Deutschland hat im Februar ein großes KI-Projekt gestartet, um seine Abhängigkeit von US-Anbietern bei Hochleistungsrechnern und in der Datenverarbeitung zu verringern. Der Schritt soll Europa dabei helfen, seine eigene KI-Zukunft zu kontrollieren.

Die von der Deutschen Telekom unterstützte Industrial AI Cloud wurde in Rekordzeit aufgebaut: Planung, Aufbau und Inbetriebnahme dauerten nur sechs Monate, während dafür normalerweise zwölf bis 24 Monate erforderlich sind.

Die Deutsche Telekom hat eine bestehende Anlage im Münchner Tucherpark umfunktioniert und modernisiert und mit fast 10.000 NVIDIA Blackwell-GPUs ausgestattet - High-End-Chips, die zurzeit weltweit Mangelware sind. Laut der Telekom reicht die Rechenleistung aus, um alle 450 Millionen EU-Bürger gleichzeitig mit einem KI-Assistenten zu versorgen.

Die Industrial AI Cloud richtet sich jedoch nicht an einzelne Verbraucher. Stattdessen zielt sie auf die industriellen Schwergewichte Deutschlands ab, etwa Automobilhersteller, Maschinenbauer und Robotikunternehmen. Sie könnte auch ein wichtiges Werkzeug für Forschungseinrichtungen, den öffentlichen Sektor und Unternehmen sein, die KI-Anwendungen entwickeln.

"Wir investieren in KI, in Deutschland als Wirtschaftsstandort und in Europa", sagte Tim Höttges, Vorstandschef der Deutschen Telekom, zur Einführung. "Unsere KI-Fabrik in München ist die Basis für innovative Geschäftsmodelle, für die Industrie, Start-ups ... die Regierung - und für Souveränität. Wir beweisen hier, dass Europa KI kann."

Industrielle KI nutzt die Kernkompetenzen Deutschlands

Das neue Projekt steht in direktem Einklang mit den deutschen Plänen im Bereich der industriellen KI. Die Verfeinerung von Produktionsprozessen gehört traditionell zu Deutschlands Stärke als Industrienation. Statt im Verbraucherbereich, wo die USA und China bei Künstlicher Intelligenz klar führend sind, will man in Deutschland die KI auf die Industriefertigung zuschneiden.

Antonio Krüger, CEO des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI), stimmt zu, dass industrielle KI Deutschland die Chance bietet, aufzuholen. Und zwar ohne die finanziellen Risiken gigantischer Investitionen in Rechenzentren schultern zu müssen, wie es die USA und China tun.

"Industrielle KI ermöglicht es Deutschland, seine Stärken auszuspielen: die Entwicklung kleinerer, spezialisierter KI-Modelle, die auf mehr als einem Jahrzehnt Daten aus deutschen kleinen und mittleren Unternehmen, dem sogenannten Mittelstand, basieren", erklärt Krüger gegenüber der DW.

Der deutsche Mittelstand, der als Rückgrat der deutschen Volkswirtschaft gilt, hat über Jahre hinweg hochspezialisierte Produktions-, Logistik- und Maschinen-Daten gesammelt, die nun für das Training industrieller KI-Systeme von unschätzbarem Wert sind.

Deutschland wirbt für "vertrauenswürdige KI"

Die deutsche Strategie wird auch als "vertrauenswürdige KI" bezeichnet. Damit wird das oft kritisierte KI-Gesetz der EU von einem vermeintlichen Innovationshemmnis zu einem Wettbewerbsvorteil, indem es Herstellern klare, durchsetzbare Regeln für den Einsatz sicherer, zuverlässiger Systeme an die Hand gibt.

Krüger fügt hinzu, dass Deutschland "durch den Aufbau einer Infrastruktur, die vertrauenswürdig genug ist, damit ihr Unternehmen ihre Daten anvertrauen, seine Wettbewerbsfähigkeit erhalten kann".

Der Fokus auf Integrität untermauert andere große Investitionen in industrielle KI, darunter die auf der Hightech-Messe CES im Januar in Las Vegas angekündigte erweiterte Partnerschaft von Siemens mit NVIDIA zur Entwicklung eines industriellen KI-Betriebssystems. Das Unternehmen integriert außerdem KI-Assistenten in Fabrikautomatisierungsplattformen. Bosch investiert unterdessen 2,9 Milliarden Dollar (2,4 Milliarden Euro) in die Einführung KI-basierter Technologien zur Verbesserung der Qualitätskontrolle in der Fertigung.

Das deutsche Wirtschaftsministerium geht davon aus, dass die flächendeckende Einführung von KI in der Industrie ab diesem Jahr zu einem Anstieg des jährlichen realen BIP-Wachstums um mindestens einen Prozentpunkt führen könnte.

Bremsen vorsichtige Führungskräfte die KI-Einführung aus?

Trotz des enormen Potenzials der industriellen KI steht Deutschland bei der Rückeroberung von verlorenem Boden im KI-Wettlauf vor einem bekannten Hindernis: der Risikoscheu. Eine häufige Kritik an deutschen Führungskräften ist ihre langsame und zögerliche Entscheidungsfindung. In diesem Fall bleiben KI-Projekte in Deutschland oft im Pilotmodus stecken.

"Deutsche Unternehmen versuchen oft, ihre KI-Produkte zu perfektionieren, bevor sie sie auf den Markt bringen", sagt Ishansh Gupta, Leiter KI und Digitalisierung bei BMW, gegenüber der DW. "China und die USA bringen unvollkommene Versionen auf den Markt, um sie anhand des Feedbacks der Nutzer zu verbessern."

Der BMW-Manager glaubt, dass industrielle KI erst dann wirklich ausgereift sein wird, wenn deutsche Wirtschaftsführer die Technologie voll und ganz unterstützen und Modelle kausale Erkenntnisse liefern - was laut Branchenbeobachtern noch bis zu fünf Jahre dauern könnte.

Heutige KI-Systeme arbeiten größtenteils damit, statistische Korrelationen in riesigen Datensätzen zu erkennen. Sie erkennen Muster und Zusammenhänge, anstatt zu verstehen, warum Dinge geschehen. Dies schränkt ihre Nützlichkeit in komplexen industriellen Umgebungen ein.

In Zukunft könnte industrielle KI deutschen Herstellern helfen, größere Geschäftskrisen zu bewältigen, etwa unerwartete Lieferprobleme, volatile Energiepreise oder die Notwendigkeit, die Einführung neuer Produkte zu beschleunigen.

"Nehmen wir an, Sie möchten herausfinden, wie sich ein Streik in Polen auf Ihre Lieferkette auswirken könnte", sagt Gupta. "Mit kausalen KI-Modellen könnten Führungskräfte einen Wechsel der Lieferanten, eine Umverteilung der Kapazitäten oder eine Anpassung der Personalplanung testen, um die zu erwartenden Auswirkungen zu berechnen."

Industrielle KI könnte Chinas Vormarsch verzögern

Die Strategie für industrielle KI kommt zu einem entscheidenden Zeitpunkt für die deutsche Wirtschaft. Das Land liegt nicht nur im globalen KI-Wettlauf zurück. Auch seine industrielle Basis verliert gegenüber China rapide an Boden.

China war jahrzehntelang eine Goldgrube für deutsche Hersteller und bot ihnen sowohl einen riesigen Absatzmarkt als auch günstige, zuverlässige Teile und Rohstoffe. Im Jahr 2025 sanken die deutschen Exporte nach China jedoch laut der deutschen Statistikbehörde Destatis auf 81,8 Milliarden Euro (97,2 Milliarden US-Dollar) und erreichten damit den niedrigsten Stand seit zehn Jahren.

Seit ihrem Höchststand im Jahr 2022 sind die deutschen Exporte nach China um fast ein Viertel zurückgegangen, ausgelöst vor allem durch einen starken Rückgang der Auto-Exporte um 66 Prozent, wie Daten von Eurostat zeigen. Auch auf ihren anderen wichtigen Exportmärkten sehen sich deutsche Hersteller einer intensiven Konkurrenz aus China gegenüber.

Ein im Februar veröffentlichter Bericht der Rhodium Group, einem auf China spezialisierten Forschungsinstitut mit Sitz in New York, warnte, dass Berlin "die Kontrolle übernehmen, langfristige industrielle und technologische Prioritäten in enger Abstimmung mit der Industrie definieren und die entsprechenden politischen Maßnahmen umsetzen muss", um sich zu behaupten.

Merz unterstützt KI-Pläne mit Finanzmitteln

Bundeskanzler Friedrich Merz hat im vergangenen Jahr eine deutsche Hightech-Agenda ins Leben gerufen und bis 2029 Finanzmittel in Höhe von 18 Milliarden Euro zugesagt. Darin wird KI neben Quantencomputern, Mikroelektronik, Biotechnologie, Kernfusion und klimaneutraler Mobilität als eine von sechs strategischen Technologien priorisiert.

"Künstliche Intelligenz erfordert industrielles Maß", sagte Merz in einer Rede auf dem Weltwirtschaftsforum in Davos im Januar. "Deutschland verfügt über einen der weltweit größten Pools an Industriedaten. Das ist nur ein Grund, warum wir in leistungsstarke KI-Gigafabriken investieren, den Ausbau von Rechenzentren vorantreiben und die digitale Infrastruktur für eine wettbewerbsfähige KI-Wirtschaft schaffen."

Nach Angaben der Deutschen Telekom ist die neue Industrial AI Cloud bereits zu mehr als einem Drittel ausgelastet. An der Plattform sind das Münchner Unternehmen Agile Robots, das KI mit Robotik verbindet, und PhysicsX, ein Spezialist für technische Simulationen, der zur Verkürzung von Produktentwicklungszyklen beiträgt, beteiligt.

Doch obwohl industrielle KI das Potenzial hat, Deutschland wieder nach vorne zu bringen, glaubt Krüger vom DFKI, dass dies langfristig möglicherweise nicht ausreicht, um den Rückgang der Industrieproduktion zu verhindern.

"In den nächsten fünf bis zehn Jahren wird die industrielle Produktion zwar weiterhin eine große Rolle (in der Wirtschaft, d. Red.) spielen, aber sie wird nicht mehr der wichtigste Wirtschaftssektor sein", erklärt er gegenüber der DW. "Deutschland muss sich langsam zu einer Dienstleistungswirtschaft wandeln, insbesondere im Bereich der digitalen Dienstleistungen."

Der Artikel wurde aus dem Englischen adaptiert