Die Ausgaben für generative KI in Unternehmen erreichten 2025 37 Milliarden USD, eine Verdreifachung innerhalb eines einzigen Jahres, doch nur etwa 5,5% der Organisationen können 5% oder mehr ihres EBIT der KI zuschreiben. Diese Lücke zwischen Einsatz und messbarem Ertrag ist die prägende Tatsache der Unternehmens-KI im Jahr 2026. Die Einführung selbst ist mit 88% der Organisationen nahezu gesättigt, die Modellanteile wurden auf den Kopf gestellt, Anthropic hält inzwischen 40% der Unternehmensnutzung gegenüber 27% bei OpenAI, und der Einkauf hat die Eigenentwicklung mit 76% der Anwendungsfälle klar geschlagen. Die folgenden Zahlen stammen aus der Unternehmensumfrage von Menlo Ventures, McKinseys globaler State-of-AI-Umfrage und Stanford HAIs AI Index 2026.
TL;DR
- Die Ausgaben für generative KI in Unternehmen erreichten 2025 37 Milliarden USD, ein Anstieg um das 3,2-Fache gegenüber dem Vorjahr (Menlo Ventures)
- Das ist ein Anstieg gegenüber 11,5 Milliarden USD im Jahr 2024 und 1,7 Milliarden USD im Jahr 2023 (Menlo Ventures)
- Unternehmens-KI macht inzwischen rund 6% des globalen SaaS-Marktes aus (Menlo Ventures)
- Auf Anwendungen entfielen 19 Milliarden USD und auf Infrastruktur 18 Milliarden USD (Menlo Ventures)
- Anthropic führt bei der LLM-Nutzung in Unternehmen mit 40%, vor OpenAI mit 27% und Google mit 21% (Menlo Ventures)
- Speziell beim Coding hält Anthropic 54% gegenüber 21% bei OpenAI (Menlo Ventures)
- Open-Source-Modelle fielen auf einen Unternehmensanteil von 11%, von zuvor 19% (Menlo Ventures)
- 76% der Anwendungsfälle werden inzwischen eingekauft statt selbst entwickelt, eine Umkehrung der Verteilung von 2024 (Menlo Ventures)
- 88% der Organisationen nutzen KI in irgendeiner Form (McKinsey, Stanford HAI)
- 79% setzen generative KI in mindestens einer Geschäftsfunktion ein (McKinsey)
- Nur 39% schreiben der KI überhaupt einen EBIT-Effekt zu, und die meisten davon liegen unter 5% (McKinsey)
- Rund 6% gelten als KI-Spitzenreiter (McKinsey)
- Nur 16% der Produktivsysteme in Unternehmen sind echte Agenten-Deployments (Menlo Ventures)
- Die globalen Unternehmensinvestitionen in KI erreichten 581,7 Milliarden USD, ein Plus von 130% (Stanford HAI, 2026)
1. Die Ausgaben: Verdreifachung, dann noch eine Verdreifachung
Drei aufeinanderfolgende Jahre mit einem Wachstum von jeweils rund dem Dreifachen sind keine normale Kurve für die Einführung von Software. Die Ausgaben stiegen von 1,7 Milliarden USD im Jahr 2023 über 11,5 Milliarden USD im Jahr 2024 auf 37 Milliarden USD im Jahr 2025, und die Kategorie macht inzwischen rund 6% der gesamten globalen SaaS-Ausgaben aus, obwohl sie erst seit knapp drei Jahren kommerziell existiert. Zum Vergleich: Stanford HAI beziffert die gesamten globalen Unternehmensinvestitionen in KI, einschließlich Infrastruktur und Forschung statt nur des Einkaufs von Unternehmenssoftware, auf 581,7 Milliarden USD.
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| Ausgaben für generative KI in Unternehmen, 2025 | 37 Milliarden USD | Menlo Ventures |
| Ausgaben für generative KI in Unternehmen, 2024 | 11,5 Milliarden USD | Menlo Ventures |
| Ausgaben für generative KI in Unternehmen, 2023 | 1,7 Milliarden USD | Menlo Ventures |
| Wachstum gegenüber dem Vorjahr | 3,2x | Menlo Ventures |
| Anteil am globalen SaaS-Markt | ca. 6% | Menlo Ventures |
| Globale Unternehmensinvestitionen in KI, 2025 | 581,7 Milliarden USD, plus 130% | Stanford HAI, 2026 |
| Investitionen speziell in generative KI | 170,9 Milliarden USD, plus 404% | Stanford HAI, 2026 |
| Produkte mit mehr als 1 Milliarde USD ARR | mindestens 10 | Menlo Ventures |
| Produkte mit mehr als 100 Millionen USD ARR | 50 | Menlo Ventures |
| Umfrageteilnehmer | rund 500 US-amerikanische Unternehmensentscheider | Menlo Ventures |
| Erhebungszeitraum | 7. bis 25. November 2025 | Menlo Ventures |
Die beiden Investitionszahlen messen unterschiedliche Dinge und sollten weder addiert noch verglichen werden: Menlo erfasst, was Unternehmen für KI-Software bezahlen, Stanford erfasst, was die Welt insgesamt in KI investiert. Quelle: Menlo Ventures, 2025 State of Generative AI in the Enterprise.
2. Wohin das Geld tatsächlich fließt
Die nahezu hälftige Aufteilung zwischen Anwendungen und Infrastruktur ist die strukturelle Überraschung. Auf Anwendungen entfielen 19 Milliarden USD und auf Infrastruktur 18 Milliarden USD, wobei allein Foundation-Model-APIs 12,5 Milliarden USD der Infrastrukturseite ausmachten. Innerhalb der Anwendungen dominieren Copilots die horizontalen Ausgaben mit 7,2 Milliarden USD, also 86% dieser Kategorie, während die Agentenplattformen, die den Großteil der Branchenaufmerksamkeit auf sich ziehen, nur 750 Millionen USD erhielten.
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| Anwendungsschicht insgesamt | 19 Milliarden USD | Menlo Ventures |
| Infrastrukturschicht insgesamt | 18 Milliarden USD | Menlo Ventures |
| Foundation-Model-APIs | 12,5 Milliarden USD | Menlo Ventures |
| Infrastruktur für Modelltraining | 4,0 Milliarden USD | Menlo Ventures |
| Horizontale KI-Anwendungen | 8,4 Milliarden USD, plus das 5,3-Fache | Menlo Ventures |
| Copilots innerhalb der horizontalen Kategorie | 7,2 Milliarden USD, 86% | Menlo Ventures |
| Agentenplattformen innerhalb der horizontalen Kategorie | 750 Millionen USD, 10% | Menlo Ventures |
| Fachbereichs-KI | 7,3 Milliarden USD, plus das 4,1-Fache | Menlo Ventures |
| Coding innerhalb der Fachbereichskategorie | 4,0 Milliarden USD, 55% | Menlo Ventures |
| Vertikale KI | 3,5 Milliarden USD, plus fast das Dreifache | Menlo Ventures |
| Gesundheitswesen innerhalb der vertikalen Kategorie | 1,5 Milliarden USD, 43% | Menlo Ventures |
| Recht innerhalb der vertikalen Kategorie | 650 Millionen USD | Menlo Ventures |
Mit 55% der Fachbereichsausgaben macht Coding die Softwareentwicklung zur einzigen Funktion, in der KI-Einkauf echte Skalierung erreicht hat; Marketing, Customer Success und IT-Betrieb liegen jeweils unter 1 Milliarde USD. Den Kontext zur Inferenz-Ökonomie liefert unser Beitrag zu den KI-Inferenzkosten-Statistiken. Quelle: Menlo-Ventures-Bericht zu Unternehmens-KI, PDF.
3. Die Marktanteile der Modelle haben sich umgekehrt
Die Anbieter-Rangfolge, die bis 2023 Bestand hatte, hat sich vollständig umgekehrt. Anthropic erreichte 40% der LLM-Nutzung in Unternehmen, gegenüber 24% ein Jahr zuvor und 12% im Jahr 2023, während OpenAI von 50% im Jahr 2023 auf 27% fiel. Googles Anstieg von 7% auf 21% ist das dritte Element derselben Verschiebung. Die Konzentration ist erheblich: Diese drei Anbieter vereinen 88% auf sich.
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| Anthropic-Anteil in Unternehmen, 2025 | 40% | Menlo Ventures |
| Anthropic-Anteil, 2024 | 24% | Menlo Ventures |
| Anthropic-Anteil, 2023 | 12% | Menlo Ventures |
| OpenAI-Anteil in Unternehmen, 2025 | 27% | Menlo Ventures |
| OpenAI-Anteil, 2023 | 50% | Menlo Ventures |
| Google-Anteil in Unternehmen, 2025 | 21% | Menlo Ventures |
| Google-Anteil, 2023 | 7% | Menlo Ventures |
| Summe der drei Führenden | 88% | Menlo Ventures |
| Anthropic-Anteil bei Coding-Workloads | 54% | Menlo Ventures |
| OpenAI-Anteil bei Coding-Workloads | 21% | Menlo Ventures |
| Anteil von Open-Source-Modellen | 11%, zuvor 19% | Menlo Ventures |
| Chinesische Open-Source-Modelle | 1% der gesamten LLM-Nutzung | Menlo Ventures |
Dass Open-Source von 19% auf 11% gefallen ist, widerspricht der vorherrschenden Erzählung, und die 1%-Zahl für chinesische Open-Source-Modelle ist angesichts ihrer Benchmark-Leistung auffällig niedrig. Den Kontext zu Open-Source liefert unser Beitrag zu den Open-Source-KI-Statistiken. Quelle: Menlo Ventures, 2025 State of Generative AI in the Enterprise.
4. Einkauf hat Eigenentwicklung geschlagen
Die Frage Eigenentwicklung oder Einkauf war 2024 tatsächlich noch offen und ist inzwischen entschieden. 76% der Anwendungsfälle wurden 2025 eingekauft gegenüber 24% intern entwickelt, eine Umkehrung der im Vorjahr nahezu hälftigen Verteilung von 53 zu 47. Die Konversionsdaten erklären, warum die Anbieter gewonnen haben: KI-Deals erreichen in 47% der Fälle die Produktion, gegenüber rund 25% bei traditionellem SaaS, sodass Käufer beim Einkauf bessere Ergebnisse erzielen als die historische Referenz der Softwarebranche.
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| Eingekaufte Anwendungsfälle, 2025 | 76% | Menlo Ventures |
| Intern entwickelte Anwendungsfälle, 2025 | 24% | Menlo Ventures |
| Eingekaufte Anwendungsfälle, 2024 | 53% | Menlo Ventures |
| Intern entwickelte Anwendungsfälle, 2024 | 47% | Menlo Ventures |
| Konversionsrate von KI-Deals in die Produktion | 47% | Menlo Ventures |
| Konversionsrate von traditionellem SaaS in die Produktion | 25% | Menlo Ventures |
| Anteil von Product-Led Growth an den Anwendungsausgaben | 27% | Menlo Ventures |
| Derselbe Wert bei traditioneller Software | 7% | Menlo Ventures |
| Startup-Anteil an der Anwendungsschicht | 63%, zuvor 36% | Menlo Ventures |
| Startup-Anteil in Finanzen und Betrieb | 91% | Menlo Ventures |
| Startup-Anteil im Vertrieb | 78% | Menlo Ventures |
| Anteil etablierter Anbieter an der Infrastrukturschicht | 56% | Menlo Ventures |
Die Aufteilung nach Schicht ist die aufschlussreiche Lesart: Startups gewinnen bei Anwendungen, während etablierte Anbieter die Infrastruktur halten, das Gegenteil davon, wie sich der letzte Plattformwechsel entwickelt hat. Quelle: Ankündigung des Menlo-Ventures-Berichts 2025.
5. Einführung ist nicht dasselbe wie Wertschöpfung
Hier wird die Geschichte der Unternehmens-KI unbequem. 88% der Organisationen nutzen KI, und 79% setzen generative KI in mindestens einer Funktion ein, doch nur 39% schreiben ihr überhaupt einen EBIT-Effekt zu, und die meisten davon geben einen Wert unter 5% an. Rund 5,5% berichten von einem EBIT-Effekt von 5% oder mehr. Fast zwei Drittel haben noch gar nicht begonnen, KI unternehmensweit zu skalieren, was bedeutet, dass die Schlagzeilen-Adoptionsrate eher Pilotprojekte als echte Transformation misst.
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| Organisationen, die KI in irgendeiner Form nutzen | 88% | McKinsey |
| Nutzung generativer KI in mindestens einer Funktion | 79% | McKinsey |
| Organisatorische Adoption, unabhängige Messung | 88% | Stanford HAI, 2026 |
| Schreiben KI einen EBIT-Effekt zu | 39% | McKinsey |
| Berichten EBIT-Effekt von 5% oder mehr | ca. 5,5% | McKinsey |
| Gelten als KI-Spitzenreiter | ca. 6% | McKinsey |
| Haben unternehmensweite Skalierung noch nicht begonnen | fast zwei Drittel | McKinsey |
| Stichprobe der McKinsey-Umfrage | 1.993 Organisationen | McKinsey |
| Abgedeckte Länder | 105 | McKinsey |
| Studierende, die generative KI nutzen | 4 von 5 | Stanford HAI, 2026 |
| Leistungsänderung bei SWE-bench Verified innerhalb eines Jahres | 60% auf nahezu 100% | Stanford HAI, 2026 |
Dass zwei unabhängige Umfragen bei 88% organisatorischer Adoption landen, ist eine ungewöhnlich starke Bestätigung für eine Schlagzeilen-KI-Statistik, und das macht es schwerer, die EBIT-Lücke als Stichprobenartefakt abzutun. Quellen: McKinsey, The State of AI und Stanford HAI AI Index 2026.
6. Agenten im Produktivbetrieb sind seltener als beworben
Das Wort “Agent” leistet gemessen am tatsächlichen Einsatz enorm viel Marketingarbeit. Nur 16% der Produktivsysteme in Unternehmen sind echte Agenten-Deployments, bei Startups steigt der Anteil auf 27%, wobei die meisten Systeme weiterhin Workflows mit fester Abfolge oder Routing rund um einen einzelnen Modellaufruf sind. Menlos eigene Ausgabendaten bestätigen das: Agentenplattformen erhielten 750 Millionen USD gegenüber 7,2 Milliarden USD für Copilots.
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| Echte Agenten-Deployments, Unternehmen | 16% | Menlo Ventures |
| Echte Agenten-Deployments, Startups | 27% | Menlo Ventures |
| Ausgaben für Agentenplattformen | 750 Millionen USD | Menlo Ventures |
| Copilot-Ausgaben zum Vergleich | 7,2 Milliarden USD | Menlo Ventures |
| Intern ausgerichtete Anwendungsfälle | 59% | Menlo Ventures |
| Kundenseitig ausgerichtete Anwendungsfälle | 41% | Menlo Ventures |
| Entwickler, die täglich KI-Coding-Tools nutzen | 50% | Menlo Ventures |
| Derselbe Wert bei Organisationen im obersten Quartil | 65% | Menlo Ventures |
| Berichtete Geschwindigkeitsgewinne durch KI-Coding-Tools | 15% oder mehr | Menlo Ventures |
| Markt für ambiente klinische Dokumentationsassistenten | 600 Millionen USD, plus das 2,4-Fache | Menlo Ventures |
| Reduzierung der Dokumentationszeit durch diese Assistenten | mehr als 50% | Menlo Ventures |
Ambiente Dokumentationsassistenten sind der klarste Fall, in dem KI ein messbares operatives Ergebnis liefert statt eines nur projizierten, was vermutlich erklärt, warum das Gesundheitswesen mehr ausgibt als die nächsten vier vertikalen Kategorien zusammen. Die Einführung von Sprachschnittstellen speziell behandeln wir in unseren Statistiken zu KI-Sprachagenten, und die Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt in unseren Statistiken zu Stellenabbau in der Tech-Branche. Quelle: Stanford HAI, 12 Erkenntnisse aus dem AI Index 2026.
Zusammenfassung: Unternehmens-KI in Zahlen
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| Ausgaben für generative KI in Unternehmen, 2025 | 37 Milliarden USD | Menlo Ventures |
| Wachstum gegenüber 2024 | 3,2x | Menlo Ventures |
| Ausgaben 2023 | 1,7 Milliarden USD | Menlo Ventures |
| Anteil am globalen SaaS-Markt | ca. 6% | Menlo Ventures |
| Anwendungsschicht | 19 Milliarden USD | Menlo Ventures |
| Infrastrukturschicht | 18 Milliarden USD | Menlo Ventures |
| Foundation-Model-APIs | 12,5 Milliarden USD | Menlo Ventures |
| Copilot-Ausgaben | 7,2 Milliarden USD | Menlo Ventures |
| Coding-Ausgaben | 4,0 Milliarden USD | Menlo Ventures |
| Ausgaben in der vertikalen Kategorie Gesundheitswesen | 1,5 Milliarden USD | Menlo Ventures |
| Anthropic-LLM-Anteil in Unternehmen | 40% | Menlo Ventures |
| OpenAI-LLM-Anteil in Unternehmen | 27% | Menlo Ventures |
| Google-LLM-Anteil in Unternehmen | 21% | Menlo Ventures |
| Anthropic-Anteil beim Coding | 54% | Menlo Ventures |
| Anteil von Open-Source-Modellen | 11% | Menlo Ventures |
| Eingekaufte gegenüber intern entwickelten Anwendungsfällen | 76% gegenüber 24% | Menlo Ventures |
| Konversionsrate von KI-Deals in die Produktion | 47% | Menlo Ventures |
| Startup-Anteil an der Anwendungsschicht | 63% | Menlo Ventures |
| Organisationen, die KI nutzen | 88% | McKinsey, Stanford HAI |
| Nutzung generativer KI in einer Funktion | 79% | McKinsey |
| Schreiben einen EBIT-Effekt zu | 39% | McKinsey |
| KI-Spitzenreiter | ca. 6% | McKinsey |
| Echte Agenten-Deployments in Unternehmen | 16% | Menlo Ventures |
| Globale Unternehmensinvestitionen in KI | 581,7 Milliarden USD | Stanford HAI |
Methodik und Quellen
- Ausgabensummen, Kategorieaufschlüsselungen, Modellmarktanteile, die Verteilung zwischen Eigenentwicklung und Einkauf, Konversionsraten, Startup-Anteile und Agenten-Deployment-Raten stammen aus Menlo Ventures’ 2025 State of Generative AI in the Enterprise, der dritten Jahresausgabe, basierend auf einer Umfrage unter rund 500 US-amerikanischen Unternehmensentscheidern, erhoben vom 7. bis 25. November 2025 (Bericht, vollständiges PDF, Ankündigung).
- Organisatorische Adoptionsraten, EBIT-Zuschreibung, der Anteil der Spitzenreiter und der Skalierungsstatus stammen aus McKinseys globaler State-of-AI-Umfrage unter 1.993 Organisationen in 105 Ländern (McKinsey), ergänzt um die Einordnung des agentischen Zeitalters aus der Folgestudie 2026 (McKinsey).
- Die globalen Investitionszahlen, die unabhängige Adoptionsmessung, die Benchmark-Leistung und die Nutzung durch Studierende stammen aus dem Stanford HAI AI Index 2026, veröffentlicht im April 2026 (Bericht, Kernaussagen, Startseite des AI Index).
- Datenhinweis: Menlos Umfrage erfasst ausschließlich US-Unternehmen, und ihre Umsatzschätzungen für private Unternehmen sind, wie die Firma selbst offenlegt, aus öffentlichen Daten und Branchenanalysen modelliert statt gemeldet. Menlo ist selbst aktiver Investor in dieser Kategorie, daher sollten die Marktanteilszahlen eher als richtungsweisend denn als geprüft gelten. Menlos Ausgabenzahlen und Stanfords Investitionszahlen messen unterschiedliche Dinge und dürfen nicht kombiniert werden. McKinseys EBIT-Zuschreibung beruht auf Selbstauskünften der Befragten statt auf Ableitungen aus Finanzberichten. Die Modellmarktanteile spiegeln die API-Nutzungsmuster der befragten Käufer wider, nicht Umsatz oder Token-Volumen, und verändern sich schnell genug, dass eine mehr als zwei Quartale alte Zahl als veraltet gelten sollte.
- Letzte Aktualisierung: 1. August 2026. Wir aktualisieren diese Übersicht vierteljährlich, sobald Menlo, McKinsey und Stanford HAI neue Umfragewellen veröffentlichen.