Infineon eröffnet weltweit größte Leistungshalbleiterfabrik in Dresden

Jochen Hanebeck eröffnete am 2. Juli in Dresden die weltweit größte Fabrik für Leistungshalbleiter: fünf Milliarden Euro Investition, rund 1.000 neue Arbeitsplätze, fertiggestellt drei Monate vor dem geplanten Termin. Einen Tag zuvor hatte Deutschland als erstes EU-Mitglied 14 Halbleiterprojekte bei der EU-Kommission eingereicht. Hinter diesen Meldungen steckt ein strategisches Paradox: Für die Chips, mit denen KI-Modelle trainiert werden, hat Europa noch keine Antwort.

Was in Dresden produziert wird

Infineons Smart Power Fab ist eine 300-Millimeter-Waferfabrik, nach eigenen Angaben die modernste und flexibelste ihrer Art in Europa. Produziert werden Leistungshalbleiter: Chips, die keine Berechnungen ausführen, sondern Strom steuern. Sie regeln die Batterieleistung in Elektrofahrzeugen, wandeln Wechselstrom in Windkraftanlagen und Solaranlagen um und versorgen die Server in KI-Rechenzentren mit geregelter Energie. Das Werk kommt ohne Erdgas aus; rund 90 Prozent des eingesetzten Wassers werden im Kreislauf wiederverwendet.

Von den fünf Milliarden Euro stammt rund eine Milliarde aus Mitteln des EU Chips Act, dem ersten Großprojekt, das unter diesem Programm in Deutschland in Betrieb geht. Das Rechenzentrumsgeschäft, das Leistungshalbleiter für die Stromversorgung von KI-Serverfarmen liefert, wuchs bei Infineon von 250 Millionen Euro im Geschäftsjahr 2024 auf rund 700 Millionen Euro 2025. Für 2026 prognostiziert das Unternehmen 1,5 Milliarden Euro, für 2027 bereits 2,5 Milliarden Euro. Der Bereich macht derzeit rund zehn Prozent des Gesamtumsatzes aus und wächst schneller als alle anderen Segmente.

Strom regeln statt KI trainieren

Infineons strategisches Etikett für diesen Markt lautet „Powering AI“. Das ist keine Metapher, sondern eine Unterscheidung: Infineon liefert die Chips, die den Strom in Rechenzentren regulieren, nicht die Chips, auf denen KI-Modelle tatsächlich rechnen. Nvidias Hochleistungsprozessoren für das Training großer Sprachmodelle hat kein europäisches Unternehmen im Sortiment. Ein modernes KI-Rechenzentrum verbraucht 100 bis 500 Megawatt. Ein Großteil davon entfällt auf Umwandlung und Regelung der Energie, genau dort sitzt Infineon in der Wertschöpfungskette.

Joachim Ragnitz vom Ifo Institut Dresden hält die staatliche Förderung für eine „zweitbeste Lösung“. Die entscheidende Frage, so Ragnitz, sei, wie Infineon seine Produktion nach dem Auslaufen der Subventionen wirtschaftlich aufrechterhalten kann. Strukturell offenbart sich die Lücke in einem anderen Verhältnis: Die USA installieren nach Experteneinschätzung jährlich viermal mehr neue Rechenzentrumskapazität, als Deutschland insgesamt besitzt. Der Abstand wächst.

Das IPCEI-Paket, das Bundeswirtschaftsministerium am 1. Juli bei der EU-Kommission einreichte, soll einen anderen Teil dieser Lücke schließen. Das Programm „Important Project of Common European Interest. Advanced Semiconductor Technologies“ (IPCEI AST) umfasst 35 deutsche Projekte mit 3,8 Milliarden Euro Bundesförderung und einem Gesamtinvestitionsvolumen von knapp zehn Milliarden Euro. Koordiniert wird es gemeinsam mit den Niederlanden und Frankreich; 17 EU-Mitgliedstaaten sind beteiligt. Das Bundeswirtschaftsministerium nennt explizit „hochinnovative KI-Chips, die den heutigen Stand der Technik deutlich übertreffen“ als Projektziel. Das wäre das erste Mal, dass Europa in dieser Kategorie eine eigene Basis aufbaut.

Wo Europa tatsächlich unersetzbar ist

Kein 3-Nanometer-Chip der Welt entsteht ohne deutsche Komponenten. Carl Zeiss SMT in Oberkochen liefert die Optik für EUV-Lithografiemaschinen, Trumpf in Ditzingen die Laserlichtquellen für denselben Prozess. In beiden Teilbereichen haben diese Unternehmen de facto einen Weltmarktanteil von 100 Prozent: TSMC in Taiwan, Samsung in Südkorea und Intel in den USA sind auf diese Zulieferer angewiesen. Wenn Zeiss oder Trumpf ausfallen, stehen die Hochleistungslinien der Weltchipproduktion still.

Ein zweiter europäischer Weg führt über andere Chiparchitekturen. Das Fraunhofer-Institut für Angewandte Festkörperphysik und das Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen bauen in Heilbronn das Chipdesign-Zentrum „FIZ Chip AI“ auf, gefördert von der Dieter Schwarz Stiftung. Schwerpunkt sind neuromorphe Prozessoren, die mit zeitlichen Signalimpulsen statt mit kontinuierlichen Spannungspegeln arbeiten. Fraunhofer IIS hat mit dem SENNA-Chip eine erste Referenzarchitektur entwickelt: 1.024 künstliche Neuronen auf weniger als elf Quadratmillimetern, Reaktionszeiten unter 20 Nanosekunden. Diese sogenannten Spiking Neural Networks sind besonders energieeffizient und eignen sich für KI-Anwendungen direkt auf Endgeräten und in der Industrie. Für das Training großer Sprachmodelle mit milliardenfachen Matrixoperationen sind sie nicht ausgelegt, das ist eine andere Aufgabe.

Das niederländische Startup Axelera AI verfolgt einen dritten Weg: kommerzielle Inferenzchips, die fertig trainierte KI-Modelle in der Praxis ausführen. Im Februar 2026 sammelte das Unternehmen 250 Millionen US-Dollar ein, angeführt von Innovation Industries, mit BlackRock als neuem Investor, womit sich die Gesamtfinanzierung auf über 450 Millionen Dollar erhöhte. CEO Fabrizio Del Maffeo kündigte an, das Kapital in die Massenfertigung des „Europa“-Chips zu stecken, der auf energieeffiziente industrielle KI-Anwendungen ausgerichtet ist. Axelera richtet sich damit an den Inferenzmarkt, nicht an den Trainingschip-Bereich.

Bis zur IPCEI-Genehmigung in Brüssel

Die EU-Kommission muss die 14 deutschen Voranmeldungen für IPCEI AST beihilferechtlich prüfen und genehmigen, bevor die Fördergelder fließen. Das Vorgängerprogramm IPCEI Mikroelektronik brauchte von der Notifizierung bis zur Genehmigung rund ein Jahr, anschließend dauerte es weitere zwölf bis achtzehn Monate bis zum Produktionsanlauf. Für IPCEI AST bedeutet das realistischerweise einen Produktionsbeginn frühestens 2028.

Die Frage, die Infineon, Fraunhofer und Axelera zusammen nicht beantworten, lautet: Wer in Europa baut die Chips, mit denen die nächste Generation von KI-Modellen trainiert wird? Nvidia kontrolliert heute über 80 Prozent des Marktes für KI-Trainingsprozessoren, AMD ist ein distanzierter Verfolger. Ein europäischer Anbieter fehlt in dieser Kategorie vollständig. Das IPCEI-Ziel lässt hoffen, dass sich das bis Ende des Jahrzehnts ändert. Wie groß dieser Chip-Ehrgeiz in den 35 Projekten wirklich ist, wird sich erst zeigen, wenn Brüssel die Antragsunterlagen prüft.