22. Januar 2026 Bernd Müller
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Eine KPMG-Studie zeigt: Die USA führen im globalen KI-Rennen deutlich. Europa droht trotz industrieller Stärken abgehängt zu werden.
Die USA dominieren das globale Rennen um Künstliche Intelligenz mit deutlichem Vorsprung. Europa folgt knapp vor China, kann aber trotz starker industrieller Basis nicht mit der wirtschaftlichen Dynamik der USA mithalten.
Das zeigt eine aktuelle Studie der Unternehmensberatung KPMG, die in Zusammenarbeit mit dem KI Bundesverband herausgegeben wurde. Für die Untersuchung wurden weltweit über 900 Entscheidungsträger aus Wirtschaft, Technologie und Politik befragt.
USA bauen strukturellen Vorsprung aus
Grundlage der Analyse ist der sogenannte Strategic AI Capability Index, den KPMG gemeinsam mit dem Wirtschaftsforschungsinstitut Oxford Economics entwickelt hat. Er misst, wie stark Volkswirtschaften KI bereits wirtschaftlich nutzen, wie tragfähig ihre politischen Rahmenbedingungen sind und wie gut Forschung und Fachkräfte aufgestellt sind.
Die USA erreichen mit 75,2 von 100 Punkten den Spitzenplatz. Ihr Vorsprung beruht auf dem schnellen und breiten Einsatz von KI in Unternehmen. Liquide Kapitalmärkte und breiter Zugang zu Rechenkapazitäten ermöglichen es amerikanischen Firmen, KI-Anwendungen zügig aus der Experimentierphase in den operativen Betrieb zu überführen.
"Die Führungsrolle der USA im Bereich Künstliche Intelligenz ist kein Zufall. Sie beruht auf dem engen Zusammenspiel von Investitionen, Forschung und Anwendung", sagt Ashish Madan, Technikvorstand von KPMG in Deutschland. "Wer früh skaliert, verschafft sich strukturelle Vorteile, die später kaum noch aufzuholen sind."
Europa bleibt im Pilotstadium stecken
Europa erreicht im Gesamtergebnis 48,8 Punkte und liegt damit deutlich hinter den USA. Der alte Kontinent verfüge zwar über eine starke industrielle Basis, Kompetenzen bei Regulierung und Governance sowie gute Forschungsstrukturen. Diese Stärken entfalteten bislang jedoch nur begrenzt wirtschaftliche Wirkung.
Die Einführung von KI in europäischen Unternehmen verläuft langsamer, viele Anwendungen stecken im Pilotstadium fest. Hohe Energiepreise, begrenzt verfügbare Rechenleistung sowie fragmentierte Kapitalmärkte erschwerten die Skalierung.
Innerhalb Europas zeigen sich erhebliche Unterschiede: Großbritannien und Irland erreichen mit 69,2 Punkten den höchsten Wert und kommen dem US-Niveau am nächsten. Westeuropa folgt mit 57,1 Punkten, die DACH-Region liegt mit 54 Punkten leicht darunter. Süd- sowie Mittel- und Osteuropa fallen mit unter 30 Punkten deutlich zurück.
Physical AI: Wenn Maschinen selbst entscheiden
Die Studie identifiziert Physical AI als entscheidenden Hebel für industrielle Produktivität. Gemeint ist damit ein neuer Schritt in der Entwicklung der KI: Sie wird direkt in Maschinen, Roboter, Fabriken, Logistiksysteme und Energienetze eingebettet.
Dabei kombinieren Unternehmen KI-Modelle mit Sensorik, Edge-Computing und Aktoren – die KI entscheidet nicht mehr nur, sie handelt und beeinflusst reale materielle Abläufe. Und das ermöglicht autonome Produktionssysteme, selbstoptimierende Fabriken, vorausschauende Wartung und adaptive Produktionsplanung.
Im Extremfall entstehen sogenannte Dark Factories – vollständig oder nahezu vollständig automatisierte Werke ohne dauerhaft anwesende Menschen. Temperaturanomalien, Materialflüsse und Energieverbrauch steuern sich dort in Echtzeit selbst.
Die Studie betont in der Quintessenz jedoch: Dark Factories sind ein Spezialfall, kein universelles Ziel. Sie eignen sich vor allem für standardisierte Produkte, für Umgebungen, in denen hohe oder höchste Präzision gefragt ist, oder gefährliche Einsatzorte.
Den größten Effekt entfaltet Physical AI laut den Autoren dort, wo Mensch, Maschine und KI gemeinsam in hybriden Systemen arbeiten.
Deutschland: Industrielle Stärke, aber zu langsame Umsetzung
Deutschland gehört zur erweiterten Spitzengruppe, ist aber kein globaler Taktgeber. Die Bundesrepublik profitiert von hoher Ingenieurskompetenz und exzellenter Forschung.
Und besonders stark ist Deutschland demnach dort, wo KI mit Industrie, Robotik und Automatisierung zusammenkommt – etwa in der Automobilindustrie, im Maschinenbau oder in der Chemie.
Gerade bei Physical AI hätte Deutschland strukturelle Vorteile: tiefe industrielle Datenströme, Erfahrung mit Automatisierung und enge Verzahnung von Produktion und Ingenieurwissen. Doch hohe Energiekosten, begrenzter Zugang zu Rechenleistung und zurückhaltende Investitionen in große Skalierungsrunden bremsen die Dynamik.
Die Chance, Physical AI flächendeckend in Produktivität zu übersetzen, bleibt deshalb bislang weitgehend ungenutzt.
KI verschiebt geopolitische Machtverhältnisse
Die Studie beschreibt KI als strukturellen Treiber geopolitischer Veränderungen – vergleichbar mit Energie oder Finanzsystemen. Einfluss entsteht dort, wo Akteure Zugang zu Rechenleistung, Daten, Modellen und Plattform-Infrastrukturen kontrollieren.
Diese Macht liegt zunehmend nicht nur bei Staaten, sondern auch bei privaten Tech-Unternehmen und Betreibern von Infrastruktur.
Vor diesem Hintergrund bleibt eine Frage ungeklärt und wird auch nicht in der Studie beantwortet: Welche Rolle spielen künftig die Staatsvölker als Souverän noch in ihren Ländern? Denn wenn Tech-Unternehmen und Infrastruktur-Betreiber immer stärker die Regeln bestimmen können, stellt sich die Frage nach der Zukunft der Demokratie.
International werden die Strukturen der Macht auch verschoben: Staaten und Unternehmen ohne eigene Skalierungsfähigkeit geraten in strukturelle Abhängigkeiten – etwa von fremden Cloud-Anbietern, Modellen oder Halbleiterlieferketten. Diese Abhängigkeiten können sich in Krisen oder Konflikten unmittelbar auswirken.
Handlungsoptionen für Europa
Die Studie sieht Chancen für Europa, seine technologische Souveränität zu stärken. "Im KI-Wettlauf geht es nicht nur um Innovation und Tempo, sondern auch um Souveränität", betont Madan. "Diese entsteht nicht durch Abschottung, sondern durch eigene Kompetenzen."
Zu den empfohlenen Maßnahmen gehören der schnelle Aufbau einer europäischen Rechenkapazitätsreserve, beschleunigte Förderverfahren. Auch sollten institutionelle Investoren das notwendige Kapital zur Verfügung stellen, damit die Branche schnell wachsen kann.
Und besonders wichtig: gezielte Programme zur Beschleunigung industrieller KI-Anwendungen im Mittelstand – dort, wo Physical AI ihren größten Hebel entfalten könnte.
