Deutsche KI-Unternehmen und ihre Modellanbieter

Zusammenfassung  ·  Wir haben 514 öffentlich identifizierbare deutsche KI-Unternehmen untersucht; 221 legen offen, welches KI-Modell sie verwenden, und diese 221 bilden die Grundlage aller Prozentsätze. Etwa die Hälfte (~53 %) hängt von einem US-Frontier-Anbieter ab (OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft oder AWS), ein ähnlicher Anteil (~43 %) entwickelt eigene Modelle. Mistral, das einzige in der EU ansässige Frontier-Labor, erreicht etwa 1 von 10 (~10 %). Kein in Deutschland gehostetes Frontier-Modell schließt die Souveränitätslücke. 173 von 514 Unternehmen (~34 %) vermarkten digitale Souveränität, 72 davon nutzen dennoch US-Proprietärmodelle.

Marktforschungsbericht · Juli 2026 · 514 deutsche Firmen untersucht, 221 offenlegend.

Zusammenfassung

Von deutschen KI-Unternehmen, die öffentlich angeben, welches KI-Modell sie verwenden, hängt etwa die Hälfte (~53 %) von einem US-Frontier-Anbieter ab: OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft oder AWS. Ein ähnlicher Anteil (~43 %) entwickelt eigene Modelle. Mistral, das einzige in der EU ansässige Frontier-Labor, erreicht etwa 1 von 10 (~10 %). Und kein in Deutschland gehostetes Frontier-Modell schließt die Souveränitätslücke.

1. Deutschland vs. übriges Westeuropa

Deutschland: 221 offenlegende Unternehmen. Europa (15 Länder, ohne Island): 1725 offenlegende Unternehmen. Beide Seiten verwenden alle offenlegenden Firmen, also vergleichbar.

Anbieter (% der offenlegenden Firmen)	Deutschland	Europa (ohne DE)	Differenz
US-Proprietär (any)	~53 %	~49 %	+4 pp
OpenAI (inkl. Azure)	~41 %	~43 %	-2 pp
Anthropic	~18 %	~14 %	+4 pp
Google/Vertex	~20 %	~14 %	+6 pp
Microsoft Copilot	~5 %	~8 %	-3 pp
AWS Bedrock	~10 %	~7 %	+3 pp
Mistral	~10 %	~8 %	+2 pp
Eigene proprietäre Modelle	~43 %	~46 %	-3 pp
Open Source / Self-hosted	~19 %	~19 %	+0 pp
Meta Llama	~6 %	~4 %	+2 pp

Deutschland liegt nahe am europäischen Durchschnitt, sowohl bei der US-Abhängigkeit als auch bei der Nutzung eigener Modelle: ein repräsentativer, kein außergewöhnlicher Markt. Eine klare Tendenz zeigt sich jedoch bei den US-Challenger-Labs, mit mehr Google/Vertex und Anthropic als im OpenAI-geprägten europäischen Durchschnitt. Mistral liegt leicht über dem EU-Mittel, bleibt aber marginal.

2. Nach Branchen

Anteile beziehen sich auf offenlegende Unternehmen innerhalb der jeweiligen Branche. Zellen mit weniger als ~20 offenlegenden Unternehmen (*) sind nur richtungsweisend.

Branche	Firmen	Offenlegend	Any US	OpenAI	Mistral	Eigenes Modell
Cyber/Daten/Infra/Labs	74	29	~31 %	~21 %	~14 %	~52 %
Finanzen/Fintech	69	22	~64 %	~41 %	~5 %	~41 %
Fertigung/Industrie	64	21	~14 %	~14 %	~0 %	~71 %
Einzelhandel/Medien/Marketing	63	30	~63 %	~43 %	~10 %	~47 %
EdTech/Andere	59	33	~70 %	~64 %	~12 %	~24 %
Recht/HR/Verwaltung/Kundenservice	52	28	~71 %	~57 %	~11 %	~25 %
Energie/Mobilität/Logistik	49	13*	~62 %	~23 %	~8 %	~38 %
Gesundheit/Biotech	47	20	~10 %	~5 %	~0 %	~85 %
Andere	37	25	~76 %	~72 %	~28 %	~24 %

* weniger als ~20 offenlegende Unternehmen, nur richtungsweisend.

• Cyber/Daten/Infra/Labs. Das Souveränitäts-Cluster: überwiegend eigene und Open-Source/Self-hosted-Modelle, niedriger US-Anteil. Deutsche KI-Labs und GPU-Cloud-Anbieter sind hier angesiedelt.
• Finanzen/Fintech. Hohe US-Nutzung, aber durch eigene Risiko- und Fraud-Modelle teilweise ausgeglichen. Wenn Drittanbieter-LLMs genutzt werden, dominiert Microsoft Azure OpenAI (EU-Residency, No-Training-Bedingungen).
• Fertigung/Industrie. Stark Build-lastig: Vision- und Predictive-Maintenance-Modelle sind domänenspezifisch und selbst trainiert, LLM-Anbieter sind für das Kernprodukt weitgehend irrelevant.
• Einzelhandel/Medien/Marketing. Hohe direkte OpenAI-Nutzung. Content- und Marketingfirmen nutzen meist kostengünstige API-Lösungen: pragmatisch und preisgetrieben.
• EdTech/Andere. Kleinere Anbieter, die standardmäßig ChatGPT-ähnliche APIs nutzen; hoher US- und OpenAI-Anteil.
• Recht/HR/Verwaltung/Kundenservice. Die stärkste Souveränitätsrhetorik, aber überwiegend US-Proprietärmodelle. Das ist die deutlichste Lücke zwischen Anspruch und technischer Realität.
• Energie/Mobilität/Logistik. Optimierungsmodelle sind oft proprietär, LLMs spielen nur eine Nebenrolle. Geringe Offenlegung.
• Gesundheit/Biotech. Fast vollständig Build-not-Buy. MDR/CE-Regulierung führt zu validierten, proprietären On-Prem-Modellen, Drittanbieter-LLMs spielen kaum eine Rolle.
• Andere. Sehr heterogene Gruppe, daher hohe US- und OpenAI-Anteile.

3. Die Souveränitätslücke

173 der 514 deutschen Unternehmen (~34 %) vermarkten aktiv EU-/Deutschland-Datenresidenz, Souveränität oder On-Prem-Deployment. Davon nutzen 72 dennoch ein US-Proprietärmodell: Sie kommunizieren Souveränität, setzen technisch aber auf US-Layer. Besonders konzentriert in Recht/HR/Verwaltung/Kundenservice und Finanzen, wo der Compliance-Druck am höchsten ist.

4. Kernaussagen zusammengefasst

• Leitbefund: Von deutschen KI-Unternehmen, die Anbieter offenlegen, hängt etwa die Hälfte von US-Frontier-Modellen ab, und es gibt keine deutsche Alternative im Frontier-Bereich.
• Deutschland ist beim Anbieterprofil nah am europäischen Durchschnitt; keine Sonderrolle bei Souveränität. Unterschiede zeigen sich eher in der Mischung (mehr Google und Anthropic).
• Die Branchen unterscheiden sich stark: Build-intensive Sektoren (Gesundheit, Industrie) setzen auf eigene Modelle, Software- und API-Sektoren (Recht/HR, Finanzen, EdTech) auf US-Modelle.
• Zentrale Erkenntnis: eine große Lücke zwischen Souveränitätskommunikation und tatsächlicher Modellnutzung.

Wie diese Zahlen zu lesen sind (bitte vor dem Zitieren lesen)

Stichprobe. Es gibt kein öffentliches Register deutscher KI-Unternehmen. Daher handelt es sich um eine Zählung öffentlich identifizierbarer Firmen, nicht um eine Zufallsstichprobe einer bekannten Grundgesamtheit. Die Zahlen beschreiben Firmen, die ihren Anbieter offenlegen, nicht alle deutschen KI-Unternehmen. Korrekte Formulierung: „Von deutschen KI-Unternehmen, die öffentlich einen Anbieter nennen, nutzen ~X % Y”. Vermeide: „X % der deutschen KI-Unternehmen nutzen Y”.

Anzahl. 514 deutsche KI-Unternehmen wurden untersucht; 221 legen einen Anbieter offen. Diese bilden die Grundlage aller hier genannten Prozentsätze.

Konservative Headline-Prüfung. Wenn man nur die 185 Unternehmen mit der stärksten Evidenz betrachtet (Anbieter direkt auf der Unternehmenswebsite genannt), steigt der US-Abhängigkeitswert auf ~60 %, da die Fälle mit geringerer Evidenz eher eigene oder Open-Source-Modelle nutzen. Die ~53-%-Headline ist daher der konservative Wert, nicht der obere.

Was „eigenes Modell” bedeutet. Ein Unternehmen zählt als Nutzer eines eigenen proprietären Modells, wenn es das Modell selbst trainiert oder entwickelt, statt eine Drittanbieter-LLM-API aufzurufen: etwa Computer-Vision- und Predictive-Maintenance-Modelle in der Fertigung, Risiko- und Fraud-Modelle im Finanzsektor oder validierte On-Prem-Modelle in der Medizin. Das sind meist domänenspezifische Systeme, keine Frontier-LLMs, und viele Firmen betreiben sie neben einer Drittanbieter-API. Deshalb können der Eigenmodell-Anteil und der US-Anbieter-Anteil gleichzeitig hoch sein.

Überlappende Mengen. Ein Unternehmen kann mehrere Anbieter nutzen und wird entsprechend mehrfach gezählt. Prozentsätze summieren sich nicht zu 100 % und dürfen niemals addiert werden. „Any US proprietary” ist die deduplizierte Vereinigung der fünf US-Labore.

Unabhängige Prüfung. 40 offengelegte deutsche Angaben wurden blind gegen die Websites der Unternehmen geprüft: 34 vollständig bestätigt, 5 teilweise bestätigt (sekundärer Anbieter überbewertet), 1 nicht verifizierbar, 0 widersprochen. Kein Fall nannte den falschen primären Anbieter oder die falsche Herkunft.

Momentaufnahme und Vergleichsvorbehalt. Anbieterbeziehungen ändern sich schnell; dies ist eine Momentaufnahme von Mitte 2026. Der europäische Benchmark kombiniert Länderstudien (UK, Frankreich, Nordics) mit aktueller Forschung von 2026 (Deutschland, Niederlande, Spanien, Italien). Beide Seiten nutzen alle offenlegenden Firmen für die Vergleichbarkeit. Robust in der Tendenz, nicht als kontrolliertes Panel.

Methodik

Öffentlich identifizierbare deutsche KI-Unternehmen; Anbieter basierend auf Unternehmensangaben (Datenschutzerklärungen, Subprocessor-Listen, Trust-Center, Produktseiten). Selbstberichtete Daten, überlappende Mengen, Stichtag Juni 2026.

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Erstellt im Juni 2026. Die Prozentsätze beziehen sich auf die 221 deutschen Firmen, die einen Anbieter offenlegen.