Essay von Fabian Westerheide · Redaktionsstand: 20. August 2026

Executive Summary

Ausgangspunkt dieses Essays war eine andere Frage: Muss die Rivalität
zwischen den USA und China irgendwann im Krieg enden? Müssen die Nummer
eins und die Nummer zwei historisch zwangsläufig in einen offenen
Konflikt geraten? Je länger ich mich damit beschäftigte, desto klarer
wurde mir: Bevor ich über Krieg sprechen kann, muss ich verstehen, was
für Mächte die USA und China überhaupt sind – was sie unterscheidet, was
sie gemeinsam haben und warum ihre Macht unterschiedlich lange hält.

Diese Fragen begleiten mich seit Jahren als Unternehmer, Investor und
Beobachter der Künstlichen Intelligenz. Ich habe in den USA gelebt – als
Schüler und Student –, das Land bewundert, kritisiert und zeitweise für
seine Dominanz verurteilt. China bereise ich seit 2018 und habe dort
erlebt, mit welcher Konsequenz technologische Ziele in Kapital,
Infrastruktur und Anwendung übersetzt werden. Und ich arbeite in Europa,
wo wir über hervorragende Forschung, Unternehmen und Kapital verfügen –
aber daraus zu selten eigene technologische Macht bauen.

Dieser Essay ist mein Versuch, aus diesen Erfahrungen ein einfaches
Modell abzuleiten. Ich schreibe ihn als Arbeitsgrundlage für
Unternehmer, Investoren und Entscheider, die Kapital und Strategie auf
die nächsten zehn Jahre ausrichten müssen.

Meine zentrale These: Technologische Macht entsteht dort, wo andere
eine Fähigkeit nur mit hohen Kosten, viel Zeit oder großem strategischem
Risiko ersetzen können.

Daraus leite ich fünf Fragen ab:

• Was macht technologische Macht im 21. Jahrhundert aus?
• Warum erneuern die USA ihre technologische Führungsposition immer
  wieder?
• Warum ist China so schnell zu einer zweiten Technologiemacht
  aufgestiegen?
• Warum halte ich eine chinesische Ablösung der USA bis 2035 für
  weniger wahrscheinlich als eine dauerhafte Koexistenz?
• Was können Deutschland und Europa von beiden Systemen lernen,
  wenn wir nicht nur Absatzmarkt bleiben wollen?

Meine Antwort ist unbequem für Europa: Wir haben viel Potenzial,
bauen aber zu selten Kapazitäten für eine Zukunft, an die wir selbst
entschlossen glauben. Die USA wetten über Unternehmer, Kapitalmärkte und
einen Staat, der frühe Risiken mitträgt. China mobilisiert politische
Priorität, Nachfrage und industrielle Skalierung. Europa diskutiert und
reguliert häufig früher, als es eigene Fähigkeiten groß gemacht hat.

I. Als Macht noch anders
aussah

Als Kind bewunderte ich die Vereinigten Staaten. Wahrscheinlich ging
es vielen meiner Generation ähnlich. Amerika war Hollywood, Michael
Jordan und seine Nikes, Disney, Nirvana, die Backstreet Boys, Tommy
Hilfiger und die großen Filme, über die am nächsten Tag jeder auf dem
Schulhof sprach. Englisch war unsere erste Fremdsprache. Amerikanische
Marken, Musik und Bilder waren überall. Die USA versprachen Freiheit,
Individualität und die Möglichkeit, groß zu denken.

Gleichzeitig war amerikanische und britische Militärmacht in
Deutschland ganz konkret sichtbar. Bei uns flogen britische Düsenjets
regelmäßig so laut über das Haus, dass man Gespräche unterbrechen
musste. Fremde Soldaten, Kasernen und Militärfahrzeuge gehörten zum
Nachkriegsdeutschland meiner Kindheit. Macht hatte für mich deshalb
etwas sehr Physisches: Flaggen, Armeen, Flugzeuge, Fabriken, Öl, Geld
und Territorium.

Heute sehe ich Macht kritischer – und anders. Ich habe die USA über
die Jahre für ihre Arroganz und Dominanz verteufelt und dabei Respekt
für ihre erstaunliche Fähigkeit entwickelt, technologisch erfolgreich zu
bleiben. Amerika wurde oft abgeschrieben: Japan sollte es überholen,
Europa wollte aufholen, China wurde wiederholt zur kommenden Nummer eins
erklärt. Trotzdem stehen die USA technologisch heute stärker da, als
viele ihrer Kritiker erwartet haben. Daraus entstand die Frage dieses
Essays: Warum?

Macht wird klassisch über Bevölkerung, Rohstoffe, Industrie, Kapital
und militärische Fähigkeiten beschrieben. Das bleibt richtig. Es reicht
im 21. Jahrhundert nur nicht mehr aus. NVIDIA ist dafür ein gutes
Beispiel. Das Unternehmen besitzt keine eigene moderne Chipfabrik und
produziert seine wichtigsten Chips nicht selbst. Trotzdem kann kaum ein
Land heute eine wettbewerbsfähige KI-Infrastruktur aufbauen, ohne sich
mit NVIDIA, seinen Chips und seinem Software-Ökosystem
auseinanderzusetzen.

Ein Unternehmen muss keine Armee und keine Fabriken besitzen, um für
ganze Staaten strategisch relevant zu werden. Dasselbe gilt für ASML in
den Niederlanden, TSMC in Taiwan, amerikanische Cloud-Plattformen oder
Teile der globalen Zahlungsverkehrsinfrastruktur. Ihre strategische
Bedeutung hängt weniger an ihrer Größe als an der Frage, wie schwer
andere sie ersetzen können.

Ich nenne diesen Preis des Wechsels Ausstiegskosten. Sie sind mein
wichtigstes Maß für technologische Macht. Je teurer, langsamer oder
riskanter der Ersatz einer Fähigkeit ist, desto größer wird der
Handlungsspielraum desjenigen, der sie kontrolliert.

Für die folgenden Kapitel reichen vier einfache Fragen:

• Ausstiegskosten: Wie teuer ist es für andere, eine Abhängigkeit
  zu verlassen?
• Haltbarkeit: Wie lange dauert es, einen echten Ersatz
  aufzubauen?
• Erneuerungskraft: Kann ein System verlorene Führungspositionen
  durch neue ersetzen?
• Netzwerkmacht: Kann ein System Fähigkeiten von Partnern so
  verbinden, dass daraus gemeinsame strategische Reichweite
  entsteht?

Macht beginnt dort, wo der Preis des Ausstiegs hoch genug ist, um das
Verhalten anderer zu beeinflussen.

Technologie war schon immer Teil von Macht. Heute hat sich diese
Macht stärker von Territorium, Masse und staatlichem Eigentum gelöst.
Cyberangriffe können Maschinen und Fabriken physisch beschädigen,
Exportregeln können Lieferketten verändern, Clouds sitzen tief in
Unternehmen, während private Firmen Fähigkeiten kontrollieren, über die
Regierungen verhandeln.

Mich interessiert deshalb weniger, wer die meisten Patente oder die
größte Fabrik besitzt. Ich will verstehen, wer Fähigkeiten so skaliert
und einbettet, dass andere sie brauchen – und wer diese Position in der
nächsten Technologiewelle erneuern kann.

II. 2013: Eine andere
technologische Welt

2012 und 2013 begann die technologische Welle, auf der wir bis heute
surfen. Drei Dinge kamen zusammen: enorme Datenmengen aus dem Internet,
immer leistungsfähigere Grafikprozessoren und neuronale Netze, die
plötzlich deutlich besser lernten als die Expertensysteme der Jahre
davor.

AlexNet war 2012 eines der sichtbaren Signale. Das neuronale Netz
wurde auf NVIDIA-GPUs trainiert und schlug bei der Bilderkennung die
damaligen Ansätze deutlich. Für mich markiert das eine neue Phase der
KI: Maschinen lernten Muster zunehmend selbst aus Daten, während die Ära
fest codierter Expertensysteme an Bedeutung verlor.

Dahinter standen Jahrzehnte Forschung. Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio
und Yann LeCun wurden später als drei der prägendsten Köpfe des Deep
Learning ausgezeichnet. Auch Jürgen Schmidhuber und Sepp Hochreiter
gehören für mich in diese Geschichte: Mit LSTM hatten sie bereits in den
1990er-Jahren einen wichtigen Baustein für lernende neuronale Netze
entwickelt. Solche Entwicklungen entstehen selten über Nacht. Sie wirken
oft jahrelang unspektakulär – bis Daten, Rechenleistung und Kapital sie
plötzlich skalierbar machen.

Google erkannte den Wendepunkt früh. 2013 übernahm der Konzern
DNNresearch, das kleine Unternehmen von Geoffrey Hinton und seinen
Mitarbeitern; der Kaufpreis wurde nicht veröffentlicht. Google kaufte
Wissen und Menschen weit vor einem etablierten Geschäftsmodell. Hinton
arbeitete danach rund ein Jahrzehnt im Google-Umfeld, bevor er 2023
ausschied.

Ideen sind vergleichsweise einfach. Umsetzung und Skalierung
entscheiden, ob daraus Macht wird. Darum geht es in diesem Essay. 2013
hatten mehrere Länder Zugang zu denselben wissenschaftlichen
Veröffentlichungen, zu Forschung und Talenten. Deutschland war bei KI
keineswegs ahnungslos: DFKI, Fraunhofer-Institute, Universitäten und
Industrieunternehmen arbeiteten seit Jahren an lernenden Systemen; auch
China war wissenschaftlich längst aktiv.

Aber die Systeme übersetzten dieselbe technologische Chance
unterschiedlich. Die USA konnten Forschung schnell mit Venture Capital,
großen Technologieunternehmen, Rechenzentren, Daten und einem riesigen
Markt verbinden. China begann wenige Jahre später, KI als strategisches
nationales Entwicklungsfeld zu mobilisieren. Europa hatte Forschung und
Unternehmen, skalierte aber zu selten mit derselben Geschwindigkeit und
Konsequenz.

2017 saß ich als Sachverständiger im Ausschuss Digitale Agenda des
Deutschen Bundestages. Meine Botschaft war damals dieselbe, die ich
heute noch vertrete: Wir müssen eigene Fähigkeiten aufbauen, bevor wir
uns primär mit ihrer Regulierung beschäftigen. Ich schlug einen
europäischen Technologiefonds von 50 Milliarden Euro vor und sagte: „Die
Politik möge bitte mehr fördern statt zu regulieren.“

Ich forderte Skalierung, kein blindes Geldausgeben. Forschung
entfaltet strategische Wirkung erst, wenn Unternehmen, Infrastruktur,
Produkte und Nachfrage daraus wachsen. Ideen sind leicht verfügbar; die
Umsetzung entscheidet, wer daraus eine Machtposition baut.

III. Chinas Erwachen

China wurde nicht durch Googles KI-System AlphaGo über Nacht zur
KI-Nation. Die Strategie war bereits vorbereitet. AlphaGo gab ihr
öffentlichen Rückenwind – und meine Reisen ab 2018 zeigten mir, wie
schnell China politische Priorität in reale Aktivität übersetzen
kann.

Über Chinas KI-Aufstieg hat sich im Westen eine eingängige Geschichte
festgesetzt. Kai-Fu Lee prägte das Bild vom chinesischen
„Sputnik-Moment“: Googles von DeepMind entwickeltes AlphaGo schlägt 2016
Lee Sedol, Schätzungen sprechen von rund 280 Millionen chinesischen
Zuschauern über die fünf Partien hinweg – und plötzlich versteht ein
Massenpublikum die strategische Bedeutung von KI. Die Geschichte trifft
die Wirkung des Moments, verkürzt aber die Vorgeschichte.

China hatte KI bereits vorher strategisch eingeordnet. Made in China
2025 erschien 2015, im selben Jahr folgte der Internet-Plus-Aktionsplan;
auch der 13. Fünfjahresplan war lange vor dem AlphaGo-Match in
Vorbereitung. AlphaGo gab einer bereits begonnenen Entwicklung
öffentlichen Rückenwind und machte technologischen Rückstand für ein
Massenpublikum sichtbar.

Der Sputnik-Vergleich passt deshalb trotzdem. Auch Sputnik erfand das
amerikanische Raumfahrtprogramm 1957 nicht; er veränderte das Gefühl der
Dringlichkeit. AlphaGo erfüllte in China eine ähnliche Funktion:
Aus technologischer Entwicklung wurde für ein breites Publikum
ein nationaler Wettbewerb.

Als der chinesische Staatsrat im Juli 2017 seinen Entwicklungsplan
für eine neue Generation künstlicher Intelligenz veröffentlichte, las
ich ihn mit Respekt und großer Aufmerksamkeit. Selten hatte ich ein
politisches Dokument gelesen, das die wirtschaftliche und strategische
Bedeutung von KI so offensiv begriff, statt zuerst über ihre Risiken zu
sprechen. China wollte Forschung, Ausbildung, Unternehmen und Anwendung
miteinander verbinden und bis 2030 zu einem weltweit führenden Zentrum
für künstliche Intelligenz werden. Gleichzeitig kannte ich aus
Deutschland genügend Strategiepapiere, um zu wissen, wie groß die Lücke
zwischen einem politischen Ziel und seiner Umsetzung sein kann.

An einer Stelle muss ich mich selbst korrigieren. Jahrelang kursierte
in westlichen Medien die Behauptung, China wolle 150 Milliarden Dollar
in künstliche Intelligenz investieren, und auch ich habe diese Zahl
weitergetragen. Sie ist in zweifacher Hinsicht falsch: Im chinesischen
Plan standen 150 Milliarden Renminbi, und die Zahl bezeichnete ein Ziel
für die Größe der KI-Kernindustrie – keinen staatlichen
Investitionstopf.

Aus einem Industrieziel wurde in der westlichen Erzählung ein
staatlicher Geldtopf, und aus Renminbi wurden Dollar. Dieser Fehler ist
interessanter, als es die Zahl selbst zunächst vermuten lässt, weil er
etwas darüber erzählt, wie wir China lange betrachtet haben. Sobald in
einem chinesischen Strategiepapier eine große Zahl auftaucht, stellen
wir uns vor, dass irgendwo in Peking eine Regierung diese Summe
bereitstellt und anschließend zentral verteilt. Tatsächlich sind
politische Ankündigung, zugesagtes Kapital und tatsächlich eingesetztes
Kapital auch in China drei verschiedene Dinge.

Auch Deutschland zeigt, warum Ankündigung und Wirkung getrennt werden
müssen. Die KI-Strategie von 2018 kündigte drei Milliarden Euro bis 2025
an. Für die Machtfrage interessiert mich jedoch, welches Kapital
zusätzlich bereitstand, wo es tatsächlich ankam und welche Fähigkeiten
daraus entstanden.

Die eigentliche chinesische Stärke verstand ich deshalb nicht beim
Lesen des Plans. Ich verstand sie erst, als ich begann, durch das Land
zu reisen.

An der Grenze nach Zhuhai verlor mein deutscher Pass für neunzig
Minuten jede Selbstverständlichkeit. Ein Beamter nahm ihn mir ab,
niemand erklärte mir auf Englisch, was los war, und ich wusste weder, ob
ich ein Problem hatte noch wann ich weiterreisen durfte. Als ich ihn
schließlich zurückbekam, warteten auf der anderen Seite chinesische
Freunde mit Blumen. Der Kontrast blieb hängen: Mein deutscher Pass war
dort kein besonderer Machtfaktor. Ich verstand Sprache, Regeln und
Verfahren nicht. Für einen kurzen Moment war das eine sehr persönliche
Korrektur europäischer Selbstgewissheit.

In Hangzhou sah ich später die andere Seite dieser Entwicklung: die
sogenannte Turing Town, eine fast fertig gebaute KI-Stadt mit Kanälen,
neuen Häusern und kaum Menschen. Man hatte die Kapazität geschaffen,
bevor klar war, wer sie füllen würde.

Ich fand Turing Town künstlich und beeindruckend. Deutschland
baut häufig erst, wenn Nachfrage, Finanzierung und Nutzung weitgehend
bewiesen sind. China hatte hier Kapazität für eine Zukunft geschaffen,
die erst noch kommen sollte. Viele solcher Wetten waren
überdimensioniert oder scheiterten; hängen blieb bei mir die Zahl der
Versuche.

Auch politisch war der Unterschied sichtbar: Ein chinesischer
Regionalpolitiker musste zeigen, dass er sich mit KI beschäftigte. In
Deutschland hatte ich dagegen erlebt, dass Politiker die Bedeutung
intern verstanden, ihre Priorisierung öffentlich aber als Risiko
betrachteten.

China war damals bemerkenswert offen für Wissen von außen. Forscher,
Unternehmer und politische Vertreter wollten lernen, internationale
Talente anziehen und boten dafür Kapital, Arbeitsräume,
Steuererleichterungen und Kontakte. Die Offenheit hatte ein
strategisches Ziel: internationale Fähigkeiten aufnehmen und daraus
chinesische Fähigkeiten machen.

2017 hatte ich einen Plan gelesen und gedacht, China könnte zu einer
führenden KI-Nation werden. Nach meinen Reisen 2018 und 2019 glaubte ich
es. Nicht weil jeder Technologiepark funktionierte oder jedes Start-up
gut war. Und schon gar nicht, weil ich das politische System plötzlich
bewunderte. Ich glaubte es, weil ich sah, wie konsequent ein politisches
Ziel in Kapital, Gebäude, Beschaffung, Unternehmen und Anwendungen
übersetzt wurde.

Damals betrachtete ich diese Entwicklung als Herausforderung für
einen gemeinsamen Westen. Die Vereinigten Staaten waren für mich trotz
aller Kritik Teil eines kulturellen und politischen „Wir“, während China
die andere Macht war, der gegenüber Europa und Amerika ihre Interessen
gemeinsam behaupten mussten. Diese Vorstellung zerbrach nicht in einem
einzelnen Moment. Sie löste sich langsam auf, als ich begann,
amerikanische Interessenpolitik nicht mehr automatisch in ein
gemeinsames westliches Interesse zu übersetzen.

China wurde dadurch für mich nicht harmloser, und Amerika wurde nicht
plötzlich zum Gegner. Die einfache Einteilung funktionierte nur nicht
mehr. Ich begann Großmächte als Interessenmaschinen zu sehen. In der
neuen technologischen Weltordnung stehen sich zwei sehr unterschiedliche
Machtzentren gegenüber, zu denen sich alle anderen verhalten müssen.

IV. Wie China
Technologiemacht wurde

Chinas Stärke liegt weniger in einem einzelnen genialen Plan als in
der Umsetzung: frühe Nachfrage, schnelle Anwendung, Skalierung, viele
parallele Wetten und die Bereitschaft, Überkapazität zu akzeptieren. Das
erzeugt Verschwendung – aber auch Lernkurven und industrielle Macht.

Was ich auf meinen Reisen sah, war keine geradlinige
Erfolgsgeschichte. Es war ein Gemisch aus ernsthafter technologischer
Arbeit, politischem Ehrgeiz, realen Produkten, enormen Investitionen,
Show, Verschwendung und großer Skalierung. Manche Gebäude waren leer,
manche Firmen existierten offenbar stärker auf Klingelschildern und in
Präsentationen als in ihren Büros, und viele Versprechen ließen sich von
außen kaum überprüfen. Trotzdem entstand aus dieser unübersichtlichen
Bewegung reale technologische Macht.

Der erste Mechanismus war die Fähigkeit, politische Priorität
in Aktivität zu übersetzen. Damit meine ich nicht, dass ein
Plan aus Peking anschließend überall exakt und effizient umgesetzt
wurde. Dafür war das Land zu groß, das Kapitalnetzwerk zu intransparent
und der lokale Wettbewerb zu komplex. Sichtbar war aber, dass ein Thema,
das von der politischen Führung als strategisch bezeichnet wurde,
innerhalb kurzer Zeit in Regionen, Universitäten, Unternehmen und
öffentlichen Einrichtungen auftauchte.

Diesen Unterschied erlebte ich auch politisch. Ein einflussreicher
deutscher Digitalpolitiker sagte mir in der Merkel-Zeit vor einer
Bundestagswahl sinngemäß: Wir wissen, wie wichtig KI und Blockchain
sind. Wenn wir das ins Wahlprogramm schreiben, verlieren wir die Wahl.
Für mich brachte dieser Satz das Problem in Deutschland auf den Punkt:
Das Wissen war da. Der politische Anreiz zur Umsetzung fehlte.

In China war das politische Signal selbst ein
Mobilisierungsinstrument. Bürgermeister, Regionen und lokale
Institutionen mussten zeigen, dass sie sich mit künstlicher Intelligenz
beschäftigten. Das erzeugte Inszenierung und Mitnahmeeffekte, aber auch
eine enorme Menge realer Aktivität. Gebäude wurden eröffnet, Konferenzen
organisiert, Gründer angeworben und Unternehmen präsentiert. Nicht alles
davon war substanziell, doch das politische Signal übersetzte sich
sichtbar in lokale Aktivität.

Ein zweiter Mechanismus war der Staat als früher
Kunde. Für ein Start-up ist der erste Käufer oft wichtiger als
die erste Förderung, weil er beweist, dass ein Produkt einen Markt hat.
In Deutschland verlangen Investoren und große Industriekunden gern
Referenzen, während der öffentliche Sektor meist langsam einkauft, hohe
formale Anforderungen stellt und als erster Anwender fast vollständig
ausfällt. Das erzeugt einen Kreislauf: Niemand kauft, weil noch niemand
gekauft hat.

Auf meinen Reisen sah ich Museen, Behörden, Staatsunternehmen und
regionale Institutionen, die neue Technologien früh einsetzten. Der
Staat schuf damit Nachfrage dort, wo ein Markt erst noch entstehen
sollte.

Ein staatlicher Auftrag war mehr als Umsatz. Er gab einem Unternehmen
Status, Referenzen und Sichtbarkeit und konnte weitere Kunden und
Investoren anziehen. Politische Unterstützung öffnete Türen zu Kapital,
Nachfrage und Aufmerksamkeit.

Ein dritter Mechanismus war frühe Nutzung statt später
Perfektion. China brachte Produkte auf den Markt, obwohl sie
noch nicht ausgereift waren. Die ersten chinesischen Elektroautos waren
den besten westlichen Modellen nicht überlegen. Viele digitale Produkte
waren funktional, ästhetisch aber schwach; Webseiten,
Benutzeroberflächen und Geräte wirkten auf mich oft überladen oder
schlicht hässlich.

Doch Produkte, die benutzt werden, erzeugen Lernkurven. Unternehmen
sehen Fehler, erhalten Daten, verbessern Prozesse und entwickeln die
nächste Generation. Die chinesische Industrie akzeptierte häufiger, dass
eine erste Version unvollkommen war, solange sie bereits produziert,
verkauft und weiterentwickelt werden konnte. Systeme, die Anwendung erst
nach weitgehender Reife zulassen, können hohe Qualität erzeugen. Sie
riskieren aber, dass die Lernkurve später beginnt.

Die Entwicklung der Elektromobilität zeigt diesen Mechanismus
besonders deutlich. China hat das Elektroauto nicht erfunden. Tesla
schuf die moderne Kategorie des begehrenswerten Elektroautos; andere
Hersteller entwickelten parallel eigene Modelle. China nahm diese
Entwicklung auf, verband sie mit Batterieproduktion, Lieferketten,
Infrastruktur und einem riesigen Binnenmarkt und verbesserte seine
Produkte über viele Iterationen hinweg. Aus einer übernommenen
technologischen Richtung entstand eine eigene industrielle Stärke.

Für diesen Vorgang ist das Wort „Kopieren“ zu klein. Erfolgreiche
Unternehmer machen ständig dasselbe: Sie erkennen ein funktionierendes
Prinzip, übertragen es auf einen neuen Markt und setzen es besser um.
China hat diese Fähigkeit auf industrielle Größenordnung gebracht.

Ideen gibt es wie Sand am Meer. Erfolg entsteht erst, wenn Kunden das
Produkt wirklich kaufen und ein Unternehmen damit Geld verdient.

China beherrschte diese Form der Aneignung auf industrieller
Ebene: eine funktionierende Entwicklung erkennen, aufnehmen,
lokalisieren, verbessern und in größerem Maßstab ausrollen.
Darin liegt eine eigene technologische Kompetenz. Schwieriger wird es
dort, wo ein völlig neuer Pfad erst gefunden werden muss.

Deshalb wurde China im Laufe der Zeit mehr als die Werkbank fremder
Ideen. Das Land musste eigene Fähigkeiten aufbauen, weil die nächste
Stufe der Aneignung nicht mehr durch Beobachtung und Lokalisierung
allein erreichbar war.

DeepSeek zeigt, wie weit diese Fähigkeit inzwischen reicht.
Chinesische Teams verbessern heute tiefe technische Verfahren innerhalb
global entstandener Kategorien. Das ist technische Eigenleistung und ein
Hinweis darauf, wie beweglich die Grenze zwischen Aufholen und eigener
Innovation geworden ist.

Ein vierter Mechanismus war die Bereitschaft, Überkapazität
zu akzeptieren. China finanzierte zu viele Technologieparks,
Zentren und Unternehmen. Ein Teil davon war Verschwendung. In jungen
Märkten kann Redundanz trotzdem strategischen Wert haben, weil mehrere
Wege gleichzeitig offenbleiben und mehr Lernkurven entstehen.

Die schiere Menge an Versuchen erhöhte die Wahrscheinlichkeit, dass
einige funktionierten. Deutschland versucht häufig, Verschwendung schon
vorab auszuschließen – und investiert dadurch manchmal so vorsichtig,
dass wir gar nicht herausfinden, welche Wette groß geworden wäre.

Hinzu kam eine hohe gesellschaftliche Bereitschaft zur Anwendung.
Mobile Payment war im Alltag längst normal; selbst Bettler nutzten
QR-Codes. Die analoge Ausnahme waren häufig wir ausländischen
Besucher.

Diese Geschwindigkeit hat allerdings einen Preis. In China konnten
sich manche Technologien auch deshalb schneller verbreiten, weil
Datenschutzrechte und individuelle Widerspruchsmöglichkeiten geringer
waren und öffentliche Überwachung viel weiter ging.

Sicherheit im öffentlichen Raum ist ein legitimes Ziel.
Technologische Anwendung darf trotzdem nicht zur permanenten politischen
Bewertung des Einzelnen werden. Die politische Frage lautet, wo
sinnvolle Nutzung endet und totale Kontrolle beginnt.

Hier liegt für mich die Spannung des chinesischen Modells. Politische
und institutionelle Kontrolle beschleunigt Mobilisierung, Anwendung und
Skalierung. Dieselbe Kontrolle kann Abweichung, offene Forschung und
unerwartete Ideen begrenzen – also Faktoren, aus denen radikal neue
Kategorien entstehen. DeepSeek zeigt, dass diese Grenze beweglich ist
und China längst eigene technische Leistungen an der Spitze
hervorbringt.

Chinas Aufstieg zur Technologiemacht hatte keinen einzelnen Grund.
Politische Priorität traf auf staatliche Nachfrage, Kapital, frühe
Anwendung, industrielle Skalierung und eine hohe Bereitschaft,
vorhandene Technologien aufzunehmen und weiterzuentwickeln. Das
funktionierte erstaunlich gut. Es hatte aber einen Preis: politische
Willkür, Verschwendung, Intransparenz, Überwachung und Abhängigkeit von
Beziehungen.

Macht entsteht auch aus der Fähigkeit, genügend Dinge in Bewegung zu
setzen, damit einige davon unverzichtbar werden.

China war darin sehr viel erfolgreicher, als ich 2013 für möglich
gehalten hatte.

Was Europa von
China und den USA lernen kann

Die Systeme sind nicht kopierbar. Aber ihre Mechanismen sind lernbar:
früh kaufen, Risiko zulassen, Kapital konzentrieren, Überkapazität
aushalten und erfolgreiche Fähigkeiten schnell skalieren.

V. Die Erneuerungsmacht

Eine meiner prägendsten Erfahrungen mit dem amerikanischen Traum
spielte in einer viel zu großen Industriehalle in Camarillo,
Kalifornien.

Ein Onkel von mir hatte dort um 2012 ein neues Unternehmen gegründet.
InkaBinka beschäftigte sich mit automatischer Sprachverarbeitung, zu
einer Zeit, als die wenigsten Menschen außerhalb der Technologiebranche
verstanden, warum Maschinen einmal Texte analysieren oder selbst
erzeugen sollten. Das Unternehmen saß in einer riesigen, rohen
Industriehalle. Dort hätten Hunderte Menschen arbeiten können.
Tatsächlich arbeitete dort fast niemand. Auf Tischen standen einige
Dutzend Computer, viele davon gebraucht, einige offenbar unbenutzt.
Keine Designermöbel, keine Hostessen, kein Champagner. Nur Beton,
Technik und sehr viel freier Raum.

Ich fragte meinen Onkel, warum er eine so große Halle gemietet hatte.
Seine erste Antwort war entwaffnend: Der große Raum sollte Investoren
beeindrucken. Schau her, woran wir glauben. Glaubst du auch daran? Dann
gib uns das Kapital. Gleichzeitig war die Halle ein Versprechen an sich
selbst: Wir schaffen heute den Raum für den Erfolg, in den wir morgen
hineinwachsen wollen.

Damals erschien mir das typisch amerikanisch: Ein Einzelner schuf
Raum für einen Erfolg, den es noch nicht gab. Die Halle sollte
Investoren beeindrucken und den eigenen Anspruch sichtbar machen.
Zukunft wurde dort nicht abgewartet; sie bekam vorsorglich
Quadratmeter.

Amerika bedeutete für mich Freiheit, Ehrgeiz und Erfolg – daneben
Armut, Scheitern, Radikalität und Widersprüche. Hängen blieb ein
Eindruck: Das Land erlaubte Menschen, etwas Großes von sich zu
erwarten.

In Deutschland muss Ehrgeiz häufig begründet werden. In Amerika
genügt Ehrgeiz oft zunächst als Legitimation. Wer sagt, er wolle eine
Weltfirma bauen, macht sich nicht automatisch verdächtig. Wer reich
wird, muss sich nicht zuerst entschuldigen. Wer scheitert, kann eine
zweite Firma gründen, ohne sein erstes Scheitern aus dem Lebenslauf zu
löschen.

Ich will daraus keine moralische Überlegenheit ableiten. Dieses
System produziert auch Hochstapler, Blasen, Verschwendung und enorme
Ungleichheit. Aber es gibt radikalen Menschen Kapital, Talente und
Aufmerksamkeit, um etwas auszuprobieren, das zunächst absurd wirken
kann.

Historische Erfindungen allein erklären keine dauerhafte
Technologiemacht. Großbritannien erfand und industrialisierte
wesentliche Technologien des 19. Jahrhunderts und verlor trotzdem seine
dominante Stellung. Amerikas besondere Fähigkeit liegt für mich darin,
nach verlorenen Wellen neue Führungspositionen aufzubauen: in der
Erneuerung.

Neue Technologien bedrohen regelmäßig die Unternehmen, Institutionen
und Geschäftsmodelle, die vorher erfolgreich waren. Ein System kann
darauf reagieren, indem es die bestehenden Gewinner schützt. Oder es
kann zulassen, dass neue Akteure sie angreifen.

Amerika schützt seine etablierten Unternehmen durchaus. Seine
Konzerne betreiben Lobbyarbeit, kaufen Wettbewerber und nutzen ihre
Plattformmacht. Gleichzeitig entstehen immer wieder Unternehmen, die
selbst für die größten Konzerne gefährlich werden können.

Microsoft dominierte den Personal Computer und verpasste zunächst
Teile des Internets und des mobilen Zeitalters. Google griff das
Geschäft mit Information und Werbung an. Facebook veränderte soziale
Kommunikation. Amazon griff Handel und IT-Infrastruktur an. Apple erfand
weder den Computer noch das Mobiltelefon, verband aber bestehende
Technologien so, dass neue Kategorien entstanden. NVIDIA entwickelte
sich aus dem Grafikchipgeschäft zur zentralen Infrastruktur der
KI-Industrie. OpenAI zwang nahezu jeden großen Technologiekonzern, seine
Produktstrategie neu zu ordnen.

In stärker bestandsschützenden Systemen wären einige dieser
Unternehmen möglicherweise früh gekauft, politisch eingehegt oder
finanziell ausgehungert worden. In den USA konnten sie wachsen, weil
Kapital bereitstand, Talente mobil waren und ein großer Binnenmarkt
schnelle Skalierung erlaubte.

Amerikanische Technologiemacht erneuert sich teilweise gerade durch
Bewegung. Kapital wird falsch verteilt, Firmen scheitern, Bewertungen
brechen zusammen und Menschen wechseln das Unternehmen. Aber Patente,
Erfahrung, Netzwerke und Talente verschwinden nicht mit einer Pleite.
Sie fließen zurück in das Ökosystem und tauchen an anderer Stelle wieder
auf. Selbst ein gescheitertes Investment kann damit Fähigkeiten
hinterlassen, von denen die nächste Firma profitiert. Das Land kann
deshalb technologische Niederlagen überleben, ohne dauerhaft
technologisch besiegt zu sein.

Amerika erzählt seine technologische Erfolgsgeschichte gern als
Triumph privater Unternehmer über den Staat. Diese Erzählung ist nur zur
Hälfte richtig.

Der amerikanische Staat war an vielen grundlegenden technologischen
Wellen beteiligt: durch militärische Beschaffung, Forschungsaufträge,
Universitäten, Raumfahrt, Geheimdienste und Programme wie DARPA. Der
Staat entwickelt nicht jedes Produkt selbst. Er finanziert Fähigkeiten,
schafft frühe Nachfrage und übernimmt Risiken, die private Investoren
zunächst nicht tragen wollen.

China und Amerika unterscheiden sich weniger entlang der einfachen
Linie „Staat gegen Markt“ als in der Art, wie beide Seiten verbunden
werden. In China formuliert die politische Führung Ziele sichtbar von
oben; Unternehmen, Universitäten, Investoren und Regionen richten sich
daran aus. In den USA verteilt sich staatliche Wirkung über
Aufträge, Forschungsbudgets, Beschaffung, Steuervorteile und
Sicherheitsinteressen.

In China wird die politische Zielsetzung sichtbar von oben
formuliert. Unternehmen, Universitäten, Investoren und Regionen richten
sich daran aus. In den Vereinigten Staaten verteilt sich die staatliche
Wirkung über Aufträge, Beschaffungsprogramme, Forschungsbudgets,
Steuervorteile und Sicherheitsinteressen. Das Ergebnis kann ähnlich
strategisch sein, obwohl es weniger wie ein zentraler Plan aussieht.

Der amerikanische Staat finanziert Forschung, beschafft Systeme und
schafft Märkte, in denen ein Unternehmer anschließend eine zu große
Halle mieten kann.

Die Legende vom rein freien Markt verdeckt deshalb eine wichtige
Quelle amerikanischer Stärke: Der Staat trägt einen Teil der
frühen Unsicherheit, überlässt aber privaten Akteuren einen großen Teil
der Auswahl und Skalierung. Das Ergebnis wirkt weniger wie ein
Masterplan als wie ein Feld von Wetten.

Amerikas zweite außergewöhnliche Fähigkeit war lange die
Aufnahme fremder Talente. Viele der Menschen, die amerikanische
Technologieunternehmen aufbauten, wurden nicht in den Vereinigten
Staaten geboren. Sie kamen als Studierende, Forscher, Ingenieure,
Unternehmer oder Kinder von Einwanderern. Amerika musste nicht jedes
Talent selbst hervorbringen. Es musste für die talentiertesten Menschen
der Welt nur attraktiver sein als deren Herkunftsländer. Dieser globale
Sog ist ein strategischer Vorteil, der häufig unterschätzt wird.

China verfügt über eine riesige Bevölkerung und kann innerhalb des
eigenen Landes enorme Talentmengen mobilisieren. Europa bildet
hervorragende Wissenschaftler und Ingenieure aus. Amerika verband
beides: Es zog Menschen aus Europa, China, Indien, Israel und vielen
anderen Regionen an und integrierte sie in amerikanische Universitäten,
Kapitalmärkte und Unternehmen.

Ausländische Talente arbeiteten dort nicht nur vorübergehend, um
Wissen abzuliefern. Viele gründeten selbst amerikanische Unternehmen,
wurden Investoren und veränderten die Kultur des Landes.

Dieses Modell machte Amerika durchlässig. Menschen, Kapital und Ideen
konnten Grenzen überschreiten und anschließend Teil amerikanischer Macht
werden.

Diese Offenheit war ein Machtmechanismus. Wer in ein System kommt,
weil dort Kapital, Schutz, Märkte und persönliche Chancen warten,
arbeitet weniger intensiv am Ausstieg. Freiwillige Einbettung ist
deshalb strategisch haltbarer als eine Bindung, die überwiegend auf
Druck beruht.

Amerika erneuerte sich, weil es Fremdes aufnehmen konnte: Talente,
Kapital und Ideen von außen; Produkte, die bestehende amerikanische
Unternehmen angriffen; Verbündete, die ihre Märkte,
Forschungseinrichtungen und Sicherheitsinteressen mit dem amerikanischen
System verbanden. Die Erneuerungsmacht funktionierte, weil ihre Grenzen
durchlässig waren.

Hier beginnt der zweite Teil der amerikanischen Geschichte. Denn eine
Macht, die ihre heutige Position sichern will, kann versucht sein, jene
Offenheit zu reduzieren, durch die sie diese Position überhaupt erst
erreicht hat.

Sie kann Migration stärker als Gefahr behandeln. Sie kann neue
Wettbewerber nicht mehr als Quelle von Erneuerung, sondern nur noch als
Bedrohung betrachten. Sie kann Verbündete zunehmend danach beurteilen,
was sie unmittelbar beitragen und bezahlen. Sie kann technologische
Kooperation durch Exportkontrollen, nationale Sicherheitsinteressen und
die Sicherung eigener Marktanteile ersetzen.

Jede einzelne dieser Maßnahmen kann aus amerikanischer Sicht rational
sein. Zusammengenommen können sie jedoch den Mechanismus beschädigen,
aus dem Amerikas nächste technologische Macht entstehen müsste.

Über viele Jahre erlebte ich amerikanische Technologiemacht nicht als
politischen Druck. Sie war schlicht die Umgebung, in der mein
berufliches Leben stattfand.

Unsere Software kam aus den USA. Unsere Cloud kam aus den USA. Die
wichtigsten KI-Modelle, Chips und Plattformen kamen aus den USA. Selbst
viele Partner unserer Rise of AI Conference waren amerikanische
Unternehmen: Microsoft, NVIDIA, IBM, Hewlett Packard Enterprise oder
Dell.

Ihre deutschen Mitarbeiter verstanden unseren Markt und wollten mit
uns arbeiten. Aber größere Budgets mussten häufig in Kalifornien oder
einer anderen US-Zentrale freigegeben werden. Europa war für diese
Konzerne ein Absatzmarkt, aber nicht zwingend der Ort, an dem
strategische Prioritäten festgelegt wurden. Darin lag noch keine
Feindschaft, aber sehr wohl eine Hierarchie.

Europa nutzte amerikanische Technologie. Amerikanische Unternehmen
verkauften nach Europa. Aber die technologischen Richtungsentscheidungen
wurden anderswo getroffen.

Lange erschien mir Europas technologische Abhängigkeit von den USA
strategisch beherrschbar, weil Amerika unser Partner war. Dieses
westliche „Wir“ war real. Ich behandelte seine Dauerhaftigkeit und die
Übereinstimmung unserer Interessen nur zu lange als selbstverständlich –
obwohl Snowden, die NSA und die Überwachung Angela Merkels längst
gezeigt hatten, dass auch Verbündete harte Eigeninteressen
verfolgen.

Schon 2024 schrieb ich in meinem Buch über Snowden, die NSA und die
Überwachung Angela Merkels. Mein damaliger Satz war deutlich:

„Die USA ist unser Freund, aber nur so lange, wie wir so mitspielen,
wie sie es wünschen.“

Die Annahme war unvollständig. Ich vertraute amerikanischer
Technologie auch deshalb, weil ich Europa dauerhaft auf derselben
politischen Seite vermutete.

Wie unterschiedlich dieselbe Diagnose je nach Interesse wirken kann,
wurde mir im Februar 2025 besonders deutlich, als J. D. Vance beim
Pariser KI-Gipfel sprach.

Inhaltlich sagte er einiges, das ich selbst seit Jahren über Europa
sage. Europa sei zu risikoscheu. Übermäßige Regulierung könne eine junge
Industrie ersticken. Die Vereinigten Staaten wollten ihre technologische
Führung verteidigen. Ich widersprach der Diagnose nicht
grundsätzlich.

Europa hat Regulierung häufig vor Anwendung gestellt. Es hat
Sicherheit diskutiert, bevor es eigene Fähigkeiten aufgebaut hatte. Es
hat Unternehmen Kosten auferlegt, die amerikanische Großkonzerne
leichter tragen können als europäische Start-ups. Vieles an Vances
Kritik kam mir bekannt vor.

Deshalb traf mich die Rede. Ich kritisiere Europa, weil ich möchte,
dass Europa stärker wird. Wenn der amerikanische Vizepräsident dieselbe
Schwäche benennt und seine Rede mit dem Anspruch verbindet, die
amerikanische Führung zu sichern, dient derselbe Befund einem anderen
Interesse: Europas Schwäche wird zum amerikanischen
Vorteil.

Derselbe Befund kann je nach Absender einem anderen Interesse dienen.
Vance sprach für mich wie der Vertreter eines Machtzentrums, das seine
technologische Führung sichern will. Der Bruch lag im „Wir“: Ich hörte
auf, amerikanische Eigeninteressen automatisch in ein gemeinsames
westliches Interesse zu übersetzen.

Mein Meinungswandel entstand aus einem Muster: Die NSA hatte Partner
ausspioniert, amerikanische Konzerne behandelten Europa häufig als
Absatzmarkt statt als strategisches Zentrum, und Washington verfolgte
seine Technologieinteressen über mehrere Regierungen hinweg. Trump hat
diese Interessen nicht erfunden. Er spricht sie nur offener aus.

Amerika bleibt die technologisch stärkste und anpassungsfähigste
Macht der Gegenwart. Es besitzt einen tiefen Kapitalmarkt, führende
Universitäten, eine außergewöhnliche Gründungskultur, globale
Unternehmen und die Fähigkeit, Talente aus anderen Systemen in das
eigene zu verwandeln. Es kann Industrien verlieren und an anderer Stelle
neue strategische Engpässe kontrollieren. Es kann scheitern, lernen und
mit neuen Akteuren zurückkehren. Aber seine Erneuerungskraft ist kein
Naturgesetz; sie hängt von Bedingungen ab.

Amerikanische Erneuerung hängt an Offenheit: an Fremden, die ins Land
kommen; an Kapital, das Möglichkeiten finanziert und nicht nur
Sicherheit; an Universitäten, die Menschen aus aller Welt anziehen; und
an Verbündeten, die das amerikanische System freiwillig nutzen, weil sie
sich darin wiederfinden. Gerade diese freiwillige Einbettung ist stabil.
Wer sich freiwillig bindet, arbeitet nicht permanent am Ausstieg.

Die politische Verengung Amerikas ist deshalb nicht nur ein
moralisches oder außenpolitisches Problem. Sie berührt den Kern seiner
technologischen Macht.

Ein Amerika, das Migration, fremde Ideen und internationale Bindungen
nur noch als Kosten betrachtet, könnte seine gegenwärtige Position
zunächst sogar erfolgreicher verteidigen. Es kann Exportkontrollen
verschärfen, Kapital im eigenen Land bündeln, Unternehmen schützen und
Partner unter Druck setzen.

Doch Verteidigung ist nicht dasselbe wie Erneuerung. Eine Festung
kann sehr mächtig sein, sie erzeugt nur selten etwas radikal Neues.

Amerika wurde nicht zur führenden Technologiemacht, weil es sich von
der Welt abschloss. Es wurde dazu, weil es die Fähigkeiten der Welt
anzog, neu kombinierte und in amerikanische Unternehmen, Forschung und
Macht verwandelte.

Sollte Amerika diesen Mechanismus dauerhaft schwächen, wäre das eine
Niederlage aus eigener Hand. Die Vereinigten Staaten verteidigen ihre
heutige Macht derzeit teilweise mit Maßnahmen, die jene Durchlässigkeit
begrenzen können, aus der ihre nächste technologische Macht entstehen
müsste. Darin liegt der innere Widerspruch der Erneuerungsmacht.

VI. Kapazität vor Nachfrage

Technologische Macht braucht physische Kapazität, bevor die Nachfrage
vollständig bewiesen ist. Rechenzentren sind die Kraftwerke der
Intelligenzökonomie – und USA und China bauen sie in einer
Größenordnung, die Europa bisher nicht erreicht.

Eine Erfindung erzeugt noch keine technologische Macht. Dafür braucht
es Kapazität: Rechenleistung, Energie, Netze, Fabriken, Menschen und
Kapital in einer Größenordnung, auf der andere anschließend ihre eigenen
Systeme aufbauen können. Infrastruktur darf der bewiesenen Nachfrage
vorausgehen.

Das gilt weit über künstliche Intelligenz hinaus. Eine
Eisenbahnstrecke entfaltet ihren Wert durch Fabriken, Städte und Märkte,
die später entlang der Strecke wachsen. Stromnetze wurden mächtig, weil
sie neue Produktionsweisen ermöglichten. Infrastruktur schafft Märkte,
die vor ihrem Bau noch nicht existierten.

Bei künstlicher Intelligenz ist Rechenkapazität eine solche
Infrastruktur. Wenn Modelle medizinische Diagnostik unterstützen,
Software entwickeln, Forschung beschleunigen, Verwaltung automatisieren
und Maschinen steuern, sind Rechenzentren keine Spezialinfrastruktur
einer einzelnen Branche mehr. Sie werden zu einer
Produktionsinfrastruktur für Intelligenz.

Die Größenordnung der amerikanischen Wette ist kaum noch vorstellbar.
Microsoft, Alphabet, Amazon und Meta lenken Hunderte Milliarden Dollar
in Rechenzentren, Chips, Netze und technische Infrastruktur. Weitere
Projekte und Partnerschaften reichen in noch größere angekündigte
Größenordnungen. Für die Analyse trenne ich Ankündigung und
tatsächlichen Abfluss; die Richtung bleibt trotzdem eindeutig: Amerika
baut physische Kapazität für Nachfrage, die erst in den kommenden Jahren
vollständig entstehen soll.

Europa wettet in derselben Größenordnung nicht. Wo wir investieren,
geschieht es häufiger kleinteilig, langsamer und über viele Programme
verteilt. Darin liegt der strategische Unterschied: Wer an die
kommende Intelligenzökonomie glaubt, baut ihre
Kraftwerke, bevor jeder Anwendungsfall bewiesen ist.

Solche Wetten können scheitern. Rechenzentren können
überdimensioniert sein, Energieanschlüsse ungenutzt bleiben, Bewertungen
kollabieren. Aber auch Fehlallokation kann Fähigkeiten hinterlassen,
wenn tatsächlich Netze, Chips, Strom, Gebäude, Talente und Lernkurven
finanziert wurden.

Produktive Überkapazität hinterlässt Fähigkeiten: Netze, Chips,
Stromanschlüsse, Gebäude, Talente und Lernkurven. Bewertungsluft
hinterlässt davon wenig. Ein System braucht deshalb genügend Wetten,
damit einige groß genug werden, um später für andere schwer ersetzbar zu
sein.

Amerika wettet häufig durch Unternehmen und Kapitalmärkte. China kann
Kapazität stärker durch politische Priorisierung, Provinzen, Banken und
Industriepolitik mobilisieren. Der institutionelle Weg ist verschieden.
Der Machtmechanismus ist derselbe: Erst wird Möglichkeit gebaut. Dann
kann Abhängigkeit entstehen.

VII. Der
Wettbewerb, der beide in Bewegung hält

USA und China machen sich gegenseitig stärker, weil jeder dem
anderen seine Abhängigkeiten zeigt. Der Wettbewerb zwingt beide
Systeme, weiter zu investieren, eigene Engpässe abzubauen und fremde
Engpässe strategisch zu nutzen.

Großmächte entwickeln sich nie im Vakuum. Sie beobachten einander,
kopieren, reagieren und investieren. Sie versuchen, eigene
Abhängigkeiten zu reduzieren und die des anderen zu erhöhen. Wettbewerb
ist damit selbst ein Teil der Machtbildung.

Die Vereinigten Staaten und China treiben sich heute gegenseitig an.
Rivalität kann Ressourcen verschwenden, Wissenschaft fragmentieren und
militärische Risiken erhöhen. Sie beschleunigt aber auch Entscheidungen:
Der Führende spürt Druck, der Herausforderer erkennt seine
Abhängigkeiten und baut eigene Fähigkeiten auf.

China braucht die Vereinigten Staaten in dieser Rivalität fast ebenso
sehr, wie die Vereinigten Staaten China brauchen: als Referenzpunkt,
Maßstab und sichtbaren Konkurrenten.

Die amerikanische Führungsposition zeigt China, welche
technologischen Fähigkeiten strategisch relevant werden können.
Amerikanische Exportkontrollen zeigen China, wo seine Abhängigkeiten
liegen. Amerikanische Unternehmen setzen Maßstäbe, an denen chinesische
Unternehmen ihre eigenen Produkte messen.

Umgekehrt zwingt China die Vereinigten Staaten dazu, ihre eigene
technologische Macht ernster zu nehmen.

Ein Monopolist muss weniger schnell laufen als ein Unternehmen, das
einen ernsthaften Konkurrenten im Rücken spürt. Dasselbe gilt für
Staaten.

Die amerikanische Reaktion auf China zeigt, wie stark sich politische
Wahrnehmung verändert, sobald technologische Führung nicht mehr
selbstverständlich erscheint.

Der technologische Konflikt begann lange vor Donald Trump. Unter
Barack Obama wurden chinesische Technologieinvestitionen und Übernahmen
zunehmend als Sicherheitsfrage behandelt; 2016 untersagte Obama den
Erwerb des US-Geschäfts von Aixtron durch den chinesisch verbundenen
Käufer Grand Chip Investment. Trump I machte die Linie offensiver, Biden
institutionalisierte sie weiter und koordinierte sie stärker mit
Verbündeten. Unter Trump II verändert sich erneut die Sprache. Die
Interessenpolitik bleibt.

Trump erfüllt für manche Europäer damit eine ähnliche Funktion wie
AlphaGo für China: Er hat die zugrunde liegende Entwicklung nicht
ausgelöst, aber sichtbar gemacht. Amerikanische Eigeninteressen werden
heute offener formuliert. Für Europa ist das analytisch hilfreich, weil
Partnerschaft und Interessenidentität zwei verschiedene Dinge sind.

Halbleiter zeigen, wie diese Interessenpolitik technisch
funktioniert. Für fortgeschrittene Chips braucht es Designsoftware,
Fertigungsanlagen, Materialien, Know-how, Packaging, Speicher und
Produktionskapazität. Die Niederlande liefern mit ASML zentrale
Lithografie, Taiwan mit TSMC führende Auftragsfertigung, Südkorea
Speicher und Japan Materialien sowie Ausrüstung. Die USA verbinden
starke Positionen im Chipdesign, in Software, Kapitalmärkten und
politischer Koordination mit diesen Partnern.

Daraus entsteht eine amerikanisch zentrierte Netzwerkposition. Ich
nenne sie Netzwerkmacht: Die USA müssen ASML, TSMC oder japanische
Materialhersteller nicht besitzen. Sie gewinnen Reichweite, weil
Technologie, Kapital, Sicherheitsbeziehungen, Standards und Exportregeln
diese Knoten miteinander verbinden. Die Partner behalten ihre
Entscheidungshoheit; das Netzwerk muss politisch gepflegt und im
Konfliktfall aktiviert werden.

Ausstiegskosten machen diese Netzwerkposition messbar. Wenn ein
chinesischer Hersteller amerikanische Designsoftware, niederländische
Lithografie oder taiwanische Fertigung nur über Jahre ersetzen kann,
entsteht strategischer Handlungsspielraum. Die Kosten liegen in Kapital,
Zeit, technischem Risiko und politischer Koordination.

China lernt aus jeder dieser Maßnahmen. Eine amerikanische
Exportkontrolle bremst kurzfristig und markiert zugleich die Stelle, an
der China verwundbar ist. Huawei zeigt die paradoxe Wirkung: Die
Beschränkungen schwächten das Unternehmen in einzelnen Bereichen,
erhöhten aber den Druck, Alternativen bei Chips, Software und
Lieferketten aufzubauen.

Eine Technologiemacht versucht, Abhängigkeiten anderer zu erhöhen und
die eigenen zu senken. Darum ist der Wettbewerb zwischen den USA und
China ein permanenter Prozess der Verwundbarkeitsanalyse. Die USA
fragen: Welche chinesischen Fähigkeiten können zu strategischer
Abhängigkeit führen? China fragt: Welche amerikanischen oder verbündeten
Engpässe können unseren Aufstieg stoppen? Europa stellt sich diese Frage
bisher deutlich seltener, obwohl es von beiden Systemen abhängig
ist.

Aus diesen Fragen entstehen Industriepolitik, Exportkontrollen, neue
Produktionskapazitäten, Forschungsausgaben, Talentprogramme, Energie-
und Recheninfrastruktur sowie neue Standards. In diesem Sinn stärkt der
Wettbewerb beide Systeme: China zwingt Amerika, technologische Macht
wieder als Macht zu behandeln; Amerika zwingt China, technologische
Souveränität schneller aufzubauen.

Der Wettbewerb hat Kosten. Wissen fragmentiert, Resilienz wird teurer
und Exportkontrollen beschleunigen mitunter den Aufbau konkurrierender
Systeme. Für die Machtfrage zählt trotzdem ein Effekt besonders: Beide
Seiten suchen permanent nach ihren eigenen Verwundbarkeiten. Stillstand
wird riskant.

Wer nur von einem technologischen Machtzentrum abhängig ist, besitzt
kaum Ausweichmöglichkeiten. Die Existenz eines zweiten Systems kann
diese Abhängigkeit in einzelnen Feldern begrenzen und schafft neue
Abhängigkeiten und politische Entscheidungen.

Ein Staat kann sicherheitspolitisch mit den Vereinigten Staaten
verbunden sein, chinesische Solarmodule einsetzen, amerikanische
Cloud-Dienste nutzen, chinesische Telekommunikationsausrüstung vermeiden
und dennoch von beiden Märkten wirtschaftlich abhängig sein.

Das ist keine europäische Sonderfrage. So funktioniert diese neue
Machtordnung. Technologische Abhängigkeiten legen sich quer über
geografische Bündnisse und erzeugen mehrere Schichten. Deshalb passt die
saubere Blocklogik des Kalten Krieges so schlecht auf die Gegenwart.

Die USA und China kämpfen deshalb nicht bloß um die bessere
Technologie. Sie kämpfen darum, wessen Technologie so tief in fremden
Systemen steckt, dass ein Wechsel teuer wird.

Der eigentliche Wettbewerb dreht sich um Ausstiegskosten. Prestige,
Rankings und Marktanteile sind sichtbar; strategische Macht entsteht
dort, wo ein Wechsel teuer wird. Wer die Infrastruktur, Standards,
Plattformen und Lieferketten kontrolliert, aus denen andere nur mit
hohen Kosten aussteigen können, besitzt Macht.

Der Wettbewerb zwischen China und den Vereinigten Staaten kann
deshalb lange weitergehen, ohne dass einer den anderen vollständig
ersetzt. Beide besitzen Fähigkeiten, die andere brauchen, und Schwächen,
die der andere ausnutzen kann. Stillstand würde dem Konkurrenten Raum
geben; die Rivalität hält beide Systeme in Bewegung.

Bis hierhin habe ich vor allem rekonstruiert, wie beide Systeme ihre
technologische Macht aufgebaut und gegeneinander geschärft haben. Ab dem
nächsten Kapitel wechsle ich die Rolle: vom Beobachter zum Investor, der
aus diesen Mechanismen eine Prognose ableitet. Sie ist keine Gewissheit.
Sie muss einen Zeithorizont haben, Gegenargumente aushalten und
Bedingungen nennen, unter denen ich meine Einschätzung ändern würde.

VIII. Warum China
Amerika nicht ersetzt

Meine Prognose bis 2035 lautet: Die Vereinigten Staaten bleiben
wahrscheinlich die führende Technologiemacht. China etabliert sich
daneben als starke zweite Technologiemacht und eigenständige
Systemmacht.

Meine Prognose hängt an der Haltbarkeit der Machtpositionen. Die USA
verbinden Grenzinnovation, Risikokapital, Talent, Software, Plattformen
und die in Kapitel VII beschriebene Netzwerkmacht. China übersetzt
technologische Fähigkeiten besonders stark in industrielle Masse,
Kostenreduktion, Produktionsdichte und schnelle Verbreitung. Daraus
entstehen unterschiedliche Zeitprofile von Macht.

Für die Haltbarkeit trenne ich zwei Zeiten. Die Ersetzungszeit fragt,
wie lange es dauert, einen Engpass wirklich zu ersetzen. Die Schmerzzeit
beschreibt, wie schnell eine Unterbrechung Unternehmen, Preise,
Produktion oder staatliche Handlungsfähigkeit trifft. Beides kann
auseinanderfallen: Ein Engpass kann sofort schmerzen und in einigen
Jahren ersetzbar sein; ein anderer wirkt langsamer und bleibt über
Jahrzehnte schwer zu replizieren.

China besitzt in mehreren industriellen Ketten mehr akute
Eskalationsmacht: Eine Unterbrechung kann schnell wirken. Amerikanisch
zentrierte Knoten halte ich häufiger für strukturell haltbarer. Meine
Prognose bis 2035 bezieht sich auf diese Dauermacht.

Wer einen Engpass sichtbar einsetzt, beschleunigt allerdings die
Suche nach Ersatz. Akute Eskalationsmacht kann sich damit selbst
abnutzen. Dieser Mechanismus gilt für amerikanische Exportkontrollen
ebenso wie für chinesische Industrie- oder Rohstoffengpässe.

China besitzt reale Engpässe. Bei Solarfertigung, Batteriezellen, der
Verarbeitung seltener Erden und anderen massegebundenen
Wertschöpfungsketten hat das Land Produktionsdichten aufgebaut, deren
kurzfristiger Ersatz teuer wäre. Wer diese Abhängigkeit reduzieren will,
braucht Fabriken, Maschinen, Fachkräfte, Energie, Rohstoffe, Zulieferer
und jahrelange Lernkurven.

Bei einigen amerikanisch zentrierten Knoten liegt die Haltbarkeit
stärker in Spezialwissen, Softwarestandards und gewachsenen Netzwerken.
Fortgeschrittene Halbleiter zeigen das besonders deutlich: Chipdesign
und EDA, taiwanische und südkoreanische Fertigung, niederländische
Lithografie sowie japanische Materialien greifen über Jahrzehnte
aufgebaut ineinander. Kapital kann den Aufbau beschleunigen; es kauft
diese Lernkurven und Beziehungen nicht sofort.

Hier liegt der Kern meiner Prognose: Chinesische Machtpositionen
beruhen häufiger auf industrieller Dichte, Skalenökonomie und
Prozesswissen. Amerikanisch zentrierte Macht verbindet häufiger
zusätzlich Spezialwissen, Softwarestandards, Talent und
Partnernetzwerke. Diese Kombination halte ich im Durchschnitt für
haltbarer – mit einer wichtigen Ausnahme: Frontier-KI kann sich sehr
viel schneller verschieben als ein Fertigungsökosystem.

China erneuert sich anders. Erkennt die Führung strategischen
Rückstand, kann das System Forschung, Produktion, Beschaffung und
Infrastruktur über lange Zeit in dieselbe Richtung lenken. Solar,
Batterien, Elektrofahrzeuge und Robotik zeigen, wie mächtig diese
Beharrlichkeit sein kann. Meine Prognose sagt deshalb keinen
chinesischen Stillstand voraus; sie bewertet die Haltbarkeit der
jeweiligen Engpässe.

Woran ich meine
Prognose bis 2035 messen würde

• Halbleiter: China fertigt dauerhaft konkurrenzfähige
  Leading-Edge-Chips in relevantem Volumen ohne westlich kontrollierte
  EUV-Abhängigkeit – oder baut eine eigene konkurrenzfähige EUV-Plattform
  auf.
• Frontier-KI: Chinesische Anbieter führen über mehrere
  aufeinanderfolgende Modellgenerationen bei Qualität, Entwicklerökosystem
  und realer Nutzung. Ein einzelnes Modell oder ein einzelner Benchmark
  genügt dafür nicht.
• Talente: Ein methodisch vergleichbarer Tracker zeigt in
  mindestens zwei aufeinanderfolgenden Erhebungen, dass die USA ihre
  relative Führungsposition als Arbeitsort für globale Top-Forscher
  verloren haben. Arbeitsort und Herkunft der Forscher werden dabei
  getrennt betrachtet.

Wenn mindestens zwei dieser drei Bedingungen eintreten, würde ich
meine Rangfolge neu bewerten. Bis dahin halte ich eine asymmetrische
Koexistenz für wahrscheinlicher: Die USA bleiben das umfassendere
Technologiesystem, China besitzt in mehreren Industrien die größere
Masse und erhebliche eigene Engpässe. Beide können den anderen
verletzen. Amerikas größtes Risiko liegt dabei auch in Amerika
selbst.

Globale
technologische Engpässe – eine vereinfachte Machtkarte

Die Machtkarte zeigt den Netzwerkcharakter technologischer Macht:
Kein Land besitzt alle Knoten. Macht wächst dort, wo ein System genügend
wichtige Knoten kontrolliert oder verlässlich verbinden kann.

IX. Kapital ist
gespeicherte Möglichkeit

Kapital entscheidet, welche technologische Möglichkeit groß werden
darf. USA und China organisieren Zukunftskapital unterschiedlich, aber
beide können große Wetten skalieren. Europas Problem ist weniger
fehlendes Vermögen als die schwache Übersetzung in Wachstum und
technologische Fähigkeiten.

2014 sammelte ich Kapital für meinen Venture-Capital-Fonds Asgard
Capital ein. In dieser Phase war ich auch im Gespräch mit dem European
Investment Fund, dem EIF – genau mit jener europäischen Institution
also, deren Aufgabe unter anderem darin besteht, Venture-Capital-Fonds
zu finanzieren und damit ein europäisches Innovationsökosystem
aufzubauen.

An einen Tenor aus diesen Gesprächen erinnere ich mich bis heute: Ich
solle mich vielleicht besser auf E-Commerce konzentrieren. Künstliche
Intelligenz sei keine tragfähige Investmentkategorie.

Der Satz ist meine Erinnerung an den Tenor dieser Gespräche und hat
mich geprägt. Denn ich saß 2014 bei einer Institution, die den
europäischen Risikokapitalmarkt mit aufbauen sollte. Selbst dort
erschien KI damals nicht als Möglichkeit, für die institutionelles
Kapital in größerem Maßstab mobilisiert werden sollte.

Europa hat seitdem eine lange Liste neuer Programme geschaffen:
Horizon Europe, InvestEU, den European Chips Act, STEP,
KI-Innovationspakete und weitere Fonds. Ankündigungen wirken schnell
groß; technologische Macht entsteht erst dort, wo Kapital tatsächlich in
Unternehmen, Infrastruktur und Skalierung ankommt.

Darin liegt für mich die Lehre. 2014 musste niemand wissen, welches
KI-Unternehmen gewinnen würde. Niemand konnte das wissen. Die Frage war
viel einfacher: War die mögliche Zukunft groß genug, um sie ernsthaft zu
finanzieren? Dafür gibt es Risikokapital.

Kapital ist gespeicherte Möglichkeit. Das klingt zunächst nach einer
Investorenweisheit, tatsächlich ist es eine Machtfrage. Es erlaubt einer
Gesellschaft, Ressourcen aus der Gegenwart in eine ungewisse Zukunft zu
verschieben. Wer Kapital nur dort einsetzt, wo der Ertrag bereits
sichtbar ist, finanziert vor allem die Verlängerung der Gegenwart. Wer
bereit ist, Kapital in Möglichkeiten zu stecken, deren Ausgang offen
ist, schafft die Voraussetzung dafür, dass etwas Neues entstehen
kann.

Die großen technologischen Machtpositionen der vergangenen Jahrzehnte
entstanden fast nie erst dann, als ihre wirtschaftliche Bedeutung
eindeutig war. Sie entstanden früher – in Phasen, in denen Märkte klein,
Geschäftsmodelle unsicher und Bewertungen scheinbar überzogen waren.

Deutschland und die Vereinigten Staaten unterscheiden sich dabei
nicht darin, dass das eine Land Geld besitzt und das andere nicht. Sie
unterscheiden sich darin, wie ihre Institutionen Kapital mobilisieren,
bündeln und in Risiko übersetzen.

Die institutionelle Grundlage des amerikanischen Risikokapitals
entstand nicht aus einer abstrakten nationalen Risikokultur. Sie wurde
politisch und regulatorisch mit aufgebaut. Ein wichtiger Wendepunkt war
1979 die veränderte Auslegung der Prudent-Man-Regel unter ERISA, die es
Pensionsfonds erleichterte, Teile ihres Vermögens in Venture Capital und
andere risikoreichere Anlageklassen zu investieren.

Europa hat Kapital und inzwischen viele Programme. Der Engpass liegt
weniger in der Zahl der Ankündigungen als in den institutionellen Wegen,
die Kapital mit langem Atem in technologische Risiken, große Fonds und
Skalierung übersetzen. Dafür zählt am Ende, was tatsächlich
bereitgestellt wurde und welche Fähigkeit daraus entstand.

Ich begann Bitcoin in einer Phase zu kaufen, in der ein Bitcoin
ungefähr 300 bis 600 Euro kostete. Ich tat das nicht, weil ich wusste,
dass Bitcoin Erfolg haben würde. Mich überzeugte die Asymmetrie der
Wette: Der mögliche Verlust war begrenzt, der mögliche Gewinn offen.

Trotzdem investierte ich vorsichtig. Als der Kurs stieg, kaufte ich
nicht konsequent nach. Dasselbe Muster kenne ich aus meinem
Aktienportfolio bei Nvidia. Eine bereits erfolgreiche Position fühlte
sich irgendwann weniger wie eine neue Chance an als wie ein Risiko, das
ich bereits ausreichend eingegangen war.

Rückblickend lag mein Fehler darin, die nächste Entscheidung am
eigenen Einstiegspreis zu messen statt an der Größe der möglichen
Zukunft. Was stark gestiegen war, fühlte sich teuer an – auch wenn der
Markt, auf den ich eigentlich wettete, erst entstand.

Der übertragbare Mechanismus ist der falsche Referenzpunkt: Ich
bewertete die nächste Entscheidung relativ zur Vergangenheit statt zur
möglichen Zukunft. Institutionen können denselben Fehler machen, wenn
sie eine neue Technologie an ihrem heutigen Markt messen und die Größe
des möglichen Marktes ausblenden.

Wenn ich eine erfolgreiche Position nicht aufstocke, verliere ich
mögliche Rendite. Wenn ein technologisches System eine
entstehende Schlüsseltechnologie strukturell unterfinanziert, kann der
Fehler schwerer rückholbar werden.

Dann wächst das Unternehmen anderswo. Die Infrastruktur wird anderswo
gebaut. Talente wechseln in ein anderes Ökosystem. Standards entstehen
dort. Und irgendwann bezahlt man nicht nur einen verpassten Gewinn. Man
bezahlt Ausstiegskosten an das System, das die eigene unterlassene Wette
finanziert hat.

Dasselbe kenne ich aus Venture Capital. Mit jedem Verlust wurde ich
besser darin, Gründe für ein Nein zu erkennen. Das ist notwendig – und
gefährlich. Wer sehr gut darin wird, Risiken zu sehen, kann die
Fähigkeit verlieren, das außergewöhnliche Ja zu erkennen.

Amerikanisches Venture Capital verbindet zwei Bewegungen: breite
Exploration am Anfang und harte Konzentration beim Skalieren. Viele
Hypothesen werden getestet; sobald ein Gewinner sichtbar wird, kann sehr
viel Kapital sehr schnell folgen. 2025 entfielen nach dem NVCA Yearbook
mit PitchBook-Daten rund 65 Prozent des US-VC-Dealwerts auf
KI-Unternehmen. Die Kennzahl misst Dealwert, nicht die Zahl der
Finanzierungsrunden, und kann Herdenverhalten enthalten. Sie zeigt, wie
schnell dieser Kapitalmarkt eine als groß erkannte Technologiewelle
finanzieren kann.

China organisiert Zukunftskapital anders. Dort entsteht ein größerer
Teil strategischer Finanzierung über staatliche Zielsetzung, staatsnahe
Banken, Provinzregierungen, Industriefonds, Beschaffung und große
Unternehmen. Marktbasiertes Venture Capital spielt weiterhin eine Rolle,
seine relative Bedeutung ist jedoch zurückgegangen.

Amerika besitzt einen stärkeren privaten Mechanismus zur Entdeckung
unbekannter Gewinner. China besitzt einen stärkeren politischen
Mechanismus zur Mobilisierung von Kapital auf bereits priorisierte
technologische Felder.

Das hilft China besonders dort, wo ein strategisches Ziel
identifiziert ist und industrielle Lernkurven finanziert werden müssen:
Halbleiter, Batterien, Solar, Robotik, Infrastruktur.

Das ist eine enorme Stärke beim Aufholen und Skalieren. Die
institutionelle Differenz bleibt trotzdem wichtig. Politische
Priorisierung ist besonders stark darin, bekannte strategische Lücken zu
schließen. Dezentrale Risikokapitalmärkte finanzieren viele voneinander
unabhängige Hypothesen, von denen vorher niemand weiß, welche eine neue
Kategorie eröffnet.

Auch das ist kein Naturgesetz. Staatliche Programme können radikale
Innovation hervorbringen. Aber es erklärt plausibel, warum China
bestehende technologische Felder extrem schnell industrialisieren kann,
während in den Vereinigten Staaten weiterhin besonders häufig neue
Unternehmen und Kategorien entstehen.

Aleph Alpha zeigt die europäische Größenordnung. Das Unternehmen
kommunizierte 2023 ein Finanzierungs- und Investitionspaket von mehr als
500 Millionen US-Dollar, das keine klassische reine Eigenkapitalrunde
war. Mistral AI mobilisierte ebenfalls für europäische Verhältnisse
beachtliches Kapital. Im globalen Frontier-KI-Wettbewerb stehen diese
Summen jedoch amerikanischen Milliardenbudgets und zusätzlicher
Cloud-Kapazität gegenüber.

Aleph Alpha verlagerte seinen Schwerpunkt später stärker auf
Unternehmenssoftware und souveräne KI-Infrastruktur und ist enger in das
STACKIT-Ökosystem eingebunden. Ich leite daraus keine einfache
Kapital-Kausalität ab. Der Fall macht aber die Größenordnung des
Wettbewerbs sichtbar: Einige hundert Millionen und globale
Milliardenbudgets eröffnen unterschiedliche strategische Optionen.

Bei großen Technologieprogrammen interessiert mich deshalb weniger
die kommunizierte Summe als zwei Fragen: Was wurde tatsächlich
bereitgestellt? Und welche Fähigkeit ist daraus entstanden?

Ohne diese Lernschleife bleibt Industriepolitik ein Businessplan in
Excel: auf dem Papier überzeugend, in der Realität zu selten
überprüft.

Dasselbe gilt für Blasen. Die Dotcom-Blase vernichtete enorme
Vermögenswerte, doch ein Teil der damals finanzierten Netze,
Serverinfrastruktur, technischen Talente und Geschäftsmodelle blieb
bestehen und bildete die Grundlage für die nächste Internetphase. Daraus
folgt nicht, dass jede Blase nützlich ist. Der deutsche Neue Markt ist
das Gegenbild: Auch dort wurden Bewertungen aufgebläht und Kapital
vernichtet, aber die Übertreibung hinterließ deutlich weniger globale
Plattformen, technische Infrastruktur oder industrielle Kapazitäten.
Eine Blase hinterlässt nur dann strategische Fähigkeiten, wenn sie
Fähigkeiten finanziert hat; Bewertungsluft allein erzeugt keine
Technologiemacht.

Kapital übersetzt technische Möglichkeit in wirtschaftliche
Einbettung. Eine Entdeckung im Labor besitzt kaum geopolitische Wirkung,
solange niemand sie skaliert. Modelle brauchen Rechenzentren,
Entwicklerplattformen und Distribution; Batterietechnologie braucht
Fabriken und Lieferketten. Kapital finanziert diese Strecke – von der
Idee bis zu einer Fähigkeit, deren Ersatz für andere teuer wird.

Die Frage ist also nicht, wie reich ein Land ist. Die Frage ist,
welche Möglichkeiten sein Kapitalsystem groß machen kann. Wer seine
Möglichkeiten nicht finanziert, wird irgendwann für die Möglichkeiten
anderer bezahlen.

X. Warum es
keine dritte Technologiemacht gibt

Wenn die Vereinigten Staaten die führende Technologiemacht bleiben
und China sich dauerhaft als zweite Systemmacht etabliert, folgt daraus
eine Frage, die für die gesamte These dieses Essays entscheidend ist:
Warum eigentlich nur diese beiden?

Warum nicht Japan, Indien oder Europa? Und was ist mit Taiwan und
Südkorea, die einzelne der wichtigsten technologischen Knoten der Welt
kontrollieren?

Japan besitzt Weltklasse-Fertigungsausrüstung, Materialien und
Robotik. Indien verfügt über eine enorme Ingenieursbasis und eigene
digitale Infrastruktur. Taiwan kontrolliert mit TSMC einen zentralen
Knoten der Auftragsfertigung, Südkorea ist bei Speichertechnologien
unverzichtbar. Europa besitzt Forschung, Industrie, Kapital, einen
großen Binnenmarkt und mit ASML einen der härtesten technologischen
Engpässe der Welt.

Alle diese Länder besitzen wichtige Teile des Systems. Für eine
umfassende Technologiemacht müssen jedoch Kapital, Talente,
Infrastruktur, Unternehmen und globale Einbettung über mehrere Wellen
zusammenwirken.

Japan ist der historisch wichtigste Fall. In den 1980er-Jahren war
das Land eine echte technologische Großmacht; japanische Unternehmen
dominierten Speicherchips, Fertigung und Unterhaltungselektronik. Viele
Beobachter hielten eine technologische Ablösung der USA für
realistisch.

Der spätere relative Rückfall zeigt, was über mehrere Wellen zählt.
Japan behielt Ingenieurskultur, Präzision, Materialien und Robotik,
verlor aber die Verbindung zu den neuen Machtzentren PC, Software,
Internetplattformen, Cloud und später Frontier-KI. Technologische Stärke
bleibt nur dann Systemmacht, wenn sie sich von Welle zu Welle
erneuert.

Japans heutige Rückkehr in die fortgeschrittene Chipfertigung zeigt,
wie teuer verlorene Positionen später zurückgekauft werden müssen.
Industrielle Stärke bleibt wertvoll; über Jahrzehnte reicht sie allein
nicht.

Indien zeigt ein anderes Problem. Wenn man nur auf Talent schaut,
müsste Indien längst eine der großen Technologiemächte sein. Indische
Entwickler, Manager und Gründer prägen die globale Technologieindustrie.
Ein erheblicher Teil dieser Fähigkeiten skaliert jedoch innerhalb
amerikanischer Unternehmen, amerikanischer Kapitalmärkte und
amerikanischer Plattformen.

Indien ist allerdings weit mehr als ein Talentlieferant. Mit Aadhaar,
UPI und dem breiteren India-Stack hat das Land digitale Infrastruktur in
nationaler Größenordnung aufgebaut. Indien zeigt damit, dass es komplexe
technische Systeme entwickeln und in einer riesigen Bevölkerung
verbreiten kann.

Die Grenze liegt bislang an einer anderen Stelle: Diese Infrastruktur
erzeugt bisher überwiegend innerhalb Indiens Nutzen und Abhängigkeiten.
UPI und Teile des India Stack werden inzwischen auch international
übernommen; die Aussage ist deshalb keine Behauptung, Indien exportiere
nichts. Der Unterschied liegt in der Größenordnung der Einbettung: Aus
der indischen Digitalinfrastruktur ist bislang kein globales System
entstanden, dessen Ersatz für große Drittstaaten vergleichbare
Ausstiegskosten erzeugt. Der Unterschied zwischen Skalierung und
Einbettung liegt damit offen: nationale Reichweite ist noch keine
globale Ausstiegskostenstruktur.

Indien investiert inzwischen gezielt in KI und Recheninfrastruktur.
Für seine Entwicklung zur Technologiemacht wird wichtig, ob das Land
seine Talentbasis und seine Fähigkeit zur nationalen Skalierung in
eigene Unternehmen, eigenes Kapital und global eingebettete Technologien
übersetzt.

Taiwan und Südkorea zeigen eine dritte Form: enorme technologische
Tiefe in einzelnen Knoten, aber kein vollständiges eigenes
Machtökosystem. TSMC kontrolliert einen außergewöhnlichen Teil der
globalen Foundry-Fertigung. Taiwan besitzt daraus aber noch keine eigene
Cloud-, Plattform-, Kapital- und Sicherheitsarchitektur. Seine Stärke
ist gewaltig – und dabei in größere Netzwerke eingebettet.

Dasselbe gilt für Südkorea: Samsung und SK Hynix sind bei Speicher
und HBM zentral, während Designsoftware, Maschinen, Absatzmärkte und
Sicherheitsarchitektur eng mit amerikanischen und anderen verbündeten
Systemen verbunden sind.

Bleibt der naheliegende Einwand: Warum müsste eine dritte
Technologiemacht überhaupt ein einzelnes Land sein? Europa, Japan,
Südkorea und Taiwan verfügen zusammen über Lithografie,
Foundry-Fertigung, Speicher, Materialien, Präzisionsmaschinen,
Forschung, Kapital und große Absatzmärkte. Auf dem Papier ergibt das
fast ein vollständiges System.

Diese Fähigkeiten sind jedoch bereits über Sicherheitsallianzen,
Kapitalmärkte, Standards und Unternehmensbeziehungen eng mit dem
amerikanisch zentrierten Netzwerk verbunden. Washington besitzt diese
Länder nicht und entscheidet nicht für sie. Es profitiert aber davon,
dass ein Teil ihrer technologischen Stärke innerhalb desselben
Netzwerkes wirkt.

Die niederländischen ASML-Kontrollen zeigen Reichweite und Grenze
dieser Netzwerkmacht gleichermaßen: Die USA können koordinieren und
Druck erzeugen, die Niederlande behalten aber ihre eigene
Entscheidungshoheit. Netzwerkmacht ist keine Verfügungsmacht.

Das macht das amerikanische System so stark: Es muss nicht jeden
Knoten besitzen. Es reicht, genügend wichtige Knoten über Kapital,
Technologie, Sicherheitsbeziehungen und gemeinsame Interessen
verlässlich miteinander zu verbinden.

Europa ist der schwierigste Fall, weil es von allen Kandidaten die
vollständigsten Ausgangsbedingungen besitzt: Kapital, Universitäten,
einen großen Markt, Weltunternehmen, industrielle Tiefe und einzelne
unverzichtbare Technologien.

Deshalb ist Europas Problem weniger das Fehlen einzelner Fähigkeiten
als ihre mangelnde Verbindung. Wir besitzen Kapital, Forschung,
Industrie, Unternehmen und einen großen Markt – aber wir verbinden sie
zu selten zu einem skalierenden technologischen System.

Europa besitzt regulatorische Macht. DSGVO, DMA und AI Act zwingen
globale Unternehmen, Produkte und Prozesse für unseren Markt anzupassen.
Das verändert Verhalten und ist damit eine reale Form von Macht. Sie
erzeugt jedoch keine Rechenzentren, Chips, Plattformen oder
industriellen Lernkurven. Europas Problem liegt darin, dass wir diese
regulatorische Stärke bisher zu selten mit eigener technologischer
Fähigkeit verbinden.

Technologische Stärke kann verteilt sein; Macht entsteht aus ihrer
Verbindung. Europa besitzt vielleicht das größte ungenutzte Potenzial
dieses Essays. Solange wir Kapital, Forschung, Infrastruktur, Nachfrage
und Unternehmen nicht konsequenter zu einem skalierenden System
verbinden, bleiben wir in vielen Feldern Käufer der Zukunft anderer.

Heute gibt es deshalb keine dritte Technologiemacht, die mit den USA
und China als Gesamtsystem vergleichbar wäre.

XI. Das neue
Zeitalter der Technologiemächte

Die Machtkarte der Zukunft besteht aus technologischen Knoten und den
Kosten, sie zu ersetzen. Für Unternehmer, Investoren und Staaten wird
entscheidend, welche Abhängigkeiten sie akzeptieren – und welche eigenen
Fähigkeiten sie so stark machen, dass andere nicht auf sie verzichten
können.

Dieser Essay begann mit einer Frage: Warum bleiben die USA trotz
aller Abgesänge technologisch so mächtig, und warum hat China sie bisher
nicht ersetzt? Meine Antwort liegt in vier Größen: Ausstiegskosten,
Haltbarkeit, Erneuerungskraft und Netzwerkmacht. Sie erklären, wie
technologische Fähigkeiten Verhalten beeinflussen, wie lange diese
Wirkung hält und ob ein System nach einer verlorenen Welle neue Macht
aufbauen kann.

Bis 2035 halte ich die USA deshalb weiterhin für die führende
Technologiemacht, mit China als starker zweiter Systemmacht. Amerikas
größtes Risiko liegt dabei auch in Amerika selbst: Wenn das Land seine
Offenheit für Talente, neue Unternehmen und Verbündete dauerhaft
schwächt, beschädigt es den Mechanismus seiner eigenen Erneuerung. China
trägt das spiegelverkehrte Risiko, wenn politische Kontrolle die
Offenheit begrenzt, aus der unerwartete neue Kategorien entstehen.

Europa ist für mich die härteste Lektion. Wir besitzen Kapital,
Forschung, Industrie, einen großen Markt und mit ASML sogar einen der
schwersten technologischen Engpässe der Welt. Trotzdem kontrollieren wir
das größere System, in dem dieser Engpass geopolitisch wirkt, nur
begrenzt. Man kann einen Chokepoint besitzen und trotzdem nicht das
System kontrollieren, in dem er Macht erzeugt.

Für Unternehmer, Investoren und Staaten führt das zu einer
praktischen Frage: Welche Abhängigkeiten können wir beherrschen, und
welche eigenen Fähigkeiten bauen wir so stark auf, dass andere sie nur
zu hohen Kosten ersetzen können? Autarkie ist weder realistisch noch
sinnvoll. Strategische Handlungsfähigkeit entsteht aus bewusst gewählten
Abhängigkeiten und eigenen Engpässen.

Am Ende denke ich wieder an zwei leere Räume: die große Halle in
Kalifornien, in der ein Unternehmer Platz für seinen erwarteten Erfolg
schuf, und Turing Town in Hangzhou, wo ein System Kapazität baute, bevor
die Nachfrage da war. Amerika wettet stärker durch Individuen, China
stärker durch Systeme. Beide verbindet der Glaube, dass Kapazität der
Zukunft vorausgehen muss.

Niemand kann die Zukunft zuverlässig vorhersagen. Macht entsteht
dort, wo genügend Möglichkeiten geschaffen, finanziert und skaliert
werden, bis einige davon für andere schwer ersetzbar sind. Mächtig ist,
wer etwas besitzt, auf das andere nicht verzichten können, ohne einen
hohen Preis zu zahlen.

Zehn Erkenntnisse für
Entscheider

• Technologische Macht entsteht durch Erfindung, Skalierung und
  Einbettung – erst zusammen werden daraus schwer ersetzbare
  Fähigkeiten.
• Ausstiegskosten sind ein praktisches Maß für Macht: Je teurer der
  Ersatz, desto größer der Handlungsspielraum.
• Die Haltbarkeit eines Engpasses ist wichtiger als seine heutige
  Sichtbarkeit.
• Amerikas besondere Stärke ist seine Erneuerungskraft über mehrere
  Technologiewellen hinweg.
• China ist besonders stark in Mobilisierung, industrieller
  Skalierung, Kostenreduktion und schneller Anwendung.
• USA und China treiben sich gegenseitig an und machen
  technologische Abhängigkeiten sichtbar.
• Netzwerkmacht erlaubt es den USA, Fähigkeiten von Partnern
  strategisch zu verbinden, ohne sie zu besitzen.
• Kapital ist gespeicherte Möglichkeit: Wer viele Zukünfte
  finanzieren kann, erhöht die Chance auf neue Machtpositionen.
• Europa besitzt Potenzial, aber verbindet Kapital, Forschung,
  Infrastruktur und Nachfrage bisher nicht konsequent genug.
• Europa braucht keine Autarkie. Es braucht eigene Fähigkeiten,
  deren Ersatz für andere teuer wäre.

Über den Autor
und die Perspektive dieses Essays

Fabian Westerheide beschäftigt sich seit mehr als einem Jahrzehnt
beruflich mit Künstlicher Intelligenz – als Unternehmer, Investor,
Konferenzveranstalter und Berater. Er gründete Asgard Capital,
investierte in Technologieunternehmen und veranstaltet gemeinsam mit
seiner Frau seit 2016 die Rise of AI Conference in Berlin.

Dieser Essay verbindet überprüfbare Daten und Quellen mit Fabian
Westerheides persönlichen Erfahrungen aus Technologie, Venture Capital,
Politik sowie seinen Jahren in den USA und Reisen durch China und
Europa. Wo Westerheide aus eigener Erinnerung argumentiert, kennzeichnet
er diese Perspektive. Er schreibt bewusst klar und angreifbar, weil ihn
die praktische Frage hinter der Theorie interessiert: Wo entstehen
technologische Macht und wirtschaftliche Abhängigkeit?

Seine Prognose ist kein Endpunkt. Sie gilt bis 2035 und muss sich an
der Realität messen lassen. Wenn sich die zugrunde liegenden
Machtmechanismen verändern, muss sich auch seine Einschätzung
verändern.

Quellenverzeichnis

I. Als Macht noch anders
aussah

Forschung und Fachliteratur

Henry Farrell / Abraham L. Newman: „Weaponized Interdependence: How
Global Economic Networks Shape State Coercion“, International Security
44(1), 2019.

Chris Miller: Chip War: The Fight for the World’s Most Critical
Technology, 2022.

Correlates of War Project: Composite Index of National Capability
(CINC), Methodik und Datendokumentation.

Paul Bairoch: „International Industrialization Levels from 1750 to
1980“, Journal of European Economic History, 1982.

Autobiografische Quellen

Fabian Westerheide: eigene biografische Beobachtungen und
Erfahrungen, soweit im Kapitel ausdrücklich als solche
gekennzeichnet.

II. 2013: Eine
andere technologische Welt

Primär- und amtliche Quellen

ImageNet: Large Scale Visual Recognition Challenge 2012,
Wettbewerbsergebnisse.

The White House, Office of Science and Technology Policy: Preparing
for the Future of Artificial Intelligence, Oktober 2016.

Deutscher Bundestag, Ausschuss Digitale Agenda: Wortprotokoll der
öffentlichen Anhörung „Künstliche Intelligenz und Robotik“, 22. März
2017.

Forschung und Fachliteratur

Alex Krizhevsky / Ilya Sutskever / Geoffrey E. Hinton: „ImageNet
Classification with Deep Convolutional Neural Networks“, 2012.

Stanford Institute for Human-Centered AI: AI Index Report,
retrospektive Reihen zu Forschung, Modellen und nationalen Anteilen.

Unternehmens- und
Institutionsquellen

University of Toronto / Google: Mitteilungen zur Übernahme von
DNNresearch, 2013.

Google / DeepMind: Unternehmenshistorie zur Übernahme von DeepMind,
2014.

Autobiografische Quellen

Fabian Westerheide: eigene Branchenbeobachtungen aus der europäischen
KI- und Venture-Capital-Szene.

III. Chinas Erwachen

Primär- und amtliche
Quellen

State Council of the People’s Republic of China: Made in China 2025,
2015.

State Council of the People’s Republic of China: New Generation
Artificial Intelligence Development Plan, 2017.

Forschung und Fachliteratur

David Silver et al.: „Mastering the Game of Go with Deep Neural
Networks and Tree Search“, Nature, 2016.

DeepMind: Dokumentation und Veröffentlichungen zum AlphaGo-Match
gegen Lee Sedol, März 2016.

Kai-Fu Lee: AI Superpowers: China, Silicon Valley, and the New World
Order, 2018.

Autobiografische Quellen

Fabian Westerheide: China-Reisen ab 2018, darunter Zhuhai, Hangzhou
und Gespräche mit Unternehmen, Verwaltung und Ökosystem-Akteuren.

IV. Wie China
Technologiemacht wurde

Primär- und amtliche
Quellen

State Council of the People’s Republic of China: New Generation
Artificial Intelligence Development Plan, 2017.

International Energy Agency: Solar PV Global Supply Chains, Special
Report, 2022.

International Federation of Robotics: World Robotics 2025.

Unternehmens- und Marktdaten

SNE Research: Global EV Battery Installations / Market Shares,
2025.

DeepSeek AI: DeepSeek-V3 Technical Report.

Forschung und Fachliteratur

Stanford Institute for Human-Centered AI: AI Index Report 2025 und
2026.

Autobiografische Quellen

Fabian Westerheide: Beobachtungen zu chinesischen Technologieparks,
Mobile Payment, Beschaffung und regionaler Umsetzung auf Reisen ab
2018.

V. Die Erneuerungsmacht

Primär- und amtliche
Quellen

DARPA: Programmhistorie und Dokumentation zu technologiepolitischen
Forschungs- und Beschaffungsprogrammen.

The White House: Rede von J. D. Vance beim AI Action Summit in Paris,
Februar 2025.

OpenAI: „Introducing OpenAI“, 11. Dezember 2015.

Daten und Forschung

MacroPolo: Global AI Talent Tracker 2.0, publiziert 2023, Datenbasis
NeurIPS 2022.

National Science Foundation und OECD: Daten zu internationalem
Forschungstalent, Migration und Wissenschaftsmobilität.

Eigene
Publikationen und autobiografische Quellen

Fabian Westerheide: Die KI-Nation, 2. Auflage, 2024.

Fabian Westerheide: eigene USA-Erfahrungen, darunter Schulzeit,
Studium, Unternehmens- und Investorenkontakte.

VI. Kapazität vor Nachfrage

Unternehmensquellen

Alphabet Inc.: Annual Report FY2025 und Investor-Relations-Unterlagen
zur Capex-Guidance 2026.

Microsoft: Annual Report FY2026 und Quartalsunterlagen 2025/2026 zu
Cloud-/KI-Infrastruktur und Capex.

Amazon.com Inc.: Annual Report und Earnings-Unterlagen 2025/2026.

Meta Platforms: Full Year 2025 Results sowie Q2-2026-Unterlagen und
Capex-Guidance 2026.

OpenAI / Oracle / SoftBank: Stargate-Ankündigungen 2025/2026.

Forschung und Fachliteratur

Carlota Perez: Technological Revolutions and Financial Capital,
2002.

VII. Der
Wettbewerb, der beide in Bewegung hält

Primär- und amtliche
Quellen

Barack Obama, President of the United States: Presidential Order
Regarding the Proposed Acquisition of a Controlling Interest in Aixtron
SE by Grand Chip Investment GmbH, 2. Dezember 2016.

U.S. Department of Commerce, Bureau of Industry and Security: Export
controls on advanced computing and semiconductor manufacturing items to
the PRC, ab 7. Oktober 2022, einschließlich Folgeregeln.

Government of the Netherlands: Letter to Parliament on Additional
Export Control Measures Concerning Advanced Semiconductor Manufacturing
Equipment, 8. März 2023; nationale Regelung ab 1. September 2023.

ASML: „Statement Regarding Export Control Regulations Dutch
Government“, 2023.

Unternehmensquellen

ASML Holding N.V.: Annual Report 2025.

Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC): Annual Report
2025.

Forschung und Fachliteratur

Henry Farrell / Abraham L. Newman: „Weaponized Interdependence: How
Global Economic Networks Shape State Coercion“, International Security
44(1), 2019.

Chris Miller: Chip War: The Fight for the World’s Most Critical
Technology, 2022.

VIII. Warum China
Amerika nicht ersetzt

Unternehmens- und
Marktdaten

ASML Holding N.V.: Annual Report 2025.

Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC): Annual Report
2025.

TrendForce: Global Foundry Revenue Rankings, Q1/Q2 2025.

SNE Research: Global EV Battery Installations / Market Shares,
2025.

TechInsights: Analysen zu SMIC N+2 / 7-nm-Fertigung und
Huawei/Kirin.

Counterpoint Research / TrendForce: Marktanalysen zu High Bandwidth
Memory (HBM), 2025/2026.

Primär- und
Institutionsquellen

International Energy Agency: Solar PV Global Supply Chains, Special
Report.

NIST / Center for AI Standards and Innovation (CAISI): Evaluierungen
chinesischer Frontier-Modelle, 2026.

Stanford Institute for Human-Centered AI: AI Index Report 2025 und
2026.

MacroPolo: Global AI Talent Tracker 2.0.

Forschung und Fachliteratur

Jeffrey Ding: Technology and the Rise of Great Powers: How Diffusion
Shapes Economic Competition.

Belfer Center for Science and International Affairs: Critical and
Emerging Technologies Index 2025.

Chris Miller: Chip War: The Fight for the World’s Most Critical
Technology, 2022.

IX. Kapital ist
gespeicherte Möglichkeit

Primär- und amtliche
Quellen

U.S. Department of Labor: ERISA-Regelentwicklung zur „Prudent Man
Rule“, 1979.

European Investment Fund / European Investment Bank: European Tech
Champions Initiative (ETCI), 2023.

KfW: Venture Capital Dashboard, deutscher VC-Markt 2024.

Schwedische AP-Fonds: Jahresberichte / Vermögensangaben AP1-AP4, Ende
2024.

PGGM: Assets under Management, Stand 30. Juni 2026.

Markt- und
Unternehmensquellen

National Venture Capital Association (NVCA): 2026 Yearbook, Daten von
PitchBook, US-Venture-Capital-Markt 2025; ergänzend PitchBook-NVCA
Venture Monitor.

Aleph Alpha: Unternehmenskommunikation zur Series-B-Finanzierung 2023
und zu PhariaAI.

Autobiografische Quellen

Fabian Westerheide: Erinnerung an Gespräche mit dem Europäischen
Investitionsfonds im Rahmen des Asgard-Fundraisings 2014; ausdrücklich
keine institutionelle EIF-Aussage.

Fabian Westerheide: eigene Erfahrungen als Venture-Capital-Investor
und Unternehmer.

X. Warum es
keine dritte Technologiemacht gibt

Primär- und amtliche
Quellen

Ministry of Economy, Trade and Industry (Japan) / NEDO:
Förderentscheidungen und Kapitalunterstützung für Rapidus bis 2026.

Press Information Bureau, Government of India: IndiaAI Mission,
Kabinettsbeschluss vom 7. März 2024.

Unique Identification Authority of India (UIDAI): Aadhaar –
Programmdokumentation und Nutzungsdaten.

National Payments Corporation of India (NPCI): Unified Payments
Interface (UPI) – Programmdokumentation und internationale Nutzung.

Taiwan Relations Act, Public Law 96-8, 1979.

People’s Republic of China: Anti-Secession Law, 2005.

Congressional Research Service: Berichte zu Taiwan, US-Taiwan-Politik
und Halbleiterabhängigkeiten.

Europäische Union: Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), Digital
Markets Act (DMA) und AI Act.

Unternehmens- und
Marktdaten

Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC): Annual Report
2025.

TrendForce: Global Foundry Revenue Rankings, Q2 2025.

Counterpoint Research / TrendForce: Marktanalysen zu High Bandwidth
Memory, 2025/2026.

Forschung und Fachliteratur

Anu Bradford: The Brussels Effect: How the European Union Rules the
World, 2020.

Jeffrey Ding: Technology and the Rise of Great Powers: How Diffusion
Shapes Economic Competition.

XI. Das neue
Zeitalter der Technologiemächte

Primär- und amtliche
Quellen

Taiwan Relations Act, Public Law 96-8, 1979.

People’s Republic of China: Anti-Secession Law, 2005.

Congressional Research Service: Berichte zu Taiwan und
US-Taiwan-Politik.

Government of the Netherlands: Exportkontrollregime für
fortgeschrittene Halbleiterfertigungsanlagen, 2023/2024.

Unternehmensquellen

ASML Holding N.V.: Annual Report 2025.

Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC): Annual Report
2025.

Forschung und Fachliteratur

Henry Farrell / Abraham L. Newman: „Weaponized Interdependence: How
Global Economic Networks Shape State Coercion“, International Security
44(1), 2019.

Chris Miller: Chip War: The Fight for the World’s Most Critical
Technology, 2022.

Jeffrey Ding: Technology and the Rise of Great Powers: How Diffusion
Shapes Economic Competition.

Autobiografische Quellen

Fabian Westerheide: Camarillo/Kalifornien und Hangzhou/Turing Town –
persönliche Beobachtungen, die im Essay als solche ausgewiesen sind.