🔎KI-Rechenleistung in Berlin-Brandenburg: Analyse von Bedarf und RechenzentrumskapazitĂ€ten 2024–2030

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Berlin im KI-Boom: Innovation braucht Rechenleistung

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

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 fĂŒr 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.

đŸ”č 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 fĂŒr den Kundenservice
  • Merantix – Inkubator fĂŒr vertikale KI-Anwendungen in Medizin, MobilitĂ€t und Finanzen
  • Kern AI – Entwicklerplattform fĂŒr qualitativ hochwertige Trainingsdaten
  • Deep Neuron Lab – Spezialisierung auf KI-gestĂŒtzte Bildverarbeitung in der Medizin
  • Squantum – KI-gestĂŒtzte Optimierung von EnergieverbrĂ€uchen
  • Neohelden – Kontextsensitive Assistenzsysteme fĂŒr industrielle Prozesse
  • Understand.ai – Trainingsdaten fĂŒr autonomes Fahren
  • ddia – Semantische Analyse fĂŒr GeschĂ€ftskennzahlen
  • Mostly AI – Generative KI fĂŒr synthetische DatensĂ€tze

đŸ”č Globale Konzerne mit KI-Standorten in Berlin

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

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

đŸ”č Forschungslandschaft mit Rechenhunger

Wissenschaftliche Einrichtungen wie die CharitĂ©, das Zuse-Institut, Fraunhofer HHI, BIFOLD oder das Hasso-Plattner-Institut sind hochgradig auf lokal verfĂŒgbare 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 fĂŒr das Jahr 2024 auf etwa 40 MW GPU-basierte IT-Last geschĂ€tzt. Die Annahme basiert auf dem heutigen Bedarf typischer Berliner Akteure in Start-ups, Forschung und Wirtschaft. Ausgehend von einem durchschnittlichen jĂ€hrlichen Wachstum von 33 %, das sich an internationalen Entwicklungspfaden (z. B. McKinsey, Uptime Institute) orientiert, ergibt sich fĂŒr 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-fÀhige Rechenzentren

  • ≄ 20–40 kW/Rack
  • FlĂŒssigkĂŒhlung
  • Glasfaseranbindung mit niedriger Latenz
  • GPU-optimierte Module, OCP-KompatibilitĂ€t
  • 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 kĂŒnftig 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. KapazitĂ€t – differenzierte Tabelle (Modellrechnung)

JahrKI-Bedarf Berlin (MW)KapazitĂ€t Berlin (MW)KapazitĂ€t Brandenburg (MW)Gesamt-KapazitĂ€t (MW)AI-fĂ€hige KapazitĂ€t (MW, geschĂ€tzt)Differenz Bedarf – AI-KapazitĂ€t (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 europĂ€ischen Knotenpunkt fĂŒr KI-Innovationen. Damit Forschungseinrichtungen, Start-ups und internationale Unternehmen hier dauerhaft Wertschöpfung generieren können, ist eine robuste, regional verfĂŒgbare und leistungsfĂ€hige Infrastruktur fĂŒr KI-Anwendungen unverzichtbar.

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

Dabei zeigt sich bereits ab 2026 ein zunehmender Engpass zwischen dem tatsĂ€chlichen Bedarf und der real verfĂŒgbaren KI-tauglichen Rechenzentrumsleistung. Diese LĂŒcke ist nicht allein mengenmĂ€ĂŸig, sondern auch qualitativ relevant – da nicht jede neue FlĂ€che automatisch fĂŒr anspruchsvolle KI-Workloads geeignet ist.

ErgĂ€nzend wĂ€re zu berĂŒcksichtigen, dass verlĂ€sslich verfĂŒgbare, KI-fĂ€hige RechenzentrumskapazitĂ€ten 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 wĂŒrden.

Der Blick auf die Hauptstadtregion als Gesamtraum – einschließlich Brandenburg – zeigt: Berlin kann von der Ausweisung großflĂ€chiger, leistungsfĂ€higer Standorte im Umland profitieren. Entscheidend wird sein, dass diese ergĂ€nzend zum urbanen Angebot verstanden und genutzt werden.

📚 Quellenverzeichnis

đŸ”č Allgemein / Bedarf / Prognose / Methodik

đŸ”č Rechenzentren in Berlin

đŸ”č Rechenzentren in Brandenburg

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