LLM Marktanteil: Nutzung & Adoption vergleichen
Wir haben den LLM-Marktanteil analysiert, indem wir nutzungsbezogene Daten und Schätzungen von Webseitenbesuchen kombiniert haben, um zu zeigen, wie die Nachfrage nach großen Sprachmodellen auf KI-Labs und KI-Anwendungen verteilt ist:
- Die Vereinigten Staaten dominieren die globale LLM-Nutzung bei Webseitenbesuchen und Markenadoption, angetrieben von ChatGPT und Gemini, während China weitgehend im Hintergrund agiert. China erzeugt eine hohe Entwicklernutzung durch API- und programmatische Workloads, anstatt durch sichtbare Konsumentenaktivität.
- OpenAIs ChatGPT bleibt die führende Anwendung, verliert jedoch stetig Marktanteile an Googles Gemini, was das ausgewogenste und nachhaltigste Wachstum sowohl bei der Konsumenten- als auch bei der API-Nutzung zeigt.
- Chat-basierte Anwendungen machen fast den gesamten KI-Markt aus, während andere Kategorien Nischen bleiben und fragmentiert sind.
LLM Marktanteilvergleich nach Land
Lesen Sie die Methodik, um zu sehen, wie wir diese Ergebnisse gemessen und berechnet haben.
Die Vereinigten Staaten dominierten in allen vier Monaten die Webseitenbesuche und machten konsequent 85,5–90,5 % aus. Dies spiegelt sowohl die Konzentration von KI-Produkten für Verbraucher in englischsprachigen Märkten als auch die US-Basis der meisten großen Plattformen wider.
China zeigt ein anderes Nutzungsprofil:
- Im November 2025 entfielen in China 50,9 % der Entwicklernutzung ohne BYOK, aber nur 7,5 % der Webseitenbesuche. Dies deutet auf eine starke API- oder programmatische Nutzung hin, anstatt auf Konsumentenaktivität.
- Bis Februar 2026 verringerte sich die Lücke. Die Entwicklernutzung ohne BYOK-Anteil sank auf 31,9 %, während die Webseitenbesuche bei rund 8,0 % blieben, was auf eine ausgewogenere Nutzung oder eine Verschiebung bei der Art des KI-Verbrauchs hindeutet.
LLM Marktanteilvergleich basierend auf Anwendungen
ChatGPT bleibt der Marktführer, aber der Wettbewerbsdruck nimmt zu. Sein Marktanteil sank von 72,5 % im Oktober 2025 auf 60,5 % im Februar 2026, ein Rückgang von 12 Punkten über vier Monate.
Gemini hat den Großteil dieser Verschiebung aufgefangen, indem es von 13,9 % auf 23,9 % wuchs. Die Zunahme wird höchstwahrscheinlich durch Distribution und stetige Modellverbesserungen vorangetrieben.
LLM Marktanteilvergleich basierend auf KI-Labs
OpenAI verzeichnete die größte Verschiebung im Datensatz. Sein Anteil an Webseitenbesuchen stieg von 19,5 % im November 2025 auf 57,3 % im Februar 2026, während Anthropics Webseitenbesuche von 48,4 % auf 13,9 % sanken.
Einer der Gründe für das zunehmende Interesse an OpenAI könnte die Einführung von Apps in ChatGPT im November 2025 sein, zu denen Partner wie Spotify, Canva und Booking.com gehörten.1
In Bezug auf die Entwicklernutzung ohne BYOK sank Qwens starke Präsenz im November 2025 von 39,3 % dramatisch auf 3,6 % im Februar 2026. In der Zwischenzeit zeigte Google das ausgewogenste Wachstum und stieg von 16,7 % auf 25,7 %.
Vergleich des Marktanteils von App-Kategorien
Chat dominiert den gesamten Markt und macht konsequent 88–92 % des Marktanteils aus. Die KI-Nutzung durch Verbraucher konzentriert sich immer noch auf allgemeine konversationelle Schnittstellen. Innerhalb der Chat-Kategorie machten ChatGPT und Gemini im Februar 2026 etwa 84 % des Marktanteils aus.
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Schritt 1: Identifizierung von KI-Labs und KI-Anwendungen
- KI-Labs: Organisationen, die LLMs entwickeln und warten. Zum Beispiel gehören OpenAI, Google, Anthropic, DeepSeek, Qwen, X, Mistral AI und Meta Llama zu den prominentesten KI-Labs, die KI-Apps entwickeln.
- KI-Anwendungen: Endbenutzer-Tools, Plattformen oder Agenten, die auf einem oder mehreren LLMs basieren, wie ChatGPT, Claude, Grok und Gemini.
Jede KI-Anwendung wird dann zugeordnet zu:
- Einem oder mehreren zugrunde liegenden KI-Labs.
- Einer funktionalen Kategorie.
Schritt 2: Berechnung des Marktanteils auf App- und Lab-Ebene
Wir haben folgende Metriken verwendet, um den Marktanteil für Apps und KI-Labs zu berechnen:
Entwicklernutzung ohne BYOK
Verfolgt, wie viele Tokens die Modelle eines Labs über das kostenpflichtige Gutschriftssystem von OpenRouter verarbeiten. Die Kriterien schließen Anfragen aus, die über BYOK (Bring Your Own Key) geleitet werden, bei denen Entwickler ihre eigenen Anbieter-API-Schlüssel bereitstellen und direkt vom Anbieter abgerechnet werden, anstatt über OpenRouter.
Ein hoher Anteil hier signalisiert, dass die Modelle eines Labs weit verbreitet in von Entwicklern erstellten Workflows verwendet werden: API-integrierte Anwendungen, Agenten-Pipelines, RAG-Systeme und Code-Generierungstools. Es ist ein Angebots-Signal, das mit der Entwickleraktivität auf der OpenRouter-Plattform verbunden ist.
Einschränkungen:
OpenRouter-Daten spiegeln eine selbstselektierende Population wider: Entwickler, die für API-Zugang bezahlen, um Anfragen über mehrere Modelle zu leiten. Die Konsumentennutzung von ChatGPT, Gemini oder Claude über ihre nativen Apps wird nicht erfasst; die Daten spiegeln hauptsächlich Anfragen wider, die über die Plattform von OpenRouter geleitet werden.
Dies ist für die Interpretation regionaler Zahlen wichtig. Der State of AI-Bericht von OpenRouter stellt fest, dass seine Nutzerbasis stark zu API-integrierten Workflows neigt und dass über 50 % der Nutzung außerhalb der Vereinigten Staaten stammen. Chinesische Entwickler, insbesondere diejenigen, die auf DeepSeek und Qwen aufbauen, nutzen OpenRouter aktiv für programmatischen Zugriff. Dies erhöht Chinas Token-Anteil im Verhältnis zu seiner tatsächlichen Konsumentenpräsenz.2
BYOK erzeugt ebenfalls eine Datenlücke. Wenn Entwickler ihre eigenen API-Schlüssel verwenden, leitet OpenRouter die Anfrage weiter, aber der zugrunde liegende Anbieter rechnet sie direkt ab. Daher erscheinen diese Tokens nicht in den Nutzungsstatistiken der OpenRouter-Plattform.
Dies bedeutet, dass die Token-Daten von OpenRouter hochvolumige Unternehmensnutzer mit BYOK-Vereinbarungen verpassen. Gleichzeitig gibt es Teams, die über OpenRouter-Gutschriften bezahlen, mehr Gewicht.
Webseitenbesuche
Verfolgt Besuche auf den Websites von KI-Produkten auf Desktop und Mobile Web unter Verwendung von Similarweb-Schätzungen.3 Die Metrik zeigt, wie viele Menschen diese Produkte aktiv online besuchen, was webbasierte Nachfrage und Adoption anzeigt. Sie misst keine In-App-Nutzungsaktivität.
Einschränkungen: Similarweb wendet Stichproben und Inferenz an, um Metriken wie Gesamtbesuche zu erzeugen, was Schätzungen eher richtungsweisend als exakt macht. Die Metrik kann auch private, nur für Unternehmen oder regional eingeschränkte Bereitstellungen unterrepräsentieren.
Schritt 3: Kategorisierung von KI-Anwendungen
Wir haben KI-Anwendungen basierend auf ihrem primären Verwendungszweck in Kategorien gruppiert. Obwohl viele Tools mehrere Funktionen abdecken, haben wir jeder Anwendung eine einzige primäre Kategorie zugewiesen, um Konsistenz in der Datenanalyse zu gewährleisten.
- Allgemeine Chat: Anwendungen, die auf konversationelle Interaktion, Reasoning und breite Aufgabenunterstützung ausgerichtet sind. Diese Tools machen einen großen Teil der LLM-Nutzung für Verbraucher aus und spielen eine zentrale Rolle bei Kundeninteraktionen.
- Programmierung und Coding-Assistenten: Code-Generierung, Debugging und Softwareentwicklungs-Workflows. Diese Kategorie ist eng mit der Unternehmensnutzung und der Produktivität von Entwicklern verbunden.
- Entwicklerplattformen und Tooling: Plattformen, die es Entwicklern und Unternehmen ermöglichen, KI-Anwendungen zu erstellen, bereitzustellen oder zu verwalten. Diese Tools sind zentral für die KI-Integration und werden häufig von Cloud-Anbietern und großen Unternehmen genutzt.
- Such- und Antwortmaschinen: Anwendungen, die auf Informationsabruf und Synthese optimiert sind, anstatt auf offenen Chat. Diese Tools kombinieren oft Sprachmodelle mit Internetdaten, um eine höhere Genauigkeit zu erreichen.
- Vision und multimodale Generierung: Anwendungen, die auf Bild- und Videogenerierung oder -verständnis ausgerichtet sind, oft verwendet in Content-Erstellung und medienbezogenen Industrievertikalen.
- Audio und Sprache: Tools, die auf Sprachgenerierung, Sprachinteraktion oder Audioverarbeitung ausgerichtet sind.
- Gaming und interaktive KI: Anwendungen, die primär für Unterhaltung, Rollenspiel oder interaktive Erlebnisse entwickelt wurden.
FAQs
ChatGPT hält den größten Anteil an Webseitenbesuchen für Verbraucher unter KI-Anwendungen und macht etwa 60,5 % der Besuche auf verfolgten Plattformen ab Februar 2026 aus, im Vergleich zu 72,5 % im Oktober 2025.
Auf Lab-Ebene führt OpenAI mit 51,8 % auf dem Power-Index, angetrieben durch die Nutzung seiner Modelle sowohl in eigenen Produkten als auch in Anwendungen von Drittanbietern.
Ja. ChatGPTs Webseitenbesuche sanken zwischen Oktober 2025 und Februar 2026 um 12 %. Googles Gemini hat den Großteil dieser Verschiebung aufgefangen und wuchs im selben Zeitraum von 13,9 % auf 23,9 % der Webseitenbesuche. Der Rückgang spiegelt zunehmenden Wettbewerb wider, nicht einen Zusammenbruch der Nutzung, da die Gesamtzahl der KI-Webseitenbesuche weiter wuchs.
Die Vereinigten Staaten machen 85,5–90,5 % der Webseitenbesuche bei KI-Anwendungen aus. Dieser Wert misst jedoch die nutzerorientierte Nutzung. Auf Token-Ebene, die API- und programmatische Nutzung erfasst, ist Chinas Anteil deutlich höher als sein Anteil an Webseitenbesuchen, was eine starke Entwickler- und Infrastrukturnutzung von Modellen wie DeepSeek und Qwen widerspiegelt.
Es gibt keinen einzigen Standard. Wir haben drei Signale verwendet: Webseitenbesuche von Similarweb, die Besuche bei KI-Anwendungen zählen; Entwicklernutzung ohne BYOK von OpenRouter, die Tokens zählt, die über API-Routing von Entwicklern verarbeitet werden.
Jede Metrik erfasst eine andere Ebene des Marktes. Webseitenbesuche spiegeln die Konsumentenadoption wider, und Entwicklernutzung ohne BYOK spiegelt die Nutzung durch Entwickler und Infrastruktur wider. Keine einzelne Metrik deckt das gesamte Bild ab, und alle drei haben Einschränkungen.
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