Ich habe kürzlich Zugriff auf die AI Foundation Services von T-Systems bekommen — und darin unter anderem auf GLM 5.2. Kurz gesagt: Ich freue mich sehr, dass sich die Telekom hier als Anbieter für KI-Inferenz positioniert. Das ist keine Randnotiz. Es löst ein Problem, das ich seit Monaten in fast jedem Gespräch habe.
Die Frage, die mir wirklich gestellt wird
Die Portfolio-Companies, die ich betreue, sind verunsichert. Nicht darüber, ob KI etwas taugt — das ist längst entschieden. Sondern darüber, wem sie ihre Geschäftsprozesse zeigen. US-Anbieter, chinesische Anbieter: Bei beiden bleibt ein Rest.
Und ja, die Rechtsgrundlage ist da. Mit den richtigen Verträgen dürfen die Daten nicht für Trainingszwecke genutzt werden. Trotzdem bleibt dieser Rest — und wer ihn als Irrationalität abtut, hat nicht zugehört. Ein Vertrag ist ein Versprechen über etwas, das man nicht sehen kann.
Am schärfsten ist er bei ERP-Anbietern. Deren Wert ist nicht der Code. Deren Wert ist der Prozess: die Art, wie ein bestimmter Ablauf abgebildet wird, über Jahre mit Kunden geschliffen. Die Sorge lautet nicht “jemand liest meine Daten”. Sie lautet: Wenn mein Prozess in die Trainingsdaten wandert, kann ihn plötzlich jeder nachbauen.
Ich halte den Schluss für falsch — und das ist trotzdem egal
Ich bin da anderer Meinung. Nur weil jemand ein Produkt nachbauen kann, heißt das nicht, dass er es erfolgreich am Markt platzieren kann. Vertrauen und Kundenbeziehung sind der eigentliche Burggraben, nicht die Abbildbarkeit eines Ablaufs. Wer glaubt, sein Geschäft hänge daran, dass niemand versteht, wie er es macht, hat meist ein schwächeres Geschäft, als er denkt. Dazu kommt ein eigener Eintragbald
Nur: Diese Überzeugung nützt niemandem, der gerade eine Freigabe unterschreiben soll. Eine Sorge verschwindet nicht, weil man sie widerlegt. Sie verschwindet, wenn man ihr die Grundlage nimmt.
Genau das tun die AI Foundation Services
T-Systems betreibt eine Inferenzplattform mit über 15 Modellen hinter einer OpenAI-kompatiblen API — der Wechsel kostet im Zweifel eine Zeile Code. Im Katalog stehen offene Modelle wie Llama 3.3, Mistral, Qwen3, GPT-OSS und eben GLM 5.2 (derzeit als Preview) neben proprietären Modellen.
Entscheidend ist, was in der Doku unter Enterprise Trust steht. Für die Modelle, die T-Systems selbst in der T-Cloud in Deutschland betreibt, heißt es wörtlich: Prompts und Antworten werden “never saved or used to train or fine-tune any model”, sie sind “not stored” und “not viewable” — weder für die Telekom noch für Dritte. Reines Request-Response, keine Retention, kein Training. (Enterprise Trust)
Das ist genau die Zusage, die der Sorge oben die Grundlage entzieht. Nicht “wir dürfen nicht”, sondern “es wird nicht gespeichert”.
Der Haken, den man kennen muss
Diese Zusage gilt für die Kategorie, die T-Systems selbst betreibt — die offenen Modelle in Deutschland, GLM 5.2 eingeschlossen. Die proprietären Modelle (GPT, Claude, Gemini) reicht die Plattform an Microsoft Azure beziehungsweise Google Cloud weiter; dort gelten die Bedingungen des jeweiligen Anbieters, und die Verarbeitung kann laut Doku weltweit stattfinden.
Wer also den Souveränitätsvorteil will, muss auf der europäisch betriebenen Seite des Katalogs bleiben. Das ist keine Kritik — es ist die Bedienungsanleitung. Und es ist das erste Mal, dass ich einem ERP-Anbieter sagen kann: Nimm ein starkes offenes Modell, es läuft in Frankfurt, dein Prozess wird nirgends abgelegt.
Ich hatte übers Wochenende Gelegenheit, das zu testen. Speed, Qualität der Ausgaben, Durchsatz: Ich bin begeistert. Das ist kein Kompromiss, den man aus Standortpatriotismus eingeht — es ist eine ernstzunehmende Option.
Und es ist die bessere Antwort als das, was ich Zweiflern bisher anbieten konnte. Die Alternative war lokales Hosting: teuer, in der Modellauswahl eng, im Betrieb aufwendig, und selten auf dem Stand, den die Sache verlangt. Jetzt gibt es einen dritten Weg zwischen “alles an einen US-Hyperscaler” und “wir stellen uns selbst GPUs in den Keller”.
Ich glaube, damit werde ich den einen oder anderen Zweifler überzeugen.
Quellen
- AI Foundation Services — Dokumentation. Modellkatalog, OpenAI-kompatible API (
https://llm-server.llmhub.t-systems.net/v2), Hinweise zur EU-Datenhoheit. - Enterprise Trust — das Datenmodell im Wortlaut. Quelle der Zitate: keine Speicherung, keine Trainingsnutzung für die EU-betriebenen Modelle; Weiterleitung der proprietären Modelle an Azure bzw. Google Cloud.
- T-Systems launches AI Foundation Services for enterprises. Deutsche Telekom, Pressemitteilung.
- AI Foundation Services. T-Systems, Produktseite.
