Neuer KI-Atlas: Regionale Disparitäten bei künstlicher Intelligenz in Deutschland
Eine aktuelle Analyse des Leibniz-Instituts für Raumbezogene Sozialforschung (IRS) offenbart deutliche räumliche Unterschiede in der Innovationskraft im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) in Deutschland. Während das Land im Bereich der KI-Forschung wettbewerbsfähig ist, rangiert es bei der praktischen Anwendung im Mittelfeld und weist bei Wachstum sowie Finanzierung deutliche Defizite auf. Die Innovationsaktivitäten konzentrieren sich vor allem auf wenige urbane Zentren wie Berlin und München, während traditionelle Industriegebiete zurückfallen.
Umfangreiche Datenerhebung und Analyse
Andreas Kuebart, Wirtschaftsgeograph am IRS, hat erstmals umfassende Daten aus verschiedenen Quellen zur KI-Forschung, Gründungsdynamik, Finanzierung, Modellentwicklung, Anwendung und Infrastruktur in Deutschland zusammengeführt und ausgewertet. Der daraus entstandene KI-Atlas visualisiert die räumliche Verteilung der KI-Ökonomie von der Grundlagenforschung bis zur kommerziellen Nutzung und macht regionale Unterschiede transparent.
Zentrale Ergebnisse der Untersuchung
- Abhängigkeit von außereuropäischen Anbietern: Deutschland ist entlang der gesamten KI-Wertschöpfungskette stark von ausländischen, vor allem amerikanischen Anbietern abhängig – von Cloud-Infrastruktur bis hin zu Wachstumskapital. Trotz guter Nutzung von KI-Technologien bleibt die Entwicklung leistungsfähiger Modelle hinter internationalen Standards zurück. Das Potenzial der exzellenten KI-Forschung wird wirtschaftlich nicht ausreichend genutzt, was zu Abwanderung von Talenten und Unternehmen, insbesondere in die USA, führt.
- Fokussierung auf wenige KI-Hotspots: Berlin und München dominieren die KI-Start-up-Szene und die Verteilung von Wagniskapital. München verzeichnet mit 4,5 Milliarden Euro den größten Anteil am bundesweiten KI-Investitionsvolumen von 11 Milliarden Euro (2021–2025). Berlin beherbergt etwa 700 der insgesamt 2.300 deutschen KI-Start-ups. Dagegen bleiben viele Regionen, darunter klassische Industriezentren wie Stuttgart oder das Ruhrgebiet, weitgehend abgekoppelt. Nur wenige Universitäten, allen voran die Technische Universität München, generieren signifikante forschungsbasierte Ausgründungen. Die Rechenleistung ist vor allem in den Internetknotenpunkten der Rhein-Main-Region konzentriert.
- Geringe KI-Adoption im Mittelstand: Während Großunternehmen KI-Technologien verstärkt nutzen, bleibt der Mittelstand zurückhaltend. Lediglich 23 % der kleinen und 36 % der mittleren Unternehmen setzen mindestens eine KI-Technologie ein. Dadurch bleiben Potenziale für Automatisierung und datenbasierte Entscheidungsprozesse ungenutzt, obwohl gerade der Mittelstand angesichts wachsender Bürokratie und Fachkräftemangel dringend Effizienzsteigerungen durch KI benötigt.
Ausblick und Handlungsempfehlungen
Der KI-Atlas betont, dass die bestehenden Defizite durch gezielte Maßnahmen überwindbar sind. Ein Schwerpunkt sollte auf dem zielgerichteten Einsatz von KI liegen, der an bestehende deutsche Stärken in Robotik und Business-to-Business-Services anknüpft. Zur Verringerung der technologischen Abhängigkeit wird die verstärkte Nutzung von Open-Source-Modellen, wie dem chinesischen Kimi K3, empfohlen, die mit amerikanischen Spitzenmodellen vergleichbar sind. Zudem bedarf es eines bedarfsgerechten Ausbaus von Rechenzentren sowie gemeinsamer europäischer Initiativen zur Erhöhung des Wachstumskapitals.
Der KI-Atlas wurde als Forschungsbericht in der Reihe IRS Dialog veröffentlicht und steht online zur Verfügung.
Kontakt für wissenschaftliche Rückfragen
Dr. Andreas Kuebart
E-Mail: andreas.kuebart@leibniz-irs.de
Telefon: 03362/793-186
Quellenangabe
Kuebart, Andreas (2026). KI-Atlas Deutschland. Eine räumliche Analyse von Forschung, Ökonomie und Souveränität. Forschungsbericht, IRS Dialog, 1 | 2026. Leibniz-Institut für Raumbezogene Sozialforschung, Erkner.
Weiterführende Informationen
KI-Atlas Deutschland – Vollständiger Forschungsbericht (PDF)
Bildmaterial
Quelle: IRS / Andreas Paßens
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Der KI-Atlas macht die Herausforderungen in Deutschlands KI-Landschaft deutlich. Es ist alarmierend, wie stark wir auf ausländische Anbieter angewiesen sind, während Berlin und München florieren.
Der KI-Atlas legt schonungslos offen, wie Deutschland auf ausländische Anbieter angewiesen ist. Ohne gezielte Maßnahmen droht uns die Abwanderung von Talenten und Innovationen.