Wie Nokia nach dem iPhone-Absturz mit KI ein Comeback startete

Nun verdrahtet sich der finnische Konzern still und leise in das KI‑Zeitalter.

Jahrelang wirkte die Marke, die das frühe mobile Leben geprägt hat, wie in Zeitlupe gefangen, während der Rest der Tech‑Welt davonzog. Diese Geschichte ändert sich, weil Nokia sich zu einem Infrastruktur- und KI‑Unternehmen wandelt, das hinter der nächsten Welle digitaler Netze und Rechenzentren sitzen will.

Von „Ziegeln“ zur Beinahe‑Zerschlagung

Zu Beginn der 2000er schien Nokia unantastbar. Das robuste 3310, der monophone Klingelton, der winzige Bildschirm mit Snake: Diese Geräte waren überall. Analysten von CCS Insight schätzen, dass Nokia damals mehr als ein Viertel des globalen Handy‑Markts kontrollierte, und allein das Unternehmen rund 4% des finnischen BIP erwirtschaftete.

Die Kultur im Konzern setzte auf einfache, zuverlässige Geräte. Der frühere Vorstandschef Jorma Ollila beschrieb später einen Laserfokus auf intuitive Telefone, die unter harten Bedingungen und in schwachen Netzen funktionierten. Diese Formel ergab im Vor‑Smartphone‑Zeitalter Sinn, als Akkulaufzeit und Robustheit wichtiger waren als Apps.

Dann kam 2007. Apples erstes iPhone fügte nicht nur einen Touchscreen hinzu; es schrieb die Definition eines Telefons neu. Nokia unterschätzte, wie schnell Software‑Ökosysteme und App‑Stores die Hardware als wichtigstes Schlachtfeld verdrängen würden.

Das Unternehmen, das einst die Regeln für Mobiltelefone setzte, spielte plötzlich nach den Software‑Regeln eines anderen.

Die Reaktion kam spät und in die falsche Richtung. 2011 setzte Nokia bei seiner Lumia‑Reihe auf Microsofts Windows Phone. Diese Strategie positionierte das Unternehmen außerhalb des boomenden Android‑iOS‑Duopols. Entwickler strömten nie zu Windows Phone, die App‑Kataloge blieben dünn, und das Interesse der Verbraucher flaute ab.

Die finanziellen Folgen waren hart. Nokias Umsatz, der 2007 €37,7 Milliarden erreicht hatte, fiel bis 2014 auf €10,7 Milliarden. Im selben Jahr verkaufte der Konzern seine Sparte Geräte und Dienste für €5,4 Milliarden an Microsoft – und stieg damit faktisch aus dem Verbraucher‑Handyrennen aus, das er einst dominierte.

Ein schmerzhafter Wechsel zu Netzen

Nach dem Rückzug aus dem Mobilgeschäft versuchte Nokia, sich als reiner Telekom‑Infrastrukturanbieter neu zu erfinden. Ein öffentlichkeitswirksamer Schritt folgte 2015 mit der €15,6‑Milliarden‑Übernahme des französisch‑amerikanischen Ausrüsters Alcatel‑Lucent. Der Deal baute Nokias Präsenz in Kernnetzen, Festnetz‑Breitband und Unterseekabeln aus.

Doch eine größere Schlacht war bereits im Gange. Die chinesischen Champions Huawei und ZTE pumpten Ressourcen in 4G‑ und 5G‑Netze, unterboten Preise und gewannen weltweit Aufträge. Nokia hatte Mühe, Margen und Marktanteile in einem Segment zu halten, in dem Regierungen und Regulierer zudem geopolitischen Druck aufbauten.

Restrukturierungen wurden zum Dauerzustand. Allein in Frankreich hat Nokia seit 2016 sieben Runden mit Stellenabbau gestartet. Der jüngste Plan streicht 427 Positionen bei einer Belegschaft von etwa 2.300 – rund jeder fünfte Job. Ähnlicher Druck trifft Teams in anderen europäischen Ländern, während der Konzern klassische Telekom‑Aktivitäten zurechtschneidet und zugleich Kapital in neue Wachstumsfelder lenkt.

Nokias Neuerfindung beruht auf einem klassischen Zielkonflikt: hohe Investitionen in KI‑getriebene Infrastruktur, während Legacy‑Jobs verschwinden.

Wette auf den KI‑Superzyklus

Diese neue Wachstumsstory dreht sich um eine einfache Formulierung, die Führungskräfte inzwischen wiederholen: den „KI‑Superzyklus einfangen“. Nokias Management sieht künstliche Intelligenz nicht als eigenständiges Produkt, sondern als eine Schicht, die in jedem Netz, jedem Rechenzentrum und jedem industriellen System stecken wird.

Um diese Vision abzubilden, hat sich der Konzern ab Januar in zwei Hauptsegmente reorganisiert: Network Infrastructure und Mobile Networks. Die Idee: Komplexität abbauen, auf skalierbare Plattformen fokussieren und KI‑Fähigkeiten an jede Produktlinie andocken.

Das Unternehmen peilt bis 2028 einen vergleichbaren jährlichen operativen Gewinn von €2,7 bis €3,2 Milliarden an. Für Anleger, die vom Einbruch nach dem iPhone verbrannt sind, signalisiert dieses Ziel Zuversicht, dass das neue Portfolio – optische Netze, Core‑Routing, private 5G‑Netze und KI‑unterstützte Software – stabilere Margen liefern kann als das frühere Handygeschäft.

Infinera: eine Tür zu KI‑fähigen optischen Netzen

Das deutlichste Zeichen dieser Verschiebung kam im Juni 2024, als Nokia die Übernahme des US‑Optikspezialisten Infinera ankündigte – ein Deal im Wert von $2,3 Milliarden. Infinera baut optische Transportsysteme mit hoher Kapazität, das Rückgrat, das Daten zwischen Rechenzentren und über Kontinente hinweg transportiert.

Diese Systeme tragen heute KI‑Workloads. Das Training großer Sprachmodelle oder der Betrieb generativer KI‑Tools erfordert GPU‑Cluster in Rechenzentren. Der Datenverkehr zwischen diesen Clustern – und zwischen Cloud‑Regionen – wächst stark, weil Unternehmen Modelle mit Daten füttern und KI‑getriebene Dienste an Nutzer ausspielen.

Wer den optischen Transport kontrolliert, kontrolliert die unsichtbaren Autobahnen, die KI‑Rechenzentren versorgen.

Der Markt reagierte schnell: Nokias Aktienkurs sprang nach der Infinera‑Ankündigung um etwa 25% und trieb die Bewertung auf knapp €32 Milliarden. Investoren sahen nicht nur Kostensynergien, sondern auch die Chance, dass Nokia mitten im KI‑Datenboom sitzt – neben Cloud‑Anbietern und Hyperscalern.

Nvidias Milliarden‑Signal

Die zweite Säule des Comebacks zeigte sich im November, als Nvidia rund $1 Milliarde in Nokias Kapital investierte. Nvidia, an der Börse inzwischen mehr als $5 Billionen wert, gilt als Synonym für KI‑Chips und GPU‑Cluster.

Die Partnerschaft geht über Finanzierung hinaus. Nokia erhält engeren technischen Zugang zu Nvidias Plattformen für KI‑getriebenes Networking, 6G‑Forschung und Edge Computing. Praktisch kann das gemeinsame Referenzdesigns bedeuten, in denen Nokias Router und Funkmodule nativ mit Nvidias GPU‑Servern kommunizieren – und damit Latenz sowie Stromverbrauch für KI‑Workloads senken.

Für Nvidia sichert das Bündnis einen Weg tiefer in Telekomnetze, ein Bereich, in dem künftige KI‑Dienste – von Cloud‑Gaming bis zu immersiver Kommunikation – eine enge Integration von Funk, Transport und Compute benötigen.

• Nokia bringt globale Betreiberbeziehungen und Telekom‑Hardware in Carrier‑Qualität mit.
• Nvidia liefert GPUs, Software‑Frameworks und KI‑Expertise.
• Beide zielen auf 6G, Rechenzentrums‑Interconnects und KI‑gestützte Netzautomatisierung.

KI auf der Straße: Kooperation mit NestAI

Nokias Ambitionen reichen über klassische Telekom‑Technik hinaus. Im November kündigte der Konzern eine strategische Partnerschaft mit NestAI an, einem Unternehmen, das KI der nächsten Generation für autonome Fahrzeuge und Verteidigungsanwendungen entwickelt.

Die Idee: NestAIs Wahrnehmungs- und Entscheidungsalgorithmen mit Nokias sicheren, latenzarmen Konnektivitätswerkzeugen kombinieren. Selbstfahrende Fahrzeuge und unbemannte Systeme erzeugen enorme Mengen an Sensordaten, die schnelle, zuverlässige Verbindungen brauchen – insbesondere in militärischen oder kritischen Infrastrukturszenarien.

Edge‑KI, sichere Funkverbindungen und automatisierte Entscheidungssysteme konvergieren – und Nokia will, dass seine Ausrüstung an dieser Schnittstelle sitzt.

Nokias CEO Justin Hotard rahmte den Deal als Weg, neue Fähigkeiten für Verteidigung und nationale Sicherheit schneller bereitzustellen. Die Partnerschaft ermöglicht Nokia zudem, KI‑gestützte Konnektivität in rauen, hochriskanten Umgebungen zu testen, in denen Leistungsanforderungen über die von Consumer‑Netzen hinausgehen.

In Nokias KI‑First‑Netzstrategie

Für Betreiber und Regierungen bedeuten KI‑getriebene Netze mehr als Marketing‑Slogans. Moderne Infrastruktur nutzt zunehmend Machine Learning, um Energieverbrauch zu steuern, Überlastungen vorherzusehen und Cyberangriffe zu erkennen, bevor sie Kunden treffen.

Nokia will ein Portfolio zusammenstellen, in dem KI als eingebettete Steuerungsschicht wirkt. Typische Anwendungsfälle sind:

Bereich	Rolle der KI
RAN- und 6G‑Entwicklung	Optimierung von Spektrumnutzung und Antennenkonfiguration in Echtzeit.
Rechenzentrums‑Interconnect	Routing von Verkehr über optische Links auf Basis prognostizierter Lasten.
Enterprise und private 5G	Automatisierung von Network Slices für Fabriken, Häfen und Minen.
Sicherheitsmonitoring	Erkennung von Anomalien und Blockieren verdächtiger Datenflüsse am Edge.
Energieeffizienz	Abschalten oder Drosseln von Equipment, wenn die Nachfrage sinkt.

Dieser Wandel verändert auch, mit wem Nokia spricht. Das Unternehmen umwirbt nun Cloud‑Provider, Rechenzentrumsbetreiber und KI‑Start-ups – nicht nur traditionelle Telcos. Verträge bündeln zunehmend Hardware mit Software, Support und KI‑gestützter Analytik, wodurch Beziehungen länger und stärker integriert werden.

Die versteckten Risiken eines KI‑getriebenen Comebacks

Die KI‑Wette birgt offensichtliche Risiken. Investitionsausgaben sind hoch, der Wettbewerb bleibt hart, und der Hype‑Zyklus kann schneller laufen als reale Rollouts. Wenn Betreiber und Cloud‑Anbieter KI‑Investitionen wegen Regulierung, Energiekosten oder öffentlicher Gegenreaktionen verlangsamen, könnte Nokia erneut eine Lücke zwischen Anspruch und Umsatz erleben.

Die Disruption der Belegschaft wirft zudem soziale und politische Fragen auf. Jeder Effizienzgewinn durch Automatisierung oder cloudbasiertes Netzmanagement kann in weniger Außendienst‑Ingenieuren, Support‑Personal und F&E‑Teams in Hochkostenländern resultieren. Die wiederholten Entlassungswellen in Frankreich zeigen diese Spannung besonders deutlich.

Hinzu kommt ein technologisches Risiko: KI‑Modelle in Netzen brauchen hochwertige Daten und strikte Governance. Ein falsch konfigurierter Algorithmus, der Equipment zu aggressiv herunterfährt oder den falschen Datenverkehr als bösartig markiert, kann Ausfälle auslösen. Nokia muss – wie die Rivalen Ericsson und Huawei – Automatisierung mit menschlicher Aufsicht, Protokollierung sowie Rollback‑Mechanismen kombinieren.

Warum Nokias Geschichte für andere Platzhirsche wichtig ist

Nokias Weg vom Mobile‑Champion zum KI‑getriebenen Infrastrukturspezialisten bietet eine Fallstudie für jedes Legacy‑Tech‑Unternehmen unter Druck. Die erste Lehre betrifft das Timing. Zu langes Zögern beim Wechsel von Geräten zu Software‑Ökosystemen kostete Nokia den Consumer‑Markt. Diesmal bewegt sich das Unternehmen früh und richtet sich an der Nachfrage nach KI‑Infrastruktur aus, bevor sich der 6G‑Standard überhaupt stabilisiert.

Die zweite Lehre betrifft den Fokus. Statt dem nächsten sichtbaren Consumer‑Gadget hinterherzujagen, zielt Nokia auf die „Sanitärtechnik“ der digitalen Wirtschaft: optische Backbones, sichere Funktechnik, Rechenzentrums‑Fabric und KI‑Kontrollsysteme. Diese Bereiche wachsen leiser, erzeugen aber wiederkehrende Umsätze und tiefe technische Burggräben.

Andere Branchen beobachten dieses Playbook. Industrieautomationsfirmen, Automobilzulieferer und Energieunternehmen stehen vor ähnlichen Entscheidungen: beim Legacy‑Hardwaremodell bleiben oder Portfolios um KI‑fähige Plattformen und wiederkehrende Softwareerlöse neu aufbauen. Nokias Fortschritt, Erfolg oder Scheitern wird Vorstandsdiskussionen weit über die Telekommunikation hinaus beeinflussen.

Für Fachkräfte, die mit großskaligen Netzen arbeiten, liefert Nokias Kurswechsel zudem ein Bild davon, wohin Jobs und Skills wandern. Expertise in HF‑Engineering und Glasfaseroptik bleibt wichtig, doch Rollen vermischen sich zunehmend mit Data Science, MLOps, Cloud‑Orchestrierung und Cybersicherheit. Ingenieurinnen und Ingenieure, die sowohl Funkphysik als auch KI‑Pipelines verstehen, werden wahrscheinlich im Zentrum der nächsten Welle der Netzinnovation stehen.