Deutschlands KI-Ausgaben steigen auf 28,7 Milliarden

Deutschlands Markt für Künstliche Intelligenz wächst 2026 laut IDC-Prognose von 19,4 auf 28,7 Milliarden Euro. Das entspricht rechnerisch einem Plus von knapp 48 Prozent. Allein die Ausgaben für generative KI sollen sich von 5,7 auf 11,5 Milliarden Euro verdoppeln und damit rund 40 Prozent des gesamten KI-Marktes ausmachen. Die von Bitkom veröffentlichten IDC-Zahlen messen allerdings Ausgaben, nicht Ertrag oder Produktivität. Sie zeigen, wie viel Unternehmen und andere Organisationen für KI-Technik und zugehörige Leistungen bezahlen, nicht, was diese Investitionen bereits erwirtschaften.

Genau diese Trennung ist entscheidend. Eine zweite Bitkom-Erhebung zeigt, dass die größten Kosten aus Sicht der KI-Anwender nicht bei Modellabonnements oder einzelnen Abfragen entstehen. Sie liegen bei Rechenleistung, Daten und der Verbindung mit vorhandenen Systemen. Deutschlands KI-Boom ist damit zugleich ein Ausbauprogramm für die digitale Basis, die vielen Unternehmen bislang fehlt.

Was in den 28,7 Milliarden Euro steckt

Von der Gesamtsumme entfallen 16,0 Milliarden Euro auf Software, 6,8 Milliarden Euro auf Dienstleistungen und 5,8 Milliarden Euro auf Hardware. Die drei gerundeten Teilwerte ergeben 28,6 Milliarden Euro; die Differenz zur Gesamtsumme ist ein Rundungseffekt. Software wächst laut IDC um 65 Prozent, Dienstleistungen um 30 Prozent und Hardware um 32 Prozent.

Die Abgrenzung ist breiter, als das Wort KI-Software vermuten lässt. Der IDC Spending Guide ordnet Infrastructure as a Service, Netzwerktechnik, Server und Speicher der Hardwaregruppe zu. Zur Software zählen unter anderem KI-fähige Anwendungen, Entwicklungs- und Betriebsplattformen, Basismodelle, MLOps, Datenkennzeichnung sowie Systeminfrastruktur. Dienstleistungen umfassen Geschäfts-, Engineering- und IT-Services. Bei Software unterscheidet IDC zwischen Betrieb vor Ort und öffentlichen Cloud-Diensten.

Damit ist Cloud nicht ein zusätzlicher Markt neben den 28,7 Milliarden Euro. Soweit Cloud-Ausgaben einem KI-Anwendungsfall zugerechnet werden, stecken sie bereits in der IDC-Prognose. Wer den KI-Markt mit allgemeinen Cloud- oder IT-Ausgaben addiert, riskiert Doppelzählungen. Innerhalb der veröffentlichten KI-Gesamtsumme gibt es dagegen keinen Hinweis auf eine Doppelzählung der drei Technologiegruppen. Die Deutschland-Tabelle selbst ist nicht öffentlich einsehbar, die Detailprognose bleibt ein kommerzielles IDC-Produkt.

Die 59 Prozent haben einen engeren Nenner

Bitkom Research befragte von Kalenderwoche 28 bis 33 telefonisch 603 Unternehmen ab 20 Beschäftigten. Die Stichprobe soll für die deutsche Gesamtwirtschaft dieser Größenklasse repräsentativ sein. Von allen befragten Unternehmen setzen 57 Prozent KI ein, weitere 38 Prozent planen oder diskutieren den Einsatz. Vier Prozent bezeichnen KI als kein Thema.

Die oft zitierte Zahl von 59 Prozent bezieht sich nicht auf alle 603 Unternehmen. Sie gilt nur für die Unternehmen, die KI bereits einsetzen: 59 Prozent dieser Anwender sagen, sie schöpften das Potenzial überhaupt nicht aus. Weitere 28 Prozent sehen nur eine geringe Ausschöpfung, während drei Prozent ihr Potenzial eher stark nutzen. Kein Anwender spricht von vollständiger Ausschöpfung.

Auch die Kostenhierarchie ist eine Aussage der bereits aktiven KI-Nutzer. Als großen Kostenpunkt nennen 51 Prozent Cloud und Rechenleistung, 50 Prozent die Datenaufbereitung und 41 Prozent die Integration in bestehende Systeme. Abonnements und Lizenzen folgen mit 21 Prozent, gleichauf mit externer Beratung. Schulungen nennen 19 Prozent. Nur acht Prozent sehen den Tokenverbrauch als großen Kostenblock, weitere elf Prozent als kleinen. Die Kategorien können sich überschneiden und messen keine Budgetanteile. Sie dürfen deshalb weder addiert noch als Verteilung jedes ausgegebenen Euros gelesen werden.

Produktivität entsteht mit Nutzungstiefe

Die Bitkom-Befragung liefert positive, aber selbst berichtete Ergebnisindikatoren. Unter den KI-Anwendern sagen 66 Prozent, ihre Wettbewerbsposition habe sich verbessert. 48 Prozent melden deutlich schnellere interne Prozesse, 45 Prozent einen messbaren Beitrag zum Unternehmenserfolg, 40 Prozent bessere Produkte oder Dienstleistungen und 36 Prozent neue Angebote. Diese Antworten zeigen Nutzen, ersetzen aber keine gemessene Gewinn- oder Produktivitätsrechnung.

Einen unabhängigen Vergleich bietet die Bundesbank. Ihr Online Panel befragte im zweiten Quartal 2025 mehr als 7.000 Unternehmen. Die Bundesbank schätzt, dass Ausgaben für generative KI von 0,3 Prozent des Gesamtumsatzes 2024 auf 0,5 Prozent 2025 und 0,8 Prozent 2026 steigen könnten. Der größte Teil entfalle auf laufende Kosten. Der Vergleich mit klassischen Digitalinvestitionen ist nur näherungsweise möglich, weil die Bundesbank dafür andere Jahre und Bezugsgrößen verwendet.

Die jüngere Bundesbank-Befragung zur intensiveren Nutzung stützt weder die These eines flächendeckenden Produktivitätssprungs noch die eines wirkungslosen Booms. Von den Unternehmen, die generative KI 2025 stärker nutzten, meldeten 46 Prozent einen Produktivitätsanstieg von mindestens einem Prozent. Ähnlich viele sahen keine oder nur eine geringfügige Veränderung, acht Prozent einen Rückgang. Im Mittel schrieben die Unternehmen der stärkeren KI-Nutzung einen Produktivitätseffekt von rund 1,2 Prozent zu. Bei weiterhin experimenteller Nutzung berichteten nur 28 Prozent von Gewinnen, bei umfangreicher Nutzung 83 Prozent.

Das passt zum Integrationsbefund: Der wirtschaftliche Effekt steigt offenbar erst, wenn KI in Arbeitsabläufe und Systeme wandert. Eine günstige Lizenz oder sinkende Tokenpreise beseitigen weder Datensilos noch fehlende Schnittstellen.

Regulierung ist ein eigener Kostenblock

Technische Integration und Rechtsbefolgung sollten dennoch nicht vermischt werden. Von allen 603 befragten Unternehmen gehen 37 Prozent davon aus, als Anwender vom AI Act betroffen zu sein, 34 Prozent prüfen dies noch. Von den Unternehmen, die sich betroffen sehen oder dies noch prüfen, erwarten 89 Prozent einen hohen Umsetzungsaufwand, 51 Prozent sogar einen sehr hohen.

Betroffenheit bedeutet aber nicht automatisch eine Einstufung als Hochrisikosystem. Der AI Act verpflichtet Anbieter und Betreiber grundsätzlich zu ausreichender KI-Kompetenz ihres Personals. Seit dem 2. August 2026 gelten zudem Transparenzpflichten für bestimmte Systeme und Inhalte. Als hochriskant gelten nach den Klassifikationsregeln dagegen nur sicherheitsrelevante Produktkomponenten mit Drittprüfung oder die konkret in Anhang III genannten Anwendungen. Nicht jede KI in Personalwesen, Kreditvergabe oder kritischer Infrastruktur fällt automatisch darunter.

Für Betreiber tatsächlicher Hochrisikosysteme nennt Artikel 26 unter anderem menschliche Aufsicht, Kontrolle der Eingabedaten, Betriebsüberwachung und Protokollaufbewahrung. Nach dem aktuellen EU-Zeitplan greifen die Regeln für Anhang-III-Systeme ab Dezember 2027 und für KI in regulierten Produkten ab August 2028. Die hohe Unsicherheit in der Umfrage ist damit ein Compliance-Signal, aber kein Beleg dafür, dass Regulierung die heute gemeldeten Cloud- und Integrationskosten verursacht.

Die 28,7 Milliarden Euro markieren daher einen realen Ausgabenboom, noch keinen gesamtwirtschaftlichen Produktivitätsboom. Messbar wird der Erfolg erst an dauerhaft eingesparten Arbeitsstunden, niedrigeren Fehlerquoten, höherem Umsatz je Beschäftigten und tragfähigen Margen nach laufenden Cloud-, Daten- und Betriebskosten. Bis dahin finanziert ein erheblicher Teil des Wachstums den Weg von einzelnen Werkzeugen zu verbundenen Produktionssystemen. Genau dort liegt Deutschlands Integrationsstau.