eine Wahl treffen

Wenn Sie Entwickler sind oder planen, KI-Tools in Ihrem Unternehmen einzusetzen, müssen Sie sich früher oder später zwischen der Verwendung von Open-Source- und Closed-Source-KI-Software entscheiden.

Wie bei den meisten anderen Arten von Software sind Open-Source-KI-Tools oft kostenlos und erfordern ein gewisses Maß an technischer Kompetenz, während für die Nutzung der Closed-Source-Alternativen oft Zahlungen erforderlich sind.

In diesem Artikel werden diese beiden Sektoren der künstlichen Intelligenz verglichen, um Ihnen alle Informationen zu liefern, die Sie für eine fundierte Geschäfts- oder Projektentwicklungsentscheidung benötigen.

Was sind Open- und Closed-Source-KI?

Open-Source- und Closed-Source-KI beziehen sich im Allgemeinen auf Softwaretools für künstliche Intelligenz, die in zwei Kategorien unterteilt werden. Die erste Kategorie umfasst Tools, deren Quellcode offen oder öffentlich zugänglich ist, daher auch der Name „Open Source“. Die zweite Kategorie ist „Closed Source“, deren Quellcode nicht verfügbar ist.

• Open SourceOpen Source bedeutet, dass jeder den Quellcode des Projekts herunterladen, lesen und ausführen kann. Ein Quellcode ist die schriftliche Anleitung für ein Computerprogramm, die jederzeit auf einem Computer ausgeführt werden kann. Während viele oder die meisten Open-Source-Programme Freeware sind, handelt es sich bei manchen um proprietäre Systeme, für die Sie bezahlen müssen.
  
• Geschlossene Quelle: Diese Softwarekategorie ähnelt eher Black-Box-Systemen; man kann sie zwar verwenden, aber nicht herausfinden, wie sie funktionieren. Sie werden in der Regel von gewinnorientierten Unternehmen vertrieben, und obwohl ihre Nutzung kostenpflichtig ist, wird sie oft durch einen technischen Support oder Ähnliches unterstützt.

Für die meisten Anwender bezieht sich KI auf Großsprachenmodelle wie ChatGPT, Deepseek und Gemini. Es ist jedoch bemerkenswert, dass mehrere KI-Softwaretools wie TensorFlow gleichermaßen in Open-Source- und Closed-Source-KI-Software kategorisiert werden. Daher können wir generell zwischen Open- und Closed-Source-KI-Modellen sowie Open- und Closed-Source-KI-Tools unterscheiden.

Geld regiert die Welt

Softwareentwicklung kann teuer sein. Deshalb monetarisieren Entwickler ihre Produkte oft, um Geld zu verdienen und ihre laufende Entwicklungsarbeit zu finanzieren. Die Entwicklung von KI-Modellen mit großen Programmiersprachen ist jedoch noch viel teurer als die Entwicklung alltäglicher Software.

Zunächst muss das Modell in einem großen Rechenzentrum untergebracht werden. Dann braucht es viele talentierte Ingenieure, die das System entwickeln, und andere, die große Datenmengen aus dem gesamten Internet sammeln, bereinigen und für die Einspeisung in das Modell vorbereiten – das sogenannte Training. Hinzu kommen die Energiekosten und die Feinabstimmung des Modells, was wiederum weiteres Training bedeutet.

Während ein einzelner Entwickler jeden Tag nach der Arbeit seine Freizeit damit verbringen kann, ein Spiel, eine Dating-Website oder einen Dateimanager zu entwickeln und kostenlos zu veröffentlichen, bedarf es einer kleinen bis mittleren Expertengruppe, um ein KI-Modell in großen Sprachen zu entwickeln. Talent und Infrastruktur kosten Geld, und deshalb ist es bei KI-Modellen so ein großes Problem, dass sich große Akteure zwischen dem Open-Source- und dem Closed-Source-Ansatz entscheiden müssen.

Vor- und Nachteile von Open-Source-KI

Open-Source-Systeme für künstliche Intelligenz haben ihre Vor- und Nachteile. Diese können hilfreich oder hinderlich sein, je nachdem, was Sie mit der Software erreichen möchten. Die wichtigsten Vor- und Nachteile sind:

Vorteile von Open-Source-KI

• Transparenz und bessere CodeprüfungOpen-Source-Projekte sind transparenter, da jeder die neuesten Versionen herunterladen und sich selbst ein Bild vom aktuellen Stand machen kann. Im Gegensatz zu Closed-Source-Projekten können einzelne Entwickler und Gruppen den Code prüfen, um Fehler zu finden oder Patches und Verbesserungen beizutragen. Das ist der Hauptgrund für die beeindruckende Leistung von Open-Source-Projekten wie WordPress.
  
• Innovation & Standardisierung: Einzelne Programmierer und Teams können eigenständig Innovationen entwickeln und ihre fertigen Arbeiten zur Aufnahme in den Open-Source-Code einreichen. So bleibt das Projekt aktuell. Die Zusammenarbeit so vieler verschiedener Personen führt zudem zur Standardisierung von Verfahren, Protokollen und verschiedenen Technologien. Dies wiederum schafft standardisierte Software, mit der die meisten Menschen arbeiten können – im Gegensatz zu den herstellerspezifischen Technologien, die proprietäre Systeme oft nutzen.
  
• Gemeinschaft & Zusammenarbeit: Die meisten Open-Source-Projekte verfügen über Online-Communitys, in denen Mitwirkende und Benutzer zusammenarbeiten. In solchen Umgebungen tauschen Menschen Ideen aus und entwickeln frei Innovationen. Dies führt zu einer herzlichen Community, die bei Closed-Source-Systemen nicht gegeben ist.
  
• Anpassbarkeit: Jeder Entwickler kann seine Kopie einer Open-Source-Software genau nach seinen Wünschen anpassen. Das ist viel besser, als sich an das unbequeme Design oder die Arbeitsweise eines Closed-Source-Systems anzupassen, insbesondere wenn nur eine kleine Änderung nötig war, um es in Ordnung zu bringen.
  
• Kosteneffizienz: Da keine Lizenzgebühren anfallen, ermöglichen Open-Source-Systeme Entwicklern die Realisierung großartiger Projekte, die sonst nicht möglich gewesen wären. WordPress beispielsweise basiert auf der Open-Source-Sprache PHP und wurde zur Plattform für unzählige weitere Projekte. Open Source wird in Zukunft wahrscheinlich einen ähnlichen Boom in der künstlichen Intelligenz auslösen.
  
• Datensouveränität: Wer mit sensiblen Daten arbeitet, ist mit Open-Source-KI-Systemen besser bedient, da diese die Souveränität über die Daten gewährleisten und nach Belieben damit umgehen können. Die Alternative zu Closed-Source-Systemen besteht darin, dass es keine Garantie für den Umgang mit den Daten gibt, insbesondere wenn das System extern gehostet wird. On-Premise gehostete Open-Source-Software ist nach wie vor die beste Lösung für sensible Daten.

Nachteile von Open-Source-KI

• Technische Voraussetzungen für den Nutzer: Die meisten Open-Source-Programme werden „so wie sie sind“ angeboten. Das bedeutet: Wenn Sie die Software nicht verstehen oder nicht verstehen, sind Sie auf sich allein gestellt. Dies gilt insbesondere für Open-Source-Software, die sich an Techniker richtet.
  
• Mangelnder technischer Support: Der gleiche Grund wie oben. Es gibt kaum dedizierten technischen Support für Open-Source-Systeme. Die meisten technisch versierten Benutzer suchen selbst nach Lösungen für ihre Probleme, entweder über Suchmaschinen oder durch die Durchforstung von Online-Foren.

Vor- und Nachteile von Closed-Source-KI

Auch Closed-Source-Systeme für künstliche Intelligenz haben ihre Vor- und Nachteile. Je nachdem, was Sie mit der Software erreichen möchten, können diese hilfreich oder hinderlich sein. Diese sind wie folgt.

Vorteile von Closed-Source-KI

• Hohe Leistung: Closed-Source-Systeme sind im Allgemeinen leistungsfähiger als Open-Source-Softwaresysteme, da sie optimiert sind und oft mit empfohlener Hardware oder Begleitsystemen geliefert werden. Natürlich können Open-Source-Systeme optimiert werden, um die gleiche Leistung wie ihre Closed-Source-Pendants zu erzielen, aber dazu ist in der Regel ein erfahrener Benutzer erforderlich. Closed-Source-Systeme bieten im Allgemeinen direkt nach dem Auspacken eine bessere Leistung als ihre Open-Source-Pendants.
  
• Zentralisierte Kontrolle und schnellere Entwicklung: Da Closed-Source-KI-Systeme von einem zentralen Team mit einheitlichem Fokus entwickelt werden, können sie die erforderlichen Funktionen viel schneller und effizienter entwickeln als das Open-Source-Lager, bei dem oft ein Freiwilliger dem Basiscode eine nützliche Funktion hinzufügen muss, bevor diese allgemein akzeptiert wird.
  
• Bessere EinhaltungClosed-Source-KI-Systeme halten sich zudem besser an Regeln und Vorschriften als ihre Open-Source-Pendants. Das Unternehmen hinter einem Closed-Source-KI-Chatmodell stellt beispielsweise sicher, dass sein Modell die akzeptierten Grenzen sozialer Interaktion und freier Meinungsäußerung einhält. Ein Open-Source-System hingegen kann diese Konformität nicht garantieren, egal wie sehr die ursprünglichen Entwickler des Codes versuchen, sie durchzusetzen. Jeder, der Open-Source-Code zur Erstellung eines KI-Chatbots verwendet, kann damit buchstäblich machen, was er will.
  
• Beinhaltet oft technischen Support: Auch im Kundensupport sind Closed-Source-Systeme Open-Source-Systemen überlegen. Als zahlender Kunde eines KI-Systems oder anderer Software erwarten Sie bei Problemen mit der Software Kundensupport. Dies gilt insbesondere bei technischen Problemen. Open-Source- und die meisten kostenlosen Dienste hingegen werden in der Regel „so wie sie sind“ angeboten, ohne Kunden- oder technischen Support. Viele Open-Source-Communitys bieten jedoch Foren zum Austausch an.

Nachteile von Closed-Source-KI

• Höhere Benutzerkosten: Da die meisten Closed-Source-Systeme, einschließlich KI-Dienste, proprietär sind, ist ihre Nutzung in der Regel kostenpflichtig. Einige Dienste wie ChatGPT werden beispielsweise über eine Freemium Modell, das kostenlosen Benutzern eine eingeschränkte Nutzung ermöglicht, während zahlende Kunden viel mehr Möglichkeiten haben oder vorrangigen Zugriff erhalten.
  
• Voreingenommene Modelle: Closed-Source-KI-Modelle sind auch anfälliger für Verzerrungen durch ihre Entwickler. Beispielsweise gehen die meisten Benutzer von LLM-Chatbots davon aus, dass alle Antworten, die sie erhalten, zu 100 % von der KI stammen, ohne darüber nachzudenken, dass diese Bots abgestimmt bestimmte Reaktionen hervorzurufen und andere zu vermeiden.

Eine Wahl treffen

Wenn Sie oder Ihr Team wissen, was Closed-Source- und Open-Source-KI-Systeme bedeuten, stehen Sie möglicherweise vor der Entscheidung zwischen beiden. Wie Sie verstehen, ist dies keine leichte Aufgabe, da Sie viele Aspekte berücksichtigen müssen. Hier sind drei Perspektiven, aus denen Sie die Situation betrachten können, um eine schnellere Entscheidung zu treffen:

• Individueller Entwickler: Wenn Sie als Einzelentwickler in die Welt der künstlichen Intelligenz einsteigen möchten, sollten Sie sowohl Open-Source- als auch Closed-Source-Systeme ausprobieren, um Ihren Lernerfolg zu maximieren. Bei begrenztem Budget können Sie auch kostenlose Versionen proprietärer Systeme ausprobieren.
  
• Startup: Wenn Sie ein Startup sind und insbesondere im Technologiebereich tätig sind, sollten Sie Open-Source-Systeme ernsthaft in Betracht ziehen, da sie Ihnen die Möglichkeit bieten, etwas zu bauen, dem Sie Ihren Namen verleihen können.
  
• Handelsunternehmen: Für alle anderen Gruppen und Unternehmen, die ihre Einnahmen aus ihren jeweiligen Märkten maximieren möchten, ist Closed Source die beste Lösung, um Zeit zu sparen und Verzögerungen zu vermeiden. Die einzige Ausnahme besteht darin, wenn Sie über eine kompetente technische Abteilung oder einen Entwickler verfügen, der Ihnen mit Open Source Ergebnisse garantieren kann.

Liste der Open-Source-KI-Projekte

• Meta-Lama
• Tiefensuche
• Qwen 3
• Tensorflow
• Mistral-KI
• PyTorch
• Qubic

Liste der Closed-Source-KI-Projekte

• OpenAI-ChatGPT
• Google Gemini
• Anthropischer Claude
• GitHub-Copilot

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Hier sind einige häufig gestellte Fragen zu Open-Source- und Closed-Source-KI-Software.

F: Kann ich mein eigenes Open-Source-KI-Modell herunterladen und ausführen?

A: Ja, es gibt Hunderte von kostenlosen und Open-Source-KI-Modellen, die Sie herunterladen und testen können. Schauen Sie sich https://aimodels.org/ai-models/ an.

F: Ist Open-Source-Software immer kostenlos?

A: Nein, nicht immer. Die meisten Open-Source-Programme sind kostenlos, aber nicht alle. Es gibt viele kommerzielle Open-Source-Produkte. Viele sind nur für den privaten Gebrauch kostenlos, für die kommerzielle Nutzung muss man bezahlen.

F: Kann ich Open-Source-Software verkaufen?

A: Dies ist im Allgemeinen nicht zulässig, es sei denn, Sie bündeln es mit einer größeren kommerziellen Software. In diesem Fall müssen Sie möglicherweise ein Dual-Lizenzmodell für Ihr Produkt implementieren.

F: Ist OpenAI ein Open-Source-Unternehmen?

A: Nein, OpenAI bietet keine Open-Source-KI-Modelle an. Es begann zwar als Open-Source-Unternehmen, aber seine Führungskräfte erlagen angeblich dem Druck des Kapitalismus. 

F: Was ist vertrauenswürdiger, ein Open-Source- oder ein Closed-Source-KI-Modell?

A: Ein Open-Source-Modell ist vertrauenswürdiger. Open-Source-Software ist immer vertrauenswürdiger.

Fazit

Wir haben Open-Source- und Closed-Source-Systeme in der Entwicklung künstlicher Intelligenz untersucht und die besten Optionen für unterschiedliche Anforderungen kennengelernt. Letztendlich haben sowohl Open-Source- als auch Closed-Source-KI-Tools ihre Vor- und Nachteile. Die beste Option für Sie hängt daher von Ihren Softwareanforderungen ab.