China ist schon weiter. Europa schreibt noch.

Im August 2026 erklärt Siemens-Chef Roland Busch in einem Interview, warum ihm eine verbreitete europäische Erklärung für Chinas industrielle Stärke zu kurz greift. Natürlich gebe es dort Subventionen, natürlich unterschiedliche Wettbewerbsbedingungen. Wer den Erfolg chinesischer Unternehmen aber allein darauf zurückführe, unterschätze inzwischen deren technologische Fähigkeiten. China habe gute Ingenieure, starke Unternehmen und sei vor allem schnell darin, neue Technologien zu übernehmen.

Dann zieht Busch den Vergleich zu Europa. Wenn hier ein AI Act oder ein Data Act ausgehandelt werde, dauere das vielleicht zwei Jahre. Während dieser Zeit hätten sich KI-Modelle bereits sechs- oder achtmal weiterentwickelt. Wenn Europa mit seiner Regulierung fertig sei, sei der Gegenstand schon wieder weitergezogen. Die Welt am Sonntag macht daraus eine ziemlich eingängige Geschichte: China hängt Deutschland ab, und ein Siemens-Chef nennt den unbequemen Grund.

Das ist ein guter Ausgangspunkt für einen Fall. Nur noch kein Befund.

Denn schon beim ersten Nachsehen bekommt Buschs Argument einen Riss. Seine sechs oder acht Entwicklungssprünge lassen sich nicht als belastbare Maßeinheit verifizieren, und auch der behauptete Zusammenhang zwischen europäischer Regulierung und chinesischer Wettbewerbsfähigkeit ist damit keineswegs bewiesen. Vor allem braucht man China für den interessanteren Teil seiner Behauptung überhaupt nicht. Man kann sich schlicht ansehen, wie lange Europa tatsächlich benötigt hat, um künstliche Intelligenz zu regulieren – und was währenddessen mit künstlicher Intelligenz passiert ist.

Die Europäische Kommission legte ihren ersten Vorschlag für den AI Act am 21. April 2021 vor. Ende 2023 erzielten Parlament und Rat eine politische Einigung, 2024 wurde die Verordnung verabschiedet und trat am 1. August desselben Jahres in Kraft. Danach folgte keine schlagartige Anwendung, sondern eine gestaffelte Einführung. Erste Vorschriften galten ab Februar 2025, Regeln für General-Purpose-AI-Modelle folgten im August 2025, der größte Teil des Regelwerks wurde am 2. August 2026 anwendbar. Vom ursprünglichen Vorschlag bis zu diesem Punkt waren also nicht zwei, sondern gut fünf Jahre vergangen.

Fünf Jahre sind allerdings noch kein Organisationsversagen. Gesetze brauchen Zeit, insbesondere wenn sie Grundrechte berühren, wirtschaftliche Interessen gegeneinander abwägen und für einen ganzen Binnenmarkt funktionieren sollen. Parlamente beraten, Regierungen verhandeln, Fachleute werden angehört, Rechtsfolgen geprüft und Kompromisse ausgehandelt. Man könnte diese Abläufe beschleunigen, aber man kann sie nicht vollständig entfernen, ohne etwas anderes zu verlieren. Die interessantere Frage war deshalb nicht, warum Europa fünf Jahre brauchte. Wir wollten wissen, was in diesen fünf Jahren mit dem Gegenstand geschah, über den dort verhandelt wurde.

Der Vorschlag vom April 2021 entstand in einer anderen KI-Welt. ChatGPT war noch nicht veröffentlicht, generative KI kein Massenphänomen und die später so zentrale Debatte über große universell einsetzbare Modelle stand nicht im Mittelpunkt des Regelwerks. Während Europa über Risikoklassen, verbotene Anwendungen und Anforderungen an Hochrisikosysteme verhandelte, veränderte sich genau dieser Gegenstand. Große Sprach- und Foundation-Modelle wurden leistungsfähiger, generative KI erreichte ein Massenpublikum und Unternehmen begannen Anwendungen zu entwickeln, für die das ursprüngliche Regelungsmodell nicht einfach nur eine weitere Variante desselben Problems vor sich hatte.

Eigentlich erwarteten wir jetzt den Beleg für Buschs These. Ein Verfahren beginnt mit einem Bild seiner Umwelt, arbeitet dieses Bild mehrere Jahre lang ab und liefert schließlich eine Antwort auf eine Welt, die inzwischen eine andere geworden ist.

Nur tat Europa genau das nicht.

Das Europäische Parlament nahm die Veränderung wahr. Als es im Juni 2023 seine Verhandlungsposition verabschiedete, enthielt diese ausdrücklich neue Regeln für Foundation Models und generative KI. Das Parlament bezeichnete Foundation Models selbst als eine neue Entwicklung und reagierte damit auf einen Gegenstand, der sich während des laufenden Gesetzgebungsverfahrens verändert hatte. In den weiteren Verhandlungen wurden daraus schließlich die Regeln für General-Purpose-AI-Modelle des endgültigen AI Act.

Das verändert den Fall erheblich. Die einfache Geschichte vom langsamen Europa, das jahrelang auf denselben Akten sitzt, während China draußen die Zukunft baut, trägt nicht besonders weit. Das europäische Verfahren beobachtete seine Umwelt. Es erkannte eine technologische Verschiebung und baute sie in die laufende Regulierung ein. Deshalb wurde die Recherche für uns interessanter. Denn wenn das Problem weder fehlende Beobachtung noch schlichtes Ignorieren technologischer Entwicklung war, blieb die Frage, warum Buschs Beschreibung trotzdem so plausibel wirkte.

Also haben wir die Zeitachse weiterverfolgt.

Während Foundation Models Eingang in das Regelwerk fanden, blieb die Entwicklung nicht stehen. Leistungsfähigkeit, Kosten und Einsatzmöglichkeiten der Modelle veränderten sich weiter. Stanford dokumentiert beispielsweise, wie schnell sich Leistungsabstände zwischen führenden Modellen verschoben und wie drastisch die Kosten für bestimmte KI-Leistungsniveaus innerhalb weniger Jahre fielen. Der AI Index 2026 beschreibt inzwischen Benchmarks, deren Schwierigkeiten innerhalb erstaunlich kurzer Zeit von neuen Modellen überwunden wurden. Die genaue Zahl von sechs oder acht Entwicklungsschritten bleibt damit Buschs Zuspitzung. Die wesentlich wichtigere Beobachtung hält jedoch: Die technologische Veränderung vollzieht sich teilweise in Zeiträumen von Monaten, während Regulierung notwendigerweise in längeren Zyklen arbeitet.

Noch deutlicher wurde das Verhältnis, als wir nicht beim fertigen AI Act aufhörten.

Im November 2025 legte die Europäische Kommission bereits den sogenannten Digital Omnibus vor. Teile der gerade erst verabschiedeten Regulierung sollten vereinfacht, administrative Belastungen reduziert und bestimmte Anwendungstermine besser mit der Verfügbarkeit technischer Standards und Unterstützungsinstrumente abgestimmt werden. Im Mai 2026 wurde darüber eine politische Einigung erzielt. Am 27. Juli 2026 trat der AI Omnibus in Kraft. Für bestimmte Hochrisiko-KI-Systeme wurden Anwendungstermine bis Dezember 2027 verschoben, für bestimmte in regulierte Produkte integrierte Systeme teilweise bis August 2028.

Damit lag schließlich eine ziemlich eigentümliche Zeitachse vor uns. Europa begann 2021 mit der Regulierung eines technologischen Gegenstands. Während des Gesetzgebungsverfahrens veränderte sich dieser Gegenstand so stark, dass neue Modellklassen in die Regulierung aufgenommen wurden. 2024 trat das daraus entstandene Gesetz in Kraft. Während seine Bestimmungen schrittweise anwendbar wurden, sammelte die EU neue Erfahrungen mit Umsetzung, Standards und technologischer Entwicklung und begann 2025 bereits wieder mit einer Anpassung. Im Juli 2026 trat diese Änderung in Kraft – wenige Tage bevor der ursprüngliche AI Act einen seiner zentralen Anwendungstermine erreichte.

Wir hatten bei China angefangen und nach europäischer Langsamkeit gesucht. Was wir fanden, war weniger bequem.

Das Problem liegt nicht zwingend darin, dass ein Verfahren schlecht funktioniert. Der AI Act liefert dafür sogar ein ziemlich gutes Gegenbeispiel: Die technologische Veränderung wurde bemerkt, während der Bearbeitung aufgenommen und später erneut zum Anlass für Anpassungen genommen. Das Verfahren reagierte. Nur beseitigte diese Reaktion nicht den grundlegenden Unterschied zwischen zwei Geschwindigkeiten.

Ein Regelungsverfahren braucht Zeit, um aus Beobachtungen verbindliche Entscheidungen zu machen. Sein Gegenstand benötigt diese Zeit nicht.

Damit verändert sich auch Buschs China-Vergleich. Aus der Recherche lässt sich nicht seriös ableiten, dass europäische Regulierung Chinas technologischen Aufstieg verursacht oder Europa deshalb zwangsläufig zurückfällt. Dazu müssten Innovationsleistung, Investitionen, Marktstrukturen, Subventionen, Kapital, industrielle Kapazitäten und viele weitere Faktoren untersucht werden. Was sich aber beobachten lässt, ist ein strukturelles Problem, das hinter Buschs Zuspitzung liegt: Die Bearbeitungszeit eines Systems kann länger sein als die Stabilitätsdauer der Annahmen, auf denen diese Bearbeitung beruht.

Das ist etwas anderes als Bürokratie.

Ein Verfahren kann sorgfältig arbeiten. Informationen können ankommen. Beteiligte können Veränderungen wahrnehmen und vernünftig darauf reagieren. Trotzdem kann sich während der Bearbeitung die Referenz verschieben, auf die das entstehende Ergebnis zielt. Je schneller sich der Gegenstand verändert, desto häufiger muss das Verfahren während seiner eigenen Laufzeit nachführen. Die Anpassung wird damit nicht zum Abschluss der Bearbeitung, sondern möglicherweise zum Beginn ihres nächsten Zyklus.

China war damit nicht die Antwort auf unseren Fall. China war der Hinweis darauf.

Und das macht die Sache größer als den AI Act. Dasselbe Verhältnis kann entstehen, wenn ein Unternehmen ein Jahr an seiner KI-Strategie arbeitet, während sich Modelle und Kosten innerhalb dieses Jahres fundamental verändern; wenn eine IT-Architektur beschlossen wird, deren technische Annahmen während des Rollouts altern; oder wenn ein Transformationsprogramm nach zwei Jahren zuverlässig den Zielzustand erreicht, den die Organisation zwei Jahre zuvor für ihre Zukunft gehalten hat.

Organisationen müssen die Welt für einen Moment anhalten, um über sie entscheiden zu können. Die Welt hat dieser Arbeitsteilung bisher nicht zugestimmt.