Keine weitere AI-Factory-Förderung für Deutschland – und was daraus folgen kann

Von der gemeinsamen Vision zur getrennten Bewerbung: Wie Ambition zur Herausforderung wurde

Mai 2025, TECH-Konferenz in Heilbronn: Fünf der größten deutschen Technologieunternehmen verkünden ihre Absicht, gemeinsam für eine europäische KI-Factory zu bewerben. SAP, Deutsche Telekom, Ionos, die Schwarz-Gruppe und Siemens präsentieren sich geschlossen. Es geht um die Teilhabe an einer Initiative, mit der die EU ihre Position im globalen KI-Wettbewerb stärken will – mit über 500 Millionen Euro für sechs neue KI-Fabriken und bis zu 100.000 KI-Chips pro Standort.

Thomas Saueressig, SAP-Vorstand, betont damals: „Es geht nur in Partnerschaft, das ist ganz klar. Welches Modell das richtige ist, wird gerade diskutiert“. Rolf Schumann von der Schwarz-Gruppe ergänzt optimistisch: „Wir hoffen, dass wir alle zusammenbringen, die Sache hinbekommen und es gemeinsam durchziehen“.

Der Wille war da. Die Zuversicht auch. Und die Ideen, die jedes dieser Unternehmen mitbrachte, waren durchdacht und ambitioniert.

Juni 2025: Genau einen Monat später nimmt die Geschichte eine andere Wendung. Am 19. Juni 2025 berichtet der Tagesspiegel vom Ende der gemeinsamen Bewerbung. Die Bewerbungsfrist läuft am 20. Juni um 17 Uhr ab – Deutschland tritt mit drei konkurrierenden Bewerbungen an.

Die Akteure: Starke Unternehmen mit starken Visionen

Deutsche Telekom: Geschwindigkeit und Entschlossenheit

Die Telekom zeigte von Anfang an große Entschlossenheit. Ein Sprecher erklärte: „Wir sind bereit, eine führende Rolle bei der KI-Factory-Initiative zu übernehmen. Entsprechend werden wir eine Interessensbekundung abgeben“.

Der Bonner Konzern hatte bereits im Juni 2025 „Fakten geschaffen“ durch die Ankündigung einer KI-Fabrik mit Nvidia. Tim Höttges, Telekom CEO, zeigte Dringlichkeit: „Europas technologische Zukunft braucht einen Sprint, keinen Spaziergang. Wir müssen jetzt die Chancen der Künstlichen Intelligenz ergreifen“.

Hier zeigt sich ein Unternehmen, das nicht abwarten wollte, sondern voranschreiten. Ein bemerkenswerter Impuls für die deutsche KI-Landschaft.

Schwarz-Gruppe: Der innovative Handelsriese

Auch die Schwarz-Gruppe brachte eine beeindruckende Vision mit. Der Handelsriese hatte sich das Höchstleistungsrechenzentrum Stuttgart als Mitstreiter gesichert und verwies auf den geplanten Rechenzentrumsstandort in Lübbenau. Die Investitionsbereitschaft und die strategische Planung zeigten ein Unternehmen, das KI als Zukunftschance begreift.

Ionos: Kämpferisch und überzeugt

Der Cloud-Anbieter zeigte sich kämpferisch und zuversichtlich. Uwe Geier, Head of Cloud Solutions, verkündete: „Wir werden mit starken Partnern eine überzeugende Bewerbung abgeben“. Achim Weiß, CEO, erklärte später pragmatisch: „Natürlich finden es viele besser, wenn man sich zusammentut, aber wenn es nicht klappt, dann ist das nun einmal so“.

SAP: Strategische Neuausrichtung

Der Softwarekonzern traf eine strategische Entscheidung. Eine Sprecherin erklärte: „Wir sind bei der Interessensbekundung erst einmal außen vor. Wir sehen uns vorrangig in der Rolle als Softwarelieferant und auch bei der Nutzung der KI-Fabrik haben wir keinen großen Bedarf“.

Diese Klarheit in der eigenen Positionierung ist nachvollziehbar und zeigt, dass SAP seine Rolle im KI-Ökosystem genau definiert hat.

Warum es nicht zusammenkam: Unterschiedliche Perspektiven auf dasselbe Ziel

Verschiedene strategische Ansätze

Sowohl die Telekom als auch die Schwarz-Gruppe hatten überzeugende Konzepte entwickelt. Beide wollten mit ihrer jeweiligen Vision den bestmöglichen Beitrag leisten. Die unterschiedlichen Unternehmenskulturen – der gelistete Telekommunikationskonzern und der eigentümergeführte Handelsriese – brachten jeweils eigene Stärken mit, die aber unterschiedliche Herangehensweisen erforderten.

Standortfrage als Herausforderung

Die Standortfrage war komplex. Die Schwarz-Gruppe sah in Lübbenau großes Potenzial, während Ministerpräsidenten aus Bayern und NRW ihre Bundesländer ins Spiel brachten. Im Rennen standen Stuttgart, Jülich und München – alles starke Standorte mit unterschiedlichen Vorzügen.

Parallele Initiativen

Die Telekom hatte bereits „bilaterale Projekte, etwa mit Nvidia“ laufen. Diese parallelen Initiativen zeigen Handlungsfähigkeit und Geschwindigkeit, erschwerten aber eine gemeinsame Koordination.

Die strukturellen Herausforderungen: Wo Deutschland noch nachlegen kann

Energiepreise als Wachstumsbremse

Deutschland steht vor einer echten Herausforderung bei den Energiekosten. Mit 25-30 Cent pro Kilowattstunde liegt Deutschland deutlich über internationalen Standards. In Asien kosten nur 5 Cent, in den USA sind die Preise fast halb so hoch. Stromkosten machen bis zu 60% der Betriebskosten eines Rechenzentrums aus.

Der eco-Verband weist auf „gravierende Standortprobleme“ durch hohe Strompreise hin. Oliver Süme, eco-Vorstand, erklärt: „Die gegenwärtigen Bedingungen in Deutschland erlauben es uns jedoch nicht, die erforderlichen Kapazitäten rechtzeitig dem Markt zur Verfügung zu stellen“.

In Frankfurt, dem wichtigsten deutschen Rechenzentrumsstandort, „kommt das Stromnetz an seine Grenzen“. Kilian Wagner von Bitkom berichtet: „Wer dort ein größeres Rechenzentrum bauen möchte, muss mindestens bis 2030 warten“.

Ionos-CEO Achim Weiß bringt das Problem auf den Punkt: „Beim Trainieren großer Sprachmodelle in einer deutschen Gigafactory werden wir ein riesiges Problem mit unseren Stromkosten haben“.

Bürokratische Prozesse

Deutschland hat „lange Verfahren und hohe bürokratische Hürden“. ifo-Institut-Expertin Wölfl fordert: „Damit der Ausbau klappt, müssen Bürokratiekosten reduziert werden“.

Die Umsetzung der europäischen KI-Verordnung läuft verzögert. Anke Domscheit-Berg kritisiert: „Wieder einmal ist Deutschland zu spät dran – wie schon beim Digital Services Act„.

Es fehlt an einer „gesetzlichen Grundlage für die zuständige Aufsichtsbehörde“ beim AI Act, was zu „rechtlichen Unsicherheiten“ führt.

Investitionsbereitschaft stärken

Deutschland hat 2024 nur 54 Millionen Dollar in KI-Rechenkapazitäten investiert, verglichen mit 2 Milliarden in Kanada. Dabei ist Deutschland kein armes Land – die finanziellen Mittel sind grundsätzlich vorhanden. Die EU-Förderung von 500 Millionen Euro wäre hilfreich gewesen, aber keine zwingende Voraussetzung.

Was es braucht, ist die Bereitschaft, in diese Zukunftstechnologie zu investieren. Und genau hier könnten die beteiligten Unternehmen – allesamt bekannt für ihren positiven Mut und ihre Zukunftsorientierung – noch stärker vorangehen.

Prof. Holger Hoos von der RWTH Aachen weist auf die Notwendigkeit strategischer Planung hin: „Wenn die gesamte IT-Infrastruktur der Unternehmen und der öffentlichen Verwaltung noch unzuverlässiger würde als heute, wäre das katastrophal“.

Stimmen nach der Entscheidung: Realismus statt Resignation

Achim Weiß im Oktober 2025 nüchtern: „Ich bin weiterhin offen, aber derzeit gibt es keine Gespräche“ zwischen den deutschen Bewerbern. Mitbewerber hätten „kein Interesse“ an einer Zusammenarbeit gezeigt.

Andreas Weiss vom eco-Verband hatte bereits früh angemerkt: „Es ist erst einmal nicht problematisch, wenn es mehrere Interessensbekundungen gibt. Es wäre aber unsinnig, wenn es am Ende konkurrierende Anträge aus Deutschland gibt“.

Christian Temath vom Fraunhofer IAIS zum Geschäftsmodell: „Es ist wichtig, geeignete Services und KI-Lösungen zu wettbewerbsfähigen Preisen anzubieten, um auf dem Markt erfolgreich zu sein“.

Thomas Jarzombek, Digitalstaatssekretär, wünschte sich „mehr Beteiligung an KI-Infrastruktur“ und sah Potenzial bei deutschen Konzernen.

Frühe Signale: Die Zeichen waren erkennbar

Bereits im Juni 2025 deuteten Branchenkenner die Komplexität an. Andreas Weiss vom eco-Verband hatte die Gefahr konkurrierender deutscher Anträge früh erkannt.

Bastian Koller vom HLRS Stuttgart war optimistischer und hoffte auf spätere Zusammenarbeit: „Ich gehe davon aus, dass sich im Laufe des Verfahrens noch Konsortien zusammenschließen„.

Deloitte-Studien zeigten bereits 2025, dass Deutschland 60 Milliarden Euro in KI-Rechenzentren investieren müsste, die Baukosten aber deutlich höher als in anderen europäischen Staaten lägen.

Goldman Sachs wies auf den „kritischen Engpass“ beim Strom hin, der das KI-Wachstum „stark bremsen“ könnte.

Der globale Kontext: Andere Länder investieren massiv

USA: Private Investitionskraft

Die USA führen das globale KI-Rennen mit enormen privaten Investitionen an. 2024 erreichten die US-Privatinvestitionen in KI 109,1 Milliarden Dollar – das ist fast das Zwölffache von Chinas 9,3 Milliarden Dollar. Von 2013 bis 2024 investierte der US-Privatsektor insgesamt 471 Milliarden Dollar in KI.

Das Stargate Project plant Investitionen von bis zu 500 Milliarden Dollar über vier Jahre in Rechenzentren der nächsten Generation. Tech-Giganten wie xAI von Elon Musk bauen bereits massive KI-Supercomputer mit bis zu einer Million GPUs (Zu den Super-Rechenzentren und warum es sie für KI braucht: Das nächste 7-Milliarden-Dollar-Rechenzentrum: Warum braucht es ständig neue? Und was ist mit den alten?).

China: Staatliche Koordination

China verfolgt eine staatlich koordinierte KI-Strategie mit geplanten Ausgaben von 98 Milliarden Dollar (700 Milliarden Yuan) in 2025 – ein Anstieg von 48% gegenüber 2024. Die chinesische Regierung wird dabei 56 Milliarden Dollar beisteuern, während Internetunternehmen weitere 24 Milliarden Dollar investieren.

Von 2019 bis 2023 investierte die chinesische Regierung bereits 133 Milliarden Dollar in KI-Technologie.

Europa: Der andere Weg

Europa verfolgt einen anderen Ansatz mit Fokus auf vertrauenswürdige KI und Regulierung. Die EU-Investitionen von 20 Milliarden Euro für KI-Gigafactories sind deutlich kleiner als die amerikanischen und chinesischen Programme, aber ein wichtiger Schritt.

Deutschlands Erfolge: JAIF in Jülich und HammerHAI in Stuttgart

Trotz der gescheiterten AI-Factory-Bewerbung zeigt Deutschland beeindruckende Stärke im KI-Bereich. Hier ist eine wichtige Differenzierung notwendig: Die EU fördert sowohl „KI-Fabriken“ als auch die neue Kategorie „KI-Gigafactories“.

KI-Gigafactories sind die neu ausgeschriebene, nochmals größere Förderstufe – echte Großanlagen mit 100.000 oder mehr KI-Chips der neuesten Generation.

KI-Fabriken hingegen sind die bereits bestehende Förderlinie – leistungsstarke, vernetzte Supercomputing-Zentren, die Zugang zu KI-Rechenleistung für Forschung, Start-ups und Industrie bieten. Und hier ist Deutschland mit „JUPITER“ erfolgreich vertreten.
Bei dieser Ausschreibung im Oktober 2025 gingen die sechs Standorte nach Tschechien, Polen, Rumänien, Litauen, Spanien und die Niederlande.

JAIF – JUPITER AI Factory in Jülich

Im März 2025 gab das EuroHPC Joint Undertaking bekannt, dass am Forschungszentrum Jülich im Rheinischen Revier eine der ersten europäischen KI-Fabriken entsteht: JAIF – JUPITER Artificial Intelligence Factory.

Dreh- und Angelpunkt ist JUPITER, der neue Supercomputer der Exascale-Klasse, der im ersten Halbjahr 2025 in Betrieb ging (mehr dazu hier: Deutscher Supercomputer „Jupiter“: Effizienz vs. Masse. Europas KI-Offensive läuft an). Mit einer Rechenleistung, die pro Sekunde etwa der von einer Million Smartphones entspricht, ist er einer der schnellsten Computer der Welt. Ministerpräsident Hendrik Wüst bezeichnete es als „einen weiteren großen Schritt auf dem Weg von der Kohle zur KI„.

Wissenschaftsministerin Ina Brandes betonte: „Künstliche Intelligenz ist der neue Rohstoff im digitalen Zeitalter. In Nordrhein-Westfalen profitieren wir von dem dichtesten Wissenschaftsnetzwerk Europas. Die Einwerbung der KI-Fabrik ‚JAIF‘ belegt einmal mehr, dass wir zu den führenden KI-Regionen des Kontinents zählen“.

JAIF wird unter Leitung des Jülich Supercomputing Centre (JSC) in Zusammenarbeit mit dem KI-Zentrum der RWTH Aachen, der Fraunhofer Gesellschaft (Fraunhofer IAIS und FIT), dem Lamarr-Institut sowie den KI-Servicezentren WestAI und hessian.AISC umgesetzt.

Das Projekt wird mit rund 55 Millionen Euro von der europäischen Supercomputing-Initiative EuroHPC Joint Undertaking, dem Bundesministerium für Bildung und Forschung sowie dem Ministerium für Kultur und Wissenschaft des Landes Nordrhein-Westfalen und dem Hessischen Ministerium finanziert.

HammerHAI in Stuttgart

Parallel dazu entstand HammerHAI in Stuttgart. Das Projekt mit einem Budget von 85 Millionen Euro wird unter Koordination des HLRS umgesetzt, zusammen mit dem LRZ München, GWDG Göttingen, KIT Karlsruhe und SICOS BW.

Prof. Michael Resch, HLRS-Direktor, erklärte: „Die Schaffung einer robusten, nativen Infrastruktur für künstliche Intelligenz wurde von der europäischen und der deutschen Regierung als hohe Priorität eingestuft. HammerHAI wird schnell helfen, diesen Bedarf zu decken“.

HammerHAI ist seit April 2025 in Betrieb als eine der ersten europäischen AI Factories. Bereits über 70 Industriekunden nutzen das Ökosystem.

Wissenschaftliche Exzellenz als Standortvorteil

Beide Projekte – JAIF und HammerHAI – zeigen die wissenschaftliche Exzellenz Deutschlands im Bereich KI-Infrastruktur. Unter dem Dach des Gauss Centre for Supercomputing (GCS) kooperieren beide deutschen KI-Fabriken eng miteinander.

Die Europäische Union investiert rund 1,5 Milliarden Euro, um die Kapazitäten der besten KI-optimierten Supercomputer auszuschöpfen und bestehende Rechensysteme aufzurüsten. Deutschland profitiert weiterhin erheblich von dieser EU-Förderung im Bereich KI-Infrastruktur.

Der Unterschied zwischen „KI-Fabrik“ und „KI-Gigafactory“ ist in der öffentlichen Wahrnehmung nicht immer klar – beide sind bedeutende Infrastrukturprojekte, die sich primär in der Größenordnung und dem Zeitpunkt der Ausschreibung unterscheiden. Entscheidend ist: Deutschland verfügt mit JAIF und HammerHAI über zwei von europaweit nur sieben ersten KI-Fabriken und ist damit sehr gut aufgestellt.

Was wir daraus lernen können

Die Situation um die KI-Infrastruktur in Deutschland ist differenzierter als die Schlagzeile „keine AI-Factory“ zunächst vermuten lässt. Sie liefert wichtige Erkenntnisse:

Deutschland hat wissenschaftliche Exzellenz: Mit JAIF in Jülich und HammerHAI in Stuttgart verfügt Deutschland über zwei bedeutende, EU-geförderte KI-Fabriken. Die Standorte gehören zu den ersten sieben in Europa und zeigen die Leistungsfähigkeit der deutschen Forschungslandschaft.

Koordination bleibt eine Herausforderung: Fünf innovative Unternehmen mit eigenen starken Visionen unter einen Hut zu bringen, ist anspruchsvoll. Jede dieser Visionen hatte ihre Berechtigung und ihre Stärken. Der Wunsch, die beste Lösung durchzusetzen, ist nachvollziehbar und legitim.

Frühzeitige Abstimmung hilft: Für zukünftige Projekte könnte es hilfreich sein, früher im Prozess eine gemeinsame Grundlage zu schaffen, bevor individuelle Konzepte zu weit entwickelt sind.

Investitionsmut ist vorhanden: Die beteiligten Unternehmen sind für ihren positiven Mut und ihre Zukunftsorientierung bekannt. Diese Stärken bleiben erhalten, unabhängig vom Ausgang dieser einen Bewerbung.

Deutschland hat die Mittel: Wir sind kein armes Land. Die EU-Förderung wäre hilfreich gewesen, aber Deutschland hat die finanziellen Ressourcen für eigene KI-Investitionen. Was es braucht, ist die Entschlossenheit, diese Investitionen zu tätigen.

Strukturelle Herausforderungen angehen: Energiepreise und bürokratische Prozesse bleiben Themen, die Deutschland angehen muss, um im globalen Wettbewerb attraktiv zu bleiben.

Prof. Hoos fasst die Herausforderung zusammen: „Wir dürfen uns nicht darauf verlassen, dass Unternehmen wie Microsoft, OpenAI oder Meta diese Probleme für uns lösen“.

Deutschland hat innovative Unternehmen mit starken Ideen und eine exzellente Forschungslandschaft mit bedeutenden KI-Infrastrukturprojekten. Was wir brauchen, ist die Bereitschaft, noch enger zusammenzuarbeiten und die vorhandenen Ressourcen mutig einzusetzen. Die gescheiterte AI-Factory-Bewerbung ist eine Erfahrung – die erfolgreichen KI-Fabriken in Jülich und Stuttgart sind der Beweis, dass Deutschland im europäischen KI-Wettbewerb eine starke Position hat. Das ist keine Schwäche, sondern eine solide Grundlage für die Zukunft. Durch gemeinschaftliches Vorgehen würden sich diese Stärken aber nochmals erhöhen.