Der Artikel behandelt das Phänomen, dass immer mehr Unternehmen und Entwickler ihre eigenen KI-Modelle von Grund auf trainieren oder anpassen, weil bestehende Frontier-Modelle ihre spezifischen Anforderungen nicht erfüllen. Dies ist ein Trend, der durch bessere Open-Source-Tools, sinkende Trainingskosten und zunehmende Verfügbarkeit von Rechenressourcen ermöglicht wird. Das Thema adressiert sowohl praktische Aspekte (Fine-Tuning, Distillation) als auch den wirtschaftlichen Shift weg von reiner Cloud-API-Abhängigkeit hin zu mehr technologischer Souveränität. Ein spannendes Signal für die Demokratisierung von KI jenseits der großen Labs.
