„Rechenleistung ist die Währung für KI“, sagt Friedrich Merz auf dem Digital-Gipfel. Wie viel davon Deutschland besitzt, hat der Bitkom einen Tag später beziffert. Die Studie „Rechenzentren in Deutschland 2026“, erstellt vom Borderstep Institut, weist für dieses Jahr Investitionen von 23,5 Milliarden Euro aus, 57 Prozent mehr als 2025 und ein Rekord. Rund 18 Milliarden Euro entfallen auf Server und Speicher, 5,5 Milliarden auf Gebäude und Technik. Die IT-Anschlussleistung aller Rechenzentren liegt 2026 bei 3.300 Megawatt; 2015 waren es 1.660. Bis 2035 soll sie sich auf rund 9.700 Megawatt verdreifachen.

KI übernimmt die Hälfte

Treiber ist die künstliche Intelligenz. Auf KI und Hochleistungsrechnen entfallen heute 20 Prozent der Kapazität, 2030 sollen es 36 Prozent sein, 2035 dann 55 Prozent. In absoluten Zahlen wächst die KI-Kapazität von 670 Megawatt über mehr als 2.100 Megawatt im Jahr 2030 auf 5.300 Megawatt im Jahr 2035. Hessen bleibt mit rund 1.200 Megawatt der größte Standort, 2.000 Megawatt sind dort im Bau; Brandenburg kommt bislang auf 104 Megawatt und hat 1.301 Megawatt in der Pipeline.

Die Ausbauziele sind der Mehrheit nicht ambitioniert genug

Das politische Ziel wackelt dennoch. Die Bundesregierung will die Kapazität bis 2030 verdoppeln, also auf etwa 6.000 Megawatt; der Trend der Studie endet bei 5.500. Nur ein Drittel der befragten Branche hält die Ausbauziele für ambitioniert genug, ein Fünftel erwartet eine rasche Umsetzung. Die KI-Taskforce der Bundesregierung hat sich derweil auf ein Plus von 300 Prozent bei der KI-Rechenzentrumskapazität gegenüber 2025 festgelegt und will die Zeit zwischen Antrag und Inbetriebnahme auf höchstens zweieinhalb Jahre drücken.

Eine andere Größenordnung

Im europäischen Vergleich führt Deutschland mit 3,3 Gigawatt vor Großbritannien (2,9), Frankreich (2,0) und Irland (1,7). Global ist das wenig. Die USA verfügten 2025 über rund 47 Gigawatt und werden 2035 bei 160 Gigawatt erwartet, China wächst von 22 auf 90 Gigawatt; für ganz Europa erwartet die Studie 37 Gigawatt. „Der KI-Wettbewerb ist auch ein Wettbewerb um Rechenleistung“, sagt Bitkom-Präsident Ralf Wintergerst. Wer bei der Infrastruktur zurückfalle, verliere auch bei KI schnell den Anschluss. Die befragten Experten rechnen für Deutschland vor allem mit dem Training kleinerer Modelle (68 Prozent); 46 Prozent sehen eine besondere Rolle bei Industrial AI, also beim Einsatz von KI in Maschinen, Anlagen und industriellen Prozessen.

Ein Quartal der Hyperscaler

Was Größenordnung heißt, zeigen die Quartalsberichte aus den USA, die in derselben Woche erschienen. Alphabet meldete am 28. Oktober Investitionsausgaben von 51,4 Milliarden Dollar für das dritte Quartal, hielt an 195 bis 205 Milliarden Dollar für 2026 fest und kündigte für 2027 einen „deutlichen“ Anstieg an; der freie Cashflow lag bei minus 9,1 Milliarden Dollar. Microsoft nannte am selben Tag 45,2 Milliarden Dollar für das Septemberquartal, Finanzierungsleasing eingeschlossen. Amazon bezifferte einen Tag später seine Barinvestitionen auf 75,9 Milliarden Dollar im Quartal und rund 220 Milliarden Dollar im Jahr, bei einem AWS-Wachstum von 39 Prozent. Meta kam auf 34,9 Milliarden Dollar im Quartal und plant 135 bis 145 Milliarden Dollar für 2026. Zusammen geben die vier Konzerne in einem einzigen Quartal gut 200 Milliarden Dollar aus; die Abgrenzungen unterscheiden sich im Detail. Der gesamte deutsche Rechenzentrumsmarkt investiert im ganzen Jahr 23,5 Milliarden Euro.

Strom, Verfahren, Preise

Der Strombedarf deutscher Rechenzentren steigt laut Bitkom von rund 23 Milliarden Kilowattstunden 2026 auf 35 bis 38 Milliarden 2030 und 56 bis 70 Milliarden 2035, unterproportional zur Leistung, weil die Effizienz zunimmt: Der PUE-Wert sank seit 2020 von 1,63 auf 1,42. Greenpeace fordert von der Bundesregierung, Wasser- und Energieverbrauch der geplanten Anlagen transparent zu machen. Wildberger verweist darauf, dass die Preise für Rechenleistung wegen der Knappheit weit über den Energiepreisen lägen. Wintergerst verlangt günstigen Strom, geeignete Flächen und schnellere Verfahren.

Gemietete Souveränität

Die Rechnung für Entscheider ist nüchtern. Deutschland baut aus, aber in einem Tempo, das nicht ausreicht, den Abstand zu den USA und China zu verringern. Wer KI-Kapazität braucht, wird sie auf absehbare Zeit mieten, meist bei Anbietern, die pro Quartal ein Vielfaches dessen investieren, was hierzulande pro Jahr entsteht. Die Taskforce setzt für Frontier-Modelle auf strategische Partnerschaften und gemeinsame europäische Beschaffung. Für Kapazität im eigenen Land bleibt die Frage, ob Verfahren, Strompreise und Flächen das Ziel für 2030 noch erreichbar machen.