Im vergangenen Jahr haben wir in unserem Battery Ventures „State of the OpenCloud Report“ einen bevorstehenden KI-„Superzyklus“ vorhergesagt – einen tiefgreifenden Technologieplattformwechsel, ähnlich den Revolutionen des Internets und des Cloud-Computing, der große etablierte Technologiekonzerne vom Thron stoßen und Billionen an Marktwert freisetzen könnte.

Da sich das Jahr 2025 dem Ende zuneigt, haben wir den Vorteil der nachträglichen Betrachtung. Wir können nun endgültig sagen, dass der KI-Superzyklus begonnen hat. Und diese Erkenntnis ist so tiefgreifend, dass wir unseren Jahresbericht umbenannt haben, um dieser neuen Realität Rechnung zu tragen.

Unser neuer Battery „State of AI Report“, der unten angehängt ist, zeigt, dass KI nicht mehr nur ein Trend ist. Sie ist die dominierende Kraft an den öffentlichen Märkten, ein massiver Motor für Kapitalinvestitionen und die zentrale Infrastruktur und Grundlage einer neuen Klasse von Unternehmen, die in beispiellosem Tempo wachsen. Doch mit Blick auf das Jahr 2026 wird deutlich, dass wir uns noch in der Anfangsphase dieses Transformationsprozesses befinden. Die Skalierungsgesetze der KI gelten sowohl für die Vor- als auch für die Nachbereitungsphase; KI-Agenten erledigen Aufgaben und Arbeitsabläufe auf menschlichem Niveau in Branchen wie Softwareentwicklung, Gesundheitswesen und Recht; und eine massive Welle von Rechenkapazitäten steht gerade erst an, die diese positiven Entwicklungen weiterhin unterstützen wird.

Laut unserer Analyse machen Unternehmen, die an den öffentlichen Märkten von KI profitieren, wie Nvidia, Google und Microsoft, mittlerweile unglaublicherweise etwa die Hälfte des Wertes des S&P 500 aus. Seit November 2022, dem Jahr des öffentlichen Starts von ChatGPT, haben diese innovativen Unternehmen eine Marktkapitalisierung von rund 18 Billionen US-Dollar hinzugewonnen, was etwa 75 % aller Zuwächse des S&P in diesem Zeitraum ausmacht.

Drei Jahre später: Ist KI nur eine Blase oder steckt mehr dahinter?

Während ständig von einer „KI-Blase“ die Rede ist, deuten die Fundamentaldaten darauf hin, dass der aktuelle Stand eine rationale Reaktion auf ein Ungleichgewicht zwischen Angebot und Nachfrage darstellt, wie wir es seit den Anfängen des Internets vor mehr als 25 Jahren nicht mehr erlebt haben. Auch wenn die Bewertungen vieler KI-nativer Unternehmen astronomisch hoch sind und nicht jeder Markteinsteiger es schaffen wird, glauben wir, dass ein Großteil des Hypes gerechtfertigt ist. Halten:

• Künstliche Intelligenz trägt dazu bei, die makroökonomisch bedingte Verlangsamung des Wachstums von Cloud-Anbietern, die 2023 einsetzte, umzukehren, und die drei großen Cloud-Anbieter bleiben ein wichtiger Indikator für eine breitere Akzeptanz von KI. Der kombinierte Jahresumsatz von AWS, GCP und Azure erreichte im dritten Quartal 2025 285 Milliarden US-Dollar, was einem Wachstum von 29 % gegenüber dem Vorjahr entspricht. Dies steht im Vergleich zu einem Wachstum von 27 % im vorangegangenen Quartal und 26 % im Vorjahr und verdeutlicht eine klare erneute Beschleunigung, da KI-gesteuerte Workloads nun in größerem Umfang eingesetzt werden.
• Die Nachfrage nach KI-Technologie übersteigt weiterhin die verfügbaren Infrastrukturkapazitäten, was den jüngsten Anstieg der Investitionsausgaben großer Cloud-Anbieter erklärt. Auf Basis der jüngsten Geschäftszahlen verfügen die großen Cloud-Anbieter über einen Auftragsbestand von 1,2 Billionen US-Dollar, der durch die Nachfrage nach KI-Anwendungen und -Infrastruktur getrieben wird. Diese Nachfrage nach künstlicher Intelligenz übersteigt die physischen Kapazitäten zum Bau von Rechenzentren, was darauf hindeutet, dass dieser Zyklus noch lange andauern wird.

Ausblick 2026: KI-Design & Nutzungsmuster und die agentenbasierte Revolution

Wir verlassen die experimentelle Phase und treten in die Industrialisierungsphase der KI-Einführung ein. Es bilden sich unterschiedliche Architekturmuster für KI-native Unternehmen heraus, und wir erleben einen Wandel von Werkzeugen, die den Menschen unterstützen, hin zu autonomen Agenten, die Aufgaben erledigen. Um ins Detail zu gehen:

• Während das Jahr 2024 von kapitalintensivem Modelltraining geprägt war, verlagert sich der Schwerpunkt nun hin zur Inferenz. Mit dem Aufkommen agentenbasierter Anwendungen – die komplexe Arbeitsabläufe autonom planen und ausführen – werden diese zur Laufzeit deutlich mehr Rechenleistung verbrauchen. Wir glauben, dass diese Entwicklung auch weiterhin zu Umsatzsteigerungen führen wird, da eine Vielzahl neuer agentenbasierter Anwendungen auf den Markt kommt. Wir erleben auch, wie die abgeschotteten Systeme geschlossener Modelle in Frage gestellt werden, und glauben, dass offene Modelle (wie die von Reflection AI* und DeepSeek) an Bedeutung gewinnen und so ein vielfältigeres KI-Ökosystem fördern werden.
• Einer der wichtigsten Trends, die wir beobachten, ist die Veränderung der Gewinnmargenstrukturen von KI-Unternehmen, die sich langsam verschieben. Heute konzentriert sich die Wertschöpfung auf die Hardware (GPUs) mit Bruttomargen von ca. 75 %, während KI-Anwendungen aufgrund der Inferenzkosten oft geringere Margen aufweisen. Da jedoch die Kosten für Geheimdienstinformationen sinken und das Angebot entsprechend ausgebaut wird, gehen wir davon aus, dass sich dies umkehren wird. Zukünftiger Wert wird der Anwendungsebene zugutekommen, insbesondere jenen Unternehmen, die ergebnisorientierte Preisgestaltung nutzen können, um den Wert der von ihnen ersetzten Arbeitskräfte zu erfassen.
• Das Ergebnis ist eine kambrische Explosion von KI-Anwendungen, die wir bereits auf dem Markt sehen; viele davon werden erst durch die zugrundeliegenden Modelle ermöglicht, die ihnen zugrunde liegen. Dadurch entsteht ein neuer Stapel. Im Bereich der Entwicklerwerkzeuge definieren KI-native Herausforderer wie Cursor, Cognition und Lovable die Art und Weise, wie Ingenieure entwickeln und zusammenarbeiten, neu. Im Bereich Daten und Analysen werden Anbieter wie Databricks*, ClickHouse* und Supabase zum Datenrückgrat für intelligente Anwendungen. Im Bereich der Cloud-Infrastruktur entstehen Unternehmen wie Baseten, Fireworks und Fal, die KI-Workloads mit neuen Abstraktionen bedienen. Und auf der Netzwerk- und Siliziumebene verschieben Startups wie Nexthop AI*, Groq und SambaNova die Grenzen der Leistungsfähigkeit und drohen, etablierte Marktführer zu verdrängen.
• In all diesen Fällen ermöglicht dieser neue Technologie-Stack die Entwicklung von KI-Anwendungen, die die Arbeit erledigen, und schafft damit ein viel größeres Marktpotenzial als SaaS 1.0 jemals bot.

Der neue Leitfaden für KI-Gründer

Diese und weitere Entwicklungen prägen auch unsere Beratungsleistungen zum Unternehmensaufbau für KI-Gründer auf dem heutigen Markt. Das SaaS 1.0-Konzept ist offiziell überholt, und jeder braucht jetzt eine KI-Story, um Finanzmittel zu gewinnen und auf dem breiteren Markt erfolgreich zu sein. Einige unserer wichtigsten Empfehlungen für Gründer, die im Bereich der KI tätig sind:

• Beginnen Sie mit einem fokussierten Keil, landen Sie schnell und expandieren Sie. Ein gezielter Anwendungsfall verschafft Ihnen den Zugang zum Markt, und die horizontale sowie vertikale Expansion schafft die Produkttiefe und -breite, die für dauerhafte Wettbewerbsvorteile erforderlich sind. Cursor spiegelt dieses Muster wider, indem es mit der Codegenerierung und -bearbeitung beginnt und sich dann horizontal über den Entwickler-Workflow und vertikal ausdehnt, um mehr von der Infrastrukturschicht zu übernehmen (einschließlich des eigenen Modells Composer).
• KI-Unternehmen sollten anhand neuer Kennzahlen bewertet werden als traditionelle SaaS-Unternehmen. KI-Unternehmen wachsen schneller, da unmittelbare Produktivitätsgewinne die Adoptionszyklen verkürzen, aber Wachstum allein genügt nicht. Die deutlichsten Indikatoren dafür, ob ein Anwendungsfall nachhaltigen Nutzen bringt oder sich noch im experimentellen Stadium befindet, sind die Brutto-Nutzungs- und Retentionsmuster. Mit zunehmender Größe von Unternehmen wird die Überwachung der Bruttomarge unerlässlich, um sicherzustellen, dass Preisgestaltung und Stückkosten auch in einem rechenintensiven Modell nachhaltig bleiben.
• Ebenso sollte das alte SaaS-Modell der nutzerbasierten Preisgestaltung und sogar die rein verbrauchsbasierte Preisgestaltung wertbasierten Preismodellen weichen. Da sich Software von der Unterstützung der menschlichen Produktivität hin zur autonomen Erledigung von Aufgaben entwickelt, erfasst die wertorientierte Preisgestaltung die Auswirkungen der KI, richtet die Preisgestaltung nach erfolgreichen Kundenergebnissen aus und ermöglicht ein natürliches Umsatzwachstum mit zunehmender Kundenreife.
• Im Zeitalter von SaaS 1.0 befand sich die Infrastruktur im Hintergrund, während die Anwendungslogik das Benutzererlebnis prägte. In einer von KI geprägten Welt ist das Gegenteil der Fall. Die Infrastruktur steht heute im Mittelpunkt, und Entscheidungen bezüglich Modellauswahl, Laufzeitumgebungen, Evaluierungen, Routing und Datenzugriff bestimmen die Genauigkeit, Reaktionsfähigkeit und das gesamte Produkt- und Benutzererlebnis.

Zusammenfassend lässt sich sagen: Die Welt gehört der KI, und wir leben nur darin. Die Chance war noch nie größer, und die Dringlichkeit war noch nie höher. Gründer von KI-Unternehmen müssen agil handeln und sich an den aktuellen Markt anpassen, in dem Innovationen schneller voranschreiten als je zuvor. Doch diejenigen, die stark genug sind, differenzierte Produkte zu entwickeln und sich Wettbewerbsvorteile zu verschaffen, haben das Potenzial, einen erheblichen Wert zu erzielen.

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