Beim Berliner Investitionsgipfel wirbt der Kanzler dafür, Unternehmen und ihre Daten für KI zu öffnen. Nvidia bekommt eine zentrale Rolle, der Staat stellt Geld und Garantien bereit. Was die Technik für Beschäftigte und den Sozialstaat bedeutet, bleibt hinter den Wachstumsversprechen zurück.
Ein Meinungsbeitrag von Günther Burbach.
„Bitte öffnen Sie Ihre Türen für KI und nutzen Sie Ihre Daten.“ Mit diesem Appell wandte sich Friedrich Merz beim Investitionsgipfel in Berlin an die deutsche Wirtschaft. Neben ihm stand Jensen Huang, Chef des US-Chipherstellers Nvidia. Der Bundeskanzler warb für den Einsatz von KI in Fabriken und für eine engere Zusammenarbeit mit dem Konzern, dessen Chips für viele leistungsfähige KI-Systeme gebraucht werden.
Das Bild passt zu diesem Gipfel: Die Bundesregierung möchte Investoren nach Deutschland holen und zeigt sich bereit, ihnen den Zugang zu Unternehmen, Daten und neuen Fördermöglichkeiten zu erleichtern. Merz trat dabei als Werber für die Technik auf. Von der Bundesregierung kam viel über Wachstum, Wettbewerbsfähigkeit und den Rückstand gegenüber anderen Ländern. Weniger Raum bekam die Frage, welche Bedingungen Deutschland an diese Öffnung knüpft.
Die Bundesregierung und Nvidia haben eine Absichtserklärung zur Entwicklung von KI-Modellen für „Physical AI“ unterzeichnet. Gemeint sind Systeme, die in Robotern, Maschinen und Produktionsanlagen eingesetzt werden sollen. Die Erklärung nennt jedoch weder eine konkrete Investitionssumme noch einen verbindlichen Zeitplan. Auch welche Projekte tatsächlich daraus hervorgehen, ist noch offen. Die politische Werbung für den gemeinsamen Kurs ist also schon da; die konkreten Zusagen müssen erst noch folgen.
Trotzdem wird Nvidia als Partner für mehr technologische Souveränität präsentiert. Das ist ein Widerspruch, den die Regierung nicht auflöst. Die zentrale Technik kommt von einem US-Konzern: Chips, Software und Werkzeuge, auf denen zahlreiche Anwendungen aufbauen. Deutsche Firmen sollen ihre Industriedaten für solche Anwendungen öffnen. Wie viel Kontrolle sie über die Systeme behalten und wie abhängig sie sich von einzelnen Anbietern machen, ist damit nicht beantwortet.
Huang warb dafür, Daten als nationale Ressource zu behandeln und sie im Inland für eine eigene „nationale Intelligenz“ zu nutzen. Das klingt nach dem Anspruch, Wissen und industrielle Erfahrung in Deutschland zu halten. Zugleich steht Nvidia im Zentrum des Vorhabens. Wenn deutsche Unternehmen ihre Daten in KI-Systeme einspeisen, können sie neue Werkzeuge gewinnen. Sie können aber auch stärker an die Anbieter gebunden werden, die Chips, Software und technische Standards kontrollieren. Der Begriff „Souveränität“ allein ändert an dieser Machtverteilung nichts.
Auf dem Gipfel erscheint KI als eine Art Universalantwort: Sie soll die Produktivität erhöhen, Wachstum schaffen, Fachkräftemangel ausgleichen und Deutschland im Wettbewerb nach vorn bringen. Wer nach den Folgen fragt, gilt schnell als Bremser. Dabei entscheidet sich erst im praktischen Einsatz, wem die Technik nützt. Unternehmen führen KI nicht ein, um den Arbeitsalltag aus Fürsorge zu erleichtern. Sie wollen Kosten senken, Abläufe beschleunigen und ihre Stellung am Markt stärken.
Wie weit die Automatisierung gehen soll, zeigte Siemens-Manager Cedrik Neike mit seiner Aussage, der Automatisierungsgrad in Fabriken könne mithilfe von KI auf bis zu 80 Prozent steigen. Er begründete das mit der Notwendigkeit, die Produktivität zu erhöhen und die Fertigung in Hochlohnländern wie Deutschland zu halten. Das mag aus Sicht eines Unternehmens eine nachvollziehbare Strategie sein. Für Beschäftigte bedeutet es dennoch eine tiefgreifende Veränderung: Tätigkeiten verschwinden oder werden neu zugeschnitten, während die Entscheidung darüber zunächst bei den Unternehmen liegt.
Auch die Forschung beschreibt einen erheblichen Umbruch. Eine Szenariostudie des Instituts für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung geht davon aus, dass in den kommenden 15 Jahren rund 1,6 Millionen Arbeitsplätze durch KI-bedingte Veränderungen neu entstehen oder wegfallen könnten. Das Modell sagt keine sichere Massenarbeitslosigkeit voraus; die Gesamtbeschäftigung könnte darin ungefähr stabil bleiben. Doch eine ausgeglichene Gesamtzahl schützt niemanden, dessen Beruf verschwindet oder dessen Lohn und Arbeitsbedingungen unter Druck geraten. Neue Stellen entstehen nicht zwingend am selben Ort, zur selben Zeit oder mit denselben Anforderungen wie die alten.
Die Bundesregierung müsste diese Folgen zum Ausgangspunkt ihrer Politik machen. Stattdessen läuft die Debatte in die andere Richtung: Erst wird die Anwendung beschleunigt, dann sollen Beschäftigte und Sozialsysteme mit den Folgen zurechtkommen. Der Ruf nach „Weiterbildung“ reicht dafür nicht. Es braucht verbindliche Ansprüche, Mitbestimmung bei der Einführung und eine Regelung dafür, wie Produktivitätsgewinne verteilt werden. Sonst wird KI zur nächsten Rationalisierungswelle, bei der die Unternehmen sparen und die Gesellschaft die Kosten der Verlierer auffängt.
Der Blick in die USA sollte dabei nicht als Warnung vor jeder einzelnen Anwendung verstanden werden, sondern vor einem politischen Modell. Dort treiben große Technologiekonzerne den Ausbau der KI-Infrastruktur voran; zugleich verlagern Unternehmen Investitionen in Richtung KI und kündigen Stellenstreichungen an. Reuters hat solche Ankündigungen aus verschiedenen Branchen dokumentiert. Das belegt nicht, dass jeder Personalabbau allein durch KI verursacht wird. Es zeigt aber, wie schnell die Technik Teil einer Unternehmensstrategie wird, die Beschäftigung abbaut und den Umbau als unvermeidliche Modernisierung verkauft.
Deutschland bewegt sich auf denselben Kurs zu, wenn die Politik den Konzernen die Tür öffnet, ohne vorher festzulegen, was die Öffentlichkeit dafür zurückbekommt. Der Staat soll Infrastruktur bereitstellen, Investitionen absichern und den Unternehmen den Einstieg erleichtern. Die Firmen entscheiden, wie sie die Systeme einsetzen. Bei den Beschäftigten bleibt die Unsicherheit, ob ihre Arbeit künftig gebraucht wird.
Auch die Finanzierung gehört zu diesem Kurs. Beim Deutschlandfonds stellt der Bund rund 30 Milliarden Euro an öffentlichen Mitteln und Garantien bereit. Damit sollen Investitionen von etwa 130 Milliarden Euro ausgelöst werden. Hinzu kommt das kreditfinanzierte Sondervermögen von 500 Milliarden Euro für Infrastruktur und Klimaschutz. Nicht alles davon ist für KI bestimmt. Aber öffentliche Mittel und neue Schulden sollen privates Kapital mobilisieren und den wirtschaftlichen Umbau anschieben.
Die Wirtschaftsinitiative „Made for Germany“ beziffert das mögliche Investitions- und Finanzierungspotenzial in Zukunftsbranchen bis 2035 auf bis zu 4,1 Billionen Euro. Das ist keine Summe, die bereits zugesagt wurde. Es handelt sich um ein errechnetes Potenzial. Solche Zahlen erzeugen dennoch politischen Druck: Wer nicht mitzieht, so die Botschaft, verliere den Anschluss. Dabei ist gerade bei einem so großen Umbau entscheidend, welche Investitionen sinnvoll sind, wem sie nützen und wer für Fehlschläge haftet.
Wenn die öffentlichen Haushalte Risiken übernehmen, darf die Rendite nicht ausschließlich privat bleiben. Förderungen und Garantien müssten an klare Bedingungen geknüpft werden: nachvollziehbare Investitionspläne, Schutz der Beschäftigten, Aus- und Weiterbildung während der Arbeitszeit, Mitbestimmung und verbindliche Regeln zum Umgang mit Unternehmensdaten. Ohne solche Auflagen kann der Staat die Kosten der Einführung mittragen, während Konzerne über die Technik und ihre Erträge bestimmen.
Die soziale Sicherung wird bei dieser Entwicklung oft behandelt, als sei sie ein nachgelagertes Problem. Dabei hängt sie an Löhnen, Beschäftigung und Beiträgen. Wenn Unternehmen mit weniger Personal mehr produzieren, entstehen zwar möglicherweise höhere Gewinne. Es fließen aber nicht automatisch entsprechend höhere Beiträge in Renten-, Kranken-, Pflege- und Arbeitslosenversicherung. Werden zugleich Arbeitsplätze unsicherer und Löhne gedrückt, gerät die Finanzierungsbasis des Sozialstaats zusätzlich unter Druck. Die Politik kann nicht gleichzeitig den KI-Einsatz beschleunigen und so tun, als berühre er die soziale Sicherung nicht.
Hinzu kommen die Kosten für Energie und Ressourcen. Für Chips und Rechenzentren sowie für Training und Nutzung von KI werden Strom, Wasser und Rohstoffe benötigt. Die Bundesnetzagentur verweist auf eine Prognose der Internationalen Energieagentur, nach der Rechenzentren 2024 bis zu 1,5 Prozent des weltweiten Stromverbrauchs ausmachten. Bis 2030 könnte sich dieser Anteil verdoppeln. Das ist eine weltweite Schätzung, keine konkrete Verbrauchsprognose für deutsche KI-Projekte. Sie macht aber deutlich, dass der Ruf nach immer mehr Rechenleistung auch eine Frage der Versorgung und der Kosten ist.
Bevor Unternehmen Zugang zu Daten und öffentliche Unterstützung erhalten, muss die Regierung erklären, wofür die KI eingesetzt wird und welche Rechte Beschäftigte dabei haben. Sonst wird der Staat zum Türöffner für ein Geschäftsmodell, dessen Gewinne die Konzerne verbuchen und dessen soziale Kosten am Ende alle tragen. „Fangen Sie an zu arbeiten,“ könnte der Kanzler gerne einmal wörtlich nehmen und erst einmal nachdenken darüber, wo uns das alles hinführt, bevor man sich noch weiter von amerikanischen Firmen abhängig macht.
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Quellen und Anmerkungen
- Tagesschau: Bundesregierung vereinbart KI-Kooperation mit Nvidia – berichtet über Merz’ Aufforderung, Unternehmensdaten für KI zu öffnen, die Absichtserklärung und das Fehlen einer zunächst genannten Investitionssumme.
- Bundesregierung: Erklärung zur Zusammenarbeit mit Nvidia – Primärquelle zu „Physical AI“, den Industriedaten und den Zielen der Kooperation.
- Reuters: Merz wirbt beim Investitionsgipfel für KI – belegt Merz’ Appell, die Daten zu öffnen, und ordnet die Angabe von bis zu 4,1 Billionen Euro als geschätztes Investitionspotenzial ein.
- KfW: Der Deutschlandfonds – nennt rund 30 Milliarden Euro öffentliche Mittel und Garantien, mit denen rund 130 Milliarden Euro Investitionen ausgelöst werden sollen.
- Bundesregierung: Sondervermögen für Infrastruktur und Klimaneutralität – erläutert die 500 Milliarden Euro, die Aufteilung und die Laufzeit. Die Seite spricht ausdrücklich von „Sonderkrediten“.
- IAB-Forschungsbericht 23/2025: Künstliche Intelligenz und Arbeitsmarkt – Primärstudie zur Zahl von rund 1,6 Millionen betroffenen Arbeitsplätzen. Wichtig: Das Modell umfasst sowohl neu entstehende als auch wegfallende Stellen und sagt keine sichere Massenarbeitslosigkeit voraus.
- Reuters: Siemens strebt bis zu 80 Prozent Automatisierung an – berichtet, dass Siemens den Automatisierungsgrad in der Fertigung von derzeit 30 bis 40 auf 70 bis 80 Prozent steigern will.
- Reuters: Unternehmen streichen Stellen und verlagern Investitionen in Richtung KI – Überblick über angekündigte, mit KI verbundene Stellenstreichungen. Als US-Vergleich brauchbar, aber kein Beleg dafür, dass jeder Personalabbau ausschließlich durch KI verursacht wird.
- Bundesnetzagentur: Energie- und Ressourceneffizienz von KI – verweist auf die IEA-Schätzung zum globalen Stromverbrauch von Rechenzentren und weist auf Strom- und Ressourcenverbrauch von KI hin.
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Wir danken dem Autor für das Recht zur Veröffentlichung dieses Beitrags.
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Bild: Bundeskanzler Friedrich Merz
Bildquelle: photocosmos1 / shutterstock
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