China öffnet sich, die USA schottet ab und Europa braucht mehr Risikobereitschaft beim Einsatz von KI-Technologie.

Chinas Staats- und Parteichef, Xi Jinping, hat am 17. Juli 2026 bei seiner ersten persönlichen Teilnahme an der World AI Conference (WAIC) in Shanghai1 eine viel beachtete Eröffnungsrede gehalten. Warum dessen Wortmeldung für ordentlich Zündstoff im Wettstreit um die Vorherrschaft bei der Entwicklung von KI-Zukunftstechnologien zwischen China und den USA gesorgt hat und Europa – mal wieder – nur eine Randnotiz spielt, ordnen wir gemeinsam mit Matthias Bauer, CTO Data Analytics & AI bei ATVANTAGE, etwas genauer ein.

Im Vorfeld der Rede von Staatschef Xi waren schwere Vorwürfe seitens US-amerikanischer Tech-Firmen. Demzufolge hätten chinesische Konkurrenten die Technologien der US-amerikanischen Konkurrenz gezielt gekapert, um ihre eigenen KI-Modelle zu trainieren. Als Reaktion auf diesen Vorwurf und den ausufernden Wettstreit zwischen den USA und der Volksrepublik positionierte Xi sein Land als transparent und kooperationsbereit. Um diesen Anspruch noch zu untermauern, stellte Chinas Staatschef vier wichtige Grundprinzipien für KI vor, die es weltweit einzuhalten gilt:

• Globale Governance: Forderung nach einem gerechten und gleichberechtigten System zur weltweiten Regulierung von KI.2
• Sicherheit und Kontrolle: Die Technologie müsse sicher, kontrollierbar und menschenzentriert sein.3
• Unterstützung des Globalen Südens: China kündigte an, in den kommenden fünf Jahren rund 5.000 KI-Trainingsplätze für Entwicklungsländer bereitstellen und internationale Kooperationszentren aufbauen zu wollen.4
• Wettbewerb vs. Kooperation: KI sollte als eine Symphonie internationaler Zusammenarbeit statt nur als Soloprojekt oder reiner Konkurrenzkampf betrachtet werden.5

Damit ​will Xi sein Land als internationalen Vorreiter im Bereich der KI-Entwicklung etablieren und forderte in seiner Rede einen deutlich offeneren Umgang mit den mächtigen Zukunftstechnologien. Parallel dazu brauche es aber auch dringend eine Kombination aus Gesetzen, Überwachung und Frühwarnsystemen, um die missbräuchliche Nutzung von KI zu verhindern. Zugleich sprach sich Chinas Staatschef für einen „menschenzentrierten Ansatz“ sowie die Schaffung internationaler KI-Standards aus, weil die KI seiner Aussage nach immer unter „menschlicher Kontrolle“ bleiben müsse.

Peking will mit seiner künftigen Ausrichtung nicht nur den zunehmenden Einfluss der USA auf dem Gebiet der KI-Entwicklung zurückdrängen. Parallel dazu wurde auch eine internationale Kooperationsorganisation bestehend aus 29 Staaten angekündigt, die eine „gesunde und geordnete" Entwicklung von KI sicherstellen will. Während sich die USA gegenüber einer Open-Source-Entwicklung von KI also weitestgehend verwehren und diese gar zum nationalen Sicherheitsrisiko erklären, inszeniert sich China (vorerst) als das offene Lager und Vordenker.

Ob das ehrlich ist, dürfte vorerst nur eine untergeordnete Rolle spielen. Denn China kostet dieser Schritt hin zu mehr Transparenz vorerst nichts, da OpenAI und Anthropic in der Volksrepublik ohnehin nicht operieren dürfen. Aber PR-technisch konnte Xi mit seinen Aussagen durchaus einen Coup landen. Gerade weil die US-Regierung mit ihrer jüngsten Politik mehr als nur eine willkommene Steilvorlage frei Haus geliefert hat. China kontert also offen die USA, während Europa mal wieder nur die Zuschauerrolle übernimmt und im Wettstreit um die KI-Vorherrschaft lediglich als Randnotiz auftaucht.

Warum das Thema Daten- und KI-Souveränität in Europa gerade jetzt wieder an Fahrt aufnimmt, ist nach Auffassung von Matthias Bauer kein Zufall: „Nach der US-Entscheidung im Juli 2026, den ausländischen Zugriff auf Anthropics neueste Modelle zu beschränken, ist das Interesse an souveränen KI-Fähigkeiten sprunghaft gestiegen. Souveränität wird innerhalb der EU also nicht vordergründig aus Überzeugung gekauft, sondern vor allem aufgrund der Tatsache, dass der Zugriff auf US-amerikanische KI-Modelle entzogen wurde“.

So hat der europäische KI-Spezialist Mistral laut Medienberichten am 21. Juli verkündet, dass Microsoft künftig Rechenkapazität aus den europäischen Rechenzentren des französischen Softwareunternehmens anmietet: Medium 3.5 und OCR 4 kommen in Microsoft Foundry, Medium 3.5 zusätzlich in Copilot Studio. Über Azure Local sollen Kund:innen die offenen Modelle auch in eigenen Umgebungen betreiben können, bis hin zum vollständig getrennten Betrieb. Zielgruppe: Finanzwesen, Gesundheit, Verteidigung. Parallel dazu verhandelt Samsung laut Financial Times über einen Einstieg von rund einer Milliarde Euro bei einer Bewertung von etwa 20 Milliarden.

Was zunächst nach einem europäischen Durchbruch klingt, entpuppt sich auf den zweiten Blick als rein strategische Entscheidung: Microsoft erhöht weder seinen Anteil an Mistral noch bindet er sich. Der Konzern kauft lediglich Kapazität und verteilt die Modelle. Rechenzentren sind modellagnostisch. Was dort morgen läuft, entscheidet nach wie vor Microsoft, nicht Mistral.

Genau hier beginnt jedoch die Souveränitätsfrage: Wichtig zu wissen, ist nicht, wo die Server stehen, sondern wem letztendlich die Nachfrage gehört. Mistral bekommt zwar planbaren Umsatz, gegen den sich problemlos Fremdkapital für den weiteren Ausbau aufnehmen lässt. Es macht Europas Vorzeige-KI-Unternehmen aber zum Infrastruktur-Zulieferer eines amerikanischen Hyperscalers. Und die Nvidia-Chips, auf denen der Ausbau basiert, sind ebenfalls amerikanisch designt. Nicht zu vergessen, dass sowohl Nvidia als auch Microsoft bereits aktiv in Mistral investieren. Europäisch ist am Ende also lediglich der Standort, der Stack selbst ist es nicht.

Nur zur Größeneinordnung: Mistral zielt bis 2027 auf 200 Megawatt bzw. bis 2030 auf ein Gigawatt. Und investiert dafür insgesamt vier Milliarden Euro in Rechenzentren in Frankreich und Schweden. Das ist für europäische Verhältnisse enorm viel. Im globalen Maßstab ist es allerdings ein Rundungsfehler: US-Rechenzentren verfügten laut einer Bitkom Studie6 bereits im Jahr 2024 über 48 Gigawatt an Leistung. Metas Hyperion-Rechenzentrum allein ist auf bis zu 5 Gigawatt ausgelegt.7 Auch das Leistungswachstum der gesamten EU insgesamt fällt eher bescheiden aus: von 12 Gigawatt im Jahr 2025 auf 28 Gigawatt im Basisszenario bis 2030.8

In der jüngsten Vergangenheit ging Matthias Bauer mit der EU nicht selten recht hart ins Gericht. Aber im Falle von Mistral müssten seiner Meinung nach zwei Dinge klar auseinandergehalten werden:

„Mistrals OCR-Modelle sind wirklich stark. Dementsprechend ist das keine Souveränitäts-Folklore, sondern ein Feld, in dem ein europäischer Anbieter tatsächlich mal vorne liegt. Und mit Blick auf die existierende Infrastruktur für die Belegverarbeitung im europäischen Kontext trifft Mistral derzeit einen echten Bedarf“. Ginge es nach dem CTO Data Analytics & AI, dürften europäische Anbieter nicht einfach pauschal abgeschrieben werden. Vielmehr sollten diese überall dort zum Einsatz kommen, wo sie mit ihren Services und Lösungen wirklich führend sind.

Die eigentliche Bremse ist ohnehin selten das Geld, das sich problemlos aufnehmen ließe. Seiner Auffassung nach ist es die fehlende Risikobereitschaft innerhalb der EU, die zur aktuellen Misere geführt hat. Oder um es anhand eines konkreten Beispiels zu verdeutlichen, das Matthias Bauer in nahezu jedem Gespräch mit Entscheider:innen beobachtet: „Nicht das Budget ist das eigentliche Problem, sondern die Angst, mit einer Entscheidung falsch zu liegen. Doch wer nichts riskiert, kann auch keine Chancen nutzen – und genau das ist die teuerste Vorsicht, die ich kenne“.

Sie beschäftigen sich mit der Frage, ob Ihr geplantes AI-Vorhaben aufgrund der fehlenden IT-Infrastruktur, einer zu geringen Datensouveränität oder einer mangelnden Compliance scheitert? Wir schauen uns den konkreten Anwendungsfall und die in Ihrem Unternehmen vorhandene Datenlandschaft bis ins kleinste Detail an und prüfen dann gemeinsam mit Ihnen, welcher Ansatz optimal zu Ihren Anforderungen passt – mit KI oder ohne.

Matthias Bauer ist CTO Data Analytics & AI bei der ATVANTAGE und bringt mehr als 15 Jahre Expertise als Solution Architect mit. Daten dafür nutzen, Großes zu schaffen und Mehrwerte zu erzielen – in seinen Worten: Data Thinking ist seine Leidenschaft. Matthias ist erfahren in Artificial Intelligence, Data Science und Data Management; dabei bedient er von Data Warehousing bis hin zu Data Virtualization ein breites Spektrum an datenbezogenen Fragestellungen.