Für die Oberflächentechnik ist das kein weit entferntes Digitalthema. Beschichtungsprozesse werden durch eine Vielzahl miteinander wechselwirkender Parameter bestimmt. Werkstoff, Vorbehandlung, Temperatur, Chemie, Schichtdicke, Applikation, Anlagenzustand und zahlreiche weitere Einflussgrößen entscheiden über das Ergebnis. Trotz moderner Simulation und Prozessüberwachung bleibt deshalb in vielen Bereichen aufwendige empirische Entwicklungsarbeit unverzichtbar.
Genau hier eröffnet KI eine neue Dimension.
Das Fraunhofer IPA kombiniert aktuell physikalische Lackiersimulation mit Machine Learning, um Spritzlackierprozesse schneller und präziser auszulegen. Bei der elektrostatischen Lackierung sieht das Institut ein Potenzial von bis zu 40 Prozent weniger Lackverbrauch. Fraunhofer IFAM arbeitet wiederum daran, Prozessparameter und Sensorsignale mithilfe selbstlernender Verfahren so zu verknüpfen, dass Oberflächenprozesse Abweichungen erkennen und sich selbst nachregeln können. Was heute noch Versuchsreihen, Expertenwissen und viel Zeit benötigt, könnte damit künftig wesentlich stärker berechnet, vorhergesagt und optimiert werden. Und genau deshalb ist die Frage, wer über die leistungsfähigste KI verfügt, für eine technologieorientierte Industrie alles andere als akademisch.
286 Milliarden Dollar in einem Jahr
Europa hat das Problem erkannt. Bis zu sieben sogenannte AI Gigafactories sollen entstehen. Mehr als 30 Milliarden Euro öffentliche und private Investitionen will die EU damit mobilisieren. Jede dieser Anlagen soll über mehr als 100.000 moderne KI-Prozessoren verfügen und die Entwicklung besonders leistungsfähiger Modelle ermöglichen. Im internationalen Vergleich relativieren sich diese scheinbar großen Beträge sehr schnell.
Allein 2025 flossen nach dem Stanford AI Index 285,9 Milliarden Dollar privates Kapital in amerikanische KI-Unternehmen – mehr als 23-mal so viel wie in China. Allerdings dürften Chinas tatsächliche Investitionen wesentlich höher liegen, weil staatlich gelenkte Finanzierung in diesen Zahlen nur unvollständig enthalten ist. Die Zahlen sind also insgesamt nicht direkt vergleichbar. Die Größenordnung des Wettlaufs zeigen sie trotzdem. KI braucht aber nicht nur Kapital, sondern auch enorme Mengen Strom.
KI trifft auf Europas Energieproblem
Nach Berechnungen der Internationalen Energieagentur könnten Netzprobleme rund 20 Prozent der weltweit bis 2030 geplanten Rechenzentrumskapazität beim Anschluss verzögern. Gleichzeitig bleibt Energie in Europa teuer. Energieintensive Industrieunternehmen in der EU zahlten 2025 nach IEA-Berechnungen im Durchschnitt mehr als doppelt so viel für Strom wie vergleichbare Unternehmen in den USA und rund 50 Prozent mehr als in China.
Damit trifft die KI-Wirtschaft in Europa auf dieselben Standortprobleme, über die Chemie, Metallverarbeitung oder Oberflächentechnik seit Jahren diskutieren: Energiepreis, Netzkapazität, Genehmigungen und Infrastruktur. Aber selbst Kapital und Energie beschreiben nur einen Teil des Problems.
Was wir heute KI nennen, ist der Anfang
ChatGPT, Claude, Gemini oder DeepSeek sind bereits erstaunlich leistungsfähig. Es wäre naiv, anzunehmen, dass wir hier in irgendeiner Form schon ein Plateau bei der Entwicklung erreicht hätten. Der Stanford AI Index 2026 zeigt vielmehr, wie schnell sich die Fähigkeiten der führenden Systeme noch immer verändern. Auf dem besonders anspruchsvollen Benchmark „Humanity's Last Exam“ legten Frontier-Modelle innerhalb nur eines Jahres um rund 30 Prozentpunkte zu. Tests, die eigentlich über Jahre anspruchsvoll bleiben sollten, stoßen teilweise schon nach Monaten an ihre Grenzen. Gerade für industrielle Anwendungen ist das entscheidend.
Wenn KI künftig technische Literatur besser auswertet, Versuchsreihen plant, Simulationen unterstützt, Zusammenhänge zwischen Prozessparametern erkennt, Materialien entwickelt oder Konstruktionen optimiert, wird die Leistungsfähigkeit des verwendeten Modells unmittelbar zu einem Produktivitätsfaktor.
Ein besseres Modell spart dann nicht lediglich ein paar Minuten beim Schreiben einer E-Mail. Es kann Entwicklungsprozesse beschleunigen. Und dieser Vorteil wirkt gleichzeitig bei tausenden Entwicklern, Forschern und Ingenieuren. Wer mit dem leistungsfähigeren Werkzeug arbeitet, kann schneller verstehen, entwickeln und optimieren.
Nutzung ist nicht dasselbe wie Kontrolle
Man könnte argumentieren, Europa müsse die besten Modelle gar nicht selbst entwickeln. Schließlich können Unternehmen heute amerikanische und teilweise chinesische Systeme einfach nutzen. Das setzt voraus, dass die jeweils leistungsfähigsten Modelle auch künftig verfügbar bleiben. Im Juni 2026 belegte die US-Regierung zwei neue Anthropic-Modelle mit Exportbeschränkungen für ausländische Staatsangehörige. Weil Anthropic die Nationalität seiner Nutzer nicht zuverlässig in Echtzeit überprüfen konnte, wurden die Modelle zunächst vollständig abgeschaltet. Die Beschränkung wurde kurze Zeit später wieder aufgehoben.
Es war also keine dauerhafte Abschottung Europas. Aber der Vorgang zeigt, wie schnell der Zugang zu einem besonders leistungsfähigen KI-System Gegenstand strategischer Entscheidungen werden kann. Und China ist längst kein technologischer Nachzügler mehr. Nach Stanford haben amerikanische und chinesische Modelle seit Anfang 2025 mehrfach Plätze an der Spitze der Leistungsrankings getauscht. Im März 2026 lag das jeweils beste amerikanische Modell nur noch wenige Prozentpunkte vor dem besten chinesischen.
Damit konzentriert sich die Entwicklung der derzeit leistungsfähigsten Systeme zunehmend auf zwei große Technologieräume.
Was bedeutet das für die europäische Industrie?
Gerade Europas Industrie besitzt noch immer etwas außerordentlich Wertvolles: jahrzehntelang aufgebautes Prozess- und Anwendungswissen. Das gilt besonders für technologisch anspruchsvolle Nischen. Ein erfahrener Beschichter weiß, dass ein Prozess nicht allein durch einige Sollwerte beschrieben wird. Er kennt Wechselwirkungen, Grenzbereiche, Materialbesonderheiten und Fehlerbilder, die sich über Jahre oder Jahrzehnte aus Erfahrung ergeben haben. Dieses Wissen ist ein Wettbewerbsvorteil. Eine immer besser werdende KI könnte genau diese Bereiche jedoch zunehmend schneller erschließbar machen.
Wenn leistungsfähige Modelle aus Versuchsdaten, Simulationen und Produktionsdaten Zusammenhänge erkennen, Prozessfenster berechnen und neue Lösungen vorschlagen können, verkürzt sich womöglich die Zeit, die notwendig ist, um Erfahrungswissen aufzubauen oder Beschichtungslinien zum Laufen zu bringen. Das wäre für Europas Industrie Chance und Risiko zugleich. Die Chance besteht darin, das vorhandene Know-how mit KI erheblich produktiver zu machen. Das Risiko entsteht, wenn Wettbewerber dabei dauerhaft mit leistungsfähigeren Systemen arbeiten. Dann könnte ausgerechnet KI dabei helfen, technologische Vorsprünge schneller zu verkleinern, deren Aufbau zuvor Jahrzehnte benötigt hat.
Der eigentliche Wettlauf hat gerade erst begonnen
Die häufig von der Politik formulierte Forderung, Europa dürfe bei KI den Anschluss nicht verlieren, impliziert, wir wären noch im Bereich der diesbezüglich führenden Nationen. Bei Investitionen, Recheninfrastruktur und Frontier-Modellen besteht bereits ein erheblicher Abstand zu den USA. Gleichzeitig ist China technologisch stark aufgerückt. Europa versucht nun, eigene Infrastruktur aufzubauen – unter Bedingungen, bei denen Kapital, Energiepreise und Netze bereits heute erhebliche Standortnachteile darstellen.
Es gibt wenig Gründe anzunehmen, dass KI nicht immer stärker zu einem zentralen Werkzeug für Forschung, Materialentwicklung, Konstruktion und industrielle Prozessoptimierung werden wird. Damit wird die Qualität dieser Systeme zunehmend Einfluss haben, wie schnell eine Volkswirtschaft neue Technologien entwickeln und in Wertschöpfung übersetzen kann.
Wenn es Europa nicht gelingt, im Bereich der künstlichen Intelligenz mit mehr Eigenständigkeit zur Weltspitze aufzuschließen, könnte für Europas Industrie in nicht allzu ferner Zukunft entscheidend werden, wie viel Wettbewerbsfähigkeit ihr die führenden KI-Nationen noch zugestehen.