Neue Daten zeigen: Anthropic führt nun bei den KI-Ausgaben von Unternehmen vor OpenAI
Zusammenfassung der Nachrichten
Aktuelle Ausgabendaten bis zum Sommer 2026 zeigen, dass OpenAI die in den letzten zwei Jahren entstandene Lücke im Unternehmensbereich zwar verkleinert, aber noch nicht geschlossen hat. Anthropic führt weiterhin bei den KI-Budgets von Unternehmen, während OpenAI auf Skalierung, Vertrieb und eine neu organisierte Vertriebsstrategie setzt, um Geschäftskunden zurückzugewinnen. Der Wettbewerbsfokus hat sich von der reinen Modellqualität hin zur Frage verschoben, wer Beschaffungsteams, Sicherheitsprüfer und Fachbereichsentscheider besser bedienen kann. Beide Unternehmen verzeichnen ein schnelles Wachstum, auch wenn ihre Marktanteile auseinanderdriften.
Die Zahlen hinter dem Unternehmenswettlauf
Daten zu Firmenkreditkarten und Spesenmanagement von Ramp, weithin als einer der klarsten Echtzeitindikatoren für die KI-Einführung in Unternehmen angesehen, zeigen, dass Anthropic bis Mitte 2026 rund 34 Prozent der KI-Ausgaben von Unternehmen auf sich vereinte, verglichen mit etwa 32 Prozent für OpenAI, wie Berichte mit Zeitstempel der US-Ostküstenzeit belegen – das erste Mal, dass Anthropic bei diesem Wert führend ist. Andere Branchenbeobachter schätzen den Anteil von Anthropic an den Ausgaben für Large Language Models in Unternehmen sogar noch höher ein, auf fast 40 Prozent, gegenüber rund 27 Prozent für OpenAI. Dies ist ein Rückgang gegenüber dem geschätzten Unternehmensmarktanteil von 50 Prozent, den OpenAI noch im Jahr 2023 hielt.
Anthropic gibt an, mittlerweile mehr als 300.000 Geschäftskunden zu betreuen, wobei die Zahl der Großkunden im vergangenen Jahr fast um das Siebenfache gestiegen ist. Der annualisierte Umsatz des Unternehmens ist seit Ende 2025 stark angestiegen, was maßgeblich auf programmierorientierte Produkte zurückzuführen ist; Branchenschätzungen zufolge liegt der Anteil von Claude am Markt für KI-gestütztes Programmieren in Unternehmen bei etwa der Hälfte und damit deutlich vor dem Anteil von OpenAI in derselben Kategorie.
OpenAI hingegen bleibt nach anderen Maßstäben weiterhin führend in puncto Skalierung. Das Unternehmen meldet mehr als eine Million Unternehmen, die seine Plattform in irgendeiner Form nutzen, sowie über sieben Millionen ChatGPT-for-Work-Lizenzen, zusätzlich zu einer Endverbraucherbasis mit hunderten Millionen wöchentlich aktiver Nutzer weltweit. Auch der Gesamtumsatz des Unternehmens liegt auf annualisierter Basis weiterhin vor dem von Anthropic, was die deutlich größere Präsenz von OpenAI im Endverbrauchermarkt neben seinem Unternehmensgeschäft widerspiegelt.
Warum die Lücke entstand
Branchenanalysten führen den Aufschwung von Anthropic im Unternehmensbereich auf mehrere Faktoren zurück. Claudes Fähigkeiten beim Schlussfolgern über lange Kontexte und seine Programmierleistung haben es zur bevorzugten Wahl für Entwicklungsteams gemacht, und insbesondere Claude Code hat sich zu einer eigenständigen, bedeutenden Produktlinie entwickelt. Anthropic hat sich zudem einen Ruf aufgebaut, insbesondere in regulierten Branchen wie Finanzwesen, Recht, Gesundheitswesen und im öffentlichen Sektor, indem das Unternehmen den Schwerpunkt auf Sicherheitskontrollen und vorhersehbares Verhalten legt – Attribute, die für Beschaffungs- und Compliance-Teams bei der Bewertung von KI-Anbietern für den globalen Betrieb entscheidend sind.
Im Gegensatz dazu prägten die Wurzeln von OpenAI als Endverbraucher-orientiertes Unternehmen das frühe Wachstum von ChatGPT, das sich zunächst auf einzelne Nutzer konzentrierte, bevor die Funktionen für Unternehmen nachzogen. Diese Reihenfolge – erst Akzeptanz bei Endverbrauchern, dann Werkzeuge für Unternehmen – wird heute von vielen Analysten als struktureller Grund dafür angeführt, warum das Unternehmen bei Geschäftskunden Boden gutmachen musste, obwohl es insgesamt weiterhin eine dominierende Reichweite besitzt.
Die Reaktion von OpenAI
OpenAI hat Schritte unternommen, um seinen Fokus auf Unternehmen durch Führungswechsel und Produktupdates zu schärfen. Anfang 2026 holte das Unternehmen Barret Zoph zurück, zuvor Mitbegründer und Chief Technology Officer bei Thinking Machines Lab, um die Vertriebsorganisation für Unternehmen zu leiten. Intern wurde diese Ernennung als zentraler Bestandteil einer breiteren Initiative dargestellt, die darauf abzielt, was die Finanzführung von OpenAI als „praktische Einführung“ von KI in Sektoren wie dem Gesundheitswesen und der wissenschaftlichen Forschung bezeichnet. Auf der Produktseite hat OpenAI weiterhin seine Standard-ChatGPT-Modelle aktualisiert und arbeitsorientierte Funktionen eingeführt, die sich an Geschäftsnutzer richten und Terminplanung, Dokumentenerstellung, Tabellenkalkulationsanalyse sowie Workflow-Automatisierung umfassen.
Führungskräfte beider Unternehmen haben ebenfalls angemerkt, dass viele große Organisationen inzwischen beide Plattformen nutzen, statt sich ausschließlich für eine zu entscheiden; Berichten zufolge zahlen etwa vier von fünf Unternehmen, die Produkte von Anthropic bezahlen, auch für OpenAI. Dies deutet darauf hin, dass die KI-Budgets in Unternehmen ausgeweitet werden, um mehrere Anbieter zu integrieren, anstatt sich auf einen einzigen Gewinner zu konzentrieren.
Ein Markt, der sich neu definiert
Analysten, die den Sektor beobachten, beschreiben die aktuelle Phase als einen Wandel dessen, worauf Unternehmenskäufer bei der Optimierung ihren Fokus legen. Frühe Einführungszyklen belohnten breite Funktionsumfänge und Markenbekanntheit; der aktuelle Zyklus scheint messbare Zuverlässigkeit, Integration in bestehende Workflows und die Erfolgsbilanz des Anbieters im Umgang mit Daten zu honorieren. Beide Unternehmen melden weiterhin ein starkes Gesamtwachstum, auch wenn sich die Marktanteile zugunsten von Anthropic verschieben. Dies unterstreicht, dass das Gesamtvolumen der KI-Ausgaben in Unternehmen schnell genug wächst, damit mehrere große Akteure gleichzeitig expandieren können.
Für globale Einkäufer von Unternehmenstechnologie lautet die Schlussfolgerung aus den neuesten Daten weniger, dass es einen einzelnen Gewinner gibt, sondern vielmehr, dass der Markt zunehmend reift: Beschaffungsteams führen vermehrt parallele Evaluierungen durch, testen die Modellleistung in ihren eigenen Workflows und verhandeln Verträge mit mehreren Anbietern, anstatt alles auf die Roadmap eines einzigen Unternehmens zu setzen.