Der neue Oligopolmarkt der künstlichen Intelligenz

 Noch nie war künstliche Intelligenz so sichtbar wie im Jahr 2025. Noch nie wurde sie so offensiv beworben, so breit integriert, so selbstbewusst als neue Infrastruktur des Alltags ausgerufen. Und doch ist das zentrale Merkmal dieses Jahres nicht die Vielfalt, sondern die Konzentration. Hinter der Flut neuer Modelle, Funktionen und Produkte verengt sich die tatsächliche Nutzung auf erstaunlich wenige Plattformen. Der Markt für Verbraucher-KI beginnt, schneller als viele erwartet haben, jene Struktur anzunehmen, die man aus der Geschichte digitaler Ökosysteme nur zu gut kennt: ein Oligopol mit klaren Platzhirschen, flankiert von einer Vielzahl spezialisierter Anbieter, deren Erfolg nicht zuletzt vom Wohlwollen der dominanten Infrastrukturen abhängt.

Ein Markt, der sich festlegt

Die nackten Zahlen sind ebenso eindrucksvoll wie ernüchternd. Nach aktuellen Branchenschätzungen nutzen weltweit rund 800 bis 900 Millionen Menschen ChatGPT mindestens einmal pro Woche. Damit ist der Dienst von OpenAI nicht nur das mit Abstand meistgenutzte KI-Produkt, sondern eines der größten digitalen Verbraucherangebote überhaupt. Google Gemini, der wichtigste Herausforderer, erreicht je nach Plattform zwischen einem Drittel und knapp der Hälfte dieser Reichweite. Andere Anbieter folgen mit deutlichem Abstand. Entscheidend ist dabei weniger die absolute Größe als die Nutzungstiefe. Interne Marktdaten zeigen, dass die große Mehrheit der Anwender bei genau einem allgemeinen KI-Assistenten bleibt. Wer ChatGPT nutzt, probiert selten Alternativen. Wer zahlt, zahlt meist nur einmal.

Gewöhnung als Wettbewerbsvorteil

Diese Konzentration ist kein Zufall und kein vorübergehendes Phänomen. Sie folgt einer ökonomischen Logik, die sich seit den frühen Tagen des Internets immer wieder bestätigt hat. Generalistische Plattformen profitieren von Netzwerkeffekten, von Gewöhnung, von der Trägheit des Alltags. Je häufiger ein Werkzeug genutzt wird, desto weniger attraktiv erscheint der Wechsel. Künstliche Intelligenz ist dabei keine Ausnahme, sondern ein besonders prägnantes Beispiel. Denn anders als viele spezialisierte Anwendungen greift sie tief in Arbeits- und Denkprozesse ein. Wer sich an einen Assistenten gewöhnt hat, tauscht ihn nicht leichtfertig aus.

Die unsichtbare Macht der Infrastruktur

Hinzu kommt eine zweite, weniger sichtbare Ebene der Konzentration: die physische Infrastruktur. Rechenzentren, Energieversorgung, Hochleistungsprozessoren, Cloud-Verträge und langfristige Lieferbeziehungen bilden längst das eigentliche Rückgrat der KI-Ökonomie. Wer diese Ressourcen kontrolliert oder exklusiv sichern kann, verschiebt Marktgrenzen zu seinen Gunsten, noch bevor ein neues Produkt sichtbar wird. Die Konzentration vollzieht sich damit nicht nur in Interfaces und Marken, sondern in Beton, Kupfer, Stromverträgen und Lieferketten. Sie ist kapitalintensiv, strategisch träge und für neue Wettbewerber kaum aufzuholen

OpenAI verkörpert diese Dynamik wie kein anderes Unternehmen. ChatGPT ging als dominanter Akteur in das Jahr 2025 und verteidigte diese Stellung weniger durch disruptive Neuerfindung als durch kontinuierliche Verdichtung. Neue Funktionen erschienen in rascher Folge: Bild- und Videogenerierung, Transkription, Gruppenfunktionen, Lern- und Arbeitsmodi, Agenten, Konnektoren zu Unternehmenssoftware. Die Strategie war erkennbar darauf ausgerichtet, möglichst viele Nutzungsszenarien innerhalb einer einzigen Oberfläche abzudecken. Innovation wurde nicht ausgelagert, sondern absorbiert.

Dass diese Strategie nicht ohne Risiken ist, weiß man auch bei OpenAI. Sam Altman, der Vorstandsvorsitzende des Unternehmens, sprach im Dezember 2025 ungewöhnlich offen über die defensive Seite dieses Wachstums. Im Gespräch mit dem „Big Technology Podcast“ sagte Altman, man habe intern mehrfach „Code Red“ ausgerufen, sobald neue Konkurrenzmodelle erschienen seien. „It’s good to be paranoid and move quickly when there’s potential competitive pressure“, erklärte er. Die Offenheit dieses Statements ist bemerkenswert. Sie zeigt, dass selbst dort, wo Marktmacht offensichtlich ist, strategische Nervosität herrscht.

Gleichzeitig offenbaren sich die Grenzen des Alles-in-einem-Ansatzes. Je mehr Funktionen ChatGPT integriert, desto schwerer wird es, wirklich neue Nutzungsmuster zu etablieren. Viele der 2025 eingeführten Erweiterungen wurden ausprobiert, aber nicht dauerhaft übernommen. Die Oberfläche ist leistungsfähig, aber zunehmend überladen. Der Anspruch, universell zu sein, erschwert die Exzellenz im Einzelnen. Technologische Leistungsfähigkeit ist hier längst zur Voraussetzung geworden, nicht mehr zum Unterscheidungsmerkmal. Der Wettbewerb verschiebt sich von der Modellqualität zur Produktarchitektur.

Google hat daraus andere Schlüsse gezogen. Der Konzern setzt weniger auf ein einziges dominantes Interface als auf ein Geflecht aus Modellen, Anwendungen und Experimenten. Gemini ist dabei nur ein Zugangspunkt unter mehreren. Daneben existieren spezialisierte Produkte wie NotebookLM, AI Studio oder experimentelle Formate aus Googles Labs-Umfeld. Diese Strategie hat 2025 einige der sichtbarsten Erfolge hervorgebracht. Besonders die Bildmodelle Nano Banana und Nano Banana Pro entwickelten binnen kürzester Zeit eine virale Dynamik. Nach Angaben von Google-Manager Josh Woodward wurden in der ersten Woche mehr als 200 Millionen Bilder generiert und rund zehn Millionen neue Nutzer für Gemini gewonnen.

Auch im Videobereich setzte Google Akzente. Mit Veo 3 gelang es erstmals, visuelle und auditive Generierung in einer Qualität zu kombinieren, die über technische Demonstrationen hinausging. In Fachkreisen wurde das Modell als möglicher Wendepunkt für KI-Video diskutiert. Dennoch bleibt der strukturelle Effekt begrenzt. Viralität ersetzt keine dauerhafte Bindung. Viele Nutzer kehren nach dem ersten Experiment zu ihren gewohnten Werkzeugen zurück.

Das vielleicht überzeugendste Beispiel für nachhaltige Nutzung ist NotebookLM. Die Anwendung, die Dokumente analysiert, zusammenfasst und kontextualisiert, traf einen klar umrissenen Bedarf. Ihre Nutzerzahlen wachsen kontinuierlich, die mobile Version erreicht Millionen monatlicher Anwender. NotebookLM zeigt, dass eigenständige Interfaces jenseits klassischer Chatbots funktionieren können, wenn sie präzise positioniert sind. Zugleich illustriert das Produkt ein zentrales Problem von Googles Ansatz: den Zugang. Für viele Nutzer bleibt unklar, welche KI-Funktion wo verfügbar ist, welche Anmeldung erforderlich ist und welches Produkt eigentlich wofür gedacht ist. Vielfalt ohne Orientierung verliert an Wirkung.

Während sich OpenAI und Google an der Spitze positionieren, formiert sich darunter ein zweiter Markt. Anbieter wie Anthropic oder Perplexity verfolgen bewusst andere Strategien. Anthropic konzentriert sich auf professionelle und technisch versierte Nutzer. Mit Funktionen wie Artifacts oder Claude Code bietet das Unternehmen Werkzeuge, die weniger auf Unterhaltung als auf produktive Arbeit zielen. Dass Claude Code innerhalb von sechs Monaten eine Umsatz-Run-Rate von rund einer Milliarde Dollar erreichte, ist weniger Ausdruck eines Massenphänomens als eines tiefen Nutzens in einer klar umrissenen Zielgruppe.

Perplexity wiederum adressiert produktivitätsorientierte Anwender, die Recherche, Schreiben und Einkauf verbinden wollen. Der KI-Browser Comet ist kein viraler Hit, etabliert sich aber als Arbeitsinstrument. Mit mehr als 20 Millionen monatlich aktiven Nutzern und stark wachsendem Umsatz zeigt sich, dass Spezialisierung im Schatten der Großen funktionieren kann, solange der Mehrwert unmittelbar spürbar ist.

Am auffälligsten verlief 2025 der Aufstieg von xAI. Grok entwickelte sich binnen eines Jahres von einem Nischenprodukt zu einer vollwertigen Verbraucherplattform. Die Integration in das soziale Netzwerk X, animierte KI-Charaktere und aggressive Funktionsupdates sorgten für rasantes Wachstum. Laut SensorTower erreichte Grok Mitte Dezember rund 38 Millionen monatlich aktive Nutzer. Ob diese Nutzung stabil ist oder primär vom Unterhaltungswert lebt, bleibt offen. Doch der Fall zeigt, wie schnell Reichweite entstehen kann, wenn KI mit bestehenden sozialen Strukturen verschmilzt.

Meta schließlich verfügt über ein Distributionspotenzial, das alle Wettbewerber übertrifft. Dennoch blieb der große Durchbruch 2025 aus. Der Start der Meta-AI-App geriet zeitweise zur PR-Panne, als private Unterhaltungen öffentlich sichtbar wurden. Die anschließende Neuausrichtung auf kurze KI-Videos brachte Wachstum, vor allem außerhalb der USA, aber keine klare Positionierung. Die Integration von KI-Funktionen in Instagram, WhatsApp und Facebook schreitet voran, doch der strategische Kern bleibt diffus.

All diese Entwicklungen verweisen auf eine tiefere Verschiebung. Der eigentliche Wettbewerb entscheidet sich nicht mehr primär auf der Ebene der Modelle. Viele Nutzer wissen nicht, welches Modell sie verwenden, und es interessiert sie auch nicht. Entscheidend ist, ob das Werkzeug zuverlässig funktioniert, in bestehende Routinen passt und Reibung reduziert. KI wird dort mächtig, wo sie unscheinbar wird.

Diese Logik gilt im Unternehmensumfeld noch stärker als im Consumer-Markt. Hier entstehen Bindungen nicht durch Gewohnheit, sondern durch Prozesse, Schulungen, Compliance-Vorgaben und Systemintegration. Wer KI in Geschäftsabläufe einbettet, entscheidet nicht für ein Tool, sondern für eine Architektur. Der Wechsel wird teuer, organisatorisch aufwendig und politisch sensibel. Die eigentliche Marktkonzentration verfestigt sich damit weniger im Alltag der Nutzer als in den Organigrammen der Unternehmen.

Damit rücken wirtschaftspolitische Fragen in den Vordergrund. Der Markt für Verbraucher-KI ist kein offenes Experimentierfeld mehr, sondern ein sich rasch verfestigender Plattformmarkt. Regulierung wirkt hier nicht bremsend, sondern strukturierend. Sie entscheidet, ob Oligopole verwaltet oder zementiert werden. Wer Wettbewerb sichern will, darf sich nicht auf Modellvielfalt verlassen. Er muss Wechselkosten senken, Schnittstellen offenhalten und die Trennung von Infrastruktur und Anwendung ernst nehmen.

Open-Source-Modelle werden dabei häufig als Gegenkraft ins Feld geführt. In der Praxis wirken sie bislang weniger als echte Alternative denn als strategische Verhandlungsmasse. Sie erhöhen den Druck auf Preise und Bedingungen, ohne die Konzentration der Infrastruktur grundlegend aufzubrechen.

Für Start-ups ergibt sich daraus ein paradoxes Bild. Nie waren die technischen Grundlagen so zugänglich, nie war die Abhängigkeit von wenigen Plattformen so groß. Erfolg haben jene, die eine klar definierte Funktion besser lösen als die Generalisten – und dabei hoffen dürfen, nicht absorbiert oder verdrängt zu werden.

Am Ende des Jahres 2025 lässt sich daher eine nüchterne Bilanz ziehen. Künstliche Intelligenz hat den Alltag erreicht, aber nicht in der erhofften Vielfalt. Der Markt ist innovativ, aber nicht offen. Er ist dynamisch, aber nicht fragmentiert. Die entscheidende Frage für die kommenden Jahre lautet nicht, welches Modell das klügste ist. Sie lautet, wer die stillen Standards des Alltags setzt. Denn wie so oft in der Wirtschaft gilt: Nicht die spektakulärste Technologie prägt den Markt, sondern jene, die man irgendwann nicht mehr wahrnimmt.

All diese Entwicklungen markieren eine Zäsur. Der Markt für künstliche Intelligenz tritt 2026 nicht in eine neue Innovationsphase ein, sondern in eine Phase der Verfestigung. Der entscheidende Wettbewerb wird sich weniger in spektakulären Modellvergleichen entscheiden als in stillen Voreinstellungen: Welcher Assistent ist voreingeschaltet, welche Schnittstelle standardisiert, welche KI tief genug integriert, um nicht mehr hinterfragt zu werden.

Damit verschiebt sich auch der Charakter des Marktes. Künstliche Intelligenz wird von einer Technologie zu einer Selbstverständlichkeit – und genau darin liegt ihre Macht. Was alltäglich wird, wird politisch schwer angreifbar und ökonomisch stabil. Die Erfahrung aus Suchmaschinen, Betriebssystemen und sozialen Netzwerken legt nahe, dass sich diese Phase nur schwer rückgängig machen lässt.

Für die Wirtschaft bedeutet das 2026 vor allem eines: strategische Abhängigkeiten werden nicht mehr schleichend, sondern strukturell. Unternehmen, die heute KI-Systeme auswählen, entscheiden faktisch über ihre künftige digitale Souveränität. Die Kosten des Wechsels steigen nicht linear, sondern sprunghaft, sobald Prozesse, Datenflüsse und Verantwortlichkeiten auf eine Plattform zugeschnitten sind.

Für die Politik wiederum beginnt eine heikle Gratwanderung. Regulierung kann den Markt noch formen, aber nicht mehr öffnen. Sie kann Transparenz schaffen, Schnittstellen erzwingen, Macht begrenzen – oder sie kann bestehende Strukturen faktisch legitimieren. Der Unterschied liegt nicht im Gesetzestext, sondern in seiner Durchsetzung.

Der vielleicht folgenreichste Irrtum wäre es, die Debatte weiter als Wettlauf der Modelle zu führen. Die Frage des Jahres 2026 lautet nicht, welche KI am klügsten ist. Sie lautet, welche KI zur Gewohnheit wird. Denn wie so oft in der Wirtschaft setzt sich nicht das technisch Überlegene durch, sondern das, was still zur Norm wird. Wer diese Normen definiert, prägt nicht nur Märkte, sondern den Alltag selbst.

Für 2026 zeichnet sich damit eine nüchterne Perspektive ab. Der entscheidende Wettbewerb wird sich nicht in Modellvergleichen entscheiden, sondern in stillen Standards: Welche KI ist voreingestellt, welche Schnittstelle gesetzt, welcher Assistent so tief integriert, dass er nicht mehr hinterfragt wird.

Microsoft-Mitgründer Bill Gates brachte diese Marktlogik 2025 ungewöhnlich klar auf den Punkt. Der KI-Sektor sei hyperkompetitiv, sagte er, und „only a fraction of these companies will emerge as viable winners.“