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OpenAI und Deutsche Telekom machen Ankündigungen Weltweites KI-Wettrüsten geht weiter

Von Elke Witmer-Goßner 6 min Lesedauer

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Microsoft, Google, oder Meta – weltweit bauen IT-Konzerne an mehr Rechenkapazitäten für KI-Anwendungen. Jüngste Deals: OpenAI kauft sich mehr Computerleistung bei AWS. Und die Telekom hat Großes in München vor.

Deutsche Telekom und Nvidia legen Grundstein für eine europäische KI-Revolution: (v.l.) Dorothee Bär (Bundesministerin für für Forschung, Technologie und Raumfahrt), Jensen Huang (CEO Nvidia), Tim Höttges (CEO Deutsche Telekom), Dr. Karsten Wildberger (Bundesminister für Digitales und Staatsmodernisierung).(Bild: Deutsche Telekom AG / Marc Steffen Unger)
Deutsche Telekom und Nvidia legen Grundstein für eine europäische KI-Revolution: (v.l.) Dorothee Bär (Bundesministerin für für Forschung, Technologie und Raumfahrt), Jensen Huang (CEO Nvidia), Tim Höttges (CEO Deutsche Telekom), Dr. Karsten Wildberger (Bundesminister für Digitales und Staatsmodernisierung).
(Bild: Deutsche Telekom AG / Marc Steffen Unger)

Die mehrjährige, strategische Partnerschaft hat einen Wert von 38 Milliarden US-Dollar, gaben OpenAI und Amazon Web Services (AWS) bekannt. Ab sofort erhält der ChatGPT-Entwickler Zugang zu AWS-Rechenkapazitäten, darunter „Hunderttausende“ modernster Nvidia-GPUs, und die Möglichkeit seine KI-Workloads „auf mehrere Millionen CPUs zu skalieren“.

Die Cluster sollen verschiedene Workloads unterstützen, von der Bereitstellung von Inferenz für ChatGPT bis hin zum Training von Modellen der nächsten Generation. Darüber bieten sie laut Ankündigung die Flexibilität, sich an die sich wandelnden Anforderungen von OpenAI anzupassen. Die Bündelung der Nvidia-GPUs GB200 und GB300 über Amazon EC2 UltraServers im selben Netzwerk sollen eine geringe Latenz über vernetzte Systeme hinweg bieten. So könne OpenAI Workloads effizient und mit optimaler Leistung ausführen.

Grenzen zwischen Wettbewerbern verschwimmen

Der Milliarden-Deal zwischen OpenAI und AWS ist nur ein weiterer Höhepunkt im Wettrüsten höherer KI-Rechenleistung. Gemeinsam mit Oracle, über Jahrzehnte erbitterter Konkurrent von OpenAI-Investor Microsoft, will OpenAI fünf neue Rechenzentrumsstandorte in den USA im Rahmen von Stargate, OpenAIs übergreifender KI-Infrastrukturplattform, errichten. Die kombinierte Kapazität dieser neuen Datacenter – zusammen mit dem Flagship-Modell in Abilene, Texas, und laufenden Projekten mit CoreWeave – soll die geplante Leistung von Stargate auf fast 7 Gigawatt und ein Investitionsvolumen von über 400 Milliarden US-Dollar in den kommenden drei Jahren erreichen. Damit könne OpenAI das im Januar angekündigte Ziel von 500 Milliarden US-Dollar und 10 Gigawatt bis Ende 2025 früher als geplant erreichen.

Bereits im Sommer sicherte sich Meta Rechenleistung bei Google – die Konkurrenz im Werbeumfeld ist da schnell mal vergessen –, um bis zur Fertigstellung der eigenen KI-Rechenzentren übergangsweise mehr Computeleistung zur Verfügung zu haben.

Microsoft hat angekündigt, im Geschäftsjahr 2025 rund 80 Milliarden US-Dollar in KI-fähige Rechenzentren investieren zu wollen. Neben den finanziellen Mitteln ist auch eine enge Zusammenarbeit mit anderen Unternehmen geplant. Microsoft kooperiert mit Start-ups wie Anthropic – eine Gründung ehemaliger OpenAI-Mitarbeiter und auch von AWS finanziell unterstützt – und natürlich Partnern wie OpenAI, um seine KI- Lösungen voranzutreiben.

Kommentar: Der OpenAI-AWS-Deal im Kontext

von Martin Geißler, Partner bei der Beratung Advyce & Company

Auch wenn die Dimension aus deutscher Perspektive gigantisch wirkt, der AWS-Deal ist im Verhältnis zu den Vereinbarungen mit Oracle (300 Mrd. USD) und Microsoft (250 Mrd. USD) vergleichsweise klein. Trotzdem ist er strategisch bedeutsam. OpenAI öffnet damit die Tür zu einer echten Multicloud-Architektur und sorgt dafür, dass kein einzelner Anbieter die operative Kontrolle über seine KI-Systeme hat.

Zugleich bindet OpenAI Amazon frühzeitig ein – und nimmt dem Konzern damit de facto die Möglichkeit, später mit potenziellen Konkurrenten wie Elon Musks x.ai, Anthropic oder Apple eigene Allianzen zu schmieden. Der Deal wirkt also auch präventiv: Wer Milliardenumsätze mit OpenAI macht, wird kaum ein Konkurrenzangebot forcieren.

Das aktuelle Wettrüsten wirkt auf den ersten Blick irrational, ist aber durch seine Breite und die hohen Volumina systemisch stabil. Durch die gegenseitigen Abnahme- und Investitionszusagen stützen sich alle großen Akteure gegenseitig – und mit jedem weiteren Player, der in dieses Netzwerk eingebunden wird, nimmt die Gesamtstabilität zu. Mit Microsoft, Amazon, Oracle, Nvidia und OpenAI hängen mittlerweile ein Großteil der wichtigsten Tech-Unternehmen der Welt stark voneinander ab. Das schafft eine Art industrielles Gleichgewicht. Selbst bei Vertrauensverlust in einzelne Player dürfte der Gesamtmarkt deshalb für einige Jahre relativ stabil bleiben.

Das große Fragezeichen ist die langfristige Refinanzierung. Noch gibt es kaum tragfähige Geschäftsmodelle, die die investierten Summen rechtfertigen. Altman selbst spricht von einer „großen Infrastruktur-Wette“. Alle hoffen auf AGI, autonome Systeme und KI-Robotik. Aber selbst, wenn die Wette aufgehen sollte, weiß niemand, wer am Ende die dominanten Unternehmen in diesen Sektoren sein werden. Es ist gut möglich, dass am Ende andere, etwa Tesla, Apple oder spezialisierte Hardwarefirmen, den wirtschaftlichen Nutzen abschöpfen, während die Infrastrukturanbieter auf den Kosten sitzen bleiben.

Für Open AI selbst ist das ein zweischneidiges Schwert. Einerseits schafft OpenAI einen Markt, in dem sich potenzielle Rivalen gegenseitig neutralisieren. Andererseits ist das Unterfangen auch riskant: Denn OpenAI kontrolliert zwar den Spielfluss, aber ohne die Infrastruktur zu besitzen, und könnte schlussendlich sogar durch einen anderen KI-Anbieter ersetzt werden.

Spannend sind aber auch die globalen Abhängigkeiten: Die EU plant derzeit rund 20 Milliarden Euro für neue KI-Rechenzentren. Allein schon der einzelne AWS-Deal mit OpenAI ist doppelt so groß! Das zeigt die gewaltige Lücke zwischen europäischem Anspruch und amerikanischer Realität. Europa spielt beim Aufbau der globalen KI-Infrastruktur aktuell nur eine Statistenrolle – als Kunde, nicht als Architekt.

Souveräne KI aus Münchner Rechenzentrum

Und auch in Deutschland sollen für KI-Workloads und Training der Modelle neue Rechenzentren entstehen. Bisher waren es nur Gerüchte: Gestern aber gaben die Deutsche Telekom und der US-Chipkonzern Nvidia bekannt, gemeinsam in München eine „Industrial AI Cloud“ errichten zu wollen. Bereits im ersten Quartal 2026 sollen Unternehmen die Rechenleistung dieser „KI-Fabrik“ buchen und bedarfsgerecht nutzen können. Durch den Bau der Fabrik werde die KI-Rechenleistung in Deutschland um rund 50 Prozent erhöht. In Kombination mit dem Netz der Telekom und der T Cloud wollen die Telekom und Nvidia ein Ökosystem für deutsche und europäische Unternehmen schaffen, das KI-Souveränität bieten soll.

Zudem wollen SAP und Telekom gemeinsam die Industrial AI Cloud für öffentliche Einrichtungen und sicherheitsrelevante Bereiche entwickeln. Dabei liefert die Telekom die physische Infrastruktur, SAP bringt die Business Technology Platform samt KI-Anwendungen ein. Alle Lösungen für Behörden und Sicherheit sollen künftig auf einem souveränen, sicheren und leistungsfähigen „Deutschland-Stack“ entstehen mit Fokus auf Datenschutz, Sicherheit und Verlässlichkeit „Made in Germany“.

Drei Beispiele für die Nutzung der „Industrial AI Cloud“

Virtuelle Fabrikplanung und Testszenarien: Mit NVIDIA Omniverse-Bibliotheken lassen sich digitale Zwillinge realer Fabriken erstellen, um Design, Simulation und Tests – etwa in virtuellen Windkanälen oder Crashtests – bereits vor dem Bau effizient durchzuführen.

Roboterentwicklung und -einsatz: Roboter wie der H10-W von Agile Robots werden mithilfe simulationsbasierter Lernverfahren entwickelt und kommen präzise in industriellen Produktionsprozessen zum Einsatz – etwa in der Automobil- und Elektronikbranche oder bei der Servermontage.

Souveräne KI-Infrastruktur für LLMs: Perplexity nutzt die Industrial AI Cloud der Deutschen Telekom, um Large Language Models sicher und lokal in Deutschland zu entwickeln und auszuführen – ein wichtiger Schritt für KI-Souveränität.

Für die Industrial AI Cloud wird ein bestehendes Rechenzentrum am Tucherpark in München komplett renoviert. Dort sollen künftig mehr als tausend Nvidia DGX B200-Systeme und Nvidia RTX PRO Servers mit bis zu 10.000 Nvidia Blackwell unterkommen. Die Rechenleistung beträgt 0,5 EFLOPS (Exa Flops, Floating Point Operations per Second). Die Speicherkapazität liegt bei rund 20 Petabyte. Das Rechenzentrum ist mit vier 400 GB Glasfaseranschlüssen verbunden. Der Serverpark hat eine Größe von mehreren tausend Quadratmetern, ist voll energieeffizient und erfüllt höchste Sicherheits- und Qualitätsstandards. Insgesamt werden 75 Kilometer Glasfaserkabel verlegt, um die GPUs und den Standort zu verbinden. Die Arbeit übernehmen unter anderem Roboter von Agile Robots. Das KI-Rechenzentrum soll bereits im ersten Quartal 2026 in Betrieb gehen.

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Platzt die KI-Blase bald?

Nach Jahren des Hypes werde bald die Ernüchterung folgen, ist das Analystenhaus Forrester überzeugt. Denn nur ein kleiner Teil der Unternehmen könne bisher den wirtschaftlichen Mehrwert seiner KI-Initiativen direkt nachweisen. Finanzabteilungen würden daher anfangen, Investitionen zu überdenken und Proof-of-Concepts zu stoppen.

Forrester geht davon aus, dass 2026 Unternehmen ihre KI-Strategien neu sortieren werden. Rund 25 Prozent der geplanten KI-Ausgaben würden dann auf 2027 verschoben werden. „Jede Blase platzt irgendwann“, sagt Sudha Maheshwari, VP Research Director bei Forrester. „2026 wird KI ihren Glanz verlieren und die Krone gegen einen Schutzhelm eintauschen. Die Bedenken der Unternehmen in Bezug auf den ROI werden stärker wiegen als der Hype der Anbieter.“

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