Am 8. Oktober ist die Ausgabe 2026 des State of AI Report erschienen, herausgegeben von Nathan Benaich, dem Gründer des Investors Air Street Capital. Es ist die neunte Ausgabe seit 2018. Auf der Website des Berichts steht über jedem Kapitel ein Leitsatz, und der erste lautet: „The frontier is now a three-lab race.“
Gemeint sind Anthropic, OpenAI und Google. Nach dem vom Bericht verwendeten Artificial Analysis Intelligence Index (Version 4.1 bis 4.3, mit Schwerpunkt auf Agenten-Aufgaben) liegt Anthropic vorn; im Nutzerpräferenz-Ranking von Arena führt dagegen Google. Der Bericht soll zudem darauf hinweisen, dass Benchmarks für Mathematik, wissenschaftliches Schlussfolgern und Programmieren innerhalb weniger Monate fast an ihre Obergrenze getrieben wurden und dass künftig neue Tests zur Zuverlässigkeit bei realen Aufgaben die Modelle voneinander trennen könnten.
Die Leitsätze der neun Kapitel
Die auf der Website des Berichts aufgeführten Kapitel-Leitsätze zeichnen im Wesentlichen die Hauptlinien des Jahres nach:
- Agenten: Bessere Werkzeuge und besserer Kontext machen Agenten leistungsfähiger;
- Rechenleistung: Der Ausbau braucht Finanzierung, Bauarbeiten und die Zustimmung vor Ort;
- Geschäft: Inferenz wird zu einem Geschäft von enormer Größe;
- Robotik: nähert sich ihrem eigenen „GPT-2-Moment“;
- Wissenschaft: KI-gestützt entdeckte Wirkstoffe erreichen die klinische Phase III;
- Politik: Washington verschärft die Kontrolle über Frontier-KI;
- Sicherheit: „AI agents have attacked real systems.“
Das letzte Kapitel enthält Prognosen für 2027. Wie üblich bewertet der Bericht seine eigenen Vorhersagen aus dem Vorjahr: Berichten zufolge trafen von 10 Prognosen 2 vollständig zu, 5 teilweise und 3 gar nicht. Auf der Website findet sich außerdem eine kumulierte Bilanz für 2018 bis 2024: Von 59 bewerteten Prognosen trafen 31 zu, 8 teilweise und 20 nicht; die Trefferquote nach strenger Auslegung beträgt 53 %.
Lokaler Widerstand wird zur Variable
Mehrere Zusammenfassungen heben übereinstimmend den Widerstand gegen Rechenzentren auf lokaler Ebene hervor. Der Bericht zitiert eine Gallup-Umfrage vom März 2026, wonach 71 % der befragten US-Amerikaner den Bau von KI-Rechenzentren in ihrer Nähe ablehnen; bei Kernkraftwerken vor Ort sind es 53 %. Eine weitere Zahl stammt von Data Center Watch: Allein im zweiten Quartal 2026 wurden mindestens 45 Projekte wegen lokalen Widerstands gestoppt oder verschoben, mit geplanten Investitionen von zusammen knapp 68 Milliarden US-Dollar.
Souveräne KI ist ein weiterer Strang. Der Bericht beziffert die von den Staaten zugesagten Mittel für souveräne KI-Programme auf insgesamt rund 138 Milliarden US-Dollar und weist auf ein Phänomen hin: Länder, die ihre Abhängigkeit vom Ausland verringern wollen, vergeben ihre ersten Bestellungen oft doch wieder an denselben Chiplieferanten.
Das Gesamturteil des Berichts lautet: Die Fähigkeiten der Modelle steigen weiter, die Kosten pro Einheit sinken weiter, doch wie groß das Ganze werden kann, hängt zunehmend von Dingen außerhalb des Modells ab: Strom, Zustimmung der Gemeinden und Zugang.
Was chinesische Leser im Blick behalten sollten
Der Bericht gilt seit jeher als jährlicher Referenzpunkt für Investoren und Forschung im Ausland; wie er die Plätze verteilt, beeinflusst unmittelbar die Einschätzung zahlreicher Fonds und Unternehmen. In der Ausgabe 2025 hieß es, OpenAI behalte einen knappen Vorsprung, dicht gefolgt von DeepSeek, Qwen und Kimi. Das Fazit auf der Startseite der Ausgabe 2026 verengt die Spitze auf drei US-Labs; wo chinesische Modelle stehen, ist erst den Ranking-Grafiken und dem Kapitel zu Open Source im Haupttext zu entnehmen.
Für Entwickler in China ist der Leitsatz des Politikkapitels, „Washington is asserting control over frontier AI“, unmittelbarer relevant. Die Verschärfungen der USA bei Chip-Exporten und Modellzugang im vergangenen Jahr fasst der Bericht Berichten zufolge als stärkere staatliche Kontrolle über Rechenleistung und Modellzugang zusammen, was mit den Kosten zusammenhängt, die inländische Teams für Grafikkarten und den Zugriff auf ausländische APIs tragen.
Zu beachten ist, dass ein Teil der genannten Zahlen von den Kapitelseiten der Berichts-Website und mehreren Zusammenfassungen Dritter stammt; die Originaltabellen im PDF konnten diesmal nicht Punkt für Punkt abgeglichen werden. Maßgeblich ist die von Air Street veröffentlichte Vollversion.
Quellen: Kapitelseiten der State-of-AI-Report-Website, Crypto Briefing, Berichtszusammenfassung von ToolNavs, CocoLoop; Umfragewerte, Zahl der gestoppten Projekte und Investitionen in souveräne KI entsprechen der Darstellung im Bericht, die Trefferzahlen der Prognosen folgen der Selbstbewertung des Berichts.