Während Berlin noch über Investitionsbremsen debattiert, wurden heute im Münchner Tucherpark Fakten aus Silizium und Stahl geschaffen. Die Deutsche Telekom hat gemeinsam mit NVIDIA und Siemens offiziell ihre „Industrial AI Cloud“ in Betrieb genommen.
Was im Marketing-Jargon oft als „Hub“ bezeichnet wird, ist hier wörtlich zu nehmen: Eine physische KI-Fabrik, die mit 10.000 der modernsten NVIDIA Blackwell GPUs ausgestattet ist. Sie soll nicht weniger leisten, als die digitale Souveränität der deutschen Industrie zu sichern. Ich war vor Ort und habe analysiert, was hinter dem sogenannten „Deutschland Stack“ steckt und ob die Hardware hält, was die Politik verspricht.
Das Herzstück: 0,5 ExaFLOPS im Tucherpark
Die technischen Daten der Anlage sind beeindruckend. In einem revitalisierten Rechenzentrum auf 10.700 Quadratmetern Fläche arbeiten ab sofort Cluster aus NVIDIA DGX B200 Systemen. Zusammen liefern sie eine Rechenleistung von bis zu 0,5 ExaFLOPS. Um diese abstrakte Zahl einzuordnen: Laut Telekom wäre diese Leistung theoretisch ausreichend, um jedem der 450 Millionen EU-Bürger gleichzeitig einen eigenen KI-Assistenten zur Verfügung zu stellen.
Für die deutsche Industrie ist jedoch ein anderer Faktor entscheidender: Die Souveränität. Sämtliche Daten bleiben im deutschen Rechtsraum. Tim Höttges, CEO der Telekom, betonte vor Ort, dass genau diese Datensicherheit bisher der Bremsklotz für viele Unternehmen war. Wer Baupläne oder Fertigungsgeheimnisse besitzt, scheut oft den Upload in amerikanische Public Clouds. Die Münchner KI-Fabrik schließt diese Lücke.
Der „Deutschland Stack“: Mehr als nur Hardware
Ein Rechenzentrum allein macht noch keine Innovation. Deshalb flankiert die Telekom die Hardware mit einem Software-Ökosystem, das sie „Deutschland Stack“ nennt. Zusammen mit SAP und T-Systems wurde ein Baukasten entwickelt, der von der physischen GPU bis zur fertigen Business-Anwendung reicht.
- Infrastruktur: T-Systems und NVIDIA liefern die Rechenpower.
- Plattform: SAP steuert die „Business Technology Platform“ bei.
- Anwendung: Siemens integriert seine Simulations-Software „SIMCenter“.
Dieser integrative Ansatz zielt darauf ab, „Silos“ aufzubrechen. Ein Mittelständler kann nun auf der gleichen souveränen Infrastruktur seine Buchhaltung (SAP) laufen lassen und gleichzeitig digitale Zwillinge seiner Produktion (Siemens) simulieren, ohne dass Daten die sichere Umgebung verlassen.
Leuchtturm-Projekt SOOFI: Ein europäisches Sprachmodell
Dass die Anlage mehr ist als ein reines Hosting-Center, beweist das Projekt SOOFI (Sovereign Open Source Foundation Models). Im Auftrag der Leibniz Universität Hannover wird auf der Münchner Infrastruktur ein neues europäisches Large Language Model (LLM) trainiert. Mit geplanten 100 Milliarden Parametern soll dieses Open-Source-Modell eine echte Alternative zu GPT-4 oder Claude bieten – mit einem entscheidenden Unterschied: Es wird vollständig in Europa trainiert, fokussiert sich auf europäische Sprachen und industrielle Anwendungen. Es ist der Versuch, die geistige Unabhängigkeit der europäischen KI-Forschung zu bewahren.
Nachhaltigkeit durch Isar-Kühlung
Auch energetisch geht das Projekt neue Wege. KI-Training ist extrem energieintensiv. Die Abwärme der 10.000 GPUs verpufft jedoch nicht, sondern wird in das Fernwärmenetz des Quartiers Tucherpark eingespeist. Gekühlt wird die Anlage unter anderem mit Wasser aus dem nahegelegenen Eisbach. Dieser Kreislauf aus erneuerbaren Energien und Wärmerückgewinnung ist Teil der Strategie, maximale Rechenleistung mit einem minimierten CO₂-Fußabdruck zu vereinen.
Im Endeffekt
Die Eröffnung der Industrial AI Cloud ist ein Signal. Bayern positioniert sich mit diesem KI-Hub als ernstzunehmender Spieler auf der globalen Landkarte. Die Allianz aus Telekom (Infrastruktur), NVIDIA (Chips), Siemens (Industrie) und SAP (Software) ist pragmatisch und kraftvoll. Für Unternehmen wie Agile Robots oder PhysicsX, die die Anlage bereits nutzen, ist es ein Wettbewerbsvorteil, KI-Modelle ohne Latenz und ohne Datenschutz-Bauchschmerzen trainieren zu können. Ob der „Deutschland Stack“ auch die breite Masse des Mittelstands erreicht, wird sich in den kommenden Monaten zeigen müssen.
