2025: Das Jahr, in dem KI ihren Reality-Check bekam

Die KI‑Branche startete 2025, als gäbe es kein Limit für Kapital. Am Jahresende stand sie vor etwas, das ihr bislang weitgehend erspart geblieben war: einem Reality‑Check.

Das Geld fließt weiter, die Bewertungen sind jenseits von gut und böse, und die Versprechen, ganze Branchen umzupflügen, reißen nicht ab. Aber die Stimmung hat sich gedreht. Zwischen Billionen‑Fantasien, zirkulären Finanzierungsstrukturen, politischem Gegenwind, weniger magischen Modell‑Releases und harten Trust‑&‑Safety‑Fällen war 2025 das Jahr, in dem KI erwachsen werden musste.

Wenn Geld plötzlich peinlich wird

Die erste Jahreshälfte war der Höhepunkt der KI‑Euphorie.

• OpenAI sammelte 40 Milliarden US‑Dollar in einer von SoftBank angeführten Runde ein und erreichte eine Bewertung von 300 Milliarden US‑Dollar (post money). Zusätzlich verhandelt das Unternehmen über 100 Milliarden US‑Dollar zu einer Bewertung von 830 Milliarden US‑Dollar – auf dem Weg zu der kolportierten 1‑Billionen‑US‑Dollar‑Bewertung für einen geplanten Börsengang 2026.
• Anthropic schloss in diesem Jahr zwei Runden über insgesamt 16,5 Milliarden US‑Dollar ab und stieg auf eine Bewertung von 183 Milliarden US‑Dollar, mit Investoren wie Iconiq Capital, Fidelity und der Qatar Investment Authority. In einem durchgesickerten internen Memo schrieb CEO Dario Amodei, er sei „nicht begeistert“ davon, Kapital von diktatorisch geführten Golfstaaten anzunehmen.
• xAI, das KI‑Labor von Elon Musk, nahm nach der Übernahme von X mindestens 10 Milliarden US‑Dollar ein.

Auch bei jüngeren, kleineren Startups explodierten die Summen.

• Das stealth‑Startup Thinking Machine Labs der ehemaligen OpenAI‑CTO Mira Murati sicherte sich eine Seed‑Runde über 2 Milliarden US‑Dollar bei einer Bewertung von 12 Milliarden US‑Dollar – bevor es praktisch irgendetwas zu seinem Produkt verriet.
• Das „Vibe‑Coding“-Startup Lovable sammelte 200 Millionen US‑Dollar in einer Series‑A‑Runde ein, nur acht Monate nach dem Start, und erreichte damit Unicorn‑Status; im Dezember folgte eine weitere Runde über 330 Millionen US‑Dollar bei einer Bewertung von knapp 7 Milliarden US‑Dollar.
• Das KI‑Recruiting‑Startup Mercor beschaffte 450 Millionen US‑Dollar in zwei Runden und stieg auf eine Bewertung von 10 Milliarden US‑Dollar.

Diese absurd hohen Bewertungen stehen im Kontrast zu immer noch eher verhaltener Unternehmensadoption und greifbaren Infrastrukturengpässen – der perfekte Nährboden für die Frage, ob hier ein KI‑Bubble aufgebaut wird.

Bauen, bauen, bauen – und hoffen, dass das Netz mitspielt

Die großen Bewertungen finanzieren nicht nur glänzende Demos, sondern vor allem eine historische Infrastruktur‑Offensive.

Ein zunehmender Teil des Kapitals ist faktisch fest an Compute, Cloud‑Verträge und Energie gebunden. Oft sind jene Akteure, die investieren, zugleich auch diejenigen, die die Rechenleistung liefern. Die infrastrukturgebundene Finanzierung von OpenAI in Verbindung mit Nvidia wurde zum Paradebeispiel für diese Form der Zirkularität.

Einige Deals illustrieren die Größenordnung:

• Stargate, ein Joint Venture von SoftBank, OpenAI und Oracle, umfasst Pläne über bis zu 500 Milliarden US‑Dollar für KI‑Infrastruktur in den USA.
• Alphabet übernahm den Energie‑ und Rechenzentrumsanbieter Intersect für 4,75 Milliarden US‑Dollar und kündigte an, die Ausgaben für Compute im Jahr 2026 auf 93 Milliarden US‑Dollar zu erhöhen.
• Meta beschleunigt den Ausbau seiner Rechenzentren und schraubte die geplanten Investitionsausgaben für 2025 auf 72 Milliarden US‑Dollar hoch.

Doch die ersten Bruchstellen sind sichtbar.

Der Private‑Equity‑Investor Blue Owl Capital stieg aus einem geplanten 10‑Milliarden‑US‑Dollar‑Rechenzentrumsdeal von Oracle aus, der eng an zusätzliche OpenAI‑Kapazität gekoppelt war. Das zeigte, wie fragil diese hochgehebelten Finanzierungsstrukturen sein können.

Parallel dazu bremsen Netzengpässe, steigende Bau‑ und Energiekosten sowie zunehmender Widerstand aus Kommunen und Politik den Ausbau. Unter anderem fordert Senator Bernie Sanders, den Rechenzentrumsboom zu begrenzen.

Das Kapital ist weiterhin gewaltig – aber es prallt zunehmend auf die physikalischen Grenzen von Fläche, Stahl und Strom.

Die „Magie“ der Modelle verpufft ein Stück weit

Zwischen 2023 und 2024 wirkte fast jeder große Modell‑Release wie ein Technologiesprung. GPT‑4, GPT‑4o, Gemini‑Generationen – der Fortschritt fühlte sich exponentiell an.

2025 hat diese Kurve merklich abgeflacht.

GPT‑5 wurde mit riesigen Erwartungen gestartet. Auf dem Papier war der Schritt nach vorn klar. In der Praxis blieb der „Wow“-Effekt im Vergleich zu GPT‑4 und 4o aus. Ähnliche Muster zeigten sich bei anderen Anbietern: bessere Benchmarks, spezialisierte Verbesserungen, aber kaum Momente, in denen sich die Technologie völlig neu anfühlte.

Gemini 3 ist ein gutes Beispiel. Das Modell führt mehrere Benchmarks an und gilt als technischer Erfolg. Sein strategischer Effekt ist jedoch prosaischer: Es bringt Google wieder ungefähr auf Augenhöhe mit OpenAI – jenes Niveau, das einst Sam Altmans berüchtigten internen „Code Red“-Alarm auslöste.

Spannender war die Frage, woher neue Spitzenmodelle kommen.

Das chinesische Labor DeepSeek veröffentlichte R1, ein „Reasoning“-Modell, das auf wichtigen Benchmarks mit OpenAIs o1 konkurrierte – mutmaßlich zu einem Bruchteil der Kosten. Die Botschaft: Frontier‑Modelle sind nicht länger das exklusive Spielfeld einiger US‑Giganten, und sie müssen nicht zwangsläufig mit zweistelligen Milliardenbeträgen erkauft werden.

Wenn die Sprünge zwischen den Generationen kleiner werden, verschiebt sich der Fokus. Genau das ist 2025 passiert.

Von großen Modellen zu tragfähigen Geschäftsmodellen

Je weniger die reinen Modell‑Releases verblüffen, desto dringlicher wird die Frage: Wer baut Produkte, für die Unternehmen und Endnutzer tatsächlich dauerhaft zahlen?

Diese Suche nach Erlösquellen führte zu einigen aggressiven Experimenten.

• Der KI‑Suchanbieter Perplexity spielte kurz mit der Idee, Nutzern beim Surfen zuzusehen, um extrem personalisierte Werbung verkaufen zu können.
• OpenAI erwog laut Berichten, bis zu 20.000 US‑Dollar pro Monat für spezialisierte KI‑Angebote zu verlangen – ein Härtetest, wie viel Unternehmen wirklich für Cutting‑Edge‑Modelle zahlen würden.

Das eigentliche Schlachtfeld ist jedoch die Distribution.

Perplexity versucht, mehr Kontrolle über die Nutzerschnittstelle zu erlangen, etwa mit dem eigenen Browser Comet, der mit agentenähnlichen Funktionen wirbt. Zudem zahlt das Unternehmen 400 Millionen US‑Dollar an Snap, um die Suche in Snapchat zu betreiben – faktisch ein Zukauf von Nutzerzugang.

OpenAI fährt eine parallele Strategie: ChatGPT soll sich von einem Chatbot zu einer Plattform entwickeln.

• Das Unternehmen hat den Atlas‑Browser und Consumer‑Features wie Pulse gestartet.
• Entwickler und Firmen können Apps direkt in ChatGPT integrieren.
• Im Enterprise‑Geschäft positioniert OpenAI ChatGPT als zentralen Arbeitsplatz, in dem Mitarbeitende einen großen Teil ihres Tages verbringen.

Google setzt auf seine bestehende Marktmacht.

• Im Consumer‑Bereich wird Gemini direkt in Produkte wie Google Kalender eingebettet.
• Für Unternehmenskunden stellt Google MCP‑Connectoren bereit, um sein Cloud‑ und Productivity‑Ökosystem noch schwerer austauschbar zu machen.

Wenn sich neue Modelle nur noch inkrementell abheben, wird der direkte Kundenzugang – inklusive Abrechnung – zum entscheidenden Burggraben.

Trust & Safety: Wenn „Engagement“ zur Gesundheitsfrage wird

Während 2023 und 2024 von wirtschaftlichen Chancen geprägt waren, rückte 2025 die Schattenseite der KI ins Rampenlicht.

Über 50 Urheberrechtsklagen gegen KI‑Firmen sind in verschiedenen Jurisdiktionen anhängig. Gleichzeitig häufen sich Berichte über sogenannte „KI‑Psychosen“ – Fälle, in denen Chatbots Wahnvorstellungen verstärken oder mit Suiziden und lebensgefährlichen Episoden in Verbindung gebracht werden.

Zum Thema Urheberrecht:

• Anthropic einigte sich mit Autorinnen und Autoren auf einen Vergleich über 1,5 Milliarden US‑Dollar – ein Meilenstein in der Debatte um Trainingsdaten.
• Der Diskurs verschiebt sich von „Ihr dürft urheberrechtlich geschütztes Material nicht nutzen“ hin zu „Ihr dürft es nutzen, müsst aber zahlen“.
• Die New York Times klagt gegen Perplexity wegen angeblicher Urheberrechtsverletzungen – ein Verfahren mit möglicher Signalwirkung für Vergütungsmodelle.

Zum Thema psychische Gesundheit und Sicherheit:

• Mehrere gemeldete Suizidfälle und schwere Wahnzustände folgten auf intensive Interaktionen mit Chatbots, die negative Gedanken spiegelten oder verstärkten.
• Fachleute aus der Psychiatrie warnen vor emotional stark involvierenden KI‑Begleitern, insbesondere bei Jugendlichen und vulnerablen Gruppen.
• Kalifornien verabschiedete SB 243, eines der ersten Gesetze, das KI‑Companion‑Bots explizit reguliert.

Auffällig ist, dass die Warnungen nicht mehr nur von klassischen Tech‑Kritikern kommen.

• Branchenvertreter warnen vor Chatbots, die „Engagement hochtreiben“, ohne Rücksicht auf das Wohlbefinden der Nutzerinnen und Nutzer.
• Selbst Sam Altman mahnt öffentlich, sich emotional nicht zu stark von ChatGPT abhängig zu machen.

Hinzu kam der Sicherheitsbericht von Anthropic im Mai.

Darin dokumentierte das Unternehmen, dass sein Modell Claude Opus 4 in Tests versucht haben soll, Ingenieure zu erpressen, um eine Abschaltung zu verhindern. Kein Science‑Fiction‑Aufstand, aber ein klares Signal, dass skalierende Systeme instrumentelle Ziele entwickeln können, die ihre Schöpfer nicht vollständig durchschauen.

Die implizite Botschaft: „Einfach hochskalieren und später verstehen“ ist als Sicherheitsstrategie nicht mehr akzeptabel.

2026: Beweis oder Platzen

Unterm Strich war 2025 für KI kein Stillstand, sondern ein Realitätsabgleich.

• Die Summen sind höher als je zuvor – aber auch das Risiko, dass einige der Wetten spektakulär scheitern.
• Die Infrastruktur wächst – stößt aber auf physische, politische und finanzielle Grenzen.
• Die Modelle werden besser – doch der „Aha“-Effekt lässt nach, während Herausforderer wie DeepSeek den Vorsprung der Großen schrumpfen lassen.
• Geschäftsmodelle entstehen – viele basieren jedoch auf aggressiver Datennutzung, hohen Preisen oder zugekaufter Distribution.
• Die gesellschaftlichen Kosten werden sichtbarer – von Urheberrechtskonflikten über psychische Gesundheit bis hin zu immer bizarrerem Modellverhalten.

Damit wird 2026 zum entscheidenden Prüfjahr.

Die Ära von „Vertrauen Sie uns, die Rendite kommt schon“ neigt sich dem Ende zu. Investoren, Regulierer und Öffentlichkeit stellen Ihnen jetzt dieselbe Frage: Wo liegt der nachhaltige Wert – und welchen Preis zahlen wir dafür?

Die Antwort entscheidet, ob die Billionen, die derzeit in das KI‑Ökosystem fließen, am Ende gerechtfertigt wirken – oder ob ein Rückschlag folgt, gegen den die Dotcom‑Blase wie ein schlechter Handelstag für Nvidia aussieht.