Die jährliche Studie* „Deutsche KI-Startup Landscape“ des gemeinnützigen appliedAI Institute for Europe bietet Deutschlands umfangreichste Analyse der KI-Startup-Szene.
Das appliedAI Institute for Europe analysiert bereits zum achten Mal Deutschlands KI-Startup-Szene. Mit den Ergebnissen der jährlichen Erhebung bietet die KI-Startup Landscape eine kuratierte Datenbank sowie einen Leitfaden für politische Entscheidungstragende, Unternehmen, Investor:innen und Forschende, um sich im hochdynamischen KI-Innovationsnetzwerk Deutschlands zurechtzufinden und zu engagieren.
Die German AI Startup Landscape 2025 zeigt: Das KI-Startup-Ökosystem in Deutschland festigt seine Position als wichtiger Innovationstreiber der Wirtschaft. Diese Erkenntnis wird gestützt vom anhaltenden Wachstum, enormer Resilienz sowie der Diversifizierung der Standorte und Schlüsselbranchen. Erstmals übersteigt die Zahl der Plattformentwickler unter den KI-Startups die Zahl der reinen Anwendungsentwickler, was einen grundlegenden Wandel von punktuellen Lösungen hin zu skalierbaren, wiederverwendbaren Grundlagen für KI unterstreicht. Ein gegenüber den Vorjahren wesentlich verbessertes Investitionsklima signalisiert zum einen die starke Nachfrage nach KI-Lösungen wie auch das gestiegene Vertrauen in die Innovationskraft und Relevanz der jungen Unternehmen. Bemerkenswert ist des Weiteren der rasante Anstieg der Zahl von Start-ups, die einen Fokus auf generative KI legen.
Jedes dritte KI-Startup der Landscape ist heute im Bereich der generativen KI tätig. Das entspricht einer Wachstumsrate von rund 130 Prozent im Vergleich zum Vorjahr. Die Expert:innen des Applied AI Institutes erkennen darin einerseits ein Abbild des rapiden technologischen Fortschritts und andererseits der starken Nachfrage nach Lösungen, die diese potenziell transformative Technologie nutzen. Sie heben hervor, dass sich der Teilbereich der generativen KI von einer Nische zu einem zentralen Motor von Innovationskraft in der deutschen Wirtschaft entwickelt, was letztlich den vielfältigen Möglichkeiten geschuldet ist, die diese Technologie eröffnet – von großen Sprachmodellen und dem Kreieren von Content bis hin zur Code-Generierung und der Produktion synthetischer Daten.
