KI-Rechenzentren in Deutschland: Standorte, Betreiber, Zugang
In Deutschland laufen im Oktober 2026 zwei große KI-Standorte, JUPITER in Jülich und die Industrial AI Cloud der Telekom in München, acht weitere sind im Bau oder angekündigt. Der Ratgeber zeigt alle zehn auf einer interaktiven Karte und erklärt, welche davon kleine und mittlere Unternehmen nutzen können.
· 6 Minuten Lesezeit · von Rainer Winkler
Wer im Betrieb KI einsetzt, nutzt Rechenleistung aus einem Rechenzentrum, meist ohne zu wissen, wo es steht. Seit 2025 entstehen in Deutschland eigene KI-Rechenzentren: öffentliche Supercomputer mit Angeboten für Unternehmen, kommerzielle KI-Clouds deutscher Anbieter und neue Standorte der US-Hyperscaler. Dieser Ratgeber zeigt auf einer Karte, welche Standorte es im Oktober 2026 gibt, und klärt, welche davon für Ihren Betrieb erreichbar sind und worauf es bei der Wahl des Standorts wirklich ankommt.
Kurz gesagt
- In Deutschland laufen im Oktober 2026 zwei große KI-Standorte: der Exascale-Rechner JUPITER in Jülich und die Industrial AI Cloud der Telekom in München mit rund 10.000 Grafikprozessoren.
- Acht weitere Standorte sind im Bau oder angekündigt. Die meisten gehen frühestens 2027 oder 2028 in Betrieb, darunter Lübbenau mit 200 MW.
- Für kleine und mittlere Unternehmen sind vor allem die öffentlichen AI Factories in Jülich und Stuttgart interessant: Sie bieten Rechenzeit und Beratung, teils kostenlos.
- Ein Rechenzentrum in Deutschland allein sichert nicht die Kontrolle über Ihre Daten. Entscheidend ist, wer es betreibt und welchem Recht der Betreiber unterliegt.
Was ein KI-Rechenzentrum ausmacht
Ein KI-Rechenzentrum unterscheidet sich von einem klassischen Rechenzentrum vor allem durch die Rechentechnik: Statt vieler Prozessoren für Websites und Datenbanken arbeiten dort Tausende Grafikprozessoren (GPUs), die große Sprachmodelle trainieren und betreiben. Diese Technik braucht deutlich mehr Strom und Kühlung je Quadratmeter. Deshalb wird die Größe eines Standorts heute meist in Megawatt (MW) angegeben.
In Deutschland gibt es drei Arten von Standorten:
| Art | Beispiele | Wer nutzt sie? |
|---|---|---|
| Öffentliche Supercomputer und AI Factories | JUPITER (Jülich), HammerHAI (Stuttgart), Blue Lion (Garching) | Forschung, Start-ups, KMU, öffentliche Hand, Zugang meist über Antrag |
| Deutsche KI-Clouds | Telekom Industrial AI Cloud, STACKIT Lübbenau, Polarise | Unternehmen, die Rechenleistung nach Bedarf buchen |
| Hyperscaler | Microsoft im Rheinischen Revier, Google in Dietzenbach | Kunden der Cloud-Plattformen Azure und Google Cloud |
Vorsicht beim Vergleich von Kennzahlen: Rechenleistung wird in unterschiedlicher Genauigkeit angegeben. JUPITER erreicht im Linpack-Test, der mit hoher Genauigkeit rechnet, 1 ExaFLOP/s, bei der für KI üblichen Genauigkeit FP8 theoretisch über 40 ExaFLOP/s. Viele Betreiber nennen nur den höheren KI-Wert oder gar keinen. Auch Megawatt-Angaben sind nicht einheitlich: Manche meinen die Anschlussleistung des ganzen Geländes, andere die Leistungsaufnahme der Rechner.
KI-Rechenzentren in Deutschland
Der öffentliche Leuchtturm steht in Jülich: JUPITER ist seit September 2025 in Betrieb und stand im Juni 2026 auf Platz 5 der weltweiten TOP500-Liste. Kommerziell ist seit Februar 2026 die Industrial AI Cloud der Telekom in München am Netz, die Telekom hat bereits eine Verdopplung angekündigt. Kleiner, aber ebenfalls in Betrieb ist der Forschungsrechner fortytwo in Darmstadt.
Die übrigen Standorte sind im Bau oder angekündigt. Schwarz Digits baut in Lübbenau für rund 11 Mrd. Euro ein KI-Rechenzentrum mit 200 MW, der erste Abschnitt soll Ende 2027 fertig sein. Die öffentlichen Rechner HammerHAI in Stuttgart und Blue Lion in Garching folgen 2027, Deneb an der TU Dresden noch Ende 2026. Polarise plant in Amberg im Unterallgäu ein KI-Rechenzentrum mit zunächst 30 MW. Microsoft baut seit März 2026 im Rheinischen Revier, Google hat ein neues Rechenzentrum in Dietzenbach angekündigt. Beide begründen das mit KI, veröffentlichen aber weder GPU-Zahlen noch Leistung.
Nicht auf der Karte stehen die deutschen Bewerbungen um eine EU-AI-Gigafactory. Die Ausschreibung läuft bis zum 12. November 2026, ausgewählt wird Anfang 2027. Wie Deutschland im europäischen Vergleich dasteht, zeigt unser Ratgeber zu den KI-Rechenzentren in Europa.
KI-Rechenzentren in Deutschland
Zehn Standorte mit nennenswerter KI-Rechenleistung, in Betrieb, im Bau oder angekündigt. Ein Klick auf einen Punkt zeigt Betreiber, Leistung, Stand und Quelle.
Industrial AI Cloud, München, Bayern: Angaben öffnen
JUPITER, Jülich, Nordrhein-Westfalen: Angaben öffnen
HammerHAI, Stuttgart, Baden-Württemberg: Angaben öffnen
Blue Lion, Garching bei München, Bayern: Angaben öffnen
Lübbenau, Lübbenau/Spreewald, Brandenburg: Angaben öffnen
Polarise Amberg, Amberg (Unterallgäu), Bayern: Angaben öffnen
Microsoft Rheinisches Revier, Bergheim, Bedburg, Elsdorf, Grevenbroich, Nordrhein-Westfalen: Angaben öffnen
Google Dietzenbach, Dietzenbach (Kreis Offenbach), Hessen: Angaben öffnen
fortytwo, Darmstadt, Hessen: Angaben öffnen
Deneb, Dresden, Sachsen: Angaben öffnen
- Forschung und öffentliche Hand
- Kommerzieller Anbieter
- Hyperscaler
- Im Bau oder Ausbau
- Angekündigt
Alle 10 Standorte als Liste
Kommerzieller Anbieter · In Betrieb
Industrial AI Cloud
- Betreiber
- Deutsche Telekom (T-Systems), Rechenzentrumspartner Polarise
- Ort
- München, Bayern
- Leistung
- rund 10.000 NVIDIA-Blackwell-GPUs, bis zu 0,5 ExaFLOPS (Genauigkeit nicht angegeben)
- Inbetriebnahme
- 4. Februar 2026
- Stand
- Oktober 2026
KI-Cloud der Telekom für Industriekunden, Rechenleistung und Plattformdienste nach Bedarf buchbar. Im Juni 2026 kündigte die Telekom eine Verdopplung auf rund 20.000 GPUs an, ohne Termin.
Quelle: Deutsche Telekom, Medieninformation vom 04.02.2026 (öffnet in einem neuen Fenster)
Forschung und öffentliche Hand · In Betrieb
JUPITER
- Betreiber
- Forschungszentrum Jülich, EuroHPC Joint Undertaking
- Ort
- Jülich, Nordrhein-Westfalen
- Leistung
- rund 24.000 NVIDIA GH200, 1,0 ExaFLOP/s Linpack (TOP500 Juni 2026: Platz 5)
- Inbetriebnahme
- eingeweiht 5. September 2025, AI Factory seit 1. November 2025
- Stand
- Oktober 2026
Europas erster Exascale-Supercomputer für Simulation und KI. Über die JUPITER AI Factory erhalten auch Start-ups und KMU Rechenzeit und Beratung.
Forschung und öffentliche Hand · Angekündigt
HammerHAI
- Betreiber
- Höchstleistungsrechenzentrum Stuttgart (HLRS), EuroHPC
- Ort
- Stuttgart, Baden-Württemberg
- Leistung
- NVIDIA GB200 NVL4 von HPE, über 15 ExaFLOPS für KI-Inferenz (Herstellerangabe)
- Inbetriebnahme
- Anfang 2027 geplant (zuvor 2. Halbjahr 2026)
- Stand
- Oktober 2026
EU-geförderte AI Factory mit Schwerpunkt Ingenieurwesen, Fertigung und Mobilität. Das Beratungs- und Testangebot läuft seit 2025, der eigene KI-Supercomputer für 55 Mio. Euro folgt.
Quelle: HLRS, Meldung vom 21.10.2026 (öffnet in einem neuen Fenster)
Forschung und öffentliche Hand · Angekündigt
Blue Lion
- Betreiber
- Leibniz-Rechenzentrum (LRZ)
- Ort
- Garching bei München, Bayern
- Leistung
- NVIDIA Vera Rubin von HPE, rund 30-fache Leistung des Vorgängers SuperMUC-NG
- Inbetriebnahme
- 2027 geplant
- Stand
- Oktober 2026
Nächster Höchstleistungsrechner des LRZ für Simulation und KI, lüfterlos mit Warmwasser gekühlt. Kosten laut GTAI rund 250 Mio. Euro für Bau und erste Betriebsjahre.
Quelle: Leibniz-Rechenzentrum, Meldung vom 11.06.2025 (öffnet in einem neuen Fenster)
Kommerzieller Anbieter · Im Bau oder Ausbau
Lübbenau
- Betreiber
- Schwarz Digits (STACKIT)
- Ort
- Lübbenau/Spreewald, Brandenburg
- Leistung
- rund 200 MW Anschlussleistung, bis zu 100.000 GPUs im Endausbau möglich
- Inbetriebnahme
- erster Bauabschnitt bis Ende 2027 geplant
- Stand
- Oktober 2026
KI-Rechenzentrum der Schwarz Gruppe auf einem früheren Kraftwerksgelände, rund 11 Mrd. Euro ohne staatliche Förderung. Die Kapazität wird über STACKIT auch an externe Kunden vermarktet.
Quelle: Schwarz Digits, Pressemitteilung vom 17.11.2025 (öffnet in einem neuen Fenster)
Kommerzieller Anbieter · Angekündigt
Polarise Amberg
- Betreiber
- Polarise
- Ort
- Amberg (Unterallgäu), Bayern
- Leistung
- 30 MW zum Start, bis zu 120 MW möglich
- Inbetriebnahme
- Mitte 2027 geplant
- Stand
- Oktober 2026
Geplantes KI-Rechenzentrum im ehemaligen Kurzwellensender Wertachtal, weitgehend mit Solarstrom und Batteriespeichern versorgt. Im März 2026 standen die Genehmigungen noch aus.
Quelle: Polarise, Pressemitteilung vom 10.03.2026 (öffnet in einem neuen Fenster)
Hyperscaler · Im Bau oder Ausbau
Microsoft Rheinisches Revier
- Betreiber
- Microsoft
- Ort
- Bergheim, Bedburg, Elsdorf, Grevenbroich, Nordrhein-Westfalen
- Leistung
- keine Angaben zu GPUs oder MW veröffentlicht
- Inbetriebnahme
- Teilbetrieb laut dpa möglicherweise 2028
- Stand
- Oktober 2026
Verbund von Cloud-Rechenzentren für Azure und rechenintensive KI-Anwendungen, Spatenstich in Bergheim im März 2026. Die 3,2 Mrd. Euro aus 2024 umfassen auch Frankfurt und Weiterbildung.
Quelle: Microsoft, Meldung vom 12.03.2026 (öffnet in einem neuen Fenster)
Hyperscaler · Angekündigt
Google Dietzenbach
- Betreiber
- Ort
- Dietzenbach (Kreis Offenbach), Hessen
- Leistung
- keine Angaben zu GPUs, TPUs oder MW veröffentlicht
- Inbetriebnahme
- nicht veröffentlicht
- Stand
- Oktober 2026
Neues Cloud-Rechenzentrum als Teil eines Programms von 5,5 Mrd. Euro, das Google als Investition in KI-Infrastruktur bezeichnet. Die Abwärme soll mehr als 2.500 Haushalte versorgen.
Quelle: Google, Pressemitteilung vom 11.11.2025 (öffnet in einem neuen Fenster)
Forschung und öffentliche Hand · In Betrieb
fortytwo
- Betreiber
- hessian.AI
- Ort
- Darmstadt, Hessen
- Leistung
- 632 NVIDIA A100, rund 8 PetaFLOPS
- Inbetriebnahme
- 2023
- Stand
- Oktober 2026
KI-Supercomputer des hessischen KI-Zentrums im Green IT Cube der GSI. Über das KI-Servicezentrum hessian.AISC können auch Unternehmen Rechenzeit nutzen.
Quelle: hessian.AI, Infrastruktur, abgerufen 29.10.2026 (öffnet in einem neuen Fenster)
Forschung und öffentliche Hand · Im Bau oder Ausbau
Deneb
- Betreiber
- TU Dresden (ZIH)
- Ort
- Dresden, Sachsen
- Leistung
- 184 NVIDIA B200 in 46 Knoten
- Inbetriebnahme
- Nutzerbetrieb Ende 2026 geplant
- Stand
- Oktober 2026
Neuer Rechner der TU Dresden für Machine-Learning-Forschung, rund 9,4 Mio. Euro, finanziert über NHR und ScaDS.AI. Die Kühlung erfolgt zu 97 Prozent mit Warmwasser.
Quelle: TU Dresden, ZIH, Meldung vom 16.12.2025 (öffnet in einem neuen Fenster)
Was die neuen Standorte für Ihren Betrieb bedeuten
Öffentliche AI Factories: Rechenzeit und Beratung
Die von der EU geförderten AI Factories richten sich ausdrücklich auch an kleine und mittlere Unternehmen. Die JUPITER AI Factory in Jülich bietet Rechenzeit und Beratung für Start-ups, KMU und Industrie. Bei HammerHAI in Stuttgart ist der Zugang für berechtigte europäische Nutzer kostenlos, der Schwerpunkt liegt auf Ingenieurwesen und Fertigung. Unsere Einschätzung: Das passt für ein abgegrenztes Projekt, etwa ein eigenes Modell mit Betriebsdaten anzupassen, nicht für den Dauerbetrieb einer Anwendung.
Deutsche KI-Clouds: buchen wie gewohnt
Die Telekom vermietet Rechenleistung aus München nach Bedarf, STACKIT wird ab 2027 die Kapazität aus Lübbenau anbieten. Für die meisten Betriebe läuft der Zugang aber nicht über gemietete Grafikprozessoren, sondern über KI-Dienste und Schnittstellen, die auf dieser Infrastruktur laufen. Fragen Sie Ihren Anbieter deshalb gezielt, in welchem Rechenzentrum Ihre Anfragen verarbeitet werden.
Hyperscaler in Deutschland: Standort ist nicht gleich Rechtsraum
Microsoft baut in Nordrhein-Westfalen, Google plant in Hessen. Das verkürzt Wege und hält Daten physisch in Deutschland. US-Anbieter unterliegen aber dem US CLOUD Act, nach dem sie Daten auf behördliche Anordnung herausgeben müssen, unabhängig davon, wo diese gespeichert sind. Das ist kein Grund, Hyperscaler auszuschließen. Es gehört aber in Ihre Datenschutz-Folgenabschätzung, besonders bei Personaldaten, Gesundheitsdaten und Betriebsgeheimnissen.
Lokale KI als Ergänzung
Für viele Aufgaben reicht ein kleineres Modell auf eigener Hardware, dann verlassen die Daten Ihr Haus gar nicht. Was das leistet und was es kostet, erklären unsere Ratgeber zu kleinen Sprachmodellen und zur passenden Hardware.
Kosten und Aufwand
Die Wege unterscheiden sich weniger im Preis als in der Art des Aufwands:
- AI Factory: keine oder geringe Kosten für die Rechenzeit, dafür ein Antrag mit Projektbeschreibung und eigenes Know-how, um Rechenaufträge auf einem Supercomputer vorzubereiten. Planen Sie dafür interne Zeit oder einen Partner ein.
- Deutsche KI-Cloud: Abrechnung nach Nutzung, Vertrag mit einem deutschen Anbieter. Preise veröffentlichen die Anbieter je Modell und Tarif, sie ändern sich häufig. Einen Preisvergleich enthält dieser Ratgeber bewusst nicht.
- KI-Dienst eines Hyperscalers: meist der geringste Einrichtungsaufwand, wenn Sie die Plattform schon nutzen. Zusätzlicher Aufwand entsteht bei Datenschutzprüfung und Verträgen zur Auftragsverarbeitung.
Wenn Sie unsicher sind, welcher Weg zu Ihren Daten und Anwendungen passt, unterstützt Sie unsere KI-Beratung bei der Auswahl.
Wann sich ein Rechenzentrum in Deutschland lohnt
Ja, wenn Sie personenbezogene Daten, Gesundheitsdaten oder Betriebsgeheimnisse mit KI verarbeiten, wenn Kunden oder Branchenregeln einen Verarbeitungsort in Deutschland oder der EU verlangen oder wenn Sie ein eigenes Modell mit Ihren Daten anpassen wollen. Dann lohnt der Blick auf deutsche Betreiber und auf die AI Factories.
Eher nein, wenn Sie KI für allgemeine Texte, Recherchen oder Übersetzungen ohne vertrauliche Inhalte nutzen. Dann zählen Qualität und Preis des Modells mehr als der Standort des Rechenzentrums.
Mischbetrieb: Viele Betriebe fahren gut mit einer Aufteilung. Vertrauliches läuft über einen deutschen oder europäischen Anbieter oder lokal, Allgemeines über den günstigsten geeigneten Dienst.
Grenzen
Die Karte zeigt den Stand Oktober 2026. Zeitpläne verschieben sich häufig: HammerHAI sollte ursprünglich 2026 starten, jetzt Anfang 2027. Viele Betreiber veröffentlichen keine Angaben zu GPUs oder Megawatt, die Zahlen sind deshalb lückenhaft und nicht direkt vergleichbar. Aufgenommen haben wir Standorte mit nennenswerter KI-Rechenleistung, die in Betrieb, im Bau oder offiziell angekündigt sind. Reine Absichtserklärungen und Bewerbungen um EU-AI-Gigafactories fehlen. Preise für Rechenleistung vergleicht dieser Ratgeber nicht.
Quellen
- Deutsche Telekom: Deutschlands erste KI-Fabrik für die Industrie geht in München offiziell in Betrieb, 04.02.2026, telekom.com
- Forschungszentrum Jülich: Europe's First Supercomputer Reaches 1 ExaFLOP/s, 17.11.2025, fz-juelich.de
- TOP500: Liste vom Juni 2026, top500.org
- Fraunhofer IAIS: JUPITER AI Factory Brings Exascale Power to Business and Science, 12.03.2025, iais.fraunhofer.de
- HLRS: HammerHAI Collaborates with NVIDIA Inception, 21.10.2026, hlrs.de
- HLRS: EuroHPC JU Signs Contract to Deploy AI Supercomputer HammerHAI, 16.03.2026, hlrs.de
- Schwarz Digits: Spatenstich in Lübbenau, 17.11.2025, presseportal.de
- Polarise: Polarise Builds Artificial Intelligence Data Center in Amberg, 10.03.2026, polarise.eu
- Microsoft: Spatenstich für Rechenzentrums-Cluster in Nordrhein-Westfalen, 12.03.2026, news.microsoft.com
- Google: €5.5 Billion Investment in Germany, including AI Infrastructure, 11.11.2025, googlecloudpresscorner.com
- EuroHPC JU: EuroHPC Joint Undertaking launches AI Gigafactories call, 30.07.2026, eurohpc-ju.europa.eu
- US Code, 18 U.S.C. § 2713 (CLOUD Act): Required preservation and disclosure of communications and records, law.cornell.edu
- Alle weiteren Quellen je Standort stehen in den Kacheln der Karte und in den verlinkten Lexikonbeiträgen.
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