KI-Fortschritt: Der Fall Peter Steinberger zeigt Europas Schwächen gegenüber den USA

Der Wechsel von Peter Steinberger, dem Gründer von OpenClaw, zu OpenAI demonstriert auf drastische Weise, woran es am Wirtschafts- und Technologiestandort Europa hapert. Er zeigt die tief sitzenden strukturellen, ökonomischen und regulatorischen Diskrepanzen zwischen der Europäischen Union und den USA.

Steinberger, ein erfahrener österreichischer Unternehmer, der mit PSPDFKit bereits ein weltweit erfolgreiches Softwareunternehmen ohne Risikokapital aufgebaut hatte, repräsentiert den Idealtypus des europäischen „Builders". Dass ein solcher Akteur nach dem viralen Erfolg seines Open-Source-Projekts "OpenClaw" Wien verlässt, um in San Francisco die nächste Generation persönlicher Agenten für OpenAI zu leiten, lässt tief blicken.

Die Dynamik dieses Wechsels verdeutlicht, dass Europa zwar exzellente Talente und innovative Konzepte hervorbringt, diese aber in der entscheidenden Phase der Skalierung fast zwangsläufig an das US-amerikanische Ökosystem verliert. Der Fall Steinberger ist das Symptom einer chronischen Innovationsschwäche, die durch Kapitalmangel in der Spätphase, regulatorische Überfrachtung und eine mangelnde Agilität der politischen und wirtschaftlichen Eliten gekennzeichnet ist.

Sam Altman, CEO von OpenAI, verkündete den Wechsel von Steinberger persönlich auf X und nennt ihn ein "Genie":

Die OpenClaw-Revolution

Um die Tragweite von Steinbergers Wechsel zu verstehen, ist eine detaillierte Betrachtung des Projekts OpenClaw (ursprünglich Clawdbot, dann Moltbot) erforderlich. OpenClaw ist ein Framework für autonome KI-Agenten, das in kürzester Zeit zum am schnellsten wachsenden Projekt in der Geschichte von GitHub avancierte.

Die technologische Besonderheit von OpenClaw ist sein „Local-First"-Ansatz. Im Gegensatz zu proprietären Cloud-Lösungen werden die Agenten direkt auf der Hardware des Nutzers ausgeführt. Diese Architektur adressiert eines der größten Bedenken im Bereich der Künstlichen Intelligenz: den Datenschutz. Nutzer müssen ihre eigenen API-Keys von Anbietern wie Anthropic, OpenAI oder DeepSeek bereitstellen, während die sensiblen Daten wie lokale Dateien, E-Mails und Kalender auf dem eigenen Gerät verbleiben.

Steinberger implementierte eine innovative Form der Personalisierung durch die Dateien soul.md und identity.md. Diese Dokumente fungieren als Langzeitgedächtnis des Agenten und speichern ethische Grenzen, Verhaltensmuster und persönliche Vorlieben des Nutzers. Der Agent verbindet den Code und die Aufgaben, anstatt sie lediglich sequenziell abzuarbeiten.

Ein wesentlicher Grund für die Viralität von OpenClaw war und ist Moltbook, eine von Matt Schlicht ins Leben gerufene soziale Plattform, die ausschließlich für KI-Agenten konzipiert wurde. Hier interagieren OpenClaw-Agenten autonom miteinander, debattierten über technische Entdeckungen oder entwickelten skurrile Phänomene wie die fiktive Religion „Crustafarianism".

Obwohl Moltbook primär als soziales Experiment und Marketinginstrument diente, demonstrierte es eindrucksvoll das Potenzial von Multi-Agenten-Systemen. Gleichzeitig legte es massive Sicherheitslücken offen. Forscher identifizierten einen kritischen Dreiklang aus Zugriff auf Privatdaten, externer Kommunikationsfähigkeit und Exposition gegenüber nicht vertrauenswürdigen Inhalten. Diese Sicherheitsrisiken machten deutlich, dass das Projekt eine professionelle Infrastruktur und massive Sicherheitsinvestitionen benötigt, die über die Möglichkeiten eines einzelnen Entwicklers hinausgehen.

Tabelle 1: Kennzahlen zu OpenClaw

Die strategische Bedeutung der persönlichen Agenten

Warum war OpenAI so erpicht darauf, Steinberger zu verpflichten? Weil agentische KI als der „nächste große Wurf" nach den Chatbots gilt.

Die KI-Entwicklung hat sich rasant gewandelt:

• 2024 war das Jahr der Fluenz und Kohärenz (verbesserte Textgenerierung).
• 2025 war das Jahr der Automatisierung und Autonomie (erste agentische Workflows).
• 2026 wird das Jahr der Entscheidungsintelligenz und Erklärbarkeit.

Persönliche Agenten, die eigenständig E-Mails beantworten, Flüge buchen und Termine koordinieren, werden zum „Betriebssystem des Lebens". Wer diese Ebene kontrolliert, kontrolliert die Schnittstelle zum Nutzer. OpenAI will Steinbergers Know-how nutzen, um diese Fähigkeiten tief in ChatGPT und andere Produkte zu integrieren.

Sam Altman betonte, dass die Zukunft „extrem multi-agentisch" sein werde. Das bedeutet, dass spezialisierte KIs miteinander kommunizieren, um komplexe Aufgaben zu lösen. Steinberger hat mit OpenClaw und Moltbook bewiesen, dass er diese Orchestrierung beherrscht. OpenAI sichert sich mit ihm einen strategischen Vorteil gegenüber Konkurrenten wie Anthropic, die den Fokus eher auf die Modellstärke als auf die agentische Ausführung gelegt haben.

Agilität schlägt Bürokratie

Der Prozess, der zu Steinbergers Entscheidung für OpenAI führte, zeigt die Diskrepanz in der Reaktionsgeschwindigkeit und Wertschätzung von Innovation zwischen den USA und Europa.

Ironischerweise war OpenClaw ursprünglich eng mit Anthropic verknüpft. Der ursprüngliche Name „Clawdbot" war eine Hommage an das Modell Claude, und das Framework empfahl Millionen von Nutzern Claude Opus als Standardmodell. Steinbergers Projekt fungierte als kostenloser Wachstumsmotor für Anthropic.

Anstatt jedoch eine Partnerschaft anzustreben, reagierte Anthropic mit rechtlichen Drohungen und technischen Beschränkungen. Das Unternehmen forderte die Umbenennung aufgrund phonetischer Ähnlichkeiten und kappte ohne Vorwarnung den API-Zugang, was Steinbergers Integration über Nacht zerstörte.

Steinberger beugte sich dem rechtlichen Druck. Die resultierende hektische Rebranding-Phase führte dazu, dass Krypto-Scammer die alten Social-Media-Handles übernahmen und einen 16-Millionen-Dollar-Betrug durchführten.

Das persönliche Werben der US-Giganten

Während Anthropic Anwälte schickte, reagierten die Führungskräfte von OpenAI und Meta mit persönlicher Wertschätzung. Sam Altman (OpenAI) rief persönlich an, Mark Zuckerberg (Meta) schrieb über WhatsApp und testete OpenClaw selbst. Auch Satya Nadella (Microsoft) suchte den Kontakt.

Diese Form der „Founder-to-Founder"-Kommunikation ist ein entscheidender Wettbewerbsvorteil des US-Ökosystems. In Europa hingegen herrschte Funkstille. Kein namhafter europäischer CEO oder Politiker suchte das Gespräch mit Steinberger, um eine europäische Lösung zu forcieren. Während europäische Institutionen noch über Compliance-Prozesse und Zuständigkeiten nachdachten, hatten die US-Labs bereits Ressourcen, Rechenpower und strategische Visionen auf den Tisch gelegt.

Steinberger betonte in seinem Blogpost „OpenClaw, OpenAI and the future", dass er kein großes Unternehmen aufbauen wolle – ein Spiel, das er mit PSPDFKit bereits erfolgreich absolviert hatte. Er wollte die Welt verändern, und OpenAI bot ihm den schnellsten Weg, seine Vision einer „KI, die tatsächlich Dinge tut", einer breiten Masse zugänglich zu machen.

Ökonomische Rahmenbedingungen: Die europäische Kapitallücke

Ein zentrales Argument für Steinbergers Wechsel in die USA und zu OpenAI ist das Fehlen von ausreichendem Risikokapital für die Skalierungsphase in Europa. Obwohl der europäische KI-Sektor wächst, bleibt er im Vergleich zu Nordamerika unterfinanziert.

Europäische Investoren sind stark in der Frühphase (Seed und Series A). Sobald jedoch dreistellige Millionenbeträge oder Milliardeninvestitionen erforderlich sind, um gegen Akteure wie OpenAI oder Anthropic zu bestehen, trocknet der europäische Markt aus. Rund 60 % der weltweiten Scale-ups haben ihren Sitz in Nordamerika, aber nur 8 % in Europa.

Tabelle 2: KI-Investitionen Europa vs. USA

Der Fall von ElevenLabs illustriert dieses Problem par excellence. Das ursprünglich polnisch-britische Unternehmen musste für seine 500-Millionen-Dollar-Runde im Jahr 2026 auf US-Investoren wie Sequoia Capital und Andreessen Horowitz zurückgreifen. Trotz europäischer Wurzeln findet die massive Wertschöpfung und strategische Kontrolle nun unter US-Aufsicht statt.

Die Rolle der etablierten Unternehmen

Ein weiteres strukturelles Defizit ist die mangelnde Investitionsbereitschaft europäischer Konzerne. Während US-Giganten wie Amazon, Google und Microsoft massiv in Startups investieren oder diese akquirieren, sind europäische Corporates deutlich zurückhaltender. Nur 20 % der europäischen Großunternehmen engagieren sich aktiv mit Startups, verglichen mit 50 % in den USA. Im KI-Bereich sinkt der Anteil europäischer Corporate Venture Capital (CVC) Mittel sogar auf lediglich 15 %.

Regulatorische Hürden: Der EU AI Act als Innovationsbremse?

Europa hat sich als globaler Vorreiter in der KI-Regulierung positioniert, insbesondere durch den EU AI Act. Doch der Fall Steinberger wirft die Frage auf, ob dieser regulatorische Eifer die technologische Souveränität untergräbt, die er eigentlich schützen soll.

Für einen agilen Entwickler wie Peter Steinberger stellen die Anforderungen des AI Acts eine erhebliche Hürde dar. Die Klassifizierung von KI-Systemen in Risikokategorien (unannehmbar, hoch, begrenzt, minimal) erfordert umfangreiche Dokumentationen, Konformitätsbewertungen und menschliche Aufsichtsmechanismen.

Kritiker argumentieren, dass der AI Act eine Art „Labyrinth" schaffe, das Innovationen lähmt. Insbesondere für Open-Source-Modelle und kleine Unternehmen sind die Dokumentationspflichten oft kaum zu erfüllen. Ein System wie OpenClaw, das tief in die Betriebssysteme und persönlichen Daten eingreift, läuft Gefahr, als hochriskant eingestuft zu werden, was langwierige Zertifizierungsprozesse nach sich zöge. In den USA hingegen ist der Go-to-Market deutlich schneller, weil Regulierung dort eher ex-post als ex-ante stattfindet.

Der „Brussels Effect" vs. technologische Realität

Die EU setzt auf den sogenannten „Brussels Effect" – die Hoffnung, dass europäische Standards weltweit übernommen werden, ähnlich wie bei der DSGVO. Doch bei der KI greift dieses Konzept zu kurz. Man kann keine ethischen Normen für Systeme durchsetzen, die man nicht selbst baut. Standards ohne Infrastruktur bedeutet jedoch Einfluss ohne Handlungsfähigkeit. Während Brüssel über Fußnoten in Gesetzestexten debattiert, schaffen die USA und China technologische Fakten.

Der Marktanteil der EU im IKT-Sektor (Informations- und Kommunikationstechnologie) sank zwischen 2013 und 2023 von 22 % auf 18 %, während gleichzeitig der regulatorische Output massiv beschleunigt wurde. Steinbergers Abwanderung bestätigt die Sorge, dass talentierte Entwickler regulatorisch weniger belastete Umgebungen vorziehen, um ihre Visionen ohne administrative Fesseln umzusetzen.

Infrastruktur und Energie: Die physische Basis der KI

Neben Kapital und Regulierung spielt die physische Infrastruktur eine entscheidende Rolle für den Verbleib von KI-Talenten in Europa. Künstliche Intelligenz ist extrem rechen- und energieintensiv.

Europa verliert derzeit den Kampf um günstige Energie. In Deutschland und Großbritannien sind die gewerblichen Stromkosten um ein Vielfaches höher als in den USA. Ohne billige Energie lassen sich keine konkurrenzfähigen Serverfarmen betreiben, was wiederum die Infrastrukturkosten für Startups in die Höhe treibt.

Satt einer konsequenzen Energiepolitik, die zum Beispiel den raschen Ausbau günstiger erneuerbarer Energien und Stromspeicher fördert, befinden sich Europas Regierungen in einem Schlingerkurs. Das führt zu steigenden Strompreisen und Verunsicherung bei den Unternehmen.

Hinzu kommen Engpässe in der Netzinfrastruktur. So kann es in Deutschland aktuell bis zu acht Jahre dauern, bis ein neues Rechenzentrum an das Stromnetz angeschlossen wird.

Dies führt dazu, dass europäische Genies ihre Talente exportieren, weil sie die heimischen Betriebskosten nicht mehr tragen können.

Die Cloud-Abhängigkeit

Europa hat es versäumt, eigene Hyperscaler aufzubauen. KI-Systeme in Europa sind tief in Infrastrukturen eingebettet, die man nicht selbst kontrolliert; vornehmlich US-amerikanische Clouds. Diese strukturelle Abhängigkeit wird auch gerne als „strategische Unterwerfung" bezeichnet.

Steinbergers Entscheidung für OpenAI ist konsequent, weil er dort direkten Zugriff auf die weltweit leistungsfähigsten Rechenressourcen und Modelle hat, die in Europa in dieser Form nicht existieren.

Tabelle 3: Strukturelle Nachteile Europas gegenüber den USA im KI-Wettbewerb

Talente und Gehalt: der Preis der Expertise

Der Wettbewerb um KI-Talente hat im Jahr 2026 eine neue Stufe erreicht. Die Gehaltsdifferenzen zwischen den USA und Europa sind mittlerweile so eklatant, dass sie einen massiven Pull-Effekt Richtung Silicon Valley ausüben.

Ein Senior KI-Ingenieur in den USA verdient im Durchschnitt 55 % bis 70 % mehr als sein Kollege in Westeuropa. Hinzu kommen in den USA großzügige Aktienoptionen (Stock Grants), die bei erfolgreichen Unternehmen Millionenwerte erreichen können.

Tabelle 4: Gehalt von KI-Ingenieuren in den USA, West- und Osteuropa und in der Schweiz

Für einen „Genius" wie Steinberger – wie Sam Altman ihn nannte – bewegen sich die finanziellen Pakete bei OpenAI schlichtweg in einer anderen Dimension als alles, was ein europäisches Startup oder ein etablierter Konzern bieten könnte.

Brain Drain als strukturelles Risiko

Steinberger ist kein Einzelfall. Er reiht sich ein in eine Liste prominenter europäischer Abwanderer wie Eric Steinberger, Sebastian De Ro (Magic) oder die Gründer von SF Tensor. Europa fungiert als Ausbildungsstätte für die Welt, verliert aber die Ernte seiner Bildungsinvestitionen in der Phase der Kommerzialisierung. Während 81 % der KI-Gründer in Europa bleiben (ein Anstieg von 74 % im Jahr 2016), neigen gerade die erfolgreichsten und ambitioniertesten Köpfe dazu, bei Erreichen der Skalierungsphase den Kontinent zu verlassen. Rund 30 % der in Europa gegründeten Unternehmen haben ihren Hauptsitz zum Zeitpunkt der Series C bereits außerhalb des Kontinents.

Politische Reaktionen: Der AI Continent Action Plan

Die europäische Politik hat die Gefahr erkannt und im April 2025 den „AI Continent Action Plan" vorgestellt. Dieser Plan markiert einen Strategiewechsel: weg von der reinen Regulierung hin zur aktiven Förderung von Innovation und Wettbewerbsfähigkeit. Der Plan umfasst fünf Säulen:

1. Recheninfrastruktur: Aufbau von mindestens 19 „AI Factories" und bis zu 5 „AI Gigafactories". Diese Zentren sollen Supercomputing-Netzwerke nutzen, um das Training komplexer Modelle (bis hin zu AGI-Ambitionen) in Europa zu ermöglichen.
2. Datenzugang: Eine „Data Union Strategy" soll den Austausch hochwertiger Daten zwischen Sektoren erleichtern und die Erstellung großer Trainingsdatensätze fördern.
3. Adoption in Schlüsselsektoren: Die „Apply AI Strategy" soll die Integration von KI in traditionelle Industrien wie Pharmazie, Automotive und Luft- und Raumfahrt beschleunigen.
4. Talentförderung: Gründung einer „AI Skills Academy" und Einführung von Stipendienprogrammen, um Experten in Europa zu halten oder zur Rückkehr zu bewegen.
5. Regulatorische Vereinfachung: Ein „AI Act Service Desk" soll insbesondere KMUs helfen, die regulatorischen Hürden des AI Acts zu überwinden.

Obwohl der Plan ambitioniert ist – Investitionen von über 200 Milliarden Euro werden angestrebt –, kommt er für Fälle wie Peter Steinberger womöglich zu spät. Die politischen Mühlen in Brüssel mahlen einfach zu langsam. Während der Aktionsplan noch in der Abstimmungsphase ist, sind die US-Agenten-Ökosysteme bereits Realität.

Schlussbetrachtungen: Ein Weckruf für Europa

Der Wechsel von Peter Steinberger zu OpenAI ist ein Armutszeugnis für den Wirtschaftsstandort Europa. Er zeigt auf schmerzliche Weise, dass Talent und eine brillante Idee in der heutigen globalen KI-Ökonomie nicht ausreichen, wenn das umgebende Ökosystem nicht in der Lage ist, Skalierung, Kapital und Geschwindigkeit zu bieten.

Erkenntnisse für die europäische Wirtschaft

1. Talent ist mobil, Kapital ist global: Hochqualifizierte Entwickler lassen sich nicht durch geografische Grenzen halten, wenn die Ressourcen für ihre Visionen anderswo um Größenordnungen besser sind.
2. Regulierung ohne Innovation führt zur Irrelevanz: Wenn Europa weiterhin primär als Regulierungsweltmeister auftritt, ohne gleichzeitig die energetischen und finanziellen Grundlagen für technologische Spitzenleistung zu schaffen, wird es zum reinen „Standards-Empfänger" degradiert.
3. Führungsstil entscheidet: Die persönliche Agilität von US-Tech-Leadern bei der Talentgewinnung steht in scharfem Kontrast zur institutionellen Trägheit europäischer Akteure.

Wege aus der Krise

Um künftige „Peter Steinbergers" in Europa zu halten, muss die EU weit über den aktuellen AI Continent Action Plan hinausgehen. Es bedarf einer radikalen Vereinfachung der regulatorischen Belastung für Startups, einer massiven Senkung der Energiekosten durch eine ideologiefreie Energiepolitik und der Schaffung eines echten europäischen Kapitalmarktes, der in der Lage ist, Milliardeninvestitionen autonom zu stemmen.

Solange Europa seine Erfolge nur daran misst, wie viele seiner Köpfe es in die US-Elite-Labs geschafft haben, anstatt sich zu fragen, warum sie dort und nicht hier bauen, wird der technologische Abstieg unaufhaltsam sein. Peter Steinberger wird bei OpenAI zweifellos Großes leisten, aber die Früchte dieser Arbeit – die Patente, die Plattformrenditen und die strategische Kontrolle – werden in San Francisco geerntet, nicht in Europa. Europa bleibt in diesem Szenario lediglich ein begeisterter Zuschauer seiner eigenen verpassten Chancen.