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Diese Ausgabe umfasst ca. 2097 Wörter (~11 Minuten Lesezeit).
Heute ist Montag, der 18. Mai 2026 - willkommen in KW21. Viel Spaß beim Lesen!
🎯 Die Welt ist nicht genug - USA vs. China im KI-Rennen
Ich weiß nicht, wie es dir geht, aber aktuell kommt es mir so vor, als wäre man in einem neuen James Bond-Film gelandet:
Ein US-Präsident steigt ins Flugzeug. Mit an Bord: Tech-Milliardäre, Chip-Giganten, Finanzkonzerne, Luftfahrtindustrie, Energieunternehmen und die wichtigsten Vertreter der amerikanischen Wirtschaftsmacht. Ziel: China. Gesprächspartner: Xi Jinping. Die Weltmacht der Gegenwart trifft auf die Weltmacht der Zukunft.
Das klingt fast zu groß, um real zu sein. Und genau deshalb ist dieses Bild so spannend - Sean Connery in „Feuerball“ würde sich freuen.
Früher hätte man in einem solchen Szenario vielleicht über Öl, Militärbasen, Handelsrouten oder Währungsfragen gesprochen. Heute geht es zusätzlich um etwas anderes: KI-Chips, Rechenzentren, Energieversorgung, Kapitalflüsse, Lieferketten und digitale Souveränität. Oder anders gesagt: Die Welt ist nicht genug.
Denn der neue geopolitische Wettbewerb spielt sich nicht mehr nur auf Landkarten ab. Es dreht sich alles um Serverhallen, Halbleiterfabriken, Stromnetzen, Cloud-Infrastrukturen und Datenzentren ab. Und genau deshalb lohnt sich ein genauerer Blick auf dieses Treffen.
Spannend ist weniger, was offiziell verkündet wurde - das war ziemlich dünn - vielmehr das, was dieses Treffen im Hintergrund sichtbar macht. Es geht um drei große Aspekte unserer Zeit: Hunger nach KI-Chips, Energie und neue Rechenzentren.
Der Hunger nach Nvidia-Chips
KI klingt oft nach Software, Chatbots und Prompts. Tatsächlich ist KI aber auch vor allem Infrastruktur (Data Center - dazu komme ich später). Wer große Modelle trainieren und betreiben möchte, benötigt enorme Rechenleistung. Und diese hängt derzeit stark von spezialisierten Hochleistungschips ab.
Die Grafik von Epoch AI zeigt das sehr deutlich: Die kumulierten Verkäufe von KI-Chips steigen von Quartal zu Quartal massiv an. Gleichzeitig ist Nvidia der mit Abstand prägende Anbieter in diesem Markt. Google, AMD, Huawei, Amazon und andere spielen ebenfalls eine Rolle, aber Nvidia dominiert das Bild deutlich.
Ohne leistungsfähige GPUs gibt es keine großen Sprachmodelle in heutiger Geschwindigkeit und keine skalierbare KI-Industrie in dieser Dynamik.
Genau deshalb sind die US-Exportkontrollen gegenüber China so wichtig. Es geht nicht nur um einzelne Chips. Es geht um Zugang zu industrieller Rechenleistung.
Die USA wollen ihre technologische Führungsrolle schützen. Nvidia will verkaufen und Geld verdienen. China braucht Rechenleistung, will aber unabhängiger von amerikanischer Technologie werden. Und dabei haben wir das brisante Thema „Taiwan“ noch nicht einmal beleuchtet - das machen wir heute auch nicht.
Der Hunger kommt beim Essen: KI-Chips brauchen Energie
Denn KI braucht nicht nur Chips. Sie braucht auch Strom, und zwar eine Menge davon…
Jeder neue KI-Cluster und jedes neue Rechenzentrum braucht Netzanschlüsse, Transformatoren, Kühlung, Reservekapazitäten und langfristige Energieverträge. Damit wird Energie wieder zu einem strategischen Machtfaktor.
Früher ging es in der Geopolitik um Ölquellen, Pipelines oder Atomraketen. Heute geht es zusätzlich um Stromnetze, Rechenzentrumsstandorte und die Frage, welches Land genug Energie für seine KI-Ambitionen bereitstellen kann.
Die Grafik von McKinsey zeigt die Dimension: Die geschätzte globale Nachfrage nach Rechenzentrumskapazität steigt von 82 Gigawatt im Jahr 2025 auf 219 Gigawatt im Jahr 2030. Das entspricht einem Wachstum um den Faktor 3,5. Besonders stark wächst der Anteil der KI-Workloads.
Doch genau hier entsteht der Engpass. KI kann nicht nur an fehlenden Chips scheitern, sondern auch am Netzanschluss.
Die Grafik von Epoch AI zeigt zusätzlich: Die größten KI-Trainingsläufe werden nicht nur durch Chips begrenzt. Auch Strom, verfügbare Daten und technische Grenzen wie Latenz können zum Flaschenhals werden.
Die zentrale Frage ist nicht mehr: Wer hat die besten Modelle? Sondern: Wer hat genug Strom, Standorte und Infrastruktur, um KI überhaupt zu betreiben?
Und was ist nun mit den Data Centern?
Rechenzentren sind die neuen Fabriken der KI-Ökonomie. Dort wird kein Stahl geschmolzen, sondern Rechenleistung erzeugt. Dort entstehen Sprachmodelle, Automatisierung, Bilderkennung und digitale Dienste.
Aber diese Fabriken brauchen Grundstücke, Strom, Glasfaser, Kühlung, Kapital und Genehmigungen. Genau deshalb werden Data Center zu einem strategischen Asset.
Die Karte verdeutlicht: Selbst in den USA ist der Ausbau nicht selbstverständlich. Einige Bundesstaaten diskutieren Moratorien oder Beschränkungen, andere setzen gezielt auf Anreize.
Man kann das wie eine neue industrielle Landkarte lesen: Dort, wo Strom, Chips, Kapital und politische Unterstützung zusammenkommen, entstehen die KI-Zentren der Zukunft.
Und was macht Europa währenddessen?
Während USA und China diese neue Infrastrukturordnung mit enormer Geschwindigkeit verhandeln, sucht Europa noch nach seiner Rolle.
Natürlich gibt es europäische Initiativen. Die EU arbeitet an AI Gigafactories, InvestAI, dem European Chips Act und dem Ziel, die europäische Rechenzentrumskapazität deutlich auszubauen. Europa hat also verstanden, dass KI nicht nur aus Regulierung, Modellen und Ethikleitlinien besteht, sondern auch aus Chips, Strom, Cloud-Infrastruktur und Rechenzentren.
Aber genau hier liegt aktuell die Herausforderung: Europa denkt sehr stark in Regulierung, Forschung, Industrie und Normsetzung. Doch bei Hyperscalern, Cloud-Infrastruktur, Risikokapital, schnellen Genehmigungen, großskaligen KI-Rechenzentren und industrieller Umsetzung fehlt häufig die Geschwindigkeit…
Meine aktuelle Sichtweise
Aktuell sprechen wir bei KI viel zu oft über Modelle, Apps und Regulierung, aber viel zu selten über die Infrastruktur dahinter.
Die eigentliche Leitfrage lautet nicht nur: Wer hat das beste Modell? Das Spiel ist bereits entschieden. Die chinesischen Modelle sind kostengünstiger und fast gleichwertig in der Qualität zu ihren amerikanischen Brüdern, auch wenn sie ihre ganz eigenen BIASES (systematische fehlerhafte Neigung beim Wahrnehmen, Erinnern, Denken und Urteilen) mitbringen. Sondern: Wer hat die Chips, den Strom, die Rechenzentren, die Netze, das Kapital und die politische Entschlossenheit, diese Technologie im großen Maßstab zu betreiben?
Genau hier entsteht gerade eine neue industrielle Landkarte:
Die USA und China haben verstanden, dass KI nicht abstrakt in Strategiepapieren entschieden wird, sondern ganz konkret in Chipfabriken, Data Centern, Stromnetzen und Kapitalmärkten. Europa hat viele Stärken: Forschung, Industrie, Regulierung, Datenschutz, Normsetzung und technisches Know-how. Aber Europa wirkt häufig noch zu vorsichtig, zu langsam und zu sehr auf die Rolle des Kommentators festgelegt.
Regulierung ist wichtig. Keine Frage. Aber Regulierung allein baut keine Rechenzentren, keine Chips, keine Plattformen und keine digitale Souveränität.
Wenn Europa in der KI-Ökonomie eine echte Rolle spielen will, muss es Infrastruktur wieder als Machtfaktor begreifen. Nicht nur als technische Voraussetzung, sondern als strategische Grundlage für Wettbewerbsfähigkeit, Souveränität und industrielle Zukunft.
Vielleicht ist genau das der eigentliche James Bond-Moment für die EU:
Die Welt wird gerade nicht mit einem großen Knall neu verteilt. Sie wird über Stromanschlüsse, Chips, Genehmigungen, Rechenzentren und Kapitalströme neu sortiert. Und Europa muss sich entscheiden, ob es dabei mit am Tisch sitzt oder später nur die Spielregeln anderer verwaltet.
🔗 Reuters | Bloomberg | POLITICO | Epoch AI | McKinsey & Company | datacenterbans.com
📰 Märkte & Nachrichten
Cisco baut erneut Stellen ab, obwohl das Unternehmen gleichzeitig Rekordumsätze meldet: Hintergrund ist keine akute Schwäche, sondern eine strategische Umschichtung von Kosten und Investitionen, um Mittel für KI und andere Wachstumsfelder freizumachen. Die Maßnahme zeigt, dass hohe Erlöse in großen Technologiekonzernen zunehmend nicht mehr zu Beschäftigungsstabilität führen, wenn Kapitalallokation, Margendruck und technologische Prioritäten wichtiger werden. Gleichzeitig verdeutlicht der Fall den strukturellen Trend, dass selbst finanziell starke Tech-Konzerne Personalabbau als Instrument zur Neupositionierung im KI-Wettbewerb nutzen.
Peter Thiel investiert in KI für besseres Recruiting: Cognition begründet seine Expansion nach Asien mit einem Mangel an Softwareentwicklern. Das Unternehmen positioniert seine KI nicht primär als Ersatz für Arbeitskräfte, sondern als Werkzeug, um Entwicklungsprozesse zu beschleunigen und mehr Softwareprojekte umzusetzen. Wenn KI repetitive Programmieraufgaben übernimmt, können Unternehmen schneller entwickeln und zusätzliche Kapazitäten in Bereichen wie Qualitätssicherung, Betrieb oder Produktmanagement aufbauen. Ob daraus tatsächlich mehr Beschäftigung entsteht, ist bislang aber eher eine strategische Behauptung als empirisch belegt.
🔗 WSJ
SpaceX strebt Börsengang am 12. Juni an - es könnte der größte IPO aller Zeiten werden: SpaceX könnte mit seinem geplanten IPO zeigen, ob Kapitalmärkte wieder bereit sind, extrem kapitalintensive Deep-Tech-Modelle zu finanzieren. Wie bereits in meinem Newsletter aus KW 16 angedeutet, verschiebt sich der Fokus der Tech-Welt zunehmend von Software hin zu realer Infrastruktur: Raketen, Satelliten, Rechenzentren, Energie und industrielle Plattformen. Langfristig könnte ein erfolgreicher IPO die Bewertungslogik für Raumfahrt, Satellitenkommunikation und andere kapitalintensive Zukunftsindustrien neu kalibrieren. Entscheidend wäre dann weniger die Symbolik des Börsengangs als die Frage, ob öffentliche Märkte bereit sind, industrielle Plattformen mit langen Entwicklungszyklen ähnlich zu finanzieren wie bisher dominante Softwaremodelle.
🔗 WSJ
Anthropic hat laut Ramp-Daten inzwischen mehr Geschäftskunden als OpenAI: Laut Ramp-Daten liegt Anthropic bei zahlenden Unternehmenskunden knapp vor OpenAI: 34,4 % der erfassten Unternehmen zahlen für Anthropic, 32,3 % für OpenAI. Gemessen werden nicht Bekanntheit oder Modellqualität, sondern tatsächliche Unternehmensausgaben. Der Vorsprung ist daher ein Signal für kommerzielle Stärke im B2B-Markt, aber keine gesicherte Marktführerschaft, weil die Stichprobe begrenzt ist und der Abstand gering bleibt. Es scheint, dass der GenAI-Markt erwachsen wird. Unternehmen testen KI nicht mehr nur, sondern budgetieren sie. Entscheidend werden jetzt Integration, Verlässlichkeit, Datenschutz, Governance und Einkaufstauglichkeit, nicht nur beeindruckende Demos.
📊 Daten & Insights: 99,7 % der Menschen nutzen kostenlose KI-Modelle
In den letzten Tagen bin ich im Internet immer wieder auf dieselbe Grafik gestoßen. Sie wurde im Februar 2026 von Damian Player gepostet und scheint jetzt genau den Nerv der Debatte zu treffen.
Auf den ersten Blick sieht man vor allem eines: sehr viel Grau. Die Grafik zeigt die Weltbevölkerung als viele kleine Kästchen bzw. Punkte. Jeder Punkt steht ungefähr für 3,2 Millionen Menschen. Insgesamt werden 2.500 Punkte dargestellt. Das entspricht ungefähr 8,1 Milliarden Menschen weltweit.
Was bedeuten die Farben?
Warum ist die Grafik interessant?
Wir reden bereits sehr viel über KI, aber ein großer Teil der Menschen hat sie praktisch noch gar nicht genutzt.
Nach der Grafik haben rund 84 Prozent der Weltbevölkerung noch nie KI verwendet. Etwa 16 Prozent nutzen kostenlose Chatbots. Der Anteil der Menschen, die für KI-Tools bezahlen oder KI intensiv im professionellen Kontext einsetzen, liegt dabei unter einem Prozent. Das ist aus meiner Sicht der spannende Punkt. Denn häufig entsteht der Eindruck, als sei KI schon überall angekommen. In LinkedIn-Posts, Fachartikeln, Unternehmensstrategien und Weiterbildungen wirkt es manchmal so, als würden alle längst mit ChatGPT, Copilot oder anderen KI-Systemen arbeiten.
Viele Menschen haben KI bisher nur am Rand wahrgenommen. Andere haben einmal etwas ausprobiert, aber noch keinen echten Nutzen für ihren Alltag gefunden. Wieder andere stehen vor ganz praktischen Fragen: Was darf ich eingeben? Wie prüfe ich Ergebnisse? Wo hilft KI wirklich? Und wo sollte man vorsichtig sein?
Genau deshalb ist diese Grafik für mich weniger ein Beleg für einen abgeschlossenen KI-Boom, sondern eher ein Hinweis auf den Anfang einer viel größeren Entwicklung.
Mein Fazit zur Grafik
Man kann die Grafik auch so lesen:
- Von 100 Menschen weltweit haben ungefähr 84 Menschen noch nie KI genutzt.
- Etwa 16 Menschen nutzen kostenlose KI-Chatbots.
- Weniger als 1 Mensch von 100 zahlt für KI und noch weniger arbeitet professionell damit tagtäglich
- Und nur ein winziger Bruchteil nutzt KI bereits intensiv zum Programmieren.
Der KI-Wandel ist nicht vorbei!
Er fängt für viele Menschen gerade erst an. Und genau deshalb lohnt es sich, jetzt Grundlagen aufzubauen, Erfahrungen zu sammeln und die Technologie nüchtern, aber offen zu betrachten.
🔗 X.com
🎬 Sehenswert: The Devil We Know - Das unsichtbare Gift (ca. 90 Min., Englisch)
Ich habe am Wochenende den Film „Dark Waters“ gesehen und war wirklich beeindruckt.
Zum Hauptfilm sollte man sich auch unbedingt die Doku „The Devil We Know - Das unsichtbare Gift“ anschauen. Es geht nicht nur um Umweltverschmutzung und Gesundheit, sondern auch um eine zentrale wirtschaftliche Frage: Was passiert, wenn Profitinteressen, industrielle Innovation und gesellschaftliche Verantwortung miteinander kollidieren?
Die Doku ist definitiv keine leichte Kost, aber sie zeigt eindrucksvoll, welche langfristigen Folgen Unternehmensentscheidungen haben können - für Menschen, Umwelt und Vertrauen in wirtschaftliche Strukturen.
🔗 YouTube
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