Hightech-Agenda
Hightech-Agenda: Was im Bereich KI geplant ist und wie es vorangeht
Die Bundesregierung macht Künstliche Intelligenz zu einer Schlüsseltechnologie der Hightech-Agenda und plant in dieser Legislatur Investitionen von rund 2,8 Milliarden Euro. Vorgesehen sind eine KI-Offensive für Wirtschaft und Forschung, der Ausbau von Rechenkapazitäten und die Förderung neuer Modellgenerationen. In der Fach-Community überwiegt Zustimmung, zugleich wächst die Kritik an langsamen Verfahren, zu wenig Priorisierung und einem im internationalen Vergleich begrenzten Mitteleinsatz. Table.Briefings beleuchtet mit Daten von Elsevier.
Aktualisiert: 11.05.2026
Was sieht die Hightech-Agenda im Bereich Künstliche Intelligenz vor?
© academics Grafik
Diese drei Ziele sind formuliert:
- Eine KI-Offensive, um bis 2030 zehn Prozent der Wirtschaftsleistung KI-basiert zu erwirtschaften und KI verstärkt in Forschung und Anwendung zu bringen. Geplant unter anderem: ein KI-Robotikbooster sowie Ausgründungsförderung im Rahmen der Initiative AI Nation.
- KI-Kapazitäten verbessern, etwa durch eine KI-Gigafactory im Rahmen der EU-Ausschreibung und Stärkung der KI-Rechenzentren.
- Zentraler Player für die nächste KI-Generation werden, etwa durch Förderung von Modellen der nächsten Generation und Stärkung der Grundlagen- und anwendungsorientierten Forschung.
Sind die Ziele und Schwerpunkte des Agenda-Kapitels richtig gewählt?
In der Fach-Community überwiegt die Zustimmung. Die Ziele im Bereich KI seien grundsätzlich richtig, sagt Joachim Henkel, Professor für Technologie- und Innovationsmanagement an der TU München und Mitglied der Expertenkommission Forschung und Innovation (EFI). Positiv sei der Fokus auf Anwendung und Gründung (Ziel 1). Auch der Ausbau von Kapazitäten sei wichtig (Ziel 2), müsse aber stärker europäisch gedacht werden. „Wenn zum Beispiel ein KI-Rechenzentrum in Schweden ökonomisch sinnvoller ist, spricht aus meiner Sicht nichts dagegen, die Rechenpower von dort zu beziehen.“ Auch DFKI-Forscher Slusallek findet es wichtig, die europäische Perspektive in den Mittelpunkt zu stellen.
Bei F&E auf die nächste KI-Generation zu setzen (Ziel 3), ist aus Expertensicht eine gute Entscheidung.
DFKI-Forscher Slusallek
Allgemein mahnt Henkel eine Verbesserung der Rahmenbedingungen an: „Genehmigungsverfahren müssen schlanker und schneller werden, die Datenverfügbarkeit besser, nur so wird Deutschland erfolgreich im Bereich KI.“ Das Ziel, bis 2030 zehn Prozent der Wirtschaftsleistung KI-basiert zu erwirtschaften, nennt er „griffig“ – es sei vermutlich bequem erreichbar. Daniel Abbou fordert, stärker zu priorisieren, da nicht alle Ziele gleichzeitig erreichbar seien. Aus seiner Sicht sollte die KI-Implementierung in der Wirtschaft Vorrang haben – und auch schon in der Forschung mitgedacht werden.
Sind die Maßnahmen und das Budget angemessen?
Konkrete Ausschreibungen gibt es bisher für die Förderlinie „Innovative Grundlagen für KI-Methoden und ML-Modelle“ sowie im Bereich „KI-integrierender Wertschöpfung“. Für den KI-Robotikbooster wurde ein Konzeptpapier veröffentlicht. Insgesamt werde man für die Schlüsseltechnologie KI in der laufenden Legislaturperiode rund 2,8 Milliarden Euro zur Verfügung stellen, teilt das BMFTR mit.
Zum Vergleich: Chinas KI-Strategie ist Medienberichten zufolge mit 100 Milliarden US-Dollar hinterlegt, in den USA fließen aus der Staatskasse jährlich rund elf Milliarden US-Dollar in den Bereich KI, allein die Google-Mutter Alphabet investiert im laufenden Jahr bis zu 185 Milliarden US-Dollar in KI. EFI-Experte Joachim Henkel beunruhigt das nicht: „Der Ehrgeiz sollte ohnehin nicht sein, dass der Staat die ganze KI bezahlt.“ Vielmehr gehe es darum, Anreize zu setzen und die Rahmenbedingungen zu verbessern.
Daniel Abbou hätte sich mit dem Start der HTA auch eine Modernisierung der Forschungsförderung gewünscht: „Die Verfahrenswege und Projektstrukturen stammen aus den 1980er-Jahren und sind einfach nicht mehr zeitgemäß.“ Angebracht seien Innovationswettbewerbe wie sie die Sprind durchführt.
Wer sind die wichtigen Akteure in Wissenschaft und Wirtschaft?
Die Boston Consulting Group und UnternehmerTUM haben für ihre Hightech-Agenda-Analyse „Wachstumspfade“ das KI-Ökosystem untersucht und kommen zu dem Schluss: „Der Großteil der deutschen KI-Start-ups ist in industrie-vertikalen Anwendungen, domänenspezifischen Modellen und autonomen Systemen aktiv.“ Als Beispiele gelten verteidigungsnahe Anbieter wie Quantum Systems sowie Start-ups in Bereichen wie Automatisierung und Prozesse (Celonis), Marketing (Peec AI) und Kundenservice (Parloa), darüber hinaus branchenübergreifende Start-ups wie Deepl und Aleph Alpha. Im Bereich Industrie: Siemens, Bosch und SAP.
In der Forschung gibt es der Studie zufolge starke Hubs wie das Cyber Valley im Raum Stuttgart, Lamarr in Nordrhein-Westfalen oder das Munich Center for Machine Learning, darüber hinaus renommierte Einrichtungen der Grundlagenforschung, etwa Max-Planck-Institute, sowie anwendungsnahe wie die Fraunhofer-Institute oder das DFKI.
Eine Elsevier-Analyse zu Publikationen und Zitationen zeigt auf, an welchen Universitäten und außeruniversitären Instituten Forschende im Bereich KI führend sind. Bei den Unis ist es die TU München, bei den AuF das DLR.
Wo steht Deutschland bei Forschung und Transfer im internationalen Vergleich?
In der Forschung dominiert China zunehmend, es folgen jeweils fast gleichauf die USA und Indien sowie mit einigem Abstand Großbritannien und Deutschland. Das diesjährige EFI-Gutachten zeigt die Stärke der EU: Gemeinsam publizieren die 27 Mitgliedsstaaten so viel zur KI-Forschung wie die USA.
EFI
Wo liegen Chancen und Risiken?
Bei sogenannten vertikalen KI-Anwendungen, also branchenspezifischer Nutzung, sowie bei Weltmodellen, die zum Beispiel auch zeitliche Dynamik und physikalische Zusammenhänge berücksichtigen, könne Deutschland seine Chance nutzen, heißt es in der Wachstumspfade-Analyse. Strategische Fehler der vergangenen Dekade dürften jedoch nicht wiederholt werden, etwa die „Annahme, dass Grundlagenforschung ohne den systematischen Aufbau von Compute-Kapazitäten, großen Engineering-Teams und Corporate-Labs global konkurrenzfähig bleiben könne“.
Deutschland verfüge über reale Stärken in industrieller sowie sicherheitskritischer KI und in KI-basierter Robotik. Bis 2030 wird der für deutsche Unternehmen adressierbare KI-Markt auf über 660 Milliarden Euro prognostiziert.
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(che)
