🔎KI-Rechenleistung in Berlin-Brandenburg: Analyse von Bedarf und Rechenzentrumskapazitäten 2024–2030

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Berlin im KI-Boom: Innovation braucht Rechenleistung

Berlin entwickelt sich zunehmend zu einem führenden Standort für daten- und rechenintensive Schlüsseltechnologien. Besonders im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) entstehen durch Forschung, Entwicklung und Produktivsetzung enorm hohe Anforderungen an die digitale Infrastruktur – insbesondere an energieeffiziente, GPU-optimierte Rechenzentren mit hoher Verfügbarkeit.

Diese Analyse beleuchtet den prognostizierten KI-Rechenleistungsbedarf bis 2030, den aktuellen und geplanten Ausbau von Rechenzentren in Berlin und Brandenburg sowie den daraus resultierenden Handlungsbedarf für Politik, Wirtschaft und Stadtentwicklung.

KI-Standort Berlin: Start-up-Vielfalt, Konzernniederlassungen und Wissenschaftsexzellenz

Berlin beherbergt eine bemerkenswerte Dichte an innovativen Start-ups, technologiegetriebenen Konzernen und exzellenten Forschungseinrichtungen, die mit ihren Anwendungen zu den Treibern des KI-Wandels gehören.

🔹 Berliner KI-Start-ups

Über 800 KI-Unternehmen sind in Berlin aktiv – darunter besonders innovative Start-ups mit teils internationaler Strahlkraft:

  • Parloa – KI-basierte Voice-Bots für den Kundenservice
  • Merantix – Inkubator für vertikale KI-Anwendungen in Medizin, Mobilität und Finanzen
  • Kern AI – Entwicklerplattform für qualitativ hochwertige Trainingsdaten
  • Deep Neuron Lab – Spezialisierung auf KI-gestützte Bildverarbeitung in der Medizin
  • Squantum – KI-gestützte Optimierung von Energieverbräuchen
  • Neohelden – Kontextsensitive Assistenzsysteme für industrielle Prozesse
  • Understand.ai – Trainingsdaten für autonomes Fahren
  • ddia – Semantische Analyse für Geschäftskennzahlen
  • Mostly AI – Generative KI für synthetische Datensätze

🔹 Globale Konzerne mit KI-Standorten in Berlin

Auch internationale Unternehmen treiben von Berlin aus KI-Innovationen voran:

  • Deutsche Bahn, Siemens, SAP entwickeln KI für Mobilität und Industrieautomatisierung
  • Zalando nutzt KI für Personalisierung und Preisoptimierung
  • BASF, Bayer setzen KI in Forschung und Wirkstoffentwicklung ein
  • Amazon Web Services (AWS) betreibt Cloud-KI-Angebote mit regionaler Nähe
  • Microsoft, Meta investieren in KI-Ethik, Open Source und Sprachmodelle

🔹 Forschungslandschaft mit Rechenhunger

Wissenschaftliche Einrichtungen wie die Charité, das Zuse-Institut, Fraunhofer HHI, BIFOLD oder das Hasso-Plattner-Institut sind hochgradig auf lokal verfügbare Rechenleistung angewiesen, um KI-Modelle auf medizinischen, linguistischen oder raumzeitlichen Daten trainieren zu können.

📈 Rechenleistungsbedarf: Herleitung und Prognose bis 2030

Der KI-spezifische Rechenleistungsbedarf Berlins wird für das Jahr 2024 auf etwa 40 MW GPU-basierte IT-Last geschätzt. Die Annahme basiert auf dem heutigen Bedarf typischer Berliner Akteure in Start-ups, Forschung und Wirtschaft. Ausgehend von einem durchschnittlichen jährlichen Wachstum von 33 %, das sich an internationalen Entwicklungspfaden (z. B. McKinsey, Uptime Institute) orientiert, ergibt sich für 2030 ein rechnerischer Bedarf von rund 420 MW:

40 MW × (1 + 0,33)^6 ≈ 420 MW

Diese Entwicklung reflektiert insbesondere die zunehmende Nutzung generativer KI, wachsender Datenmengen und steigender Einsatzdichte in produktiven Anwendungen.

Anforderungen an KI-fähige Rechenzentren

  • ≥ 20–40 kW/Rack
  • Flüssigkühlung
  • Glasfaseranbindung mit niedriger Latenz
  • GPU-optimierte Module, OCP-Kompatibilität
  • Redundanzsysteme (N+1 bis 2N)

Rechenzentrumsausbau: Entwicklung Berlin und Brandenburg

Die installierte Rechenzentrumsleistung in der Hauptstadtregion wird sich zwischen 2024 und 2030 mehr als versechsfachen – von aktuell 134 MW auf künftig 858 MW.

In Berlin entstehen u. a.:

  • NTT Berlin 1 & 2
  • Maincubes BER01
  • PREA Bluestar
  • Colt DCS Berlin Campus
  • SysEleven, Speedbone, IPB / CarrierColo
  • Penta Infra Berlin
  • Vantage Berlin I

In Brandenburg werden errichtet:

  • Virtus Wustermark (300 MW)
  • Maincubes BER02 (Nauen)
  • NTT Berlin 3 (Brieselang)
  • Vantage Berlin II (Mittenwalde)

Bedarf vs. Kapazität – differenzierte Tabelle (Modellrechnung)

JahrKI-Bedarf Berlin (MW)Kapazität Berlin (MW)Kapazität Brandenburg (MW)Gesamt-Kapazität (MW)AI-fähige Kapazität (MW, geschätzt)Differenz Bedarf – AI-Kapazität (MW)
2024401013313440 (30 %)± 0
2025701013914044 (31 %)–26
2026115175119294107 (36 %)–8
2027180175219394161 (41 %)–19
2028260283304587267 (45 %)+7
2029340340343683312 (46 %)–28
2030420396465858429 (50 %)+9

🧭 Fazit: Infrastruktur als Fundament der KI-Region Berlin-Brandenburg

Die Hauptstadtregion Berlin-Brandenburg entwickelt sich dynamisch zum europäischen Knotenpunkt für KI-Innovationen. Damit Forschungseinrichtungen, Start-ups und internationale Unternehmen hier dauerhaft Wertschöpfung generieren können, ist eine robuste, regional verfügbare und leistungsfähige Infrastruktur für KI-Anwendungen unverzichtbar.

Entscheidend ist, dass in Berlin und Umgebung dauerhaft genügend Rechenleistung bereitsteht – insbesondere in Form von HPC-fähigen, GPU-optimierten Rechenzentren, die sowohl wissenschaftlichen als auch wirtschaftlichen Anforderungen gerecht werden.

Dabei zeigt sich bereits ab 2026 ein zunehmender Engpass zwischen dem tatsächlichen Bedarf und der real verfügbaren KI-tauglichen Rechenzentrumsleistung. Diese Lücke ist nicht allein mengenmäßig, sondern auch qualitativ relevant – da nicht jede neue Fläche automatisch für anspruchsvolle KI-Workloads geeignet ist.

Ergänzend wäre zu berücksichtigen, dass verlässlich verfügbare, KI-fähige Rechenzentrumskapazitäten nötig sind, um dem perspektivisch wachsenden Bedarf gerecht zu werden. Besonders HPC-orientierte Rechenzentren sowie modulare, GPU-optimierte Colocation- und Edge-Infrastrukturen könnten hierbei eine tragende Rolle spielen, sofern sie bereits in der Planungs- und Genehmigungsphase auf die spezifischen Anforderungen rechenintensiver KI-Anwendungen ausgerichtet würden.

Der Blick auf die Hauptstadtregion als Gesamtraum – einschließlich Brandenburg – zeigt: Berlin kann von der Ausweisung großflächiger, leistungsfähiger Standorte im Umland profitieren. Entscheidend wird sein, dass diese ergänzend zum urbanen Angebot verstanden und genutzt werden.

📚 Quellenverzeichnis

🔹 Allgemein / Bedarf / Prognose / Methodik

🔹 Rechenzentren in Berlin

🔹 Rechenzentren in Brandenburg

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