Deutschland belegt laut SCIMAGOjr im Zeitraum 1996 bis 2018 sowie im Jahr 2018 einzeln jeweils Rang 6 weltweit bei der Anzahl der KI-Publikationen, gestützt unter anderem durch die nachhaltige Förderung mehrerer Max-Planck-Institute (Quelle: Plattform Lernende Systeme). Die starke Publikationsleistung der Max-Planck-Institute belegt, dass Deutschland in der KI-Grundlagenforschung international konkurrenzfähig aufgestellt ist. Dennoch weist das Bitkom-Positionspapier 2025 darauf hin, dass dieser Forschungsvorsprung bislang kaum in wettbewerbsfähige Unternehmen oder skalierbare Spinoffs umgewandelt wird. KI-Startups kämpfen mit unzureichender Infrastruktur, Kapitalmangel und komplexer Regulierung. Für Entscheider bedeutet das: Das Potenzial für anwendungsnahe Ausgründungen aus der Grundlagenforschung ist vorhanden, wird aber strukturell noch nicht ausgeschöpft.

Max-Planck-Institute für KI-Grundlagenforschung: Zentren, Publikationen und Spinoff-Potenzial 2025

Deutschland belegte laut SCIMAGOjr im Zeitraum 1996 bis 2018 sowie im Jahr 2018 im internationalen Vergleich der KI-Publikationen Rang 6 unter allen Ländern. Maßgeblich dazu beigetragen haben laut der Plattform Lernende Systeme unter anderem die nachhaltige Förderung des Deutschen Forschungsinstituts für Künstliche Intelligenz (DFKI) sowie einiger Max-Planck- und Fraunhofer-Institute.

Starke Grundlagenforschung, schwache Kommerzialisierung

Trotz dieser Forschungsstärke gelingt es Deutschland kaum, international wettbewerbsfähige KI-Unternehmen zu entwickeln. Das stellt der Digitalverband Bitkom in seinem Positionspapier 2025 fest und beschreibt das Phänomen als “KI-Paradox”: Das Bewusstsein für KI-Technologien wächst, die Nutzung steigt, doch KI-Startups kämpfen gleichzeitig mit unzureichender Infrastruktur, einem Mangel an Kapital, komplexer Regulierung sowie Schwierigkeiten beim Zugang zu Fachkräften. Hinzu kommt eine Ausgründungskultur, die Bitkom als optimierungsbedürftig bezeichnet.

Die Stärke der Max-Planck-Institute und vergleichbarer Einrichtungen in der Grundlagenforschung spiegelt sich also nicht automatisch in einer entsprechenden Startup-Dichte oder Marktpräsenz wider.

Europäische Zusammenarbeit als strukturelle Antwort

Katharina Morik, Professorin für Künstliche Intelligenz an der TU Dortmund und Mitglied der Plattform Lernende Systeme, koordiniert die Zusammenarbeit der KI-Kompetenzzentren in Deutschland und Frankreich. Sie betont, dass Europa das Potenzial besitzt, eine menschenorientierte KI-Forschung zu entwickeln, die Grundlagenforschung mit einem soliden Transfer in die Praxis verbindet. Um gegenüber China und den USA bestehen zu können, sei jedoch eine großangelegte, abgestimmte und langfristige Investition in die KI-Forschung in den europäischen Ländern notwendig.

Die deutsch-französische Kooperation umfasst konkret den Austausch von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern für intensive gemeinsame Arbeitsphasen von rund vier Wochen, die Abstimmung von Curricula in KI und Data Science sowie gemeinsame Anstrengungen beim Technologietransfer in Anwendungen.

Sonderforschungsbereiche der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) bieten KI-Forschenden laut Morik zudem eine längerfristige Perspektive und schaffen damit strukturelle Voraussetzungen für herausragende Ergebnisse.

Praktische Implikationen für Entscheider

1. Forschungskooperationen gezielt nutzen: Unternehmen, die KI-Anwendungen entwickeln wollen, können von den bestehenden Strukturen der Kompetenzzentren und Institute profitieren, etwa über Transferprogramme oder Forschungspartnerschaften mit DFKI, Max-Planck- oder Fraunhofer-Instituten.

2. Talentgewinnung an Institutsstandorten priorisieren: Die Konzentration von KI-Forschungskapazitäten an bestimmten Standorten macht diese zu bevorzugten Rekrutierungsquellen für spezialisierte Fachkräfte, deren Verfügbarkeit Bitkom als zentrale Hürde für Startups identifiziert.

3. Regulierungsrisiken frühzeitig einplanen: Bitkom nennt komplexe Regulierung ausdrücklich als eine der wesentlichen Wachstumsbremsen für KI-Startups in Deutschland. Für Gründer und Investoren bedeutet das: Compliance-Aufwand muss von Anfang an in Ressourcenplanung und Zeitrahmen einfließen.

4. Europäischen Rahmen für Skalierung im Blick behalten: Da nationale Strukturen allein nach Einschätzung der Plattform Lernende Systeme nicht ausreichen, um gegenüber US- und China-Akteuren zu bestehen, sollten Startups und Mittelständler europäische Förderprogramme und Netzwerke systematisch in ihre Wachstumsstrategie integrieren.

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Quellen

• Deutsche Startups und das KI-Paradox | Positionspapier 2025 | Bitkom e. V.
• KI-Forschung in Europa: Zusammenarbeit statt Einzelleistungen – Plattform Lernende Systeme (Interview mit Katharina Morik)

Häufige Fragen

Welche Rolle spielen Max-Planck-Institute in der deutschen KI-Grundlagenforschung?

Max-Planck-Institute gehören zu den institutionellen Säulen, auf denen Deutschlands KI-Forschungsposition aufbaut. Laut der Plattform Lernende Systeme konnte die deutsche Forschung durch die nachhaltige Förderung des DFKI sowie einzelner Max-Planck- und Fraunhofer-Institute früh eine international anerkannte Stellung in der KI-Grundlagenforschung einnehmen.

Wie schneidet Deutschland bei KI-Publikationen im internationalen Vergleich ab?

Nach Daten von SCIMAGOjr belegte Deutschland sowohl im Durchschnitt des Zeitraums 1996 bis 2018 als auch im Jahr 2018 allein den sechsten Rang weltweit gemessen an der Anzahl der KI-Publikationen. Das unterstreicht die Stärke der deutschen Grundlagenforschung, zu der auch die Max-Planck-Institute beitragen.

Warum gelingt es Deutschland trotz starker Forschung kaum, wettbewerbsfähige KI-Unternehmen aufzubauen?

Bitkom beschreibt diesen Widerspruch in seinem Positionspapier 2025 als das ‘KI-Paradox’: Obwohl Deutschland in der Grundlagenforschung gut aufgestellt ist und das Bewusstsein für KI-Technologien wächst, kämpfen KI-Startups mit unzureichender Infrastruktur, Kapitalmangel, komplexer Regulierung, erschwerten Zugang zu Talenten sowie einer ausbaufähigen Ausgründungskultur. Das Spinoff-Potenzial aus Forschungseinrichtungen wie den Max-Planck-Instituten wird damit nicht vollständig in marktfähige Unternehmen überführt.

Welche Bedeutung hat europäische Zusammenarbeit für die KI-Forschung an deutschen Instituten?

Die grenzüberschreitende Kooperation ist für den Aufbau der deutschen KI-Forschung historisch zentral gewesen. Katharina Morik, Professorin für KI an der TU Dortmund und Mitglied der Plattform Lernende Systeme, erklärt, dass die enge Zusammenarbeit mit französischen Zentren entscheidend dazu beitrug, das Fachgebiet des maschinellen Lernens in Deutschland bereits in den 1980er Jahren zu etablieren. Heute umfasst die Kooperation zwischen deutschen und französischen KI-Kompetenzzentren den Wissenschaftleraustausch, die Abstimmung von Curricula sowie gemeinsame Transferprojekte.

Was braucht Europa, um im globalen KI-Wettbewerb mit den USA und China bestehen zu können?

Nach Einschätzung der Plattform Lernende Systeme muss Europa großangelegte, abgestimmte und langfristige Investitionen in die KI-Forschung tätigen, um neben den USA und China konkurrenzfähig zu bleiben. Europa wird dabei ein eigenständiges Profil zugesprochen: eine menschenorientierte KI-Forschung, die Grundlagenforschung mit praxisnahem Transfer verbindet. Genau hier liegt auch das Potenzial von Einrichtungen wie den Max-Planck-Instituten.

Dieser Artikel wurde von einem KI-System automatisiert erstellt. Kennzeichnung gemäß Art. 50 der EU-KI-Verordnung.