Europa verliert im globalen KI-Rennen an Boden. Die privaten Investitionen in KI in den USA stiegen laut Zahlen der Stanford University 2025 auf 285,9 Milliarden Dollar und übertrafen damit die in Europa investierten 20,9 Milliarden Dollar bei Weitem. Die USA führen auch bei der KI-Adoption, der Anzahl der Rechenzentren und den Bewertungen ihrer KI-Unternehmen. Insgesamt haben acht amerikanische Technologieunternehmen die Billionen-Dollar-Marke überschritten, und OpenAI und Anthropic stehen kurz davor, sich ihnen anzuschließen. Europas nächster Anwärter ist ASML, der niederländische Hersteller von Chipanlagen, der eine Marktkapitalisierung von 670 Milliarden Dollar aufweist.

Das Fehlen eines europäischen Billionen-Dollar-Unternehmens beschäftigt Peter Koerte, CEO der Siemens-Division Smart Infrastructure – des profitabelsten der vier Kerngeschäfte von Siemens.

"Wir haben wirklich kluge Menschen in Europa", sagt Koerte. "Aber die USA und China haben einen enormen Vorteil durch ihre riesigen Heimmärkte. In Europa ist es überproportional schwieriger zu skalieren, wegen der unterschiedlichen Sprachen, Regulierungssysteme und politischen Systeme."

Europas Vorteil bei Industriedaten

Ein Bereich, in dem der Kontinent im Vorteil sein könnte, ist laut Koerte die Entwicklung von KI für industrielle Prozesse. Das noch in Entwicklung befindliche Industrial Foundation Model von Siemens hat das Potenzial, Engineering-Zyklen um bis zu 40 % zu verkürzen, so Koerte, der Anwendungsfälle in der Automobil- und Luftfahrtindustrie sieht. Siemens plant, in den nächsten drei Jahren mehr als eine Milliarde Euro in industrielle KI zu investieren.

Anders als LLMs, die primär auf Sprache trainiert werden, werden industrielle Modelle mit Fertigungs- und Engineering-Daten für den Einsatz in diesen Bereichen trainiert. Präzision, betont Koerte, ist unverzichtbar.

"Im Engineering muss man präzise sein. Wenn die KI halluziniert oder eine Berechnung erfindet, haben Sie ein Problem", sagt er. "Wenn wir versuchen, große Sprachmodelle im Engineering und in der Produktion einzusetzen, funktioniert das nicht – Wörter sind viel ungenauer."

Die Beschaffung ausreichender Trainingsdaten für industrielle Modelle kann für sich genommen eine Herausforderung sein. Koerte zufolge könnte sich die Langlebigkeit der führenden europäischen Hersteller als Vorteil erweisen: Mehr als die Hälfte der Unternehmen im Fortune 500 Europe ist über 100 Jahre alt.

"Wir haben die größte installierte Basis. Alle Daten liegen innerhalb der Pharma-, Automobil- und Chemie, die seit Jahrzehnten in Europa tätig sind", sagt Koerte.

Diese Unternehmen zum Herausgeben ihrer Daten zu bewegen, könnte schwieriger sein. "Wir waren sehr gut darin, Organisationen zu vermitteln, dass Daten das neue Öl sind", sagt Koerte. "BMW oder AstraZeneca werden ihre Daten nicht ins Internet stellen, also müssen sie darauf vertrauen können, dass andere diese Modelle mit ihren Daten trainieren."

Genau hier, so Koerte, hat Siemens, gegründet 1847, einen weiteren Vorteil. "Wir haben jahrzehntealte Beziehungen zu den meisten Unternehmen, mit denen wir zusammenarbeiten", sagt er. "Sie vertrauen uns, dass wir mit ihren Daten äußerst sorgfältig umgehen, und können sich auf uns verlassen, wenn etwas schiefgeht."

Bisher konnte Siemens Unternehmen davon überzeugen, ihre Daten im Austausch gegen den Zugang zu seinem KI-Modell und die Möglichkeit, neue Anwendungsfälle anzufordern, zu teilen. Die Daten werden ausschließlich zum Training verwendet, und das Eigentum verbleibt beim jeweiligen Unternehmen, erklärt Koerte.

Talente, Partnerschaften und die Grenzen der Souveränität

Talente sind die andere Herausforderung. US-Institutionen beschäftigen 59 % der weltbesten KI-Forscher, laut dem Global AI Talent Tracker der Research-Plattform MacroPolo Archive. Dennech hat Siemens im vergangenen Jahr Amazons Vizepräsident für generative KI, Vasi Philomin, abgeworben, um Leiter von Daten und KI zu werden. Auch Manu Parbhakar, ein ehemaliger Director von Amazon Web Services, wechselte zu Siemens, um das Team für Strategie und Partnerschaften im Silicon Valley zu leiten.

"Man muss eine größere Summe schreiben, als man es in Europa normalerweise würde", sagt Koerte. "Aber man braucht die Experten, um das zu bauen."

Auch die Partnerschaften mit den USA waren entscheidend. Siemens arbeitet derzeit mit Nvidia, dem US-Chiphersteller, an einem KI-Betriebssystem für die Industrie.

Siemens ist nicht das einzige Unternehmen, das KI auf physische Herausforderungen anwendet. Prometheus, das neueste Startup von Amazon-Gründer Jeff Bezos, nutzt KI, um Ingenieure bei der Konstruktion und Herstellung einer Reihe von Geräten zu unterstützen – von Computern über Automobile bis hin zu Strahltriebwerken.

"Geschwindigkeit ist entscheidend. Aber ich glaube, wir sind in einer guten Position", sagt Koerte.

Siemens' engere Bindungen an die USA fallen in eine Zeit, in der die Europäische Kommission eine Abkehr von der amerikanischen Big Tech vorantreibt. Die EU ist bei 80 % ihrer digitalen Infrastruktur und Dienstleistungen auf Drittländer angewiesen, und das Tech-Souveränitätspaket der Kommission soll die Schaffung heimischer Alternativen unterstützen.

Während Koerte davon überzeugt ist, dass Europa seine KI-Kompetenzen ausbauen muss, hält er vollständige Souveränität für eine Illusion. "Einfach gesagt: Es gibt keine Souveränität. Nicht in den USA. Nicht in China. Nicht in Europa", sagt er. Kein Land verfügt über alle Ressourcen, die zur Entwicklung von KI erforderlich sind. "Wenn Sie Hochleistungs-Chips herstellen wollen, brauchen Sie die Ultraviolett-Maschinen von ASML aus den Niederlanden. Diese bezieht viele Teile von deutschen Unternehmen, und die Zulieferer dieser Unternehmen sind über die ganze Welt verteilt", fügt Koerte hinzu.

Siemens-CEO Roland Busch hat gewarnt, dass ein "digitaler Eiserner Vorhang" den technologischen Fortschritt bremsen könnte, während Regierungen mehr Kontrolle über digitale Lieferketten anstreben. Statt technologischem Isolationismus setzt sich Koerte für mehr grenzüberschreit Zusammenarbeit ein. Nur durch eine solche Kooperation, argumentiert er, ließen sich die versprochenen Effizienzgewinne der KI vollständig realisieren. Ob Industriekunden ihre Daten weiterhin teilen, ob die Nvidia-Kooperation zu einem funktionsfähigen Betriebssystem heranreift und wie sich das Souveränitätspaket der EU entwickelt, sind die konkreten Indikatoren dafür, ob Koertes Argument trägt.

Diese Geschichte erschien ursprünglich auf Fortune.com.