Ein detaillierter Einblick in die EMEA-Ergebnisse unserer 2026 Global Data Insights Survey (GDIS)– und was sie für die Agenda der digitalen Infrastruktur der Region bedeuten.

Eine Region am Scheideweg

Die Entwicklung der AI-Infrastruktur in EMEA ist von einem Widerspruch geprägt: Colocation spielt beim Training von AI-Modellen eine zentrale Rolle, doch bei der Integration der Infrastruktur und bei messbaren Ergebnissen besteht weiterhin Nachholbedarf. Mehr als die Hälfte der Befragten in EMEA gibt an, dass ihre AI-Trainingsdaten in Colocation-Rechenzentren gespeichert sind. Gleichzeitig ist der Anteil vollständig integrierter Hybridinfrastrukturen in EMEA geringer als in allen anderen Regionen. Auch bei der Umsetzung von AI-Initiativen in messbare Geschäftsergebnisse liegt die Region zurück.

Dieses Spannungsverhältnis prägt die EMEA-Ergebnisse der Global Data Insights Survey 2026 von Digital Realty. Die Daten basieren auf 668 Entscheidungsträgern in Europa, dem Nahen Osten und Afrika – als Teil einer globalen Stichprobe von 2.131 Führungskräften aus den Bereichen IT, Netzwerke, Sicherheit und Geschäft – und zeigen eine Region, die sich stark der Umsetzung von AI verschrieben hat, maßgeblich durch Regulierung und Anforderungen an die digitale Souveränität geprägt ist und weiterhin daran arbeitet, die für eine zuversichtliche Skalierung von AI erforderliche Infrastruktur zusammenzuführen.

Der Regulierungsreflex: Datenschutz als entscheidende Einschränkung

Wenn ein einziges Thema EMEA prägt, dann ist es die Regulierung. Auf die Frage nach Hindernissen bei der Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten stuften 49 % der Befragten aus der EMEA-Region Datenschutzbestimmungen als eines ihrer drei größten Hindernisse ein. In einer Welt nach der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) ist das nicht überraschend, doch ihre weitreichende Präsenz ist bemerkenswert. Regulierung ist kein Nischenthema der Compliance, sondern das am häufigsten genannte Hindernis für datengetriebenen Mehrwert.

Dieser starke Einfluss regulatorischer Anforderungen prägt auch viele der weiteren Ergebnisse. Unternehmen in EMEA legen im weltweiten Vergleich am häufigsten Wert auf einen sicheren Datenaustausch von ihren IT-Standorten aus (39 %). Bei der Bewertung von Rechenzentrumsanbietern stufen 52 % der Befragten aus EMEA „einen sicheren Datenaustausch zwischen Nutzern, Netzwerken, Clouds und IT-Anbietern über eine einzige Rechenzentrumsplattform zu ermöglichen“ als eine der wichtigsten Anforderungen ein.

Auch beim Thema Datensouveränität zeigt sich, wie stark diese Anforderungen die Entscheidungen der Unternehmen prägen. Für 33 % der Unternehmen in EMEA ist Sovereign AI eine feste Anforderung. Dabei verbleiben sowohl die Daten als auch die AI-Modelle innerhalb desselben staatlichen Rechtsraums. Weitere 53 % prüfen aktiv entsprechende Optionen. Bei der Entscheidung, wo AI-Workloads gehostet werden sollen, nennen 38 % der Befragten aus EMEA die Einhaltung regulatorischer Anforderungen (z. B. DSGVO, Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA)) als einen der drei wichtigsten Faktoren – der höchste Anteil aller Regionen.

Verteilte Daten: EMEAs zögerliche Akzeptanz

Eine der deutlichsten Divergenzen in der EMEA-Region zeigt sich im Umgang mit verteilten Daten. Nur 84 % der EMEA-Organisationen verfolgen einen verteilten Datenansatz – der niedrigste Wert aller Regionen (Amerika: 93 %, APAC: 88 %) –, während 13 % dies ausdrücklich nicht tun, die weltweit höchste "Nein"-Quote. Weitere 3 % sind sich unsicher.

Diese Zurückhaltung ist vielschichtig. Bei denjenigen, die sich für einen verteilten Datenansatz entscheiden, liegen die Beweggründe eher bei Governance und Strategie: 44 % nennen die IT-Strategie des Unternehmens (weltweit der höchste Wert), 44 % verweisen auf eine bessere Daten-Governance insgesamt und 43 % schätzen die schnellere Verarbeitung. Die Unternehmen in EMEA, die verteilte Datenansätze nutzen, sind durch Kontrolle und architektonische Kohärenz motiviert, nicht durch bloßen Opportunismus. Bei der kleineren Gruppe, die verteilte Datenansätze ablehnt, stehen die Risikominderung (46 % nennen weniger Datenschutzverletzungen) und konsolidierte Systeme (49 % schätzen es, die Zahl der Systeme zu reduzieren, die zum Erfassen und Analysieren von Daten benötigt werden) im Mittelpunkt.

AI: betriebliche Effizienz statt gewagter Wetten

Die AI-Geschichte von EMEA ist von pragmatischer Umsetzungsorientierung geprägt. Die Region liegt bei der aktiven Umsetzung formaler AI-Strategien zur Steigerung der betrieblichen Effizienz und/oder zur Kostensenkung vorn (39 %). Bemerkenswert ist, dass EMEA auch am ehesten über eine formale AI-Strategie zur Einführung eines neuen Geschäftsangebots verfügt (19 %) – doch eine Strategie zu haben und von ihr einen Mehrwert zu erwarten, sind zwei verschiedene Dinge. Was den erwarteten Mehrwert angeht, ist EMEA ganz überwiegend auf Effizienz ausgerichtet: 39 % erwarten, dass AI die Geschäftsabläufe effizienter macht, während nur 19 % AI in Produkte oder Dienstleistungen integrieren. Mit anderen Worten: EMEA-Organisationen planen Innovationen, budgetieren aber für Effizienz; die Strategiepräsentation enthält mutige Vorhaben, doch die Erwartungen an den Return on Investment (ROI) beruhen auf betrieblichen Verbesserungen.

Dass Effizienz für Unternehmen in EMEA an erster Stelle steht, zeigt sich auch daran, wie sie AI heute einsetzen. 21 % setzen AI ein, um personalintensive Aufgaben zu automatisieren – der höchste Anteil aller Regionen. Auch bei den Investitionsprioritäten zeigt sich diese Ausrichtung: In EMEA räumen Unternehmen Investitionen in AI- und Machine-Learning-Technologien weltweit die höchste Priorität ein. 52 % zählen entsprechende Investitionen zu ihren wichtigsten Anforderungen (gegenüber 48 % weltweit). Weitere 46 % priorisieren die Verbesserung ihrer Dateninfrastruktur – ebenfalls der höchste Anteil aller Regionen.

Doch der Reifegrad zeichnet ein ernüchternderes Bild. In EMEA ist der Anteil der Unternehmen auf AI-Reifegradstufe 1 (1 %) und Stufe 2 (6 %) weltweit am höchsten. Lediglich 24 % haben die transformative Stufe 5 erreicht. An ehrgeizigen AI-Zielen mangelt es in EMEA nicht, doch die Transformation ist noch längst nicht abgeschlossen.

Colocation und AI: die besondere Stärke von EMEA

Eine der strategisch wichtigsten Erkenntnisse aus EMEA betrifft den Speicherort von AI-Trainingsdaten. Auf die Frage, wo Trainingsdaten gespeichert sind, geben 51 % der Befragten aus EMEA an, dass sie sich in Colocation-Rechenzentren befinden, verglichen mit 36 % in Amerika und 43 % in APAC.

Diese Ausrichtung auf Colocation erstreckt sich auch auf das Hosting von Modellen. EMEA liegt beim Hosting individuell entwickelter AI-Modelle in privaten Clouds (53 %) und von Foundation-Modellen in lokalen Rechenzentren (35 %) vorn. Zudem betreiben 32 % der Unternehmen in EMEA Open-Source- oder feinabgestimmte Large Language Models (LLMs) On-Premises – der höchste Anteil weltweit. Das Ergebnis ist eine stark hybride AI-Infrastruktur, in deren Zentrum Colocation steht.

AI-Workloads verbreiten sich rasch auf immer mehr Standorte: Derzeit setzen 42 % der Unternehmen in EMEA AI-Projekte an 26 bis 50 % ihrer Standorte ein. Für das kommende Jahr erwarten 41 % einen vergleichbaren Anteil, während 29 % davon ausgehen, dass AI-Projekte dann an 51 bis 75 % ihrer Standorte eingesetzt werden. AI-Anwendungen werden in EMEA zunehmend an verschiedenen Standorten eingesetzt, statt sich auf einen zentralen Standort zu konzentrieren. Damit wächst der Bedarf an verteilten, auf Colocation basierenden Kapazitäten, die dort verfügbar sind, wo sich die Daten befinden.

Investitionszurückhaltung und ROI-Realität

Die AI-Investitionen in EMEA entwickeln sich zurückhaltender als in vergleichbaren Regionen. 15 % der Unternehmen in EMEA werden ihre AI-Investitionen 2026 um weniger als 10 % erhöhen. Die größte Gruppe (36 %) plant moderate Steigerungen um 10–25 %. In EMEA wird stetig investiert, aber nicht explosionsartig.

Das Bild beim ROI fällt entsprechend verhalten aus. Bei der Identifizierung wiederholt einsetzbarer AI-Anwendungsfälle mit großer Wirkung liegt EMEA vorn (41 %). Wenn es jedoch darum geht, messbare Geschäftsergebnisse wie Umsatzsteigerungen oder Kostensenkungen zu erzielen, bildet die Region mit 28 % das Schlusslicht – deutlich hinter dem amerikanischen Kontinent (40 %). Unterdessen geben 4 % an, bislang keinen messbaren AI-ROI erzielt zu haben – weltweit der höchste Wert. EMEA-Organisationen finden zwar funktionierende Muster, tun sich jedoch schwer damit, deren finanziellen Nutzen mit belastbaren Zahlen nachzuweisen, die auch das Topmanagement überzeugen.

Reifegrad der Infrastruktur: Eine Region, die noch immer Verbindungen schafft

Die Integration der Infrastruktur in EMEA hinkt vergleichbaren Regionen hinterher. Nur 19 % geben an, über eine vollständig integrierte Hybridinfrastruktur für öffentliche Cloud, private Cloud, On-Premises und Colocation zu verfügen – weltweit der niedrigste Wert (Amerika: 24 %). Unterdessen berichten 36 % von einer nur begrenzten Integration, und 12 % beschreiben ihre Umgebungen als isoliert und mit geringer oder gar keiner Integration – beides die höchsten Werte aller Regionen.

Ein ähnliches Muster zeigt sich bei der Vernetzung. Nur 5 % der Unternehmen in EMEA geben an, dass dynamische Vernetzung auf Abruf ein zentraler Bestandteil ihrer Architektur ist. Das ist weniger als die Hälfte des Anteils in Amerika (13 %). Weitere 6 % verfolgen überhaupt keine gezielte Vernetzungsstrategie – der höchste Anteil weltweit. In EMEA setzen Unternehmen häufig auf Ad-hoc- oder Punkt-zu-Punkt-Verbindungen (25 %) beziehungsweise auf Ansätze mit nur teilweiser Integration (32 %). Die Architektur entwickelt sich zwar weiter, ist aber noch nicht zu einem einheitlichen Gesamtbild zusammengewachsen.

Trotz dieses vergleichsweise geringen Reifegrads ist der Wille zur Integration deutlich erkennbar: Für 45 % der Befragten in EMEA zählt die Anbindung an die bestehende IT- oder Dateninfrastruktur zu den wichtigsten Kriterien bei der Wahl des Hosting-Standorts für AI-Workloads – der höchste Anteil aller Regionen. Unternehmen in EMEA wissen, dass ihre IT-Landschaft fragmentiert sind. Ihre höchste Priorität ist es daher, Anbieter zu finden, die integrieren können, statt ein weiteres Datensilo hinzuzufügen.

Nachhaltigkeit: Vorgaben zu erneuerbaren Energien, differenzierte Strategie

Das Nachhaltigkeitsprofil von EMEA ist paradox. Bei konkreten Kennzahlen liegt EMEA vorn: 52 % bewerten Anbieter danach, ob diese 100 % Erneuerbare Energie nutzen (der höchste Anteil aller Regionen), und 49 % berücksichtigen Nachhaltigkeitsnachweise der Gebäude. Bei der Frage nach dem Einfluss der Nachhaltigkeit auf die AI-Strategie ergibt sich jedoch ein anderes Bild: In EMEA bezeichnen vergleichsweise wenige Befragte Nachhaltigkeit als wichtigsten Faktor (42 % gegenüber 55 % auf dem amerikanischen Kontinent). Gleichzeitig geben hier weltweit die meisten Befragten an, dass Nachhaltigkeit zumindest einen gewissen Einfluss hat (52 %).

Daraus lässt sich schließen: In EMEA ist Nachhaltigkeit ein unverzichtbares Beschaffungskriterium. Sie soll jedoch nicht der alleinige Maßstab für strategische Entscheidungen sein. Erneuerbare Energien sind fest in die Anbieterbewertung integriert, doch die AI-Strategie wird von Effizienz, Compliance und Souveränität bestimmt.

AI-Imperativ für EMEA: Was die Global Data Insights Survey 2026 zeigt