Der KI-Maschinist

Von Deutschlands Infrastruktur-Front gibt es erfreuliche Nachrichten: Anfang Februar hat die Deutsche Telekom in München – direkt am Rande des Englischen Gartens im Tucherpark – ein hochmodernes KI-Rechenzentrum in Betrieb genommen. In einem vollständig revitalisierten, ehemals von der HypoVereinsbank genutzten unterirdischen Datenzentrum erstrecken sich auf sechs Stockwerken etwa 10.700 Quadratmeter High-Performance-Infrastruktur. Herzstück sind rund 10.000 Nvidia-Blackwell-GPUs, die eine Rechenleistung von bis zu 0,5 ExaFLOPS liefern – genug, um theoretisch alle 450 Millionen EU-Bürger gleichzeitig mit einem KI-Assistenten zu versorgen. Den Deal für rund eine Milliarde Euro fädelte Nvidia-Chef Jensen Huang, dessen Markenzeichen ein breites Grinsen und seine schwarze Lederjacke sind, bei Telekom-Chef Tim Höttges persönlich ein. Die leistungsfähigen Chips des US-Herstellers sind der Goldstandard für Cloud-Anbieter und ihre Rechenzentren – oder wie der Nvidia-Chef sie lieber nennt: KI-Fabriken („AI Factories“), die künstliche Intelligenz in industriellem Maßstab produzieren – ähnlich wie eine klassische Fabrik Rohstoffe in fertige Produkte umwandelt.    
 

Die Wahl des Standorts München für die KI-Fabrik ist kein Zufall. Nirgendwo sonst in Deutschland ist die Dichte potenzieller Großkunden aus der Industrie höher – jener Branche, die nach Sprachmodellen und Chatbots nun im Zentrum der dritten KI-Welle steht. Für die Industrie wird KI zum entscheidenden Produktionsfaktor. Ein anschauliches Beispiel ist BMWs „Virtual Factory“: Digitale Zwillinge aller 30 weltweiten Produktionsstandorte ermöglichen eine schnellere Umsetzung neuer Produktionen, Kollisionsvermeidung und eine beschleunigte Markteinführung neuer Modelle. Kein Zufall also, dass auch Google sein riesiges Datenzentrum in Kronstorf nahe den Industriezentren Linz und Steyr hochfährt. Ob autonomes Fahren, humanoide Roboter, selbstoptimierende Maschinen oder diagnostische KI-Systeme – die wachsende Zahl an KI-Anwendungen verlangt exponentiell mehr Rechenleistung. Alphabet investiert allein 2026 zwischen 175 und 185 Milliarden US-Dollar in neue Serverfarmen. Larry Fink, Chef des weltgrößten ­Vermögensverwalters BlackRock, sieht ­Rechenzentren als Fundament der digitalen Wirtschaft: Wer sie baut, kontrolliert die Zukunft. Im Oktober 2025 erwarb ein Konsortium unter Führung von ­BlackRock (über Global Infrastructure Partners), Microsoft, Nvidia, MGX (Abu Dhabi) und xAI den Rechenzen­trumsbetreiber ­Aligned Data Centers für rund 40  Milliarden US-Dollar – der bislang größte Deal dieser Art weltweit. Es ­entstehen offene Allianzen wie die AI Infra­structure Partnership (AIP), bei der BlackRock maßgeblicher Geldgeber ist. Microsoft ­steuert Cloud-Expertise bei, ­Nvidia die Chips – mit von der Partie sind auch Elon Musks xAI sowie Öl-Milliarden aus Abu Dhabi, die nun in ­Silizium fließen.
 

„Der Bedarf wird sich in den nächsten zehn Jahren ­vervierfachen und Rechenzentren werden eine vergleichbare strategische Bedeutung erlangen wie große Wasserkraftwerke oder andere klassische Grundlast-Infrastrukturen“, sagt Erich Stadlberger, Leiter der Ab­teilung Private Banking & Asset Management der Oberbank in Linz. Der Bau eines modernen Rechenzentrums ist extrem kapitalintensiv – die Kosten belaufen sich schnell auf Hunderte Millionen bis Milliarden US-Dollar. Rund 80 Prozent der Gesamtkosten entfallen dabei auf die Hardware, vor allem auf die teuren KI-Chips. In diesem hochprofitablen Markt dominiert Nvidia nach wie vor mit einem Marktanteil von etwa 90  Prozent. Diese ­quasi monopol­artige Stellung erklärt, warum ­Nvidia derzeit mit einer Börsenkapitalisierung von rund 4,5  Billionen US-Dollar (Stand: Anfang Februar 2026) das wertvollste Unternehmen aller Zeiten ist – und zeitweise sogar die 5-Billionen-Dollar-­Marke überschritten hat. Diese ­Dominanz macht die Kalifornier nicht nur zum zentralen Profiteur des KI-Booms, sondern unterstreicht auch, wie abhängig die gesamte digitale Infrastruktur von wenigen Schlüsseltechnologien geworden ist: Ein Unternehmen kontrolliert den Großteil der „Motoren“, die unsere Cloud-, KI- und Rechenzentren antreiben. 
 

Für Stadlberger sind das klare Indizien gegen ein Platzen der viel beschworenen KI-Blase. Anders als bei der Dotcom-Blase vor mehr als 25 Jahren verfügen die führenden Player über exzellente Bilanzen. Allein die vier größten US-Techkonzerne haben in diesem Jahr gemeinsam über 650 Milliarden Dollar an KI-Investitionen angekündigt. „Ein Großteil davon wird nicht fremdfinanziert, sondern aus Cashflow und Gewinnen bestritten“, betont Stadlberger beim traditionellen ­Kapitalmarktausblick der Oberbank. Eine Gefahr sieht er jedoch in den intensiven Kreuzbeteiligungen dieses Ökosystems. Die FAZ beschreibt den Finanzierungskreislauf so: Nvidia investiert bis zu 100 Milliarden US-Dollar in Open­AI – OpenAI kauft damit Nvidia-Chips. ­Oracle baut ­Rechenzentren, die ­OpenAI mietet – finanziert aus den von ­OpenAI in Aussicht gestellten Mieteinnahmen. Der Vergleich mit einem Drogendealer, der seine Kunden finanziert, ist nicht ganz abwegig. „Bekommt einer dieser Player ernsthafte Probleme, kann das eine Kettenreaktion auslösen“, warnt Stadlberger. Europa ist bei diesem Wettlauf in keiner komfortablen Position. Laut ING investieren die USA etwa fünfmal so viel in KI-Rechenzentren wie ­Europa, China dreimal so viel. Nvidia allein kündigte an, bis 2029 rund 500 Milliarden US-Dollar in US-Infra­struktur zu stecken. Zum Vergleich: Der gesamte EU-„InvestAI“-Plan umfasst 200 Milliarden Euro. Auch beim Stromverbrauch wird mit ungleichen Waffen gekämpft. Während China neue Kohlekraftwerke hochfährt, reaktiviert die USA das stillgelegte Kernkraftwerk Three Mile Island als Crane Clean Energy Center. Ab 2028 fließen dessen 835  Megawatt CO₂-freie Leistung vollständig in Microsofts ­Rechenzentren – finanziert durch einen Deal über 1,6  Milliarden US-Dollar. In ­Europa kaum vorstellbar.