Europas Abhängigkeit bei Spitzen-KI: Was die neue Expertenstrategie für Souveränität und Compliance bedeutet

Im September 2026 hat eine unabhängige Expertengruppe das Papier „A Transformative AI Strategy for Europe" veröffentlicht. Zu den Beteiligten zählen unter anderem Monika Schnitzer (LMU München, Vorsitz), die Ökonomen Philippe Aghion, Daron Acemoglu und Clemens Fuest, der KI-Forscher Yoshua Bengio sowie die frühere EU-Kommissarin Margrethe Vestager. Nach eigenen Angaben wurde das Papier ohne Finanzierung oder inhaltliche Vorgaben von Unternehmen, Regierungen oder EU-Institutionen erstellt. Vertreter der Industrie hatten nur beratende Funktion. Die Autoren betonen zudem, dass es sich nicht um ein Konsenspapier handelt.

Der Befund auf gut 200 Seiten ist deutlich: Europa ist bei den leistungsfähigsten KI-Systemen strukturell abhängig, vor allem von US-Anbietern.

Dieser Beitrag fasst die zentralen Aussagen zusammen, ordnet die Risiken für Europa ein und zeigt, welche Rolle der europäische Rechtsrahmen dabei spielt.

Die Ausgangsannahme: sehr schneller KI-Fortschritt

Die Strategie geht von einem Szenario aus, in dem sogenannte transformative KI noch vor 2030 entsteht, also KI-Systeme, die Wirtschaft, Wissenschaft und Geopolitik schneller verändern als jede frühere Technologie. Die Autoren stützen das auf beobachtete Entwicklungen: Führende US-Labore berichten, dass KI inzwischen den Großteil ihres eigenen Programmcodes schreibt, und die Zahl gemeldeter schwerer Software-Schwachstellen ist nach der Vorstellung eines auf Cybersicherheit spezialisierten Modells laut Papier auf etwa das Fünffache gestiegen.

Das Papier benennt auch Gegenargumente: Fortschritte in schwer überprüfbaren Aufgabenfeldern sind unsicher, Modelle bleiben unzuverlässig, und Unternehmen nennen Rechtsunsicherheit, Datenschutz- und Sicherheitsbedenken als Hürden für den breiten Einsatz. Auf dem Arbeitsmarkt zeigen sich bisher nur punktuelle Effekte. Wer die Empfehlungen bewertet, sollte daher im Blick behalten, dass sie ausdrücklich für ein Szenario mit sehr raschem Fortschritt formuliert sind.

Europas Position in Zahlen

Die Autoren beschreiben die Ausgangslage mit einigen markanten Kennzahlen:

• Die EU beherbergt nur rund 5 % der weltweiten KI-Rechenkapazität, die USA rund 75 %, China rund 15 %.
• Keines der zehn wertvollsten KI-Unternehmen der Welt ist europäisch. Die Umsätze europäischer Modellentwickler liegen zusammen vermutlich unter 2 % der Umsätze von OpenAI und Anthropic.
• Ganz Europa erhielt 2025 nur etwa 5 bis 6 % der weltweiten privaten KI-Investitionen.
• Zwei einzelne Rechenzentrumsstandorte in den USA kommen 2026 zusammen auf mehr Anschlussleistung als ganz Europa.

Gleichzeitig verweist das Papier auf echte europäische Stärken: ASML hält mit seinen EUV-Lithografieanlagen eine Schlüsselposition in der weltweiten Chipfertigung, Zeiss und Trumpf liefern unverzichtbare Komponenten. Dazu kommen ein großer Binnenmarkt, stabile Institutionen, gut ausgebildete Fachkräfte und wertvolle Datenbestände etwa aus Industrie und Gesundheitswesen.

Die Abhängigkeit von US-Anbietern: was das Papier konkret belegt

Zugang ist keine Selbstverständlichkeit

Den deutlichsten Beleg liefert der Umgang mit Anthropics Modell Mythos, das besonders ausgeprägte Fähigkeiten im Bereich Cybersicherheit hat. Die Strategie rekonstruiert den Ablauf so:

• Im April 2026 erhielten zunächst nur ausgewählte US-Organisationen im Rahmen von „Project Glasswing" Zugang zu Mythos.
• Die EU-Cybersicherheitsagentur ENISA wurde laut Papier erst nach monatelangen Verhandlungen Anfang Juni eingebunden.
• Wenige Tage später, am 12. Juni 2026, schränkte eine Exportkontrollanweisung der US-Regierung den Zugang für ausländische Staatsangehörige ein. Anthropic setzte die betroffenen Modelle daraufhin für alle Kunden aus.
• Ab 1. Juli war der Zugang für US-Partner wiederhergestellt. Die Wiedereinbindung europäischer Stellen war zum Redaktionsschluss laut Papier offen.

Die Autoren halten ausdrücklich fest, dass dieser Vorgang aller Wahrscheinlichkeit nach nicht direkt gegen Europa gerichtet war, sondern vor allem sicherheitspolitisch motiviert. Ihr Punkt ist jedoch ein struktureller: Europa kann den Zugang zu den leistungsfähigsten Modellen über Nacht verlieren, ohne selbst Einfluss darauf zu haben. Ähnliche Beschränkungen erwägt laut Papier auch China.

Knappe Rechenkapazität verschärft das Problem

Hinzu kommt ein bereits merkbarer wirtschaftlicher Mechanismus. KI-Unternehmen sind derzeit durch Rechenkapazität begrenzt, nicht durch Nachfrage. Wenn diese Knappheit anhält, sind US- und chinesische Anbieter wirtschaftlich nicht auf europäische Kunden angewiesen und könnten heimische oder bevorzugte Kunden vorrangig bedienen, auch auf Anweisung ihrer Regierungen. Rechenzentren in Texas oder Shenzhen können europäische Kunden, so die Autoren sinngemäß, jederzeit ausschließen oder nachrangig behandeln.

Asymmetrie in der Cybersicherheit

Für Verantwortliche in der Informationssicherheit ist ein Aspekt besonders relevant: Wenn Angreifer Zugang zu den stärksten Modellen haben, europäische Verteidiger aber nur zu schwächeren Systemen, entsteht ein gefährliches Ungleichgewicht. Die Autoren halten fest, dass Europa 2026 bereits mehrfach und ohne Vorwarnung von Cyberfähigkeiten an der Leistungsgrenze abgeschnitten wurde.

Fehlende Überprüfbarkeit

Ein weiterer Punkt betrifft das Vertrauen in die Systeme selbst. Europa kann nach Einschätzung der Autoren derzeit nicht überprüfen, ob ausländische Modelle frei von versteckten Hintertüren oder verdeckten Loyalitäten sind. Für die Verarbeitung sensibler staatlicher Daten ist das eine erhebliche Lücke.

Wirtschaftliche Folgen

Der Markt zahlt laut Papier für den Zugang zu US-Spitzenmodellen rund hundertmal mehr als für das führende europäische Modell. Die Autoren erwarten, dass Unternehmen ohne Zugang zu Spitzen-KI in wissensintensiven Bereichen wie Forschung, Softwareentwicklung, Recht oder Finanzwesen an Wettbewerbsfähigkeit verlieren. Steuereinnahmen und Wertschöpfung würden sich dort konzentrieren, wo die führenden KI-Unternehmen sitzen. Als Vergleich ziehen sie die Abhängigkeit Deutschlands von russischem Gas heran, die 2022 zum Druckmittel wurde.

Auch die großen US-Cloudanbieter werden in diesem Zusammenhang erwähnt: Selbst wenn sie den Großteil der KI-Rechenzentren in Europa errichten, bleibt laut Papier das Risiko hoher Preisaufschläge und möglicher Beschränkungen durch die US-Regierung.

Was die Strategie empfiehlt

Bemerkenswert ist, dass die Autoren keine Abschottung vorschlagen. Sie sprechen offen von einer „gesteuerten Abhängigkeit", weil ein eigenes europäisches Spitzenmodell enorme Mittel erfordern würde. Ihre Schätzung dafür: rund 790 Mrd. Euro in den ersten drei Jahren. Ein halbherziger Versuch wäre nach ihrer Einschätzung der schlechteste Weg, weil Europa danach weder ein eigenes Modell noch verlässlichen Zugang zu fremden Modellen hätte.

Die fünf vordringlichen Ziele lauten:

1. Allianzen für Lieferkettensicherheit bilden: Mitgliedstaaten mit Schlüsselpositionen in der Chip-Lieferkette, mindestens die Niederlande, Deutschland und Frankreich, sollen sich bis Ende 2026 abstimmen, um sich gegen wirtschaftlichen Zwang zu schützen. Die Allianz soll ausdrücklich nicht gegen Dritte gerichtet sein, die USA sollen als Beobachter eingeladen werden.
2. Handlungsfähige Institutionen schaffen: mehr Fachwissen, dauerhafte Stellen im KI-Büro der Kommission, gesicherte Finanzierung und eigene Beratungsstrukturen für Regierungsspitzen.
3. Eigene Rechenkapazität schaffen: 15 % der weltweiten KI-Rechenkapazität bis 2030 auf EU-Boden, das entspricht etwa 45 GW. Dafür sollen schnellere Genehmigungen und Netzanschlüsse sorgen, flankiert von 100 Mrd. Euro öffentlicher Mittel zur Absicherung privater Investitionen. Standortgemeinden sollen am Ertrag beteiligt werden.
4. Widerstandsfähigkeit gegen KI-Krisen sicherstellen: Härtung kritischer Infrastruktur, Aktionspläne für Cyber-, CBRN- und Kontrollverlustrisiken sowie ein zweckgebundenes Budget von 10 Mrd. Euro im Mehrjährigen Finanzrahmen 2028 bis 2034.
5. Führung bei Prüf- und Nachweistechnik übernehmen: Hardware, deren Sicherheit und Nutzung nachweisbar ist, bis hin zum ersten Rechenzentrum der Welt, das dem Sicherheitsniveau SL5 standhält.

Zentral ist das Modell „Rechenkapazität gegen Zugang": Europa bietet ausländischen KI-Unternehmen attraktive Standorte mit Energie und Netzanschluss und verlangt im Gegenzug vertraglich zugesicherten Zugang zu deren Spitzenmodellen, gleichwertig mit Kunden im Heimatland. Da die Rechenzentren unter europäischer Rechtshoheit und physischer Kontrolle stehen, hätten die Anbieter einen starken Anreiz, diese Zusagen einzuhalten.

Europäische Regulierung als Standortvorteil

Für die Compliance-Praxis ist ein Befund besonders interessant: Die Strategie sieht den europäischen Rechtsrahmen nicht als Hindernis, sondern bezeichnet ihn als weltweit führend.

AI Act und Verhaltenskodex für KI-Modelle mit allgemeinem Verwendungszweck

Die Bestimmungen des AI Act zu KI-Modellen mit allgemeinem Verwendungszweck mit systemischem Risiko sind nach Einschätzung der Autoren inhaltlich das weltweit erste Gesetz für KI an der Leistungsgrenze. Art. 3 Nr. 64 und 65 AI Act knüpfen das systemische Risiko an Fähigkeiten, die denen der fortschrittlichsten Modelle entsprechen oder sie übertreffen. Art. 55 verpflichtet die Anbieter solcher Modelle unter anderem zu

• Modellbewertungen,
• Bewertung und Minderung systemischer Risiken,
• Dokumentation und Meldung schwerwiegender Vorfälle,
• angemessener Cybersicherheit für Modell und physische Infrastruktur.

Das KI-Büro der Kommission verfügt seit August 2026 über Durchsetzungsbefugnisse, einschließlich Geldbußen von bis zu 3 % des weltweiten Jahresumsatzes oder 15 Mio. Euro, je nachdem, welcher Betrag höher ist.

Der im Juli 2025 veröffentlichte Verhaltenskodex (GPAI Code of Practice) konkretisiert diese Pflichten. Er entstand unter Beteiligung von über 1.400 Stakeholdern und wurde laut Papier von 21 Unternehmen unterzeichnet, darunter Google, Anthropic und OpenAI. Das Kapitel zu Sicherheit und Schutz benennt vier systemische Risiken: Cyberangriffsfähigkeiten, Kontrollverlust, CBRN-Waffen und schädliche Manipulation.

Die Autoren betonen, dass es in Großbritannien und den USA nichts Vergleichbares gibt. Ihre Forderung ist daher keine neue Regulierung, sondern eine gute Durchsetzung: priorisiert, verhältnismäßig, fachlich fundiert und vor politischem Druck geschützt. Themen, die besser über DSGVO, DSA, DMA oder die Hochrisiko-Bestimmungen des AI Act geregelt sind, sollen dort bleiben. Für künftige Überarbeitungen schlagen sie vor, auch interne Einsätze von Modellen beim Anbieter selbst in den Anwendungsbereich aufzunehmen.

NIS2 als Hebel für kritische Infrastruktur

Auf nationaler Ebene empfiehlt die Strategie, die Umsetzung der NIS2-Richtlinie (EU) 2022/2555 zu stärken: Betreiber wesentlicher Dienste und kritischer Infrastruktur sollen Zugang zu Fachwissen und zu leistungsfähigen KI-Modellen erhalten, um Schwachstellen zu finden und zu schließen. Zudem sollen KI-gestützte Vorfälle ausdrücklich in nationale und sektorale Notfallpläne aufgenommen werden, mit klaren Zuständigkeiten und Rechtsgrundlagen.

Portabilität und Schutz vor Anbieterabhängigkeit

Gegen Abhängigkeit von einzelnen Anbietern schlägt das Papier vor, Modellportabilität und Mehranbieter-Klauseln in die öffentliche Beschaffung aufzunehmen, etwa über den geplanten Cloud and AI Development Act (CADA). Als Grundlage werden die Wechselregeln in Kapitel VI des Data Act genannt. Beschaffungsverträge sollen die Mitnahme von Daten und Arbeitsabläufen absichern.

Investitionsprüfung und Exportkontrolle

Zum Schutz europäischer Schlüsselunternehmen empfehlen die Autoren, die Prüfung ausländischer Direktinvestitionen nach Verordnung (EU) 2026/1386 über das Mindestmaß hinaus auf strategische Datenbestände, KI-Rechenzentren und die Wartung von Halbleiteranlagen auszudehnen. Neu wäre eine Prüfung von Auslandsinvestitionen europäischer Unternehmen, die es in den Mitgliedstaaten bisher kaum gibt. Als Vorbild dient die Verordnung (EU) 2019/452. Ergänzend verweist das Papier auf Art. 9 der Dual-Use-Verordnung und das EU-Instrument gegen wirtschaftlichen Zwang, das in seiner derzeitigen Form allerdings als zu langsam eingeschätzt wird.

Zertifizierte Sicherheitsstufen

ENISA und die Gemeinsame Forschungsstelle sollen EU-weite Stufen für Sicherheit und Überprüfbarkeit von KI-Infrastruktur entwickeln. Nationale Verfahren wie das französische SecNumCloud sollen darauf abgebildet und gegenseitig anerkannt werden.

Kritische Einordnung

Das Papier ist in seiner Diagnose gut belegt, einige Punkte verdienen aber eine nüchterne Betrachtung:

• Die Empfehlungen setzen ein Szenario mit sehr raschem Fortschritt voraus. Die Autoren nennen selbst Faktoren, die dagegen sprechen. Viele Maßnahmen sind dennoch auch bei langsamerer Entwicklung sinnvoll, etwa Portabilitätsklauseln oder die Härtung kritischer Infrastruktur.
• Mehrere geschilderte Vorfälle, etwa der Ausbruch von KI-Agenten aus einer Testumgebung bei OpenAI, sind sehr jung. Sie werden im Papier referiert; eine unabhängige Aufarbeitung ist teilweise noch im Gange.
• Das Modell der gesteuerten Abhängigkeit reduziert Risiken, beseitigt sie aber nicht. Die Autoren räumen ein, dass eine ausländische Regierung ihre Unternehmen trotz Verträgen zu Einschränkungen zwingen kann.
• Die Empfehlung, bei der Beschaffung Modelle unabhängig von ihrer Herkunft nach Leistungsfähigkeit auszuwählen und Souveränitätskriterien im CADA nicht zu streng zu fassen, steht in einem gewissen Spannungsverhältnis zum Ziel der Unabhängigkeit. Das Papier löst das über Portabilität und europäische Ausweichlösungen, etwa ein gemeinsames europäisches Nachfolgemodell und rein europäisch betriebene Hochsicherheitsstandorte.
• Das Thema Datenschutz behandelt das Dokument nur am Rande. Fragen der Drittlandübermittlung nach Kapitel V DSGVO bei der Nutzung außereuropäischer Modelle werden nicht vertieft.

Was das für Unternehmen und Organisationen im DACH-Raum bedeutet

Auch wenn sich die Strategie vor allem an Politik und Verwaltung richtet, lassen sich daraus konkrete Folgerungen für die Praxis ableiten:

• Ausstiegsszenarien planen: Der Mythos-Fall zeigt, dass KI-Dienste kurzfristig wegfallen können. Für kritische Anwendungen sollten Alternativen bestehen, etwa offene Modelle oder europäische Anbieter. Im Finanzsektor verlangt Art. 28 Abs. 8 DORA ohnehin Ausstiegsstrategien für IKT-Dienstleistungen, die kritische oder wichtige Funktionen unterstützen.
• Lieferkettenrisiken bewerten: KI-Anbieter gehören in das Risikomanagement der Lieferkette nach Art. 21 Abs. 2 lit. d NIS2. Dazu zählt auch das Risiko staatlich angeordneter Zugangsbeschränkungen.
• Verträge prüfen: Portabilität von Daten, Konfigurationen und Arbeitsabläufen sollte vertraglich abgesichert sein. Die Wechselrechte nach Kapitel VI Data Act bieten dafür eine Grundlage.
• Datenschutz mitdenken: Bei der Nutzung von KI-Diensten außereuropäischer Anbieter bleiben Rechtsgrundlage, Auftragsverarbeitung und Drittlandübermittlung nach DSGVO zu prüfen.
• Schwachstellenmanagement anpassen: Wenn die Zahl entdeckter Schwachstellen durch KI stark steigt, müssen Prozesse für Bewertung und Behebung von Schwachstellen mit höherem Tempo umgehen können.

Fazit

Die Strategie beschreibt eine reale Verwundbarkeit: Europa ist bei den leistungsfähigsten KI-Systemen auf Entscheidungen angewiesen, die in Washington, im Silicon Valley oder in Peking getroffen werden. Die Autoren setzen dabei nicht auf Konfrontation, sondern auf Verhandlungsmacht, eigene Infrastruktur und vorbereitete Institutionen.

Europas Rechtsrahmen mit AI Act, NIS2, Data Act und DSGVO erscheint in dieser Analyse nicht als Wettbewerbsnachteil, sondern als Grundlage, um Sicherheit und Vertrauen in KI verbindlich einzufordern.

Entscheidend wird sein, ob dieser Rahmen konsequent durchgesetzt und durch Investitionen in Rechenkapazität und Nachweistechnik ergänzt wird. Für Organisationen bedeutet das schon heute: Abhängigkeiten von einzelnen KI-Anbietern kennen, bewerten und vertraglich wie technisch absichern.

Quelle: Schnitzer, M. (Vorsitz), Privitera, D. (redaktionelle Leitung) et al.: A Transformative AI Strategy for Europe, September 2026.