AI-Modell-Anbieter rücken zunehmend in höhere Schichten der Technologie-Stacks vor – eine Entwicklung, die ökologische und strategische Umbrüche in der KI-Industrie auslöst. Während früher die Hauptkonkurrenz um die besten Grundmodelle wie GPT, Claude oder Gemini kreiste, verlagern sich nun die Wettkampfbedingungen hin zu integrierten, agilen Systemen. Anthropic unterstreicht dies mit seinem Ansatz „Don’t Build Agents, Build Skills Instead“, der nicht nur eine neue Architektur, sondern eine radikale Neuausrichtung der KI-Entwicklung darstellt. Statt selbstständige Agenten zu bauen, ermöglicht die Plattform „Skills“ die Entwicklung modularer, aufgabenorientierter Komponenten, die von leistungsfähigen Modellen wie Claude 3.5 ausgeführt werden. Diese Strategie profitiert von den fortschreitenden Fähigkeiten von Modellen in Schlüsselbereichen wie logischem Denken und Codegenerierung. Ein zentraler Treiber dieser Verschiebung ist die vertikale Integration: OpenAI, Anthropic, Google und Microsoft gründeten 2025 gemeinsam die Agentic AI Foundation unter dem Dach der Linux Foundation, um offene Standards für KI-Agenten zu etablieren. Wichtige Beiträge sind Anthropics Model Context Protocol (MCP), OpenAIs AGENTS.md und Computer-Using Agent (CUA), sowie Googles Agent-to-Agent (A2A)-Standards. Diese Protokolle ermöglichen eine nahtlose Kommunikation zwischen Agenten und Tools, was die Entwicklung agiler, selbstständiger Anwendungen beschleunigt. Produkte wie OpenAIs GPT Atlas oder Anthropic’s Claude Code demonstrieren, wie schnell sich KI-Entwicklung in der Praxis beschleunigt – von der Idee bis zur Implementierung in Unternehmensprozessen. Im Konsumbereich wandelt sich KI von einem passiven Werkzeug hin zu proaktiven Agenten, die in Geräten und Apps eingebettet sind. Dies verstärkt die Rolle von Hardware-Software-Integritäten, die lokale Verarbeitung ermöglichen und Datenschutz sowie Geschwindigkeit verbessern. OpenAIs Agent Mode oder Googles Gemini-Integrationen reduzieren die Abhängigkeit von Drittanbietern und fördern eine nahtlose, kontextbewusste Benutzererfahrung im Bereich des ambient computing. In der Unternehmenswelt wächst die Akzeptanz agiler Workflows – 2026 steht die Skalierung von KI in Bereichen wie Compliance, Vertrieb und Logistik im Fokus. Mit MCP und ähnlichen Standards können Agenten nicht nur Aufgaben übernehmen, sondern auch wirtschaftliche Verantwortung (z. B. P&L) übernehmen. Dies führt zu einer Industrialisierung von KI, die über Experimente hinausgeht und spezialisierte Anwendungen in Rechts- und Ingenieurwesen ermöglicht. Doch diese Entwicklung stellt auch Herausforderungen dar. Die Dominanz der großen Anbieter droht, den Markt zu monopolisieren. Startups und Cloud-Anbieter wie AWS geraten unter Druck – nicht nur durch direkte Konkurrenz, sondern auch durch die Fähigkeit der Modellhersteller, Innovationen zu kopieren oder zu akquirieren. Zudem steigt der Bedarf an Transparenz und Auditierbarkeit, da KI bereits 40–70 % von Arbeitsaufgaben automatisiert. Ein entscheidender Gegenpol ist die zunehmende Bedeutung von Modell- und Datenhoheit. 72 % der Führungskräfte sehen dies 2026 als größte Herausforderung an, getrieben durch strengere Regulierung. Unternehmen setzen daher auf eigenständige Datenplane und lokale KI-Stacks, um Abhängigkeiten zu reduzieren. Dies fördert offene Standards und Edge-basierte KI – eine Entwicklung, die die Macht der großen Plattformen relativiert. Insgesamt zeigt sich: Die Wertkette der KI verschiebt sich von Modellen hin zu integrierten, agilen Ökosystemen. Während die großen Anbieter die Spitze der Stack-Hierarchie besetzen, eröffnen Souveränität und Spezialisierung neue Chancen für Nischenakteure. Die Zukunft der KI liegt nicht mehr nur in der Modellleistung, sondern in der Fähigkeit, intelligente, vertrauenswürdige und kontrollierbare Systeme zu schaffen.