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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Teamfoto Klartext AI | (c) Leandra Schurz Photography

Elektronikprodukte enthalten wertvolle Rohstoffe, werden aber häufig so entwickelt, dass sie sich nicht einfach reparieren, wiederverwenden oder recyceln lassen. Das Wiener Startup Klartext AI will mit Künstlicher Intelligenz dazu beitragen, das zu ändern. Das 2025 gegründete Unternehmen entwickelt KI-Lösungen für unterschiedliche Anwendungsbereiche, darunter doclarity, ein Tool zur Erstellung barrierefreier PDF-Dokumente. Im Rahmen des Eureka-Forschungsprojekts „ManageR“ entwickelt es einen KI-Assistenten, der Elektronikhersteller bei Entscheidungen zur Kreislaufwirtschaft unterstützen soll. Dafür erhält Klartext AI eine Förderung von rund 250.000 Euro von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG).

Das Projekt startete am 1. Oktober 2026 und läuft über drei Jahre. Klartext AI ist dabei für die KI-Technologie zuständig und entwickelt den sogenannten ‚ManageR Copilot‘. Dieser soll Informationen über Produkte, Materialien und gesetzliche Vorgaben zusammenführen und daraus Handlungsempfehlungen ableiten.

KI soll Reparatur und Wiederverwendung bewerten

Im Mittelpunkt von ManageR steht ein digitales Bewertungs- und Optimierungstool. Dieses soll Unternehmen dabei helfen, für einzelne Produkte und Komponenten geeignete Kreislaufstrategien zu finden. Dabei geht es beispielsweise um die Frage, ob Bauteile repariert, wiederverwendet, aufbereitet oder recycelt werden sollten. Die Software soll in unterschiedlichen Phasen des Produktlebenszyklus zum Einsatz kommen – etwa bei der Entwicklung oder im Einkauf. Je nach Lebenszyklusphase soll das System unterschiedliche Handlungsmöglichkeiten aufzeigen. Neben ökologischen Faktoren soll dabei auch die Wirtschaftlichkeit berücksichtigt werden.

Eine Herausforderung ist dabei die Vielzahl an benötigten Informationen. Dazu zählen etwa Produktstücklisten, Materialdaten, regulatorische Anforderungen und branchenspezifisches Fachwissen. Diese Informationen sind häufig auf unterschiedliche Systeme und Abteilungen verteilt oder liegen bei einzelnen Experten. Das Wiener Startup entwickelt deshalb ein KI-Agentensystem samt Benutzeroberfläche, das die Daten verknüpfen soll. Ein besonderer Schwerpunkt liegt laut Anna Poledna, Business Development bei Klartext AI, auf der Nachvollziehbarkeit: Nutzer sollen erkennen können, auf welchen Informationen und Quellen die Vorschläge beruhen. Technologisch setzt das Startup dafür unter anderem auf Wissensgraphen und Multi-Agenten-Systeme.

Eine Rolle bei der Entstehung des Projekts spielten laut Poledna auch neue EU-Vorgaben. Die Ökodesign-Verordnung (ESPR) soll unter anderem die Langlebigkeit und Reparierbarkeit von Produkten verbessern. Der Digitale Produktpass soll künftig Informationen zu Materialien, Reparaturmöglichkeiten und Umweltauswirkungen verfügbar machen.

Zusammenarbeit mit Fraunhofer und Industrieunternehmen

An ManageR sind neben Klartext AI das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA), die Universität Stuttgart sowie die deutschen Unternehmen ifm und Ansmann beteiligt. Fraunhofer koordiniert das Projekt und entwickelt unter anderem ein Bewertungsmodell, während die Universität Stuttgart ihre Expertise in der Ökobilanzierung einbringt. Die beiden Industrieunternehmen stellen ein 3D-Kamerasystem und ein Ladegerät zur Verfügung, an denen die Technologie getestet werden soll.

„Für uns ist es großartig, dass wir unsere KI-Forschung direkt in die Anwendung bringen können. In ManageR entwickeln wir gemeinsam mit führenden Forschungseinrichtungen neue Methoden und testen sie gleichzeitig an echten Industrieprodukten“, sagt Poledna.

Nach Abschluss des Forschungsprojekts im September 2029 soll die Technologie laut Poledna kommerziell angeboten werden. Geplant ist, sie künftig auch für weitere Elektronikprodukte einzusetzen. Wie breit das System anwendbar sein wird, hängt insbesondere von der Verfügbarkeit entsprechender Daten ab.

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