Der globale Markt für künstliche Intelligenz, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden ist, könnte in drei Jahren einen Umfang von über 800 Millionen US-Dollar erreichen – die Tür zur Industrialisierung öffnet sich gerade.

Zusammenfassung der Kerninhalte

Künstliche Gehirnfähigkeit ist eine führende Technologie, die Neurowissenschaften und Informatik verbindet. Sie kann das „Von-Neumann-Architektur-Problem“ traditioneller KI überwinden – also die Probleme hoher Energieverbrauch und langsamer Datenübertragung, die auf der Trennung von Rechen- und Speichervorgängen beruhen – und stellt somit eine Schlüsselrichtung für die nächste Generation universeller KI dar. Der weltweite Markt für künstliche Gehirnfähigkeit wächst rasant (28 Millionen US-Dollar im Jahr 2024, geschätzte 8,352 Milliarden US-Dollar im Jahr 2034), wobei der Bereich der künstlichen Gehirnrechen mit einem jährlichen Wachstum von 67,3 % am schnellsten ist. In der globalen Verteilung haben die USA, Europa und Japan jeweils ihre eigenen Stärken; China führt hinsichtlich der Anzahl wissenschaftlicher Veröffentlichungen und Patente, weist jedoch Schwächen auf der Softwareebene auf. Die Industrie hat eine dreischichtige Struktur entwickelt: „Kerntechnologien – integrierte Dienstleistungen – industrielle Anwendungen“. Die Zukunft sieht drei Entwicklungsphasen vor: kurzfristige Validierung, mittelfristige Ökologieaufbau und langfristige Durchbrüche in den Mechanismen. Verbände empfehlen, die Entwicklung der Industrie durch Standardisierungen, Technologien und die Förderung einer gemeinsamen Ökologie voranzutreiben.

I. Künstliche Gehirnfähigkeit: Die Lösung für die „Engpässe“ traditioneller KI

Warum wird traditionelle KI immer anstrengender zu nutzen? Weil sie auf der „Von-Neumann-Architektur“ basiert – vergleichbar mit einer Küche (CPU für das Rechnen) und einem Lager (Speicher), in dem man zum Herstellen von Essen ständig hin- und herlaufen muss, um Zutaten zu holen. Bei großen Datenmengen entstehen „Staus“ (Speicherknappheit) und der Energieverbrauch steigt. In der Ära großer Modelle wird dieses Problem noch dringender: Das Trainieren eines Modells kostet Millionen an Strom, und die Reaktionsgeschwindigkeit bei der Echtzeitverarbeitung von Daten ist langsam.

Die Lösung in der Künstlichen Gehirnfähigkeit besteht darin, das menschliche Gehirn nachzuahmen: Rechen- und Speichervorgänge werden zusammengeführt (wie Neuronen im menschlichen Gehirn, die sowohl bestehende Informationen nutzen als auch Verarbeitungen durchführen). Durch „ereignisgesteuerte“ Prozesse (nur relevante Informationen werden verarbeitet – zum Beispiel reagiert das System erst auf das Sehen einer Katze) und „dünne Kodierung“ (weniger Ressourcen für effektive Lösungen) werden Vorteile wie geringer Energieverbrauch, schnelle Reaktionszeiten und die Fähigkeit zum Online-Lernen erreicht. Kurz gesagt: KI soll so „intelligent und energieeffizient“ wie das menschliche Gehirn sein, um die aktuellen Grenzen bei Rechenleistung und Energieeffizienz zu überwinden.

II. Explosives Wachstum des Marktes – enorme Potenziale in den Nischen

Laut Berichten:

• Der weltweite Markt für künstliche Gehirnfähigkeit betrug 28 Millionen US-Dollar im Jahr 2024 und wird voraussichtlich bis 2029 auf 822 Millionen US-Dollar (fast ein 30-faches Wachstum) und bis 2034 auf 8,352 Milliarden US-Dollar (ein 300-faches Wachstum) steigen.
• In den Nischen wächst der Bereich des künstlichen Gehirnrechnens mit einem jährlichen Wachstum von 67,3 % am schnellsten; der Bereich der künstlichen Sinneswahrnehmung (z. B. Sensoren, die menschliche Augen oder Ohren nachahmen) verzeichnet ein Wachstum von 47,9 %.

Warum wächst der Markt so schnell? Weil traditionelle KI nicht in bestimmten Szenarien eingesetzt werden kann – beispielsweise bei energieeffizienten Smartwatches oder realzeitreagierenden Robotern – und Unternehmen sowie Kapitalgeber sich um die Entwicklung dieser Technologien bemühen.

III. Globale Verteilung mit unterschiedlichen Ansätzen – China führt in der Forschung

Die wichtigsten Wirtschaftsnationen verfolgen unterschiedliche Strategien:

• USA: Sie gehen einen „plattformbasierten“ Ansatz, entwickeln nicht nur Chips, sondern auch passende Programmierframeworks und Simulationswerkzeuge (z. B. Software, die Entwicklern die Arbeit erleichtert), unterstützt durch langfristige Förderprogramme wie das DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) und das NSF (National Science Foundation).
• Europa: Sie nutzen „große Forschungsprojekte“ wie das HBP-Projekt oder die EBRAINS-Virtualplattform, um von der Grundlagenforschung bis zur Systemvalidierung einen durchgängigen Ansatz zu verfolgen.
• Japan: Der Fokus liegt auf der Kombination aus Hardware und Anwendungen – beispielsweise biologischen Sensoren und Robotern, unterstützt durch spezielle Forschungsprogramme.

Chinas Vorteile:

• Wissenschaftliche Veröffentlichungen: Von 2016 bis 2026 wurden 4.775 Veröffentlichungen veröffentlicht, was 41,4 % der weltweiten Gesamtzahl entspricht; dieser Anteil steigt weiter an.
• Patente: Vom Stand von 823 im Jahr 2016 auf 19.212 im Jahr 2025 (ein Wachstum um das 22-fache), was mehr als 50 % der weltweiten Gesamtzahl ausmacht.
• Politik: Es gibt nationale Projekte zur Förderung der Neurowissenschaften und künstlichen Gehirnfähigkeit; lokale Regierungen (Peking, Shanghai, Hefei usw.) entwickeln entsprechende Politiken zur Unterstützung der Technologieentwicklung und Industriekonzentration.

Schwächen Chinas:

Die Softwareebene ist noch nicht ausreichend entwickelt – es fehlt eine allgemein nutzbare Plattform wie NVIDIA’s CUDA. Obwohl die Hardware vorhanden ist, wissen Entwickler oft nicht, wie sie diese effektiv einsetzen können, was die Migration in industrielle Anwendungen erschwert.

IV. Die Industrie hat eine dreischichtige Struktur entwickelt – Chancen für Anwendungen im Unternehmenssektor

Die Künstliche-Gehirn-Industrie besteht aus drei Bereichen:

• Obere Kerntechnologieebene: Hardware wie künstliche Gehirnchips und Sensoren (z. B. Chips, die Neuronen nachahmen); viele Produkte, hohe technische Hürden, viel Interesse von Investoren.
• Mittlere Integrationsdienstleistungsebene: Die Kombination von Hardware und Software zu Lösungen; dieser Bereich ist noch in der Entwicklung.
• Unterste AnwendungsEBene: Szenarien wie intelligente Roboter, die Luftfahrt (Drohnen), vernetzte Autos oder smarte Städte.

Welche Chancen gibt es im Unternehmenssektor? Die Vorteile der künstlichen Gehirnfähigkeit liegen in ihrem geringen Energieverbrauch und hoher Reaktionsgeschwindigkeit – beispielsweise bei der Hindernisvermeidung von Drohnen. Die Investoren legen Wert auf „reale Anforderungen“; wie der Leiter des Shanghai Zuquan Innovation Transformation Research Institute betont, sollten Investitionen anhand konkreter Anwendungsszenarien erfolgen, um die Entwicklung im Oberbereich anzutreiben.

V. Zukunftsperspektiven in drei Phasen – Empfehlungen eines Verbands

Die Entwicklung der Künstlichen-Gehirn-Industrie verläuft in drei Phasen:

1. Kurzfristig (Validierungsphase): Es gilt, „unersetzliche“ Anwendungen zu finden, um die Wertigkeit der Technologie zu beweisen – beispielsweise energieeffiziente Geräte am Endverbraucherende (Smartwatches, IoT-Sensoren).

2. Mittelfristig (Ökologieaufbauphase): Von einzelnen technischen Durchbrüchen hin zu einer Kombination von Hardware und Software; Entwicklung von Standards und Frameworks zur Überwindung von Schwächen in der Software.

3. Langfristig (Durchbruch der Grundlagenlogik): Änderung der zugrundeliegenden Logiken der intelligenten Rechentechnologie, um künstliche Gehirnfähigkeit zur Kernrichtung der nächsten Generation universeller KI zu machen.

Empfehlungen des Verbands:

• Entwicklung einheitlicher Standards (z. B. für die Leistungsmessung von künstlichen Gehirnchips).
• Überwindung von Kerntechnologien (insbesondere Softwareplattformen).
• Förderung von Open-Source-Communities, um Entwicklern den Zugang zu kostenlosen Tools zu ermöglichen und die Hürden zu senken.
• Identifizierung von Vorbildanwendungen (z. B. erfolgreiche Projekte in der Robotik).
• Ausbildung kompetenter Fachkräfte, die sowohl Neurowissenschaften als auch Chipentwicklung und industrielle Anwendungen verstehen.

Künstliche Gehirnfähigkeit ist keine utopische Idee – sie bietet eine praktische Lösung für aktuelle Probleme der KI. In den nächsten Jahren wird diese Technologie in vielen realen Szenarien eingesetzt werden; beispielsweise könnten Ihre Smartwatches länger durchhalten und schneller reagieren, weil künstliche Gehirnfähigkeit dabei hilft, Energie zu sparen und Reaktionszeiten zu verbessern.