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KI: Europa braucht Rechenkraft
Von Christian J. Meier
Colossus in Memphis. Errichtet von Elon Musks Firma xAI für den Chatbot Grok. Bauzeit: 122 Tage. Jede Schätzung übertroffen, Rechenkraft verdoppelt, rühmen sich die Amerikaner. Colossus ist derzeit das weltweit größte KI-Rechenzentrum: Über 200.000 Grafikprozessoren arbeiten hier. Doch das ist erst der Auftakt. Konkurrent OpenAI plant in Texas mehr als 450.000 Einheiten. Und Mark Zuckerbergs Konzern Meta kündigt Prometheus an.
Europa staunt über das rasante Tempo, mit dem die US-Techkonzerne neue Maßstäbe setzen – doch auch die EU will nachziehen. Brüssel strebt vier bis fünf KI-Gigafabriken mit jeweils 100.000 Prozessoren an. Die Bundesregierung will mindestens eine davon nach Deutschland holen. Auch die deutsche Industrie und Forschungsinstitute haben Interesse: Mehrere Konsortien, etwa um die Schwarz-Gruppe oder die Telekom, arbeiten an konkreten Förderanträgen für Brüssel.
Die digitalen Machtverhältnisse sind in Bewegung und könnten neu geordnet werden. Das Internet wandelt sich grundlegend: Durch Künstliche Intelligenz wird aus einem Informationsnetz zunehmend eine gigantische Rechenmaschine, die Daten verarbeitet, daraus lernt und neue Inhalte und neues Wissen erzeugt – Texte, Bilder, Videos, Musik, riesige Biomoleküle oder Steuerbefehle für humanoide Roboter.
Weil Information jedoch Träger aus Materie braucht, sind es Maschinen, die die künstliche Intelligenz von ChatGPT und Co. erzeugen. Da die nötigen Rechenoperationen denen für Computerspiel-Grafiken ähneln, kommen Grafikprozessoren zum Einsatz, die ursprünglich für diese Industrie entwickelt wurden. Maschinelle Intelligenz ist damit etwas, das in Fabriken entsteht – daher der Begriff Gigafabrik.
Technologische Souveränität
Wichtige Funktionen des alten Internets – Suchmaschinen, Online-Einkaufen, soziale Medien oder Cloud-Dienste – bezieht Europa vorwiegend aus den Vereinigten Staaten. Weil die USA unter der Trump-Regierung offen auf Konfrontation mit der EU setzen, gilt das inzwischen als strategisches Risiko. Eigene KI-Fabriken sollen das ändern.
„Es ist eine Frage der technologischen Souveränität, dass man eine Infrastruktur hat, die man unter Kontrolle hat, die man versteht, die einem keiner abschalten kann“, sagt Antonio Krüger, Geschäftsführer des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI).
Zudem verfolgen die amerikanischen Tech-Bosse aus dem Silicon Valley fragwürdige Ziele. Zuckerberg will „Hunderte Milliarden Dollar“ in Rechenpower investieren, um eine „Superintelligenz zu bauen“, wie er auf X schreibt. OpenAI, der Hersteller von ChatGPT, strebt eine „Allgemeine Künstliche Intelligenz“ an. Big Tech zielt damit erklärtermaßen auf eine übermächtige KI, die menschliche Tätigkeiten und Kreativität weitgehend übernehmen könnte – ein immenser Machtfaktor, auch kulturell.
Denn große KI-Maschinen werden mit Unmengen von Daten trainiert – und die stammen aus dem Fundus der Menschheit. Von dort übernehmen die KIs auch Vorurteile oder Verschwörungserzählungen.
So behauptete der Chatbot Grok in französischer Sprache, das Gas Zyklon B, das die Nazis für ihren Massenmord an den europäischen Juden einsetzten, habe zur Desinfektion gegen Typhus gedient. Die französische Staatsanwaltschaft ermittelt wegen Holocaust-Leugnung.
Die Vorurteile der Maschine
Auch weit verbreitete Vorurteile spiegeln sich in den Antworten großer KI-Maschinen wider, etwa gut bezahlte Berufe eher Männern zuzuordnen und unterbewertete Rollen wie „Hausangestellte“ eher Frauen. Zwar können dem Modell solche Einseitigkeiten abgewöhnt werden, indem Menschen der KI Feedback geben. Doch auch die neuen Trainingsdaten hängen vom kulturellen Hintergrund des menschlichen Trainers ab.
Die Auswahl spielt deshalb eine wichtige Rolle für die Werte, die eine KI-Maschine transportiert. „Die heutigen Modelle sind in anderen Kulturkreisen trainiert“, erklärt Dieter Kranzlmüller vom Leibniz-Rechenzentrum (LZR) bei München. „Wenn wir wollen, dass die KI für uns nach unseren Wertevorstellungen arbeitet, dann brauchen wir Infrastruktur wie die KI-Gigafabriken.“
Die Frage ist im Moment: für wen? Die Digitalgiganten sitzen nun einmal nicht auf dem alten Kontinent. Unternehmen wie Bosch, Audi oder Siemens gelten bislang nicht als die Großen in der neuen Digitalwirtschaft. Große KI-Maschinen zu bauen, ist schwierig: Man braucht nicht nur Rechenkraft, sondern auch viel Fachkenntnis und enorme Datenmengen, die digitale Gravitationszentren wie Google oder Amazon wegsaugen.
Dennoch wächst der Bedarf in Europa. „Wir verzeichnen eine starke Nachfrage“, bestätigt Kathrin Langkamp von der Deutschen Telekom. Der Bonner Konzern baut mit dem US-Chipkonzern Nvidia eine KI-Fabrik mit 10.000 Grafikprozessoren in München, die gerade gestartet ist.
Bereits ein Drittel des Angebots sei gebucht, erzählt Langkamp. Die Nachfrage nach „souveräner KI aus Europa“ sei groß, meint die Telekom-Sprecherin. „Europa ist aufgewacht.“ Auch die Schwarz-Gruppe baut ein großes Rechenzentrum im Spreewald, hauptsächlich für sich selbst.
Telekom: Keine echte Konkurrenz
Eine echte Konkurrenz zu den amerikanischen KI-Fabriken ist das Telekom-Projekt nicht. Für ein europäisches ChatGPT wäre es schlicht zu klein. Schon der Name „Industrial AI Cloud“ zeigt, dass es vor allem um Kunden aus der Wirtschaft geht, die etwa die Aerodynamik von Windturbinen testen. Mit KI-Hilfe laufen industrielle Simulationen viel schneller – „Sekunden statt Tage“, sagt Langkamp. „Sobald das Rechenzentrum ausgelastet ist, denken wir über weitere Investitionen nach.“
Das klingt weniger nach Aufbruch und mehr nach Schau-mer-mal. Weniger Zweifel an einer starken Nachfrage nach KI-Rechenressourcen in Europa haben Vertreter aus der Wissenschaft. „Wir sind derzeit völlig unterausgestattet“, warnt Thomas Lippert vom Forschungszentrum Jülich.
Das gelte vor allem für die Forschung: Wissenschaftler könnten große KI-Modelle entwickeln, trainieren und Wünsche aus der Wirtschaft umsetzen, erklärt der Leiter des Jülich Supercomputing Center, wo seit Sommer 2025 ein KI-Rechner mit 24.000 Grafikprozessoren läuft.
Die Chancen für deutsche Bewerbungen um eine der Gigafabriken schätzt Lippert als hoch ein. „Wir haben in Deutschland an mehreren Orten die nötige Kompetenzdichte dafür“, sagt er. Dort gebe es einen „Riesenbedarf“ an Rechenkraft.
Soofi ist zu klein
Mehr Kapazitäten bräuchte etwa die europäische Sprachmaschine Soofi, die als „souveräne Alternative“ zu großen KI-Modellen aus den USA und China gedacht ist. Derzeit sind jedoch nur 1000 Grafikprozessoren in der neuen Telekom-Fabrik dafür reserviert. Das vom Bund mit 20 Millionen Euro geförderte Projekt mache zwar „notwendige Schritte“ hin zu einer europäischen Sprachmaschine, meint der daran beteiligte Experte Kristian Kersting von der Technischen Universität Darmstadt. Für eine eigene Sprach-KI brauche man aber eine eigene Gigafabrik – und mehr.
Der Physiker Thomas Lippert sieht darüber hinaus großen Bedarf für wissenschaftliche KI, die auch für die Wirtschaft interessant ist. „Wissenschaftler können jeden Supercomputer ausfüllen. Das zeigt die Erfahrung“, bestätigt der Münchner Informatiker Dieter Kranzlmüller. „Wenn wir hier am LRZ einen neuen, leistungsfähigeren Supercomputer bereitstellen, dauert es einen Monat, bis Wissenschaftler die Ressourcen zu nutzen wissen.“
„Gigafabrik klingt ja nach ziemlich viel“, schränkt der DKFI-Experte Antonio Krüger ein. „Aber die KI-Rechenressourcen werden in Europa auch mit vier oder fünf solcher Gigafabriken knapp bleiben.“
Und noch etwas anderes ist in Deutschland knapp und teuer: Energie. Die in den Vereinigten Staaten geplanten KI-Fabriken werden Strom im Gigawattmaßstab verbrauchen, in etwa das, was ein Atomkraftwerk erzeugt. Deshalb sichern sich die US-Techgiganten Zugang zu Kernenergie.
USA: Atommeiler als Energiequelle
Microsoft beispielsweise will einen Block des 1979 havarierten und stillgelegten Atomkraftwerks Three Mile Island in Harrisburg, Pennsylvania, reaktivieren lassen und dessen gesamte Stromproduktion für mindestens 20 Jahre abnehmen. Auch die Google-Mutter Alphabet und Meta möchten ihre Rechenzentren künftig mit Nuklearenergie betreiben.
In Europa gibt es derartige Pläne nicht. „Die Stromkosten sind keine zu vernachlässigende Größe“, räumt Antonio Krüger vom DFKI ein. Daran werde eine deutsche Gigafabrik aber nicht scheitern, glaubt der Informatiker. „An solchen Infrastrukturentscheidungen hängen Fragen der technologischen Souveränität. Die Bundesregierung hat ein großes politisches Interesse, eine KI-Gigafabrik nach Deutschland zu bekommen“, betont Krüger.
Sie sei wichtig, um den deutschen Mittelstand KI-fähig zu machen. Auch seien große Rechenzentren für angehende KI-Ingenieure eine Grundvoraussetzung, um „das Handwerk“ zu lernen, so Krüger. Vor diesem Hintergrund könne man hohe Stromrechnungen durchaus in Kauf nehmen.
Große Ausgaben können auch ein Anreiz sein, um hauszuhalten. „Wir versuchen am LRZ immer, mit begrenzten Energiekosten möglichst viel zu rechnen“, sagt Dieter Kranzlmüller. Einsparpotenzial bietet etwa die Kühlung der Chips. Herkömmliche Lüftung macht rund ein Drittel des Energieverbrauchs eines Rechenzentrums aus. Auch die Beleuchtung oder die unterbrechungsfreie Stromversorgung benötigt Energie – insgesamt summiert sich dieser Grundbedarf auf gut 40 Prozent.
China: Clevere Ingenieursarbeit
Das LRZ testet deshalb an KI-Chips eine Warmwasserkühlung, die deutlich effizienter ist. Damit wurde der Basisverbrauch auf fünf Prozent des eingespeisten Stroms gesenkt. „Wissenschaftler haben viel Know-how, wie Rechenzentren effizienter betrieben werden können“, bekräftigt Kranzlmüller.
Beim Wettlauf um die Künstliche Intelligenz geht es also um mehr als nur um möglichst viele Prozessoren. Das zeigte Anfang 2025 das chinesische Sprachmodell Deepseek, das dank cleverer Ingenieursarbeit mit deutlich weniger Ressourcen ähnlich viel leistet wie ChatGPT und andere große US-Maschinen.
Beim sich gegenseitigen Überbieten mit Prozessoren, wie im Silicon Valley üblich, muss Europa nicht mitmachen. Die EU sorgt für einigermaßen große Giga-Fabriken – danach ist europäischer Erfindergeist gefragt.
Info
Dieser Artikel stammt aus der RHEINPFALZ am SONNTAG, der Wochenzeitung der RHEINPFALZ. Digital lesen Sie die vollständige Ausgabe bereits samstags im E-Paper in der RHEINPFALZ-App (Android, iOS). Sonntags ab 5 Uhr erhalten Sie dort eine aktualisierte Version mit den Nachrichten vom Samstag aus der Pfalz, Deutschland und der Welt sowie besonders ausführlich vom Sport.