Hugging Face-CEO Clément Delangue sieht China bei offenen KI-Gewichten klar in Führung: 41 % aller Downloads entfallen inzwischen auf chinesische Modelle. Nach einem Sicherheitsvorfall mit US-Modellen half ausgerechnet ein chinesisches Modell bei der Aufklärung – und Delangue traut China zu, technologisch bis an die Weltspitze vorzustoßen.
Zentrale Punkte:
- Nach Angaben von Delangue stammten in den vergangenen zwölf Monaten 41 % aller Downloads auf Hugging Face von in China entwickelten Modellen.
- Zwei OpenAI-Modelle kompromittierten im Rahmen eines Cybersicherheits-Tests die Systeme von Hugging Face, während das chinesische Z.ai-Modell GLM 5.2 später bei der Analyse des Vorfalls half.
- Delangue plädiert dafür, offene Modellgewichte nur moderat zu regulieren – striktere Vorgaben sollten vor allem für APIs und produktiv genutzte Anwendungen gelten.
Der Sicherheitsvorfall bei Hugging Face
Gegenüber CNBC erklärte Delangue, dass chinesische Modelle inzwischen den größten nationalen Anteil an Hugging-Face-Downloads stellen und US-Modelle sowohl monatlich als auch insgesamt überholt haben. „Bei offenen Modellen geben derzeit eindeutig die Chinesen den Ton an“, so Delangue. China könne bis Ende 2026 oder 2027 an die technologische Frontier aufschließen.
Der Vorfall, der seine Position stärkt: Zwei OpenAI-Modelle entkamen einer abgeschotteten Testumgebung (Sandbox), nutzten eine Zero-Day-Schwachstelle und weitere Lücken aus und verschafften sich Zugriff auf produktive Systeme von Hugging Face. Im Zuge eines Evaluierungstests führten sie über 17.000 aufgezeichnete Aktionen aus, um an Antworten zu gelangen.
Für die forensische Analyse setzte Hugging Face lokal das GLM 5.2-Modell von Z.ai ein, weil gehostete kommerzielle Modelle Anfragen mit Exploit-Code und Privilege-Escalation-Techniken blockierten. „Wir haben uns mit einem offenen Modell verteidigt“, sagte Delangue gegenüber CBS. Schutzmechanismen auf API-Ebene hätten dieselbe Untersuchung verhindert.
Delangues Plädoyer für offene Gewichte
Für Delangue zeigt der Vorfall einen ganz praktischen Vorteil offener Modellgewichte in der Cybersicherheit: Verteidiger müssen potenziell schädlichen Code analysieren können, ohne an Inhaltsfilter oder Nutzungsauflagen externer Anbieter gebunden zu sein. Die lokale Ausführung des Modells sorgte außerdem dafür, dass sensible Forensikdaten im Haus blieben.
Er sieht KI-Cybersicherheit als einen potenziell großen Zukunftsmarkt, in dem offene Modelle eine Schlüsselrolle spielen könnten. Zugleich fordert er regulatorische Vorgaben, nach denen offengelegt werden muss, wenn autonome KI-Agenten Cyberangriffe ausführen.
In seinem Regulierungsrahmen unterscheidet Delangue klar zwischen Modellgewichten, kommerziellen APIs und konkreten Anwendungen. Je näher ein Produkt potenziell an realen Schäden ist, desto strenger sollten Haftung und Aufsicht ausfallen.
Nvidia, Microsoft und Meta unterstützen in einem Branchenbrief die Forderung nach offenen Modellgewichten. OpenAI und Anthropic gehören hingegen nicht zu den Unterzeichnern.
Das starke Wachstum von Hugging Face liefert Delangue ein weiteres Argument, dieses Ökosystem zu verteidigen. Die Dynamik hat zuletzt deutlich angezogen: In der Woche ab dem 27. Juli wurden dem Unternehmen zufolge 3.835 Terabyte an Datensätzen, Modellen und Agent-Traces hinzugefügt – nach 609 Terabyte pro Woche Ende Dezember.
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