KI-Umsätze im gesamten Stack vergleichen
Der KI-Markt expandierte rasant über alle vier Schichten (Daten, Rechenleistung, Modelle und Anwendungen). Zum Beispiel stieg der Rechenzentrumsumsatz von NVIDIA von $47.5B auf $115.2B in einem einzigen Geschäftsjahr (GJ2024 bis GJ2025, endend im Januar 2024 und Januar 2025).
Wir haben Umsatzdaten von über 80 KI-Unternehmen verfolgt. Erkunden Sie, wie sich die Umsätze über die Schichten Rechenleistung, Daten, Modelle und Anwendungen von 2023 bis 2025 verlagert haben.
KI-Umsatzaufschlüsselung nach Unterkategorie
Hinweis: Wir haben über 20 Unterkategorien unter den Schichten Daten, Rechenleistung, Modelle und Anwendungen identifiziert. Der Einfachheit halber haben wir 5 Unterkategorien mit dem höchsten Umsatz aufgenommen.
Siehe die Methodik, um zu erfahren, wie wir die KI-Umsatzdaten erhoben haben.
KI-Umsatzwachstumsrate
Die obige Tabelle zeigt den prozentualen Anstieg der KI-Umsätze von 2023 zu 2024 und von 2024 zu 2025. Zum Beispiel stieg der Gesamtumsatz der Unternehmen in der Datenschicht von $7.907B im Jahr 2023 auf $12.606B im Jahr 2024 und auf $17.974B im Jahr 2025, ein Anstieg von ~59 % zwischen 2023–2024 und ~43 % zwischen 2024–2025.
Die obige Tabelle zeigt, wie der Umsatz über die Schichten Daten, Rechenleistung, Modelle und Anwendungen in den Jahren 2023, 2024 und 2025 verteilt ist.
Umsätze in der Datenschicht
In der Datenschicht haben Databricks ($4.8B), Snowflake ($4.68B) und MongoDB ($2.46B) den höchsten Umsatz im Jahr 2025. Diese drei dominieren, weil sie die grundlegende Dateninfrastruktur besitzen, auf der jede KI-Anwendung aufbaut: das Lakehouse (Databricks), das Warehouse (Snowflake) und die operative Datenbank (MongoDB). Sie erfassen die KI-Nachfrage unabhängig davon, welche Modelle oder Apps gewinnen.
Obwohl die Spitze des Daten-Stacks von Datenplattformen dominiert wird, erzählen die mittleren und unteren Schichten eine andere Geschichte. Vektor-DBs (Pinecone, Qdrant, Weaviate) liegen alle unter $100M, trotz jahrelangem Hype um RAG, und mehrere Unternehmen wurden übernommen, bevor sie ihre eigenständige Tragfähigkeit beweisen konnten.
Umsätze in der Rechenschicht
NVIDIA führt die Rechenschicht mit $115.2B Rechenzentrumsumsatz im GJ2025 (endend Januar 2025) an, verglichen mit $47.5B im GJ2024 und $15B im GJ2023. Das Geschäftsjahr von NVIDIA endet Ende Januar, sodass diese Zeiträume ungefähr den Kalenderjahren 2024, 2023 und 2022 entsprechen.
Qualcomm ($44.3B) und AMD ($34.6B) sind die nächstgrößten Akteure in der Tabelle, obwohl ihr KI-Chip-Umsatz innerhalb breiterer Halbleitersegmente berichtet wird, was die direkte Vergleichbarkeit einschränkt.
Die interessante Dynamik im Rechenbereich ist das Aufkommen einer zweiten Ebene, mit CoreWeave ($5.1B), Lambda ($760M) und Together KI ($300M) im Jahr 2025. Eine mögliche Erklärung für das wachsende Interesse an Cloud-GPU-Anbietern ist, dass sich die bestehenden GPU-Führer (wie AWS, Azure und GCP) als unzureichend erweisen, um die Marktnachfrage zu decken.
Die offene Frage ist, was sich schneller bewegt: Effizienzgewinne, die den Rechenaufwand pro Abfrage reduzieren (kleinere Modelle, Quantisierung), oder neue Anwendungsfälle, die Gesamtnachfrage ausweiten (Agenten, Video, Unternehmens-Rollouts). Wenn die Effizienz gewinnt, absorbieren Hyperscaler den Markt; wenn die Adoption gewinnt, wachsen spezialisierte GPU-Clouds weiter.
Umsätze in der Modellschicht
OpenAI ($13B) und Anthropic ($7B) setzen sich schnell vom Feld ab. Alle anderen großen Akteure: Mistral ($400M), Cohere ($240M), xAI ($500M), ElevenLabs ($330M im Sprachbereich) sind im Vergleich zu OpenAI und Anthropic deutlich darunter gruppiert.
ElevenLabs im Sprachbereich zeigt, dass ein einmodaler Fokus dasselbe Umsatzniveau erreichen kann wie allgemeine Herausforderer wie Mistral ($400M) und Cohere ($240M). Die schwierigste Position in dieser Schicht ist es, ein allgemeines Modellunternehmen ohne einen großen Cloud-Vertriebsdeal oder ein attraktives Verbraucherprodukt zu sein. Mistral und Cohere stehen beide vor diesem Problem.
Als bevorzugte Quelle hinzufügenUmsätze in der Anwendungsschicht
Das Muster in der Anwendungsschicht zeigt, dass KI-native Apps, die einen gesamten Workflow ersetzen, am besten abschneiden. Eines der Signale dafür ist die Coding-Kategorie, in der Cursor, Replit, Lovable und Bolt gemeinsam darauf hindeuten, dass Entwickler mehr für Tools bezahlen werden, die Arbeit automatisieren können.
Der Sprung von Cursor von $1M auf $1B in zwei Jahren und der Anstieg von Lovable von $1M auf $400M in einem einzigen Jahr sind die extremsten Wachstumszahlen im Datensatz. Sie markieren den Wandel von KI als Coding-Assistent hin zu KI als primärer Entwicklungsumgebung, was das typische SaaS-Wachstum grundlegend verändert hat.
In Bezug auf Unterkategorien wächst Gesundheits-KI (Abridge, Tempus), da sie in hochwertigen, regulierten Bereichen operiert, in denen der ROI der Automatisierung leicht zu quantifizieren ist.
Der Umsatz von Jasper KI fiel von $120M auf $55M, bevor er sich teilweise auf $88M erholte, immer noch unter dem Niveau von 2023. Der Rückgang zeigt, dass horizontale Schreibassistenten ohne Workflow-Bindung Gefahr laufen, sowohl von Foundation Models (wie ChatGPT) als auch von eingebetteten Funktionen in Tools, die Nutzer besitzen (wie Notion KI und Google Docs), verdrängt zu werden.
Methodik für Umsatzschätzungen
Wir haben öffentliche Daten zu KI-Umsätzen von Forschungsplattformen wie Sacra, GetLatka, Macrotrends und Crunchbase gesammelt; von unternehmenseigenen Quellen wie Investor-Relations-Berichten, Unternehmens-Newsrooms, offiziellen Blogs und SEC-Einreichungen; von Finanzmedienorganisationen wie Fortune, CNBC, Reuters, Bloomberg; von Tech-Medienberichten von TechCrunch; und von regulatorischen/amtlichen Quellen für börsennotierte Unternehmen wie SEC-EDGAR-Einreichungen.
Die Umsatzzahlen entsprechen dem Kalenderjahr 2023, 2024 und 2025 oder dem Geschäftsjahr, das diesen Daten am nächsten endet. Unterschiede in den Geschäftsjahreskalendern können auch Vergleiche zwischen verschiedenen Unternehmen beeinflussen.
Hinweis: Für die vielen privaten Unternehmen in diesem Datensatz (zum Beispiel Anthropic, Mistral, ElevenLabs und Cursor) sind die Umsatzzahlen im Wesentlichen informierte Schätzungen.
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