Branchentreff der Digitalwirtschaft Gitex AI Europe: Kleiner, aber feiner

Von Dr. Jakob Jung 9 min Lesedauer

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Berlin ist immer eine Messe wert: Zur zweiten Ausgabe der Gitex AI Europe trafen sich politische Entscheidungsträger, Tech-Führungskräfte und Investoren auf der Messe Berlin.

Zum zweiten Mal fand die Gitex AI Europe in Berlin statt: Europäische Innovation war eines der Leitthemen des branchenübergreifenden Technologieevents.(Bild:  Lights in Motion)
Zum zweiten Mal fand die Gitex AI Europe in Berlin statt: Europäische Innovation war eines der Leitthemen des branchenübergreifenden Technologieevents.
(Bild: Lights in Motion)

Die Gitex AI Europe fokussierte Europas Wettbewerbsfähigkeit in Sachen künstlicher Intelligenz (KI). Diese entscheidet sich längst nicht mehr nur an Algorithmen, sondern vor allem daran, wer über Rechenleistung, Energie und Kapital verfügt. Für die Rechenzentrumsbranche ist genau das die eigentliche Nachricht der Messe.

Nach einem holprigen Debüt 2025, als die Messe noch sechs Hallen füllte und der Andrang sich in Grenzen hielt, ging man es diesmal klüger an: drei statt sechs Hallen, die Ausstellerzahl schrumpfte von rund 1.400 auf etwa 800 – dafür stieg die Besucherdichte spürbar. Wo im Vorjahr noch gähnende Leere herrschte, ging es diesmal zu wie zu besten Cebit-Zeiten.

Konkret versammelte die zweitägige Veranstaltung am 30. Juni und 1. Juli 2026 zudem über 600 Investoren aus rund 80 Ländern, rund 80 Prozent davon aus dem Ausland. Ausgerichtet wurde sie von inD, unterstützt von der Berliner Senatsverwaltung sowie von Berlin Partner für Wirtschaft und Technologie.

Souveränität als Standortfrage

Die großen Cloud-Anbieter nutzten die Bühne, um zu zeigen, dass europäische Kunden über reine KI-Pilotprojekte hinausgehen – und um sich zugleich im Souveränitätsdiskurs zu positionieren. AWS, vertreten durch Sasha Rubel, Head of AI/Generative AI Policy EMEA, betonte, Kunden würden von der Erprobung zu produktionsreifer Agentic AI übergehen, und verwies auf die AWS European Sovereign Cloud. Für einen der größten globalen Hyperscaler eine bequeme Doppelrolle: Infrastrukturanbieter und zugleich Antwort auf die eigene Souveränitätsdebatte.

Wie ernst europäische Anbieter das Thema Souveränität nehmen, zeigte der Launch von Exoscale. Die zum österreichischen Telekommunikationskonzern A1 Digital gehörende Cloud-Tochter brachte mit „Dedicated Inference“ einen DSGVO-konformen KI-Service mit dedizierten Nvidia-GPUs auf den Markt – explizit als Gegenentwurf zu US-nahen Hyperscalern, zu einem Zeitpunkt, an dem europäische Kunden zunehmend Vendor-Lock-in und geopolitische Unsicherheit scheuen. A1 ist im Gegensatz zu anderen europäischen Cloud Anbietern nicht in den USA inkorporiert.

Der Service soll regulierten Organisationen den Betrieb von KI-Workloads ermöglichen, ohne von der Infrastruktur eines einzelnen Anbieters abhängig zu sein: eine serverlose, KI-optimierte Umgebung mit dedizierten GPUs, gehostet in einem europäischen Rechenzentrum der Wahl, ohne dass Kunden die zugrundeliegende Hardware selbst betreiben müssen.

Bemerkenswert für Betreiber und Planer ist vor allem die technische Architektur: Kundendaten und Tokens würden nicht mit anderen Cloud-Nutzern geteilt – eine Isolierung, die laut Antoine Coetsier, COO von Exoscale, bis in Logs und GPU-Speicher hineinreiche. Skalierung und Updates übernimmt Exoscale im Hintergrund; die Schnittstelle ist OpenAI-kompatibel gehalten, um Migrationshürden für Kunden niedrig zu halten.

Der Start passt zur langjährigen Strategie der Muttergesellschaft. Dr. Heiner Genzken von A1 Digital erklärte, die Produktentwicklung konzentriere sich derzeit auf drei Bereiche: die Optimierung der Verschlüsselungstechnologien über das gesamte Serviceangebot hinweg, die Erweiterung der GPU-Kapazitäten sowie die Einführung weiterer Inference-Modelle. Getragen wird die Roadmap von vier Prinzipien, die für europäische Infrastrukturanbieter zunehmend zum Standard werden dürften: rein europäische Infrastruktur, ein auf Open-Source-Komponenten basierender Stack, minimale Abhängigkeit von Drittanbietern und möglichst bare-metal-nahe Hardware. Für Rechenzentrumsbetreiber heißt das im Kern: weniger Abstraktionsschichten zwischen Kunde und GPU, mehr Kontrolle über Standort und Datenfluss.

Ein Blick auf die Betriebsebene

Dass Rechenleistung allein nicht reicht, zeigte auch der Auftritt des frisch gekürten Gartner-Magic-Quadrant-Leaders NinjaOne. Gestützt auf die Auszeichnung als „Leader" im Gartner Magic Quadrant 2026 für Endpoint Management Tools warb das Unternehmen aus Austin dafür, fragmentierte IT-Betriebswerkzeuge – Patch-Management, Softwareverteilung, Fernüberwachung, Backups – auf einer Cloud-nativen, mehrmandantenfähigen Plattform zu konsolidieren. Laut IDC kämpfen fast zwei Drittel aller Unternehmen weltweit mit genau dieser Fragmentierung, die in hybriden Umgebungen Compliance-Risiken und Sicherheitslücken begünstigt. Die neue Funktion „Patch Intelligence AI" verknüpft KI-generierte Schwachstellen-Priorisierung mit automatisierten Patching-Workflows – relevant vor allem für Betreiber hybrider Infrastrukturen, wenn auch klar auf Endpoint- statt Rechenzentrumsebene angesiedelt.

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Fazit

Kleiner, fokussierter, dichter besucht: Die Gitex AI Europe 2026 bestätigte, dass sich Europas KI-Ambitionen an harten Infrastrukturfragen entscheiden – GPU-Kapazität, Energie, Datenhoheit, Kapital. Während Hyperscaler wie AWS ihre europäischen Angebote als Souveränitätsargument positionieren, liefert ein Anbieter wie Exoscale mit dediziertem, europäisch betriebenem GPU-Zugang ein konkretes Gegenmodell. Für die Rechenzentrumsbranche bleibt die Kernfrage dieselbe wie vor der Messe: Wer baut, betreibt und kontrolliert die Kapazität, auf der europäische KI am Ende tatsächlich läuft.

Lesen Sie nach dem Seitenwechsel: Die Perspektive von AWS auf die deutsche KI-Transformation geht über Infrastruktur- und Souveränitätsfragen hinaus. Im Gespräch erläutert Matthias Patzak, warum zwischen der bloßen Nutzung von KI und einer wirklichen Transformation der Unternehmen noch eine große Lücke besteht.

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