Vibe Coding ist kein Mythos – aber die Hälfte des Hypes ist es
Kolumnen-Überblick
Jedes Jahr prägt die Tech-Branche ein Wort, das seiner eigenen Definition davonläuft, und im Jahr 2026 ist dieses Wort Vibe Coding. Der Begriff, der im Februar 2025 vom ehemaligen OpenAI-Mitgründer Andrej Karpathy geprägt wurde, beschreibt einen Stil der Softwareentwicklung, bei dem man aufhört, Codezeilen zu tippen, und anfängt, Absichten zu formulieren – man sagt einem KI-System, was man will, beobachtet, wie es die Implementierung generiert und debuggt, und steuert es mit weiterem Feedback in natürlicher Sprache, bis das Ergebnis sich richtig anfühlt. Das Collins Dictionary kürte es zum Wort des Jahres; das Google-Suchinteresse für den Begriff stieg Berichten zufolge um mehr als 6000 %. Die Frage, die es anderthalb Jahre später wert ist, gestellt zu werden, ist nicht, ob der Begriff eingängig ist – das ist er eindeutig –, sondern ob das, was er beschreibt, ein Problem löst, das irgendjemand tatsächlich hatte, oder ob es sich um ein Narrativ handelt, das dem Produkt davongelaufen ist.
Von Autovervollständigung zu Autopilot
Es hilft, präzise zu sein, was hier tatsächlich neu ist, denn "KI-gestütztes Coding" existierte bereits vor Karpathys Tweet. Das ältere Modell ließ den Menschen am Steuer: Ein Entwickler schreibt Code, und ein Tool wie GitHub Copilot ergänzt die nächsten Zeilen oder schlägt einen Funktionsrumpf vor. Vibe Coding dreht die Frage, wer fährt, um. Die KI erstellt die Implementierung von Anfang bis Ende; die Aufgabe des Menschen verlagert sich darauf, das Gewünschte zu beschreiben und zu beurteilen, ob der Output tatsächlich funktioniert. Der Workflow wird zu vorschlagen — beobachten — anpassen, wiederholt in natürlicher Sprache, anstatt zu schreiben — zu kompilieren — zu debuggen in einer Programmiersprache. Das ist eine bedeutende Verschiebung dessen, worauf sich die menschliche Aufmerksamkeit richtet, und der Grund, warum der Begriff schneller Fuß fasste als "KI-Pair-Programming" je zuvor.
Das Argument für eine reale Nachfrage
Beginnen wir damit, wohin das Geld geflossen ist, denn die Kapitalallokation ist ein guter Indikator dafür, ob Investoren an eine nachhaltige Nachfrage glauben und nicht nur an einen Meme. Supabase, das Backend-Infrastruktur für KI-generierte Anwendungen bereitstellt, sammelte im Juni 2026 500 Millionen Dollar bei einer Bewertung von 10,5 Milliarden Dollar ein – gegenüber 2 Milliarden Dollar nur ein Jahr zuvor. Berichten zufolge werden mehr als 60 % der neuen Datenbanken auf der Plattform von KI-Tools erstellt, und der annualisierte wiederkehrende Umsatz sprang in etwa einem Jahr von rund 30 Millionen auf 70 Millionen Dollar. Cognition AI, das Unternehmen hinter dem autonomen Coding-Agenten Devin, schloss im selben Zeitraum eine Finanzierungsrunde von über 1 Milliarde Dollar ab, was die Bewertung auf 26 Milliarden Dollar trieb. Das sind keine spekulativen Seed-Investments; es sind Wachstumsinvestitionen in wiederkehrende Umsätze, die bereits sichtbar sind.
Die Nutzungsdaten zeigen in dieselbe Richtung. Marktforschungen beziffern den Vibe-Coding-Markt für 2026 auf rund 4,7 Milliarden Dollar, mit Prognosen von bis zu 12,3 Milliarden Dollar – ein Sprung von 162 %. Communities wie r/vibecoding verzeichnen Berichten zufolge ein monatliches Mitgliederwachstum von 16 %, und etwa 80 % der Fortune-500-Unternehmen sollen in irgendeiner Form KI-Coding-Agenten einsetzen. Eine McKinsey-Studie vom Februar 2026 unter 150 Unternehmen ergab, dass routinemäßige Coding-Aufgaben im Durchschnitt 46 % schneller erledigt und Code-Review-Zyklen um 35 % verkürzt wurden; bei Boilerplate-Arbeiten wie CRUD-Scaffolding berichteten Teams von Zeitersparnissen von bis zu 81 %. Der eigene Entwicklernutzungsbericht von Cursor zeigt, dass sich das wöchentliche Coding-Volumen des medianen Entwicklers bis Mai 2026 im Vergleich zum Vorjahr mehr als verdoppelt hat.
Dann gibt es da noch das Zugangs-Argument, das wohl das stärkste ist. Eine Umfrage der Winter-2025-Kohorte von Y Combinator ergab, dass ein Viertel der Startups in diesem Batch Codebasen hatte, in denen bis zu 95 % des Codes KI-generiert waren. Noch auffälliger ist, dass Produktmanager, Designer und nicht-technische Gründer funktionierende Prototypen – manchmal ganze Produkte – ausliefern, ohne jemals einen Ingenieur einzustellen. Das ist kein marginaler Effizienzgewinn für Leute, die bereits coden konnten; es ist eine Tür, die sich für diejenigen öffnet, die es nicht konnten. Zusammengenommen ist dies ein ziemlich überzeugendes Argument dafür, dass "eine Idee in funktionierende Software verwandeln, ohne programmieren zu können" ein echtes, bisher unbefriedigtes Bedürfnis ist, das derzeit in großem Maßstab erfüllt wird.
Das Argument, dass der Hype dem Produkt davongelaufen ist
Dem steht eine Fülle von Beweisen gegenüber, dass die ambitioniertere Version der Vibe-Coding-Story – dass es professionelles Engineering komplett ersetzen kann – noch nicht standhält. Praktiker beschreiben vieles von dem, was produziert wird, als Wegwerf-Software: Sie besteht den Augenschein-Test, läuft in einer Demo und erweist sich dann als fragil, nicht verifizierbar und teuer in der Wartung, sobald jemand versucht, sie zu erweitern. Diese Unterscheidung ist wichtig, denn "nützlich für ein Wochenendprojekt" und "es wert, jahrelang für die Wartung zu bezahlen" sind unterschiedliche Ansprüche, und viele der aktuellen Kommentare vermischen diese.
Die Qualitätsdaten untermauern die Skepsis. KI-generierter Code weist Berichten zufolge kritische Fehler mit der 1,7-fachen Rate von menschengeschriebenem Code auf und Cross-Site-Scripting-Schwachstellen mit der 2,74-fachen Rate. In einer Umfrage gaben 63 % der Vibe-Coding-Nutzer an, dass sie jetzt mehr Zeit mit Debugging verbringen als vor der Nutzung dieser Tools – was, falls zutreffend, die gesamte Prämisse der Netto-Zeitersparnis untergräbt. Ein Sicherheitsaudit von 1.645 Anwendungen, die auf der Lovable-Plattform erstellt wurden, ergab, dass etwa 10 % – 170 Apps – schwerwiegende Schwachstellen aufweisen, darunter SQL-Injection, Path Traversal und Privilege Escalation. Eine randomisierte kontrollierte Studie der Stanford University fand etwas heraus, das fast noch beunruhigender ist als die Bugs selbst: Entwickler, die KI-Tools verwendeten, schrieben weniger sicheren Code, fühlten sich aber sicherer dabei – genau die Kombination, die Schwachstellen durch Reviews schlüpfen lässt.
Auch die Vertrauensdaten entwickeln sich in die falsche Richtung. Die jüngste Umfrage von Stack Overflow ergab, dass das Vertrauen der Entwickler in KI-generierten Code im Jahresvergleich von rund 40 % auf 29 % gesunken ist, wobei der Rückgang bei den erfahrensten Ingenieuren am stärksten ist – nur 2,6 % der Senior-Entwickler berichten von hohem Vertrauen in KI-Output. Das ist ein bedeutungsvolles Signal, denn Senior-Entwickler sind in der Regel am besten positioniert, um subtile Korrektheits- und Sicherheitsprobleme zu erkennen, und sie sind diejenigen, die sich am stärksten zurückziehen.
Es gibt auch frühe Anzeichen dafür, dass der Markt selbst bei der aggressivsten Version des Pitches abkühlt. Daten von Barclays zeigen, dass der Traffic zu Lovable, das einst mit 6,6 Milliarden Dollar bewertet wurde, gegenüber seinem Juni-Höchststand um 40 % gesunken ist. Innerhalb von Amazon korrelierte ein Vorstoß zu obligatorischem KI-gestütztem Coding Berichten zufolge mit mehr Produktionsausfällen, nicht mit weniger – der Output stieg, aber auch die Ausfallrate. Und es gibt ein Muster, das mehrere Teams unabhängig voneinander beschrieben haben: Begeisterung in der ersten Woche, Risse in der dritten Woche, das Tool wird innerhalb von zwei Monaten leise aufgegeben. Das Problem in diesen Fällen ist normalerweise nicht, dass die KI keinen Code schreiben kann – sondern dass der Code, den sie schreibt, nicht mit einem mehrjährigen Wartungshorizont im Hinterkopf erstellt wurde und die Geschwindigkeitsgewinne sich als auf Kosten zukünftiger technischer Schulden herausstellen.
Warum "echter Bedarf" und "echter Bedarf in jeder Größenordnung" unterschiedliche Aussagen sind
Die Meinungsverschiedenheit darüber, ob Vibe Coding ein "künstlicher Bedarf" ist, lässt sich meist darauf zurückführen, dass zwei verschiedene Fragen vermischt werden: Gibt es hier eine echte, bisher unbefriedigte Nachfrage, und kann dieser spezifische Ansatz diese Nachfrage in jeder Größenordnung befriedigen, wie es derzeit behauptet wird? Die Trennung dieser beiden Fragen klärt die meiste Verwirrung.
Für Prototyping, interne Tools, MVPs, persönliche Projekte und einmalige Ideen von Nicht-Ingenieuren ist die Nachfrage real und die Tools liefern entsprechende Ergebnisse – dies sind Fälle, in denen "gut genug und schnell" schon immer die eigentliche Anforderung war, und diese wird nun von Menschen erfüllt, die zuvor überhaupt keinen Weg dazu hatten. Für den Ersatz einer gesamten Engineering-Organisation oder den Betrieb eines geschäftskritischen Systems, das jahrelange Wartung überstehen muss, weisen die derzeitigen Beweise in die andere Richtung – dies kommt einem Narrativ näher, das dem davongelaufen ist, was die zugrunde liegenden Modelle und Tools derzeit garantieren können.
Anders ausgedrückt: Die Nachfrage ist geschichtet, nicht monolithisch. Die Basisschicht – eine Idee in etwas Lauffähiges zu verwandeln – ist ein echtes Bedürfnis, und es wird befriedigt. Die oberste Schicht – die Behauptung, dass dies professionelles Software-Engineering als Disziplin ersetzt – ist der Bereich, in dem ein bedeutender Teil der aktuellen Bewertung und des Presse-Narrativs auf dünnerem Eis steht, als die Zahlen vermuten lassen.
Wohin sich das einpendelt
Vibe Coding ist in keiner pauschalen Hinsicht ein künstlicher Bedarf, aber seine aktuelle Bewertung und das Medien-Narrativ haben eindeutig überholt, was die zugrunde liegenden Produkte zuverlässig liefern können. Eine ehrlichere Art, die Behauptungen zu sortieren: Rapid Prototyping und MVP-Validierung sind ein echter Bedarf mit nachgewiesenen Ergebnissen; Nicht-Ingenieure, die persönliche Tools und kleine kreative Projekte erstellen, sind ein echter Bedarf mit einer deutlich gesenkten Einstiegshürde; Boilerplate-, CRUD- und Standard-Integrationsarbeiten sind ein echter Bedarf mit messbaren Effizienzgewinnen; der Ersatz eines professionellen Engineering-Teams bei produktionsreifen, langlebigen Systemen wird durch aktuelle Erkenntnisse nicht gestützt und wirkt eher wie ein aufgeblasenes Narrativ; und das "Jeder ist jetzt ein Programmierer"-Framing der totalen Disruption ist, zumindest teilweise, eine Story, die von Kapital- und Medienzyklen getrieben wird und nicht von dem, was tatsächlich zuverlässig ausgeliefert wird.
Karpathy selbst hat inzwischen von einer Verlagerung vom Vibe Coding hin zu dem gesprochen, was er "Agentic Engineering" nennt – der Übergang von einer ersten Welle, die auf Geschwindigkeit und Neuheit aufgebaut war, hin zu einer zweiten Welle, die Zuverlässigkeit, Sicherheit und Wartbarkeit wieder in den Mittelpunkt stellt. Dieser Übergang ist selbst das verräterische Zeichen. Der Markt korrigiert sich in Echtzeit und nutzt genau die oben dargelegten Beweise – Sicherheitsvorfälle, wachsende technische Schulden, sinkendes Vertrauen der Entwickler –, um den dauerhaften Bedarf von dem Hype zu trennen, der darauf reitet. Der Schaum wird abgeschöpft; was darunter übrig bleibt, sieht so aus, als wäre es gekommen, um zu bleiben.