Die große Explosion des KI-Mülls

So Many Apps, So Little Time.

So viele Apps, so wenig Zeit – das ist der Titel der neuesten wöchentlichen Datenbericht, den a16z, das renommierteste Risikokapitalunternehmen im Silicon Valley, gerade veröffentlicht hat.

Und dieser Bericht gießt direkt ein eiskaltes Wasser über die Investitionen von a16z.

Die Daten aus dem wöchentlichen Bericht von a16z zeigen, dass seit dem Beginn der „Ära der Agenten-Programmierung“ im Februar 2025 die Anzahl der monatlich neu veröffentlichten Apps für iOS von etwa 40.000 auf 120.000 gestiegen ist, während die Anzahl der neuen Chrome-Erweiterungen und neuen Apps bei Google Play sich jeweils verdoppelt bzw. vervierfacht hat.

Das Angebot an Apps hat sich vervierfacht – und dann?

Die Downloadzahlen, die Anzahl der Bewertungen und die Nutzungsdauer haben sich überhaupt nicht verändert.

Das bedeutet, dass KI kein Wachstum gebracht hat, sondern nur ein einseitiges Fest des Überangebots.

a16z hat diesem Phänomen einen Namen gegeben: App-Slop, also von KI erzeugter App-Müll.

Und wir werden gerade von diesem KI-Müll überflutet.

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Wenn man nur die Geschwindigkeit betrachtet, mit der neue Apps in den App-Stores erscheinen, scheinen wir uns gerade in einem noch nie dagewesenen goldenen Zeitalter des Unternehmertums zu befinden.

KI-Programmierwerkzeuge machen die Softwareentwicklung zu einer Sache von nur einem einzigen Satz –

Man muss der KI nur sagen: „Mach mir eine Buchhaltungs-App“, und Codex oder andere Agenten erledigen automatisch die Codierung, Überprüfung, Tests, Inbetriebnahme und Veröffentlichung.

Nicht programmieren zu können ist kein Hindernis mehr – jeder kann zum Veröffentlicher werden.

Aber die Distanz zwischen der Erstellung einer App und der Nutzung durch andere war noch nie so groß wie heute.

Früher brauchte man für die Erstellung einer App echtes Geld, ein Team und viel Zeit.

Diese Kosten waren an sich ein Filter: Schlechte Apps ohne Zielgruppe scheiterten oft schon vor der Veröffentlichung.

Heutzutage kann man eine App erstellen, solange man tippen kann – damit existiert der Filtermechanismus zwischen Angebot und Nachfrage nicht mehr.

Daten von Sensor Tower zeigen, dass allein im ersten Halbjahr 2026 etwa 560.000 neue Apps im Apple App Store erschienen sind.

Wenn dieser Trend anhält, wird die Anzahl der neu veröffentlichten Apps im laufenden Jahr die Marke von 1 Million überschreiten und damit den historischen Höchstwert von 890.000 aus dem Jahr 2016 weit übertreffen.

Im gleichen Zeitraum ist die gesamte Anzahl der App-Downloads im App Store im vergangenen Jahr nur um 3 % gestiegen, und im laufenden Jahr bislang sogar nur um 2 %.

Die Daten von Sensor Tower bestätigen diese Einschätzung auch auf der Zahlungsseite: Mit Dezember 2024 als Basiswert 100 lag im August 2026 der Index der Gesamteinnahmen von Apps in den USA nur bei 102,0, und der Index der gesamten Nutzungsdauer bei 107,0.

Innerhalb von eineinhalb Jahren sind die Einnahmen aus KI-erzeugten Apps nur um 2 % gestiegen, die Nutzungsdauer um 7 %.

Das bedeutet, dass der Kuchen der App-Wirtschaft durch KI nicht größer geworden ist.

Könnte es sein, dass die Gesamtmenge unverändert bleibt und sich nur die Anteile intern neu verteilen?

Die Antwort lautet Nein.

Denn der Kuchen ist unverändert – es gilt nicht das Prinzip „der Gewinner bekommt alles“, sondern es gibt überhaupt keine neuen Gewinner.

Der einzige Gewinner ist die KI selbst.

Aufgeschlüsselte Daten nach Kategorien zeigen, dass Effizienztools die einzige Kategorie auf dem US-Markt sind, bei der sowohl die Einnahmen als auch die Nutzungsdauer stark gestiegen sind: Die Einnahmen stiegen um etwa 100 %, die Nutzungsdauer um etwa 55 %.

Innerhalb der Kategorie der Effizienztools sind die größten Gewinner die großen KI-Apps: ChatGPT, Claude, Gemini und Grok.

Das bedeutet, dass KI-Apps sehr beliebt sind, aber Apps, die mithilfe von KI erstellt wurden, nicht annähernd so beliebt sind.

Das noch deutlichere Problem lautet: Wer zahlt für den KI-Schund?

Der von Revenue Cat veröffentlichte „Bericht zum Zustand von Abonnement-Apps 2026“ zeigt, dass der Median der jährlichen Bindungsrate von KI-gesteuerten Apps nur 21,1 % beträgt, während er bei Nicht-KI-Apps 30,7 % beträgt.

Bei der monatlichen Bindungsrate liegen KI-Apps bei 6,1 %, Nicht-KI-Apps bei 9,5 %. Nutzer kündigen die jährlichen Abonnements von KI-Apps 30 % schneller als die von Nicht-KI-Apps.

In China sieht die Lage nicht viel besser aus.

Der Bericht „Untersuchung zum KI-Konsum von Internetnutzern“ der Tencent Research Institute zeigt, dass der Anteil der zahlenden Nutzer unter allen KI-Nutzern 9,8 % beträgt, der monatliche Zahlungsbetrag hauptsächlich im Bereich von 30 bis 100 Yuan liegt und die gesamten monatlichen Ausgaben im Allgemeinen unter 300 Yuan bleiben.

Bei genauer Betrachtung der Struktur liegt die Zahlungsrate bei täglich aktiven KI-Nutzern bei 18,5 %, bei monatlich aktiven Nutzern nur bei 0,9 % – das ist ein Unterschied von etwa dem 20-fachen.

Das bedeutet, dass die überwiegende Mehrheit der Nutzer, die eine KI-App heruntergeladen haben, sie nach ein- oder zweimaligem Öffnen nie wieder nutzen.

Revenue Cat hat zudem festgestellt, dass KI-Apps Testnutzer um 52 % effektiver zu zahlenden Nutzern umwandeln können als Nicht-KI-Apps, aber gleichzeitig ist ihre Rückerstattungsrate um 20 % höher, mit einer maximalen Rückerstattungsrate von 15,6 % gegenüber 12,5 %.

Einfach ausgedrückt: Die Nutzer werden nur durch das Konzept der KI angezogen, zahlen Geld, stellen dann aber schnell fest, dass das Produkt den Preis nicht wert ist, und fordern umgehend eine Rückerstattung.

Unter diesen Umständen gerät das Geschäftsmodell von KI-Apps allmählich in einen Kreislauf: Nutzergewinnung, Abschöpfung, Abwanderung und erneute Nutzergewinnung.

Alle erstellen ähnliche Produkte, weil das zugrundeliegende Modell dasselbe ist, die Prompts aus denselben Anleitungen stammen und selbst die Wege zum Scheitern sich stark ähneln.

Statistische Daten von iResearch Consulting für China zeigen, dass im Jahr 2025 mehr als 23.000 neue KI-Unternehmen im Land gegründet wurden, von denen 80 % sich auf allgemeine Szenarien wie intelligente Kundenservice, KI-Bildgenerierung und Sprachassistenten konzentrieren.

Eine vergleichende Analyse zum Jahresende zeigt aber, dass die Ähnlichkeit der Chatbot-Oberflächen hinter verschiedenen Produkten bis zu 92 % beträgt.

Selbst wenn man sehr schnell vorankommt, stellt man bei einem Blick zurück fest, dass alle anderen immer noch auf der Stelle treten.

Die Nutzer haben zudem keinerlei Loyalität – sie jagen nur dem nächsten neuartigen Demo hinterher, ohne dafür zu zahlen.

Trotzdem: Selbst bei Überangebot kann man sagen, dass es sich bei den träumenden Unternehmern und den Konsumenten, die kleine Produkte kostenlos nutzen, um eine Situation handelt, bei der beide Seiten einverstanden sind.

Was diese Blase wirklich gefährlich macht, ist ihre Preislogik auf dem Primärmarkt.

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KI hat fast die meiste Zeit und Aufmerksamkeit aller Menschen auf sich gezogen – der Primärmarkt bildet da keine Ausnahme.

Im ersten Quartal 2026 erreichte das globale Gesamtrisikokapital ein Rekordniveau von 297 Milliarden US-Dollar, von dem KI-Unternehmen 81 % der Mittel absorbiert haben.

Die Bewertungen von zehn noch nicht profitablen globalen KI-Startups sind in den vergangenen 12 Monaten um fast 1 Billion US-Dollar angestiegen.

Noch gefährlicher ist, dass die heutigen Investitionen fast schon Glücksspielen gleichen, und zwar mit dem Geld anderer Leute.

Im Silicon Valley ist derzeit ein Spiel namens „Zweistufen-Finanzierung“ populär.

Das bedeutet, dass der führende VC in derselben Finanzierungsrunde den größten Teil des Kapitals zu einer niedrigeren Bewertung investiert und gleichzeitig einen kleinen Teil des Kapitals zu einer viel höheren Bewertung einbringt.

Bei der öffentlichen Ankündigung wird nur die extrem hohe Bewertung zur Erzeugung von Narrativen verwendet, während der tatsächliche durchschnittliche Einstiegspreis des führenden Investors weit unter diesem Wert liegt.

Brendan Foody, Mitbegründer von Mercor, hat HSG auf X öffentlich namentlich genannt und erklärt, dass er in den vergangenen 6 Monaten sechs Fälle gesehen hat, in denen HSG Investitionen mit zweistufiger Bewertung getätigt hat.

Alle tun so, als hätten sie nur in die Stufe mit der hohen Bewertung investiert, die Gründer verzerren die Fakten gegenüber ihren Mitarbeitern und nutzen diesen Preis, um Angel-Investoren zu täuschen.

Der Aufstieg des Narrativs vom „Ein-Personen-Unternehmen“ hat dem Markt zudem einen zusätzlichen Schub gegeben.

In China hat ein Programmierer aus Chengdu alleine mit 7 KI-Mitarbeitern in 27 Stunden ohne Unterbrechung eine KI-Sozialplattform namens „Carbon Base Circle“ aufgebaut.

Nach der Inbetriebnahme der Plattform wurden mehr als 40.000 Nutzer gewonnen, die tägliche Seitenaufrufzahl liegt bei über 1 Million, es gab eine Investitionsabsicht eines Fonds in Hangzhou mit einem Volumen von 50 Milliarden Yuan, und die Pre-Money-Bewertung betrug 30 Millionen Yuan.

Eine Sozialplattform mit 40.000 Nutzern, deren Nutzerzahl weit unter der jedes mittelgroßen WeChat-Mini-Programms liegt, hat eine Bewertung von 30 Millionen Yuan erreicht.

Diese Zahl ist im Rahmen des traditionellen Internet-Bewertungsrahmens kaum verständlich.

Betrachtet man dies in Verbindung mit der zuvor genannten Zahlungsrate: Wenn weniger als 10 % der mehr als 40.000 Nutzer bereit sind zu zahlen und der durchschnittliche monatliche Zahlungsbetrag zwischen 30 und 100 Yuan liegt, liegt die jährliche Höchsteinnahme dieser Plattform etwa im Bereich von hunderttausend bis mehreren hunderttausend Yuan.

Die Bewertung von 30 Millionen Yuan entspricht einem Kurs-Umsatz-Verhältnis im Bereich des Hundertfachen.

Die Bewertungen von Ein-Personen-Unternehmen im Ausland sind noch übertriebener.

Zum Beispiel die persönliche KI-Assistentin Instinct, die von dem 23-jährigen Noah Shinn gegründet wurde: Das Produkt befindet sich derzeit noch in der internen Testphase mit Einladungssystem, und die Nutzerzahl hat gerade die Marke von 100.000 überschritten.

Quelle: Instinct

Obwohl keine öffentlichen Einnahmendaten vorliegen und Shinn selbst ausdrücklich erklärt hat, keine Gebühren von den Nutzern erheben zu wollen.

Trotzdem verhandelt das Unternehmen über eine neue Finanzierungsrunde über 1 Milliarde US-Dollar mit einer angestrebten Bewertung von etwa 10 Milliarden US-Dollar. Seit der vorherigen Runde mit einer Bewertung von 2,5 Milliarden US-Dollar ist weniger als ein Monat vergangen.

100.000 Nutzer bei einer Bewertung von 10 Milliarden US-Dollar – das bedeutet, dass jeder Nutzer 100.000 US-Dollar wert ist.

Die überhitzte Preisbildung auf dem Primärmarkt erzeugt ein gefährliches Anreizmodell: Unternehmer müssen kein gutes Produkt erstellen, sondern nur eine gute Geschichte erfinden.

VCs müssen kein gutes Unternehmen finden, sondern nur den nächsten Käufer.

Bei genauer Prüfung treten die Probleme jedoch zutage.

Im KI-Zeitalter kann eine Person zwar tatsächlich ein Unternehmen gründen, aber ein Unternehmen ist noch lange kein funktionierendes Geschäft.

Das Geschäftsmodell von OPC (One-Person-Company), das stark auf KI und wenig Personal setzt, fehlt es von Natur aus an einem Wettbewerbsvorteil als Schutzschild.

Jede Iteration des zugrundeliegenden Modells tilgt die Unterschiede der Apps der vorherigen Generation: Konkurrenten können das Produkt mithilfe derselben KI-Werkzeuge schnell kopieren, und ein Ein-Personen-Unternehmen kann seine Position kaum behaupten.

Für Investoren auf dem Primärmarkt gibt es kaum Ausstiegsmöglichkeiten bei Investitionen in KI-Apps.

Im ersten Halbjahr 2026 sind die globalen Private-Equity-Übernahmen im Technologiesektor im Jahresvergleich um 70 % eingebrochen und betrugen nur noch 20 Milliarden US-Dollar. Die Angst vor der KI-Transformation führte zu einem Rückgang der Softwarebewertungen um 8 %, und großangelegte Transaktionen sind fast zum