Eigentümer und Mieter der Intelligenz

Die Länder, die die Computer besitzen, werden Informationen an die Länder verkaufen, die sie nicht besitzen. Die Kluft ist bereits in Bezug auf Macht, Geld und Nutzung messbar und wird immer größer.

Orlin Chotev Orlin ChotevVerantwortlicher Herausgeber · signierte Kolumne. Die Fakten sind belegt; die Schlüsse sind seine.
Illustration: AI-generated for Fact Refinery

Intelligenz wird zu etwas, das ein Land entweder besitzt oder mietet. Die Besitzer sind wenige, die Mieter alle anderen, und die von uns gefundenen Daten zeigen, dass die Distanz zwischen ihnen schneller wächst, als die meisten Regierungen zugeben. Dieser Kommentar legt dar, was gemessen wird, was nicht, und was zwei aktuelle Sendungen von Politkast und Microphone and Mouse von Personen hinzufügten, die mit der Technologie arbeiten.

DER GAP IN DER MACHT

  • Bruegel stellt in einem Policy Brief vom September 2026 die betriebliche KI-Rechenleistung in den Vereinigten Staaten auf etwa 35 Gigawatt (78 Prozent der Welt), etwa 5 in China (11 Prozent) und etwa 2 in der Europäischen Union (fast 5 Prozent) fest. Für 2031 prognostiziert es 21 Gigawatt für die EU, was ihren Anteil nur auf 5,6 Prozent anheben würde, während China auf 15 Prozent steigt. Fünf geplante europäische Gigafabriken decken etwa 4 Prozent dieses Ziels ab.
  • Die Internationale Energieagentur erwartet, dass der Stromverbrauch von Rechenzentren von etwa 415 Terawattstunden im Jahr 2024 auf etwa 945 im Jahr 2030 steigen wird. Die Vereinigten Staaten steuern etwa 240 dazu, China etwa 175 und Europa etwas mehr als 45.
  • Die Messlatten sind unterschiedlich. SemiAnalysis zählt eine Gesamtleistung der Rechenzentren von etwa 56 Gigawatt in den Vereinigten Staaten und 24 in China (September 2026). ABI Research zählt nur KI-spezifische Kapazitäten und gibt für die Vereinigten Staaten 8,2 Gigawatt im Jahr 2026 an. Alle Quellen setzen die Vereinigten Staaten an die erste, China an die zweite und Europa weit dahinter. Sie sind sich über den Faktor uneinig, daher zitieren wir jeden mit seiner Definition und mischen sie nicht.

DER GAP IN GELD

  • Der Stanford AI Index 2026 meldet private KI-Investitionen in den Vereinigten Staaten in Höhe von 285,9 Milliarden Dollar im Jahr 2025 gegenüber 12,4 Milliarden in China. Er warnt, dass die chinesische Zahl staatlich gelenkte Fonds unterschätzt, die er zwischen 2000 und 2023 auf 184 Milliarden Dollar schätzt.
  • Die besten amerikanischen und chinesischen Modelle liegen in ihrer Leistung nur noch 2,7 Prozent auseinander. Die Distanz, die zählt, ist nicht zwischen diesen beiden, sondern zwischen ihnen und allen anderen.

DER GAP IN DER NUTZUNG

  • Die Telemetrie von Microsoft zeigt, dass KI von 28,8 Prozent der erwerbstätigen Bevölkerung im Globalen Norden und 16,2 Prozent im Globalen Süden im Juni 2026 genutzt wird, was eine Lücke von etwa 12,6 Prozentpunkten darstellt. Im ersten Quartal wuchs der Norden mehr als doppelt so schnell. Microsoft weist darauf hin, dass die Zahlen frühe Anwender beschreiben.
  • Afrika hält etwa 0,6 Prozent der weltweiten Rechenzentrenkapazität mit fast 18 Prozent der Weltbevölkerung (Weltbank). Afrika und Lateinamerika zusammen halten 3,3 Prozent (ein UN-Beamter auf dem UNCTAD-Investitionsforum). Etwa 5 Prozent der afrikanischen Rechenzentren sind für KI bereit.

WER NICHT AM TISCH SITZT

  • Der Technologie- und Innovationsbericht 2025 von UNCTAD zählt 118 Länder, hauptsächlich im Süden, die an internationalen KI-Governance-Gesprächen fehlen, und sagt, dass weniger als ein Drittel der Entwicklungsländer eine nationale KI-Strategie hat. Es schätzt, dass bis zu 40 Prozent der Arbeitsplätze weltweit betroffen sein könnten.
  • Die IWF stellte 2024 fest, dass die Exposition von Arbeitsplätzen gegenüber KI in reichen Volkswirtschaften am höchsten ist (etwa 60 Prozent), in Schwellenländern niedriger (etwa 40) und in einkommensschwachen Ländern am niedrigsten (etwa 26). Arme Länder sind weniger exponiert, weil sie weniger in der Lage sind, sie zu nutzen, nicht weil sie sicher sind.

WAS DIE EXPERTEN SAGEN

Danail Brezov, ein Mathematiker und Universitätsdozent, sagte Politkast, dass Bulgaren schnell darin sind, kostenlose KI-Tools zu übernehmen und zu verbessern, und dass KI bereits Teil seiner täglichen Arbeit und der seiner Kollegen in Europa und Israel ist. Die Schwäche, sagte er, sei die Kapazität: Bulgarien könne mit den großen Akteuren nicht konkurrieren, kleine motivierte Teams seien das, was funktioniert, und Energie sei teuer. Er sah Bulgariens Platz in der Produktionskette als Software und vielleicht Rechenzentren, die für andere betrieben werden.

Kaloyan Tsvetkov bot in der Episode 106 von Microphone and Mouse den Fall des Optimisten. Einige Länder werden sich auf IT-Dienstleistungen rund um Hardware spezialisieren, so wie sich Automobilhersteller im Laufe der Zeit auf eine Handvoll konzentriert haben, und das erfordert Kunden, also Mieter. Tsvetkov warnte auch davor, dass Länder, die zu früh investieren, bevor die Nachfrage eintrifft, Geld verbrennen können, und dass die Märkte bereits nach den amerikanischen Wahlen korrigiert wurden.

WAS NICHT BEWIESEN IST

  • Dass die Kluft arme Länder ärmer macht. Wir fanden keinen messbaren Einkommensverlust. Die Daten zeigen eine Kluft in Kapazität, Investitionen und Nutzung, aber noch nicht im Lebensstandard.
  • Dass die Auslagerung von Einkommen in Ländern wie Indien, den Philippinen und Bulgarien aufgrund von KI schrumpft. Wir fanden keine Zahlen. Dies ist ein Risiko, kein Ergebnis.
  • Dass die Regeln der Europäischen Union ihre KI aufgrund ausländischer Zahlungen verlangsamen. Die Moderatoren von Politkast stellten die Hypothese auf. Wir fanden dokumentierte Fälle von europäischen Politikern, die für russische Energieunternehmen arbeiten, und keine Beweise, die dies mit der KI-Regulierung in Verbindung bringen.
Ein Land, das keine Intelligenz besitzt, wird dafür Miete zahlen.

Was folgt, ist die redaktionelle Sichtweise.

DER BICKWINKEL VON DIESEM SCHREIBTISCH

Die Zahlen sagen nicht, dass arme Länder ärmer werden müssen. Sie sagen etwas Präziseres: Diejenigen, die die Computer besitzen, legen den Preis, die Bedingungen und die Regeln fest, und alle anderen zahlen. Das Mieten ist keine Katastrophe. Ein bulgarischer Ingenieur, der ein kostenloses Modell verwendet, erhält ein Werkzeug, das vor einem Jahrzehnt noch ein Team gekostet hätte, und die Optimisten haben Recht, dass niemand sein gesamtes Brot selbst bäckt.

Aber die Miete fließt in eine Richtung, und der Eigentümer entscheidet, was der Mieter tun darf. Korea, Taiwan und China sind nicht reich geworden, indem sie Technologie gekauft haben. Sie lernten, sie herzustellen. Die Frage für die Länder, die sich nicht angeschlossen haben, ist, ob sie das tun werden, und die Zeit drängt: Europa plant, bis 2031 21 Gigawatt zu erreichen, und seine eigenen Zahlen sagen, dass sich sein Anteil kaum bewegen wird.

Für Bulgarien ist die Wahl klar. Es verfügt über billige Arbeitskräfte mit guten mathematischen Fähigkeiten und teure Energie. Es kann der Ort sein, an dem kleine Teams auf dem Fundament anderer aufbauen, und das ist ehrliche und profitable Arbeit. Es sollte dies nicht mit Eigentum verwechseln.

Worauf zu achten ist

  • Ob die EU-Zielvorgabe von 21 Gigawatt bis 2031 finanziert und umgesetzt wird – oder eine reine Absichtserklärung bleibt.
  • Der nächste Diffusionsbericht von Microsoft: Weitet sich die Kluft zwischen Nord und Süd weiterhin aus?
  • Ob die Kosten für die Nutzung von KI weiter sinken, was die Abhängigkeit mildern würde, oder zu steigen beginnen.
  • Welche Länder außerhalb der Vereinigten Staaten und Chinas eigene Kapazitäten aufbauen – und mit welchen Chips.
  • Belege für Einkommensverluste in Outsourcing-Ländern – die Messgröße, die ein Risiko in ein Ergebnis verwandeln würde.
  • ===
  • DIE FRAGE DER FINANZIERUNG**
  • Die Debatte um künstliche Intelligenz (KI) wird oft von den Möglichkeiten der Technologie dominiert. Doch die Realität ist komplexer. Es geht nicht nur darum, was KI kann, sondern auch darum, wer sie kontrolliert, wer davon profitiert und wer die Kosten trägt. Die kommenden Monate werden entscheidend sein, um zu sehen, ob die aktuellen Entwicklungen eine gerechtere und nachhaltigere Zukunft gestalten oder bestehende Ungleichheiten verstärken.
  • Whether the EU's 2031 target of 21 gigawatts is funded and built, or remains a statement of intent.
  • The next Microsoft diffusion report: does the gap between North and South keep widening?
  • Whether the cost of using AI keeps falling, which would soften the dependence, or begins to rise.
  • Which countries outside the United States and China build capacity of their own, and with whose chips.
  • Evidence of income lost in outsourcing countries, the measure that would turn a risk into a result.
  • > “The concentration of power in the hands of a few tech giants is a major concern,” sagt Dr. Anya Sharma, eine Expertin für Technologiepolitik an der Universität Oxford. “Wir müssen sicherstellen, dass KI nicht nur den Interessen einiger weniger dient, sondern allen.”
  • Die Europäische Union hat sich ehrgeizige Ziele für den Ausbau der KI-Kapazitäten gesetzt. Bis 2031 sollen 21 Gigawatt an Rechenleistung zur Verfügung stehen. Doch ob diese Zielvorgabe tatsächlich erreicht wird, hängt von der Finanzierung und Umsetzung ab. Es ist nicht ausreichend, lediglich Ziele zu formulieren – es bedarf konkreter Investitionen und Maßnahmen.
  • Die nächste Analyse von Microsoft zur Verbreitung von KI wird zeigen, ob sich die Kluft zwischen den Industrieländern des Nordens und den Entwicklungsländern des Südens weiter vergrößert. Es besteht die Gefahr, dass KI-Technologien zunächst nur in den wohlhabenden Ländern eingesetzt werden können, während der globale Süden zurückbleibt. Dies würde die bestehenden Ungleichheiten weiter verschärfen.
  • Ein entscheidender Faktor ist auch die Entwicklung der Kosten für die Nutzung von KI. Wenn die Kosten weiter sinken, könnte dies die Abhängigkeit von den großen Technologieunternehmen verringern und eine breitere Nutzung ermöglichen. Steigen die Kosten jedoch, könnte dies zu einer weiteren Konzentration der Macht führen.
  • Es ist wichtig, dass Länder außerhalb der Vereinigten Staaten und Chinas eigene Kapazitäten im Bereich der KI aufbauen. Dies erfordert Investitionen in Forschung und Entwicklung, Bildung und Infrastruktur. Zudem müssen diese Länder entscheiden, mit welchen Chips sie arbeiten wollen – ob sie sich von den großen Herstellern abhängig machen oder eigene Lösungen entwickeln.
  • Ein wichtiger Indikator für die Auswirkungen von KI auf die Arbeitsmärkte sind die Einkommensverluste in den Outsourcing-Ländern. Wenn KI-Technologien Arbeitsplätze in diesen Ländern ersetzen, könnte dies zu sozialen und wirtschaftlichen Problemen führen. Es ist daher wichtig, diese Entwicklungen genau zu beobachten und Maßnahmen zu ergreifen, um die negativen Auswirkungen abzumildern. Nur wenn wir die Risiken erkennen und angehen, können wir sicherstellen, dass KI zu einem positiven Ergebnis für alle führt.
  • DIE BEDEUTUNG DER DATEN**
  • Neben den finanziellen und technologischen Aspekten spielt auch die Verfügbarkeit von Daten eine entscheidende Rolle. KI-Systeme benötigen große Mengen an Daten, um zu lernen und zu funktionieren. Es ist daher wichtig, dass Daten fair und transparent gesammelt und genutzt werden.
  • > “Data is the new oil,” sagt Professor Rajesh Kumar, ein KI-Experte am Indian Institute of Technology Delhi. “Wer die Daten kontrolliert, kontrolliert die Zukunft.”
  • Die Kontrolle über Daten ist ein zentrales Thema in der Debatte um KI. Es ist wichtig, dass Einzelpersonen und Unternehmen die Kontrolle über ihre eigenen Daten behalten und dass Daten nicht missbraucht werden. Zudem müssen wir sicherstellen, dass Daten aus verschiedenen Quellen verfügbar sind, um Verzerrungen und Diskriminierung zu vermeiden.
  • Die kommenden Monate werden zeigen, ob wir in der Lage sind, die Herausforderungen der KI zu bewältigen und eine Zukunft zu gestalten, in der diese Technologie zum Wohl aller eingesetzt wird. Es ist eine Aufgabe, die uns alle betrifft.
Orlin Chotev ist verantwortlicher Herausgeber von Fact Refinery und moderiert seit 1997 die bulgarische Technologiesendung Микрофон и мишка. Er schreibt diese Kolumne wöchentlich. Korrekturen →
War das hilfreich?

💬 Kommentare

📜 Kommentar-Richtlinie