Rechenzentren sind die physische Basis der digitalen Wirtschaft. Ohne sie bleibt KI ein Versprechen, Cloud-Souveränität ein unerfüllter Anspruch und Digitalisierung ein Projektplan. Jede digitale Anwendung in Unternehmen, Behörden, Kliniken oder Forschung braucht sichere, hochverfügbare und effizient betriebene Infrastruktur. Die Standortfrage der nächsten Jahre lautet deshalb auch: Wo entsteht Rechenleistung, die Wachstum ermöglicht?

Deutschlands Ausgangslage

Deutschland startet nicht bei null. Mit über 2.000 Rechenzentren und rund 3.000 Megawatt installierter IT-Anschlussleistung, davon erst etwa 500 Megawatt für KI und Hochleistungsrechnen, ist das Land bereits einer der führenden Standorte Europas. Die industrielle Nachfrage ist vorhanden, zentrale Internetknoten, Know-how und Investoren ebenfalls. Auch politisch ist die Bedeutung angekommen: So wurde im März 2026 die Nationale Rechenzentrumsstrategie beschlossen, die das Ziel benennt, die IT-Anschlussleistung bis 2030 gegenüber 2025 zu verdoppeln und jene für KI und Hochleistungsrechnen mindestens zu vervierfachen. Die Richtung stimmt. Doch der Kern liegt in der Umsetzung. Der Engpass ist nicht fehlende Nachfrage oder fehlendes Kapital. Nach Berechnungen der German Datacenter Association erfordert allein die Verdopplung Investitionen von 30 bis 40 Milliarden Euro. Der Engpass liegt vielmehr darin, ob diese Projekte rechtzeitig realisiert werden: mit Flächen, Anschlussleistung, Genehmigungen, realistischen Effizienzanforderungen und Akzeptanz vor Ort.

Time-to-Capacity als Standortfaktor

Die neue Standortwährung heißt Time-to-Capacity. Früher fragte man: Wann läuft die Fabrik? Heute kommt hinzu: Wann ist die Rechenkapazität verfügbar? Für Unternehmen, Investoren und öffentliche Auftraggeber entscheidet diese Frage über den Standort. Wer KI-Modelle trainieren, Daten sicher verarbeiten oder digitale Dienste skalieren will, braucht planbar zusätzliche Kapazität.

Damit Kapazität entsteht: Drei Hebel für schnellere Realisierung

Drei Hebel sind jetzt wichtig:

1. Integrierte Infrastrukturplanung
   Der erste Schritt ist eine integrierte Infrastrukturplanung. Rechenzentren entstehen nicht isoliert. Sie brauchen Stromnetze, Flächen, Bauleitplanung, Konnektivität und Fachkräfte. Heute werden diese Fragen zu oft getrennt behandelt. Der globale Wettbewerb entscheidet aber parallel. Ob ein Standort geeignet ist, hängt heute primär davon ab, welche elektrische Anschlussleistung zeitnah verfügbar ist, welche Genehmigungen nötig sind und wie eng Kommunen, Netzbetreiber und Betreiber zusammenarbeiten.
2. Planbare Netzanschlüsse
   Zweitens muss der Netzanschluss planbarer werden. Es ist richtig, knappe Kapazitäten nicht einfach nach dem Prinzip „Wer zuerst kommt, mahlt zuerst“ zu vergeben. Realisierungsreife muss zählen. Gleichzeitig darf daraus kein „Henne-Ei-Problem“ entstehen: Investoren brauchen eine belastbare Anschlusszusage, um Finanzierung und Fläche final zu sichern. Eine Anschlusszusage setzt aber oft genau diese Punkte voraus. Eine frühe, bedingte Reservierung kann beide Seiten absichern: verbindlich genug für Investoren, aber an klare Meilensteine geknüpft. Das ersetzt den Netzausbau jedoch nicht. Deutschland muss seine Netze schneller ausbauen.
3. Verlässliche und europäisch anschluss­fähige Regulierung
   Drittens braucht Regulierung Verlässlichkeit und europäische Anschlussfähigkeit. Effizienz, erneuerbare Energien und Abwärmenutzung sind richtige Ziele. Daran hat die Branche selbst ein Interesse. Regeln müssen jedoch in der Praxis funktionieren und zu europäischen Standards passen. Nationale Sonderwege erhöhen den Aufwand, ohne automatisch mehr Nachhaltigkeit zu schaffen. Sie können im Gegenteil dazu führen, dass Kapazität außerhalb Deutschlands entsteht.

Abwärme und Akzeptanz vor Ort: Rechenzentren als Teil der lokalen Infra­struktur

Ein gutes Beispiel ist Abwärme. Das Potenzial ist real. Die Umsetzung ist häufig sehr langwierig. Wo Standort, Wärmenetz und Abnehmer zusammenpassen, kann die Abwärme von Rechenzentren einen Beitrag zur lokalen Wärmewende leisten. Aber Wärme lässt sich nicht per Gesetz nutzbar machen. Wärme wird erst nutzbar, wenn vor Ort ein Abnehmer existiert, sich die Investition trägt und alle früh genug mit-
einander planen.

Das gilt auch für die Akzeptanz vor Ort. Rechenzentren müssen gute Nachbarn sein. Anliegen von Bürgerinnen und Bürgern, Kommunen und der lokalen Wirtschaft sind ernst zu nehmen. Wer eine schnellere Umsetzung digitaler Infrastruktur ermöglichen will, muss aufzeigen, welchen Nutzen sie vor Ort bringt: Einnahmen für die Gemeinde, Perspektiven für die Wärmewende und Verlässlichkeit im Dialog.

Fazit: Kapazität entsteht durch Umsetzung

Noch ist es nicht zu spät für Deutschland. Aber: Strategien allein schaffen noch keine Kapazität. Am Ende zählen angeschlossene Megawatt, genehmigte Standorte, verlässliche Zeitpläne und Rechenzentren, in denen die Server tatsächlich laufen.

Als Stimme der Rechenzentrumsbranche bringt die GDA die Beteiligten dafür an einen Tisch: Politik, Netzbetreiber, Kommunen und Betreiber. Die Frage ist deshalb nicht, ob Deutschland neue Rechenzentren braucht. Die Frage ist, ob wir sie rechtzeitig ermöglichen. Wer KI, digitale Souveränität und neues Wachstum möchte, muss Rechenleistung als das betrachten, was sie ist: eine Schlüsselressource der kommenden Wirtschaftsordnung.

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Rechenleistung wird zur strategischen Engpassressource

Viele Vorstände diskutieren über KI-Strategien, ohne die Infrastrukturfrage beantwortet zu haben. Doch wer über Künstliche Intelligenz, Automatisierung, Cloud oder datengetriebene Geschäftsmodelle spricht, spricht immer auch über verfügbare, sichere und skalierbare IT-­Kapazität.

Der Markt zeigt, wie schnell sich diese Frage zuspitzt. Laut Bitkom wird sich die installierte Rechenzentrumsleistung in Deutschland von rund 2.980 Megawatt im Jahr 2025 auf mehr als 5.000 Megawatt bis 2030 erhöhen. Gleichzeitig wächst der Anteil von KI- und hochrechenintensiven Anwendungen von rund 15 auf 40 Prozent. Rechenzentren werden damit zu einem entscheidenden Faktor für Produktivität, Innovationsfähigkeit und digitale Souveränität.

Der Mittelstand steht vor einer neuen Make-or-Buy-Frage

Viele mittelständische IT-Organisationen arbeiten bereits am Limit. Betrieb, Security, Cloud, Compliance und Notfallmanagement binden Ressourcen, während gleichzeitig Fachkräfte fehlen. Für viele Unternehmen ist es daher kaum realistisch, Rechenzentrumsbetrieb, Cloud-Architektur, 24/7-Security, Compliance und Wiederherstellung vollständig intern aufzubauen.

Die Frage lautet deshalb nicht mehr: Eigenbetrieb oder Outsourcing? Sie lautet: Welche Verantwortung bleibt im Unternehmen – und wo erhöhen externe Partner Stabilität, Sicherheit und Skalierbarkeit?

Souveränität heißt Entscheidungsfähigkeit

Digitale Souveränität wird häufig mit Datenlokation verwechselt. Natürlich ist relevant, ob Daten in Deutschland, Europa oder einem anderen Rechtsraum verarbeitet werden. Entscheidend ist aber nicht allein, wo Server stehen. Entscheidend ist, ob Unternehmen ihre Abhängigkeiten kennen und steuern können: Wo liegen welche Daten? Wer hat Zugriff? Welche Subdienstleister sind beteiligt? Welche Exit-Optionen gibt es? Wie schnell lassen sich kritische Systeme wiederherstellen?

Richtig gestaltete externe Infrastruktur kann Kontrolle sogar erhöhen: durch geprüfte Prozesse, klare Verantwortlichkeiten, dokumentierte Sicherheitsmechanismen, transparente Nachweise und belastbare Service Level. Souverän ist nicht das Unternehmen, das alles besitzt. Souverän ist das Unternehmen, das seine Architektur bewusst steuert.

Colocation als kontrollierbarer Mittelweg

Viele mittelständische Unternehmen suchen ein Modell, das Kontrolle und Professionalität verbindet. Colocation bietet genau das: Unternehmen betreiben ihre eigene Hardware in einem externen, hochverfügbaren Rechenzentrum – mit professioneller Energieversorgung, physischer Sicherheit, redundanter Netzanbindung und 24/7-Monitoring.

Der Nutzen liegt in der Kombination: hohe Ausfallsicherheit, Entlastung der internen IT, bessere Skalierbarkeit und geringere Investitionen in eigene Infrastruktur. Zugleich behalten Unternehmen die Kontrolle über Server, Anwendungen und Daten. Colocation ist damit weder klassischer Eigenbetrieb noch vollständige Cloud-Nutzung, sondern ein pragmatischer Mittelweg. Moderne Architekturen verbinden Colocation mit Private Cloud, Hybrid-Cloud, Managed Services und IT-Security – je nach Schutzbedarf und Workload.

Praxisbeispiel: Wenn Verfügbarkeit über Umsatz entscheidet

Für viele Mittelständler sind digitale Vertriebskanäle längst kein Zusatzgeschäft mehr, sondern zentraler Umsatzbringer. Ein anonymisiertes Beispiel aus dem B2B-Handel zeigt, wie schnell daraus eine strategische Infrastrukturfrage wird: Über die digitale Plattform eines mittelständisch geprägten Handelsunternehmens werden täglich Waren im siebenstelligen Eurobereich bestellt; ein Teil der Kunden wird Just-in-Time beliefert.

Die Herausforderung lag nicht allein in zusätzlicher Rechenleistung. Entscheidend waren maximale Verfügbarkeit, sichere Anbindung an das Warenwirtschaftssystem und stabile Performance bei Lastspitzen. Die Lösung: eine hybride IT-Architektur aus virtuellen und dedizierten Systemen, kombiniert mit Datenbankbetrieb, Loadbalancing, Firewall-Schutz, Backup, Monitoring und 24/7-Betriebsverantwortung.

So konnte das Unternehmen sein digitales Geschäftsmodell weiter skalieren. Die interne IT blieb steuernd eingebunden, wurde aber bei Betrieb, Verfügbarkeit und Sicherheit entlastet. Genau darin liegt moderne Souveränität: Kontrolle behalten, ohne jede Fähigkeit selbst vorhalten zu müssen.

Europäische Infrastruktur bewusst nutzen

Europäische und deutsche Infrastrukturanbieter spielen dabei eine wichtige Rolle. Nicht aus Protektionismus, sondern aus Gründen des Risikomanagements. Wer kritische Daten und Anwendungen betreibt, braucht Alternativen zu einseitigen Plattformabhängigkeiten. Europäische Anbieter können Rechtsraum, Nähe, Nachvollziehbarkeit und ein besseres Verständnis regulatorischer Anforderungen verbinden.

Gleichzeitig dürfen europäische Lösungen nicht verklärt werden. Sie müssen leistungsfähig, wirtschaftlich und integrationsfähig sein. Der Anspruch muss deshalb sein, souveräne Infrastrukturen als professionell anschlussfähige Alternative zu verstehen: sicher, flexibel, auditierbar und praxistauglich. Risiken sind nicht per se schlecht. Aber sie müssen bewusst eingegangen werden.

Was Entscheider jetzt tun müssen

Digitale Geschäftsmodelle, KI und Skalierung scheitern selten an Ideen, sondern häufig an fehlender oder nicht ausreichend kontrollierbarer Infrastruktur. Für die Geschäftsführung gilt daher: Infrastrukturstrategie ist Unternehmensstrategie.

Der erste Schritt muss keine große Migration sein. Oft genügt ein strukturierter Infrastruktur-Check: Welche Anwendungen und Daten sind geschäftskritisch? Wissen wir, wo sie liegen, wer Zugriff hat und wie ein Exit möglich wäre? Können wir Verfügbarkeit, Security und Wiederherstellung intern dauerhaft leisten – oder brauchen wir gezielt externe Expertise?

Darauf aufbauend lässt sich das passende Betriebsmodell wählen: Eigenbetrieb für strategische Systeme, Colocation für Kontrolle ohne eigene Rechenzentrumsinvestitionen, Private oder Hybrid-Cloud für Skalierung, Managed Security für zusätzlichen Schutz. Die nächste Welle der Digitalisierung entscheidet sich nicht allein an Algorithmen, sondern an der Infrastruktur, auf der sie laufen.

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Die Telefónica Deutschland verarbeitet vertrauliche Telekommunikationsdaten – sogenannte Call Detail Records – von über 35 Millionen Kunden. Infolgedessen fällt das Unternehmen unter das Dachgesetz für den Schutz und die Resilienz von kritischen Infrastrukturen (KRITIS). Das bedeutet, dass die Anforderungen an die Datensouveränität und -sicherheit besonders hoch sind. Im Gegenzug hängt der wirtschaftliche Erfolg in hohem Maße von einem unternehmensweiten Einsatz der Datenbestände ab. Die Verantwortlichen meistern diesen Balanceakt durch eine spezielle Kombination technologischer Komponenten.

Komponente 1: Sovereign Public Cloud

Die Datenlandschaft von Telefónica basiert auf Azure-Cloud-Technologien von Microsoft. Im Rahmen der sogenannten Sovereign Cloud stellt der Anbieter drei Varianten zur Verfügung: eine Public Cloud, eine Private Cloud sowie die National Partner Cloud.

Das höchste Schutzniveau bieten dabei die Sovereign Private Cloud sowie die Sovereign National Partner Cloud. Der erste Ansatz basiert auf einer lokalen, isolierten Cloud-Plattform, die der Kunde selbst betreibt. Im zweiten Fall wird die Cloud-Umgebung sogar von staatlich genehmigten lokalen Betreibern bereitgestellt, die vollständig unabhängig von Microsoft sind. Der Nachteil: Beide Konzepte schränken aufgrund dieser Vorkehrungen eine dynamische Nutzung von KI und datengetriebenen Geschäftsmodellen sehr stark ein.

Die Telefónica setzt daher bei ihrer Lösung auf die Sovereign Public Cloud. Dieser Ansatz verbindet die Nutzung europäischer Azure-Regionen mit zusätzlichen Kontrollfunktionen für den Datenspeicherort, die Betriebsaufsicht und die kundenseitig verwaltete Verschlüsselung. Die Kundendaten verbleiben in Europa und unterliegen dem europäischen Recht. Gleichzeitig müssen die Workloads nicht in eine separate Cloud-Umgebung migriert werden.

Allerdings ist die Public Cloud für sich genommen problematisch hinsichtlich der Erfüllung der regulatorischen Anforderungen. Als US-amerikanisches Unternehmen unterliegt Microsoft dem US Cloud Act. Das heißt, dass US-Behörden unter bestimmten Voraussetzungen einen Zugriff auf die Daten verlangen können – unabhängig davon, wo diese physisch gespeichert sind. Ein relevanter Unsicherheitsfaktor besteht somit weiterhin.

Komponente 2: Azure Databricks Confidential Computing

Um diese Sicherheitslücken zu schließen, kommt bei Telefónica ein spezieller Lösungsaufbau zum Einsatz. Das Unternehmen nutzt eine Azure-Databricks-Plattform in der Public Cloud, die mit Confidential Computing als zusätzlichem Sicherheitslayer ausgestattet ist. Das Besondere an Confidential Computing: Die Daten sind nicht nur bei der Speicherung und Übertragung vor unautorisierten Zugriffen geschützt, sondern auch während der Verarbeitung.

Ermöglicht wird dies durch hardware-basierte, isolierte Ausführungsumgebungen, sogenannte Trusted Execution Environments. Hier lassen sich Analysen sensibler Daten nur mit eigens bereitgestellten Sicherheitscodes durchführen. Zusammen mit den gängigen Schutzmaßnahmen für die Datenspeicherung und -übertragung wird letztlich eine Ende-zu-Ende-Verschlüsselung ermöglicht, die selbst privilegierte Systemzugriffe – etwa durch Administratoren oder den Cloud-Betreiber – technisch einschränkt und kontrollierbar macht.
Auf diese Weise entsteht schließlich ein praktikabler Mittelweg. Telefónica kann die Innovationspotenziale der Public Cloud erschließen und gleichzeitig das erforderliche Maß an Sicherheit und Datensouveränität gewähr­leisten.

Fazit: Datensouveränität hängt nicht nur vom Provider ab

Datensouveränität muss also kein Hindernis bei der digitalen Transformation des Geschäfts sein. Sie entsteht auch nicht allein durch den Cloud-Anbieter. Vielmehr kommt es auf ein ausgewogenes Zusammenspiel von Governance, Architektur und technischer Absicherung an. Die zentrale Herausforderung besteht darin, Innovation und Kontrolle miteinander zu verbinden, statt sie gegeneinander auszuspielen.

Gleichzeitig etablieren sich alternative Cloud-Angebote. Neben Sovereign-Cloud-Ansätzen gewinnen auch nationale Provider an Bedeutung, die mit einer stärkeren lokalen Kontrolle werben, ohne die Innovationskraft außer Acht zu lassen. Zwar zeigt sich, dass entsprechende Lösungen gegenwärtig noch nicht vollkommen ausgereift sind. Gerade bei den Services für den Aufbau moderner Cloud-Plattformen besteht ein gewisser Nachholbedarf. Doch die stetig wachsende Nachfrage wird die Entwicklung sichtbar vorantreiben, sodass auch hier bald relevante Ansätze zu erwarten sind.

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Was ist digitale Souveränität und welche wirtschaftlichen Vorteile birgt sie?

Wie frei sind wir in unserem Handeln? Die alte philosophische Frage nach der Handlungsfreiheit hat momentan Konjunktur, bildet sie doch eines der vielen Kernkonstrukte digitaler Souveränität. Ein Begriff, der im Alltag lange Zeit wenig sichtbar war und heute zu einem der zentralen Hebel für wirtschaftliche Resilienz avanciert. Denn bei proprietären Software- und Cloud-Lösungen können Systeme, Datenstrukturen und Prozesse zunehmend eng mit den Technologien einzelner Anbieter verknüpft werden. Dadurch können Abhängigkeiten entstehen, die die strategische Handlungsfreiheit einschränken.

Was bedeutet diese Entwicklung konkret für industrielle Entscheider, ihre Prozesse und die langfristige Unternehmensstrategie? Wer heute bei der Ausgestaltung seiner Digital- und KI-Strategie die Weichen falsch stellt, riskiert, auf Jahre in einen technologischen Lock-in zu geraten. Marktdynamiken bei proprietären Softwarelösungen zeigen, wie schnell Unternehmen einseitig diktierten Preiserhöhungen oder abrupten Änderungen der Lizenzmodelle ausgeliefert sind, wenn ihre Architektur fest an einen einzigen Anbieter gebunden ist. Auch die Integration von branchen- oder unternehmensspezifisch entwickelten Applikationen von Drittanbietern gestaltet sich dann oft schwierig.

Besonders im ressourcenintensiven Feld der Künstlichen Intelligenz (KI) wird diese Vorfestlegung zum kritischen Faktor für die künftige Wertschöpfung. Es greift strategisch zu kurz, aus reiner Gewohnheit oder getrieben von kurzfristigen Technologie-Hypes, den vermeintlich einfachen Weg auf geschlossene Plattformen zu wählen. Diese etablierten Anbieter sind zwar historisch weit verbreitet, doch im Kontext heutiger Ansprüche an Flexibilität, Interoperabilität und Offenheit erweisen sich ihre Angebote als unnötig einschränkend. Stattdessen bedarf es einer wohlüberlegten Architektur, die ein zukunftsfähiges und skalierbares Fundament für kommende Innovationen bildet.

Genau hier positioniert sich NeoNephos als architektonische Blaupause. Die Stiftung validiert das Konzept praxisnah, indem sie konsequent auf offene Kollaboration setzt, statt Einzellösungen zu bewerben. Für Stakeholder aus der Industrie bietet dieser Ansatz einen wegweisenden Kompass: Er befähigt Unternehmen, leistungsstarke IT-Infrastrukturen aufzubauen, ohne die Kontrolle über Kosten und Handlungsfreiheit abzugeben.

Europäische Rahmenwerke für digitale Souveränität

Der technologische Lock-in birgt jedoch nicht nur wirtschaftliche Fallstricke. Diese Abhängigkeiten zeigen sich beispielsweise darin, dass der Betrieb eigener Infrastrukturen erschwert wird und Daten an Drittstaaten abfließen können.

Das Cloud Sovereignty Framework der Europäischen Union (EU) definiert hierfür ein Fundament aus acht Dimensionen, die ein Cloud-Anbieter erfüllen muss, um als digital souverän zu gelten. Während europäische Rahmenwerke die strategische Richtung vorgeben, benötigen Unternehmen konkrete Kriterien, um digitale Souveränität messbar und im IT-Betrieb umsetzbar zu machen.

Genau hier setzt der ES³-Standard (European Sovereign Stack Standard) von Schwarz Digits an. Als praktisches Umsetzungsmodell übersetzt er abstrakte Compliance-Ziele in messbare Reifegrade, die im IT-Betrieb funktionieren und die Souveränitätsfrage gezielt um die Dimension KI erweitern.
Mit diesem praxisnahen Ansatz unterstützt das Modell die übergeordnete Digitalstrategie der EU. Diese soll aufzeigen, wie Europa der Sprung in die digitale Unabhängigkeit gelingen kann. Schließlich handelt es sich dabei um eine der drängendsten wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Herausforderungen unserer Zeit.

Damit aus dieser politischen Vision wirtschaftliche Realität wird, braucht es neben klaren Richtlinien auch ein solides Fundament für die praktische Umsetzung. Als Beispiel sei der Aufbau einer ersten einheitlichen Cloud-Referenzarchitektur für Europa herangezogen, welcher durch die Umsetzung von technologischen Projekten der Industrie entwickelt wurde.

Um mögliche wirtschaftliche Risiken im Zusammenhang mit der Realisierung solcher Projekte zu minimieren, gibt es zahlreiche Unterstützungsformate, wie beispielsweise die sogenannten Important Projects of Common European Interest (IPCEI). Hinter diesem Begriff steckt ein Mix aus strategischer Vision und Finanzierungs-Kickstarter für innovative Technologien. So wurde Ende 2023 das IPCEI Next Generation Cloud Infrastructure and Services (IPCEI-CIS) ins Leben gerufen. Es soll den technologischen Grundstein für die angestrebte europäische Referenzarchitektur legen. Und genau dieses Ziel in industrielle Praxis umzusetzen, hat sich die NeoNephos-Foundation auf die Fahne geschrieben.

Wie funktioniert NeoNephos und wie treibt es die digitale Souveränität Europas voran?

der Ägide der Linux Foundation Europe steht vor allem eines im Zentrum: die Erschaffung eines europäischen Cloud-Edge-Kontinuums. Zu diesem Zweck werden Cloud-native Module etabliert, die die wesentlichen Technologien für den Aufbau und Betrieb von Clouds jedweder Größe umfassen. Diese Komponenten sind so flexibel skaliert, dass sie sowohl auf einem einzelnen Minicomputer in einer Fabrik laufen als auch das Fundament für das Rechenzentrum eines großen Cloud-Anbieters bilden können.

Ein Cloud-Edge-Kontinuum erweitert das Konzept der klassischen, zentralisierten Cloud um entscheidende Vorteile: Es ermöglicht das flexible Verschieben von Anwendungen und Daten aus Rechenzentren an den Rand des eigenen Unternehmens-Netzwerks, der Edge, und umgekehrt. Das Kontinuum erlaubt somit eine Kombination aus zentralem und dezentralem Anwendungsbetrieb, der Speicherung und Verarbeitung von Daten. Je nach Bedarf und Anforderung lässt sich die eigene IT-Architektur dabei flexibel anpassen.

Neben geringeren Latenzen und höherer Resilienz stärkt diese Architektur vor allem die digitale Souveränität: Unternehmen können Anwendungen flexibler betreiben, Cloud-Anbieter leichter wechseln und neue Technologien schneller integrieren. Technologisch gelingt dieser Spagat, wenn man die IT-Architektur in drei eigenständige Bereiche unterteilt. Erst durch diese Entkopplung entsteht die nötige Flexibilität, Wechselfähigkeit und somit Unabhängigkeit. Diese technologische Offenheit spiegelt sich auch im Organisationsmodell von NeoNephos wider.

Offene Plattformen als Schlüssel zur digitalen Unabhängigkeit

Die Gründungsmitglieder – europäische Technologiegrößen wie SAP, Schwarz Digits oder T-Systems – wählten von Beginn an einen anderen Ansatz als die Anbieter aus Übersee. Statt in Konkurrenz zueinander zu agieren, entwickeln sie gemeinschaftlich. Dabei starten sie nicht bei Null, sondern greifen gezielt auf bestehende, praxiserprobte Lösungen aus ihren eigenen Unternehmen zurück.

Sowohl bewährte als auch neue Lösungen werden ausschließlich als Open Source entwickelt und fortgeführt. Dabei bleibt der Quellcode öffentlich einsehbar und für Unternehmen eigenständig wartbar. Open Source gilt als eines der effektivsten Modelle zur Softwareentwicklung, da an den Projekten Fachleute verschiedenster Expertisen als kollaborativ entwickelnde Community zusammenarbeiten. Diese Arbeitsweise ähnelt dem aus der Wissenschaft bekannten Peer-Review-Verfahren. Der Code einer Software wird so stetig weiterentwickelt. Die kontinuierliche Überprüfung durch eine breite Entwicklergemeinschaft erhöht Transparenz und trägt dazu bei, Schwachstellen frühzeitig zu erkennen und zu beheben.

Die gemeinschaftliche Zusammenarbeit in der Foundation ist keine leere Absichtserklärung, sondern fest in der DNA von NeoNephos verwurzelt. Sie versteht sich zugleich als eine konkrete Einladung an die Tech-Gemeinschaft, aktiv an der digitalen Unabhängigkeit des europäischen Wirtschaftsraums mitzuwirken.

Wie NeoNephos Pionierleistungen im Bereich Cloud-Infrastruktur liefert

Die zweite große Stärke von NeoNephos ist die Interoperabilität des Kontinuums, die von Stunde eins an mitgedacht wurde. Die entwickelten Bausteine sind nicht an einzelne Anbieter gebunden, von denen es Hunderte in der EU gibt. Damit setzt die Initiative eine zentrale Vorgabe von IPCEI-CIS um, die ein solches, anbieterunabhängiges Multi-Provider-System fokussiert. Auf diese Weise wird die Fragmentierung des europäischen Marktes reduziert und Raum für eine neue Konnektivität über nationale Grezenhinweg geschaffen.

Für Anwender bedeutet das vor allem maximale Flexibilität. Damit wird ein zentrales Ziel digitaler Souveränität Realität: mehr Handlungsfreiheit, weniger technologische Abhängigkeiten und eine umsetzbare, zukunftsfähige Multi-Cloud-Strategie.

Wie NeoNephos europäische KI umsetzbar machen kann

Mit der Umsetzung des Cloud-Edge-Kontinuums ist ein großer Schritt in Richtung digitaler Souveränität gemacht. Da digitale Souveränität ein vielschichtiges Thema ist, das ganzheitlich gedacht werden muss, sind die von NeoNephos etablierten Kompatibilitäts- und Governance-Richtlinien bewusst flexibel gestaltet. Auf diese Weise stünde die Architektur perspektivisch auch jenen Komponenten offen, die künftig im Rahmen des Ende 2025 initiierten IPCEI-AI zu erwarten sind. Das IPCEI-AI konzentriert sich auf Künstliche Intelligenz und ist darauf ausgelegt, auf den Fundamenten des IPCEI-CIS aufzubauen. Die Schlüsseltechnologie KI wird bereits heute maßgeblich über Cloud-Infrastrukturen genutzt. Damit unterliegt sie im Zweifelsfall ähnlichen Einschränkungen der Handlungsfreiheit wie proprietäre Clouds und Software. Das Open-Source-Modell von NeoNephos bietet hier das technologische Fundament, um die Prinzipien der Interoperabilität langfristig auch auf den Bereich der Künstlichen Intelligenz zu übertragen.

Fazit: Digitale Souveränität entsteht nicht durch Abschottung, sondern durch offene Zusammenarbeit – und die Fähigkeit, digitale Infrastrukturen selbst zu gestalten

NeoNephos überträgt den europäischen Gedanken der gemeinsamen Entwicklung auf die digitale Infrastruktur und adressiert damit eine der aktuell größten wirtschaftlichen Herausforderungen: Wie können Europa und seine Unternehmen in Zeiten geopolitischer Unsicherheiten digital souverän handeln und ihre strategische Handlungsfreiheit bewahren?

Der Fahrplan der Initiative ist durch EU-Rahmenwerke klar strukturiert und denkt Cloud-Lösungen konsequent zu Ende: vom Rechenzentrum über das Netzwerk-Edge bis hin zur Künstlichen Intelligenz. Das Ziel ist ein groß angelegter Fragmentierungsabbau durch das erste europäische Cloud-Edge-Kontinuum. Mittels interoperabler Cloud-nativer Module wird der Wechsel zwischen Cloud-Anbietern sowie deren Kombination erheblich vereinfacht.

Als Open-Source-Stiftung geht NeoNephos bewusst einen radikal anderen Weg als die dominierenden Hyperscaler. Statt proprietärer Codes und künstlicher Abhängigkeiten stehen Kollaboration, Transparenz, Handlungsfreiheit und echte technologische Unabhängigkeit im Mittelpunkt. Damit schafft die Initiative eine wichtige Grundlage für digitale Souveränität und die langfristige Wettbewerbsfähigkeit europäischer Unternehmen.

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Der globale Wettbewerb um digitale Wertschöpfung ist damit auch ein Wettbewerb um Infrastruktur. Entscheidend ist nicht nur der Zugang zu Energie, sondern ihre Verfügbarkeit zum richtigen Zeitpunkt.

Für Deutschland ist das eine industriepolitische Weichenstellung: Die Fähigkeit, Rechenleistung bereitzustellen, bestimmt künftig Wettbewerbsfähigkeit, Innovationskraft und Wohlstand.

Der Weg von der Energie zur Intelligenz

Rechenzentren übersetzen elektrische Energie in Rechenleistung: Die Grundlage für KI, Cloud und Digitalisierung. Damit wird Energieverfügbarkeit zum zentralen Standortfaktor. Entscheidend ist nicht nur, ob genügend Strom vorhanden ist, sondern wie schnell die benötigte Leistung am Standort bereitgestellt werden kann. Diese „Time-to-Power“ bestimmt, ob Rechenzentren entstehen, wie rasch Investitionen wirksam werden und wo digitale Wertschöpfung künftig stattfindet.

Time-to-Power wird zum Standortfaktor

Frankfurt zeigt die Herausforderung deutlich: Mit dem DE CIX verfügt die Region über einen der weltweit wichtigsten digitalen Knotenpunkte. Bestehende Infrastruktur und kurze Latenzen machen den Standort attraktiv. Doch während Rechenzentren oft schnell geplant und gebaut werden, benötigen Energieinfrastruktur und Genehmigungen deutlich mehr Vorlauf.

So entsteht eine Lücke zwischen digitaler Ambition und infrastruktureller Realität, die zunehmend darüber entscheidet, wo und wann Investitionen tatsächlich umgesetzt werden. Fehlen Energie und Netzkapazitäten, wandern Projekte und digitale Wertschöpfung an andere Standorte.

Hybrid statt „Entweder-oder“ als neues Versorgungsmodell

Die Lösung liegt nicht im „Entweder-oder“ zwischen Netz und lokaler Erzeugung, sondern in einer neuen Infrastruktur-Logik. Hybride Energiekonzepte verbinden Netzanschluss, lokale Erzeugung, Speicher, intelligente Steuerung und Wärmenutzung zu einem integrierten Energiesystem. Statt auf kostenintensive Autarkie zu setzen, nutzen sie die Stärken aller verfügbaren Energiequellen. Das Netz bleibt das Rückgrat der Versorgung. Hybride Modelle können jedoch die Abhängigkeit vom sofortigen Vollanschluss reduzieren, zusätzliche Standortoptionen eröffnen und Projekte früher realisierbar machen.

Vom passiven Energieverbraucher zum aktiven Teil des Energiesystems

Hybride Konzepte verändern die Rolle von Rechenzentren im Energiesystem. Ihr Energiebedarf bleibt erheblich. Richtig geplant und gesteuert, können sie jedoch vom passiven Energieverbraucher zum aktiven Teil des Energiesystems werden. Intelligentes Energiemanagement macht Flexibilitätspotenziale nutzbar, hilft Netzbezug und Lasten besser zu steuern und Netzengpässe zu reduzieren. Die Kombination aus Netz und lokalen Versorgungslösungen stärkt die operative Resilienz und erhöht die Versorgungssicherheit. So können Rechenzentren das Energiesystem nicht nur belasten, sondern aktiv mitgestalten.

Akzeptanz durch lokalen Nutzen

Neben Energie entscheidet die lokale Akzeptanz über die Realisierbarkeit neuer Projekte. Rechenzentren werden dauerhaft nur dort erfolgreich sein, wo sie als Teil der lokalen Infrastruktur wahrgenommen werden. Der größte Hebel liegt in der Nutzung von Abwärme: Sie kann einen wertvollen Beitrag zur lokalen Wärmeversorgung leisten. Wird sie in Wärmenetze, Quartiere oder Gewerbegebiete integriert, entsteht konkreter Mehrwert für Kommunen und ein Beitrag zur Dekarbonisierung.

Internationale Wettbewerbsfähigkeit

Die wirtschaftspolitische Frage lautet: Schafft Deutschland die infrastrukturellen Voraussetzungen für die digitale Wertschöpfung?

Energie- und digitale Infrastruktur müssen gemeinsam gedacht werden – mit schnelleren Verfahren, flexiblen Anschlussmodellen und einem regulatorischen Rahmen für integrierte Energiekonzepte.

Andere Regionen handeln bereits entsprechend. Investitionen folgen realisierbaren Projekten, nicht politischen Ambitionen. Wer digitale Souveränität erreichen will, muss die dafür notwendige Energieinfrastruktur rechtzeitig bereitstellen.

Energieinfrastruktur als Schlüssel für digitale Wertschöpfung

Rechenzentren funktionieren nicht mehr isoliert. Energie, Datennetze, Wärmenutzung, Fläche und kommunale Planung müssen zusammengedacht werden.

E.ON Energy Infrastructure Solutions überträgt jahrzehntelange Erfahrung aus energieintensiven Industrien auf die Anforderungen moderner Rechenzentren. Die Entwicklung integrierter Energielösungen, die Netzanschlüsse, lokale Erzeugung, Speicher und Wärmenutzung optimal miteinander verbinden, gehört seit vielen Jahren zu unserem Kerngeschäft. Heute unterstützen wir damit Betreiber, Kommunen und Investoren dabei, digitale Infrastruktur zu ermöglichen und lokale Energiesysteme zukunftsfähig zu gestalten.

Am Ende entscheidet sich daran, ob Deutschland die Voraussetzungen für digitale Wertschöpfung schafft oder ob Investitionen, Innovation und Wachstum in andere Regionen abwandern.

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Rechenzentrumskapazität als Ausgangspunkt zukünftigen Wirtschaftswachstums

Vor 150 Jahren waren es Energie, Rohstoffe und Verkehrswege, die darüber entschieden, wo Unternehmen investierten und wirtschaftlicher Wohlstand entstand. Diese Infrastruktur machte Deutschland zu einer der führenden Industrienationen der Welt. Heute sind zunehmend die Datenauswertung, Rechenleistung und digitale Vernetzung die Grundlage wirtschaftlicher Wertschöpfung. KI, Cloud Computing und datengetriebene Geschäftsmodelle treiben Innovationen voran, steigern die Produktivität und schaffen neue Märkte. Wie einst Eisenbahnnetze und Kraftwerke bilden heute digitale Infrastrukturen die Voraussetzung für Wachstum und Wettbewerbsfähigkeit.

Die Infrastruktur des Wohlstands verändert sich

Damit wird die digitale Infrastruktur neben Straßen, Schienen und Stromnetzen zu einem weiteren entscheidenden Faktor für die Wettbewerbsfähigkeit von Volkswirtschaften. Glasfasernetze übernehmen den Datentransport, während Daten in Rechenzentren gespeichert und verarbeitet werden. So entwickelt sich diese Infrastruktur von einer technischen Grundlage zu einem strategischen Produktionsfaktor der Datenökonomie und digitalen Wertschöpfung. Ohne ausreichende Rechenkapazitäten lassen sich weder KI-Modelle trainieren, noch digitale Plattformen betreiben oder industrielle Prozesse intelligent steuern. Rechenzentren folgen daher nicht mehr nur wirtschaftlichem Wachstum, sondern schaffen zunehmend dessen Grundlage.

Rechenleistung wird zum neuen Produktionsfaktor

Diese Entwicklung ist bereits deutlich sichtbar: Einerseits an den steigenden Investitionen, andererseits am wachsenden Bedarf an Rechenleistung. Laut der Studie „Rechenzentren in Deutschland: Aktuelle Marktentwicklungen 2025“ vom Bitcom investierten Unternehmen allein in 2025 rund 12 Milliarden Euro in deutsche Rechenzentren. Gleichzeitig wird prognostiziert, dass die installierte IT‑Anschlussleistung von rund drei Gigawatt im Jahr 2025 bis 2030 auf mehr als fünf Gigawatt anwachsen wird. Besonders stark wächst der Bedarf durch KI. Bereits in wenigen Jahren könnte sie rund 40 Prozent der gesamten Rechenzentrumskapazität beanspruchen.

Diese Zahlen zeigen mehr als nur das Wachstum einer einzelnen Branche. Sie zeigen einen tiefgreifenden Strukturwandel der Wirtschaft. Rechenleistung entwickelt sich zu einer Ressource, deren strategische Bedeutung zunehmend mit der von Energie vergleichbar sein wird. Unternehmen benötigen sie, um Produktionsprozesse zu automatisieren, Lieferketten zu optimieren, große Datenmengen auszuwerten oder neue, KI‑gestützte Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln und damit ihre Wertschöpfung zu erhöhen. Je stärker Geschäftsmodelle digitalisiert werden, desto stärker wächst die Nachfrage nach Rechenkapazität. Der Zugang zu Rechenkapazität entwickelt sich damit zu einer strategischen Voraussetzung für Innovation, Produktivität und wirtschaftliches Wachstum.

Der neue Standortwettbewerb entscheidet sich an der digitalen Infrastruktur

Deutschland verfügt derzeit noch über den größten Rechenzentrumsmarkt Europas. Aktuelle Marktanalysen zeigen aber, dass der internationale Wettbewerb erheblich an Dynamik gewinnt. Die laut Bitkom bis 2030 in Deutschland erwarteten 5 GW zusätzlicher Rechenzentrumskapazität wirken im internationalen Kontext vergleichsweise gering. Gleichzeitig entstehen vor allem in den USA und Asien gerade neue Hyperscale-Rechenzentren mit Leistungen von jeweils mehreren hundert Megawatt. Die USA verfügen bereits heute über knapp das Zehnfache der in Deutschland installierten Rechenleistung und bauen ihre Kapazitäten mit hoher Geschwindigkeit weiter aus.

Mit dieser Entwicklung verändern sich auch die Kriterien für Investitionsentscheidungen. Jahrzehntelang konkurrierten Standorte vor allem über Faktoren wie Lohnkosten, Steuern oder Verkehrsanbindung. Im KI-Zeitalter wird die verlässliche Verfügbarkeit digitaler Infrastruktur zu einem zentralen Wettbewerbsfaktor. Unternehmen investieren bevorzugt dort, wo die notwendige Infrastruktur schnell verfügbar ist oder innerhalb eines verlässlichen Zeit- und Kostenrahmens verfügbar sein wird. Wenn ein neuer Produktionsstandort innerhalb weniger Monate an ausreichend Rechenleistung angebunden werden kann, hat dies unmittelbar Einfluss auf Investitionsentscheidungen. Denn Investitionen folgen dorthin, wo Infrastruktur rechtzeitig bereitsteht.

Nachhaltigkeit und Tempo werden zu Standortfaktoren

Der Ausbau der Rechenzentrumskapazitäten für die digitale Infrastruktur steht in Deutschland und Europa vor einer doppelten Herausforderung. Einerseits steigt der Energiebedarf datenintensiver Anwendungen und KI-gestützter Prozesse kontinuierlich an, andererseits wachsen die Anforderungen an Energieeffizienz, Nachhaltigkeit und Klimaschutz. Moderne Rechenzentren zeigen jedoch, dass sich wirtschaftliches Wachstum und nachhaltiger Betrieb miteinander verbinden lassen, etwa durch den Einsatz erneuerbarer Energien, intelligente Energiesteuerung und die Nutzung von Abwärme.

Neben Nachhaltigkeit und Energieeffizienz wird auch die Geschwindigkeit des Rechenzentrumsbaus zunehmend zu einem entscheidenden Wettbewerbsfaktor. Schnelle Genehmigungsverfahren, planbare Netzanschlüsse und der rechtzeitige Ausbau von Strom- und Glasfasernetzen werden damit zu wesentlichen Standortvorteilen bei der Ansiedlung neuer Rechenzentren.

Internationale Investoren bewerten den deutschen Markt weiterhin als attraktiv und sind bereit, Geld in neue Rechenzentrumsprojekte zu investieren. Der eigentliche Engpass liegt jedoch häufig nicht im Zugang zu Kapital, sondern in fehlender Infrastruktur und komplexen bürokratischen Anforderungen. Dazu gehören auch leistungsfähige Stromnetze, Glasfaseranbindungen, geeignete Flächen und vor allem verbindlich zugesagte Netzanschlüsse. Diese Faktoren entscheiden darüber, ob neue Bauprojekte realisiert oder in andere Regionen verlagert werden. Diese Entwicklung führt dazu, dass der Ausbau neuer Rechenzentrumskapazitäten in einigen Regionen langsamer vorankommt, obwohl die Nachfrage nach Rechenleistung durch KI und andere datenintensive Anwendungen deutlich steigt. Hintergrund ist, dass die dafür notwendige Energie- und Netzinfrastruktur nicht im gleichen Tempo ausgebaut wird. In der Folge entstehen Kapazitäten zunehmend dort, wo Infrastrukturmaßnahmen schneller umgesetzt werden können, sodass sich auch Teile der digitalen Wertschöpfung in diese Regionen der Welt verlagern. Gerade hierin liegt eine der größten Herausforderungen – und zugleich ein Risiko für Deutschland. Denn die Folgen betreffen nicht nur die Rechenzentrumsbranche, sondern wirken weit in andere Bereiche der digitalen Wirtschaft und darüber hinaus.

Digitale Souveränität beginnt bei der Infrastruktur

Die Debatte über Rechenzentren ist längst keine rein technische Diskussion mehr. Im Kern geht es um die Leistungsfähigkeit des Wirtschaftsstandorts. Defizite bei Energieversorgung, Netzinfrastruktur und Rechenleistung begrenzen Innovation, digitale Geschäftsmodelle und Wertschöpfung sowohl in Industrie als auch in Verwaltung, Gesundheitswesen und Finanzsektor gleichermaßen. Unternehmen und Investoren fragen zunehmend, ob auch zukünftig ausreichend digitale Infrastruktur verfügbar sein wird, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Vor diesem Hintergrund erhält auch die Diskussion über digitale Souveränität eine neue Bedeutung.

Die Diskussion über digitale Souveränität konzentriert sich häufig auf Datenschutz, europäische Cloud-Lösungen oder regulatorische Anforderungen. Diese Aspekte bleiben wichtig, greifen aber zu kurz. Denn jede Form digitaler Souveränität setzt zunächst voraus, dass ausreichend eigene Rechenkapazitäten vorhanden sind, um Daten im eigenen Rechtsraum zu verarbeiten.

Wer kritische digitale Infrastruktur nicht selbst bereitstellen kann, bleibt dauerhaft auf Kapazitäten anderer Staaten oder Anbieter angewiesen. Damit entstehen nicht nur technologische, sondern auch wirtschaftliche und geopolitische Abhängigkeiten. Gerade vor dem Hintergrund zunehmender internationaler Spannungen gewinnt die Fähigkeit, kritische digitale Dienste sicher und resilient in Deutschland und Europa betreiben zu können, erheblich an Bedeutung. Digitale Souveränität beginnt deshalb nicht erst in der Cloud, sondern sie beginnt dort, wo Rechenleistung entsteht – im Rechenzentrum.

Der Ausbau wird zur Gemeinschaftsaufgabe

Der Ausbau digitaler Infrastruktur kann deshalb nicht isoliert betrachtet werden. Betreiber, Energieversorger, Netzbetreiber, Kommunen, Investoren und Politik müssen Kapazitätsaufbau, Energieversorgung und Flächenentwicklung wesentlich enger aufeinander abstimmen als bisher.

Infrastruktur-, Energie- und Digitalpolitik dürfen künftig nicht länger getrennt gedacht werden. Erst ihr Zusammenspiel entscheidet darüber, ob Deutschland die Voraussetzungen schafft, um die nächste Welle digitaler Wertschöpfung im eigenen Land zu ermöglichen.

Fazit

Deutschland verfügt über hervorragende Voraussetzungen: den größten Rechenzentrumsmarkt Europas, eine starke Industrie, exzellente Forschung und eine hohe Nachfrage nach digitalen Lösungen. Gleichzeitig investieren andere Regionen der Welt mit hoher Geschwindigkeit in neue Kapazitäten und schaffen damit attraktive Bedingungen für Rechenzentrumsbetreiber und für Unternehmen mit datenintensiven Anwendungen.

Die entscheidende Frage ist deshalb nicht mehr, ob Deutschland zusätzliche Rechenzentren benötigt. Sie lautet: Wie schnell können die dafür erforderlichen Kapazitäten geschaffen werden?

Die Geschichte der deutschen Wirtschaft zeigt: Wohlstand ist immer dort entstanden, wo rechtzeitig in die notwendige Infrastruktur investiert wurde. Im Industriezeitalter waren es Kraftwerke, Verkehrswege und Produktionsanlagen. Im digitalen Zeitalter übernehmen Rechenzentren eine vergleichbare Rolle. Sie sind längst nicht mehr nur technische Infrastruktur, sie werden zur Grundlage von Produktivität, Innovation und wirtschaftlicher Souveränität.

Eine Investition in Rechenzentren ist nicht nur eine Investition in Server oder Gebäude. Es ist eine Investition in die Wachstumsfähigkeit des Wirtschaftsstandorts Deutschland.

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Barton, D., Manyika, J., & Williamson, S. K. (2017). Finally, Evidence That Managing for the Long Term Pays Off. Harvard Business Review, 95(3), 44–53.

Flammer, C., & Bansal, P. (2017). Does a long-term orientation create value? Evidence from a regression discontinuity. Strategic Management Journal, 38(9), 1827–1847. https://doi.org/10.1002/smj.2629

Rohrbeck, R., & Kum, M. E. (2018). Corporate foresight and its impact on firm performance: A longitudinal analysis. Technological Forecasting and Social Change, in press, 1–30. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2017.12.013

Schwarz, J. O., Rohrbeck, R., & Wach, B. (2020). Corporate foresight as a microfoundation of dynamic capabilities. FUTURES & FORESIGHT SCIENCE, 2(2), e28. https://doi.org/https://doi.org/10.1002/ffo2.28

Schwarz, J. O., Schropp, T. C., Wach, B., & Buder, F. (2025). Do internal foresight activities add value to decision-making? Insights from an empirical investigation. Futures, 166, 103548. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.futures.2025.103548

Wach, B., Schwarz, J. O., & von Held, F. (2025). Corporate foresight for the benefit of corporates’ innovation climate. FUTURES & FORESIGHT SCIENCE, 7(1), e195. https://doi.org/https://doi.org/10.1002/ffo2.195

Der Beitrag Quellenangaben Artikel „Foresight wirkt – aber vielleicht anders als gedacht“ von Jan Oliver Schwarz erschien zuerst auf ManagerWissen.

Die nächste Zeit wird für PE-Häuser zur ultimativen Bewährungsprobe. Ein Blick nach vorn zeigt die klare Phasenaufteilung der Gewinner:

1. Foundation:
   Etablierung flächendeckender AI-Readiness-Assessments in allen Portfolios, Heben der ersten drei Quick Wins, Aufbau rechtskonformer Governance-Strukturen.
2. Acceleration:
   Konsequente Skalierung erfolgreicher Piloten, Realisierung Portfolio-übergreifender Technologiesynergien und zentraler Partnernetzwerke.
3. Differentiation:
   Monetarisierung der KI-Fähigkeiten beim Exit, Realisierung von Premium-Multiples und gezielte Akquisition neuer Targets durch eine geschärfte KI-Linse.

Die ultimative Checkliste für den PE-Partner

Für PE-Partner und Managing Directors leitet sich daraus ein konkretes, sofort umsetzbares Handlungsprogramm ab (s. Abbildung 5).

Abbildung 5: Die ultimative Checkliste für den PE-Partner. Quelle: Deloitte

Die Marktführer von morgen setzen dieses Playbook bereits heute um. Die Frage ist nicht, ob Sie die KI-Transformation durchführen – sondern wie viele Multiplikator-Punkte Sie auf dem Weg zum Exit an den Wettbewerb verlieren, wenn Sie es nicht tun.

Eine weitere Entwicklung zeichnet sich bereits ab: KI wird die Grenzen klassischer PE-Modelle verschieben. Wertschöpfung entsteht künftig weniger durch Finanzierungsstrukturen oder operative Standardprogramme, sondern durch die Fähigkeit, Technologiekompetenz als Kern des Investmentmodells zu verankern. Häuser, die frühzeitig eigene KI-Playbooks, Datenplattformen und Partnerschaften aufbauen, werden sich dauerhaft differenzieren – nicht nur im Portfolio, sondern auch im Fundraising. Limited Partners erwarten zunehmend belastbare Antworten auf die Frage, wie KI-Rendite, Risiko und Geschwindigkeit verändert.

Damit wird klar: KI ist kein Trend, sondern der neue Taktgeber der Branche. Die Gewinner sind jene, die jetzt konsequent investieren, Standards setzen und ihre Organisation auf ein technologiegetriebenes Jahrzehnt ausrichten.

Quellenangaben:
[1] Bain & Company (Februar 2025): Global Private Equity Report 2025. URL: https://www.bain.com/insights/field-notes-from-generative-ai-insurgency-global-private-equity-report-2025/
[2] EY (2024): Five Key Trends for Private Equity Firms in 2024. URL https://www.ey.com/en_us/insights/private-equity/five-key-trends-for-private-equity-firms-in-2024
[3] McKinsey (2024): A clear-eyed view of gen AI for the private equity industry. URL: https://www.mckinsey.com/industries/private-capital/our-insights/a-clear-eyed-view-of-gen-ai-for-the-private-equity-industry
[4] McKinsey (2024): Private Capital AI Adoption
[5] BCG (Januar 2026): Inside the AI-first private equity firm. URL: https://www.bcg.com/publications/2026/inside-the-ai-first-private-equity-firm
[6] MIT (2025): The GenAI Divide: State of AI in Business 2025
[7] Bain & Company (2025): Global Private Equity Report 2025 – Deal Disruption durch AI Concerns
[8] Vista Equity Partners (2025): Annual Operational Planning Requirements, zitiert in Bain Global PE Report 2025
[9] Blackstone (2024): Public Statements und Kommunikationen
[10] Gartner (August 2025): Hype Cycle for Artificial Intelligence 2025. URL: https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-08-05-gartner-hype-cycle-identifies-top-ai-innovations-in-2025; Bank of America (2025): Agentic AI Projections
[11] S&P Global Market Intelligence (2026): Private equity investment surge sends US data center deals to 5-year high. URL: https://www.spglobal.com/market-intelligence/en/news-insights/articles/2026/5/private-equity-investment-surge-sends-us-data-center-deals-to-5-year-high-100947405
[12] S&P Global Market Intelligence (2024): Global Data Center Investment Report
[13] Blackstone (2024): Public Statements und Kommunikationen
[14] LinkedIn (2024): Global Talent Insights Report
[15] Deloitte (2024): Executive AI Skills Gap – Öffentliche Studien
[16] McKinsey (2025): AI Talent Shortage Report
[17] Führende Beratungsfirmen (2024-2025): Dokumentierte Working Capital Optimization Cases
[18] Europäische Union (12. Juli 2024): Regulation (EU) 2024/1689 – EU AI Act. URL: https://artificialintelligenceact.eu/
[19] EU AI Act (2024): Annex III – High-Risk AI Systems
[20] EU AI Act (2024): Artikel zu Strafen und Durchsetzung. URL: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai
[21] M&A Due Diligence Trends (2025): Industry Reports
[22] PitchBook (2024): AI Valuations & VC. URL: https://pitchbook.com/news/articles/ai-valuations-venture-capital-verticals; CB Insights (2025): State of AI 2025 Report. URL: https://www.cbinsights.com/research/report/ai-trends-2025/

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Recht und Regulierung: Der EU-AI-Act als Compliance-Hebel

Der EU-AI-Act (Verordnung 2024/1689) ist in allen 27 EU-Mitgliedstaaten geltendes Recht [18]. Er stellt Unternehmen vor strikte, rechtlich bindende Voraussetzungen für den Einsatz von KI.

Dazu zählen: das Verbot unzulässiger KI-Praktiken, verbindliche Pflichten für Anbieter und Betreiber von Modellen mit allgemeinem Verwendungszweck (GPAI) und strenge Auflagen für sogenannte High-Risk-KI-Systeme.

Zu den Hochrisiko-KIs zählen Systeme, die in fast jedem Portfolio-Unternehmen im Einsatz sind oder aufgebaut werden: Dazu gehören KI-gestützte Software im HR- und Rekrutierungsbereich, Algorithmen zur Kreditwürdigkeitsprüfung (Credit Scoring) sowie KI in kritischen Infrastrukturen oder als Sicherheitskomponente in Produkten [19].

Das Ignorieren dieser rechtlichen Voraussetzungen birgt existenzielle Risiken. Die Strafen belaufen sich auf bis zu 35 Millionen Euro oder 7 Prozent des globalen Jahresumsatzes – je nachdem, welcher Wert höher ist [20].

PE-Häuser sollten Compliance daher von einer regulatorischen Last in ein strategisches Differenzierungsmerkmal („Regulatory Alpha“) verwandeln. Ein lückenloser Nachweis der EU-AI-Act-Compliance eliminiert das Risiko von Deal-Abbrüchen auf Käuferseite vollständig und generiert einen signifikanten Bewertungsvorteil.

Cybersecurity: Vom Risikofaktor zum Werttreiber

In der KI-Ära sind Daten und proprietäre Modell-Prompts das eigentliche geistige Eigentum (IP) eines Unternehmens. Ein einziger, gravierender Datendiebstahl oder die Kompromittierung eines KI-Agenten kann den gesamten über Jahre hinweg geschaffenen Wert vernichten.

Die M&A-Realität zeigt eine dramatische Verschiebung: Während im Jahr 2022 nur 42 Prozent der Käufer tiefe Cybersecurity-Assessments forderten, sind es heute 78 Prozent. Frühere Datenlecks führen im Verkaufsprozess zu sofortigen Bewertungsabschlägen. Umgekehrt honoriert der Markt eine nachweisbare Best-in-Class-Cybersecurity-Infrastruktur bei Tech- und tech-enabled Assets mit einem Bewertungs-Premium [21].

Die KI-Equity-Story: Wie KI den Multiple beim Exit erhöht

Der Einfluss von KI auf Unternehmensbewertungen ist präzise quantifizierbar. Daten von PitchBook und CB Insights zeigen eine massive Spreizung der Marktmultiples. KI-native Plattformen oder vertikale KI-Marktführer erzielen Bewertungen, die das Doppelte bis Dreifache traditioneller Software- oder Dienstleistungsunternehmen betragen [22].

Um diesen „AI Premium“ beim Exit voll zu realisieren, sollte die Investment-Story entlang des AI Equity Story Frameworks auf fünf Säulen ruhen:

1. AI-Enabled Growth:
   Der KI-getriebene Umsatzanteil sollte idealerweise über 20 Prozent liegen, begleitet von einem Wachstumsdelta von mindestens 10 Prozentpunkten gegenüber den traditionellen Markt-Peers.
2. Operational Excellence:
   Nachweis einer EBITDA-Margenverbesserung um 500 bis 1000 Basispunkte, gekoppelt mit einem Automatisierungsgrad der Kernprozesse von über 60 Prozent. Das überzeugende Narrativ lautet: Das Asset skaliert linear im Umsatz, ohne dass die Personalkosten äquivalent mitwachsen.
3. Competitive Moat (Der Schutzwall):
   Vorhandensein proprietärer Datentöpfe, die für Wettbewerber unzugänglich sind, Custom-KI-Modelle und daraus resultierende Netzwerkeffekte.
4. Future Readiness:
   Ein Audit-Score von 5/5 in den Dimensionen ML Operations (MLOps), Datenarchitektur und
   Talent-Pipeline.
5. ESG und Compliance
   Ein zertifiziertes ethisches KI-Framework, lückenlose DSGVO- und EU-AI-Act-Konformität sowie eine CO₂-optimierte Nutzung von Cloud-Ressourcen.

Die gezielte Multiple-Erhöhung lässt sich über eine klassische Brücke darstellen. Wenn das Basis-Multiple eines traditionellen Unternehmens bei 15x liegt, addieren die KI-Komponenten systematisch Wert auf dem Weg zum Target-Multiple. Abbildung 4 zeigt dies beispielhaft.

Die gezielte Multiple-Erhöhung lässt sich über eine klassische Brücke darstellen. Wenn das Basis-Multiple eines traditionellen Unternehmens bei 15x liegt, addieren die KI-Komponenten systematisch Wert auf dem Weg zum Target-Multiple. Abbildung 4 zeigt dies beispielhaft.

Abbildung 4: Wie KI den Unternehmenswert systematisch erhöhen kann. Quelle: Deloitte

Um diese Brücke vor dem Verkauf zu dokumentieren, durchläuft das Portfolio-Unternehmen eine sorgfältige Exit Vorbereitung:

• Story und Quantifizierung:
  Präzise finanzielle Isolierung des KI-Wertbeitrags; Schärfung der Wachstumsstory; Erstellung des Vorab-Teasers.

• Dokumentation:
  Erstellung des Technical Due Diligence Package (inklusive Modelldokumentation, Code-Audits und MLOps-Architektur) sowie des Commercial Due Diligence Package mit validierten ROI-Case-Studies.

• Management Preparation:
  Intensives Q&A-Training des Management-Teams; Aufbau einer isolierten, voll funktionsfähigen Demo-Umgebung für den Käufer, um die KI-Tools live zu präsentieren. Die Botschaften werden exakt auf den Käufer zugeschnitten: Strategische Käufer erhalten Fokus auf Synergien; Finanzinvestoren auf Roll-up-Fähigkeit; Tech-Käufer auf IP und Datenqualität.

Was PE-Partner jetzt wissen müssen

1. KI ist der neue Werttreiber im Private Equity:
   Klassische Hebel reichen nicht mehr – KI entscheidet über Rendite, Wachstum und Multiple.
2. Der „AI Value Gap“ kostet massiv Wert:
   60 Prozent experimentieren mit KI, aber nur 4–5 Prozent realisieren messbare finanzielle Effekte.
3. Die ersten 100 Tage sind entscheidend:
   Mit Readiness Assessment, Quick Wins und einem 100-Tage-AI-Sprint entsteht sofort EBITDA-Wirkung.
4. Daten, Cloud und Organisation sind das Fundament:
   Ohne moderne Datenarchitektur, Cloud-Skalierbarkeit und klare Rollen scheitert jede KI-Initiative.
5. KI steigert EBITDA und Umsatz gleichzeitig:
   10–40 Prozent Effizienzgewinne
   15–20 Prozent weniger Working Capital
   20–30 Prozent höhere Conversion
   +7 Prozent Umsatz durch Dynamic Pricing
6. KI ermöglicht neue Geschäftsmodelle:
   Von Product-as-a-Service bis Predictive-as-a-Service – KI erweitert das Geschäftsmodellportfolio.
7. Governance ist ein Multiple-Hebel, kein Bremsklotz:
   EU-AI-Act-Konformität schafft „Regulatory Alpha“ und verhindert Deal-Abbrüche.
8. Cybersecurity wird zum Werttreiber:
   78 Prozent der Käufer prüfen KI und Datenrisiken tief – Best-in-Class-Security erhöht den Multiple.
9. Der Exit entscheidet sich an der KI-Equity-Story:
   Nur skalierbare, auditierbare und rechtlich abgesicherte KI-Strukturen erzielen Premium-Multiples (+5 bis +10 Punkte).
10. PE-Häuser sollten KI als Portfolio-Programm denken:
    Zentrale Plattformen, gemeinsame Datenpipelines und standardisierte Use Cases schaffen Skaleneffekte über das gesamte Portfolio.

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Operative Exzellenz: Effizienzbooster für das EBITDA

In den operativen Kernfunktionen generiert KI die schnellsten, direkt EBITDA-wirksamen Beiträge. Der Weg dorthin führt über eine dreiphasige Process Excellence Roadmap:

1. Phase 1 – Discovery:
   Kernprozesse werden durchleuchtet. Typische Potenziale nach Prozessbereichen stellen sich wie folgt dar:
   Order-to-Cash (15–25 Prozent), Purchase-to-Pay (10–20 Prozent), Lead-to-Order (25–35 Prozent) und Issue-to-Resolution (30–40 Prozent).
2. Phase 2 (Monat 3–4) – Optimization:
   Einsatz der Automation Opportunity Matrix. Rein regelbasierte Prozesse mit hoher Frequenz werden über klassische RPA bzw. Skripte automatisiert. Komplexe, unstrukturierte Aufgaben (z. B. intelligente Dokumentenverarbeitung im Kundenservice) werden an GenAI-Modelle übergeben, wodurch sich der manuelle Aufwand um bis zu 80 Prozent senken lässt.
3. Phase 3 (Monat 5–6) – Continuous Improvement:
   Zum Beispiel Aufbau digitaler Zwillinge (Digital Twins) für das Supply-Chain-Management, um mittels Predictive Analytics automatisierte Root-Cause-Analysen bei Lieferengpässen durchzuführen.

Ein klassischer Werthebel liegt in der KI-getriebenen Working-Capital-Optimierung [17]. Durch die Verknüpfung historischer Unternehmensdaten mit externen Markt- und Wirtschaftsindikatoren via Machine-Learning-Modelle wird die Forecast-Genauigkeit in der Supply Chain um 25 bis 35 Prozent gesteigert. Das führt zu einer Reduktion der Lagerbestände um 15 bis 20 Prozent. Im Forderungsmanagement kombiniert ein Dynamic Credit Scoring Zahlhistorie, Branchenrisiken und Echtzeitsignale, während ein intelligenter Smart-Collections-Algorithmus die Kundenansprache automatisiert priorisiert. Dies führt zu einer Verkürzung des Cash Conversion Cycle.

Commercial Excellence: Umsatzwachstum und neue Geschäftsmodelle

Auf der Umsatzseite kann KI dazu genutzt werden, den Vertrieb von einer reaktiven Funktion in eine vorausschauende Wachstumsmaschine zu verwandeln.

Das Herzstück hierbei bildet eine moderne Customer Intelligence Platform, deren Architektur sich in Sprints umsetzen lässt. Abbildung 3 verdeutlicht dies an einem Praxisbeispiel.

Abbildung 3: Wie eine Customer-Intelligence-Platform in drei Sprints entsteht. Quelle: Deloitte

Darüber hinaus fungiert KI als Fundament für digitale Geschäftsmodelle. So werden beispielsweise traditionelle Industrieunternehmen in die Lage versetzt, ein „Product-as-a-Service“-Modell anzubieten. Ein Maschinenbauer verkauft dann nicht mehr die physische Anlage, sondern garantiert eine durch KI-basierte Predictive Maintenance abgesicherte Betriebsstunde. Gleichzeitig müssen PE-Häuser im Rahmen der Commercial Excellence permanent die Disruptionsträgheit des bestehenden Geschäftsmodells screenen, um das Asset vor KI-nativen Angreifern zu schützen.

Der Beitrag Kapitel 3: KI im Herzen des Geschäfts – Operative und Commercial Excellence in der Praxis erschien zuerst auf ManagerWissen.