12.05.2026
KI-SERIE

Global AI Clash: Die Geografie der Macht. Wer setzt den regulatorischen Takt?

Gastbeitrag: Am 20.03.2026 publizierte die US-Administration das "National AI Legislative Framework", das insgesamt einen 7-Punkte-Plan enthält. Mit der KI-Expertin Jeannette Gorzala sehen wir uns in einer Serie die wichtigsten Kernaspekte im Vergleich USA, Europa und Österreich an. Diesmal mit Fokus auf die Regulierungsstrategie. Wer reguliert KI – und auf welcher Ebene?
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Steinberger, Peter Steinberger, OpenClaw, OpenAI
© zVg - Jeannette Gorzala.

Es ist ein Paradox, das kaum amerikanischer sein könnte: Während die USA im globalen KI-Wettlauf auf Geschwindigkeit und Innovationskraft setzen, entsteht ihre Regulierung nicht aus einem Guss, sondern in Fragmenten, verteilt über 50 Bundesstaaten. Das Ergebnis ist kein System, sondern ein Mosaik. Seit 2016 hat kein G20-Staat mehr KI-Gesetze verabschiedet als die USA.

Dynamisch wie widersprüchlich: US-KI-Regulierung zwischen Experiment und Machtanspruch

Diese Dynamik folgt aber keiner einheitlichen Linie, sondern konzentriert sich auf wenige einflussreiche Knotenpunkte. Kalifornien agiert als legislativer Taktgeber: Allein 2025 wurden dort rund 20 KI-Gesetze verabschiedet; über die Jahre hinweg mehr als doppelt so viele wie in jedem anderen US-Bundesstaat. Maryland, Virginia und Utah zeigen ebenfalls kontinuierliche Regulierungsaktivität, während andere Staaten – darunter Missouri und Rhode Island – bislang nahezu ohne eigenständige KI-Gesetze geblieben sind.

Was auf den ersten Blick wie föderale Vielfalt wirkt, ist bei näherem Hinsehen strukturelle Asymmetrie. Die Zahl der KI-Gesetze in den USA ist von unter 10 im Jahr 2020 auf rund 150 im Jahr 2025 gestiegen – ein Wachstum, das weniger auf nationale Koordination als auf parallele politische Experimente zurückzuführen ist.

In Abwesenheit eines klaren US-Gesamtrahmens haben die Bundesstaaten eigene Antworten entwickelt. Diese Divergenz zwischen Kontrolle und Offenheit gipfelt nun in einem politischen Wendepunkt. Mit dem „AI Legislative Framework“ unternimmt das Weiße Haus den bislang deutlichsten Versuch, diese Fragmentierung zu adressieren. Ziel ist ein einheitlicher Mindeststandard auf US-Gesamtebene (Federal Level), kombiniert mit der Möglichkeit, als zu restriktiv bewertete KI-Gesetze der Einzelstaaten (State Level) anzufechten.

Einheit per Dekret? Die Logik der Preemption

Im Zentrum des AI Legislative Framework steht ein juristisch und politisch sensibler Mechanismus: die sogenannte Preemption. Sie erlaubt es dem Bund, einzelstaatliche KI-Gesetze zu verdrängen, wenn ein Bundesgesetz denselben Bereich abschließend geregelt hat, oder wenn einzelstaatliches Recht nationalen Zielen widerspricht. Doch diese Logik ist kein Automatismus. Sie setzt voraus, dass ein kohärenter, umfassender Bundesrahmen existiert. Genau daran fehlt es in den USA aber bislang.

In der aktuellen Lage ist die Fähigkeit, einen solchen Konsens zu schaffen selbst Teil des Problems. Hinzu kommt die verfassungsrechtliche Grenze der Police Powers.

Police Powers bezeichnen die Befugnis der Einzelstaaten, Gesetze zu erlassen und durchzusetzen, die Gesundheit, Sicherheit, Sitten und Allgemeinwohl der Bevölkerung betreffen. Materien wie Verbraucherschutz, Betrugsbekämpfung oder Kindersicherheit gehören zu diesen Kernkompetenzen, und werden auch im „AI Legislative Framework“ explizit im Einflussbereich der Einzelstaaten gesehen.

Ein zu weitgehender Eingriff des Bundes in Police Powers der Einzelstaaten würde unweigerlich vor Gerichten enden. Im Kern geht es um den Zielkonflikt nationale Kohärenz versus föderale Experimentierfreiheit, der der vertikalen Gewaltenverteilung in den USA inhärent ist.

Der Vorstoß des „AI Legislative Framework“ folgt der Logik, dass regulatorische Fragmentierung ein Wettbewerbsnachteil ist. Genau diese Fragmentierung war historisch ein Katalysator – ein Netzwerk aus Laboratories of Democracy, in denen Politik getestet, angepasst und skaliert wird. Eine aggressive Preemption-Strategie würde dieses System nicht nur ordnen, sondern neu definieren.

Europa: Kohärenz statt Fragmentierung

Während die USA versuchen, Vielfalt nachträglich zu strukturieren, ist die europäische KI-Regulierung von Beginn an zentral gedacht. Mit dem EU AI Act verfolgt die EU einen einheitlichen Rechtsrahmen, der für alle Mitgliedstaaten gilt und regulatorische Fragmentierung systematisch vermeidet. Der Unterschied ist nicht nur institutionell, sondern philosophisch. In den USA lautet die Leitfrage: Wie viel Regulierung verträgt Innovation?

In Europa lautet sie: Welche Innovation ist überhaupt zulässig? Der EU AI Act arbeitet mit klaren Risikokategorien, definiert Verbote und legt strenge Anforderungen für Hochrisiko-Anwendungen fest. Regulierung ist hier kein nachgelagerter Eingriff, sondern der Ausgangspunkt technologischer Entwicklung. Sie strukturiert den Markt, bevor er skaliert.

Doch auch das EU-Modell ist nicht spannungsfrei. Unterschiedliche wirtschaftliche Interessen und technologische Reifegrade innerhalb der EU bestehen weiterhin. Der entscheidende Unterschied liegt jedoch darin, dass diese Differenzen innerhalb eines gemeinsamen Rahmens ausgehandelt werden – nicht durch konkurrierende Gesetzgebung. Das Ergebnis ist ein System mit hoher Rechtssicherheit, aber geringerer Anpassungsgeschwindigkeit.

Zukunft der Regulierung: Technik und Recht als treibende Kräfte der Ordnung

Die unterschiedliche Herangehensweise an KI-Regulierung in Europa und den USA offenbart zwei Grundprinzipien: In den USA herrscht das Prinzip der experimentellen Freiheit, das jedoch Gefahr läuft, im Dschungel föderaler Gesetzgebung zu versinken.

In Europa hingegen verfolgt man das Prinzip der kohärenten Normen, das klare Regeln setzt, aber auch Flexibilität ausklammern kann. Doch jenseits dieser Unterschiede geht es um mehr als nur geopolitische oder juristische Kämpfe – es geht darum, wie Recht und Technologie in einer Welt verschmelzen, in der sie nicht mehr getrennte Komponenten, sondern untrennbare Partner sind. Es ist nicht länger eine Frage, ob Technologie und Regulierung sich vereinen können, sondern wie – und diese Verschmelzung wird darüber entscheiden, wie wir als Gesellschaft in eine Zukunft navigieren, die bereits von den beiden durchzogen ist.

Die Symbiose von Technologie und Recht und das Verständnis ihrer untrennbaren Verwebung wird die architektonische Grundlage des digitalen Zeitalters sein. Die Antwort, wie diese Grundlagen gelegt werden, wird entscheidend für den globalen Wettbewerb in den kommenden Jahrzehnten sein.

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Q.ANT-Gründer und CEO Michael Förtsch beim World Venture Forum in Kitzbühel | (c) Martin Pacher / brutkasten

Photonic Computing gilt als eine der großen Wetten auf die nächste Generation der Recheninfrastruktur: Statt mit Strom wird mit Licht gerechnet – was drastisch weniger Energie verbraucht und in Zeiten explodierender KI-Rechenlast zum entscheidenden Faktor werden könnte.

Mit Q.ANT hat sich ein Stuttgarter Deep-Tech-Startup an die Spitze dieses Feldes gesetzt: Nach eigenen Angaben ist es weltweit das einzige Unternehmen, das photonische Prozessoren bereits in Rechenzentren ausliefert. Für Gründer und CEO Michael Förtsch ist die Technologie mehr als ein Effizienzversprechen. Sie ist für ihn eine der wenigen realistischen Chancen, mit denen Europa im nächsten KI-Zyklus doch noch eigene Champions hervorbringen kann. Getroffen haben wir Förtsch beim World Venture Forum in Kitzbühel.


brutkasten: Michael, für alle, die sich mit Photonic Computing noch nie beschäftigt haben – wo steht Q.ANT aktuell?

Michael Förtsch: Wir sind im Moment die einzige Firma weltweit, die Prozessoren basierend auf dieser Technologie liefern kann. Könnten wir heute die Stückzahlen eines Nvidia stemmen? Nein. Aber wir sind in kleineren Stückzahlen genau in den Rechenzentren verbaut, wo Nvidia in größeren Mengen installiert ist. Auf der Skala der Technology Readiness Levels würde ich uns zwischen sieben und acht eingruppieren – unsere Serversysteme kann man inzwischen per Cloud-Service buchen. Das funktioniert nicht nur im Labor unter zwangsbeatmeten Konditionen, sondern im regulären Rechenbetrieb als Co-Processing-Unit im Rechenzentrum. Was uns noch fehlt, um zu den ganz Großen aufzuschließen, ist die Produktionsfähigkeit. Das werden wir nicht alleine hinkriegen, sondern mit Partnern aus der Halbleiterindustrie.

Mit den ganz Großen meinst du Nvidia – oder auch Lightmatter aus den USA?

Lightmatter ist kein Competitor. Wenn man Photonik und Computing zusammenbringt, gibt es zwei Strömungen. Die erste ist das Interconnect-Thema: Da geht es nur darum, Licht zu nutzen, um Datenpakete schneller an den klassischen Prozessor heranzubringen – die sogenannten Co-Packaged Optics. Dort ist Lightmatter unterwegs, genauso Ayar Labs oder Intel. Der zweite Bereich ist der Prozessor-Markt: Da wird mit Licht statt Strom tatsächlich gerechnet. Wir waren 2024 weltweit die Ersten, denen es gelungen ist, einen Prozessor aufzubauen, der wirklich rechnen konnte – und diese Führungsposition haben wir bis heute gehalten. Wir führen das Feld im photonischen Computingbereich an, nicht im Datentransport.

Ihr challengt also Nvidia?

Nuanciert betrachtet: Ich sehe nicht, dass wir die Grafikkarte ergänzen. Stell dir den Computer als Fuhrpark vor. Die Host-CPU ist der VW Passat – das universellste Teil im Stack, kann alles, aber nichts besonders schnell. Die GPU ist der Viertelmeilen-Dragster: Sie kann genau eine Rechenoperation brutal gut, die Vektor-Matrix-Multiplikation, mehr nicht. Wir sind das Formel-1-Auto. Wir beherrschen deutlich mehr Befehle als die GPU – auch hochkomplexe mathematische Zusammenhänge in einem Takt. Mit uns solltest du nicht zum Bäcker fahren, aber am Nürburgring sind wir die Schnellsten. Und der Quantencomputer ist das Boot: Der fährt gar nicht auf der Straße.

Ihr steht bereits in Rechenzentren. Was heißt das konkret für die Effizienz?

Das schönste Beispiel ist das Hochleistungsrechenzentrum in München. Dort stehen unsere Server direkt neben denen von Nvidia. Vor deren Grafikkarten-Rechenschrank herrschen sechzig Grad Innentemperatur – so viel Hitze entsteht da drin. Bei uns stehst du davor und es ist kühl. Da laufen keine Wasserleitungen zum Kühlen rein, du siehst einfach nur Server, die rechnen. Man erlebt die Effizienz physisch. Und wir haben in den letzten drei Jahren gezeigt, dass wir von Prozessorgeneration zu Prozessorgeneration hundertmal schneller geworden sind – das entspricht zehn Jahren Digitalindustrie pro Jahr. Nächstes Jahr werden wir in bestimmten Anwendungen den State of the Art der Digitalindustrie überholt haben.

Welche Anwendungen sind das?

Erstens Bilderkennung: Wie viele Bilder identifizierst du korrekt pro Sekunde – und wie viel Strom hat es gekostet? Ob Robotics oder Autonomous Driving, überall werden Bilddaten verarbeitet. Zweitens Next-Level-LLMs. Der weltweite Strombedarf von LLMs wird bald so groß sein wie der von Japan; skaliert man das weiter, wären wir 2035 beim weltweiten Energiebedarf. Das wird nicht funktionieren. Es braucht die Revolution in der Revolution – Ende des Jahres zeigen wir, wie wir uns das vorstellen. Und drittens Physical AI: Wenn du einen Roboter mit KI versorgen willst, willst du ihm keinen seitenlangen Text geben, sondern das Problem auf Signalebene beschreiben – so wie wir Menschen. Da werden wir als einer der heißesten Kandidaten für den effizienten Einstieg gehandelt.

Das Rennen um generative KI hat Europa gegen die USA verloren. Ist Physical AI das Feld, wo Europa noch mitspielen kann?

Alle haben Sorge, wir hätten im KI-Zeitalter alles verloren. Aber jede neue KI-Welle bietet Europa die Chance auf eigene Champions. Nur weil OpenAI und Anthropic heute gut sind, heißt das nicht, dass sie die nächste Welle automatisch gewonnen haben. Wir haben jüngst gemeinsam mit NXAI, dem österreichischen Startup von Sepp Hochreiter, ein erstes TiRex-Modell auf unserer photonischen Hardware gezeigt. Wir haben Hochreiter und Björn Ommer, die mit Time Series Prediction und Diffusion Models Weltstandards gesetzt haben. Wir haben Mistral, Aleph Alpha, Black Forest Labs, wir haben Q.ANT – Europa hat eigentlich alles in der Hand, um vom Prozessor bis zum KI-Modell alles zu machen. Man muss nur sagen: Wir investieren jetzt eher in der Kategorie zehn Milliarden in dieses Ökosystem, um wirklich einen großen Schuss zu landen. Während die Amerikaner Milliardenbeträge in ihre AI Factories gesteckt haben, hieß es bei uns: Fünfhundert Millionen sind schon ein Haufen Geld. Wenn deine Kapitalisierung um Faktoren unterschiedlich ist, hast du keine Chance in dem Rennen.

Fehlt das Kapital in Europa?

Das Kapital ist da – der Mut muss kommen. Venture Capital ist kein High-Risk-Gambling, sondern hochstrategisches Investment in die innovative Zukunft dieser Region. Was Europa nicht verstanden hat, ist die Geschwindigkeit. Bei einem großen US-VC liegen zwischen Erstgespräch und Datenraumzugang zwei Wochen. Wir haben in den USA ungelogen null Pitchdeck gebraucht: Fünfzeiler per E-Mail, dann sitzt dir jemand gegenüber, der brutaler Experte ist, selbst schon zwei Firmen im Halbleiterbereich groß gemacht hat und dich im Erstgespräch technologisch grillt. In drei, vier Wochen redet man über ein Termsheet. In Europa ist man dagegen oft sehr Governance-getragen: Der Erste hat keine Entscheidungsbefugnis, dann entscheidet ein Board, das gar nicht weiß, worum es geht.

Trotzdem habt ihr fast ausschließlich europäische Investoren – untypisch für Deep Tech.

Genau das ist ein Signal für ein Wiedererwachen Europas. Wir haben international gesucht und international Zuspruch bekommen. IMEC, Xpand, Cherry Ventures, UVC und Venionaire waren wirklich schnell und gut und so haben wir die Series A in Europa zusammenbekommen – mit der nötigen Geschwindigkeit und dem technologischen Zutrauen. Europa hat äquivalente Optionen geboten wie die USA, also blieb ich in Europa. Aber eben nicht im Selbstaufgabemodus, sondern nur, weil Europa die besten Konditionen geboten hat.

Wie sieht die weitere Roadmap aus – kauft euch irgendwann Nvidia?

Ich habe die Firma gegründet, um sie an die Börse zu führen und einen neuen Weltmarktführer in der Prozessortechnologie zu bauen. Einen Verkauf schließe ich nicht kategorisch aus – als Gründer muss man in Varianten denken. Aber das Ziel ist: ein, zwei Finanzierungsrunden, dann ein IPO zum richtigen Zeitpunkt. Mein Wunsch ist, dass diese Firma ihr Headquarter in Europa hat und in Europa gelistet ist. Aber immer mit wirtschaftlichem Rational: Warum soll ich Geld aus patriotischen Gründen liegen lassen? Aktuell ist die Valuation bei einem europäischen IPO gerade im Deep-Tech-Bereich nicht so gut wie in den USA. Gleichzeitig erlebe ich, dass Europa aufwacht – es fängt an, seine eigene Technologiegeschichte wieder schreiben zu wollen. Bis zum Ende der Dekade soll Photonic Computing jedenfalls ein ganz normaler, integraler Bestandteil des Compute Stacks sein – wie die Grafikkarte heute.

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