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NEWSLETTER 15/2026:
KI-Reihe II: Bei der industriellen KI hat Europa eine zweite Chance

In der zweiten Ausgabe meiner Reihe über Künstliche Intelligenz geht es um die Chancen Europas beim großen KI-Boom. Bezüglich der großen Basismodelle und was Rechenleistung angeht sind wir hier klar abgehängt. Aber jetzt geht es um die zweite Runde: die produktive Integration von sicheren KI-Anwendungen in sämtliche Arbeitsprozesse der Unternehmen. Dazu ist vor allem Kompetenz und detailliertes Branchen-Knowhow erforderlich. Erst mit ausreichend Erfahrung und Daten über sämtliche Prozessschritte können spezialisierte Modelle trainiert und erfolgreich implementiert werden. Dann kann die KI ganze Industrien verändern, z.B. in der Medikamentenentwicklung, autonomen Mobilität, Robotik und Fertigungstechnologie. Für diese industrielle KI hat Europa und insbesondere Deutschland aber sehr gute Startvoraussetzungen, dank der starken Basis im Ingenieurwissen, hochwertigen Produktionsdaten und vielen Talenten aus Hochschulen und Forschungseinrichtungen.

Quelle: Our World in Date, 30.06.2026
Im laufenden KI-Rennen ging es bisher vor allem um Chat-bots, Rechenleistung, spezielle Grafik-Chips und den Auf-bau großer Basismodelle. Die dominierenden amerikani-schen KI-Entwickler OpenAI und Anthropic, die Tech-Giganten Amazon, Microsoft, Alphabet (Google) und Meta (Facebook) sowie der Chipentwickler Nvidia haben hier eindeutig Standards gesetzt und eine enorme Plattform-macht aufgebaut. Die US-Hyperscaler (weltweite Cloud-Anbieter) wollen in diesem Jahr mehr als 725 Mrd. USD in KI-Infrastruktur investieren, v.a. in Rechenzentren, Chips, Stromversorgung und Kühlung. Und auch China ist mit Staatskapital und industrieller Strategie kräftig dabei: Die Firmen DeepSeek und jüngst Moonshot AI mit Kimi K3 haben KI-Sprachmodelle als Open Source veröffentlicht, die mit den US-Pendants ohne weiteres mithalten können. Im Vergleich dazu hat Europa beim Tech-Wettstreit und KI-Basismodellen kaum eine Chance.

Doch jetzt beginnt die zweite Runde der KI-Implementie-rung, in der Masse statt Klasse nicht mehr das alleinige Maß ist. Sprachmodelle sind zur Standardtechnologie geworden, aber durch ständige Updates mit aktuellen bzw. noch mehr Datensätzen sehr schnell veraltet. Auch aus 

Kosten- und Effizienzgründen geht es jetzt mehr um kon-krete Anwendungen und Agenten, die eigenständig Aufga-ben übernehmen und Prozesse steuern. Und Sprachmo-delle werden mit öffentlich zugänglichen Daten trainiert und haben ihre Stärken vor allem bei Bürotätigkeiten, in der Verwaltung, im Kundenservice oder in der IT- und Kreativ-branche. Wenn es allerdings um industrielle Anwendungen geht, um Produktionsprozesse, Robotertechnologie, die Materialforschung oder Medikamentenentwicklung, sind spezialisierte und sichere KI-Modelle erforderlich.

Die Potenziale der Künstlichen Intelligenz werden erst dann gehoben, wenn die Technologie im Kerngeschäft der Unter-nehmen ankommt und die gesamte Unternehmenskultur und die internen Prozesse angepasst sind. Hierzu muss entsprechende KI-Kompetenz mit detailliertem Branchen-Knowhow zusammengeführt werden. Erst auf Basis der langjährigen Erfahrung im Unternehmen und ausreichend Daten über sämtliche Prozessschritte können spezialisierte Modelle trainiert und erfolgreich implementiert werden. Auch zur Wahrung von Geschäftsgeheimnissen ist es wichtig, individuelle Ansätze im eigenen Unternehmen zu betreiben.

Diese sogenannte industrielle oder physische KI entschei-det darüber, ob die Anwendungen zuverlässig und produk-tiv in den Geschäftsprozess integriert und dadurch ganze

Industrien effizienter und innovativer werden können, z.B. in der Pharmazeutik, autonomen Mobilität, Robotik oder Fertigungstechnologie (Mensch-Maschine-Kollaboration). Und genau in diesen Bereichen haben wir exzellente Start-bedingungen. Nirgendwo sonst gibt es so viele gute (Echt-zeit-) Daten aus Industrieprozessen wie in Deutschland. Zusammen mit der starken Basis im Maschinenbau und tiefem Ingenieurwissen können KI-Modelle gezielt zur Prozessoptimierung, Qualitätssicherung, vorausschauen-den Wartung und autonomen Fertigungssteuerung ent-wickelt werden.

Daneben stammen viele der erfolgreichsten KI-Unterneh-men in Europa nicht aus dem Konsumentenmarkt, sondern werden aus Universitäten und Forschungslaboren ausge-gründet. Wir ziehen unseren Vorteil weder aus dem Kapital noch aus der Infrastruktur, sondern aus der Anzahl der (Tech-)Talente. Hier ist Europa im Vergleich mit den USA absolut auf gleicher Höhe. Mit den vielfältigen Forschungs-einrichtungen und dem zunehmenden Transfer in produk-tive Anwendungen kann sich Europa auf das konzentrieren, was wir wollen: Technologien, die reale Probleme lösen und KI-Systeme, die nachhaltig zur Effizienzsteigerung und Qualitätsverbesserung beitragen. Dies aber mit echten Sicherheitsgarantien. Für eine derartige ‚souveräne‘ KI unter eigener Kontrolle, auf eigener Infrastruktur und nach eigenen Regeln lockt eine Milliardenmarkt.

Deep-Dive mit Datenmaterial und Grafiken

Quelle: Cisco State of Industrial AI Report 2026, 17.04.2026

Gemäß des „State of Industrial AI Report“ des Netzwerk-Ausrüsters Cisco aus dem April dieses Jahres nutzen 65 Prozent der deutschen Industriebetriebe bereits KI-Anwen-dungen in laufenden Prozessen. Damit ist Deutschland führend beim Einsatz von KI in der Industrie. Weltweit liegt der Anteil bei 61%, im Europa-Vergleich nur bei 56%. Be-reits heute erkennt (nach der Studie) jedes vierte Unter-nehmen konkrete Ergebnisverbesserungen durch den KI-Einsatz, weitere 65% erwarten dies in den kommenden zwei Jahren.

Auf Basis des KfW-Mittelstandspanel kommt eine gemein-same Studie des ZEW Mannheim und KfW Research eben-falls aus dem April zu dem Ergebnis, dass die Produktivität eines Unternehmens mit der Höhe seines Digitalisierungs-grads steigt. Eine Erhöhung des digitalen Kapitalstocks um 10% steigert die Produktivität im Schnitt um 0,2%. Unter-nehmen mit bereits hohem Digitalisierungsgrad profitieren besonders stark von weiteren IT-Investitionen mit einem Produktivitätszuwachs von 0,8%, da sie besser in der Lage sind, digitale Potenziale auszuschöpfen.

Ein weiteres Datum ist in diesem Zusammenhang beson-ders interessant: Wie der Branchendienst für private Kapitalmärkte PitchBook ermittelt hat, ist fast jedes vierte mit Venture-Capital finanzierte Start-up in Europa inzwi-schen ein KI-Unternehmen. Das Funding für KI-Startups machte in 2026 sage und schreibe 60% des bisherigen Gesamtwerts aller VC-Transaktionen aus, verglichen mit einem KI-Fundinganteil von 38% im Jahr 2025. Das Trans-aktionsvolumen im KI-Bereich erreichte mit 26,5 Mrd. Euro damit bereits zum ersten Halbjahr 2026 den Gesamtwert des Vorjahres (eine andere Quelle nennt 23 Mrd. USD, eine Steigerung um 130% zum 1. Halbjahr 2025, siehe Handels-blatt-Grafik).

Gemäß PitchBook gibt es mittlerweile fast 11.000 KI-Unternehmen in Europa. Aus Deutschland werden hier 1.194 KI-Startups gezählt (nach UK mit 2.902 und vor Frankreich mit 1.033 jungen KI-Firmen). Nach der Studie von Prosus und Dealroom (siehe unten) gibt es mittlerweile in Europa genauso viele KI-Startups wie in den USA.

In den vergangenen Monaten haben mehrere europäische KI-Startups Finanzierungsrunden abgeschlossen, die noch vor wenigen Jahren undenkbar gewesen wären:

  • So stellten im Juli institutionelle Investoren dem auf KI im Verteidigungssektor spezialisierten deutschen Unternehmen Helsing 1,8 Mrd. USD neu zur Ver-fügung. Die dadurch erzielte Bewertung von 18 Mrd. USD macht Helsing zu einem der wertvollsten KI-Firmen in Europa.
  • Ebenfalls im Juli erhielt das britische Start-up CuspAI, das KI zur Entwicklung neuer Materialien einsetzt, 450 Mio. USD und wird jetzt mit 2,6 Mrd. USD bewertet.
  • Das schwedische Legal-Tech KI-Unternehmen Legora sammelte im April/Mai insgesamt 600 Mio. USD ein und kommt damit auf einen Unternehmens-wert von 5,6 Mrd. USD.
  • Nachdem das aus der Forschung stammende polnisch-britisch Start-up ElevenLabs für KI-Sprach-generierung bereits im Februar 500 Mio. USD neues Kapital erhalten hatte, soll jetzt eine sekundäre Aktienplatzierung zu einem Unternehmenswert bis zu 22 Mrd. USD führen.
  • Lovable aus Schweden erzeugt mit KI aus Textein-gaben fertige Apps und Webseiten und wurde in der letzten Finanzierungsrunde mit 6,6 Mrd. USD bewer-tet. Jüngst wurde verkündigt, in einer neuerlichen Runde einen Wert von 13,3 Mrd. USD zu erzielen.
  • Das deutsche KI-Startup NEURA Robotics, das Sensorik mit physischer KI verbindet, soll aktuell bis zu 1,4 Mrd. USD an neuer Finanzierung erhalten und damit einen Unternehmenswert von 7 Mrd. USD er-reichen.
  • Das deutsche KI-Startup Parloa zur Automatisierung des Kundenservice erhielt zuletzt 350 Mio. USD und wird mit 4 Mrd. USD bewertet.
  • AMI Labs wurde erst vor einem halben Jahr vom „Godfather of AI“ Yann LeCun (Chefwissenschaftler für KI bei Meta bis Ende 2025) bewusst in Europa gegründet, um in Abgrenzung zu reinen Sprachmo-dellen die physische Realität und kausale Zusam-menhänge zu verstehen und vorherzusagen (soge-nannte KI-Weltmodelle). Im März wurden dafür 1,0 Mrd. USD als bislang größte Seed-Runde eines europäischen Start-ups von Investoren zur Ver-fügung gestellt.

Die größten europäischen KI-Firmen erreichen damit mittlerweile Bewertungen in zweistelliger Milliardenhöhe: Der europäische Hoffnungsträger für Sprachmodelle Mistral aus Frankreich verhandelt gerade über eine Kapitalaufnahme von 3 Mrd. USD und würde damit um die 20 Mrd. USD bewertet. Das britische Unternehmen Isomophic Labs für Medikamentenentwicklung mittels KI wird auf einen Wert von 15-20 Mrd. USD geschätzt. Die Cambridge-Ausgründung Wayve entwickelt für autonomes Fahren ein KI-System für die ganzheitliche Modellierung von Verkehrssituationen und wurde im Februar mit 8,6 Mrd. USD bewertet.

Wayvs und ElevenLabs gelten als europäische Vorzeige-Startups, da sie aus einem Forschungsumfeld stammen, eigene Modelle entwickeln und mit europäischen Teams und vergleichsweise wenig Kapital weltweit konkurrenz-fähige Technologien entwickeln. Genauso wie das deutsche Start-up Black Forest Labs, das mit einer Unternehmens-bewertung von 3,25 Mrd. USD in der Weltklasse hochleis-tungsfähiger generativer Bildmodelle spielt.

Diese Beispiele zeigen, dass insbesondere Deutschland  im DeepTech-Bereich von der besonderen Kombination  aus Industrie, Forschungseinrichtungen, Universitäten und Mittelstand profitieren kann. Bezüglich der Qualität der Grundlagenforschung im KI-Bereich stellt zum Beispiel    der OECD Artificial Intelligence Review Germany bereits  im Jahr 2024 fest: „Deutschland nimmt weltweit eine Spitzenposition ein und zeichnet sich insbesondere in den Bereichen Robotik, Automatisierung sowie in der KI-For-schung im Energie- und Fertigungssektor aus. Deutsche Forschungseinrichtungen wie die Max-Planck-Gesellschaft und Siemens zählen weltweit zur Spitzenklasse.“ 
Deutschland stellte demnach 2024 rund 10,4 % aller welt-weiten universitären KI-Kurse und liegt damit global auf Platz 2 hinter den USA. Gemäß Branchenverband Bitkom gehört Deutschland auch heute noch zu den Top fünf, sowohl bei Quantität, als auch bei der Qualität der For-schung.

Über einen Handelsblatt-Artikel vom 21.06.2026 bin ich auf die Studie „State of AI in Europe: The Invisible Giant“ aus dem März 2026 von Prosus und Dealroom gestoßen, die hervorragendes Datenmaterial für einen Vergleich der KI-Kapazitäten von Europa mit den USA liefert (ganz unten noch zwei Grafiken aus der Studie, die absolut lesenwert 

ist und auch Empfehlungen für die Förderung der KI in Europa enthält). Hier nur der für mich doch überraschende Befund, dass Europa mit 325.000 KI-Talenten (Forscher in Industrie und Wissenschaft) absolut auf Augenhöhe mit den USA ist, siehe Grafik. Bei den akademischen Forschern liegt Europa sogar vorne. Drei der zehn weltweit am häufig-sten zitierten KI-Wissenschaftler sind Europäer. Zudem hat sich der Abwanderungstrend von Top-Forschern in die USA in den letzten zwei Jahren stark verlangsamt.

Um meine Ausführungen nicht noch mehr in die Länger zu ziehen nur noch kurz ein paar weitere Aspekte und die zwei sehr gut zusammenfassenden Grafiken.

Das Thema Datenhoheit, Sicherheit und Resilienz wird in Europa zunehmend sehr ernst genommen. Ernsthafte Anstrengungen werden nun unternommen, große autono-me europäische Cloud-Lösungen aufzubauen, so zum Bei-spiel unter dem Dach der europäischen Gaia-X Initiative. Als Hoffnungsträger für einen echten deutschen Hyper-scaler gilt die STACKIT-Initiative der Schwarz-Gruppe für eine rein europäische Cloud-Plattform (z.B. auch als Basis für die Bundeswehr). Die deutsche IONOS konzentriert sich auf autonome Cloud-Lösungen für den Mittelstand und den öffentlichen Sektor. Die Industrial AI Cloud in München basiert auf einem von der Deutschen Telekom gemeinsam mit Nvidia und in Kooperation mit Siemens aufgebautem, hoch performantem KI-Rechenzentrum. Es stellt europäi-schen Unternehmen Rechenleistung für zu schützende industrielle Anwendungen zur Verfügung wie z.B. Robotik, vorausschauende Wartung, digitale Zwillinge, Qualitäts-sicherung oder automatisierte Logistik. Die Industrial AI Cloud ist daneben die technische Basis des Deutschland-Stacks, der gemeinsam mit SAP eine bundeseinheitliche, souveräne IT-Plattform für die öffentliche Verwaltung etablieren soll.

Obwohl noch erhebliche Defizite bestehen, wird in Europa auch am Aufbau leistungsfähiger KI-Rechenzentren gear-beitet, sogenannter Gigafactories. Die Schwarz-Gruppe baut seit November 2025 in Brandenburg eines der größten KI-Rechenzentren in Europa mit einem Investitionsvolumen von 11 Mrd. Euro. Ende Juli wurde daneben von der euro-päischen Kommission die offizielle Ausschreibung für den Bau von bis zu sieben KI-Gigafactories in Europa im Volu-men bis zu 30 Mrd. Euro veröffentlicht. Davon sollen 10 Mrd. von staatlichen Stellen kommen.

Allerdings zum Vergleich: Die reinen Rechenzentrums-Investitionen der US-Hyperscaler nur in 2026 betragen ca. 75% x 725 Mrd. USD = 470 Mrd. Euro! Allein daran wird deutlich, dass wir bei den großen Modellen und beim Wettrennen um Rechenleistung bei weitem nicht mithalten können. Und fast drei Viertel der Gelder, die in die aufstre-benden KI-Startups Europas in der Skalierungsphase fließen, kommen immer noch aus Amerika.

Wir brauchen also auf jeden Fall die Mobilisierung von Wachstumskapital in großen Maßstab für die europäischen KI-Ideen. Die Geldmittel sind eigentlich da: Europäische Pensionsfonds verfügen über 13 Billionen Euro. Wenn man die Regulierungsvorschriften anpasst und zudem mit der neuen europäischen Unternehmensform EU Inc. massiv Bürokratie abbaut, Genehmigungen beschleunigt und durch Mitarbeiterbeteiligungen Talente anzieht, können KI-Start-ups in speziellen Bereichen nicht nur mithalten.

Bereits heute gehen 75% der europäischen KI-Investitionen in hochwertige Anwendungen in die Bereiche Gesundheit, Energie, Fintech, Sicherheit und Verteidigung sowie Recht. Und bei Robotik, KI-gestützte Fertigung und Deep-Tech-Anwendungen wie autonomes Fahren und KI-gestützte Wirkstoffforschung haben wir echte Wettbewerbsvorteile.

Quelle: Prosus, Dealroom.co, State of AI in Europe: The Invisible Giant, März 2026
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