Jupiter: Europas schnellster Supercomputer steht in Deutschland

Wo früher Braunkohle abgebaut wurde, entstehen heute digitale Welten. Das rheinische Jülich schreibt Tech-Geschichte. Am 5. September 2025 wurde „Jupiter“ eingeweiht – Europas erster Exascale-Supercomputer und der viertschnellste Rechner der Welt. Mit über einer Trillion Rechenoperationen pro Sekunde fordert Jupiter die USA und China heraus.

Ein Computer mit der Kraft von einer Million Smartphones

Jupiter ist mehr als nur ein Computer. Ausgestattet mit 24.000 GH200 Grace Hopper Superchips des US-Herstellers Nvidia erreicht das System 793 PetaFLOP/s. Noch in diesem Jahr wird Jupiter die magische Grenze von einem Exaflop pro Sekunde durchbrechen. Das entspricht der Rechenleistung von einer Million Smartphones oder einem Stapel Telefone so hoch wie der Mount Everest.

Jupiter ist aber nicht nur schnell, sondern auch ausgesprochen sparsam. Mit 60,62 GigaFLOP/s pro Watt ist er der energieeffizienteste Exascale-Rechner der Welt. Das bedeutet, er schafft über 60 Milliarden Rechenoperationen pro Sekunde mit nur einem Watt Strom. 

Vom Wetter bis zur Medizin: Jupiter lässt sich vielseitig einsetzen. So können Klimamodelle lokale Extremwetterereignisse wie Starkregen präziser vorhersagen, die Entwicklung von Medikamenten lässt sich von Jahren auf Monate verkürzen, und die Entwicklung nachhaltiger Energiesysteme erhält einen Extra-Schub.

Europas Antwort im KI-Wettkampf

Besonders wichtig ist Jupiters Rolle im KI-Training. Als erster europäischer Supercomputer, der international wettbewerbsfähige KI-Modelle trainieren kann, bricht er das bisherige Monopol der USA und China. Das System kann große Sprachmodelle wie ChatGPT oder Gemini in weniger als einer Woche trainieren – eine Aufgabe, die früher Monate dauerte.

Die Jupiter AI Factory wird zum zentralen Hub für das Training von Large Language Modellen direkt unter EU-Recht. Das ermöglicht eine europäische Datensouveränität und reduziert die Abhängigkeit von US- oder chinesischen Systemen. Janis Hecker vom Digitalverband Bitkom prognostiziert: „Wenn die Rechenleistung erst einmal da ist, könnten viel mehr Ideen für Start-ups und Unternehmen im Bereich der künstlichen Intelligenz entstehen.“

Deutschland im globalen Ranking

Während Jupiter Europas ersten Exascale-Computer darstellt, operieren in den USA bereits drei Systeme dieser Klasse: El Capitan, Frontier und Aurora. Gut zu wissen: China meldet seine Supercomputer seit 2024 nicht mehr an die Top500-Liste, besitzt aber vermutlich mehrere Exascale-Systeme. Diese Geheimhaltungsstrategie unterstreicht die Bedeutung von Supercomputern.

Massive Investitionen erforderlich

Trotz des Erfolgs von Jupiter zeigt eine aktuelle Deloitte-Studie die enormen Herausforderungen auf: Deutschland muss bis 2030 seine Rechenzentrumskapazität verdreifachen, um den wachsenden KI-Bedarf zu decken. Dies erfordert Investitionen von bis zu 60 Milliarden Euro.

Doch nicht nur das Geld ist das Problem. Mit Wartezeiten von bis zu sieben Jahren für Stromnetzanschlüsse neuer Rechenzentren gehört Deutschland zu den langsamsten Ländern weltweit. Zum Vergleich: In den USA dauert es nur 1–3 Jahre. Ohne massive Investitionen droht Deutschland eine Kapazitätslücke von 1,4 Gigawatt – etwa 30 % der prognostizierten Nachfrage bis 2030.

Fazit: Sprungbrett für die digitale Zukunft

Jupiter beweist: Deutschland kann Weltklasse-Technologie entwickeln und betreiben. Der Supercomputer ist jedoch nur der Anfang. Um im globalen KI-Rennen bestehen zu können, muss Deutschland seine Rechenkapazität massiv ausbauen, Netzanschlüsse beschleunigen, Public-Private-Partnerships stärken und strukturelle Hindernisse beseitigen.

Die nächsten fünf Jahre entscheiden, ob Deutschland seine traditionelle Innovationskraft ins digitale Zeitalter überführen kann. Mit Jupiter hat Deutschland bewiesen, dass es ganz vorne mitspielen kann – jetzt muss die Politik die Weichen für eine starke digitale Zukunft stellen. Der Countdown läuft.

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Glossar: 

Exascale-Supercomputer: Ein Hochleistungsrechner, der mindestens eine Trillion Rechenoperationen pro Sekunde ausführen kann. Zum Vergleich: Ein moderner Laptop schafft etwa eine Milliarde Operationen pro Sekunde. Ein Exascale-Computer ist somit eine Milliarde Mal schneller.

FLOP/s (Floating Point Operations per Second): Maßeinheit für die Rechengeschwindigkeit von Computern. Ein PetaFLOP entspricht einer Billiarde Rechenoperationen pro Sekunde. Diese enormen Zahlen sind notwendig, um komplexe KI-Modelle zu trainieren, die Millionen von Parametern gleichzeitig berechnen müssen.

Nvidia GH200 Grace Hopper: Hochleistungs-Superchips, speziell für KI-Anwendungen und wissenschaftliche Berechnungen entwickelt. 

Quellen: Forschungszentrum Jülich, Deloitte-Studie „KI-Infrastruktur“, Tagesschau, ZDF heute, Heise Online