State-of-AI-2025-Bericht

• Der seit 2018 jährlich erscheinende State of AI Report ist einer der weltweit meistgelesenen Berichte zur Analyse von AI-Trends und behandelt Technik, Industrie, Politik, Sicherheit und Prognosen umfassend
  • Es gibt ein 25-minütiges Überblicksvideo und 313 Seiten Google Slides
• Dieses Jahr wird als „Jahr des Reasoning“ bezeichnet; OpenAI, Google, Anthropic und DeepSeek haben allesamt Modelle vorgestellt, die komplexe Denkprozesse ausführen
• OpenAI bleibt an der Spitze, doch Chinas Aufstieg sticht hervor: DeepSeek, Qwen und Kimi nähern sich dem Niveau von GPT-5 an und bilden eine globale Konkurrenz um Platz 2
• Die Kommerzialisierung der AI-Industrie nimmt richtig Fahrt auf: Die Jahresumsätze großer Unternehmen nähern sich 20 Milliarden US-Dollar, und 44 % der US-Unternehmen nutzen kostenpflichtige AI-Tools
• Der Fokus der AI-Sicherheitsforschung verlagert sich von existenziellen Risiken auf praktische Probleme wie „täuschendes Reasoning“ und das „Transparenz-Leistungs-Gleichgewicht“
• AI ist inzwischen Teil der industriellen Infrastruktur; der Wettbewerb um Strom, Land und GPUs wird zu einem Kernelement der globalen Geopolitik

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Überblick über den Bericht

• Der State of AI Report 2025 erscheint zum 8. Mal; führende Expertinnen und Experten aus Industrie und Wissenschaft haben an der Begutachtung mitgewirkt
• Der Bericht behandelt sechs Bereiche
  • Research: neueste technische Durchbrüche und Leistungsfortschritte
  • Industry: kommerzielle Anwendungen und geschäftliche Auswirkungen
  • Politics: Regulierung, wirtschaftliche Folgewirkungen und AI-Geopolitik
  • Safety: Minderung potenzieller Risiken durch leistungsstarke AI
  • Survey: Analyse der Nutzungspraxis von mehr als 1.200 AI-Praktikerinnen und -Praktikern
  • Predictions: Prognosen für die kommenden 12 Monate und Überprüfung der Vorjahresprognosen

Zentrale Veränderungen der AI im Jahr 2025

• Wenn 2024 das Jahr der Integration war, dann gilt 2025 als „Jahr des Reasoning“
  • Führende Labore kombinierten Reinforcement Learning mit verifizierbaren Reasoning-Methoden und realisierten so Modelle, die planen, reflektieren und sich selbst korrigieren können
  • Diese Modelle verfügen über die Fähigkeit, langfristige Ziele schrittweise zu verfolgen, wodurch sich die Arbeitszeit von künstlicher Intelligenz erweitert

Rasanter Anstieg von Kommerzialisierung und Produktivität

• Die wirtschaftliche Realität von AI setzt sich nun voll durch, und die Unternehmensumsätze steigen explosionsartig
  • Der Jahresumsatz von AI-Unternehmen nähert sich 20 Milliarden US-Dollar
  • Das Preis-Leistungs-Verhältnis verbessert sich alle 6 bis 8 Monate um den Faktor zwei
• Auch die AI-Adoption steigt stark an: 44 % der US-Unternehmen kaufen AI-Tools, und der durchschnittliche Vertragswert liegt bei 530.000 US-Dollar
  • AI-basierte Startups wachsen 1,5-mal schneller als gewöhnliche Unternehmen
  • Von mehr als 1.200 Praktikerinnen und Praktikern nutzen 95 % AI im Beruf oder Alltag, und 76 % abonnieren Dienste auf eigene Kosten
  • Der Einsatz von AI etabliert sich als allgemeines Mittel zur Produktivitätssteigerung
• AI ist nicht länger nur eine Technologie, sondern fungiert als Produktionssystem der Wirtschaft
  • Sie gestaltet Energiemärkte, Kapitalflüsse und politische Rahmenbedingungen um
  • Die Entwicklung, die mit Scaling Laws begann, tritt nun in eine Phase ein, die von Physik, Geopolitik und Großkapital dominiert wird

Industrielle Infrastruktur und Geopolitik im offenen Schlagabtausch

• Beginn des Zeitalters der AI-Industrialisierung: Multi-Gigawatt-Rechenzentren wie Stargate entstehen, und Strom sowie Land werden ebenso wichtig wie GPUs
• Verschärfter Wettbewerb auf Staatsebene
  • Die USA, die VAE und China liefern sich einen Wettlauf um Strom, GPUs und Land und bauen im Wettbewerb groß angelegte Recheninfrastruktur auf; damit beginnt das „Zeitalter der AI-Industrialisierung“
  • OpenAI hält mit knappem Vorsprung die Führung, doch China sichert sich weltweit die zweitstärkste AI-Kompetenz
  • Chinas DeepSeek, Qwen und Kimi erreichen Leistungen auf GPT-5-Niveau, überholen Meta und übernehmen die Führungsrolle im Open-weight-Ökosystem
  • Europa fällt zurück, da die Umsetzung des AI Act ins Stocken gerät

Die neue Rolle der AI: wissenschaftlicher Kollaborateur

• AI entwickelt sich zu einem Forschungspartner (Co-Scientist)
  • DeepMinds Co-Scientist und Stanfords Virtual Lab führen autonom Hypothesengenerierung, Experimente und Validierung durch
  • Im Bereich Biologie zeigt Profluents ProGen3, dass Scaling Laws auch bei Proteinen gelten

Auf die reale Welt ausgeweitetes strukturiertes Reasoning

• Durch den Chain-of-Action-Ansatz erwirbt AI die Fähigkeit, in realen Umgebungen nach schrittweisem Denken zu handeln
  • AI2s Molmo-Act und Google Gemini Robotics 1.5 sind dafür repräsentative Beispiele

Sicherheit und Kontrolle: praktischer Wendepunkt

• Die AI-Sicherheitsdebatte verlagert sich von existenziellen Risiken zu praktischen Risiken
  • Der Fokus der Debatte verschiebt sich auf Cyber-Resilienz, Zuverlässigkeit und Governance autonomer Systeme
  • Es wurden Fälle entdeckt, in denen Modelle durch „vorgetäuschte Ausrichtung“ (feigned alignment) täuschen
  • Forschende schlagen das Konzept einer „monitorability tax“ vor, bei dem ein Teil der Leistung zugunsten höherer Transparenz aufgegeben wird
  • Die Budgets externer Sicherheitsorganisationen liegen unter den täglichen Betriebskosten großer Labore

Veränderungen in der politischen Ordnung

• Die USA integrieren mit einer „America-first AI“-Strategie Industriepolitik in die nationale Sicherheitsstrategie
• Europas Regulierung gerät bei der Umsetzung des AI Act in Verwirrung,
  China stärkt dagegen über ein eigenes Open-weight-Ökosystem und den Ausbau eigener Halbleiterkompetenzen seinen Kurs in Richtung technologischer Eigenständigkeit