KPMG-Studie positioniert Europa in KI-Fähigkeiten vor China
Europa gilt zwar oft als Nachzügler im AI-Bereich, aber eine neue Studie von KPMG und dem KI Bundesverband hat ergeben, dass der europäische Raum, was KI-Fähigkeiten angeht, China knapp schlägt. Jedoch sind die USA auf diesem Gebiet wenig überraschend immer noch weit voraus. Die Studie entwickelt auf Grundlage eines „Strategic AI-Capability-Index“ Szenarien und Handlungsoptionen zur KI-Souveränität in Europa.
USA, Europa und China im Ländervergleich
Mit der Studie untersucht KPMG die globale Verteilung von KI-Macht und entwickelt Zukunftsszenarien bis 2040. Die englischsprachige Untersuchung trägt den Titel „AI Geopolitics 2030: The new power distribution through strategic AI sovereignty“ und richtet sich an Entscheider, die unter hoher Unsicherheit strategische Weichenstellungen vornehmen müssen. Sie kombiniert einen strukturierten Ländervergleich mit vier möglichen Entwicklungspfaden der globalen KI-Architektur.
Das Herzstück der Analyse bildet der Strategic AI Capability Index (SACI), der KI-Fähigkeiten in den USA, Europa und China vergleicht. Der Index stützt sich auf drei Säulen: Wirtschaft und Infrastruktur, Strategie und Governance sowie Forschung, Entwicklung und Skills. Die Autor:innen haben eine globale Befragung durchgeführt und mit Sekundärforschung kombiniert. Alle Ergebnisse erscheinen auf einer Skala von 0 bis 100 standardisiert, was regionsübergreifende Vergleiche ermöglicht.
Europa kann bei Governance und Responsible AI punkten
An oberster Stelle im Index finden sich mit 75,2 Punkten eindeutig die USA. Schnelle Unternehmensadoption, tiefe Kapitalmärkte und skalierbare Infrastruktur treiben diese Position. Europa erreicht 48,7 Punkte und liegt damit vor China mit 48,2 Punkten. Europas Stärken konzentrieren sich auf Governance und Responsible AI, während Fragmentierung und langsame Kommerzialisierung die Region bremsen. China zeigt beeindruckende industrielle Fähigkeiten und Hardware-Souveränität, kämpft jedoch mit geringerer internationaler Offenheit und weniger öffentlichem Vertrauen.
Die Studie betont, dass dauerhafte KI-Führerschaft nicht durch isolierte technologische Durchbrüche entsteht. Entscheidend bleibt die Fähigkeit, Potenzial in Wirkung umzuwandeln. Das muss konsistent, verantwortungsvoll und im großen Maßstab geschehen. Jedes der drei Modelle weist Vor- und Nachteile auf. Die Herausforderung besteht darin, Technologie, Governance und Talent so auszurichten, dass sie regionale Prioritäten erfüllen und gleichzeitig global wettbewerbsfähig bleiben.
AI: Ausgaben steigen 2026 auf mehr als 2,5 Billionen Dollar – Großteil fließt in Infrastruktur
Vier Zukunftsszenarien bis 2040
Ausgehend vom SACI-Index entwickelt die Studie vier Szenarien, die mögliche Entwicklungspfade der globalen KI-Architektur bis 2040 abbilden. Die Szenarien spannen zwei zentrale Dimensionen auf: Die Verteilung von KI-Macht (verteilt versus zentralisiert) und die geopolitische Ordnung (kooperativ versus fragmentiert).
Im Szenario „Federated Future“ entstehen globale KI-Ökosysteme durch gemeinsame Standards und interoperable Infrastrukturen. Europa könnte Standards aktiv mitgestalten und Interoperabilität als strategischen Vorteil nutzen. Im Szenario „Platform Supremacy“ kontrollieren wenige Tech-Giganten Rechenleistung, Modelle und Energie, während staatliche Souveränität formal bestehen bleibt. Europas Herausforderung besteht darin, Abhängigkeiten zu reduzieren und eigene resiliente Plattformen aufzubauen.
Das Szenario „Sovereign Blocs“ konzentriert KI-Macht in regionalen Allianzen, die auf Sicherheit und kulturellen Prioritäten basieren. Dies eröffnet Europa die Chance auf eine autonome Strategie, erfordert jedoch Geschwindigkeit und Skalierung. Das vierte Szenario „Algorithmic Convergence“ beschreibt eine globale technologische Konvergenz trotz politischer Fragmentierung. Während Staaten Grenzen ziehen, wachsen KI-Systeme zusammen. Architektur und Lernlogiken bestimmen die Machtverteilung, staatliche Einflusshebel verlieren an Wirkung. Europas Hebel liegen in diesem Szenario bei Governance und Schlüsseltechnologien für algorithmische Systeme.
