Agentic AI und der Iran-Krieg: Wie der Westen seine KI-Zukunft verspielt

Im aktuellen Rennen um den besseren Einsatz von KI hat ein Land klar die Nase vorn: China. Denn dort jagt man nicht Benchmarks hinterher, sondern legt langfristig eine Basis, auf die Unternehmen vertrauen können, um sich schon heute die Wettbewerbsvorteile von morgen zu erarbeiten. Im Westen fehlt genau diese sichere Basis – und der Iran-Krieg droht, sie endgültig zu zerstören.

Warum das so ist, zeigt ein Blick auf das aktuell heißeste KI-Thema: Agentic AI. Wer mit agentenbasierter KI experimentiert – etwa mit Tools wie OpenClaw – merkt schnell: Diese Systeme verbrauchen ein Vielfaches der Tokens eines herkömmlichen Chatbots. Wo ein einfacher Prompt eine kurze Antwort erzeugt, durchläuft ein autonomer Agent tausende Tokens für eine einzige Aufgabe. Das ist kein marginaler Anstieg, sondern ein struktureller Bruch. Und Tokens bedeuten vor allem eines: Rechenleistung und damit Energie.

Der Konflikt rund um die Straße von Hormus hat die globalen Energiemärkte durcheinandergebracht. Damit bedroht der Iran-Krieg KI-Rechenzentren gleich zweifach: den Neubau über Einschränkungen bei der Chipproduktion und den Betrieb über steigende Energiekosten. Für Prototypen im Labor irrelevant. Für die industrielle Skalierung agentenbasierter KI ändert es alles.

Das Problem reicht tiefer als steigende Strompreise. Die gesamte KI-Industrie ist ein fragiles System ineinandergreifender Abhängigkeiten. Die Hyperscaler (Google, Microsoft, Meta, Amazon) geben hunderte Milliarden Dollar pro Jahr für Infrastruktur aus und haben dafür historische Schulden aufgenommen. Private-Equity-Firmen wie Blackstone und Blue Owl agieren als Schattenbanken und finanzieren Rechenzentren mit Geld aus Pensionsfonds und Stiftungen.

Dabei ist das Geschäftsmodell deflationär: KI-Tokens sind ein industrielles Vorprodukt, dessen Preis durch technologischen Fortschritt ständig sinkt. Die Rechenzentren verlieren ebenfalls schnell an Wert, weil ihre Chips von der nächsten Generation überholt werden. KI-Assets entwerten sich also schneller als klassische Investitionen, während die Schulden steigen. Wenn in dieser Situation der Iran-Krieg an der Kostenschraube dreht, können selbst die profitabelsten Unternehmen der Geschichte in Schieflage geraten, wenn Investoren den Glauben verlieren.

Hinzu kommt ein Infrastrukturproblem: Den USA fehlt schlichtweg der Strom für alle geplanten Rechenzentren. Ein Data Center baut man in Monaten, der Ausbau der Strominfrastruktur braucht Jahre. Dabei sind die heutigen Token-Preise noch durch spekulatives Kapital subventioniert. Wenn die Märkte das Vertrauen verlieren, werden sie massiv steigen. Die Aussicht darauf dürfte dafür sorgen, dass westliche Firmen ihre Geschäftsmodelle nur zögerlich auf KI ausrichten und damit makroökonomisch relevante Vorteile jenseits einfacher Effizienzgewinne verpassen.

Ganz anders in China. Dort hat man über Jahrzehnte eine robuste Infrastruktur mit erheblichen Überkapazitäten aufgebaut. Wenn dort ein Rechenzentrum ans Netz geht, ist der Strom schon da, und er ist günstig, nicht zuletzt durch den konsequenten Ausbau erneuerbarer Energien. Hinzu kommen Kostenvorteile, die aus einer sehr anderen Entwicklungsphilosophie resultieren: Während US-Firmen mit Blick auf Börsen vor allem Benchmarks optimieren, setzen chinesische KI-Firmen auf Energieeffizienz. DeepSeek, MiniMax und andere Vertreter der „Frugal AI“-Bewegung brauchen für gleiche Leistung deutlich weniger Rechenleistung. So können chinesische Unternehmen Agentic AI um ein Vielfaches günstiger skalieren als ihre amerikanischen Konkurrenten. Dauerhaft.

Die AI+-Initiative in Chinas neuem Fünfjahresplan behandelt Künstliche Intelligenz als industrielle Basisinfrastruktur, vergleichbar mit Elektrizität. KI nicht als Pilot, sondern als selbstverständlichen Produktionsfaktor. Doch diese Strategie funktioniert nur, wenn die Inputkosten stabil und planbar sind. Genau das gewährleistet ein Energiesystem, das in Jahrzehnten denkt statt in Quartalen.

US-Wettbewerber haben diese Sicherheit nicht. Wenn KI zu teuer bleibt für den industriellen Einsatz, wird sie zur „Luxury Boutique AI“ – beeindruckend in Demos, irrelevant in der Praxis. So gewinnt China zwar nicht den Benchmark-Wettbewerb, aber den sehr viel wichtigeren Skalierungswettbewerb.

Doch was bedeutet das für Europa? Europas reflexartige Reaktion, mit viel Geld dem Silicon-Valley-Modell nacheifern zu wollen, könnte sich als teurer Fehler erweisen. Denn wo das Fundament dieses Modells instabil ist, kopiert Europa nicht Innovation, sondern vor allem Risiko.

Die europäische Energiesituation ist nicht weniger prekär. Und sie ist durch den Iran-Konflikt sogar stärker betroffen als die USA. Eine KI-Strategie auf energiehungrigen Frontier-Modellen aufzubauen, ist unter diesen Bedingungen nicht ambitioniert, sondern fahrlässig. Wenn Silicon Valley nicht mehr als Vorbild taugt und wir uns nicht von China abhängig machen wollen, braucht es einen dritten Weg.

Der könnte vor allem zwei parallele Ziele verfolgen:

1. Mit Europas soliden Forschungskapazitäten neue Formen von KI als Alternativen zum US-Fokus auf LLMs entwickeln, wie es etwa der französische Informatiker Yann LeCun bereits versucht.

2. Auf Basis energieeffizienter Open-Source-Modelle die breite Anwendung von KI vorantreiben, analog zu AI+ in China.

Das aber nicht mit dem Ziel, möglichst schnell Menschen arbeitslos zu machen, um Börsenkurse zu steigern. Sondern mit Ideen wie Audrey Tangs „Augmented Collective Intelligence“ – Systeme, die Menschen gemeinsam klüger machen, statt individuell überflüssig.

Denn eines wird immer deutlicher: Die Gewinner des globalen KI-Wettbewerbs werden nicht die sein, die die mächtigsten Modelle bauen. Es werden jene sein, die es sich leisten können, KI zu betreiben – skaliert, wirtschaftlich, nachhaltig und ohne das gesellschaftliche Gefüge zu zerstören. China scheint das besser zu gelingen als den USA. Und Europa hat noch nicht einmal angefangen, sich ernsthaft damit auseinanderzusetzen. Es wird höchste Zeit.

Björn Ognibeni ist Berater für digitale Transformation mit mehr als 20 Jahren Erfahrung. Sein Fokus liegt auf den Schnittstellen von Unternehmensführung, Produktentwicklung sowie Marketing und Vertrieb. Er beschäftigt sich bei seinen Events und Webinaren mit zentralen Zukunftsfragen der Digitalisierung: der Neuausrichtung digitaler Strategien („Re-Thinking Digital“), den Innovationsimpulsen aus China („Disruptive China“), der Entwicklung echter AI-First-Ansätze sowie den Potenzialen immersiver Technologien wie XR und Spatial Computing. 2019 gründete er den Online-Thinktank ChinaBriefs.io, der westlichen Unternehmen praxisnahe Einblicke in digitale Innovationen aus China liefert. Zuvor war er Mitgründer und Geschäftsführer der BuzzRank GmbH.