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Rechenzentren in Deutschland wachsen rapide, genauso aber auch gesetzliche und planungsrechtliche Vorgaben, etwa zur Nutzung grünen Stroms wie zur Abgabe der Abwärme. Die Infrastruktur dafür hinkt regulär hinterher, entsprechend quellen Frustrationen auf zwischen Betreibern, Kommunalverwaltungen und der Politik.
Kristina Sinemus, Hessens Digitalministerin (CDU), befasst sich seit 2019 genau mit diesem Spannungsfeld. Sie spricht mit Ulrike Ostler, Chefredakteurin von DataCenter-Insider, über politische, gesetzliche und wirtschaftliche Herausforderungen des Datacenter-Booms, über Deutschlands schleppende Ditigitalisierungsinitativen und über die Gefahr, im internationalen Wettbewerb um KI-Innovationen abgehängt zu werden.
Was sind Lösungsansätze? Wo kann ein aktiver Dialog zwischen den Stakeholdern helfen, wo muss die Bundespolitik tatkräftig anpacken? Wie tragfähig sind Leuchtturmprojekte und können innovative Anwendungsoptionen den Rückstand bei der Entwicklung erfolgreicher KI-Modelle ausgleichen?
Artikel zum Thema:
Gesprächspartnerin: Dr. Kristina Sinemus, Digitalministerin, Hessen.
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Rechenzentren in Deutschland wachsen rapide, genauso aber auch gesetzliche und planungsrechtliche Vorgaben, etwa zur Nutzung grünen Stroms wie zur Abgabe der Abwärme. Die Infrastruktur dafür hinkt regulär hinterher, entsprechend quellen Frustrationen auf zwischen Betreibern, Kommunalverwaltungen und der Politik.
Kristina Sinemus, Hessens Digitalministerin (CDU), befasst sich seit 2019 genau mit diesem Spannungsfeld. Sie spricht mit Ulrike Ostler, Chefredakteurin von DataCenter-Insider, über politische, gesetzliche und wirtschaftliche Herausforderungen des Datacenter-Booms, über Deutschlands schleppende Ditigitalisierungsinitativen und über die Gefahr, im internationalen Wettbewerb um KI-Innovationen abgehängt zu werden.
Was sind Lösungsansätze? Wo kann ein aktiver Dialog zwischen den Stakeholdern helfen, wo muss die Bundespolitik tatkräftig anpacken? Wie tragfähig sind Leuchtturmprojekte und können innovative Anwendungsoptionen den Rückstand bei der Entwicklung erfolgreicher KI-Modelle ausgleichen?
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