Anthropic, OpenAI, Google: Wer führt, warum Zahlen abweichen

Zwei Berichte zeichnen unterschiedliche Bilder vom Enterprise-KI-Markt. Was jeder misst, warum sie sich widersprechen und wie Sie einen Anbieter wählen.

Kurz gesagt: Berichte darüber, welches KI-Labor den Unternehmensmarkt «gewinnt», widersprechen sich, weil sie Unterschiedliches messen: geschätzte Ausgaben auf Basis der API-Nutzung, den Anteil der Unternehmen, die einen Anbieter produktiv einsetzen, oder den Anteil am Budget. Behandeln Sie jede einzelne Prozentzahl mit Vorsicht, entscheiden Sie anhand eines Tests mit Ihren eigenen Aufgaben und machen Sie sich nicht von einem einzigen Anbieter abhängig.

Das Wichtigste auf einen Blick

Menlo Ventures schätzt Anthropic für 2025 auf 40 % Marktanteil bei Unternehmens-LLMs, OpenAI auf 27 % und Google auf 21 %.
Eine separate a16z-Umfrage unter CIOs von Global-2000-Unternehmen ergab, dass 78 % OpenAI-Modelle produktiv nutzen und 44 % Anthropic. Ein Unternehmen kann also bei beiden mitgezählt werden.
Unterschiedliche Stichproben, Zeitpunkte und Definitionen erklären einen Grossteil der Abweichung. Keiner der Berichte zählt jeden Dollar oder jedes Token.
Beim Programmieren ist der Abstand am grössten: Menlo sieht Anthropic bei 54 % der Unternehmensnutzung für Code und OpenAI bei 21 %.
Laut a16z nutzen 81 % der Unternehmen drei oder mehr Modellfamilien. Mehrere Anbieter sind also bereits üblich.

Was sagen die beiden Berichte tatsächlich?

Menlo Ventures. Im Bericht 2025 State of Generative AI in the Enterprise (Dezember 2025) gibt Menlo Ventures an, dass Unternehmen 2025 insgesamt 37 Milliarden US-Dollar für generative KI ausgegeben haben, nach 11,5 Milliarden im Jahr 2024. Für Anbieter grosser Sprachmodelle schätzt Menlo Anthropic auf 40 %, OpenAI auf 27 % und Google auf 21 %, zusammen 88 % des Marktes. Menlo beschreibt seine Zahlen als «geschätzte Ausgaben auf Basis des Anteils an der produktiven API-Nutzung». Sie stammen aus einer Befragung von 495 Entscheidern für Unternehmens-KI in den USA, durchgeführt vom 7. bis 25. November 2025. Menlo weist darauf hin, dass die Stichprobe auf US-Unternehmen beschränkt ist und dass Umsatzzahlen privater Firmen Schätzungen sind.

Andreessen Horowitz (a16z). Für seinen am 30. Januar 2026 veröffentlichten Bericht zu Enterprise-KI befragte a16z 100 CIOs und Führungskräfte von Global-2000-Unternehmen (Unternehmensumsatz ab 500 Millionen US-Dollar) in den USA, Kanada, Grossbritannien, der EU, Asien und Australien. Demnach nutzen 78 % der befragten CIOs OpenAI-Modelle produktiv und 44 % Anthropic (über 63 % einschliesslich Tests). OpenAI halte rund 56 % am Budgetanteil. Ausserdem nutzen 81 % der befragten Unternehmen drei oder mehr Modellfamilien in Tests oder im Produktivbetrieb.

Warum weichen die Zahlen ab?

Auf den ersten Blick widersprechen sich die Berichte: In einem liegt Anthropic vorn, im anderen OpenAI deutlich. Sie beantworten aber unterschiedliche Fragen.

Was gezählt wird. Menlos Anteil ist eine Schätzung der Ausgaben auf Basis der produktiven API-Nutzung. Die Kernzahlen von a16z sind der Prozentsatz der befragten Unternehmen, die einen Anbieter produktiv einsetzen, sowie eine getrennte Schätzung des Budgetanteils. Ein Anbieter, den viele Unternehmen für kleine Aufgaben nutzen, kann bei einem Mass hoch und bei einem anderen niedrig liegen.
Wer gefragt wurde. Menlo befragte 495 Entscheider aus US-Unternehmen. a16z befragte 100 CIOs von Global-2000-Firmen in mehreren Regionen. Andere Gruppen, andere Grössen und andere Regionen ergeben andere Antworten.
Wann gefragt wurde. Die Menlo-Umfrage lief im November 2025, der a16z-Bericht erschien Ende Januar 2026. In einem Markt, der sich schnell bewegt, zählen einige Monate.
Was fehlt. a16z weist darauf hin, dass seine Methodik KI-Coding-Startups ausschliesst. Das begrenzt, wie genau sich das Programmieren messen lässt.

Beides sind Umfragen mit Angaben und Schätzungen von Menschen, kein Kassenbuch über jeden Dollar und jedes Token. Keiner der Berichte sagt Ihnen, welches Modell für Ihre Aufgabe am besten ist.

Warum ist das Programmieren anders?

Beim Programmieren zeigen die Berichte am deutlichsten in dieselbe Richtung. Menlo sieht Anthropic bei 54 % und OpenAI bei 21 % der API-Nutzung in Unternehmen für Programmieraufgaben. a16z sagt, Anthropics Zuwächse lägen in «tokenintensiven Coding-Anwendungsfällen» und Googles Anteil im Unternehmensumfeld sei bei Coding-Workloads spürbar niedriger. Coding-Agenten laufen in langen, wiederholten Sitzungen, sodass wenige Teams einen grossen Teil der Nutzung ausmachen können. Deshalb können eine nutzungsbasierte Zahl und eine Zahl dazu, wie viele Unternehmen einen Anbieter einsetzen, so unterschiedlich aussehen. Mehr zu den Werkzeugen selbst finden Sie in unserem Beitrag dazu, was Microsofts Copilot-Neuausrichtung für Coding-Agenten bedeutet.

Wie lesen Sie eine Marktanteilszahl richtig?

Eine kurze Checkliste hilft bei jedem Anbieter- oder Analystenbericht:

Definition suchen. Geht es um Dollar, Tokens, API-Aufrufe, Unternehmen, die einen Anbieter nutzen, oder etwas anderes?
Stichprobe prüfen. Wer hat geantwortet, wie viele, wo und wann?
Ausgeschlossenes suchen. Coding-Startups, Verbraucherprodukte und Eigenentwicklungen fehlen oft.
Gleiches mit Gleichem vergleichen. Stellen Sie nicht den Nutzungsanteil eines Berichts dem Ausgabenanteil eines anderen gegenüber.
Fragen, wer profitiert. Analysten und Investoren haben eigene Interessen. Lesen Sie den Methodikteil, nicht nur die Schlagzeile.
Als Kontext nutzen, nicht als Urteil. Eine Marktanteilszahl zeigt, was andere gekauft haben, nicht, was zu Ihrer Arbeit passt.

Was heisst das für die Wahl eines Modellanbieters?

Die praktische Lehre: Der Spitzenreiter kann wechseln, und Ihre Entscheidung sollte nicht von einem einzigen Bericht abhängen. In der a16z-Umfrage nutzten 81 % der Unternehmen drei oder mehr Modellfamilien, was darauf hindeutet, dass mehrere Anbieter bereits gängige Praxis sind. Einige Gewohnheiten helfen:

Mit eigenen Aufgaben testen. Bauen Sie aus Ihren echten Dokumenten, Tickets oder Ihrem Code ein kleines Testset und vergleichen Sie Modelle damit, bevor Sie sich festlegen.
Eine Abstraktionsschicht behalten. Leiten Sie Modellaufrufe über eine interne Schnittstelle, damit ein Anbieterwechsel eine Konfigurationsänderung ist und keine Neuentwicklung.
Auf den Vertrag achten. Prüfen Sie Datenverarbeitung, Aufbewahrung, Preisänderungen und die Möglichkeit, Ihre Prompts, Auswertungen und Fine-Tuning-Daten zu exportieren.
Modell und Aufgabe abstimmen. Für einfache Arbeit kann ein günstigeres oder offenes Modell genügen, für schwere Aufgaben kann ein Frontier-Modell die Kosten wert sein. Unser Leitfaden zum Lesen einer Frontier-Modell-Ankündigung hilft, Ankündigungen einzuordnen.
Für Agenten planen. Wenn Sie auf autonome Abläufe zugehen, lesen Sie, warum KI-Agenten eine eigene Infrastruktur bekommen.

Die Verbreitung selbst ist gross. Die McKinsey-Umfrage State of AI, veröffentlicht am 5. November 2025 mit 1.993 Befragten in 105 Ländern, ergab, dass 88 % der Organisationen KI in mindestens einem Geschäftsbereich nutzen, zusammengefasst von Silicon Canals. Ob man KI nutzt, ist nicht mehr die Frage. Die Frage ist, sie gut auszuwählen und zu steuern.

Die Kurzfassung

Einen einzigen «Marktanteil bei Unternehmens-KI» gibt es nicht. Menlo Ventures sieht Anthropic vorn bei den geschätzten Ausgaben auf Basis der API-Nutzung, a16z sieht OpenAI bei mehr befragten Global-2000-Unternehmen im Produktivbetrieb, und beides sind Umfragen. Lesen Sie die Definition vor dem Prozentwert, testen Sie Modelle an Ihrer eigenen Arbeit und bauen Sie Ihre Systeme so, dass Sie den Anbieter wechseln können.

Häufig gestellte Fragen

Welches KI-Labor hat den grössten Marktanteil bei Unternehmen?

Das hängt vom Mass ab. Menlo Ventures schätzt Anthropic auf 40 %, OpenAI auf 27 % und Google auf 21 % des Enterprise-LLM-Marktes auf Basis der produktiven API-Nutzung, während eine a16z-Umfrage unter CIOs von Global-2000-Unternehmen ergab, dass 78 % OpenAI-Modelle produktiv nutzen und 44 % Anthropic.

Warum widersprechen sich Berichte zum Marktanteil bei Unternehmens-KI?

Sie messen Unterschiedliches (geschätzte Ausgaben aus API-Nutzung, den Anteil der Unternehmen, die einen Anbieter nutzen, oder den Budgetanteil), befragen unterschiedliche Gruppen (495 US-Entscheider gegenüber 100 CIOs von Global-2000-Firmen) und fanden zu verschiedenen Zeitpunkten statt. Beides sind Umfragen, keine vollständigen Zählungen.

Liegt Anthropic beim Programmieren wirklich vorn?

Menlo Ventures nennt für Anthropic 54 % und für OpenAI 21 % der API-Nutzung in Unternehmen für Coding, und a16z berichtet von Zuwächsen von Anthropic bei tokenintensiven Coding-Anwendungsfällen. Beides sind Umfragen und beide schliessen Segmente aus. Testen Sie Werkzeuge daher an Ihrer eigenen Codebasis.

Sollte mein Unternehmen mehr als einen KI-Modellanbieter nutzen?

Viele Unternehmen tun es bereits: a16z fand 81 %, die drei oder mehr Modellfamilien in Tests oder im Produktivbetrieb nutzen. Ein Aufbau mit mehreren Anbietern, einer internen Schnittstelle und einem eigenen Testset senkt das Abhängigkeitsrisiko.

Weitere Einblicke

Quellen

Menlo Ventures, 2025: The State of Generative AI in the Enterprise, Dezember 2025
Andreessen Horowitz, Leaders, gainers and unexpected winners in the Enterprise AI arms race, 30. Januar 2026
Silicon Canals, McKinsey's 2025 global AI survey: 88% of organizations now use AI in at least one function, Zusammenfassung der McKinsey-Umfrage State of AI vom 5. November 2025