01
🇺🇸
USA
97 /100
Compute 98
Talent 95
Papers 92
Funding 99
Labs 98
Top Labs
OpenAI Anthropic Google DeepMind
Uneinholbar bei Frontier-Compute, Kapital und Talenten. 5 der 6 führenden Labs.
Deep Dive · Länder & Ökosystem
Der globale Wettlauf
Global AI Race
Das Ranking
Wer führt im globalen AI-Rennen? Acht Nationen, fünf Indikatoren.
🇨🇳
China
Rang 2
78
🥈
🇺🇸
USA
Rang 1
97
🥇
🇬🇧
UK
Rang 3
62
🥉
02
🇨🇳
China
78 /100
Compute 72
Talent 85
Papers 95
Funding 82
Labs 78
Top Labs
DeepSeek Z.ai (Zhipu) Baidu ERNIE
Führt bei Papers. Holt rasant bei Open-Source-Models auf (DeepSeek R1, GLM-5). Huawei Ascend reduziert Compute-Gap.
03
🇬🇧
UK
62 /100
Compute 55
Talent 82
Papers 78
Funding 58
Labs 68
Top Labs
DeepMind (Google) Isomorphic Labs PolyAI
DeepMind-Hauptsitz. AISI führend bei Governance. Isomorphic Labs ($600M, Hassabis) Pharma-Pionier.
04
🇪🇺
EU
54 /100
Compute 42
Talent 72
Papers 68
Funding 38
Labs 58
Top Labs
Mistral (FR) DeepL (DE) Aleph Alpha (DE)
Starke Grundlagenforschung, schwache Skalierung. AI Act setzt Standards, hemmt aber Investitionen. Frankreich mit Mistral der stärkste Einzelstandort.
05
🇨🇦
Kanada
52 /100
Compute 42
Talent 78
Papers 72
Funding 45
Labs 48
Top Labs
Cohere MILA Vector Institute
Hinton (Toronto) und Bengio (MILA Montréal) — weltweit in Top-5 Talent-Pools. C$925M Compute-Fund 2025-26 erweitert Kapazität.
06
🇰🇷
Südkorea
52 /100
Compute 48
Talent 68
Papers 58
Funding 55
Labs 45
Top Labs
Naver HyperCLOVA LG Exaone 4 Upstage Solar Pro
Sovereign-AI-Strategie mit $735B-Initiative. Naver und LG mit eigenen Frontier-LLMs. Chip-Kapazität durch Samsung/SK Hynix.
07
🇮🇱
Israel
42 /100
Compute 32
Talent 65
Papers 48
Funding 48
Labs 38
Top Labs
AI21 Labs Run:ai D-ID
Überproportionale Startup-Dichte pro Kopf. Verteidigungs-KI global führend.
08
🇯🇵
Japan
34 /100
Compute 35
Talent 42
Papers 35
Funding 28
Labs 30
Top Labs
Sakana AI Preferred Networks NTT AI
Stark in Robotik-KI und Embodied-AI. Struggles bei LLM-Frontier.
09
🇩🇪
Deutschland
32 /100
Compute 28
Talent 55
Papers 48
Funding 22
Labs 25
Top Labs
Aleph Alpha DeepL Fraunhofer
Innerhalb EU der stärkste Einzelstandort. Industrie-KI und Sprachtechnologie-Fokus.
Methodik
Wie kommt der Länder-Score zustande?
Formel, Gewichtungen, Quellen.
Methodik
Wie kommt der Länder-Score zustande?
Formel, Gewichtungen, Quellen.
Formel
overall = 0.30·Compute + 0.25·Talent + 0.20·Papers + 0.15·Funding + 0.10·Labs
Gewichtung & was sie misst
- Compute (30%) — installierte Frontier-Trainings-FLOPs, Hyperscaler-Kapazität pro Land. Härtester Moat.
- Talent (25%) — aktive AI-Forscher mit Top-Tier-Publications, gewichtet nach PhD-Output.
- Papers (20%) — ArXiv-cs.AI-Volumen plus Citation-Index (Top-10%-Papers).
- Funding (15%) — Venture- + staatliche AI-Investitionen in lokale Labs/Startups.
- Labs (10%) — Anzahl aktiver Frontier-Labs mit Produkt-Release (SOTA oder nahe SOTA).
Primärquellen
- · Stanford AI Index 2026 — Compute, Talent, Papers-Daten
- · Tortoise Global AI Index — Länder-Gewichtungsreferenz
- · Epoch AI — Compute-Dimensionen, Trainings-FLOPs-Tracking
Update-Rhythmus: quartalsweise. Werte normalisiert auf 0–100 pro Indikator, dann gewichtet aggregiert.
Beziehungs-Graph
Wer hängt mit wem zusammen?
Eigentum, Investments, Partnerschaften, Rivalitäten — die Diagonalen zeigen, wo das eigentliche Spiel stattfindet.
Ownership
Investment
Partnership
Rivalität
US 🇺🇸 USA 7 Verbindungen
- UK — Google → DeepMind
- EU — Microsoft → Mistral
- CA — OpenAI ↔ Cohere
- IL — NVIDIA Mellanox-Akquise
- CN — Frontier-Rivalität
- JP — SoftBank → OpenAI
- KR — Samsung HBM → NVIDIA
CN 🇨🇳 China 2 Verbindungen
- US — Frontier-Rivalität
- KR — Hardware-Korridore
UK 🇬🇧 UK 2 Verbindungen
- US — Google → DeepMind
- CA — DeepMind ↔ MILA Forschung
EU 🇪🇺 EU 2 Verbindungen
- US — Microsoft → Mistral
- DE — AI Act → DE-Compliance-Leitung
CA 🇨🇦 Kanada 2 Verbindungen
- US — OpenAI ↔ Cohere
- UK — DeepMind ↔ MILA Forschung
KR 🇰🇷 Südkorea 2 Verbindungen
- CN — Hardware-Korridore
- US — Samsung HBM → NVIDIA
IL 🇮🇱 Israel 1 Verbindung
- US — NVIDIA Mellanox-Akquise
JP 🇯🇵 Japan 1 Verbindung
- US — SoftBank → OpenAI
DE 🇩🇪 Deutschland 1 Verbindung
- EU — AI Act → DE-Compliance-Leitung
US → UK Google → DeepMind (Ownership)
US → EU Microsoft → Mistral ($16M)
US → CA OpenAI ↔ Cohere (Talent-Flow)
US → IL NVIDIA Mellanox-Akquise
US → CN Frontier-Rivalität
CN → KR Hardware-Korridore (HBM)
EU → DE AI Act → DE-Compliance-Leitung
CA → UK DeepMind ↔ MILA Forschung
JP → US SoftBank → OpenAI ($30B)
KR → US Samsung HBM → NVIDIA
Das Ökosystem
Wer baut
die Zukunft?
Vier Welten, ein Ziel. Jeder Akteur bewertet nach AGI-Relevanz (0–10), mit Live-News-Verbindung wo möglich.
06 Akteure
Frontier Labs
Die führenden KI-Forschungslabore der Welt
AGI-Relevanz
10 /10
OpenAI
San Francisco · seit 2015
Entwickler von GPT-5.4 Pro, o-Serie und Sora. Pionier der kommerziellen KI.
Warum relevant
GPT-5.4 Pro liegt an der absoluten Spitze des Artificial Analysis Index. o-Modelle etablieren Reasoning-Paradigma, das ganze Industrie übernommen hat.
GPT-5.4 Pro o3-pro Sora 2
openai.com 
AGI-Relevanz
10 /10
Anthropic
San Francisco · seit 2021
Entwickler von Claude. Führend bei AI Safety und Constitutional AI.
Warum relevant
Claude Opus 4.6 führt SWE-bench Verified mit 80.8% an — das höchste je erreichte Niveau bei autonomem Coding. Project Glasswing (Claude Mythos) deutet nächsten Sprung an.
Claude Opus 4.6 Claude Code Mythos
anthropic.com 
AGI-Relevanz
10 /10
Google DeepMind
London · seit 2010
Googles KI-Forschungslabor. Hervorgegangen aus AlphaGo und AlphaFold.
Warum relevant
Gemini 3.1 Pro führt GPQA Diamond (94.3%) und ARC-AGI-2 (77.1%) an. Gemini 3 Deep Think erreicht sogar 84.6% auf ARC-AGI-2 — nahe am Plateau.
Gemini 3.1 Pro Deep Think AlphaFold 3
deepmind.google 
AGI-Relevanz
8 /10
Meta AI
Menlo Park · seit 2013
Metas KI-Division mit proprietären und offenen Modellen.
Warum relevant
Llama 4 Scout hat 10M Token Kontext — revolutionär für Enterprise-Workflows. Muse Spark ist Metas erstes proprietäres Frontier-Modell (52 AII Score).
Llama 4 Scout Muse Spark Maverick
● Live
Meta Llama 4 Scout mit 10M Token Kontext — Open Weight 
AGI-Relevanz
7 /10
Mistral AI
Paris · seit 2023
Europas führendes KI-Lab aus Paris.
Warum relevant
Einzige europäische Frontier-Alternative. Le Chat und Mistral Large 3 zeigen: Europa kann mithalten. Strategisch wichtig für digitale Souveränität.
Mistral Large 3 Mixtral 8x22B Codestral
mistral.ai 
AGI-Relevanz
7 /10
xAI
Memphis · seit 2023
Elon Musks KI-Unternehmen.
Warum relevant
Grok 4 kombiniert Realtime-Search mit Reasoning. 'Colossus 2' GPU-Cluster (200k+ H200) ist einer der größten Trainings-Infrastruktur weltweit.
Grok 4 Colossus 2 Grok Studio
x.ai 04 Akteure
Open Source
Offene Modelle und Communities
AGI-Relevanz
9 /10
DeepSeek
Hangzhou · seit 2023
Chinesisches Lab mit Fokus auf kosteneffiziente Modelle.
Warum relevant
DeepSeek V3.2 erreicht 90% der GPT-5.4 Performance zu 1/50 des Preises. R2 führt Open-Source-Reasoning an. Zwingt westliche Labs zu Kostensenkungen.
DeepSeek V3.2 R2 Coder V2
deepseek.com 
AGI-Relevanz
8 /10
Z.ai (Zhipu)
Peking · seit 2019
Chinesisches Open-Source-Lab, Nachfolger von Zhipu AI.
Warum relevant
GLM-5 erreicht 77.8% auf SWE-bench — nur 3 Punkte hinter Claude Opus 4.6. Beweist: Open-Source schließt Gap zu Closed-Source massiv.
GLM-5 CogVLM CodeGeeX
z.ai 
AGI-Relevanz
7 /10
Hugging Face
New York · seit 2016
Zentrale Plattform für Open-Source-KI.
Warum relevant
Hostet 2M+ Modelle. Ohne Hugging Face würde die Open-Source-KI-Szene in dieser Geschwindigkeit nicht existieren. Infrastruktur für globale Demokratisierung.
Transformers Hub Inference Endpoints
huggingface.co 
AGI-Relevanz
6 /10
Gemma (Google)
Mountain View · seit 2024
Googles Open-Weight-Modellfamilie.
Warum relevant
Gemma 4 (April 2026) mit 4 Varianten bis 31B Parameter, Apache 2.0 Lizenz. Zeigt: Auch BigTech setzt auf Open-Source als Strategie.
Gemma 4 Gemma 3 CodeGemma
ai.google.dev/gemma 03 Akteure
Hardware
Die Chips hinter der KI-Revolution
AGI-Relevanz
10 /10
NVIDIA
Santa Clara · seit 1993
Dominanter Hersteller von KI-Beschleunigern.
Warum relevant
Blackwell B200 und B300 treiben 85%+ aller Frontier-Trainings an. Rubin-Architektur kommt Ende 2026. Ohne NVIDIA keine moderne KI — Position bleibt strukturell.
Blackwell B300 H200 Rubin (2026)
nvidia.com 
AGI-Relevanz
6 /10
AMD
Santa Clara · seit 1969
Wachsender Konkurrent im KI-Chip-Markt.
Warum relevant
Instinct MI350X konkurriert ernsthaft mit NVIDIA Blackwell. Wichtig gegen Monopolrisiko — Big Tech nutzt AMD als Hedge.
Instinct MI350X ROCm 7
amd.com 
AGI-Relevanz
6 /10
Groq
Mountain View · seit 2016
Entwickler der Language Processing Unit.
Warum relevant
LPU erreicht >2000 Tokens/Sek bei LLM-Inferenz — 15x schneller als GPUs. Macht Echtzeit-Agenten und Voice-AI wirtschaftlich.
LPU v2 GroqCloud
groq.com 03 Akteure
Anwendungen
KI-Produkte für Endnutzer
AGI-Relevanz
8 /10
ChatGPT
San Francisco · seit 2022
Die meistgenutzte KI-Anwendung der Welt.
Warum relevant
600M+ wöchentliche Nutzer. Operator-Mode führt Browser-Tasks autonom aus. Jede Interaktion generiert Trainingssignal für die nächste Generation.
ChatGPT Pro Operator GPTs
chat.openai.com 
AGI-Relevanz
9 /10
Claude
San Francisco · seit 2023
Anthropics KI-Assistent — Coding-Marktführer.
Warum relevant
Claude Code ist de-facto-Standard für KI-gestützte Entwicklung. 1M Token Kontext, nahtlose Computer-Use-API. Dominiert im Enterprise-Segment.
Claude.ai Claude Code Artifacts
claude.ai 
AGI-Relevanz
7 /10
Perplexity
San Francisco · seit 2022
KI-gestützte Suchmaschine mit Agent-Modus.
Warum relevant
Comet-Browser mit vollem Agent-Mode ersetzt Google-Workflow. Deep Research führt mehrstündige Recherchen autonom aus.
Comet Deep Research Spaces
perplexity.ai Zur Bewertungslogik
AGI-Relevanz 0–10 gewichtet Fortschritt auf Reasoning-Benchmarks, Compute-Zugriff, Open-Source-Impact und Marktmacht.
9–10 = strukturell unverzichtbar · 7–8 = stark wegweisend · 5–6 = relevanter Mitspieler · <5 = spezialisiert