Das beste Geld aus dem Silicon Valley setzt derzeit auf diese fünf Dinge im Bereich Künstlicher Intelligenz.

In den letzten drei Monaten hat a16z drei Berichte veröffentlicht.

Der Jahresbericht "Big Ideas" vom vergangenen Dezember war eine Vorhersage; die Umfrage unter den CIOs von 100 weltweit führenden Unternehmen am 30. Januar war eine Validierung; der am 19. Februar gemeinsam mit der AI - Inferenzplattform fal veröffentlichte Bericht "Der aktuelle Stand der generativen Medien" war eine neue Variable.

Diese Institution, die Fonds im Umfang von über 90 Milliarden US - Dollar verwaltet und in Airbnb und GitHub erfolgreich investiert hat, löst jedes Mal, wenn sie etwas sagt, eine Welle von Nacheifern aus - Hunderte von Fonds beginnen, in die gleiche Richtung zu blicken, und Milliarden von US - Dollar suchen nach demselben Typ von Investmentobjekten. Deshalb ist es nicht nur wichtig zu verstehen, was sie sagt, sondern auch, wie die Kapitalströme fließen werden.

Wenn man die drei Berichte zusammenlegt, ergibt sich nur eine Schlussfolgerung: Die erste Halbzeit der KI - Revolution ist vorbei. In dem Wettrüsten um die größten Modelle und die stärkste Rechenleistung gibt es fast kein Ungewissheit mehr. Der echte Kampf findet in der zweiten Halbzeit statt - derjenige gewinnt, der KI in reale Branchen integrieren und die schwierigen, aber wertvollen Implementierungsprobleme lösen kann.

In diesem Artikel werden die Kernaussagen der drei Berichte von a16z Schritt für Schritt analysiert, sowie die Richtung, in die das Geld fließt.

Der Kampf um die Modelle ist vorbei, aber der echte Kampf hat erst begonnen

Wenn Sie einem Silicon - Valley - Investor vor zwei Jahren gefragt hätten, was die wichtigste Wettbewerbsbarriere in der KI sei, hätte die Antwort fast immer die gleiche sein müssen: Rechenleistung. Wer mehr GPU - Kapazität hat, hat stärkere Modelle und gewinnt.

Aber diese Logik hat sich 2025 verändert.

Nicht, weil die Rechenleistung nicht mehr wichtig ist, sondern weil die Unterschiede zwischen den Modellen immer kleiner werden. Natürlich gibt es Unterschiede zwischen den großen Modellen, aber für die meisten praktischen Bedürfnisse von Unternehmen sind sie "ausreichend". Wenn "ausreichend" die Norm wird, wird der Wettlauf um das intelligenteste Modell zu einem endlosem Ressourcenkrieg mit nur marginalen Verbesserungen.

Der echte Kampfplatz liegt woanders.

Jennifer Li, Partnerin des Infrastrukturteams von a16z, hat im Big - Ideas - Bericht einen Satz fallen lassen, der vielen Menschen in Erinnerung geblieben ist: Der größte Engpass in der Unternehmens - KI ist nicht die Intelligenz der Modelle, sondern die Unordnung der eigenen Daten. Sie hat das Wort "Datenentropie" verwendet. Jede Firma ist in PDFs, Screenshots, E - Mails und Betriebsprotokollen versunken, und 80 % des Unternehmenswissens liegt in unstrukturierter Form verstreut und wurde nie systematisch organisiert. Wenn Sie das beste Modell kaufen und das teuerste System aufbauen, aber nur ungeordnete Daten hineingeben, kommen Fehler und Halluzinationen heraus.

Es handelt sich eher um ein seit langem vernachlässigtes Basisprojekt als um ein rein technisches Problem.

In den Berichten von a16z werden einige Beispiele angeführt, die dieses Problem konkret darstellen. Investmentbank - Analysten verwenden Hebbia, um automatisch Hunderte von offenen Dokumenten zu analysieren und Finanzmodelle zu generieren. Dinge, die früher mehrere Nächte dauerten, können jetzt während des Schlafs erledigt werden. Ärzte verwenden Abridge, das die Gespräche zwischen Arzt und Patient aufzeichnet und automatisch Krankenakten und Folgeaktionen erstellt, so dass Ärzte nicht mehr während der Sprechstunde gleichzeitig fragen und auf dem Bildschirm tippen müssen. Basis für die Finanzabstimmung überprüft automatisch die Kontrollrechnungen zwischen verschiedenen Systemen, so dass eine Arbeit, die früher manuell und wiederholt durchgeführt werden musste, jetzt in wenigen Minuten erledigt ist.

Allen diesen Unternehmen ist gemeinsam, dass sie keine intelligenteren Modelle entwickeln, sondern das Problem der Datenorganisation lösen.

Und je schwieriger dieses Problem zu lösen ist, desto höher ist die Wettbewerbsbarriere. Es erfordert ein tiefes Verständnis der spezifischen Prozesse in jeder Branche und des Datenformats jeder Software, und es gibt keine Abkürzungen. Deshalb hat a16z es zu einem der aufregendsten Startup - Trends für 2026 erklärt - nicht, weil es sexy ist, sondern weil es schwierig und wertvoll genug ist.

Aber die Daten sind nur der Anfang. Wenn das Fundament gelegt ist, beginnt der echte Wettlauf - wer wird das Modell - Layer dominieren und wer wird den größten Anteil am Unternehmensbudget gewinnen?

OpenAI ist immer noch die Nummer eins, aber der Kampf ist chaotischer als Sie denken

Am 12. Februar hat Anthropic eine Serie - G - Finanzierung in Höhe von 30 Milliarden US - Dollar abgeschlossen und einen Marktwert von 380 Milliarden US - Dollar erreicht. Vor fünf Monaten lag der Marktwert noch bei 183 Milliarden US - Dollar. Mehr als verdoppelt.

Aber diese Finanzierung war nicht einmal die wichtigste Nachricht über Anthropic im letzten Monat.

Gerade einen Monat zuvor hat die von a16z veröffentlichte CIO - Umfrage eine Warnung ausgesandt. Der Bericht zeigt, dass die Unternehmenspenetration von OpenAI bei 78 % liegt und der Anteil am Budget fast 56 % beträgt. Auf Papier ist es immer noch unangefochten die Nummer eins. Aber der Bericht hat auch einen besorgniserregenden Trend erkannt: Seit Mai vergangenen Jahres hat die Unternehmenspenetration von Anthropic um 25 % zugenommen, der schnellste Anstieg unter allen führenden Anbietern von großen Modellen.

Die von Anthropic selbst veröffentlichten Zahlen sprechen noch deutlicher - das Jahresumsatzvolumen beträgt 14 Milliarden US - Dollar, wobei 80 % von Unternehmenskunden stammen. Der Jahresumsatz von Claude Code hat bereits 2,5 Milliarden US - Dollar erreicht, und die Unternehmensabonnements sind seit Anfang 2026 vervierfacht. Der Finanzvorstand von Anthropic hat in der Finanzierungsankündigung gesagt: "Ob Startup oder Fortune - 500 - Unternehmen, wir hören immer wieder dasselbe - Claude wird immer unverzichtbarer."

Noch bemerkenswerter ist, was Anthropic in diesem Monat getan hat. Es hat Claude Cowork veröffentlicht - ein KI - Agent, der direkt in die Unternehmens - Google - Drive, E - Mail - und Vertragssysteme integriert werden kann und bei der Finanzmodellierung, der Rechtsgutachten von Verträgen und der Erstellung von Personalbeschreibungen hilft. Nachdem diese Nachricht bekannt wurde, sind die Aktienkurse von traditionellen Unternehmenssoftwareunternehmen wie Salesforce, ServiceNow und Intuit zusammengebrochen. Der Markt spricht mit den Aktienkursen: Wenn KI diese Aufgaben direkt erledigen kann, beginnt das Geschäftsmodell von Unternehmen, die von der Vermietung von Softwarelizenzen leben, ins Wanken zu geraten.

Die überraschendste Schlussfolgerung der Umfrage hat jedoch mit beiden Unternehmen nichts zu tun. Derzeitiger Sieger in der Unternehmens - KI - Anwendungs - Ebene ist Microsoft.

Nicht ein aufsehenerregendes KI - Startup, sondern das Unternehmen, das seit Jahrzehnten Office verkauft. Die Copilot - Produkte haben dank der natürlichen Einstiegspunkte in Teams, Word und Excel auf Unternehmensebene schneller Verbreitung gefunden, als alle erwartet haben. Dies ist für diejenigen Startups, die darauf setzen, dass "KI die Unternehmenssoftware revolutionieren wird", ein Signal, das ernst genommen werden muss: Manchmal ist der beste Vertriebskanal der alte Technologiegigant, den Sie für überholt hielten.

Es ist auch bemerkenswert, dass 81 % der großen Unternehmen derzeit gleichzeitig drei oder mehr KI - Modelle testen oder nutzen, 13 Prozentpunkte mehr als vor einem Jahr. Niemand hat eine Monopolstellung. Die Beschaffungsstrategie der Unternehmen ähnelt immer mehr der Portfolio - Verwaltung - verschiedene Modelle für verschiedene Szenarien, jederzeit austauschbar, niemand möchte an einen einzigen Anbieter gebunden sein.

Dies ist für KI - Startups eine Doppelsäbel. Das Gute ist, dass der Markt groß genug ist. Das Schlechte ist, dass niemand Ihnen aus "Allzweckgründen" loyal sein wird. Entweder müssen Sie in einem bestimmten vertikalen Szenario unverzichtbar werden, oder Sie werden in die Ökosysteme anderer integriert.

Generative Medien: Ein Schlachtfeld ohne Herrscher

Wenn der Wettbewerb auf dem Markt für große Modelle ein offener Kampf ist, in dem einige Giganten um Rechenleistung, Daten und Finanzierung kämpfen und einer den anderen besiegen will, dann ist der Wettbewerb in generativen Medien eher wie ein Dschungel - kein Protagonist, aber überall Chancen.

Dies ist ein Kontrast, der von a16z in seinem neuesten Bericht vom Februar aufgezeigt wurde.

Das Marktmuster für große Modelle haben wir gerade beschrieben: OpenAI, Anthropic und Google nehmen 89 % des Unternehmensbudgets ein, eine hohe Konzentration. Aber auf dem Gebiet der generativen Bilder, Videos und Audio ist es ganz anders. Die Daten zeigen, dass in der Unternehmensproduktion im Durchschnitt 14 verschiedene Modelle verwendet werden. 14. Kein Unternehmen kann alles unter einen Hut bringen, nicht einmal annähernd.

Der Grund ist einfach: Es gibt keinen Alleskönner in diesem Bereich.

Für realistische Bilder gibt es das am besten geeignete Modell, für Anime - Stile ein anderes, für physikalische Simulationen wieder ein anderes. Für Hintergrundentfernung, Sounderzeugung und mehrfach - Szenen - Erzählung gibt es jeweils Spezialisten. Genauso wie Sie nicht mit dem gleichen Messer sowohl Gemüse schneiden als auch Holz sägen würden, haben die Benutzer von generativen Medien schnell gelernt, das richtige Werkzeug für die Aufgabe auszuwählen. Im Bericht steht es ganz klar: Es gibt keine schlechten Modelle, aber kein Modell ist in allen Aufgaben gut.

Hinter der Fragmentierung verbirgt sich eine von den meisten Menschen übersehene Chance - die Orchestrierungsebene.

Um ein vollständiges Werbevideo für eine Marke zu erstellen, müssen viele Dinge zusammengeführt werden: Generierung von Szenen, Steuerung der Kamerabewegung, Konsistenz der Charaktere über mehrere Szenen hinweg, Synthese von Dialogen, Gestaltung von Soundeffekten und schließlich die Nachbearbeitung. Jeder Schritt wird von einem unabhängigen Modell durchgeführt, und jedes Modell hat ein anderes Schnittstellenformat, eine andere Fehlerbehandlung und eine andere Reaktionszeit. Ohne eine einheitliche Orchestrierungsebene, die all diese Modelle verbindet, werden die Ingenieure die meiste Zeit mit der "Verbindung" und nicht mit dem Produkt selbst verbringen. a16z ist der Meinung, dass derjenige, der diese Orchestrierungsebene gut gestaltet, den stabilsten Teil der Infrastruktur für generative Medien erhält - nicht der aufregendste, aber der am schwierigsten zu ersetzende.

Die drei Branchen mit den schnellsten Fortschritten werden im Bericht genannt: Spiele, Werbung und E - Commerce. Spielunternehmen verwenden KI, um Konzeptbilder und Szenenassets zu generieren und die bisherige mehrwöchige Prozesszeit auf wenige Tage zu verkürzen. Werbeagenturen können innerhalb weniger Stunden Hunderte von personalisierten Versionen für eine Kampagne erstellen, was früher Tage dauern und teuer in der Durchführung war. Im E - Commerce ist es noch direkter - Tausende von SKUs benötigen Produktbilder, Szenenbilder und saisonale Materialien. Früher war dies ein langwieriger Prozess von Fotografie und Bildbearbeitung, jetzt kann man mit wenigen Eingaben ein Set erhalten.

Chinesische Teams sind auf diesem Schlachtfeld nicht unbekannt. Keling, Hailuo und nicht zu vergessen die erfolgreiche Seedance 2.0 haben sich bereits in die Weltspitze der Videogenerierung eingeschlichen und werden in diesem Bericht erwähnt. Dies ist einer der wenigen Bereiche, in denen chinesische KI - Unternehmen in ausländischen Märkten echte Wettbewerbsfähigkeit entfalten - nicht durch niedrige Preise, sondern durch die Qualität der Modelle selbst.

Dies ist ein Schlachtfeld ohne Herrscher, aber gerade darum gibt es für Nachzügler viel mehr Raum als auf dem Markt für große Modelle. Wenn Sie jedoch denken, dass die Chancen der KI nur in der digitalen Welt liegen, haben Sie vielleicht die am meisten überraschende Richtung von a16z's Investitionen in diesem Jahr verpasst.

KI geht in die Fabrik

Ob generative Medien oder große Modelle - alles geschieht letztendlich auf dem Bildschirm. Aber in a16z's Investitionen dieses Jahres gibt es eine Richtung, die viele Leute überrascht hat: Energie, Fertigung, Bergbau und Logistik.

Diese Begriffe wirken in einem Jahresausblick eines Spitzen - Venture - Capital - Unternehmens aus Silicon Valley eher unpassend. In den letzten zwanzig Jahren war die Logik des Risikokapitals, die physische Welt zu meiden - je leichter, je digitaler, desto besser. Am besten reine Software mit Null - Marginalkosten und unbegrenzter Replizierbarkeit. Fabriken, Bergwerke und Produktionsstraßen sind zu schwer, zu langsam und zu schwierig zu standardisieren, um für VC - Unternehmen interessant zu sein.

Aber das US - Team von a16z hat sich in diesem Jahr umgedreht und sich entschieden, in die Rekonstruktion der physischen Welt zu investieren.

Der Partner David hat den zugrunde liegenden Gedanken dieser Veränderung in einem Satz zusammengefasst: "Diese Unternehmen bauen keine KI - Überlagerungen auf alte Fabriken, sondern sind von Anfang an KI - native." Sie beginnen mit Simulationen, ersetzen die manuelle Zeichnung durch automatisierte Designverfahren und die erfahrungsbasierte Unternehmensleitung durch KI - gestützte Operationen. Sie modernisieren nicht die Vergangenheit, sondern bauen die Zukunft. Eine andere Partnerin hat Musk zitiert: "Die Fabrik ist das Produkt." Sie ist der Meinung, dass Kernkraftwerke, Wohnungen und Rechenzentren in Zukunft wie Produkte auf einer Montagestraße hergestellt werden können, anstatt dass jedes Mal ein einmaliges, maßgeschneidertes Projekt erforderlich ist.

Diese Einschätzung wird in der gesamten VC - Szene zum Konsens. Ein Partner von Bain Capital Ventures hat einen interessanten Satz fallen lassen: Die Investition in die KI - Transformation der physischen Welt war in den letzten zehn Jahren immer etwas, "das jeder für sinnvoll hielt, aber niemand wirklich glaubte", und plötzlich im Jahr 2025 wird darüber von allen gesprochen. Die Daten bestätigen diese Veränderung - die VC - Investitionen in den Roboterbereich sind 2025 um 69 % auf 22,2 Milliarden US - Dollar gestiegen und sollen 2026 noch verdoppelt werden.

Früher konnte KI nicht in die Fabriken kommen, nicht weil es kein Bedürfnis gab, sondern weil die Modellfähigkeiten noch nicht ausreichten und die Daten der Industriebetriebe nie systematisch genutzt wurden. Jede Gerätewartung, jeder Produktionsbericht und jedes Qualitätskontrollergebnis schlief in eigenen Systemen, und niemand hat sich darum gekümmert. Aber jetzt ist die Obergrenze der Modellfähigkeiten stark erhöht, und die Industriebetriebe beginnen zu verstehen, dass die Betriebsdaten, die sie in der Hand halten, für KI - Unternehmen Gold wert sind. Wenn dieses Bewusstsein erwacht, wird die Kommerzialisierung der industriellen KI beschleunigt.

Deshalb hat a16z die "KI - native Fabrik" zu einer der wichtigsten Bauprojekte für 2026 erklärt. Es geht nicht darum, alte Anlagen zu modernisieren, sondern neue von Grund auf zu bauen - neues Energiesystem, neue Fertigungsprozesse, neues Logistiknetzwerk, alles neu unter dem Schwerpunkt von KI.

Die Rekonstruktion der physischen Welt hat gerade erst begonnen. Gleichzeitig hat auch in der für die Menschen am nächsten liegenden Konsumebene ein neuer Kampf um die Zugangspunkte begonnen.

ChatGPT wird zum neuen App - Store, aber die Abrisszeit ist auch da

In der Ära des Mobilinternets musste ein Unternehmer, der auf Benutzer zugreifen wollte, zwei Tore passieren: den Apple App Store und