Erkner (LabNews Media LLC) – Deutschland ist bei der Forschung zu Künstlicher Intelligenz konkurrenzfähig, bei der Anwendung im Mittelfeld und bei Wachstum und Finanzierung abgeschlagen. Zu diesem Ergebnis kommt der neue KI-Atlas des Leibniz-Instituts für Raumbezogene Sozialforschung (IRS), der am Mittwoch veröffentlicht wurde. Die Analyse zeigt zugleich eine starke räumliche Konzentration der KI-Innovationskraft auf wenige Zentren.
Der Wirtschaftsgeograph Andreas Kuebart vom IRS hat für den Atlas erstmals Daten zu KI-Forschung, Gründungsdynamik, Finanzierung, Modellen, Anwendung und Infrastruktur in Deutschland aus zahlreichen Quellen zusammengeführt und ausgewertet. Der Atlas kartiert den KI-Sektor von der Grundlagenforschung bis zur kommerziellen Anwendung und macht unterschiedliche regionale Entwicklungen sichtbar. Bisherige Analysen betrachteten meist einzelne Indikatoren auf nationaler Ebene und zeigten nur begrenzt, wo Deutschlands Stärken und Schwächen liegen.
Drei zentrale Erkenntnisse
Große Lücken bei Souveränität und Modellentwicklung: Entlang der gesamten Wertschöpfungskette ist Deutschland nach Angaben des IRS auf außereuropäische, insbesondere amerikanische Anbieter angewiesen – von der Cloud-Infrastruktur bis zum Wachstumskapital. Während Deutschland bei der KI-Nutzung verhältnismäßig gut dasteht, spiele es bei der Entwicklung leistungsfähiger Modelle kaum mit. Das Potenzial der exzellenten KI-Forschung werde wirtschaftlich nicht ausgeschöpft; Talente und Firmen wanderten ab, besonders in die USA.
Konzentration auf Superstar-Cluster: Berlin und München ziehen einen Großteil der KI-Start-ups und des Wagniskapitals an. Beim investierten Wagniskapital liegt München deutlich vorne mit 4,5 von 11 Milliarden Euro, die bundesweit von 2021 bis 2025 in KI investiert wurden. Die meisten KI-Start-ups gibt es in Berlin, wo Ende 2025 etwa 700 von 2.300 deutschen Start-ups angesiedelt waren. Weite Teile Deutschlands bleiben dagegen abgekoppelt, auch klassische Industriezentren wie Stuttgart oder das Ruhrgebiet. Nur wenige Leuchtturm-Universitäten generieren nennenswert forschungsbasierte Ausgründungen – die TU München liegt hier mit großem Abstand vorne. Rechenleistung konzentriert sich dagegen an den deutschen Internetknotenpunkten in der Rhein-Main-Region.
Mittelstands-Lücke: Großunternehmen setzen KI vielfach ein, der Mittelstand bleibt zurück. Nur 23 Prozent der kleinen und 36 Prozent der mittleren Unternehmen wenden mindestens eine KI-Technologie an. Die Potenziale von Automatisierung und datengetriebener Entscheidungsfindung werden so nicht ausgeschöpft. Angesichts steigender Bürokratielasten und des massiven Fachkräftemangels bräuchte der Mittelstand KI dringend als Effizienzhebel.
Handlungsoptionen
Die Lücken sind laut dem KI-Atlas überwindbar. „Nicht möglichst viel KI ist das Ziel, sondern zielgerichteter Einsatz“, sagt Andreas Kuebart. „Deutschland kann mit spezialisierten KI-Entwicklungen an bestehende Stärken bei Robotik und Business-to-Business-Services anknüpfen.“ Gegen technologische Abhängigkeit könnte insbesondere die verstärkte Nutzung von Open-Source-Modellen wie dem chinesischen Kimi K3 helfen, die amerikanischen Frontier-Modellen fast ebenbürtig seien. Benötigt werde zudem ein bedarfsgerechter Ausbau von Rechenzentren und eine gemeinsame europäische Anstrengung für mehr Wachstumskapital.
Der KI-Atlas erschien als Forschungsbericht in der institutseigenen Publikationsreihe IRS Dialog.
Originalpublikation: Kuebart, Andreas (2026). KI-Atlas Deutschland. Eine räumliche Analyse von Forschung, Ökonomie und Souveränität. Forschungsbericht. IRS Dialog, 1 | 2026. Leibniz-Institut für Raumbezogene Sozialforschung, Erkner.
