30.12.2025
KÜNSTLICHE INTELLIGENZ

KI im Jahresrückblick 2025: AI for the people

Gastbeitrag. Clemens Wasner ist Mitgründer von AI Austria und CEO des Startups enliteAI. Für brutkasten blickt er auf die wichtigsten Entwicklungen im Bereich Künstliche Intelligenz im Jahr 2025 zurück.
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Clemens Wasner vor einem Symbolbild zu künstlicher Intelligenz
Clemens Wasner | Foto: Adobe Stock (Hintergrund), Enlite.ai

Mit dem Aufstieg von Vibe Coding wurde Software Entwicklung schlagartig für alle zugänglich, während Reasoning-Modelle das befürchtete Leistungs-Plateau in weite Ferne rücken. Google feiert ein triumphales Comeback und China dominiert den Open-Source-Markt – ein Rückblick auf ein Jahr, das den „Reset-Button“ unserer digitalen Welt gedrückt hat.

Vibe Coding – Wenn Software zu Content wird

Das Wort des Jahres 2025 lautet zweifelsohne Vibe Coding. Der Begriff, geprägt von OpenAI-Co-Founder Andrej Karpathy im Februar 2025, hat Softwareentwicklung fundamental demokratisiert. Dank neuer Agenten-Systeme und Tools wie Cursor, Lovable oder Windsurf ist die Barriere für die Erstellung von Anwendungen fast auf Null gesunken.

Wir haben 2025 gesehen, wie Nicht-Programmierer in teils weniger als 30 Minuten voll funktionsfähige 3D-Spiele, Apps oder SaaS-Tools erstellt haben, indem sie der KI lediglich ihre „Vibes“ – also ihre Visionen und Wünsche – beschrieben haben. 

Für Startups und SaaS-Anbieter generell bedeutet dies das Ende des klassischen „Moats“: Code ist zur Commodity geworden. Differenzierung entsteht heute primär durch den Zugang zu spezialisierten Daten, tiefes Domänenwissen und eine starkes go to market.

Kein Plateau in Sicht – Die Ära der Reasoning-Modelle

Lange wurde darüber spekuliert, ob AI-Entwicklung ein Leistungsplateau erreicht habe, da das „Internet leergefischt“ sei. 2025 hat gezeigt, dass der Abgesang auf Large Language Models noch (etwas?) verfrüht war. Durch den Durchbruch bei sog. Reasoning-Modellen wie OpenAIs o3 und Googles Gemini 3 Pro hat sich das Paradigma verschoben. Diese Modelle sagen nicht mehr nur das nächste statistisch wahrscheinliche Wort voraus, sondern sie nutzen „Inference Time Compute“, um über Probleme nachzudenken, sich selbst zu korrigieren und verschiedene Lösungswege abzuwägen. 

Der österr. Forscher Julian Schrittwieser (ex DeepMind) legte dazu ein vielbeachtetes Papier vor, das zeigt: Wir befinden uns weiterhin auf einer exponentiellen Kurve, insbesondere was die Zeitspanne betrifft, in der Agenten autonom Aufgaben lösen können.

Quelle: METR

Bild und Video: Die visuellen Giganten 2025

Visueller Content hat 2025 eine Qualität erreicht, die von der Realität kaum noch zu unterscheiden ist. Drei Namen stachen dabei besonders hervor:

  • Nano Banana: Googles Bildmodell (Gemini-basiert) setzte neue Maßstäbe in der Präzision von Bildbearbeitung und Text-zu-Bild-Generierung.
  • Veo3: Googles Video-Tool flutete die sozialen Medien mit täuschend echten Clips, die nun auch lippensynchronen Ton und physikalisches Verständnis bieten.
  • Sora 2: OpenAI antwortete mit einem Modell und App, das digitale Zwillinge von Personen in beliebige Szenarien versetzen kann

Diese mit Nanobanana erstellte Infografik zeigt schön, wie groß die Sprünge in 2025 waren:

„The Return of Google“: Der Gigant schlägt zurück

Nachdem Google zu Beginn der GenAI-Welle oft als zu langsam belächelt wurde, ist der Konzern unter Sundar Pichai und dank tatkräftiger Unterstützung von Co-Founder Sergey Brin wieder an die Spitze zurückgekehrt. Mit Gemini 3 Pro hält Google aktuell laut Benchmarks eines der weltweit leistungsfähigsten Modelle, das insbesondere in den Bereichen Mathematik und Coding glänzt.

Googles großer Vorteil ist die vertikale Integration: Durch die hauseigenen TPU-Chips (Tensor Processing Units), an denen man seit über zehn Jahren baut, kann Google Modelle effizienter und kostengünstiger trainieren als die Konkurrenz, die weiterhin auf teure Nvidia-GPUs angewiesen ist. Die Integration von Gemini in Chrome (mit über 3 Milliarden User:innen) hat Google zudem die Marktmacht zurückgegeben, die viele schon bei OpenAI sahen.

In Zahlen ausgedrückt bedeutet dies, dass Gemini von knapp 5 Prozent Marktanteil Ende 2024, auf fast 20 Prozent im Dezember 2025 gesprungen ist. OpenAI ist zwar nach wie vor der überlegene Marktführer – aber aktuell sieht es so aus, als ob sich mit Gemini ein starker zweiter Player etablieren kann.

Quelle: similarweb

Open Source im Aufwind

Was 2023 noch ein Nischenthema für Enthusiasten war, ist 2025 zum wirtschaftlichen Faktor geworden: Open Source (beziehungsweise Open Weights).

Während Meta mit Llama 4 Anfangs des Jahres mit Benchmark-Kontroversen kämpfte, die letztendlich mit auslösend für die Neuausrichtung des AI Teams bei Meta waren, haben chinesische Player wie DeepSeek, Alibaba (Qwen) und Tencent (Hunyuan) den Markt aufgerollt.

Modelle wie DeepSeek R1 haben gezeigt, dass man mit einem Bruchteil der Hardware-Kosten Modelle auf GPT-4-Niveau bauen kann. Das hat dazu geführt, dass US-Anbieter wie OpenAI unter Druck gerieten und plötzlich selbst Open-Source-Modelle (wie GPT-OSS) veröffentlichen mussten, um in der Entwickler-Community relevant zu bleiben.

Was auffällt ist, dass in Europa lokale Modelle stärker als Souvernitätsthema geframed werden, während sie in den USA im großen Stil benutzt werden, um Kosten zu reduzieren und den technischen Freiheitsgrad zu erhöhen. Interessanterweise gilt dies insbesondere für chinesische Open-Source-Modelle, die von US Konzernen im großen Stil verwendet werden. Diese Sichtweise vermisse ich in der europäischen Debatte, denn hierzulande wird daraus eine ideologische Debatte, in der europäische Anbieter oft auf die Ebene “besser im Laden ums Eck kaufen” degradiert werden.

Aus europäischer Sicht muss man leider auch festhalten, dass der Open-Source-Boom in 2025 ohne europäische Beteiligung passierte. Hatte Europa ursprünglich 30 Prozent Anteil an Open-Weight-Modellen, ist man im vergangenen Jahr auf 5 Prozent abgerutscht – Tendenz weiter sinkend.

Österreichs Privatsektor: Zwischen radikalem Umbau und historischen Erfolgen 

Abseits öffentlicher Debatten vollzog die heimische Startup-Szene 2025 eine harte, aber notwendige Selbstreinigung: Während etwa 30 Unternehmen vom Markt verschwanden, drängten rund 70 Neuzugänge nach. Dabei ging der Trend weg von massiver Fremdfinanzierung hin zu Bootstrapping und kleineren, effizienteren Runden. 

Ein radikales Signal setzte Anfang des Jahres Anyline, das seine Belegschaft um fast 40 Prozent reduzierte, um sich als AI-First -Unternehmen vollständig auf AI-gestützte Effizienz zu trimmen (brutkasten berichtete).

Dass in Österreich gleichzeitig Cutting-Edge-Technologie entsteht, beweisen Emmi AI, die mit einer historischen 15-Millionen-Euro-Seedrunde Simulationen revolutionieren, oder auch jeweils über 100 Mio. Euro schweren Exits von Finmatics an die norwegische Visma-Gruppe (brutkasten berichtete) sowie von Powerbot an die norwegische Volue (brutkasten berichtete).

Auch in der Nische punktete Österreich: Das Team von Oscar Stories zeigte mit dem Modell LORA, wie man durch gezieltes Fine-Tuning von Open-Source-Modellen wie Mistral kindgerechte und datenschutzkonforme Speziallösungen baut, die US-Modelle in ihrer Präzision schlagen (brutkasten berichtete).

Europa 2025: Mit Vollgas ins Schwellenland-Dasein

Während Silicon Valley und China im Jahr 2025 das Tempo im KI-Wettrüsten noch einmal verschärft haben, findet sich Europa in einer Identitätskrise wieder, die viele Beobachter als den Abstieg zur „digitalen Kolonie“ bezeichnen. 

Das Narrativ des „gescheiterten Kontinents“ – das ich auch in den vergangenen Jahren an dieser Stelle erwähnt hatte – dominiert längst in den USA und Asien das Bild. China stuft Europa in internen Strategiepapieren nicht mehr als Weltmacht (Great Power), sondern lediglich als Middle Power ein: Eine Region, die zwar nett anzusehende Nischenlösungen produziert, aber keine globalen Champions mehr hervorbringt. Die US-Regierung geht noch einen Schritt weiter und macht sich über Europa öffentlich lustig.

Leider muss man festhalten, dass die wirtschaftliche Kluft in 2025 so tief wie nie zuvor ist und mit steigender Geschwindigkeit größer wird. Um den Anschluss nicht völlig zu verlieren, setzt die EU auf staatlich gelenkte Großprojekte wie die „AI Gigafactories“, doch diese Ansätze ähneln eher sowjetischer Zentralplanung, denn einer freien Marktwirtschaft. Ohne einen funktionierenden, einheitlichen Kapitalmarkt bleiben diese Fabriken oft bloße „Vitamine“ statt der dringend benötigten „Schmerzmittel“ gegen das strukturelle Siechtum des Standorts.

An Lösungsansätzen und Ideen besteht kein Mangel. Das “Wie” rückt gefühlt in immer weitere Ferne, zumal alle Umfragen darauf hindeuten, dass die demokratische Schönwetterperiode sich dem Ende zuneigt, was EU-weite Lösungen unmöglich machen wird. 

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Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger
Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger

Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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