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Der technologische Wandel: Von VLM zu VLA (Vision-Language-Action)

Der Aufstieg der „verkörperten KI“

Der bedeutendste technische Durchbruch im Markt für Bildverarbeitungs- und Sprachmodelle (VLM) in den Jahren 2025–2026 ist die Architektur für Bildverarbeitungs- und Sprachaktionsmodelle (VLA). Im Gegensatz zu herkömmlichen VLMs, die Text ausgeben, erzeugen VLAs Steuersignale (z. B. Befehle, Aktionen usw.). Modelle wie die Nachfolger von Googles RT-X und spezialisierte Versionen von Qwen-VL haben gezeigt, dass das Training mit Bilddaten im Internetmaßstab eine direkte Übertragung auf Robotermanipulationsaufgaben ermöglicht.

Multimodale Kontextfenster

Kontextfenster haben sich drastisch erweitert. Führende Modelle unterstützen im Jahr 2026 bereits über eine Million Token-Fenster inklusive nativer Videoverarbeitung. Dadurch kann ein Modell in einem einzigen Durchlauf einen zweistündigen Film „ansehen“ oder Videomaterial einer ganzen Woche analysieren und so langfristige zeitliche Schlussfolgerungen ziehen, die 2024 noch unmöglich waren.

Wettbewerbslandschaft des Marktes für Bild-Sprach-Modelle (VLM): Die „Großen Vier“ und die Herausforderer

Die Hyperscaler

• Google (Gemini 3 Pro): Derzeit führend in der Videoanalyse mit langem Kontext und im nativen multimodalen Schließen. Die Integration in das Android-Ökosystem verschafft ihnen einen Vertriebsvorteil.
• OpenAI (GPT-5/o3-Vision): Konzentriert sich auf rechenintensive Bildverarbeitungsaufgaben. Die o3-Serie hat neue Maßstäbe in der wissenschaftlichen Interpretation von Diagrammen und der medizinischen Bilddiagnostik gesetzt.
• Meta (Llama 3.2 Vision): Der dominierende Standard im offenen Preissegment. Mit der Veröffentlichung von Vision-Modellen mit über 90 Milliarden Parametern hat Meta den Markt im mittleren Preissegment standardisiert und die Konkurrenz gezwungen, sich auf spezialisierte vertikale Leistung zu konzentrieren.

Die spezialisierten Disruptoren im Markt für Bild-Sprach-Modelle (VLM)

• Alibaba (Qwen2.5-VL): Ein Kraftpaket in der APAC-Region, speziell optimiert für das Verständnis hochauflösender Dokumente (OCR) und die visuelle Erkennung in Grenzfällen.
• Adept & Covariant: Nischenanbieter, die sich vollständig auf "Agentic" VLMs spezialisiert haben und Modelle entwickeln, die als digitale Mitarbeiter fungieren und in der Lage sind, Unternehmenssoftware über visuelle Schnittstellen zu navigieren.

Das Zeitalter der agentenbasierten KI: Autonome visuelle Agenten prägen den Markt für Bild-Sprach-Modelle (VLM)

Jenseits von Chatbots

Unternehmen verabschieden sich von Chatbots und setzen stattdessen auf autonome visuelle Agenten. Im Jahr 2026 wird ein Supply-Chain-Manager einen Bot nicht mehr fragen: „Was sagt dieses Diagramm aus?“ Stattdessen wird er den Befehl geben: „Überwache die Kamerabilder im Lager auf Sicherheitsverstöße und erstelle ein Ticket in SAP, wenn ein Mitarbeiter keine Warnweste trägt.“

Technische Enabler: Gedankenkette (CoT) in Vision

Die „Denkmodelle“ (wie Qwen-Thinking-VL und die o-Serie von OpenAI) haben die visuelle Gedankenkette eingeführt. Das Modell zerlegt eine komplexe visuelle Szene in Schritte („Zuerst: Fahrzeug identifizieren. Zweitens: Prüfen, ob die Ampel rot ist. Drittens: Feststellen, ob der Fußgänger die Straße überquert.“), bevor es ein endgültiges Ergebnis generiert. Dadurch konnten Halluzinationen bei sicherheitskritischen Aufgaben um über 40 % reduziert werden.

Auswirkungen von Edge-VLM und On-Device-Verarbeitung auf den Markt für Bild- und Sprachmodelle (VLM)

Die Revolution der kleinen Modelle (<10 Milliarden Parameter)

Datenschutz und geringe Latenz treiben VLMs an den Rand des Netzwerks. „Nano“-Modelle (2–7 Milliarden Parameter) sind mittlerweile in der Lage, auf Premium- Smartphones und NVIDIA Jetson Orin-Modulen zu laufen. Techniken wie 4-Bit-Quantisierung und spekulative Dekodierung ermöglichen es diesen Modellen, Bilder lokal mit einer Latenz von unter 500 ms zu verarbeiten.

Strategische Implikationen für Hardware

Dieser Trend im Markt für Bildverarbeitungsmodelle (VLM) hat einen Hardware-Superzyklus ausgelöst. Geräte von Apple, Samsung und Xiaomi, die 2026 auf den Markt kommen, verfügen über dedizierte NPU-Kerne (Neural Processing Unit), die speziell für transformatorbasierte Bildverarbeitungsaufgaben optimiert sind und damit einen neuen Zertifizierungsstandard für Unterhaltungselektronik schaffen: „Vision-AI-Ready“.

Gesundheitsmarkt: Werden videobasierte Diagnostiksysteme zum neuen Behandlungsstandard?

Pathologie-Workflows: Ist der Markt bereit für KI-gestützte Diagnoseberichte?

Bis 2026 wird sich der Gesundheitssektor als wichtigster Anwendungsbereich für Bild-Sprach-Modelle (VLMs) etablieren und klinische Arbeitsabläufe grundlegend verändern. In der Radiologie hat sich das Standardverfahren umgekehrt: Während 2024 noch Berichte von Menschen zur KI-Verifizierung erstellt wurden, nutzen aktuelle Protokolle VLMs, um vorläufige Diagnoseentwürfe zu generieren, die anschließend von Spezialisten geprüft werden. Diese „KI-basierte Entwurfsmethode“ hat in führenden Forschungskrankenhäusern bereits eine Verbreitung von 35 % erreicht, reduziert den Verwaltungsaufwand erheblich und ermöglicht es den Ärzten, sich auf die Validierung komplexer Fälle zu konzentrieren.

Pharma-Forschung und -Entwicklung: Können Bio-VLMs die Dauer klinischer Studien um 20 % verkürzen?

Über die Diagnostik revolutioniert der Markt für Bild-Sprach-Modelle (VLM) die pharmazeutische Forschung und Entwicklung durch die Analyse dreidimensionaler Molekülstrukturen und die Visualisierung der Proteinfaltung. Spezialisierte „Bio-VLMs“, die ausschließlich mit hochdimensionalen Mikroskopiedaten trainiert wurden, übertreffen mittlerweile menschliche Pathologen bei der Identifizierung subtiler zellulärer Anomalien. Dieser Rechenvorteil führt direkt zu operativer Effizienz und verkürzt die Dauer der Screening-Phasen klinischer Studien um etwa 20 % – ein entscheidender Faktor für die beschleunigte Markteinführung neuartiger Therapeutika.

Autonome Systeme: Sind durchgängige VLMs das fehlende Glied zur Autonomie der Stufe 5?

Semantisches Fahren: Wie lösen Foundation-Modelle das „Edge Case“-Problem auf dem Markt für Bild-Sprach-Modelle (VLM)?

Die Automobilindustrie erlebt derzeit einen umfassenden Wandel von modularen Software-Stacks (von der Wahrnehmung über die Planung bis zur Steuerung) hin zu einheitlichen End-to-End-Architekturen für autonomes Fahren mit Videomanagement (VLM). Marktführer wie Wayve und Tesla (FSD v14) haben erfolgreich Video-In/Control-Out-Grundlagenmodelle implementiert, die über ein echtes semantisches Verständnis verfügen. Im Gegensatz zu früheren Versionen können diese Systeme komplexe Kontextnuancen erkennen – beispielsweise zwischen einem abgelenkten Fußgänger und einem Polizeibeamten, der aktiv den Verkehr regelt – und stellen damit einen großen Schritt in Richtung autonomes Fahren der Stufen 4 und 5 dar.

Robotikmarkt: Werden offene Vokabular-basierte Sprachlernsysteme die Automatisierung für KMU endlich demokratisieren?

Im Logistiksektor hat der Markt für Bild-Sprach-Modelle (VLM) die Robotik demokratisiert, indem er die Ausführung von Aufgaben mit einem „offenen Vokabular“ ermöglicht. Universelle Roboter können nun Befehle in natürlicher Sprache wie „Heb das Spielzeug auf, das wie ein roter Dinosaurier aussieht“ interpretieren und ausführen, ohne dass spezifische Trainingsdaten für dieses Objekt erforderlich sind. Diese Flexibilität beseitigt die hohen Kosten kundenspezifischer Programmierung und öffnet den Robotikmarkt effektiv für kleine und mittlere Unternehmen (KMU), für die Automatisierungslösungen zuvor zu teuer waren.

Retail Intelligence: Kann die visuelle Suche die Konversionsraten im E-Commerce verdoppeln?

Visual Commerce 2.0: Ist „Shop by Scene“ der nächste Umsatztreiber im Bereich Visual Marketing Marketing?

Im globalen Markt für Bild-Sprach-Modelle (VLM) vollzieht sich ein massiver Wandel im Suchverhalten der Verbraucher: von einfachen „Bildersuche“-Funktionen hin zu umfassenden „Szenen-Shopping“-Erlebnissen. Nutzer können nun ein Bild eines ganzen Raumes hochladen, woraufhin das VLM alle sichtbaren Möbelstücke gleichzeitig identifiziert, katalogisiert und passende Produkte zum Kauf anbietet. 

Diese kontextbezogene Präzision hat sich als äußerst lukrativ erwiesen und die Konversionsraten für die visuelle Suche auf 12 % gesteigert, wodurch sich die Leistungskennzahlen, die typischerweise bei herkömmlichen textbasierten Suchanfragen beobachtet werden, effektiv verdoppeln.

Bestandsökonomie: Wie stark kann VLM-Überwachung den Inventurschwund im Einzelhandel reduzieren?

Einzelhändler im Markt für Bild-Sprach-Systeme (VLM) bekämpfen Umsatzverluste durch den Einsatz von fest installierten Kameranetzwerken und drohnengestützten VLMs zur kontinuierlichen Regalüberwachung. Diese Systeme verfügen über die detaillierte Fähigkeit, zwischen nicht vorrätigen und falsch platzierten Artikeln zu unterscheiden und selbstständig Nachbestellungen oder Korrekturbenachrichtigungen auszulösen. Vorreiter dieser Technologie, darunter große Ketten wie Walmart und Tesco, berichten von einer Reduzierung des Inventurschwunds um 15 % und bestätigen damit den ROI der VLM-Integration im stationären Einzelhandel.

Skaleneffekte: Ist Schlussfolgerung mittlerweile teurer als Training?

Der Umkehrschluss: Warum die Betriebskosten das Ausbildungskapital verdreifacht haben

Die ökonomische Struktur des KI-Marktes hat sich grundlegend umgekehrt. Während das Training eines Spitzenmodells im Markt für Bild-Sprach-Modelle (VLM) nach wie vor ein enormes Investitionsvolumen von über 100 Millionen US-Dollar erfordert, sind die gesamten Branchenausgaben für Inferenz mittlerweile dreimal so hoch wie die für das Training. Diese Entwicklung signalisiert eine reife Marktphase, in der der Umfang der Implementierung – und nicht mehr nur die Forschung und Entwicklung – die Finanzstrategie bestimmt.

Token-Ökonomie: Können destillierte Modelle endlich „Always-On“-Analysen im Markt für Bild- und Sprachmodelle (VLM) ermöglichen?

Die Kosteneffizienz der Verarbeitung visueller Daten hat sich drastisch verbessert: Der Preis pro 1 Million Bild-Tokens ist seit 2024 um 90 % gesunken. Die Verarbeitung von 1.000 Bildern, die 2024 noch etwa 10,00 US-Dollar kostete, kostet heute dank optimierter Modelle nur noch rund 0,50 US-Dollar. Diese Standardisierung ist die entscheidende Voraussetzung für die permanente Videoanalyse und macht die kontinuierliche visuelle Überwachung erstmals wirtschaftlich rentabel.

Dateninfrastruktur: Was passiert, wenn die Daten des menschlichen Sehvermögens ausgehen?

Das synthetische Gebot: Sind simulierte Aufnahmen die einzige Möglichkeit, Grenzfälle zu lösen?

Der Markt für Bild-Sprach-Modelle (VLM) hat den Höhepunkt der öffentlich verfügbaren Bilddaten erreicht, wodurch die vorhandenen, von Menschen generierten Datensätze erschöpft sind. Um die Modellgeneration von 2026 zu trainieren, setzen Forschungseinrichtungen nun verstärkt auf synthetische Daten. Fortschrittliche Game-Engines wie die Unreal Engine 6 und generative Videomodelle erzeugen Milliarden von Stunden annotierter Videoaufnahmen, die seltene, kritische Grenzfälle simulieren – beispielsweise ein Kind, das auf eine verschneite Autobahn läuft. Diese Daten sind unerlässlich für das Training robuster autonomer Systeme.

Visuelle Vektordatenbanken: Wie durchsuchen Unternehmen ihre Videoarchive im Markt für Bild-Sprach-Modelle (VLM)?

Unternehmen gehen über textbasierte Speicherung hinaus und setzen stattdessen auf „visuelle Vektordatenbanken“. Unternehmensressourcen – darunter Baupläne, Sicherheitsvideos und Produktfotos – werden nun in Vektordatenbanken eingebettet. Diese Infrastruktur ermöglicht es Technikern, VLMs (Visual Learning Modules) in natürlicher Sprache abzufragen (z. B. „Zeig mir die Wartungsanleitung für dieses Teil“) und sofort bestimmte Videoframes oder Handbuchseiten abzurufen.

Regulatorische Rahmenbedingungen: Sind Sie bereit für die Durchsetzung des EU-KI-Gesetzes?

Systemisches Risiko: Werden obligatorische Red-Teaming-Übungen versteckte visuelle Verzerrungen aufdecken?

Mit dem Inkrafttreten des EU-KI-Gesetzes unterliegen allgemeine KI-Modelle (GPAI) mit systemischen Risikoprofilen einer obligatorischen Überprüfung („Red Teaming“) auf visuelle Verzerrungen. Für den Markt der Bild-Sprach-Modelle (VLM) bedeutet dies strenge Tests, um demografische Fehlidentifizierungen in Überwachungs- oder Einstellungsszenarien zu verhindern. Die finanziellen Risiken sind hoch: Bei Nichteinhaltung können die Strafen bis zu 7 % des weltweiten Umsatzes eines Unternehmens betragen.

US-Bundespolitik: Werden Transparenzvorschriften die Offenlegung von Schulungsdaten erzwingen?

Die US-Regierung verpflichtet gemäß OMB M-26-04 (11. Dezember 2025) Bundesbehörden, die große Sprachmodelle (LLMs) beschaffen, die „Prinzipien unvoreingenommener KI“ (Wahrheitssuche und ideologische Neutralität) vertraglich durchzusetzen. Dies umfasst grundlegende Transparenzmaßnahmen wie Modell-/Systembeschreibungen, Richtlinien zur akzeptablen Nutzung und Feedbackmechanismen. Diese Transparenzpflicht zwingt Anbieter zur Offenlegung ihrer Trainingsdatenquellen und führt zu einer beispiellosen Überprüfung der Verwendung urheberrechtlich geschützter Bilder und der Frage der Einwilligung von Künstlern.

Kritische Herausforderungen auf dem Markt für Bild-Sprach-Modelle (VLM)?

Die Zuverlässigkeitslücke: Ist eine Fehlerrate von 3 % für autonome Systeme akzeptabel?

Trotz rasanter Fortschritte bleibt die „Objekthalluzination“ – bei der Modelle nicht existierende Objekte wahrnehmen – ein hartnäckiges Problem. Die branchenübliche Fehlerrate liegt derzeit bei etwa 3 % für moderne Modelle. Obwohl Verbesserungen erzielt wurden, ist diese Rate immer noch zu hoch, um einen vollständig autonomen Einsatz in risikoreichen medizinischen oder militärischen Anwendungen ohne strenge menschliche Überwachung zu ermöglichen.

Visuelle Sicherheit: Sind Firewalls auf unsichtbare Prompt-Injections vorbereitet?

Eine ausgeklügelte Cybersicherheitsbedrohung, bekannt als „Visual Jailbreaks“, ist aufgetaucht. Angreifer betten unsichtbare Rauschmuster in Bilder ein, um Sicherheitsfilter zu umgehen und so möglicherweise Modelle zur Generierung schädlicher Inhalte zu verleiten. Als Reaktion darauf investieren Unternehmen verstärkt in die Entwicklung von „VLM-Firewalls“, die diese Angriffe erkennen und neutralisieren sollen.

Investitionslandschaft: Wohin fließt das smarte Geld im Jahr 2026?

Vertikale Integration: Kaufen Tech-Giganten Unternehmen nur wegen ihrer Daten?

Die Technologiekonzerne im globalen Markt für Bild-Sprach-Modelle (VLM) verfolgen eine Strategie der vertikalen Integration und übernehmen spezialisierte Bildgebungsunternehmen nicht wegen ihrer Umsätze, sondern wegen ihrer Daten. Anbieter von Satellitenbildern und medizinische Archive sind dabei wichtige Ziele, da ihre proprietären Datensätze als Wettbewerbsvorteile dienen, die Konkurrenten nur schwer nachahmen können.

Venture-Capital-Verschiebung: Warum wenden sich Investoren von Modellentwicklern ab und Apps zu?

Risikokapital hat sich von kapitalintensiven „Modellentwicklern“ hin zur „VLM-Anwendungsschicht“ verlagert. Investoren unterstützen Startups, die etablierte Modelle (wie Llama 3.2 ) auf spezifische Branchenprozesse, beispielsweise die Bearbeitung von Versicherungsansprüchen, anwenden. Infolgedessen hat sich die durchschnittliche Finanzierungsrunde der Serie A für VLM-native Anwendungen bei 25 Millionen US-Dollar stabilisiert.

Segmentanalyse des globalen Marktes für Bild-Sprach-Modelle (VLM)

Nach Modelltyp werden Bild-Text-VLMs im Jahr 2025 einen Marktanteil von 44,50 % erreichen und damit den Markt für Bild-Sprach-Modelle (VLM) dominieren

Bild-Text-VLMs werden 2025 mit einem Marktanteil von 44,50 % den Markt anführen. Ihre Überlegenheit beruht auf der überlegenen Bild-Text-Ausrichtung. Diese Modelle zeichnen sich durch Szenenanalyse, Diagramminterpretation und Dokumentenverständnis aus. NVIDIAs Llama Nemotron Nano VL erzielte im Juni 2025 den Spitzenplatz im OCRBench v2. Es verarbeitet Rechnungen, Tabellen und Diagramme auf einer einzelnen GPU. Apples FastVLM wurde im Juli 2025 für Echtzeitabfragen direkt auf dem Gerät eingeführt. Bild-Text-Datensätze sind weiterhin in großer Menge verfügbar und fördern so die Trainingseffizienz.

Gemini 2.5 Pro dominiert den globalen Markt für Bild-Sprach-Modelle (VLM) und damit die Dokumenten-Workflows in Unternehmen. Dieses Segment bildet die Grundlage für 70 % der multimodalen APIs auf Hugging Face. Cloud-Anbieter berichten von dreimal so vielen Anfragen zur Bild-Text-Inferenz im Vergleich zu Videomodellen. Die Dominanz hält aufgrund des geringeren Rechenbedarfs an. Video-Text-VLMs hinken trotz eines prognostizierten schnelleren jährlichen Wachstums hinterher. Bild-Text bleibt das Rückgrat für den kommerziellen Einsatz.

Nach Bereitstellungsart sichert sich die Cloud-basierte Bereitstellung bis 2025 eine Marktführerschaft von 66 % Umsatz

Cloudbasierte Lösungen dominieren den Markt für Bild-Sprach-Modelle (VLM) mit einem Umsatzanteil von 66 % im Jahr 2025. Hyperscaler sichern sich diese Führungsposition durch KI-Infrastruktur. AWS hält 30 % des globalen Cloud-Marktes und ermöglicht VLM-Inferenz in großem Umfang. Azure erreicht 20 % und integriert VLMs in Telekommunikations-Workflows. Google Cloud führt mit 13 % den Markt für GenAI-VLM-Dienste an und prognostiziert ein Wachstum von 140–180 % im zweiten Quartal 2025.

Die drei größten Anbieter im Markt für Bild-Sprach-Modelle (VLM) kontrollieren 63 % der Infrastruktur und ermöglichen so die Skalierbarkeit von VLM. Shopifys MLPerf v6.0-Beitrag hebt Benchmarks für Cloud-VLM-Inferenz hervor. Der Markt für Telekommunikations-Cloud-Lösungen wird 2025 ein Volumen von 23,85 Milliarden US-Dollar erreichen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 29,7 % entspricht. Edge Computing ergänzt die Cloud, hinkt ihr aber beim Training hinterher. Hybridlösungen wachsen am schnellsten, machen aber weniger als 20 % aus. Kostenoptimierung spricht für die Cloud, insbesondere für KMU. Die Nachfrage nach Echtzeitanalysen treibt das jährliche Wachstum der Cloud um 25 % an. On-Premise-Lösungen sind weniger flexibel.

Nach Branchen: IT & Telekommunikation erreicht 16 % Marktanteil – Marktführerschaft über alle Branchen hinweg bis 2025

IT und Telekommunikation führen den Markt für Bild-Sprach-Modelle (VLM) mit einem Anteil von 16 % im Jahr 2025 an. Netzwerküberwachung treibt die Verbreitung voran. Der Markt für KI in der Telekommunikation erreichte ein Volumen von 4,73 Milliarden US-Dollar. Netzbetreiber setzen VLMs zur Betrugserkennung und im Kundenservice ein. Cloud-native NFV-Lösungen integrieren VLMs für die 5G-Edge-Verarbeitung. Chatbots bearbeiten 40 % der Telekommunikationsanfragen mithilfe von Bild-Text-VLMs. 

Verizon meldete für 2025 Effizienzsteigerungen von 25 % durch VLM-Überwachung. AT&Ts visuelle Analysen reduzierten Ausfallzeiten um 15 %. Sicherheitsanwendungen dominieren und analysieren unstrukturierte Daten. Echtzeit-Visualisierung verlagert sich auf Edge-KI. Die durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) der Telekommunikations-Cloud erreicht bis 2033 29,7 %. VLMs verbessern die Netzwerkzuverlässigkeit im Zuge des 5G-Ausbaus. Der Einzelhandel hinkt trotz des Wachstums im E-Commerce hinterher. Investitionen in die IT-Infrastruktur sichern die Führungsposition.

Globaler Markt für Bild-Sprach-Modelle (VLM): Regionale strategische Analyse bis 2026

Nordamerika: Das Zentrum für generative Konvergenz

• Marktanteil: ~42,6 % (Schätzung 2025) | Wichtigster Treiber: Multimodales Schließen und Unternehmensintegration

Nordamerika behauptet seine globale Marktführerschaft im Bereich der Bild-Sprach-Modelle (VLM). Dies ist nicht nur auf die Modellgröße zurückzuführen, sondern auch auf die Hinwendung zu komplexen Architekturen mit hohem Schlussfolgerungsvermögen wie Gemini 2.5 Pro und GPT-4.1. Die für 2025 prognostizierte Marktbewertung der Region von rund 1,57 Milliarden US-Dollar basiert auf einem Strukturwandel von einfacher Bilderkennung hin zu komplexem visuellem Schließen in Unternehmensworkflows. Das Venture-Ökosystem des Silicon Valley investiert derzeit massiv in Hybrid-VLM/LLM-Controller, die es Basismodellen ermöglichen, direkt mit proprietären Unternehmensdatenbanken zu interagieren.

• Auf dem US-Markt ist ein Anstieg von "vertikalisierten" VLMs für das Gesundheitswesen (radiologische Diagnostik) und den Verteidigungssektor zu verzeichnen, die über generische API-Aufrufe hinausgehende, unterschiedliche Monetarisierungsebenen ermöglichen.

Asien-Pazifik: Das Zeitalter der „verkörperten KI“ und Robotik

• Wachstumsrate: ~34 % im Jahresvergleich | Haupttreiber: Bild-Sprache-Aktions-Modelle (VLA)

Anders als im Westen, wo der Fokus auf Software liegt, setzt der asiatisch-pazifische Markt für Bild-Sprach-Modelle (VLM) – angeführt von China – diese primär für die Interaktion mit der physischen Welt ein, also für verkörperte KI. Im Einklang mit Pekings 15. Fünfjahresplan integrieren Industriezentren in Shenzhen und Hangzhou Bild-Sprach-Aktions-Modelle (VLA) in humanoide Robotik und Fertigungsanlagen. Diese strategische Divergenz ermöglicht es China, den Sektor der industriellen Automatisierung zu dominieren, insbesondere im Bereich von „Robotergehirnen“, die visuelle Fabrikdaten interpretieren und physische Aufgaben autonom ausführen können.

• Chinesische Technologiekonzerne priorisieren die Reduzierung der Latenz in VLA-Modellen, um Echtzeit-Überwachung in „Smart Cities“ und autonome Logistik zu unterstützen, wodurch ein Hardware-Software-Lock-in-Effekt entsteht.

Europa: Die Nische „Souveräne KI“ und Compliance

• Strategischer Fokus: Regulatorische Wettbewerbsvorteile durch den EU-AI-Act | Wichtigster Treiber: Erklärbare und souveräne VLM-Architekturen

Das Wachstum des europäischen Marktes für Bild-Sprach-Modelle (VLM) ist durch die Doktrin der „Souveränen KI“ geprägt, die als direkte Reaktion auf die strengen Transparenzanforderungen des EU-KI-Gesetzes für allgemeine KI entstanden ist. Anstatt über die Parametergröße zu konkurrieren, gewinnen europäische Entwickler (z. B. in Frankreich und Deutschland) Marktanteile durch die Entwicklung DSGVO-konformer, offener VLMs, die speziell für stark regulierte Sektoren wie die öffentliche Verwaltung und die Fahrzeugsicherheit konzipiert sind.

In der Region wird ein „Compliance-as-a-Service“-Markt gefördert, bei dem lokale VLMs gegenüber US-amerikanischen „Black-Box“-Modellen für die Verarbeitung sensibler Bürgerdaten bevorzugt werden, insbesondere in der DACH-Region (Deutschland, Österreich, Schweiz).

Die 5 wichtigsten aktuellen Entwicklungen, die den Markt für Bild-Sprach-Modelle (VLM) prägen

1. Meta brachte Llama 4 Scout und Llama 4 Maverick als Open-Weight-Modelle mit nativer Multimodalität (Text+Vision) auf den Markt, wobei die Effizienz des Moduls und die Verarbeitung sehr langer Kontexte als zentrale Unterscheidungsmerkmale hervorgehoben wurden (Apr 2025).
2. OpenAI und positionierte sie als Denkmodelle, die „mit Bildern denken“ und visuelle Eingaben als Teil mehrstufiger, werkzeugnutzender Arbeitsabläufe verarbeiten können (Apr 2025).
3. Apple veröffentlichte eine FastVLM-Studie, die eine effiziente Bildkodierung beschreibt, um eine schnelle, geräteinterne Verarbeitung von Bild-Sprachabfragen für Echtzeitanwendungen zu ermöglichen (Juli 2025).
4. NVIDIA als ein auf Dokumentenintelligenz fokussiertes Bildverarbeitungs- und Sprachmodell an, wobei der Schwerpunkt auf höchster OCRBench v2-Genauigkeit und Anwendungsfällen der Dokumentenextraktion in Unternehmen liegt (Okt. 2025).
5. Oracle hat die Unterstützung für Meta Llama 3.2 11B/90B Vision auf alle OCI Generative AI-Regionen ausgeweitet und damit den Zugang von Unternehmen zur multimodalen Bild- und Textanalyse erweitert (Januar 2025).

Führende Unternehmen im Markt für Bild-Sprach-Modelle

• Adobe Research
• Alibaba DAMO Akademie
• Amazon Web Services (AWS)
• Apfel
• Baidu
• ByteDance KI-Labor
• Google DeepMind
• Huawei Cloud AI
• IBM Research
• Meta (Facebook KI-Forschung)
• Microsoft
• NVIDIA
• OpenAI
• Orakel
• Salesforce-Forschung
• Samsung Research
• SAP AI
• SenseTime
• Tencent AI Lab
• TikTok KI-Labor
• Weitere prominente Spieler

Marktsegmentierungsübersicht

Nach Bereitstellungsmodus

• Cloud-basiert
• Vor Ort
• Hybrid

Nach Modelltyp

• Bild-Text-Vision-Sprachmodelle
  
  
  • Bildbeschreibungsmodelle
  • Visuelle Fragebeantwortung
• Video-Text-Vision-Sprachmodelle
  • Videoverständnis
  • Videozusammenfassung
• Dokumenten-Vision-Sprachmodelle (DocVLMs)
  • OCR + logisches Denken
  • Layoutverständnis
• Andere multimodale VLM-Typen

Nach Branchensegment

• IT & Telekommunikation
• BFSI
• Einzelhandel & E-Commerce
• Gesundheitswesen und Biowissenschaften
• Medien & Unterhaltung
• Herstellung
• Automobil & Mobilität
• Regierung und Verteidigung
• Andere Branchen

Nach Region

• Nordamerika
  • Die USA
  • Kanada
  • Mexiko
• Europa
  • Westeuropa
    • Großbritannien
    • Deutschland
    • Frankreich
    • Italien
    • Spanien
    • Übriges Westeuropa
  • Osteuropa
    • Polen
    • Russland
    • Übriges Osteuropa
• Asien-Pazifik
  • China
  • Indien
  • Japan
  • Australien und Neuseeland
  • Südkorea
  • ASEAN
  • Übriges Asien-Pazifik
• Naher Osten und Afrika
  • Saudi-Arabien
  • Südafrika
  • VAE
  • Rest von MEA
• Südamerika
  • Argentinien
  • Brasilien
  • Restliches Südamerika