Die meisten Menschen denken beim Thema Energiewende an Solarmodule, Windkraftanlagen und Elektrofahrzeuge. Damit bleibt jedoch der Sektor mit dem weltweit größten Energieverbrauch unbeachtet: die Industrie. Auf sie entfallen fast 40 Prozent des weltweiten Endenergiebedarfs – der größte Anteil unter allen Sektoren. Und obwohl die Elektrifizierung voranschreitet, geschieht die Umstellung nicht schnell genug: Die weltweiten Elektrifizierungsraten stagnieren bei etwa 20 Prozent. Das bedeutet: Rund 80 Prozent des Bedarfs müssen weiter mit fossilen Brennstoffen gedeckt werden.
Darüber hinaus entfällt auf die Industrie mit rund zwei Dritteln auch der Löwenanteil des gesamten Wachstums des Energiebedarfs. Das macht sie zu einem vorrangigen Ziel für Verbesserungen der Energieeffizienz.
Eine neue Generation von Technologien, speziell die physische KI, entwickelt sich zu einem entscheidenden Wegbereiter für die weitere Elektrifizierung, mehr Energieeffizienz und – durch eine geringere Abhängigkeit von fossilen Brennstoffen – Energiesicherheit in allen Branchen, vor allem in der industriellen Fertigung.
Die Rolle physischer KI in der Fertigung
Die physische KI läutet einen grundlegenden Wandel in der Industrietechnologie ein und bringt KI aus digitalen Umgebungen in Fabriken, Gebäude und Stromnetze. Dank einer Kombination aus Sensorik, Vernetzung und Echtzeit-Inferenz sind Maschinen nun in der Lage, ihre physische Umwelt wahrzunehmen, autonom Entscheidungen zu treffen und eigenständig zu handeln.
Abbildung 1: Anteil der Industrie am Wachstum des Energiebedarfs
Quelle: IEA Energy Efficiency, 2025. Anstieg des weltweiten Endenergieverbrauchs 2019 bis 2024 (ca. 25 EJ).
Die Einführung physischer KI verläuft in drei Phasen. Die erste Phase umfasst die „Pick-and-Place“-Automatisierung, vorausschauende Instandhaltung sowie industrielle Sensorik und ist bereits weitgehend abgeschlossen. In der zweiten Phase, die derzeit aktiv erprobt wird, liegt der Schwerpunkt auf KI-gestütztem Design, fortschrittlicher Prozessüberwachung und digitalen Zwillingen. Die dritte Phase sieht die Zusammenarbeit mehrerer Roboter und Menschen sowie „Weltmodell“-Simulationen vor, bei denen die KI physikalische Bedingungen so gut erfassen kann, dass sie ganze Werksumgebungen autonom steuern kann (siehe Abbildung 2). Ein Anteil im mittleren einstelligen bis niedrigen zweistelligen Prozentbereich der Gesamtumsätze führender Fabrikautomationsanbieter wird bereits mit KI-Funktionen erzielt. KI ist in einem erheblichen Teil neu eingeführter Produkte integriert.
Abbildung 2: KI wird bereits in die industrielle Fertigung integriert
Quellen: Siemens, Robeco, 2026.
Anwendungsfälle für KI – was die Branchenführer entwickeln
Bei Gesprächen mit Führungskräften führender Industrietechnologieanbieter hat sich gezeigt, dass ein Wettlauf um die Kontrolle über den physischen KI-Stack im Gange ist. Dabei wird dem Energiemanagement hohe Priorität eingeräumt.
Wenn KI eine schnelle Datenverarbeitung und Inferenz ermöglicht, also als Gehirn fungiert, dann entsprechen die Antriebssysteme in Robotern den Muskeln. Antriebe, die Energie in Bewegung umwandeln, sind ein zwar weniger beachteter, aber sich rasch entwickelnder Aspekt der Energieeffizienz in Fabriken. Elektromotoren in Robotergelenken erreichen isoliert betrachtet einen Wirkungsgrad von etwa 80 Prozent. Dieser Wert sinkt aber auf etwa 40 Prozent, sobald Getriebe und Kraftübertragungssysteme mit einbezogen werden. KI-optimierte Bewegungsplanung ist daher ein wirkungsvoller Hebel zur Steigerung der Effizienz, ebenso wie Hardware-Upgrades.
Unternehmen mit Lösungen für das Energieproblem – beispielsweise fortschrittlichen Motorkonstruktionen, Leistungselektronik und KI-gestützter Bewegungsoptimierung – sichern sich einen technologischen Wettbewerbsvorteil für die nächste Ära der Industrie.
Die Industrie ist ein ideales Anwendungsfeld für Technologien wie physische KI, die eine Steigerung der Energieeffizienz erzielen und die Energieverschwendung verringern sollen. Es geht jedoch nicht nur um die Einführung von KI. Die führenden Industrieunternehmen von morgen werden sich dadurch auszeichnen, dass sie physische KI effizient einsetzen – indem sie intelligente „Gehirne“ mit energieintensiven „Muskeln“ kombinieren.
Unterschiedliche Optimierungsmöglichkeiten
Auf Werksebene entscheiden die „Muskeln“ der physischen KI – Antriebe, Motoren und Robotersysteme – über den Energiebedarf. Wegen der zunehmenden Elektrifizierung der Fertigung und der immer stärkeren Automatisierung durch KI entwickelt sich der Stromverbrauch zu einem zentralen
Wettbewerbsfaktor. Gleichzeitig bestimmen die „Gehirne“ – Halbleiter, KI-Modelle und Steuerungssoftware – darüber, wie effektiv die Energie genutzt wird. Das stärkt die Nachfrage nach energieeffizienten Chips, fortschrittlichen Steuerungssystemen und Optimierungssoftware.
Physische KI-Systeme benötigen hochwertige Betriebsdaten aus realen Anwendungen, um die Leistung unter realen Rahmenbedingungen zu optimieren. Viele etablierte Unternehmen, die über Daten- und Fertigungsplattformen verfügen, nutzen diese Chance und gehen Partnerschaften mit führenden Anbietern von KI-Technologie ein, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.
KI-gestützte Produktivitätsverbesserungen lassen sich jedoch auch in anderen Bereichen des Fabrikbetriebs erzielen – zum Beispiel bei der Energieverteilung und dem Energiemanagement über intelligente Stromnetze sowie Speicher- und Leistungselektronik, die eine zuverlässige und flexible Stromversorgung ermöglichen.
Angesichts des immer umfassenderen Einsatzes von KI dürfte aus Investorensicht eine langjährige Expertise in allen Bereichen der Energiewertschöpfungskette dabei helfen, genau die Unternehmen zu identifizieren, die am besten positioniert sind, um durch die Integration und Nutzung von KI-Technologien ihren Energiehaushalt und ihr künftiges Wachstum zu optimieren.
