Europa diskutiert KI als Technologiefrage. Es ist eine institutionelle. Wer heute nicht in Rechenkapazitäten, Dateninfrastruktur und Schnittstellenkontrolle investiert, kauft sich morgen in eine Abhängigkeit ein, die strukturell nicht mehr reversibel ist — und die bestehende Produktivitätslücken nicht schließt, sondern zementiert.
I. Die Allokation läuft bereits
Infrastrukturabhängigkeiten entstehen nicht durch Entscheidungen. Sie entstehen durch unterlassene Entscheidungen — durch das Versäumnis, zum richtigen Zeitpunkt Kapazitäten aufzubauen, Schnittstellen zu kontrollieren, Alternativen offenzuhalten. Wenn die Abhängigkeit sichtbar wird, ist sie bereits eingepreist.
Das gilt für Energie. Es galt für Halbleiter. Und es gilt jetzt für KI-Infrastruktur.
Der entscheidende Punkt ist nicht, welche Modelle heute besser oder schlechter sind. Es geht um etwas Vorgelagertes: Rechenkapazitäten werden heute allokiert. Rechenzentren werden heute gebaut. Chipproduktion wird heute unter Vertrag genommen. Wer in diesem Fenster nicht präsent ist, kauft sich später zu Konditionen ein, die er nicht gesetzt hat — in eine Infrastruktur, die ein anderer gebaut hat, nach dessen Logik, unter dessen Jurisdiktion.
Das ist keine Prognose. Es ist eine Bestandsaufnahme laufender Prozesse.
II. Architekturmacht: Wer die Schnittstellen kontrolliert
Henderson und Clark haben 1990 gezeigt, dass technologische Führerschaft nicht primär durch überlegene Komponenten entsteht, sondern durch Kontrolle über die Architektur — die Schnittstellen zwischen Komponenten, die Regeln ihrer Interaktion, die Standards ihrer Verbindung. Wer die Architektur definiert, definiert die Abhängigkeiten aller anderen.
KI-Infrastruktur folgt exakt dieser Logik. Die relevante Schicht ist nicht das Modell — Modelle sind zunehmend austauschbar oder quelloffen. Die relevante Schicht ist darunter: Compute-Infrastruktur, Trainingsdateninfrastruktur, API-Ökosysteme, Entwicklerplattformen. Wer diese Schicht kontrolliert, kontrolliert die Bedingungen, unter denen alle anderen — Unternehmen, Behörden, Forschungseinrichtungen — arbeiten.
Europa ist in dieser Schicht strukturell abwesend. Es gibt keine europäische Hyperscaler-Infrastruktur von globaler Bedeutung. Es gibt keinen europäischen Chip-Stack. Es gibt keinen kohärenten europäischen Datenbinnenmarkt, der als Trainingsbasis funktioniert. Was es gibt, sind Regulierungsrahmen, die Haftung verteilen — aber keine institutionelle Kapazität, die Architekturmacht aufbaut.
Die Folge ist nicht Schwäche in einem Markt. Die Folge ist strukturelle Abhängigkeit von Architekturen, die andere entworfen haben — mit allen Implikationen für Preisgestaltung, Datenzugang, geopolitische Verwundbarkeit und die Fähigkeit, eigene Standards zu setzen.
III. Pfadabhängigkeit: Warum Umkehr so schwer ist
Infrastrukturabhängigkeiten sind nicht einfach teuer zu überwinden. Sie sind institutionell selbstverstärkend.
Das Muster ist bekannt. Unternehmen integrieren externe Infrastruktur in ihre Prozesse. Entwickler lernen auf bestimmten Plattformen. Daten akkumulieren in bestimmten Systemen. Regulierungsstandards werden auf bestehende Infrastrukturen kalibriert. Mit jeder dieser Entscheidungen steigen die Wechselkosten. Was als pragmatische Lösung beginnt, wird zur strukturellen Voraussetzung — und schließlich zur institutionellen Tatsache.
Bei KI-Infrastruktur kommt ein zusätzlicher Mechanismus hinzu: Lerneffekte sind kumulativ und nicht-linear. Modelle verbessern sich durch Nutzungsdaten. Wer heute mehr Nutzer hat, hat morgen bessere Daten, übermorgen bessere Modelle — und damit mehr Nutzer. Dieser Mechanismus begünstigt systematisch diejenigen, die früh skaliert haben. Er bestraft strukturell diejenigen, die später einsteigen wollen.
Das bedeutet: Das Fenster für den Aufbau einer wettbewerbsfähigen europäischen Infrastruktur schließt sich nicht langsam. Es schließt sich mit zunehmender Geschwindigkeit.
IV. Die Produktivitätslücke wird strukturell
Der im September 2024 veröffentlichte Bericht zur Zukunft der europäischen Wettbewerbsfähigkeit, der sog. Draghi-Report, ist in seiner Diagnose schonungslos. Europas Produktivitätswachstum hinkt dem der USA seit über zwei Jahrzehnten hinterher. Die Lücke beim Pro-Kopf-BIP wächst — und sie ist, so Draghis Befund, nicht konjunkturell erklärbar. Sie ist strukturell: getrieben durch den Rückstand in der Digitalisierung und in der Entwicklung fortgeschrittener Technologien. Um diese Lücke zu schließen, sind nach Draghis Kalkulation 750 bis 800 Milliarden Euro Jahresinvestition erforderlich. Zum Vergleich: Die USA haben allein durch den Inflation Reduction Act, den Infrastructure and Jobs Act und den CHIPS and Science Act zusammen rund zwei Billionen Dollar in ihre Wirtschaft investiert. Parallel dazu hat der BDI für Deutschland bis 2030 einen eigenständigen Investitionsbedarf von 1,4 Billionen Euro errechnet — eine Zahl, die der damalige BDI-Präsident Russwurm selbst als „irre viel Geld“ bezeichnete, während er gleichzeitig die schleichende Deindustrialisierung des Mittelstands als bereits eingetretenes Phänomen beschrieb.
Draghi identifiziert drei strukturelle Defizite, die sich gegenseitig verstärken: Europa setzt keine klaren Prioritäten und handelt nicht koordiniert; regulatorische Lasten hemmen Innovation, insbesondere für KMU; und ein fragmentierter Binnenmarkt treibt wachstumsstarke Unternehmen ins Ausland. Zwischen 2008 und 2011 verließen 30 Prozent der europäischen Start-ups mit Milliardenbewertung den Kontinent in Richtung USA. Das ist kein Ausreißer. Es ist ein Systemsignal.
Konkret für KI benennt der Bericht das Problem präzise: Beschränkungen bei der Datenspeicherung und -verarbeitung erhöhen Compliance-Kosten und verhindern den Aufbau großer, integrierter Datensätze für das Training von Modellen. Die Folge ist ein struktureller Wettbewerbsnachteil, der nicht durch bessere Förderformate zu kompensieren ist. Gleichzeitig zeigt der Abstand in der Modellentwicklung, wie weit der Rückstand bereits ist: 2024 haben die USA 40 bedeutende KI-Modelle produziert, Europa drei.
Draghis Antwort ist investiv, nicht primär regulatorisch. Er schlägt vor, das Euro-HPC-Netzwerk für ein föderiertes KI-Modell zu öffnen, das öffentliche und private Infrastruktur kombiniert. Öffentliche Rechenkapazitäten sollen innovativen KMU gegen Eigenkapitalbeteiligungen oder Lizenzgebühren zur Verfügung gestellt werden — ein Ansatz, der Compute als kollektive Ressource begreift, nicht als Marktware. Ergänzend empfiehlt der Bericht den Aufbau eines EU Cloud and AI Development Act, der Hyperscaling-Kapazitäten harmonisiert und europäische Beschaffungsprozesse koordiniert.
Der Bericht ist ein Jahr später — nach einer Folgekonferenz im September 2025 — noch immer vor allem Dokument. Die Lücke zwischen Ambition und Umsetzung ist das persistenteste Muster europäischer Industriepolitik. Nur rund 13,5 Prozent der europäischen Unternehmen haben KI bis 2024 tatsächlich adoptiert. Europa produziert Frameworks. Was fehlt, ist die institutionelle Kapazität, Frameworks in Marktstrukturen zu übersetzen.
Das ist der makroökonomische Kern des Problems. Eine Produktivitätslücke, die durch eigene Investitionen und Innovationen prinzipiell schließbar ist, wird zur strukturellen Abhängigkeit, wenn das Werkzeug, das Produktivität antreibt, vom Konkurrenten kontrolliert wird — zu dessen Konditionen, mit dessen Prioritäten, unter dessen regulatorischer Logik. Wer die Infrastruktur nicht kontrolliert, kontrolliert auch nicht die Bedingungen seiner eigenen Produktivitätsentwicklung.
V. Was institutionelle Kapazität bedeutet
Der Fehler wäre, das Problem als Frage nationaler Champions zu behandeln. Es reicht nicht, ein europäisches KI-Unternehmen zu haben. Entscheidend ist, ob Europa die institutionellen Voraussetzungen aufbaut, die verhindern, dass auch europäische Unternehmen zu Architekturnehmern werden — abhängig von Infrastrukturen, die sie nicht kontrollieren.
Das erfordert mehr als Förderformate und Haftungsrahmen. Es erfordert eine koordinierte Compute-Infrastruktur auf europäischer Ebene, eine kohärente Datenstrategie, die Trainingsdaten als kollektive Ressource begreift, und eine öffentliche Beschaffungsstrategie, die Nachfrage als Kapazitätsaufbau versteht — nicht als Einkauf von Diensten.
Die Schwierigkeit ist institutioneller Natur. Europas politische Ökonomie tendiert zu regulatorischer Koordination, nicht zu investiver. Das AI Act ist das Paradebeispiel: ein Rahmen, der Risiken adressiert, aber keine Kapazitäten schafft. Regulierung und Kapazitätsaufbau sind nicht dasselbe — und in einem Fenster, das sich schließt, ist der Unterschied entscheidend.
Die stille Allokation läuft. Die Frage ist nicht, ob Europa das bemerkt. Die Frage ist, ob es die institutionelle Kapazität hat, daraus eine Entscheidung zu machen.
Ralf Keuper