Unternehmens-LLM-Ausgaben erreichen $8.4 Mrd.; Anthropic überholt OpenAI
Die Unternehmensausgaben für große Sprachmodelle (LLMs) sind dramatisch gestiegen und haben sich in nur sechs Monaten von 3,5 Milliarden US-Dollar Ende 2024 auf 8,4 Milliarden US-Dollar Mitte 2025 mehr als verdoppelt. Dieser signifikante Anstieg wird im kürzlich von Menlo Ventures veröffentlichten Bericht „2025 Mid-Year LLM Market Update“ detailliert beschrieben. Der Bericht, der 150 technische Führungskräfte aus KI-Startups und Großunternehmen befragte, hebt einen schnell reifenden Markt hervor, in dem die Inferenz zur primären Arbeitslast geworden ist, die Leistung die Anbieterwahl bestimmt und ein bemerkenswerter Wandel in der Marktführerschaft im Gange ist.
Eine wichtige Erkenntnis aus den Daten von Menlo Ventures zeigt eine signifikante Veränderung in der Wettbewerbslandschaft unter den LLM-Anbietern. OpenAI, das den Unternehmens-LLM-Markt bis 2023 mit 50 % der Nutzung dominierte, hat seinen Anteil auf 25 % fallen sehen. Im Gegensatz dazu hat sich Anthropic als neuer Marktführer etabliert und 32 % der Unternehmensnutzung in Produktionsarbeitslasten erobert. Google hat ebenfalls erhebliche Gewinne erzielt und 20 % des Marktes gesichert, maßgeblich angetrieben durch die starke Akzeptanz seiner Gemini-Modelle. Metas Llama hält 9 %, während DeepSeek 1 % der LLM-API-Nutzung ausmacht.
Tim Tully, Partner bei Menlo Ventures, kommentierte diesen Wandel: „Einige mögen überrascht sein, Anthropic OpenAI überholen zu sehen, angesichts des First-Mover-Vorteils von OpenAI. Aber unsere Forschung liefert echte Zahlen hinter dem, was wir anekdotisch vom Markt gehört haben: Teams priorisieren echte Leistung in der Produktion. Da die Unternehmensausgaben für LLM die 8-Milliarden-Dollar-Grenze überschreiten, erobert Anthropic den Großteil des Anteils, und Google hat schnell an Boden gewonnen, um den dritten Platz zu beanspruchen.“
Der Bericht skizziert auch mehrere andere kritische Trends, die den Unternehmens-LLM-Sektor prägen:
Schnelles Ausgabenwachstum: Die Verdoppelung der Unternehmens-LLM-Ausgaben von 3,5 Milliarden US-Dollar im November 2024 auf 8,4 Milliarden US-Dollar Mitte 2025 spiegelt eine signifikante Verlagerung von KI-Arbeitslasten in vollständige Produktionsumgebungen wider.
Anbieterloyalität und Upgrades: Trotz des dynamischen Marktes bleiben Anbieterwechsel relativ selten, wobei nur 11 % der Teams einen Wechsel des Modellanbieters im letzten Jahr meldeten. Eine beträchtliche Anzahl von 66 % rüstete jedoch auf neuere Modelle ihrer bestehenden Anbieter auf, was auf einen Fokus auf kontinuierliche Verbesserung innerhalb etablierter Beziehungen hinweist. 23 % nahmen keine Änderungen oder Upgrades vor.
Dominanz von Closed-Source-Modellen: Closed-Source-Modelle treiben nun die überwiegende Mehrheit der Unternehmensarbeitslasten an und machen 87 % der Nutzung aus. Die Open-Source-Nutzung ist in den letzten sechs Monaten von 19 % auf 13 % zurückgegangen, ein Trend, der auf wachsende Leistungsunterschiede im Vergleich zu proprietären Alternativen zurückzuführen ist.
Inferenz übertrifft Training: Die Inferenz, der Prozess des Ausführens eines LLM zur Generierung von Ausgaben, hat das Training als primäre Rechenlast übertroffen. Dieser Wandel ist offensichtlich, da 74 % der Startups und 49 % der Unternehmen berichteten, dass die Inferenz den Großteil ihrer Rechennutzung ausmacht, ein signifikanter Anstieg gegenüber Ende letzten Jahres.
Mit Blick auf die Zukunft prognostiziert der Bericht von Menlo Ventures, dass „Long-Horizon-Agents“ die nächste große Evolution des Unternehmens-KI-Stacks vorantreiben werden. Diese fortschrittlichen Systeme sind darauf ausgelegt, komplexe, mehrstufige und offene Aufgaben wie Softwareentwicklung, Forschungssynthese und operative Workflows autonom zu bewältigen, mit dem letztendlichen Ziel einer echten automatischen Fehlerbehebung.
Derek Xiao, Investor bei Menlo Ventures, betonte das transformative Potenzial dieser aufkommenden Technologien: „Long-Horizon-Agents stellen einen Wandel im Betriebsmodell dar. Die Startups, die heute agentische Infrastruktur aufbauen, legen den Grundstein für die nächste Generation von Plattformen im Wert von über 10 Milliarden US-Dollar. Da Legacy-Anbieter zurückbleiben, ist die Chance massiv.“ Obwohl sich diese agentischen Systeme noch in frühen Bereitstellungsphasen befinden, wird erwartet, dass sie in der kommenden Welle der Unternehmens-KI-Transformation eine zentrale Rolle spielen werden.