LLM Marktanteil: Vergleich von Nutzung & Akzeptanz
Wir analysierten den LLM-Marktanteil, indem wir nutzungsbasierte Daten und Schätzungen zu Web-Besuchen kombinierten, um zu zeigen, wie die Nachfrage nach large language models über KI-Labore und KI-Anwendungen verteilt ist:
- Die Vereinigten Staaten dominieren die globale LLM-Nutzung in Web-Besuchen und Markenakzeptanz, angetrieben von ChatGPT und Gemini, während China weitgehend hinter den Kulissen agiert. China generiert eine hohe Entwicklernutzung durch API und programmatische Workloads, anstatt durch sichtbare Verbraucheraktivität.
- OpenAIs ChatGPT bleibt die führende Anwendung, verliert aber stetig Anteile an Googles Gemini, das ausgewogenste und nachhaltigste Wachstum sowohl im Verbraucher- als auch im API-Einsatz zeigt.
- Chatbasierte Anwendungen machen nahezu den gesamten KI-Markt aus, während andere Kategorien Nischen bleiben und fragmentiert sind.
LLM-Marktanteilsvergleich nach Land
Lesen Sie die Methodik, um zu erfahren, wie wir diese Ergebnisse gemessen und berechnet haben.
Die Vereinigten Staaten dominierten die Web-Besuche über alle vier Monate hinweg und machten konstant 85.5–90.5% aus. Dies spiegelt sowohl die Konzentration von Verbraucher-KI-Produkten in englischsprachigen Märkten als auch die US-Basis der meisten großen Plattformen wider.
China zeigt ein anderes Nutzungsprofil:
- Im November 2025 machte China 50.9% der Entwicklernutzung ohne BYOK aus, jedoch nur 7.5% der Web-Besuche. Dies deutet auf eine starke API- oder programmatische Nutzung hin, nicht auf Verbraucheraktivität.
- Bis Februar 2026 verringerte sich die Kluft. Der Anteil der Entwicklernutzung ohne BYOK sank auf 31.9%, während die Web-Besuche bei etwa 8.0% blieben, was auf eine ausgewogenere Nutzung oder eine Verschiebung in der Art und Weise, wie KI konsumiert wird, hindeutet.
LLM-Marktanteilsvergleich basierend auf Anwendungen
ChatGPT bleibt Marktführer, aber der Wettbewerbsdruck steigt. Sein Marktanteil fiel von 72.5% im Oktober 2025 auf 60.5% im Februar 2026, ein Rückgang um 12 Prozentpunkte in vier Monaten.
Gemini absorbierte den Großteil dieser Verschiebung, indem es von 13.9% auf 23.9% wuchs. Der Anstieg wird höchstwahrscheinlich durch die Verbreitung und stetige model improvements angetrieben.
LLM-Marktanteilsvergleich basierend auf KI-Laboren
OpenAI verzeichnete die größte Verschiebung im Datensatz. Sein Anteil an Web-Besuchen stieg von 19.5% im November 2025 auf 57.3% im Februar 2026, während Anthropics Web-Besuche von 48.4% auf 13.9% fielen.
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
Hinsichtlich der Entwicklernutzung ohne BYOK fiel die starke Präsenz von Qwen im November 2025 mit 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 der Marktanteile nach App-Kategorien
Chat dominiert den gesamten Markt und macht konstant 88–92% des Marktanteils aus. Die Verbraucher-KI-Nutzung konzentriert sich weiterhin auf universelle Konversationsschnittstellen. Innerhalb der Chat-Kategorie machten ChatGPT und Gemini im Februar 2026 etwa 84% des Marktanteils aus.
LLM-Marktanteilsmethodik
Schritt 1: Identifizierung von KI-Laboren und KI-Anwendungen
- KI-Labore: Organisationen, die LLMs entwickeln und pflegen. Zu den bekanntesten KI-Laboren, die KI-Apps entwickeln, gehören beispielsweise OpenAI, Google, Anthropic, DeepSeek, Qwen, X, Mistral KI und Meta Llama.
- KI-Anwendungen: Endbenutzer-Tools, Plattformen oder Agenten, die auf einen oder mehrere LLMs angewiesen sind, wie ChatGPT, Claude, Grok und Gemini.
Jede KI-Anwendung wird dann zugeordnet zu:
- Einem oder mehreren zugrunde liegenden KI-Laboren.
- Einer funktionalen Kategorie.
Schritt 2: Berechnung des Marktanteils auf App- und Laborebene
Wir verwendeten die folgenden Metriken, um den Marktanteil für Apps und KI-Labore zu berechnen:
Entwicklernutzung ohne BYOK
Verfolgt, wie viele Tokens die Modelle eines Labors über das kostenpflichtige Guthabensystem von OpenRouter verarbeiten. Die Kriterien schließen Anfragen aus, die über BYOK (Bring Your Own Key) weitergeleitet werden, bei denen Entwickler ihre eigenen Provider-API-Schlüssel bereitstellen und direkt vom Anbieter in Rechnung gestellt werden, statt über OpenRouter.
Ein hoher Anteil hier signalisiert, dass die Modelle eines Labors in weit verbreiteten, von Entwicklern erstellten Workflows verwendet werden: API-integrierte Anwendungen, Agent Pipelines, RAG-Systeme und Code-Generierungstools. Es ist ein angebotsseitiges Signal, das an die Entwickleraktivität auf der OpenRouter-Plattform gebunden ist.
Einschränkungen:
Die OpenRouter-Daten spiegeln eine selbstselektierende Population wider: Entwickler, die für den API-Zugang bezahlen, um Anfragen über mehrere Modelle hinweg zu routen. Die Verbrauchernutzung von ChatGPT, Gemini oder Claude über ihre nativen Apps wird nicht erfasst; die Daten spiegeln hauptsächlich Anfragen wider, die über die OpenRouter-Plattform geroutet werden.
Dies ist wichtig für die Interpretation regionaler Zahlen. Der State of KI-Bericht von OpenRouter stellt fest, dass seine Nutzerbasis stark zu API-integrierten Workflows tendiert und dass über 50% der Nutzung außerhalb der Vereinigten Staaten stattfindet. Chinesische Entwickler, insbesondere diejenigen, die auf DeepSeek und Qwen aufbauen, nutzen OpenRouter aktiv für den programmatischen Zugang. Dadurch wird der Token-Anteil Chinas im Verhältnis zu seiner tatsächlichen Verbraucherpräsenz aufgebläht.2
BYOK verursacht ebenfalls eine Datenlücke. Wenn Entwickler ihre eigenen API-Schlüssel verwenden, leitet OpenRouter die Anfrage weiter, aber der zugrunde liegende Anbieter stellt sie direkt in Rechnung. Daher erscheinen diese Tokens nicht in den Nutzungsstatistiken der OpenRouter-Plattform.
Das bedeutet, dass die Token-Daten von OpenRouter Großkunden mit BYOK-Vereinbarungen nicht erfassen. Gleichzeitig werden Teams, die über OpenRouter-Guthaben bezahlen, stärker gewichtet.
Web-Besuche
Verfolgt Besuche auf den Websites von KI-Produkten über Desktop und mobiles Web unter Verwendung von Similarweb-Schätzungen.3 Die Metrik zeigt, wie viele Personen diese Produkte aktiv online besuchen, und gibt einen Hinweis auf webbasierte Nachfrage und Akzeptanz. Sie misst keine In-App-Nutzungsaktivität.
Einschränkungen: Similarweb wendet Stichprobenverfahren und Inferenz an, um Metriken wie die Gesamtbesuche zu erstellen, wodurch die Schätzungen richtungsweisend, aber nicht exakt sind. Die Metrik kann auch private, unternehmensspezifische oder regional eingeschränkte Bereitstellungen unterrepräsentieren.
Schritt 3: Kategorisierung von KI-Anwendungen
Wir gruppierten KI-Anwendungen nach ihrem primären Anwendungsfall in Kategorien. Obwohl viele Tools mehrere Funktionen umfassen, haben wir jeder Anwendung eine einzige Primärkategorie zugewiesen, um die Konsistenz der Datenanalyse zu gewährleisten.
- Allgemeiner Chat: Anwendungen, die auf Konversationsinteraktion, Reasoning und breite Aufgabenunterstützung ausgerichtet sind. Diese Tools machen einen großen Anteil der verbraucherorientierten LLM-Nutzung aus und spielen eine zentrale Rolle bei Kundeninteraktionen.
- Programmier- und Coding-Assistenten: Code-Generierung, Debugging und Softwareentwicklungs-Workflows. Diese Kategorie ist eng mit der Unternehmensnutzung und der Entwicklerproduktivität 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 für Informationsabruf und -synthese optimiert sind und nicht für offene Chats. Diese Tools kombinieren häufig language models mit Internetdaten, um eine höhere Genauigkeit zu erzielen.
- Vision und multimodale Generierung: Anwendungen, die sich auf Bild- und Videogenerierung oder -verarbeitung konzentrieren und häufig in der Content-Erstellung und in medienbezogenen Branchen eingesetzt werden.
- Audio und Sprache: Tools, die sich auf Spracherzeugung, Sprachinteraktion oder Audioverarbeitung konzentrieren.
- Gaming und interaktive KI: Anwendungen, die hauptsächlich für Unterhaltung, Rollenspiele oder interaktive Erlebnisse konzipiert sind.
Als bevorzugte Quelle hinzufügenFAQs
ChatGPT hält den größten Anteil an Verbraucher-Web-Besuchen unter KI-Anwendungen und macht im Februar 2026 etwa 60.5% der Besuche auf den verfolgten Plattformen aus, ein Rückgang von 72.5% im Oktober 2025.
Auf Laborebene führt OpenAI beim Power-Index mit 51.8%, was darauf zurückzuführen ist, dass seine Modelle sowohl in eigenen Produkten als auch in Drittanwendungen eingesetzt werden.
Ja. Die Web-Besuche von ChatGPT sanken zwischen Oktober 2025 und Februar 2026 um 12%. Googles Gemini absorbierte den Großteil dieser Verschiebung und wuchs im gleichen Zeitraum von 13.9% auf 23.9% der Web-Besuche. Der Rückgang spiegelt eher zunehmenden Wettbewerb als einen Einbruch der Nutzung wider, da die gesamten KI-Web-Besuche weiterhin wuchsen.
Die Vereinigten Staaten machen 85.5–90.5% der Web-Besuche bei KI-Anwendungen aus. Diese Zahl misst jedoch nur die verbraucherorientierte Nutzung. Auf Token-Ebene, die API und programmatische Nutzung erfasst, ist der Anteil Chinas deutlich höher als sein Anteil an den Web-Besuchen, was auf eine starke Entwickler- und Infrastrukturnutzung von Modellen wie DeepSeek und Qwen zurückzuführen ist.
Es gibt keinen einheitlichen Standard. Wir verwendeten drei Signale: Web-Besuche von Similarweb, die Besuche auf KI-Anwendungen zählen; Entwicklernutzung ohne BYOK von OpenRouter, die über das Entwickler-API-Routing verarbeiteten Tokens zählt.
Jede Metrik erfasst eine andere Ebene des Marktes. Web-Besuche spiegeln die Verbraucherakzeptanz wider, und die Entwicklernutzung ohne BYOK spiegelt die Entwickler- und Infrastrukturnutzung wider. Keine einzelne Metrik deckt das vollständige Bild ab, und alle drei haben Einschränkungen.
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note = {AIMultiple. Abgerufen am 2. Juli 2026}
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