10.05.2021

Wie Big Data Planwirtschaft und Kapitalismus zusammenbringt

In seiner aktuellen Kolumne beschäftigt sich Mic Hirschbrich damit, wie Technologie einen alten ökonomischen Widerspruch aufhebt.
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Wie Big Data Planwirtschaft und Kommunismus zusammenbringt
brutkasten-Kolumnist Mic Hirschbrich | Hintergrund: (c) Adobe Stock / karsty

Im 20. Jahrhundert fand die Teilung der Welt in zwei Systeme statt. Länder waren entweder liberal-demokratisch und mit freien Märkten oder kommunistisch bzw. sozialistisch und mit zentraler, planwirtschaftlicher Organisation. In der westlichen Welt wollte man Individuen und deren Eigenverantwortung stärken, im Osten die Menschen materiell gleichstellen. Im „American Dream“ sollte jeder, der sich nur hart genug anstrengte, reich werden können. Das erreichten zwar viele nicht, aber immerhin konnte sich im Kapitalismus eine starke Mittelschicht etablieren. Im Sozialismus hingegen blieben am Ende die meisten statt gleich reich, gleich arm. Wir sehen uns gleich an, weshalb.

Man gehörte zur NATO oder zum Warschauer Pakt, stand auf Seite der USA oder jener der Sowjetunion. China zählte ebenso zur kommunistischen Hälfte, allerdings mit einer eigenen Variante. Bipolar war die Welt nach dem zweiten Weltkrieg, aber auch leichter erklärbar hinsichtlich ihrer politischen und ökonomischen Systeme und Unterschiede.

Die Welt heute ist komplexer geworden und alte als fest geltende Regeln, scheinen nicht mehr gültig zu sein.

Zum Jahrestag Hayeks: Das Ökonomie-Genie hielt einen „sozialistischen Kapitalismus“ für denkunmöglich

Bevor der Nobelpreisträger Friedrich August von Hayek (geb. 8.5.1899) zum Wirtschaftsliberalen wurde, war er jugendlicher Pazifist und Anhänger einer planwirtschaftlichen Ordnung. Er beschäftigte sich eingehend mit Ideen zum demokratischen Sozialismus. Später wurde er aber für sein Wirken als Liberaler und Mitglied der Österreichischen Schule der Nationalökonomie bekannt und in verschiedensten Ländern und Organisationen als beratender Ökonom geschätzt. Sein wissenschaftliches Leben war reich an komplexen Diskursen, mit denen sich kundige Wirtschaftshistoriker und Ökonomen bis heute beschäftigen.

Ich bin kein Ökonom, doch neben seiner Forderung nach einem „bedingungslosen Grundeinkommen abseits von Marktregeln“, war eine Einschätzung Hayeks für mich als Technologen spannend: Planwirtschaft und Kapitalismus gingen in seiner Welt „niemals zusammen“. Doch Hayek hatte keine Vorstellung von moderner Daten-Ökonomie.

Das Informations-Problem im Sozialismus – vor Big-Data

Der SPÖ-nahe ORF-Journalist Franz Kreuzer fragte Hayek vor bald 40 Jahren in einem noch heute bemerkenswerten Interview (bei Minute 30:48), weshalb eine Gesellschaft mit vielen kleinen Egoisten besser funktionieren solle, als eine zentral geleitete und von höheren moralischen Zielen getragene. Und Hayek antwortete weniger ideologisch als vielmehr nüchtern analytisch: Eine von oben erzeugte „Ordnung der Gesellschaft“ setze ein Ausmaß an Kenntnissen voraus, welches kein Mensch besitzen könne. Und er konkretisierte: „(…) während der idealistische (zentrale, Anm.) Planer, der das alles seinen Idealen entsprechend gestalten will, das Wissen (um die Daten, Anm.), das er dazu braucht, nicht besitzt und nicht besitzen kann“. Die spannende Frage ist: Wie hätte Hayek diese Aussage beurteilt, hätte er von Big Data und Künstlicher Intelligenz gewusst?


Exkurs

Oskar Lange und einige seiner Nachfolger, beschäftigten sich mit dieser Frage im Zuge der sogenannten „socialist calculation debate“. Sie formulierten ihre Kritik auch an Hayeks Einschätzungen mit Ideen für eine Art „geplante Marktwirtschaft“ (eine davon bekannt als „Lange-Modell“). Die Modelle wurden aber entweder nicht verwirklicht (so wie sie konzipiert waren) oder sie scheiterten u.a. am beschriebenen Informations-Problem.


Das „Komplexitäts- und Informations-Problem“ ist gelöst?

Die heutige Form der digitalen Entwicklung zeichnet sich durch die zentrale Verarbeitung sehr großer Datenmengen aus, die mittlerweile von Milliarden an Sensoren in Echtzeit gemessen und von vernetzten APIs aggregiert werden. Anders als früher, sind gewaltige Mengen und Komplexität von Daten kein Problem mehr, sondern vielmehr erwünscht, um einen präziseren Abgleich der Realität zu erhalten und darauf aufbauend bessere Entscheidungen treffen zu können. Der Erfolg etwa von Amazon fußt auf Effekten dieser „ultra-analytischen Daten-Ökonomie“. Der Konzern, der bisher bekannte Unternehmensstrukturen sprengt, hat mit 386 Milliarden US-Dollar alleine im Jahr 2020 einen höheren Umsatz erzielt als die meisten Länder dieser Erde an BIP (Österreich: 446 Mrd.). 

Das im Interview erwähnte „Maximum des Ausmaßes an Information“, das wir heute digital erfassen und analysieren können, hat sich seit Hayeks Analyse exponentiell nach oben entwickelt. Denn die früher kaum zu bewältigenden Datenmengen, welche Marktdynamiken und Preisbildungen beschreiben, können heute analysiert werden, wenn neue Messsysteme (wie IoT) darauf ausgerichtet werden und Institutionen sich mit entsprechender Kompetenz und Ressourcen darum bemühen.

Hinzu kommt, dass es in Märkten vor allem auf das Treffen richtiger Entscheidungen ankommt. Und das wiederum ist das Spezialgebiet künstlicher Intelligenz (KI). Sie klassifiziert nicht bloß Daten und profitiert davon, je größer ein Datensatz oder Korpus ist, aus dem sie selbständig lernt. Das Produkt von KI selbst sind Entscheidungen, die noch dazu mit einer Wahrscheinlichkeit belegt werden, wie richtig sie sind.

Planwirtschaft und Kapitalismus schließen sich also doch nicht aus?

Ökonomisch betrachtet könnten wir daher einen Punkt erreichen, an dem zumindest das Argument fehlender Planbarkeit von wirtschaftlichen Dynamiken aufgrund zu großer Komplexität wegfällt.

Technologie greift dabei nicht (!) in die Wertedebatte ein! Sie vergleicht nicht etwa die Rolle von egoistisch handelnden Individuen im Kapitalismus versus zentral gesteuerten Plansystemen. Sie nimmt keine ethische oder ideologische Wertung vor. Sie löst einfach wertfrei jene Probleme, auf die sie angesetzt wird. Im beschriebenen Fall jenes von fehlender Information und Vorhersagekraft.

Hayek war überzeugt, Planwirtschaft und Marktwirtschaft, sozialistische und demokratische Ordnung, schließen einander grundsätzlich aus. Diese Sichtweise, prägte die meisten von uns fundamental. Aber sie könnte mittlerweile falsch geworden sein.

Als das kommunistische China den „Plan-Kapitalismus“ erfand.

Wenn der sowjetische Kommunismus ökonomisch an Komplexität und Datenmangel scheiterte und es deshalb nicht schaffte, seine Wirtschaft erfolgreich „zu planen“, dann erklärt das einen wesentlichen Unterschied zum heutigen China. Das Land entwuchs dem Maoismus, behielt dabei aber die kommunistische Ein-Parteien Doktrin. Seine Ökonomie transformierte es radikal und digital und schuf einen Wettbewerb im Rahmen strenger Leitziele und staatlicher Regulationen. China nutzte seinen enormen Digitalisierungsschub also nicht bloß zum Analysieren, Kontrollieren, Incentivieren und Lenken seiner Bevölkerung.

Ein Land, das mit 1,4 Milliarden Menschen ein permanentes Wachstum zwischen 8 und 18 Prozent verzeichnet, hat seine Datenökonomie zweifelsfrei im Griff und trifft erwiesenermaßen die richtigen (wirtschaftspolitischen) Entscheidungen.

Nicht von ungefähr erklärte die Volksrepublik 2017, die globale Führungsrolle in der Entwicklung von KI übernehmen zu wollen. Auch das erscheint mehr als vorausschauend. Das „Center for Data Innovation“ schlussfolgerte, China sei Europa in Sachen KI voraus, weil es deutlich mehr zentrale Datenquellen zur Verfügung stelle. Das Land würde die Technologie darüber hinaus mehr fördern als die EU oder die USA.

In den letzten beiden Jahren wurden zudem starke Programme gestartet, die zwar zentral beauftragt, deren Umsetzung aber regional gesteuert wurden. Regionalregierungen und Provinzen gründeten seitdem unzählige branchenübergreifende Partnerschaften und Forschungseinrichtungen zur Weiterentwicklung von KI. Parallel wurden aber auch riesige KI-Cluster, der mitunter größten digitalen Unicorns, gebildet und Initiativen gestartet, wirtschaftliche und innovative Schwächen proaktiv auszugleichen.

Fazit

Ein derart zentralistisch reguliertes, aber doch irgendwie kapitalistisches System wie in China gibt uns Rätsel auf. Sich ohne politischen Wettbewerb über Jahrzehnte derart erfolgreich ökonomisch zu entwickeln, war nicht vorstellbar; weder für Hayek noch für nachfolgende Ökonom*innen, egal welcher Denk-Schule sie entstammen. Aber es ist Realität. Und es wird Zeit, daraus zu lernen.

In meiner letzten Corona-Kolumne kritisierte ich das Argument, China hätte die Pandemie mithilfe der Daten-Ökonomie nur deshalb besser bewältigen können als wir, weil es eine Autokratie und keine Demokratie sei. Diese Schlussfolgerung ist abzulehnen, denn sie würde bedeuten, dass Diktaturen Technologie besser für ihre Bürger*innen einsetzen können als Demokratien mir freien Bürger*innen. Wer so denkt, versteht möglicherweise nicht genug von Technologie. Denn es kommt nicht auf die Technologie-Form an, sondern auf ihre Implementierung und Anwendung sowie auf die Werte, auf deren Basis man sie entwickelt.

Es gibt keinen triftigen Grund, dass demokratische Gesellschaften nicht umfassend smarte Technologie im Sinne ihrer Bürger*innen einsetzen. Das Potential von KI für Gesellschaft und Ökonomie ist dabei enorm. Und wie wir diese Technologie ethisch und demokratiekonform integrieren, dazu braucht es noch viele gute und mutige Ideen, sowie ein gutes Tech-Verständnis.

KI wird uns jedenfalls dabei helfen, den Klimawandel zu bewältigen und unser Mobilitätsproblem zu lösen. Sie wird helfen mRNA-Impfungen gegen Krebs und CO2-neutrale, ungefährliche Fusions-Kraftwerke zu entwickeln. Beide Innovationen sind schon auf der Zielgeraden. Unternehmerisch wird Europa lernen (müssen), seine Daten in sicherer und ethischer Art und Weise für seine (KI-) Innovationen einzusetzen (und das in großen, grenzüberschreitenden Daten-Kooperationen), um daraus einen Innovations-Turbo zu zünden.

Europas Weg in eine „menschenzentrierte digitale öko-soziale Marktwirtschaft“ ist in vielerlei Hinsicht alternativlos. Es ist seine Chance im globalen Wettlauf zwischen China und den USA um Innovationsführerschaft und Wohlstandssicherung.

Mehr dazu in künftigen Kolumnen. Stay tuned!

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Hier eine BU zur Maschine selbst, in zwei Schärfegraden: Variante 1, kompakt für Social: Oft als komplexeste Maschine der Welt bezeichnet: Eine EUV-Anlage von ASML besteht aus rund 100.000 Bauteilen und ist etwa so groß wie ein Bus. | (c) ASML

Es gibt Sätze, die mehr über die Lage Europas verraten als jedes Strategiepapier. Einer davon fiel auf der diesjährigen VivaTech, gesprochen von einem Mann, den man schwer des europäischen Selbstmitleids verdächtigen kann: Christophe Fouquet, CEO von ASML.

Fouquet war nach Paris gekommen, um zu erklären, wie ein Chip überhaupt entsteht, etwas, das fast jede und jeder im Publikum täglich nutzt, ohne es zu kennen. Im Zentrum steht die EUV-Lithografie und die Maschine dahinter, die laut Fouquet das Wall Street Journal im Dezember 2024 „die unverzichtbarste Maschine der Welt“ nannte. Sie überträgt mit Licht feinste Strukturen auf den Wafer, die runde Siliziumscheibe, aus der später die einzelnen Chips geschnitten werden.

ASML ist der einzige Hersteller dieser Anlagen weltweit. Ohne sie entsteht kein einziger der fortschrittlichsten Chips, und ohne diese Chips läuft keine der KI-Anwendungen, über die in Paris vier Tage lang geredet wurde. „KI braucht Chips, und Chips brauchen EUV“, brachte es Fouquet auf der Bühne auf die einfachste Formel. So weit, so beeindruckend. Doch der Satz, der hängen blieb, war ein anderer.

Billionen fließen, aber nicht hierher

Fouquet skizzierte, was viele in der Branche längst als Gewissheit handeln: In den kommenden zwei bis drei Jahren werden Billionen in KI-Infrastruktur investiert, in Rechenzentren, Beschleuniger, Wafer. Es ist die erste Runde eines Aufbaus, der KI in jede Industrie tragen soll. Und dieser Aufbau hat eine klare Geografie. Laut BloombergNEF entstanden Ende September 2025 rund drei Viertel der weltweit im Bau befindlichen Rechenzentrumskapazität in den USA. Allein die fünf größten US-Hyperscaler, Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta und Oracle, haben für 2026 zusammen zwischen 660 und 690 Milliarden Dollar an Investitionen angekündigt, fast eine Verdopplung gegenüber dem Vorjahr. Fouquets Stegreifzahl von 80 Prozent steht also auf solidem Grund, und sein „Europa ein bisschen“ ebenso.

ASML-CEO Christophe Fouquet (links) und Siemens-Chef Roland Busch bei der VivaTech in Paris, wo beide über KI, Industrie und Europas technologische Wettbewerbsfähigkeit sprachen. (c) LinkedIn Christophe Fouquet / VivaTech

Man muss sich das auf der Zunge zergehen lassen. Der Chef von Europas strategisch wertvollstem Technologiekonzern, auf einer europäischen Bühne, vor einem europäischen Publikum, rechnet vor, dass der Kontinent beim wichtigsten Infrastrukturaufbau dieses Jahrzehnts eine Randnotiz ist. Das ist keine Klage eines Subventionsempfängers. Es ist die nüchterne Buchführung dessen, der die Maschinen liefert und daher genau weiß, wohin sie gehen.

Genau hier wird aus einem Technik-Vortrag eine Standortfrage.

Warum ausgerechnet ASML der Hebel ist

Die Wucht der Zahlen, die Fouquet auffuhr, macht klar, worum es geht. Jensen Huangs These „Moore’s Law is dead“ bedeutet in der Praxis: Statt einer Verdopplung der Transistoren alle zwei Jahre verlangt das KI-Zeitalter eine Verzehnfachung. Schon ein einzelner Blackwell-Chip von NVIDIA vereint 208 Milliarden Transistoren. Und der Hunger nach Silizium wächst rasant: Laut ASML beansprucht ein komplettes Blackwell-System heute die Kapazität von rund 50 Wafern, das für 2027 geplante Rubin-Ultra-System soll die fünffache Menge benötigen, also rund 250 Wafer pro System.

(c) ASML

Diese Explosion der Nachfrage trifft auf ein Nadelöhr, und das Nadelöhr heißt ASML. Die Komplexität der Technik ist dabei kein Marketing: Um das nötige EUV-Licht zu erzeugen, beschießt ASML laut Fouquet 60.000 Mal pro Sekunde ein winziges Zinntröpfchen mit Lasern und erzeugt ein Plasma von 220.000 Grad Celsius. Die Spiegel, die das Licht lenken, seien, so Fouquet, tausendmal präziser als jene des Hubble-Teleskops, präzise genug, um vom Boden aus eine Münze auf dem Mond anzupeilen. Vierzig Jahre Entwicklung, 1984 aus einem Joint Venture rund um Philips mit 31 Mitarbeiter:innen hervorgegangen, stecken in diesem Vorsprung. Genau deshalb kann ihn so schnell niemand kopieren, und genau deshalb hängt die Welt an einem einzigen europäischen Unternehmen.

1984 als Joint Venture rund um Philips mit 31 Mitarbeiter:innen gestartet, ist ASML heute Europas wertvollster Technologiekonzern. Im Bild der Hauptsitz im niederländischen Veldhoven. (c) ASML

Das ist die paradoxe Ausgangslage Europas: Es kontrolliert den unverzichtbaren Engpass der KI-Revolution, partizipiert am Wertzuwachs darüber aber nur am Rand.

Die europäische Gegenwette

Dass ASML diese Lücke kennt, zeigt sein eigener Schritt. Im September 2025 führte der Konzern mit 1,3 Milliarden Euro die Series-C-Runde von Mistral an, sicherte sich rund elf Prozent am Pariser KI-Champion und einen Sitz im Strategieausschuss. Bewertung der Runde: 11,7 Milliarden Euro. In Paris erklärte Fouquet die Logik dahinter mit einer These, die man sich merken sollte: Der eigentliche Wert von KI liege nicht im Modell, sondern in den Daten. ASML sitzt auf einem Datenschatz von rund 120 Petabyte, allein in den Fabs der Kund:innen entstehen 15 Terabyte pro Stunde. Mistral bekommt Zugang und bettet eigene Leute bei ASML ein, ASML bekommt maßgeschneiderte Modelle für Design, Fertigung und Forschung.

Im Reinraum von ASML im niederländischen Veldhoven entsteht die EUV-Lithografie, jene Maschine, die laut Fouquet das Wall Street Journal die „unverzichtbarste Maschine der Welt“ nannte. (c) ASML

Es ist, auf dem Papier, die europäische Idealgeschichte: Der Engpass-Monopolist und der Hoffnungsträger der europäischen KI verbünden sich, statt das Geld nach Kalifornien zu tragen. Eine Wette auf Souveränität entlang der gesamten Halbleiter-Wertschöpfungskette.

Nur sollte man sich diese Wette ehrlich ansehen. Mistral ist gegenüber OpenAI und Anthropic weiterhin der kleinere Player, dessen Modelle ihren industriellen Mehrwert erst beweisen müssen. Und die Hardware, auf der am Ende alles läuft, kommt weiterhin von NVIDIA. Europa kontrolliert den Anfang der Kette, die Lithografie, und versucht nun, sich ein Stück der Mitte, die Modelle, zu sichern. Das Ende der Kette, die Beschleuniger und Rechenzentren, in denen das eigentliche Geld verdient wird, liegt anderswo.

Was Fouquets Rechnung für uns bedeutet

Die Botschaft aus Paris ist damit zweischneidig. Europa ist nicht abgehängt, im Gegenteil: Es hält mit ASML den einen Hebel, ohne den die gesamte KI-Welt stillstünde. Aber Hebel und Vorsprung sind nicht dasselbe wie Teilhabe am Wachstum. Solange der Großteil des Geldes anderswo investiert wird, bleibt der Kontinent der unverzichtbare Zulieferer einer Revolution, die anderswo zu Geld gemacht wird.

Die ehrliche Frage, die Fouquets Nebensatz aufwirft, ist nicht, ob Europa mitspielen kann. Es spielt längst mit, an der entscheidendsten Stelle. Die Frage ist, ob es bereit ist, aus einer Position der technologischen Unverzichtbarkeit endlich auch eine Position der wirtschaftlichen Stärke zu machen. Die Antwort darauf wird nicht in Veldhoven oder Paris gegeben, sondern in den Budgets der nächsten zwei, drei Jahre.

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