KI in der Industrie: Europas Chance?
Stagnierende Wirtschaft, geopolitische Spannungen und technologischer Rückstand: Für die europäischen Staatschefs war Davos alles andere als ein Schaulaufen. Ausgerechnet Europas relative Schwäche in der IT könnte nun neue Türen öffnen – glaubt Nvidia-CEO Jensen Huang.
Künstliche Intelligenz dominierte die Debatten in Davos. Rechenleistung ausbauen, Daten erschließen, Fachkräfte gewinnen – auch Europa will im globalen KI-Wettbewerb mithalten. Doch im Rennen um führende KI-Anwendungen dürfte der Rückstand auf die Vereinigten Staaten kaum noch aufzuholen sein. Die großen amerikanischen Technologiekonzerne verfügen über gewaltige Datenbestände, weitreichende Patente und eingespielte Software-Ökosysteme. Mit OpenAI und Google haben sie die Standards gesetzt; zuletzt konnte das chinesische Unternehmen DeepSeek durch seine größere Effizienz aufschließen.
Der Nvidia-Vorstandsvorsitzende Jensen Huang hält es dennoch für verfehlt, Europas Perspektiven ausschließlich an diesem Wettbewerb zu messen. Der Kontinent werde die Software-Ära nicht dominieren – müsse es aber auch nicht. Entscheidend sei der nächste Entwicklungsschritt der KI, der sich weniger auf das Generieren von Inhalten („Generative AI“) als auf die physische Produktion konzentriere. Europas Stärke liege traditionell in Industrie, Maschinenbau und kapitalintensiven Anlagen. Diese Struktur könne im Zeitalter der sogenannten „Physical AI“ an Bedeutung gewinnen.
Tatsächlich verlagert sich der Einsatz von KI zunehmend in Fabriken und Produktionshallen. Während Algorithmen immer häufiger selbst Software erzeugen, werden KI-Systeme eingesetzt, um industrielle Prozesse zu analysieren, Maschinen zu steuern und Roboter in der Fertigung zu koordinieren. Das Versprechen lautet höhere Produktivität entlang der gesamten industriellen Wertschöpfungskette.
Für Europa eröffnet sich damit eine Alternative zum direkten Wettbewerb mit digitalen Quasi-Monopolisten wie Meta, Amazon oder Google. Allerdings ist auch diese Strategie keineswegs risikofrei. Huang selbst verweist auf den hohen Investitionsbedarf: Ohne leistungsfähige Energieinfrastruktur, stabile Netze und ausreichend Rechenkapazitäten bleibt industrielle KI ein theoretisches Konzept. Angesichts hoher Energiepreise und angespannter öffentlicher Haushalte ist offen, wie schnell Europa diese Voraussetzungen schaffen kann. Außerdem ist der aktuelle europäische Regulierungsrahmen („EU AI-Act“) auf die Entwicklung industrieller KI noch nicht angepasst.
Zugleich wächst in der Bevölkerung die Skepsis gegenüber künstlicher Intelligenz. Diskutiert werden Arbeitsplatzverluste, Deepfakes, die zunehmende Verbreitung minderwertiger KI-Inhalte sowie ungelöste urheberrechtliche Fragen. Diese Debatten verlaufen jedoch parallel zu einer Entwicklung, die sich kaum aufhalten lässt. Unternehmen setzen KI bereits breit ein – nicht aus gesellschaftlicher Überzeugung, sondern aus wirtschaftlichem Kalkül. Effizienzgewinne und neue Geschäftsmodelle wiegen schwerer als ungeklärte normative Fragen.
Gerade daraus ergibt sich eine zentrale wirtschaftspolitische Herausforderung. Wenn KI unabhängig von gesellschaftlicher Akzeptanz voranschreitet, entscheidet die Verteilung ihrer Erträge über politische Stabilität. Vergütungsmodelle für Kreative, deren Werke als Trainingsdaten dienen, die Teilhabe breiter Bevölkerungsschichten an Produktivitätsgewinnen und verlässliche Übergänge für Beschäftigte in besonders betroffenen Branchen werden zu Standortfaktoren.
Huang widerspricht der verbreiteten Vorstellung eines massiven Beschäftigungsabbaus. KI, so seine These, verlagere Arbeit, statt sie zu vernichten. Routinetätigkeiten im Büro und einfache industrielle Arbeiten könnten durch anspruchsvollere Tätigkeiten im Handwerk und in der Industrie ersetzt werden. Auch eine Stärkung personenbezogener Dienstleistungen hält er für möglich, da steigende Nachfrage dort kaum durch Automatisierung abgefedert werden kann. Ob diese Anpassungsprozesse jedoch schnell genug verlaufen, bleibt offen.
In Davos zählte diese Sichtweise zu den wenigen positiven Erzählungen für den Wirtschaftsstandort Europa – abgesehen von der derzeit wachsenden Rüstungsindustrie. Gleichwohl hängt eine erfolgreiche Physical-AI-Strategie von weiteren Voraussetzungen ab. Neben einem konsistenten europäischen Regulierungsrahmen wird entscheidend sein, ob Unternehmen bereit sind, industrielle Daten in gemeinsamen Standards zu bündeln. Für Unternehmensdaten gelten weniger strenge Datenschutzauflagen als für personenbezogene Informationen. Ihre systematische Erfassung und Nutzung könnte ein Wettbewerbsvorteil sein – setzt jedoch Kooperation voraus, wo bislang oft Abschottung dominiert.
Am Ende steht damit weniger eine technologische als eine politische Frage. Huang formulierte sie in Davos ungewöhnlich offen: Entscheidend sei, ob auch der „durchschnittliche Rentner und der durchschnittliche Sparer“ vom KI-getriebenen Wachstum profitierten. Ohne eine glaubhafte Antwort darauf droht auch Europas vermeintliche KI-Chance an Akzeptanzproblemen zu scheitern.