Einleitung

Die Debatte über Europas KI-Zukunft wird derzeit von einer Forderung dominiert: Europa brauche eine eigene KI-Infrastruktur. Rechenzentren, Hochleistungsrechner und leistungsfähige Basismodelle sollen die technologische Souveränität des Kontinents sichern.

Diese Diskussion ist verständlich. Künstliche Intelligenz entwickelt sich zu einer Schlüsseltechnologie mit weitreichenden wirtschaftlichen und geopolitischen Folgen. Wer bei einer Schlüsseltechnologie vollständig von anderen Weltregionen abhängig ist, verliert wirtschaftliche und politische Handlungsspielräume. Dennoch wird eine grundlegende Frage häufig übersehen:

Warum sollten sich KI-Unternehmen überhaupt in Europa ansiedeln?

Aus Sicht der Standortökonomik ist dies die entscheidende Frage. Die Standortforschung zeigt seit Jahrzehnten, dass Unternehmen nicht dort investieren, wo politische Strategien formuliert werden, sondern dort, wo langfristig wettbewerbsfähige Standortbedingungen bestehen. Kapital folgt Anreizen. Wer sich mit Standortentscheidungen von Unternehmen beschäftigt, weiß, dass politische Zielsetzungen allein selten ausreichen, um Investitionen dauerhaft an einen Standort zu binden. Technologische Ambitionen allein schaffen keine wettbewerbsfähigen Standorte.

Wer über eine europäische KI-Strategie spricht, muss deshalb zunächst über die Standortbedingungen sprechen, unter denen KI-Unternehmen investieren, wachsen und dauerhaft wettbewerbsfähig bleiben können.

Die Rückkehr der Geoökonomie

Lange Zeit wurden Standortentscheidungen vor allem unter Effizienzgesichtspunkten betrachtet. Unternehmen investierten dort, wo Kosten niedrig, Märkte groß und Produktionsbedingungen attraktiv waren.

Diese Welt verändert sich.

Pandemie, Ukraine-Krieg, Halbleiterengpässe und die zunehmende Rivalität zwischen den USA und China haben gezeigt, dass wirtschaftliche Abhängigkeiten geopolitische Risiken erzeugen können. In Europa wird deshalb zunehmend über strategische Souveränität diskutiert.

Diese geoökonomische Perspektive ist berechtigt. Allerdings bedeutet strategische Bedeutung nicht automatisch wirtschaftliche Wettbewerbsfähigkeit. Auch im Zeitalter der Geoökonomie bleiben Standortfaktoren relevant.

Nicht die Frage nach mehr technologischer Eigenständigkeit steht im Zentrum der Herausforderung. Entscheidend ist vielmehr, in welchen Segmenten der KI-Wertschöpfungskette Europa unter seinen spezifischen Standortbedingungen nachhaltige Wettbewerbsvorteile entwickeln kann.

Die Frage, ob Europa eine eigene KI-Infrastruktur benötigt, ist nicht von der Frage zu trennen, unter welchen Bedingungen Unternehmen diese Infrastruktur überhaupt aufbauen würden.

Eine erfolgreiche KI-Strategie muss daher nicht nur technologisch, sondern auch standortökonomisch tragfähig sein.

Erst wenn diese Frage beantwortet ist, lässt sich beurteilen, welche Formen technologischer Souveränität wirtschaftlich sinnvoll und langfristig finanzierbar sind.

Investition in zukünftige Innovationsfähigkeit

Dies bedeutet allerdings nicht, dass Europa auf eigene leistungsfähige Foundation Models verzichten sollte. Wenn Künstliche Intelligenz zu einer grundlegenden Infrastrukturtechnologie wird, sprechen Innovations-, Resilienz- und Souveränitätsüberlegungen dafür, zumindest in ausgewählten Bereichen eigene technologische Kompetenzen zu erhalten.

Das stärkste Argument für eigene europäische Foundation Models liegt dabei nicht allein in Fragen der Souveränität. Mindestens ebenso wichtig ist die Innovationsfähigkeit. Wer leistungsfähige Basismodelle entwickelt, erwirbt Kompetenzen entlang der gesamten KI-Wertschöpfungskette - vom Training großer Modelle über den Betrieb von Rechenzentren bis hin zum effizienten Einsatz moderner Chips und der Skalierung komplexer KI-Systeme. Solche Fähigkeiten bleiben selten auf ein einzelnes Produkt beschränkt. Sie erzeugen Lern- und Innovationseffekte, die weit in Wissenschaft, Wirtschaft und öffentliche Institutionen hineinwirken.

Würde Europa dauerhaft auf außerhalb Europas entwickelte Basismodelle setzen, bestünde die Gefahr, dass ein Teil dieser technologischen Kompetenzen verloren geht oder gar nicht erst entsteht. Eigene Foundation Models sind daher nicht nur eine Frage der technologischen Souveränität, sondern auch eine Investition in zukünftige Innovationsfähigkeit.

Energiepreise sind kein Nebenaspekt

Die Diskussion über KI konzentriert sich häufig auf Chips, Algorithmen und Rechenleistung. Aus ökonomischer Sicht wird dabei ein zentraler Faktor unterschätzt: Energie.

Moderne KI-Infrastruktur ist energieintensiv. Große Rechenzentren benötigen Strommengen, die zunehmend mit denen kleiner Städte vergleichbar sind. Die Kosten der Energieversorgung werden damit zu einem wichtigen Standortfaktor.

Die wissenschaftliche Literatur bestätigt seit Jahren, dass Energiepreise Investitions- und Standortentscheidungen beeinflussen.

Matthew Panhans, Lucia Lavric und Nick Hanley zeigen für europäische Unternehmen, dass Stromkosten einen signifikanten Einfluss auf Verlagerungsentscheidungen ausüben. Besonders energieintensive Unternehmen reagieren empfindlich auf Unterschiede bei den Elektrizitätskosten.

Aurélien Saussay und Misato Sato zeigen auf Basis weltweiter Unternehmensübernahmedaten, dass Energiepreisunterschiede die geografische Verteilung industrieller Investitionen beeinflussen. Ihre Ergebnisse legen nahe, dass ein Anstieg des Energiepreisgefälles zwischen zwei Ländern um zehn Prozent die Zahl grenzüberschreitender Unternehmensakquisitionen um rund drei Prozent erhöht.

Wer über die Ansiedlung von KI-Infrastruktur spricht, sollte diese Erkenntnisse ernst nehmen.

Europas Standortproblem

Europa konkurriert nicht im luftleeren Raum.

Die USA verfügen über vergleichsweise günstige Energie, große Kapitalmärkte und etablierte Technologiecluster. China verbindet staatliche Koordination mit enormen Skaleneffekten.

Europa hingegen weist in vielen Ländern höhere Energiekosten auf. Gerade Deutschland steht vor der Herausforderung, gleichzeitig Dekarbonisierung, Versorgungssicherheit und Wettbewerbsfähigkeit sicherzustellen.

Neben Energiepreisen werden auch die Verfügbarkeit von Risikokapital, die Fähigkeit zur Skalierung und ein innovationsfreundliches regulatorisches Umfeld über Erfolg oder Misserfolg europäischer KI-Standorte entscheiden. Standortwettbewerb im KI-Zeitalter wird nicht allein über Stromkosten, sondern ebenso über Finanzierungsmöglichkeiten und Wachstumsbedingungen geführt.

Es erscheint fraglich, ob Europa langfristig der kostengünstigste Standort für die energieintensivsten Segmente der KI-Wertschöpfung werden kann.

Dies ist keine technologische, sondern eine standortökonomische Aussage.

Europa ist mehr als Deutschland

Allerdings sollte die Debatte nicht national geführt werden.

Wenn Energie ein entscheidender Faktor wird, besitzen andere europäische Regionen erhebliche Vorteile. Skandinavische Länder verfügen über günstige Stromversorgung, hohe Netzstabilität und klimatische Bedingungen, die den Betrieb großer Rechenzentren erleichtern.

Eine europäische KI-Strategie sollte deshalb arbeitsteiliger gedacht werden.

Es ist nicht notwendig, jede Stufe der Wertschöpfung an jedem Standort abzubilden.

Rechenzentren könnten dort entstehen, wo Energie günstig und verfügbar ist. Anwendungen könnten dort entwickelt werden, wo Unternehmen, Forschungseinrichtungen und industrielle Kunden konzentriert sind.

Europas eigentlicher Datenschatz

Die europäische Debatte fokussiert häufig auf Foundation Models.

Dabei könnte Europas eigentliche Stärke an anderer Stelle liegen.

Die Vereinigten Staaten verfügen über enorme Mengen an Plattform- und Konsumentendaten. Europa besitzt dagegen etwas anderes: industrielle Daten.

Maschinenbauer, Chemieunternehmen, Automobilhersteller und Medizintechnikfirmen sammeln seit Jahrzehnten Produktions-, Qualitäts- und Sensordaten. Diese Daten entstehen in realen industriellen Prozessen und sind häufig einzigartig.

Die zukünftige Wettbewerbsfähigkeit wird daher nicht allein davon abhängen, wer die leistungsfähigsten Basismodelle entwickelt. Ob die zukünftige Wertschöpfung primär bei den Foundation Models oder bei den darauf aufbauenden Anwendungen entsteht, ist gegenwärtig offen.

Fest steht jedoch, dass Foundation Models zunehmend zu einer allgemeinen Infrastrukturtechnologie werden könnten. Unternehmen, Universitäten, Verwaltungen, Krankenhäuser und Ingenieurbüros werden künftig in wachsendem Umfang auf leistungsfähige KI-Systeme angewiesen sein. Gerade weil diese Institutionen zentrale Funktionen für Wirtschaft, Wissenschaft und Gesellschaft erfüllen, spricht vieles dafür, dass Europa zumindest über eigene leistungsfähige Basismodelle verfügen sollte.

Ebenso wichtig wird sein, wer über die besten Daten und das tiefste Domänenwissen verfügt.

Eine KI zur Optimierung von Werbeanzeigen benötigt andere Daten als eine KI für Windkraftanlagen, Chemieparks oder Produktionslinien.

Gerade hier könnten Europas industrielle Stärken zu einem Wettbewerbsvorteil werden.

Die Stärke des deutschen Mittelstands

Hier kommt eine Besonderheit Deutschlands ins Spiel.

Die eigentliche Besonderheit Deutschlands liegt nicht in einzelnen Großunternehmen, sondern in der außergewöhnlichen Dichte mittelständischer Weltmarktführer.

Diese Unternehmen verfügen über jahrzehntelang aufgebautes Ingenieurwissen, enge Kundenbeziehungen und einzigartige Datensätze.

Gerade diese Kombination könnte im KI-Zeitalter zum Wettbewerbsvorteil werden.

In der öffentlichen KI-Debatte werden diese Unternehmen erstaunlich selten erwähnt.

Dabei könnte gerade die Verbindung von KI und Mittelstand ein realistischer europäischer Entwicklungspfad sein.

Die Frage sollte nicht lauten, ob Europa das nächste ChatGPT hervorbringt.

Die wichtigere Frage lautet, ob Europa die weltweit besten KI-Anwendungen für Industrie, Produktion, Energie, Gesundheit und technische Dienstleistungen entwickeln kann, während es strategisch handlungsfähig bleibt.

Bildung als wichtigste Infrastruktur

In der öffentlichen Debatte wird KI-Infrastruktur häufig mit Rechenzentren gleichgesetzt.

Langfristig könnte jedoch eine andere Infrastruktur wichtiger sein: Humankapital.

Wenn industrielle Daten und Domänenwissen tatsächlich zu zentralen Wettbewerbsfaktoren werden, braucht Europa Fachkräfte, die KI mit realen Produktionsprozessen verbinden können.

Universitäten müssen deshalb nicht nur Informatiker ausbilden. Sie müssen Ingenieure, Wirtschaftswissenschaftler und Datenwissenschaftler hervorbringen, die industrielle Wertschöpfungsprozesse, wirtschaftliche Zusammenhänge und die geopolitischen Rahmenbedingungen moderner Volkswirtschaften verstehen und zugleich moderne KI-Methoden beherrschen.

Die wichtigste europäische KI-Infrastruktur könnte am Ende nicht das Rechenzentrum sein, sondern der Hörsaal. Die nächste Generation von Fachkräften wird nicht allein aus KI-Spezialisten bestehen. Gefragt sind vielmehr Persönlichkeiten, die künstliche Intelligenz mit ökonomischem Denken, industriellem Know-how und geoökonomischem Verständnis verbinden können.

Fazit

Die geoökonomischen Entwicklungen der vergangenen Jahre machen deutlich, dass Europa technologische Abhängigkeiten nicht ignorieren kann.

Strategische Souveränität ist ein legitimes Ziel.

Doch Souveränität ersetzt keine Standortökonomik.

Hohe Energiepreise erschweren den Wettbewerb um die energieintensivsten Segmente der KI-Wertschöpfung. Gleichzeitig verfügt Europa über Stärken, die oft unterschätzt werden: industrielle Daten, Forschungskapazitäten, Fachkräfte und Tausende spezialisierte Weltmarktführer.

Europa wird auch künftig eigene leistungsfähige Foundation Models benötigen, um Innovationsfähigkeit, technologische Kompetenzen und strategische Handlungsfähigkeit zu sichern. Die europäische KI-Chance liegt jedoch vermutlich nicht allein darin, mit den größten Technologieplattformen der Welt zu konkurrieren.

Sie könnte vielmehr darin liegen, künstliche Intelligenz mit Europas eigentlichen Stärken zu verbinden: industriellem Wissen, mittelständischer Innovationskraft, einzigartigen Datenbeständen und hochqualifizierten Fachkräften.

Die Zukunft der europäischen KI wird deshalb nicht allein in Forschungslaboren oder Rechenzentren entschieden werden. Sie wird dort entschieden, wo Unternehmen investieren, Innovationen entstehen und langfristig wettbewerbsfähige Standortbedingungen bestehen.