Berlin ist stark bei KI – aber KI braucht Rechenleistung
Berlin gehört zu den führenden KI-Standorten Deutschlands. Die Stadt verfügt über eine hohe Dichte an Start-ups, Technologieunternehmen, Forschungseinrichtungen, Hochschulen, Kapitalgebern und öffentlichen Anwendern. Nach der Innovationserhebung Berlin 2025 setzt knapp die Hälfte der Berliner Unternehmen aus Industrie und wissensintensiven Dienstleistungen Künstliche Intelligenz bereits in Produkten, Dienstleistungen oder betrieblichen Prozessen ein. In nahezu allen untersuchten KI-Anwendungsfeldern liegt Berlin über dem deutschen Durchschnitt.
Diese Stärke ist ein erheblicher Standortvorteil. Sie führt aber zugleich zu einer wachsenden infrastrukturellen Herausforderung: KI ist keine rein virtuelle Technologie. Entwicklung, Training, Anpassung und Betrieb von KI-Modellen benötigen leistungsfähige Rechenzentren, spezialisierte Prozessoren, schnelle Datennetze, ausreichende Stromversorgung, effiziente Kühlung und sichere Dateninfrastrukturen. Die Verfügbarkeit von KI-Rechenleistung – also Compute – wird damit zu einem entscheidenden Faktor für die weitere Entwicklung des Berliner KI-Ökosystems.
Der AI Hub Berlin bündelt das KI-Ökosystem
Eine wichtige Rolle für die Sichtbarkeit und Vernetzung des Berliner KI-Standorts übernimmt der AI Hub Berlin beziehungsweise #ai_berlin hub. Er wird mit Unterstützung der Berliner Senatsverwaltung für Wirtschaft, Energie und Betriebe von Berlin Partner umgesetzt und soll als zentrale Anlaufstelle, Plattform, Multiplikator und Schaufenster für die Entwicklung und Anwendung von KI in Berlin dienen. Der physische Hub am CIC Berlin ergänzt digitale Angebote und schafft Räume für Austausch, Veranstaltungen, Workshops, Office Hours und Vernetzungsformate.
Für die Verbindung von KI und Rechenleistung ist der AI Hub Berlin besonders wichtig, weil er die Nachfrage sichtbar machen kann: Welche Start-ups benötigen GPU-Kapazitäten? Welche Unternehmen suchen sichere KI-Infrastrukturen? Welche Forschungsvorhaben brauchen skalierbare Rechenleistung? Und welche öffentlichen Anwendungen benötigen souveräne, zuverlässige und datenschutzkonforme Compute-Angebote?
Damit ist der AI Hub Berlin nicht nur ein Kommunikations- und Netzwerkformat. Er kann auch zu einer strategischen Schnittstelle werden, um Berliner KI-Anwendungen gezielt mit passenden Rechenzentrumsressourcen, Cloudangeboten, Forschungsinfrastrukturen und Kooperationspartnern zu verbinden.
Rechenzentren werden zu Produktionsstandorten der KI-Wirtschaft
Rechenzentren sind längst mehr als technische Gebäude zur Unterbringung von Servern. Sie werden zu Produktionsstandorten der KI- und Datenökonomie. Dort werden Daten verarbeitet, Modelle trainiert, Anwendungen betrieben und digitale Dienste bereitgestellt.
Der Bedarf wächst stark. Nach aktuellen Untersuchungen von Bitkom und Borderstep wird die für KI und High-Performance-Computing genutzte Rechenzentrumskapazität in Deutschland bis 2030 deutlich steigen. KI wird damit zu einem zentralen Wachstumstreiber des Rechenzentrumsmarktes.
Für Berlin entsteht daraus eine unmittelbare Wechselwirkung: Je stärker Unternehmen, Wissenschaft und Verwaltung KI einsetzen, desto größer wird der Bedarf an Rechenleistung. Umgekehrt erleichtert eine gut zugängliche Compute-Infrastruktur die Gründung, Ansiedlung und Skalierung von KI-Unternehmen.
Berlin sollte seine KI-Strategie deshalb nicht nur auf Talente, Start-ups, Forschung und Anwendungen beziehen, sondern ausdrücklich auch auf die Frage: Woher kommt die dafür erforderliche Rechenleistung?
Berlin bleibt das Zentrum von Innovation, Nachfrage und Anwendung
Im Mittelpunkt der Strategie muss Berlin stehen. Hier konzentrieren sich die KI-Unternehmen, die Forschung, die Talente, die Kapitalgeber, die Verwaltung, die Gesundheitswirtschaft, die Mobilitätsakteure, die Medienwirtschaft und viele weitere Anwenderbranchen. Berlin erzeugt damit einen besonders hohen Bedarf an KI-Compute.
Innerhalb Berlins bleiben vor allem nutzernahe und latenzkritische Rechenzentrumsangebote wichtig. Das betrifft insbesondere Inferenz, Edge-Computing, sichere Datenräume, digitale Verwaltungsleistungen, Gesundheitsanwendungen, Mobilitätssysteme, FinTech und urbane Plattformdienste. Für diese Anwendungen sind kurze Übertragungswege, geringe Latenzen und eine enge Nähe zu den Nutzern relevant.
Die Berliner Standortdarstellung zu Rechenzentren betont daher zu Recht die Bedeutung einer stadtintegrierten und dezentralen digitalen Infrastruktur bis hin zu Edge-Rechenzentren. Große Trainingsumgebungen, umfangreiche GPU-Cluster und stark skalierende Cloudinfrastrukturen stoßen innerhalb Berlins jedoch schneller an Grenzen: Flächen sind knapp, Stromanschlüsse begrenzt, Nutzungskonkurrenzen hoch und städtebauliche Anforderungen anspruchsvoll.
Brandenburgs Rechenzentrumsressourcen als strategische Ergänzung Berlins
Gerade deshalb sind die Rechenzentrumsressourcen in Brandenburg für Berlin strategisch bedeutsam. In Berlin sind derzeit rund 146 Megawatt IT-Leistung installiert. In Brandenburg sind zusätzliche Rechenzentrumsprojekte mit einer IT-Anschlussleistung von rund 888 Megawatt angekündigt. Damit bewegt sich die Hauptstadtregion in Richtung einer Größenordnung von rund einem Gigawatt bestehender und geplanter Rechenzentrumskapazität.
Für den Berliner KI-Standort ist dabei nicht entscheidend, Brandenburg allgemein als gleichgewichtigen zweiten KI-Standort zu beschreiben. Entscheidend ist vielmehr, dass Berlin seine eigene KI-Stärke gezielt mit den dort vorhandenen und geplanten Rechenzentrumsressourcen verbindet.
Die strategische Arbeitsteilung lautet:
Berlin entwickelt KI-Anwendungen, Forschung, Unternehmen, Nachfrage und Sichtbarkeit. Brandenburgs Rechenzentrumsstandorte können ergänzende und skalierbare Infrastruktur für rechenintensive KI-Anwendungen bereitstellen.
Das gilt vor allem für große GPU-Cluster, Trainingsumgebungen, Cloudkapazitäten, sichere Datenverarbeitung und perspektivisch auch für souveräne europäische KI-Infrastrukturen. Voraussetzung ist allerdings, dass diese Kapazitäten technisch KI-fähig, schnell angebunden, vertraglich zugänglich und regulatorisch belastbar sind.
Brandenburgs Digitalcluster als ergänzender Partner
Brandenburg ergänzt den Berliner KI-Standort nicht nur durch wachsende Rechenzentrumsressourcen, sondern auch durch leistungsfähige Akteure seines Digitalclusters. Beispielhaft stehen dafür der MediaTech Hub Potsdam, das Hasso-Plattner-Institut mit dem KI-Servicezentrum Berlin-Brandenburg, der EDIH pro_digital sowie die DigitalAgentur Brandenburg, die Kompetenzen in KI, Technologietransfer, Cybersicherheit, Digitalisierung und kommunaler Umsetzung bündeln. Für Berlin entsteht daraus die Chance, die eigene Stärke bei KI-Unternehmen, Forschung und Anwendungen gezielt mit brandenburgischem Know-how und insbesondere mit skalierbarer KI-Rechenleistung aus den dortigen Rechenzentren zu verbinden.
Der MediaTech Hub Potsdam steht beispielhaft für digitale Medien-, Produktions- und Plattformtechnologien. Das Hasso-Plattner-Institut und das KI-Servicezentrum Berlin-Brandenburg unterstützen Unternehmen, Forschung und öffentliche Einrichtungen bei der Entwicklung und Anwendung von KI. Der EDIH pro_digital stärkt insbesondere kleine und mittlere Unternehmen sowie Verwaltungen bei KI, Robotik, Automatisierung und Cybersicherheit. Die DigitalAgentur Brandenburg kann zudem eine wichtige Rolle bei der kommunalen Digitalisierung, der Einbindung regionaler Akteure und der Umsetzung digitaler Projekte vor Ort spielen.
Für Berlin sind diese Akteure vor allem als Kooperations- und Transferpartner relevant. Sie können helfen, Anwendungsfälle zu identifizieren, Unternehmen zu qualifizieren, Projekte in die Umsetzung zu bringen und Brücken zwischen Berliner KI-Nachfrage und brandenburgischer Infrastruktur zu schlagen.
Rechenzentrumskapazität ist noch kein zugänglicher KI-Compute
Die reine Existenz oder Ankündigung großer Rechenzentrumskapazitäten reicht allerdings nicht aus. Nicht jedes Rechenzentrum ist automatisch für KI-Hochleistungsanwendungen geeignet. Moderne KI-Systeme benötigen hohe Leistungsdichten, spezialisierte Kühlung, GPU- oder Beschleunigerhardware, leistungsfähige Speicherarchitekturen und schnelle Netzwerkanbindungen.
Außerdem sind viele Kapazitäten langfristig durch internationale Cloudanbieter oder überregionale Kunden gebunden. Für Berliner Start-ups, Mittelstand, Wissenschaft und Verwaltung stellt sich daher eine praktische Frage: Kommen sie tatsächlich an die benötigte Rechenleistung heran?
Für Berlin sind deshalb fünf Punkte entscheidend:
Erstens müssen brandenburgische Rechenzentrumsstandorte technisch für KI-Workloads geeignet sein. Zweitens braucht es schnelle, redundante Glasfaserverbindungen nach Berlin. Drittens müssen Nutzungsmodelle entstehen, die auch für kleinere Unternehmen und Forschungsvorhaben zugänglich sind. Viertens müssen Datenschutz, Cybersicherheit und digitale Souveränität gewährleistet werden. Fünftens sollte ein Teil der entstehenden Compute-Kapazitäten gezielt mit Berliner Wertschöpfung verbunden werden.
Der Erfolg darf daher nicht nur in Megawatt gemessen werden. Entscheidend ist, wie viel davon als nutzbare, bezahlbare und sichere KI-Rechenleistung für das Berliner Ökosystem verfügbar wird.
Compute-Zugang als wirtschaftspolitische Aufgabe
Gerade junge KI-Unternehmen können häufig keine eigene GPU-Infrastruktur aufbauen. Sie brauchen flexible, verlässliche und finanzierbare Zugänge zu Rechenleistung. Das gilt ebenso für kleinere und mittlere Unternehmen, die KI erstmals produktiv einsetzen wollen, sowie für öffentliche Einrichtungen, die sichere und nachvollziehbare KI-Anwendungen entwickeln.
Berlin sollte daher gemeinsam mit Betreibern, dem AI Hub Berlin, Berlin Partner, geeigneten Forschungseinrichtungen, dem brandenburgischen Digitalcluster und Rechenzentrumsstandorten konkrete Zugangsmodelle entwickeln. Denkbar sind Compute-Gutscheine, Testkontingente, gemeinsame Beschaffungsmodelle, reservierte GPU-Kapazitäten, regionale KI-Cloudangebote oder sichere Infrastrukturen für Verwaltung und Wissenschaft.
Öffentliche Innovationsförderung sollte künftig nicht nur die Entwicklung einer KI-Anwendung finanzieren, sondern auch die dafür erforderliche Rechenleistung berücksichtigen. Andernfalls entstehen Prototypen, deren produktiver Betrieb später an fehlendem oder zu teurem Compute scheitert.
Strom, Glasfaser und Wärme gemeinsam planen
Die räumliche Entfernung zwischen Berliner Anwendern und brandenburgischen Rechenzentren ist für viele KI-Anwendungen beherrschbar. Training, Fine-Tuning und umfangreiche Datenverarbeitung können im Umland erfolgen, wenn leistungsfähige, direkte und redundante Glasfaserverbindungen vorhanden sind. Besonders latenzkritische Inferenz- und Edge-Anwendungen können weiterhin in Berlin betrieben werden.
Der kritischste Faktor bleibt die Stromversorgung. KI-Rechenzentren benötigen hohe, dauerhaft verfügbare Anschlussleistungen. Deshalb müssen Flächenauswahl, Umspannwerksnähe, Netzausbau, Glasfasererschließung, Kühlung und Genehmigung von Beginn an gemeinsam betrachtet werden.
Hinzu kommen Anforderungen an Energieeffizienz und Abwärmenutzung. Gerade KI-Systeme erzeugen durch ihre hohen Leistungsdichten erhebliche Wärmemengen. Neue Standorte sollten daher möglichst dort entwickelt werden, wo Abwärme in Wärmenetze, Wohnquartiere, Gewerbegebiete oder industrielle Prozesse eingebunden werden kann.
Nachhaltigkeit ist damit kein Zusatzthema, sondern ein Standortfaktor. Wer KI-Rechenleistung bereitstellen will, muss Stromverfügbarkeit, Effizienz, Kühlung, Abwärme und Akzeptanz zusammen denken.
Strategische Handlungslinien für Berlin
Berlin sollte seine KI-Standortstrategie gezielt um eine Compute-Komponente erweitern.
Erstens sollte der konkrete Berliner Bedarf an KI-Rechenleistung erhoben werden. Dabei ist zwischen Training, Fine-Tuning, Inferenz, Forschung, Verwaltung und besonders sicheren Datenverarbeitungen zu unterscheiden.
Zweitens sollte der AI Hub Berlin als sichtbare Plattform genutzt werden, um Bedarfe, Anbieter, Forschungseinrichtungen und potenzielle Nutzer zusammenzubringen. Er kann helfen, die abstrakte Frage nach Rechenleistung in konkrete Projekte, Partnerschaften und Angebote zu übersetzen.
Drittens braucht Berlin Transparenz über brandenburgische Rechenzentrumsressourcen. Welche Standorte sind wann verfügbar? Welche sind KI-fähig? Welche Leistungsdichten sind möglich? Welche Betreiber sind offen für regionale Kooperationsmodelle?
Viertens sollte Berlin direkte Kooperationen mit ausgewählten Akteuren des brandenburgischen Digitalclusters und der Rechenzentrumswirtschaft aufbauen. Ziel sind konkrete Wertschöpfungsbeziehungen, nicht nur allgemeine Standortkommunikation.
Fünftens sollte öffentliche Förderung stärker mit dem Zugang zu Compute verbunden werden. Für KI-Start-ups, Mittelstand, Forschung und Verwaltung kann Rechenleistung selbst zur Innovationsvoraussetzung werden.
Europäische Dimension
Die Europäische Union verbindet ihre KI-Politik zunehmend mit dem Ausbau von Recheninfrastrukturen. Der AI Continent Action Plan setzt auf mehr europäische KI-Kapazitäten, AI Factories und großskalige AI-Gigafactories. Auch die nationale Rechenzentrumsstrategie der Bundesregierung verfolgt das Ziel, Rechenzentrumskapazitäten und insbesondere Kapazitäten für KI und High-Performance-Computing deutlich auszubauen.
Für Berlin ergibt sich daraus eine klare Chance. Die Stadt kann ihre Rolle als KI-Anwendungs-, Forschungs- und Gründungsstandort nur dann weiter ausbauen, wenn sie Zugang zu leistungsfähigem Compute organisiert. Brandenburgs Rechenzentrumsressourcen können dabei ein wichtiger Baustein sein, sofern sie gezielt mit Berliner Nachfrage, Berliner KI-Kompetenz und Berliner Wertschöpfung verbunden werden.
Fazit: Berlin braucht mehr nutzbaren KI-Compute
Berlin verfügt über die Unternehmen, Forschung, Talente, Netzwerke und Anwendungen, die für einen führenden KI-Standort erforderlich sind. Mit dem AI Hub Berlin kommt eine zentrale Plattform hinzu, die Sichtbarkeit schafft, Akteure vernetzt und konkrete Bedarfe im KI-Ökosystem bündeln kann.
Der weitere Ausbau des Standorts wird jedoch zunehmend davon abhängen, ob ausreichend leistungsfähige, bezahlbare, sichere und nachhaltige KI-Rechenleistung zur Verfügung steht. Innerhalb Berlins sollten vor allem nutzernahe, latenzkritische und stadtintegrierte Rechenzentrumsangebote weiterentwickelt werden. Für große, strom- und flächenintensive KI-Kapazitäten sind dagegen insbesondere die bestehenden und geplanten Rechenzentrumsressourcen Brandenburgs von strategischer Bedeutung.
Die zentrale Perspektive lautet deshalb nicht allgemein „Berlin-Brandenburg als gemeinsamer KI-Standort“. Treffender ist:
Berlin sollte seine KI-Standortstrategie gezielt mit dem AI Hub Berlin, ausgewählten Akteuren des brandenburgischen Digitalclusters und vor allem mit Brandenburgs Rechenzentrumsressourcen verbinden.
Das Ziel sind nicht einfach mehr Rechenzentren. Das Ziel ist mehr nachhaltige, souveräne und für Berliner Unternehmen, Forschung und Verwaltung tatsächlich zugängliche KI-Rechenleistung.
Quellenverzeichnis mit ausgeschriebenen Internetadressen
- Senatsverwaltung für Wirtschaft, Energie und Betriebe: Innovationserhebung Berlin 2025 – erstmals detaillierte Daten zur KI-Nutzung in der Berliner Wirtschaft
https://www.berlin.de/sen/web/presse/pressemitteilungen/2026/pressemitteilung.1679928.php - Senatsverwaltung für Wirtschaft, Energie und Betriebe: Rechenzentren – Rechenzentrumsstandort Berlin und Standorte in Brandenburg
https://www.berlin.de/sen/wirtschaft/digitalisierung/digitale-infrastruktur/rechenzentren-1566416.php - Berlin Partner: Eröffnung des #ai_berlin hub
https://www.berlin-partner.de/aktuelles/detail/eroeffnung-des-ai-berlin-hub - Berlin Partner: Berlin stärkt seine Rolle als ein führender KI-Standort in Europa
https://www.berlin-partner.de/presse/detail/berlin-staerkt-seine-rolle-als-ein-fuehrender-ki-standort-in-europa - ai.berlin: ai.berlin hub
https://ai-berlin.com/hub - ai.berlin: Mission
https://ai-berlin.com/about-us/mission - ai.berlin: Ecosystem und Collaboration Platform
https://ai-berlin.com/ecosystem - Bitkom: Rechenzentren in Deutschland – KI treibt das Wachstum
https://www.bitkom.org/Presse/Presseinformation/Rechenzentren-Deutschland-KI-treibt-Wachstum - Bitkom und Borderstep Institut: Rechenzentren in Deutschland – Aktuelle Marktentwicklungen 2025
https://www.bitkom.org/sites/main/files/2025-11/bitkom-studie-rechenzentren-in-deutschland-2025.pdf - Bundesministerium für Digitales und Staatsmodernisierung: Nationale Rechenzentrumsstrategie
https://bmds.bund.de/service/publikationen/nationale-rechenzentrumsstrategie - Europäische Kommission: AI Continent Action Plan
https://commission.europa.eu/topics/competitiveness/ai-continent_en - Cluster IKT, Medien und Kreativwirtschaft Berlin-Brandenburg
https://www.digital-bb.de/ - MediaTech Hub Potsdam
https://www.de-hub.de/en/the-hubs/ - Hasso-Plattner-Institut: KI-Servicezentrum Berlin-Brandenburg
https://hpi.de/ki-servicezentrum/ - Technische Hochschule Wildau: EDIH pro_digital – Digitalisierungshub für KI, Robotik und Cybersicherheit
https://www.th-wildau.de/hochschule/aktuelles/neuigkeiten/news/edih-pro-digital-neuer-digitalisierungshub-fuer-ki-robotik-und-cybersicherheit-in-berlin-brandenburg - DigitalAgentur Brandenburg
https://www.digital-agentur.de/ - Gesetz zur Steigerung der Energieeffizienz in Deutschland – Energieeffizienzgesetz
https://www.gesetze-im-internet.de/enefg/ - § 11 Energieeffizienzgesetz – Anforderungen an klimaneutrale Rechenzentren
https://www.gesetze-im-internet.de/enefg/__11.html