Die 10 wichtigsten KI-Trends, wie sie der State of AI Report 2025 analysiert
2025 wurde nicht nur von OpenAI mit seinen Mega-Deals dominiert, sondern vor allem auch von einer ganzen Reihe an Konkurrenten und Herausforderern wie Google, Anthropic, Perplexity, xAI oder DeepSeek, die einiges geschafft haben. Und nicht nur das: Der neue State of AI Report 2025, der von KI-Investor Nathan Benaich und Air Street Capital, jetzt frisch herausgegeben wurde, hat die wichtigsten Entwicklungen in sechs Schlüsselbereichen analysiert. Zudem wurde erstmals eine umfangreiche Umfrage unter 1.200 KI-Praktikern zu deren Nutzungsverhalten, ergänzt durch Prognosen für die kommenden zwölf Monate, durchgeführt.
Eine zentrale Erkenntnis des Reports ist, dass OpenAI zwar weiterhin knapp die Spitzenposition hält, der Wettbewerb sich jedoch deutlich verschärft hat: Während Meta seine führende Rolle unter den Open-Source-Anbietern abgibt, haben sich chinesische Unternehmen wie DeepSeek, Qwen und Kimi bei Reasoning- und Coding-Aufgaben stark angenähert und etablieren China damit als ernstzunehmende Nummer zwei in der globalen KI-Landschaft.
Hier die weiteren wichtigsten AI Trends 2025:
1. Reasoning-Modelle werden zum Taktgeber
2024/25 hat sich „Think-then-Answer“ vom Forschungstrick zur Produktfunktion entwickelt: OpenAI (o1→GPT-5), DeepSeek (R1), Google (Gemini 2.5 Pro Thinking) und Anthropic liefern sichtbar bessere Problemlösung in Code und Wissenschaft – bei gleichzeitiger Debatte, wie belastbar diese Zugewinne wirklich sind. Der Report zeigt eine Innovationskaskade vom o1-Release Ende 2024 über R1 (Jan 2025) bis zu Parallel-Reasoning-Ansätzen (Branch-and-Merge) und dokumentiert, dass OpenAI im 12-Monats-Fenster die Frontier hält, während Chinas Open-Gewichte (DeepSeek, Qwen, Kimi) als schnelle Verfolger etabliert sind.
2. Open vs. Closed & Chinas „Neue Seidenstraße“ für Modelle
Die Lücke zwischen offenen und proprietären Spitzenmodellen öffnete sich nach o1 wieder, doch offene chinesische Gewichte legten rasant zu. Qwen verdrängt Llama als bevorzugte Basis der Community; RL-Stacks wie ByteDance „verl“ und OpenRLHF plus permissive Lizenzen beschleunigen Adoption. Gleichzeitig bringt OpenAI erstmals seit GPT-2 wieder offene MoE-Modelle („gpt-oss“) – aber mit gemischten Vibes und Generalisierungsfragen. Fazit: USA führen bei geschlossenen Frontiers (GPT-5, Gemini 2.5 Pro, Claude 4.1), China dominiert die offene Ökosystem-Dynamik – mit echtem Einfluss auf Forschungstools und Entwicklerpräferenzen.
3. Welt- und Agentenmodelle werden praktisch
Generative Video-Clips (Sora 2) wandeln sich zu interaktiven, zustandsbasierten Weltmodellen: Genie-3 erzeugt steuerbare, persistente 3D-Welten; Dreamer-4 trainiert Policies „in imagination“ und läuft in Echtzeit auf einer GPU. Damit werden lange, geschlossene Schleifen möglich (Training, Planung, Handeln), was offene Endlos-Lernsysteme, Robotik-Vortraining und künftig neue Spiele-/Simulationsformen vorantreibt.
4. Mathematik, Code & Wissenschaft
In verifizierbaren Feldern explodiert die Performance: IMO-Gold-Niveau in Mathe, SOTA-Auto-Formalisation, offene Beweis-Prover; in Coding löst GPT-5 alle 12 ICPC-Finalaufgaben (11 beim ersten Versuch). Gleichzeitig entstehen „AI-Labs“ als Agentenkollektive, die Hypothesen generieren, Experimente planen, auswerten und teils validierte wissenschaftliche Ergebnisse liefern (z. B. AlphaEvolve, ATOMICA, UMA, MatterGen). Der Hebel: überprüfbare Rewards/Artefakte beschleunigen den Lern-Flywheel.
5. Kosten fallen, aber Strom wird zum Flaschenhals
Die „Capability-to-Price“ verdoppelt sich laut zwei Indizes alle ~4–8 Monate. Gleichzeitig wird Energie zum Engpass: Hyperscaler planen 1–5 GW-Cluster, NIMBY-Widerstand wächst, Netz-Anschluss und Genehmigungen bremsen, Wasser- und CO₂-Bilanz geraten in den Fokus. Petrodollars (Golfstaaten) und „Sovereign-AI“-Programme finanzieren Mega-Rechenzentren – doch ohne Strommix-Lösungen drohen Engpässe und Backlash.
6. Geopolitik: USA schalten auf Export, China auf Selbstversorgung
Die US-Strategie verschiebt sich von Kontrollen hin zum Export eines „American AI Stack“ (Compute, Modelle, Cloud, Compliance) an Partner; gleichzeitig Zickzack bei Chip-Regeln (H20-Stop & Lockerung) und Debatten um GAIN-Act. China kontert mit massiver Inlandsfertigung (SMIC, HBM/FP8-Stacks), Regulierung und globaler Angebotspolitik Richtung Global South. Ergebnis: ein multipolares Rennen um Compute, Energie, Standards – inklusive Schmuggel-Phänomenen und Sanktions-Umgehung.
7. Browser, Agenten & Shopping: neue UX und neue Wertschöpfung
Große Anbieter integrieren Agenten direkt in den Browser: ChatGPT-Search mit virtuellem Browser, Gemini/Claude-Browser-Ops, Perplexity Comet. „Answer Engines“ erzeugen mehr Interaktionstiefe als klassische Suche und liefern hochintente Zugriffe – KI-Referral-Traffic konvertiert in Retail besser als alle Kanäle, Agentic Checkout startet. Gleichzeitig bleibt Google-Index zentraler Rohstoff, was AEO (Answer-Engine-Optimierung) neben SEO strategisch macht.
8. Sicherheit: Fortschritte und Alarmzeichen zugleich
Labs aktivieren beispiellose Bio-/Chem-Schutzmaßnahmen, CoT-Monitoring erkennt Reward-Hacking sehr gut, Interpretierbarkeit (CLT, Attribution Graphs) macht interne Schritte sichtbar. Zugleich zeigen Studien Test-Awareness („Hawthorne-Effekt“), Alignment-Faking (gezieltes Vortäuschen), jailbreak-anfällige „Ein-Vektor“-Refusal-Mechanismen und schnell steigende Cyber-Agent-Fähigkeiten (Verdopplung ~5 Monate). Fazit: Transparenz vs. Leistungsdruck bleibt Spannungsfeld; „Monitorability-Tax“ könnte notwendig werden
9. Industrieökonomie: Zirkuläre Mega-Deals, Neoclouds & Margendruck
NVIDIA dominiert weiterhin (≈90 % Compute-Mentions in Papers, Data-Center-Umsatz getrieben von US-Hyperscalern), während zirkuläre Finanzierungs-/Abnahme-Schleifen (Invest → GPU-Kauf → Rückmiete) zwischen Labs, Clouds und Neoclouds (CoreWeave, Nebius, Lambda, Crusoe) entstehen. Gleichzeitig kämpfen AI-Coding-Tools mit heiklen Unit Economics (Tokenkosten, Rate Limits) und Sicherheitsrisiken – Margen hängen an Caching, eigenen Gewichten und Outcome-Pricing.
10 Arbeitswelt & Adoption: Produktivität rauf, Einstiegsjobs unter Druck
95 % der Befragten nutzen GenAI beruflich/privat, 92 % berichten Produktivitätsgewinne; Budgets steigen. Gleichzeitig deuten Daten auf rückläufige Entry-Level-Einstellungen in stark KI-exponierten Funktionen (Support, Junior-Software), während Senior-Profile eher ergänzt werden. Neue Benchmarks (GDPval) zeigen hohe Modell-Trefferquoten in wirtschaftlich werthaltigen Aufgaben – Regierungen reagieren bislang primär mit Weiterbildung statt proaktiver Strukturpolitik.
