Marktanteile von LLM: Vergleich von Nutzung und Akzeptanz
Wir analysierten den Marktanteil von LLM, indem wir nutzungsbasierte Daten und Schätzungen der Webseitenbesuche kombinierten, um zu zeigen, wie die Nachfrage nach großen Sprachmodellen auf KI-Labore und KI-Anwendungen verteilt ist:
- Die USA dominieren die weltweite Nutzung von LLM (Local Language Management) in Bezug auf Webseitenbesuche und Markenakzeptanz, angetrieben von ChatGPT und Gemini, während China weitgehend im Hintergrund agiert. In China wird eine hohe Entwicklernutzung durch APIs und programmatische Anwendungen generiert, weniger durch sichtbare Verbraucheraktivitäten.
- ChatGPT von OpenAI ist zwar weiterhin die führende Anwendung, verliert aber stetig Marktanteile an Google mit Gemini, welches das ausgewogenste und nachhaltigste Wachstum sowohl bei der Nutzung durch Endverbraucher als auch durch die API aufweist.
- Chatbasierte Anwendungen machen nahezu den gesamten KI-Markt aus, während andere Kategorien Nischenmärkte bleiben und fragmentiert sind.
Vergleich der Marktanteile des LLM nach Ländern
Lesen Sie die Methodik , um zu erfahren, wie wir diese Ergebnisse gemessen und berechnet haben.
Die USA dominierten die Webseitenbesuche über alle vier Monate hinweg und machten konstant 85,5–90,5 % aus. Dies spiegelt sowohl die Konzentration von KI-Produkten für Endverbraucher in englischsprachigen Märkten als auch den US-amerikanischen Sitz der meisten großen Plattformen wider.
China weist ein anderes Nutzungsprofil auf:
- Im November 2025 entfielen 50,9 % der Entwicklernutzung ohne BYOK auf China, aber nur 7,5 % der Webseitenbesuche. Dies deutet auf eine intensive Nutzung von APIs oder programmatischen Anwendungen im Vergleich zu Aktivitäten von Endverbrauchern hin.
- Bis Februar 2026 verringerte sich die Kluft. Der Anteil der Entwickler, die ihre Geräte ohne BYOK nutzten, sank auf 31,9 %, während die Webseitenbesuche bei etwa 8,0 % blieben, was auf eine ausgewogenere Nutzung oder eine Veränderung im Konsumverhalten von KI hindeutet.
Vergleich der Marktanteile von LLM-Studiengängen basierend auf Anträgen
ChatGPT bleibt zwar Marktführer, doch der Wettbewerbsdruck nimmt zu. Der Marktanteil sank von 72,5 % im Oktober 2025 auf 60,5 % im Februar 2026, ein Rückgang um 12 Prozentpunkte innerhalb von vier Monaten.
Gemini erfasste den größten Teil dieser Entwicklung durch ein Wachstum von 13,9 % auf 23,9 %. Dieser Anstieg dürfte höchstwahrscheinlich auf Vertriebs- und stetige Modellverbesserungen zurückzuführen sein.
Vergleich der Marktanteile des LLM-Studiengangs auf Basis von KI-Laboren
Bei OpenAI war die größte Veränderung im Datensatz zu verzeichnen. Der Anteil der Webseitenbesuche stieg von 19,5 % im November 2025 auf 57,3 % im Februar 2026, während die Webseitenbesuche von Anthropic 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 der auch Partner wie Spotify, Canva und Booking.com gehören. 1
Was die Nutzung durch Entwickler ohne BYOK betrifft, so sank die starke Präsenz von Qwen im November 2025 mit 39,3 % bis Februar 2026 drastisch auf 3,6 %. Gleichzeitig verzeichnete Google das ausgewogenste Wachstum und stieg von 16,7 % auf 25,7 %.
Vergleich der Marktanteile von App-Kategorien
Chat dominiert den gesamten Markt und hält konstant einen Marktanteil von 88–92 %. Die Nutzung von KI durch Verbraucher konzentriert sich weiterhin auf allgemeine Konversationsschnittstellen. Innerhalb der Chat-Kategorie erreichten ChatGPT und Gemini im Februar 2026 einen Marktanteil von rund 84 %.
Methodik zur Marktanteilsbestimmung im LLM-Bereich
Schritt 1: KI-Labore und KI-Anwendungen identifizieren
- KI-Labore: Organisationen, die LLMs entwickeln und pflegen. Beispielsweise gehören OpenAI, Google, Anthropic, DeepSeek, Qwen, X, Mistral AI und Meta Llama zu den bekanntesten KI-Laboren, die KI-Anwendungen entwickeln.
- KI-Anwendungen: Endbenutzer-Tools, Plattformen oder Agenten, die auf einem oder mehreren LLMs basieren, wie z. B. ChatGPT, Claude, Grok und Gemini.
Jede KI-Anwendung wird dann wie folgt zugeordnet:
- Ein oder mehrere zugrunde liegende KI-Labore.
- Eine funktionale Kategorie.
Schritt 2: Berechnung des Marktanteils auf App- und Laborebene
Zur Berechnung des Marktanteils von Apps und KI-Laboren verwendeten wir die folgenden Kennzahlen:
Entwicklernutzung ohne BYOK
Erfasst, wie viele Token die Modelle eines Labors über das kostenpflichtige Guthabensystem von OpenRouter verarbeiten. Ausgenommen sind Anfragen, die über BYOK (Bring Your Own Key) geleitet werden, bei denen Entwickler ihre eigenen API-Schlüssel des Anbieters verwenden und direkt vom Anbieter anstatt über OpenRouter abgerechnet werden.
Ein hoher Anteil signalisiert hier, dass die Modelle eines Labors in Entwickler-Workflows weit verbreitet sind: API-integrierte Anwendungen, Agenten-Pipelines , RAG-Systeme und Code-Generierungstools . Es handelt sich um ein angebotsseitiges Signal, das mit der Entwickleraktivität auf der Plattform OpenRouter zusammenhängt.
Einschränkungen:
Die Daten von OpenRouter spiegeln eine selbstselektierte Population wider: Entwickler, die für den API-Zugriff bezahlen, um Anfragen über mehrere Modelle zu leiten. Die Nutzung von ChatGPT, Gemini oder Claude durch Endnutzer über deren native Apps wird nicht erfasst; die Daten spiegeln primär Anfragen wider, die über die Plattform von OpenRouter geleitet werden.
Dies ist für die Interpretation regionaler Zahlen relevant. Der Bericht „State of AI“ von OpenRouter stellt fest, dass die Nutzerbasis stark auf API-integrierte Workflows ausgerichtet ist und über 50 % der Nutzung außerhalb der USA stattfindet. Chinesische Entwickler, insbesondere solche, die auf DeepSeek und Qwen aufbauen, nutzen OpenRouter aktiv für den programmatischen Zugriff. Dies führt zu einer Überbewertung des chinesischen Token-Anteils im Verhältnis zur tatsächlichen Verbraucherpräsenz. 2
BYOK führt außerdem zu einer Datenlücke. Wenn Entwickler ihre eigenen API-Schlüssel verwenden, leitet OpenRouter die Anfrage zwar weiter, die Abrechnung erfolgt jedoch direkt über den zugrunde liegenden Anbieter. Daher erscheinen diese Token nicht in den Nutzungsstatistiken der Plattform von OpenRouter.
Dies bedeutet, dass die Token-Daten von OpenRouter Großunternehmen mit BYOK-Vereinbarungen nicht berücksichtigen. Gleichzeitig werden Teams, die mit OpenRouter-Guthaben bezahlen, stärker gewichtet.
Webseitenbesuche
Verfolgt Besuche auf den Websites von KI-Produkten im Desktop- und mobilen Web mithilfe von Similarweb-Schätzungen. 3 Diese Kennzahl zeigt, wie viele Personen diese Produkte aktiv online besuchen und gibt somit Aufschluss über die Nachfrage und Akzeptanz im Internet. Sie erfasst jedoch nicht die Nutzung innerhalb der App.
Einschränkungen: Similarweb verwendet Stichproben und Schlussfolgerungen, um Kennzahlen wie die Gesamtzahl der Besuche zu ermitteln. Daher sind die Schätzungen eher richtungsweisend als exakt. Die Kennzahl kann zudem private, unternehmensspezifische oder regional beschränkte Bereitstellungen unterrepräsentieren.
Schritt 3: Kategorisierung von KI-Anwendungen
Wir haben KI-Anwendungen anhand ihres primären Anwendungsfalls in Kategorien eingeteilt. Obwohl viele Tools mehrere Funktionen abdecken, haben wir jeder Anwendung eine einzige Hauptkategorie zugeordnet, um die Konsistenz der Datenanalyse zu gewährleisten.
- Allgemeine Chat-Anwendungen: Anwendungen mit Fokus auf Konversation, logisches Denken und umfassende Aufgabenunterstützung. Diese Tools machen einen Großteil der Nutzung von LLM im Endkundenbereich aus und spielen eine zentrale Rolle in der Kundeninteraktion.
- Programmier- und Codierungsassistenten: Codegenerierung, Debugging und Softwareentwicklungs-Workflows. Diese Kategorie ist eng mit der Nutzung in Unternehmen und der Produktivität von Entwicklern verknüpft.
- Entwicklerplattformen und -tools: Plattformen, die es Entwicklern und Unternehmen ermöglichen, KI-Anwendungen zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten. Diese Tools sind zentral für die KI-Integration und werden häufig von Cloud-Anbietern und großen Unternehmen eingesetzt.
- Such- und Antwortsysteme: Anwendungen, die für Informationsabruf und -synthese optimiert sind und weniger für offene Chats. Diese Tools kombinieren häufig Sprachmodelle mit Internetdaten, um eine höhere Genauigkeit zu erzielen.
- Bild- und multimodale Generierung: Anwendungen mit Schwerpunkt auf Bild- und Videogenerierung oder -analyse, die häufig in der Content-Erstellung und in medienbezogenen Branchen eingesetzt werden.
- Audio und Sprache : Werkzeuge, die sich auf Spracherzeugung, Sprachinteraktion oder Audioverarbeitung konzentrieren.
- Gaming und interaktive KI: Anwendungen, die primär für Unterhaltung, Rollenspiele oder interaktive Erlebnisse konzipiert sind.
FAQs
ChatGPT hält den größten Anteil an den Webseitenbesuchen von Endverbrauchern unter den KI-Anwendungen und macht im Februar 2026 etwa 60,5 % der Besuche auf den verfolgten Plattformen aus, gegenüber 72,5 % im Oktober 2025.
Auf Laborebene führt OpenAI den Leistungsindex mit 51,8 % an, was darauf zurückzuführen ist, dass seine Modelle sowohl in eigenen Produkten als auch in Anwendungen von Drittanbietern eingesetzt werden.
Ja. Die Webseitenbesuche von ChatGPT gingen zwischen Oktober 2025 und Februar 2026 um 12 % zurück. Der größte Teil dieser Entwicklung entfiel auf Google und Gemini, deren Anteil an den Webseitenbesuchen im selben Zeitraum von 13,9 % auf 23,9 % stieg. Der Rückgang ist eher auf zunehmenden Wettbewerb als auf einen Nutzungsrückgang zurückzuführen, da die Gesamtzahl der KI-Webseitenbesuche weiter zunahm.
Die USA verzeichnen 85,5–90,5 % der Webseitenbesuche von KI-Anwendungen. Diese Zahl erfasst jedoch nur die Nutzung durch Endverbraucher. Auf Token-Ebene, die API- und programmatische Nutzung abbildet, ist Chinas Anteil deutlich höher als der Anteil an Webseitenbesuchen. Dies spiegelt die intensive Nutzung von Modellen wie DeepSeek und Qwen durch Entwickler und Infrastrukturbetreiber wider.
Es gibt keinen einheitlichen Standard. Wir haben drei Signale verwendet: Webseitenbesuche von Similarweb, die Besuche von KI-Anwendungen zählen; Entwicklernutzung ohne BYOK von OpenRouter, die Token zählt, die über das Entwickler-API-Routing verarbeitet werden.
Jede Kennzahl erfasst eine andere Marktebene. Webseitenbesuche spiegeln die Akzeptanz durch die Verbraucher wider, während die Entwicklernutzung ohne BYOK die Nutzung durch Entwickler und die Infrastruktur widerspiegelt. Keine einzelne Kennzahl liefert ein vollständiges Bild, und alle drei haben ihre Grenzen.
Referenzlinks
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