Überschrift und Einstieg
Wenn Staaten heute über Macht sprechen, meinen sie immer öfter nicht Öl, sondern Rechenleistung. Die Ankündigung, dass die Abu‑Dhabi‑Gruppe G42 gemeinsam mit dem US‑Chipentwickler Cerebras bis zu 8 Exaflops KI‑Rechenkapazität in Indien aufbauen will, ist genau in diesem Sinne zu lesen. Hier geht es weniger um Benchmark‑Rekorde, sondern um Souveränität, Einflusszonen und Alternativen zum Nvidia‑Monopol. In diesem Beitrag ordne ich ein, wer von dem Deal profitiert, warum er strategisch für Indien und den Golf wichtig ist – und was er der EU und dem DACH‑Raum schonungslos vor Augen führt.
Die Nachricht im Überblick
Wie TechCrunch vom India AI Impact Summit 2026 in Neu‑Delhi berichtet, hat das in Abu Dhabi ansässige Technologieunternehmen G42 eine Partnerschaft mit dem US‑Chipdesigner Cerebras geschlossen. Ziel ist der Aufbau eines neuen KI‑Supercomputers in Indien mit einer Rechenleistung von bis zu 8 Exaflops.
Das System soll in Indien betrieben werden und indischen Vorgaben zu Datenspeicherung, Sicherheit und Compliance unterliegen. Es ist für den Einsatz in Hochschulen, Behörden sowie bei kleinen und mittleren Unternehmen vorgesehen.
Beteiligt sind zudem die Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI) in Abu Dhabi und das indische Centre for Development of Advanced Computing (C‑DAC). TechCrunch erinnert daran, dass MBZUAI und G42 bereits zuvor Nanda 87B vorgestellt haben – ein Hindi‑Englisch‑Sprachmodell auf Basis von Meta Llama 3.1 70B.
Die Ankündigung fällt in eine Phase massiver Infrastrukturzusagen: Die Konglomerate Adani und Reliance planen zusammen Investitionen von mehr als 200 Milliarden US‑Dollar in Rechenzentrums‑Kapazitäten, OpenAI kooperiert mit der Tata‑Gruppe beim Aufbau von KI‑Compute, und US‑Cloudkonzerne haben laut TechCrunch bereits rund 70 Milliarden US‑Dollar für KI‑ und Cloud‑Infrastruktur in Indien zugesagt.
Warum das wichtig ist
Dieser Deal ist ein Musterbeispiel dafür, wie sich Rechenzentren in geopolitische Instrumente verwandeln.
Für Indien geht es um Souveränität. Wer moderne, große Sprach‑ und Multimodalmodelle trainieren will, braucht enorme Mengen spezialisierter Hardware. Solange diese überwiegend in US‑Clouds steht, bleibt Indien von Exportregeln, Preispolitik und politischen Spannungen abhängig. Ein leistungsfähiges System auf eigenem Boden – betrieben unter indischem Recht – verschiebt dieses Machtverhältnis spürbar.
Für G42 ist Indien die Skalierung eines bereits erprobten Modells: Das Unternehmen positioniert sich als Anbieter „schlüsselfertiger“ souveräner KI‑Infrastruktur für Staaten, die ihre Daten nicht vollständig in fremde Clouds auslagern wollen, sich aber den eigenständigen Aufbau kaum leisten können. Indiens Größe verleiht dieser Rolle enorme Glaubwürdigkeit.
Für Cerebras ist das Projekt ein strategischer Prestigeerfolg. Die Wafer‑Scale‑Chips des Unternehmens gelten als technisch spannend, litten bislang aber unter mangelnden Referenzen auf nationaler Ebene. Ein indischer Supercomputer dieser Größenordnung signalisiert Behörden und Unternehmen weltweit: Es gibt Alternativen zur reinen Nvidia‑GPU‑Strategie.
Die Schattenseite: Lokale kleinere Provider geraten weiter ins Hintertreffen, wenn sich Staaten und Konzerne um exklusive Zugänge zu solchen „Mega‑Clustern“ bemühen. Und jeder dieser nationalen Supercomputer zementiert eine Welt, in der KI‑Ökosysteme entlang politischer Linien segmentiert sind – mit einer US‑, einer China‑ und zunehmend einer Golf‑Indien‑Sphäre.
Der größere Zusammenhang
Mehrere Entwicklungen der letzten Jahre kulminieren in dieser Ankündigung.
1. KI‑Compute als Industriepolitik. Die USA limitieren den Export von High‑End‑GPUs nach China. Die EU debattiert über „technologische Souveränität“ und fördert Chips und EuroHPC‑Systeme. Golfstaaten investieren Milliarden in KI‑Fonds und Rechenzentren. Indien setzt nun klar auf die Strategie: möglichst viel Rechenleistung ins Land holen, möglichst schnell – mit Steueranreizen, politischer Unterstützung und dem Versprechen eines riesigen Binnenmarkts.
2. Öffnung für neue Chip‑Architekturen. Nvidias Dominanz beruht nicht nur auf Hardware, sondern auf dem gesamten Software‑Ökosystem. Doch Knappheit und Preise öffnen Flanken. Systeme wie jene von Cerebras – vereinfacht gesagt: ein kompletter Wafer als ein einziger „Superchip“ – versprechen dichte, gut skalierbare KI‑Compute. Nationalprojekte sind hier Schlüssel: Sie schaffen das Vertrauen, dass es sich nicht um Spielzeuge, sondern um tragfähige Plattformen handelt.
3. KI‑Nationalismus 2.0. Nach Strategiepapiere, Roadmaps und „Ethik‑Leitlinien“ folgt nun der harte Teil: Energie, Fläche, Kühlung, Wasser. Die VAE haben mit dem Falcon‑Modell und G42 vorgelegt, Saudi‑Arabien zieht nach, und mit Indien entstehen neue Allianzen, in denen Kapital aus dem Golf, IP aus den USA und Daten aus Asien zusammenfinden.
Für die Branche bedeutet das: Weg vom simplen US‑versus‑China‑Narrativ, hin zu einem Geflecht aus Regionalblöcken, die jeweils eigene KI‑Stacks – von Chips bis zu Modellen – aufbauen.
Die europäische Perspektive (DACH inkludiert)
Für Europa ist diese Entwicklung ein unangenehmer Spiegel. Die EU kann Regulierung – Datenschutzgrundverordnung, Digital Services Act, Digital Markets Act, demnächst der AI Act. Aber bei der Frage „Wo stehen die großen KI‑Cluster?“ heißt die Antwort nur selten: in der EU.
Ja, es gibt EuroHPC‑Systeme, Initiativen wie GAIA‑X, nationale Projekte in Jülich, Barcelona oder Bologna. Doch im Vergleich zu den Summen, die in Indien, den USA oder im Golf mobilisiert werden, wirkt die europäische Antwort zögerlich und fragmentiert.
Für Unternehmen aus Deutschland, Österreich und der Schweiz ergeben sich daraus Chancen und Risiken:
- Chancen, weil Indien als demokratischer Rechtsstaat mit wachsendem KI‑Ökosystem ein interessanter Partner für gemeinsame Forschung und Entwicklung ist – etwa bei mehrsprachigen Modellen für den globalen Süden.
- Risiken, weil die strengen Regeln der DSGVO Datenexporte in Nicht‑EU‑Länder stark einschränken. Selbst wenn indische Rechenzentren technisch und organisatorisch höchsten Standards genügen, bleiben rechtliche Hürden.
De facto entstehen zwei Klassen von Workloads: streng regulierte, personenbezogene Daten, die in der EU bleiben müssen, und weniger sensible oder synthetische Daten, die theoretisch auch auf exaflop‑Skalensystemen in Indien laufen könnten.
Wenn Europa nicht vor allem Importeur fertiger Modelle sein will, braucht es eine aggressivere Infrastrukturstrategie – inklusive klaren politischen Prioritäten und beschleunigten Verfahren für Energie‑, Netzanbindung und Rechenzentren. Sonst wird der DACH‑Raum zum Premium‑Konsumenten, aber nicht zum Mitgestalter der nächsten KI‑Generation.
Ausblick
Wie relevant dieses 8‑Exaflop‑Projekt am Ende sein wird, hängt von mehreren offenen Punkten ab.
1. Governance und Zugang. Bleibt der Supercomputer primär Regierungs‑ und Großkunden vorbehalten, oder wird er – wie angekündigt – breit für Hochschulen und KMU geöffnet? Transparente Vergabemodelle, faire Preise und Förderprogramme für Forschung sind entscheidend, um einen echten Ökosystemeffekt zu erzeugen.
2. Lokale Wertschöpfung. Das Beispiel Nanda 87B zeigt, dass G42 und MBZUAI bereit sind, auf offenen Basismodellen aufzubauen. Ein indisches System dieser Größe könnte:
- Modelle für Dutzende indische Sprachen hervorbringen,
- branchenspezifische KI für Landwirtschaft, öffentliche Verwaltung, Bildung und Gesundheit tragen,
- und Test‑ und Bewertungsumgebungen schaffen, die kulturelle und rechtliche Besonderheiten Indiens berücksichtigen.
Das wäre ein klarer Mehrwert gegenüber bloßem Feintuning importierter, englisch zentrierter Modelle.
3. Europas Rolle. Universitäten in Berlin, Zürich oder Wien und Start-ups in München oder Zürich werden sich fragen, ob der Zugang zu solchen Clustern – etwa über bilaterale Forschungsabkommen – eine sinnvolle Ergänzung zur eigenen Infrastruktur ist. Besonders interessant wäre dies für Projekte, die auf nicht‑personenbezogenen oder synthetischen Daten basieren, aber enorme Rechenleistung erfordern.
In den kommenden zwei bis drei Jahren lohnt es sich, auf drei Signale zu achten: weitere „souveräne“ KI‑Deals von G42 in Asien, Afrika oder Osteuropa; mögliche Gegenangebote großer Cloud‑Hyperscaler an Regierungen; und vor allem, ob die EU ihre EuroHPC‑ und Chip‑Initiativen tatsächlich in sichtbare, nutzbare Kapazitäten für die Breite der Forschung und Wirtschaft überführt.
Fazit
Der 8‑Exaflop‑Supercomputer von G42 und Cerebras in Indien steht sinnbildlich für eine Zeitenwende: Rechenleistung wird zum geopolitischen Machtfaktor, nicht nur zum Cloud‑Produkt. Indien sichert sich mehr Unabhängigkeit, der Golf etabliert sich als KI‑Knotenpunkt, Cerebras gewinnt Profil im Schatten von Nvidia. Europa und der DACH‑Raum müssen entscheiden, ob sie diese Entwicklung aktiv mit eigener Infrastruktur, Partnerschaften und klaren Prioritäten mitgestalten – oder sich damit abfinden, dass die nächste Generation von KI‑Standards andernorts definiert wird. Wie lange wollen wir uns den Luxus des Zögerns noch leisten?
