Europa erwägt den Bau von Gigafabriken, um im KI-Markt wettbewerbsfähig zu sein

Nachdem China und die USA in den letzten zwei Jahren um die KI-Vorherrschaft gerungen haben, ist nun auch Europa in den KI-Wettlauf eingestiegen. Berichten zufolge stellt die Europäische Kommission 20 Milliarden US-Dollar für den Bau von vier „KI-Gigafabriken“ bereit 

EU-Kommissionspräsidentindent Ursula von der Leyen gab die Details erstmals im Februar Investitionsvolumen von 216,92 Milliarden US-Dollar Stargate- .

Wir treiben die europäische Innovationskraft massiv voran, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Wir haben sieben Konsortien ausgewählt, die die ersten KI-Fabriken in ganz Europa errichten sollen und ein Gesamtvolumen von 1,5 Milliarden Euro repräsentieren.

Wir werden außerdem 200 Milliarden Euro mit InvestAI-Investitionen mobilisieren, darunter 20 Milliarden Euro für KI-Gigafabriken.… pic.twitter.com/7umoZs5bMt

— Europäische Kommission (@EU_Commission) 10. März 2025

Sie beschrieb Gigafabriken als eine öffentlich-private Partnerschaft, die es allen Wissenschaftlern und Unternehmen ermöglichen wird, die fortschrittlichsten sehr großen Modelle zu entwickeln, die benötigt werden, um Europa zu einem KI-Kontinent zu machen. 

Sie sollen über einen neuen Fonds in Höhe von 20 Milliarden Euro finanziert werden, wobei die Mittel aus bestehenden EU-Programmen und den Mitgliedstaaten stammen. 

Von der Leyen erklärte, die Gigafabriken würden jeweils 100.000 hochmoderne Chips enthalten. Damit wären sie mehr als viermal so groß wie der größte Supercomputer, der derzeit in der EU gebaut wird. 

Der US-amerikanische Chiphersteller Nvidia verkauft die hochmodernen GPU-Chips, die für das Training von KI benötigt werden, für jeweils rund 40.000 US-Dollar. Dies entspricht einem Preis von mehreren Milliarden Euro pro Gigafactory.

Warum ist das Projekt nahezu unmöglich?

Die US-Regierung unter Ex-dent Joe Biden beschränkte den Zugang zu KI-Chips, um den Bau von Gigafabriken in vielen europäischen Ländern zu verhindern. Es ist jedoch unklar, ob die Trump-Regierung diese Regelung beibehalten wird. 

Angesichts des Vorgehens der USA gegenüber China ist Trump offenbar entschlossen, Amerika an der Spitze zu halten. DeepSeek gab an, für das Training seines Modells etwa 2.000 Nvidia H800-Chips verwendet zu haben, die weniger leistungsstark sind als die modernsten Chips. Sie nutzten diese Chips, weil sie bis Oktober 2023 frei nach China exportiert werden durften.

Das bedeutet, dass das Projekt – wie andere auch – Schwierigkeiten bei der Beschaffung der Nvidia-Chips haben könnte. Kevin Restivo vom Rechenzentrumsberatungsunternehmen CBRE sagte: „Es ist nicht ausgeschlossen, dass die Regierung an diese Chips kommt oder dass daraus keine großartigen Projekte entstehen können, aber kurzfristig ist das unwahrscheinlich.“ 

Rückblickend hat Europas vorheriger großer Förderplan für die Technologieinfrastruktur, der Chips Act 2023, die Ziele, die Spitzentechnologie der Chipfertigung nach Europa zu holen, verfehlt. Er erreichte nicht einmal 20 % der globalen Produktion. Allerdings führte er zu Investitionen in neue Fabriken, die für die Herstellung von Automobilchips benötigt werden.

Das Projekt dürfte auch bei der Suche nach geeigneten Standorten und der Stromversorgung auf Schwierigkeiten stoßen. Hinzu kommt, dass es in Europa keine großen Cloud-Service-Anbieter wie Amazon und Google oder Unternehmen wie OpenAI gibt, die ChatGPT mit Millionen zahlender Kunden betreiben. Daher ist der Bau von Hardware dieser Größenordnung riskant.

Die EU-Kommission will Supercomputer modernisieren

Parallel zum Gigafactory-Plan modernisiert die Kommission auch 12 wissenschaftliche Supercomputerzentren, um sie in KI-Fabriken umzuwandeln.

Zu den potenziellen Nutznießern des Ausbaus der Supercomputertechnologie zählen europäische Chiphersteller, die Nicht-GPU-Chips produzieren, welche in Rechenzentren weiterhin Anwendung finden, darunter das deutsche Unternehmen Infineon und das französischetronSTMicroelectronics. Darüber hinaus könnten auch Startups wie das französische Unternehmen SiPearl und das niederländische Unternehmen AxeleraAI davon profitieren.

Kimmo Koski, Geschäftsführer des finnischen Supercomputers LUMI, erklärte, dass Supercomputer bereits für Projekte im Bereich des maschinellen Lernens sowie für wissenschaftliche Anwendungen wie die Klimamodellierung eingesetzt werden. Er verwies auf Silo AI, ein finnisches Unternehmen, das LUMI zur Entwicklung umfangreicher KI-Sprachmodelle nutzte, bevor es im Juli letzten Jahres vom US-amerikanischen Chiphersteller AMD für 665 Millionen US-Dollar übernommen wurde.