KI-Unternehmen im Blick
Wer den KI-Markt prägt — von der Infrastruktur bis zur Anwendung. Jede Kennzahl mit Quelle und Stand, keine Kurse, keine Prognosen.
KI-Unternehmen im Blick
Keine AnlageberatungWer treibt die KI-Entwicklung — und womit verdienen diese Unternehmen ihr Geld? Einordnung statt Kurse: jeder Fakt mit Datum und Quelle.
- Infrastruktur
NVIDIA
börsennotiert · NVDAUSA
NVIDIA entwickelt Grafik- und Rechenbeschleuniger sowie die zugehörige Software-Plattform CUDA. Der Großteil des Geschäfts entfällt inzwischen auf Rechenzentrums-Hardware für das Training und den Betrieb von KI-Modellen.
Der Konzern liefert einen erheblichen Teil der Rechenkapazität, auf der aktuelle KI-Modelle trainiert werden. Seine Quartalszahlen gelten deshalb als Indikator für das Investitionstempo im gesamten KI-Ökosystem.
- Quartalsumsatz Q1 Geschäftsjahr 2027:
- 81,6 Mrd. USD, +85 % gegenüber dem Vorjahresquartal Quelle 2026-05
- Umsatz Rechenzentrums-Segment Q1 Geschäftsjahr 2027:
- 75,2 Mrd. USD, +92 % gegenüber dem Vorjahresquartal Quelle 2026-05
- Infrastruktur
Microsoft
börsennotiert · MSFTUSA
Microsoft betreibt mit Azure eine der großen Cloud-Plattformen und integriert KI-Assistenzfunktionen unter dem Namen Copilot in seine Office- und Entwicklerprodukte. Das Unternehmen ist zugleich Investor und Infrastrukturpartner von OpenAI.
Für viele Unternehmen ist Azure der Weg, über den KI-Modelle überhaupt in bestehende IT-Landschaften gelangen. Microsoft weist die KI-Umsätze inzwischen separat aus und macht die Verbreitung damit nachvollziehbar.
- Konzernumsatz Q3 Geschäftsjahr 2026:
- 82,9 Mrd. USD, +18 % gegenüber dem Vorjahresquartal (+15 % währungsbereinigt) Quelle 2026-04
- Wachstum Azure und andere Cloud-Dienste:
- +40 % gegenüber dem Vorjahresquartal (+39 % währungsbereinigt) Quelle 2026-04
- Annualisierte Umsatzrate des KI-Geschäfts:
- über 37 Mrd. USD, +123 % gegenüber dem Vorjahr Quelle 2026-04
- Modelle
Alphabet (Google)
börsennotiert · GOOGLUSA
Alphabet entwickelt über Google DeepMind die Modellfamilie Gemini und stellt sie über Google Cloud, die Gemini-App und die Suche bereit. Zusätzlich betreibt der Konzern mit den TPUs eigene KI-Beschleuniger.
Alphabet deckt als eines von wenigen Unternehmen die gesamte Kette von eigenen Chips über Modelle bis zu Endanwendungen ab. Das Cloud-Geschäft zeigt, wie stark Unternehmen diese Modelle produktiv einsetzen.
- Konzernumsatz Q1 2026:
- 109,9 Mrd. USD, +22 % gegenüber dem Vorjahresquartal (+19 % währungsbereinigt) Quelle 2026-04
- Anwendungen
Palantir Technologies
börsennotiert · PLTRUSA
Palantir liefert Datenintegrations- und Analyseplattformen für Behörden und Unternehmen. Mit der Artificial Intelligence Platform (AIP) werden Sprachmodelle an betriebliche Daten und Arbeitsabläufe angebunden.
Das Unternehmen steht für die Anwendungsschicht: Nicht das Modell selbst, sondern dessen Einbettung in vorhandene Prozesse und Datenbestände ist das Produkt. Der Umsatzverlauf im US-Geschäft zeigt, wie schnell dieser Markt derzeit wächst.
- Umsatz US-Geschäftskundengeschäft Q1 2026:
- 595 Mio. USD, +133 % gegenüber dem Vorjahresquartal Quelle 2026-05
- Infrastruktur
AMD (Advanced Micro Devices)
börsennotiert · AMDUSA
AMD entwickelt Server-Prozessoren der EPYC-Reihe und KI-Beschleuniger der Instinct-Reihe. Die Software-Seite deckt das Unternehmen mit dem offenen Stack ROCm ab.
AMD ist der größte direkte Wettbewerber im Markt für KI-Beschleuniger. Wie schnell sich hier eine zweite Bezugsquelle etabliert, ist für Rechenzentrumsbetreiber eine relevante Frage.
- Umsatz Rechenzentrums-Segment Q1 2026:
- 5,8 Mrd. USD, +57 % gegenüber dem Vorjahresquartal Quelle 2026-05
- Anwendungen
SAP
börsennotiert · SAPDeutschland
SAP entwickelt Unternehmenssoftware für Finanzwesen, Logistik und Personal und stellt sie zunehmend als Cloud-Lösung bereit. Unter dem Namen Business AI werden KI-Funktionen direkt in diese Geschäftsprozesse eingebettet.
SAP ist das größte europäische Softwarehaus und für viele Unternehmen der Ort, an dem KI-Funktionen auf die tatsächlichen Stammdaten treffen. Der Cloud-Auftragsbestand gibt Hinweise auf die Verbindlichkeit dieser Umstellung.
- Cloud-Umsatzwachstum Q1 2026:
- +19 % nominal, +27 % währungsbereinigt gegenüber dem Vorjahresquartal Quelle 2026-04
- Infrastruktur
ASML
börsennotiert · ASMLNiederlande
ASML baut Lithografiesysteme, mit denen Halbleiterhersteller Schaltkreise auf Wafer belichten. Bei der EUV-Technologie für die fortschrittlichsten Fertigungsknoten ist das Unternehmen der einzige Anbieter weltweit.
Ohne ASML-Systeme lassen sich die Chips, auf denen KI-Modelle laufen, nicht in aktueller Strukturbreite fertigen. Das Unternehmen ist zudem seit 2025 Ankerinvestor bei Mistral AI.
- Daten & Plattformen
Snowflake
börsennotiert · SNOWUSA
Snowflake betreibt eine Cloud-Datenplattform, auf der Unternehmen ihre Daten speichern, zusammenführen und auswerten. Über Cortex und Snowflake Intelligence lassen sich Sprachmodelle direkt auf diese Daten anwenden.
KI-Anwendungen im Unternehmen scheitern selten am Modell, sondern am Zugriff auf saubere Daten. Snowflake weist die Zahl der Konten mit aktiv genutzten KI-Funktionen aus und macht die Adoption dadurch messbar.
- Produktumsatz Q4 Geschäftsjahr 2026:
- 1,23 Mrd. USD, +30 % gegenüber dem Vorjahresquartal Quelle 2026-02
- Modelle
OpenAI
privat finanziertUSA
OpenAI entwickelt die GPT-Modellreihe und betreibt mit ChatGPT eine der meistgenutzten KI-Anwendungen. Das Geschäft besteht aus Endkunden-Abonnements, Unternehmenslizenzen und einer Entwickler-API.
Die Veröffentlichung von ChatGPT Ende 2022 hat den heutigen Markt maßgeblich geprägt. Trotz hoher Umsätze arbeitet das Unternehmen nach eigenen Angaben noch nicht profitabel.
- Finanzierungsrunde:
- 122 Mrd. USD eingesammelt bei einer Post-Money-Bewertung von 852 Mrd. USD Quelle 2026-03
- Modelle
Anthropic
privat finanziertUSA
Anthropic entwickelt die Claude-Modellreihe und richtet sich schwerpunktmäßig an Unternehmenskunden und Entwickler. Ein erklärter Teil der Arbeit ist Forschung zu Sicherheit und Interpretierbarkeit von Modellen.
Das Unternehmen ist einer der wenigen Anbieter von Frontier-Modellen und im API- und Coding-Segment stark vertreten. Seine Finanzierungsrunden zeigen die Größenordnung des Kapitalbedarfs für Modelltraining.
- Series-H-Finanzierungsrunde:
- 65 Mrd. USD eingesammelt bei einer Post-Money-Bewertung von 965 Mrd. USD Quelle 2026-05
- Modelle
Mistral AI
privat finanziertFrankreich
Mistral AI aus Paris entwickelt Sprach- und Multimodal-Modelle und veröffentlicht einen Teil davon unter offenen Lizenzen. Zum Angebot gehören außerdem die Entwicklerplattform La Plateforme und eigene Rechenkapazität unter dem Namen Mistral Compute.
Mistral ist der bekannteste europäische Anbieter eigener Frontier-Modelle und wird häufig im Zusammenhang mit digitaler Souveränität genannt. Der Einstieg von ASML als Lead-Investor verknüpft das Unternehmen mit der europäischen Halbleiterindustrie.
- Series-C-Finanzierungsrunde:
- 1,7 Mrd. EUR eingesammelt bei einer Post-Money-Bewertung von 11,7 Mrd. EUR Quelle 2025-09
- Lead-Investor der Series C:
- ASML Holding NV, weitere Beteiligung u. a. von DST Global, Andreessen Horowitz, Bpifrance, General Catalyst, Index Ventures, Lightspeed und NVIDIA Quelle 2025-09
- Modelle
xAI
privat finanziertUSA
xAI entwickelt die Grok-Modellreihe und betreibt dafür in Memphis die eigenen Rechenzentren Colossus I und II. Die Modelle werden über eine API sowie über die Plattform X ausgeliefert.
xAI verfolgt die Strategie, Rechenkapazität selbst zu bauen statt anzumieten. Die Größenordnung dieser Cluster zeigt, welcher Infrastrukturaufwand für das Training aktueller Modelle betrieben wird.
- Series-E-Finanzierungsrunde:
- 20 Mrd. USD eingesammelt; das ursprüngliche Ziel von 15 Mrd. USD wurde überschritten. Strategische Investoren sind unter anderem NVIDIA und Cisco Investments. Quelle 2026-01
- Rechenkapazität Colossus I und II:
- über eine Million H100-GPU-Äquivalente zum Jahresende Quelle 2026-01
- Daten & Plattformen
Databricks
privat finanziertUSA
Databricks betreibt eine Datenplattform, die Data Warehouse und Data Lake zusammenführt (Lakehouse-Ansatz). Darauf aufbauend können Unternehmen eigene Modelle trainieren, anpassen und betreiben.
Das Unternehmen adressiert die Schicht zwischen Rohdaten und KI-Anwendung. Der Anteil des KI-Geschäfts am Gesamtumsatz macht sichtbar, wie viel produktive KI-Arbeit tatsächlich in Unternehmensdaten stattfindet.
- Run-Rate-Umsatz aus KI-Produkten:
- über 1 Mrd. USD (bei einem Gesamt-Run-Rate von 4,8 Mrd. USD zu diesem Zeitpunkt) Quelle 2025-12
- Daten & Plattformen
Hugging Face
privat finanziertUSA / Frankreich
Hugging Face betreibt die größte offene Plattform für Modelle, Datensätze und Demo-Anwendungen im Bereich maschinelles Lernen. Dazu kommen weit verbreitete Open-Source-Bibliotheken wie Transformers und Datasets.
Die Plattform ist der zentrale Umschlagplatz für offene KI-Modelle und damit ein guter Gradmesser dafür, was außerhalb der großen kommerziellen Anbieter entsteht. Die veröffentlichten Plattform-Kennzahlen sind öffentlich einsehbar.
- Anwendungen
Helsing
privat finanziertDeutschland
Helsing mit Sitz in München entwickelt KI-Software für Verteidigungsanwendungen sowie autonome Systeme, darunter die Drohne HX-2. Das Unternehmen beschreibt sich als software-definierter Anbieter für europäische Streitkräfte.
Helsing ist derzeit das höchstbewertete deutsche KI-Unternehmen und zeigt, dass Verteidigung ein eigenständiges Anwendungsfeld für KI geworden ist. Das Feld bringt eigene ethische und regulatorische Fragen mit sich.
- Series-E-Finanzierungsrunde:
- 1,8 Mrd. USD bei einer Bewertung von 18 Mrd. USD; Investoren unter anderem Dragoneer, Lightspeed, Goldman Sachs Alternatives, JPMorganChase und CPP Investments Quelle 2026-07
- Anwendungen
DeepL
privat finanziertDeutschland
DeepL aus Köln entwickelt neuronale Übersetzungs- und Schreibwerkzeuge und hat das Angebot zuletzt um einen KI-Assistenten für Arbeitsabläufe erweitert. Das Unternehmen betreibt dafür eigene GPU-Infrastruktur.
DeepL ist eines der wenigen deutschen KI-Unternehmen mit einem etablierten internationalen Produktgeschäft. Es zeigt, dass ein klar umrissener Anwendungsfall auch ohne allgemeines Frontier-Modell tragfähig sein kann.
- Finanzierungsrunde:
- 300 Mio. USD bei einer Bewertung von 2 Mrd. USD, angeführt von Index Ventures Quelle 2024-05
Diese Übersicht dient der Einordnung des Marktes und stellt keine Anlageberatung, Kauf- oder Verkaufsempfehlung dar. Wir zeigen bewusst keine Kurse und keine Prognosen. Angaben sind auf den genannten Stand datiert und können sich geändert haben.