Eine Frage höre ich immer wieder: Wird OVHcloud eines der AI-Gigafactory-Projekte unterstützen und sich einem der Konsortien anschließen, die sich gerade in Frankreich bilden?

Für uns gibt es nur einen Weg, uns an der AI Gigafactory zu beteiligen: ein eigenes, neues Konsortium mit großen GPU-Usern wie OVHcloud, OVHai, Shadow, Qwant, Gladia und Dragon LLM sowie weiteren Start-ups und Unternehmen aus unserem Ökosystem als Mitglieder.

Unser Kurs im Bereich KI ist Teil des strategischen Plans Step Ahead, den ich unseren Kund:innen auf dem Summit 2025 vorgestellt habe und den ich seit meiner Rückkehr an die Spitze von OVHcloud vor 11 Monaten umsetze. Die AI-Komponente dieser Strategie stützt sich auf fünf Ebenen:

1. Die GPUs in unseren Rechenzentren
2. Die Orchestrierung der GPUs
3. Tokens as a Service
4. AI-PaaS
5. AI-SaaS

Heute verfügen wir in unseren Rechenzentren über 250 MW, die sofort für den Einsatz von GPUs genutzt werden können. Damit können wir schnell starten und anschließend hochskalieren, um den Plan umzusetzen. Die Systeme zur Steuerung dieser GPU-Ebenen – sowohl für das Training als auch für die Inferenz – haben wir bereits entwickelt und nutzen sie auch schon. Bei Tokens aaS erweitern wir unseren Katalog kontinuierlich auf Basis von Open-Source-Modellen. Zudem haben wir mit Dragon LLM und Gladia begonnen, eigene Modelle zu trainieren, um das breiteste und vielfältigste Angebot in Europa bereitzustellen.

Die künstliche Intelligenz hat die Softwareentwicklung auf den Kopf gestellt. Es braucht neue Tools, neue Entwicklungsansätze und neue Produkte. Wir entwickeln bereits diese Bausteine, um unseren Kund:innen diese neue Generation von AI-PaaS bieten zu können. Und mit OVHai Workspace, vorgestellt auf der VivaTech 2026, verfolgen wir einen neuen Ansatz für Produktivität, digitale Präsenz und die Entwicklung von Unternehmensanwendungen, bei dem künstliche Intelligenz das zentrale Interaktionsmittel ist.

In vielen Punkten ist die Ausschreibung von EuroHPC für AI Gigafactories mit unserer Step Ahead-Strategie vereinbar. Die geforderten GPU-Volumen, der erwartete Umsatz, die technischen Stacks und die anzubietenden Services entsprechen unserer strategischen Roadmap bis 2030. Die Frage, die wir uns stellen, lautet daher: Kann uns die AI Gigafactory helfen, schneller und weiter voranzukommen – mit mehr Mitteln, um das erfolgreich umzusetzen, was wir bereits angestoßen haben?

Drei Aspekte passen nicht zu unserer Strategie

Eine rein nationale Logik

Als europäisches Unternehmen sind wir in Frankreich, Irland, Spanien, Portugal, Italien, Deutschland, Polen und Großbritannien vertreten und betreiben in mehreren dieser Länder eigene Rechenzentren. Unser Denken ist deshalb nicht national, sondern europäisch – denn nur auf dieser Ebene findet sich die kritische Masse an Kund:innen, die AI künftig nutzen werden.

Jede nationale Strategie ist zum Scheitern verurteilt: Es gibt schlicht zu wenige Kund:innen, um Investitionen dieser Größenordnung wirtschaftlich zu machen. Die Nachfrage innerhalb eines Landes reicht aus unserer Sicht nicht aus – wer bestehen will, muss europäisch denken und handeln.

Eine technische Architektur aus den 2000er-Jahren

Das Projekt schreibt vor, dass alles an einem einzigen Ort stattfindet: eine Adresse, ein Stromanschluss, ein Gebäude. Technisch ist dieses Design nicht mehr zeitgemäß. Heute verteilt man Risiken und Anforderungen auf mehrere Standorte, um mehr Redundanz zu erreichen, eine hohe Verfügbarkeit sicherzustellen und alle Arten von Risiken zu reduzieren.

Zwar müssen beim Pre-Training alle GPUs tatsächlich am selben Ort stehen. Für Post-Training und Inferenz gilt das jedoch nicht. Im Gegenteil: Bei der Inferenz ist es besser, mehrere autonome, unabhängige Infrastrukturen zu haben. Dieser Designaspekt ist für uns ein echtes Problem, da er an der Realität der Anforderungen vorbeigeht.

Darüber hinaus muss die gesellschaftliche und ökologische Akzeptanz riesiger Rechenzentrumsprojekte in Europa berücksichtigt werden. Ein Mammutprojekt mit festen Fristen und Vertragsstrafen bei Verzögerungen birgt erhebliche Umsetzungsrisiken.

Öffentliche Aufträge mit Symbolcharakter

Angekündigt waren 30 % des CAPEX. Das stimmt nach wie vor, aber der Teufel steckt im Detail.

Staat und EU verpflichten sich, über fünf Jahre AI für 200 Millionen Euro abzunehmen. Und diese 200 Millionen dürfen höchstens 30 % des CAPEX ausmachen, den die AI Gigafactory investieren muss. Mit anderen Worten: Die AI Gigafactory muss mindestens 600 Millionen Euro allein in GPUs investieren.

Die 200 Millionen werden als Umsatz über fünf Jahre gezahlt, also 40 Millionen pro Jahr. Wenn dieser Umsatz 30 % des Gesamtumsatzes ausmachen soll, würde die AI Gigafactory 120 Millionen Umsatz pro Jahr erzielen. Diesem Umsatz stehen die 600 Millionen an Investitionen gegenüber, die allein die GPUs betreffen. Hinzu kommen der CAPEX für Rechenzentren, Netzwerk und Software sowie sämtliche OPEX einschließlich Personal und Energie.

Es liegt auf der Hand, dass die Zahlen nicht aufgehen. Wir schätzen, dass ein Jahresumsatz zwischen 300 und 400 Millionen nötig ist, um mit 0 % Marge zu arbeiten – zumal auch die schnelle Veralterung der GPUs berücksichtigt werden muss.

Die 40 Millionen pro Jahr decken damit nicht 30 %, sondern lediglich 10 bis 15 % der tatsächlich benötigten Summen ab. Die übrigen 85 bis 90 % der Kapazitäten müssen an andere Kund:innen vermarktet werden – mit einem wenig attraktiven Angebot: ein einziger Standort für alle GPUs, und das ausschließlich in Frankreich.

Jeder weiß, dass der Staat nicht alles finanzieren muss. Es ist Aufgabe der Unternehmen, zu investieren, Kund:innen zu gewinnen und das Risiko zu tragen. Darum geht es nicht. Das Problem ist die Kombination aus vier Einschränkungen, von denen eine alle anderen verschärft: ein nationales Projekt, ein einzigartiger Standort, ein Kunde, der nur 10–15% des Umsatzes ausmacht, und die schnelle Veralterung der GPUs.

Genau an diesem Knackpunkt setzen wir derzeit an: Lassen sich die vier Vorgaben der AI Gigafactory mit unserer Step Ahead-Strategie in Einklang bringen? Unsere Aufgabe ist es, die richtige Balance zwischen Ambition, Anwendungsfällen, Kund:innen, Architektur und Geschäftsmodell zu finden, und dann zu entscheiden, ob die AI Gigafactory für uns ein Beschleuniger sein kann. Die politische Initiative und den europäischen Anspruch, bei KI Tempo zu machen, begrüßen wir ausdrücklich.

Fest steht: Europa braucht eine souveräne KI. Und wir werden sie liefern – mit den fünf AI-Ebenen, die wir derzeit aufbauen, und ganz gleich, wie unsere Entscheidung zur AI Gigafactory ausfällt.