Diese neue Cybernews-Studie untersucht die Nutzung von KI-Tools in 64 Ländern und vergleicht, wo sich KI-Apps am schnellsten durchsetzen oder die Verbreitung stockt.

Die Cybernews-Forscher haben dafür Download-Daten der jeweils 100 beliebtesten KI-Apps pro Land ausgewertet und mit der Bevölkerungsgröße ins Verhältnis gesetzt, um die Verbreitungsrate zu ermitteln.

Die Download-Zahlen der KI-Apps stammen aus dem Google Play Store und Apple App Store und wurden über einen Drittanbieter bezogen.

Die untersuchten Länder repräsentieren rund 70 % der weltweiten Wirtschaftsleistung und 55 % der Weltbevölkerung.

Den vollständigen Datensatz, Diagramme und länderspezifische Aufschlüsselungen findest du auf unserer separaten Seite zum AI Adoption Index.

Wer hat die Nase vorn im KI-Wettlauf?

#1 Singapur

Die KI-Nutzung in Singapur stieg von 24 % im Jahr 2023 auf 52 % im Jahr 2024 und 66 % im Jahr 2025.

Die Downloads erhöhten sich von 1,4 Millionen (2023) auf 3,2 Millionen (2024) und 4,0 Millionen (2025) – ein Anstieg von +27 % im Jahresvergleich von 2024 zu 2025.

2019 gehörte Singapur zu den ersten Ländern, die eine nationale KI-Strategie einführten. Diese umfasste die Implementierung von KI in den Bereichen Bildung und Gesundheitswesen. Darüber hinaus stellte Singapur mehr als 500 Millionen Singapur-Dollar für KI-Forschung und -Entwicklung bereit, wie im Bericht zur nationalen KI-Strategie festgehalten.

Dank dieser frühen Initiativen war KI bereits in vielen öffentlichen Diensten Singapurs integriert, bevor ChatGPT an Popularität gewann. KI kommt heute in adaptiven Lernsystemen an Schulen und in Gesundheitsmanagementsystemen in Krankenhäusern zum Einsatz. Singapur nutzt KI sogar zur Unterstützung der Einwanderungs- und Zollabfertigung sowie zum Schutz der Bevölkerung vor Online-Betrug.

#2 Chile

Die KI-Nutzung in Chile wuchs von 19 % im Jahr 2023 auf 32 % im Jahr 2024 und 60 % im Jahr 2025.

Die Downloads stiegen von 3,7 Millionen (2023) auf 6,3 Millionen (2024) und 11,8 Millionen (2025) – ein Jahreswachstum von +88 % zwischen 2024 und 2025.

Der Latin American Artificial Intelligence Index (ILIA) 2025, erstellt vom chilenischen National Center for Artificial Intelligence (CENIA), setzt Chile auf Platz 1 in Lateinamerika und stuft es als „Pionier" bei der KI-Reife ein.

Laut dem ILIA-Bericht zeichnet sich Chile durch ausgewogene Leistungen in den Bereichen Grundlagen (Infrastruktur, Daten und Talente), Forschung und Verwaltung aus.

#3 Vereinigte Arabische Emirate

In den VAE stieg die Verbreitung von 10 % im Jahr 2023 auf 27 % im Jahr 2024 und 56 % im Jahr 2025.

Die Downloads erhöhten sich von 1,1 Millionen (2023) auf 2,9 Millionen (2024) und 6,3 Millionen (2025) – ein Jahreswachstum von +107 %.

Neben Singapur ist das einzige andere Land mit einem vergleichbaren oder sogar höheren Maß an strategischer KI-Voraussicht und -Bereitschaft die Vereinigten Arabischen Emirate.

Die VAE führten bereits 2017 als erstes Land weltweit eine nationale KI-Strategie ein. Wie in Singapur führte diese frühe Initiative dazu, dass die VAE KI in öffentliche Dienste integrierten, noch bevor der breite KI-Boom einsetzte.

2023 starteten die VAE eine aktualisierte KI-Roadmap für das Land, die UAE Artificial Intelligence Strategy 2031, mit dem Ziel, bis 2031 weltweit führend in der KI zu werden.

2025 erklärte Omar Sultan Al Olama, Staatsminister für Künstliche Intelligenz, dass die VAE eine Rekordnutzung von 97 % bei KI-Tools in staatlichen Einrichtungen erreicht hätten.

Baltische Staaten unter den Top 10

Eine der überraschendsten Erkenntnisse unserer Studie ist, dass alle drei baltischen Staaten – Litauen, Lettland und Estland – unter den Top 10 bei der KI-Verbreitung rangieren.

Auch wenn weitgehend unbeachtet: Die baltischen Staaten sind in Sachen digitale Infrastruktur und IT-Fachkräfte deutlich weiter fortgeschritten.

Zudem weisen Estland und Lettland die höchsten Internetpenetrationsraten in Mittel- und Osteuropa (CEE) auf.

#4 Lettland

Die KI-Nutzung in Lettland stieg von 15 % im Jahr 2023 auf 30 % im Jahr 2024 und 55 % im Jahr 2025.

Die Downloads kletterten von 275.400 (2023) auf 558.500 (2024) und 1,0 Millionen (2025) – ein Anstieg von +83 % im Jahresvergleich.

#7 Litauen

Die Verbreitung wuchs von 17 % im Jahr 2023 auf 35 % im Jahr 2024 und 52 % im Jahr 2025.

Die Downloads erhöhten sich von 476.500 (2023) auf 1,0 Millionen (2024) und 1,5 Millionen (2025) – ein Jahreswachstum von +49 %.

#8 Estland

Die Nutzung stieg von 13 % im Jahr 2023 auf 30 % im Jahr 2024 und 51 % im Jahr 2025.

Die Downloads wuchsen von 176.100 (2023) auf 406.400 (2024) und 691.400 (2025) – ein Jahreswachstum von +70 %.

USA führend bei Entwicklung und Infrastruktur aber nicht bei Verbreitung

Die KI-Tool-Nutzung in den USA stieg von 20 % im Jahr 2023 auf 33 % im Jahr 2024 und 41 % im Jahr 2025 – womit das Land Platz 28 auf unserer Liste belegt.

Die Downloads erhöhten sich von 67,4 Millionen (2023) auf 110,9 Millionen (2024) und 139,7 Millionen (2025) – ein Jahreswachstum von +24 % zwischen 2024 und 2025.

Nach absoluter Anzahl der Downloads liegen die USA mit fast 140 Millionen Downloads im Jahr 2025 auf Platz 2, nur hinter Indien.

Kurzum: Während die USA ein Zentrum für KI-Innovation sind und bei der Infrastruktur führend sind (mit 53,7 GW installierter Kapazität stellen die USA 44 % der globalen Rechenzentrumskapazität), werden sie bei der Verbreitung von kleineren, hochdigitalisierten, technologieaffinen und KI-bereiten Volkswirtschaften überholt.

Japan: Technologieführer, aber Nachzügler bei KI-Verbreitung

Trotz seines Rufs für technologische Innovation belegt Japan mit nur 17 % KI-Nutzung Platz 57 von 64 Ländern. Mit 21,3 Millionen Downloads im Jahr 2025 besteht durchaus Interesse an KI-Tools, doch die Pro-Kopf-Verbreitung deutet darauf hin, dass etwas ihre Durchdringung des Marktes behindert.

Mehrere Faktoren spielen wahrscheinlich eine Rolle. Zunächst prägt Japans Unternehmenskultur eine konsensbasierte Entscheidungsfindung (Nemawashi), die die Einführung transformativer Technologien wie KI in Unternehmen erheblich verlangsamen kann. Japan hat außerdem die älteste Bevölkerung der Welt – 28,7 % der Bevölkerung sind 65 oder älter.

Darüber hinaus müssen Unternehmen in Japan nach dem Gesetz zur Stabilisierung der Beschäftigung älterer Personen Arbeitsmöglichkeiten bis zum Alter von 65 Jahren sicherstellen und werden ermutigt, Beschäftigungsmöglichkeiten bis 70 Jahre anzubieten.

Das Ergebnis ist möglicherweise, dass jüngere Mitarbeiter, die sich für die KI-Einführung einsetzen könnten, einen kleineren Anteil der Belegschaft ausmachen, während ältere Beschäftigte, die neuen Technologien und der Störung etablierter Prozesse weniger aufgeschlossen gegenüberstehen, überwiegend für Entscheidungen verantwortlich sind – weshalb die KI-Tool-Nutzung in Unternehmen im Vergleich zu vielen anderen Ländern langsamer verläuft.

Auch die Sprachbarriere kann eine wichtige Rolle spielen. Die meisten führenden KI-Tools, insbesondere große Sprachmodelle, wurden hauptsächlich mit englischsprachigen Daten trainiert und für englischsprachige Nutzer optimiert. Japan landet im EF English Proficiency Index 2025 in der Kategorie „sehr geringe Kenntnisse" und belegt Platz 96 von 123 Ländern.

Letztlich sind die weltweit älteste Bevölkerung, geringe Englischkenntnisse und die Schwierigkeit, KI-Tools aufgrund etablierter Praktiken in Unternehmen zu implementieren, vermutlich einige der Hauptgründe für diese vergleichsweise niedrige KI-Nutzung in Japan.

Philippinen einziges Land mit Rückgang bei der KI-Nutzung

In einem Datensatz, in dem jedes Land ein positives Wachstum im Jahresvergleich aufweist, sind die Philippinen das einzige Land, in dem die KI-Adoption tatsächlich zurückgegangen ist. Die Downloads sanken von 43,4 Millionen im Jahr 2024 auf 40,8 Millionen im Jahr 2025 – ein Minus von 5 Prozent. Gleichzeitig fiel die Adoptionsrate von 37 auf 35 Prozent, womit das Land auf Platz 47 in der Rangliste rutschte.

Die Philippinen galten gemessen an vergleichbaren Volkswirtschaften als früher Anwender. Die englischsprachige Bevölkerung hatte KI-Tools mit großer Begeisterung angenommen. Allerdings verlangsamte sich die Wirtschaft des Landes 2025 erheblich: Das BIP-Wachstum lag bei 4,4 Prozent, der schwächste Wert seit 2011, abgesehen vom Pandemiejahr 2020. Dieser wirtschaftliche Abschwung dürfte einer der Hauptgründe, wenn nicht sogar der entscheidende Faktor für den Rückgang der KI-Nutzung sein.

Schlusslichter

Das sind die zehn Länder mit der niedrigsten KI-Akzeptanz in unserem Index:

Explosives und weniger explosives Wachstum

Die Wachstumsraten im Jahresvergleich zeigen, wo die KI-Akzeptanz am schnellsten zunimmt. Fünf Länder verzeichneten ein Wachstum von über 200 %:

Diese prozentualen Ergebnisse müssen im Kontext betrachtet werden: Nigerias Sprung von 1 % auf 7 % ergibt zwar ein Jahreswachstum von 600 %, entspricht aber einem absoluten Zuwachs von gerade einmal 6 Prozentpunkten. Damit belegt das Land weiterhin den drittletzten Platz im weltweiten Vergleich der KI-Verbreitung.

Downloadvolumen vs. Akzeptanz

Die fünf Länder mit dem höchsten Downloadvolumen (2025):

Zwischen Ländern mit den höchsten Downloadzahlen und jenen mit den höchsten Durchdringungsraten klafft ein gewaltiger Unterschied. Indiens 162,5 Millionen Downloads überragen Singapurs 3,9 Millionen um das 40-Fache und dennoch liegt Singapurs Adoptionsrate sechsmal höher.

Die USA erzielen zwar weltweit das zweithöchste Downloadvolumen, belegen bei der Verbreitung aber nur Platz 28.

Länder mit hohen Downloadzahlen, aber niedrigen Adoptionsraten, etwa Indien, Indonesien und Brasilien, bieten enormes Wachstumspotenzial, sobald die Infrastruktur ausgebaut wird und KI-Tools breiteren Bevölkerungsschichten zugänglich werden.

Länder mit hoher Durchdringung wie Singapur, Chile und die Vereinigten Arabischen Emirate haben dagegen bereits eine tiefe Marktdurchdringung erreicht. Ihr künftiges Wachstum dürfte sich spürbar verlangsamen, je näher sie dem Sättigungspunkt kommen.

BIP pro Kopf korreliert teilweise mit Verbreitung

Es gibt einen gewissen Zusammenhang zwischen BIP pro Kopf und der Verbreitung von KI-Apps bei Verbrauchern. Wohlhabendere Länder setzen in der Regel früher auf KI, doch das BIP pro Kopf fungiert eher als Schwellenwert.

In unserem Datensatz erreichen die Top-10-Länder durchschnittlich rund 55 % Verbreitung bei einem durchschnittlichen BIP pro Kopf von 42.327 US-Dollar, während die unteren 10 Länder etwa 13 % Verbreitung bei einem durchschnittlichen BIP pro Kopf von 11.428 US-Dollar aufweisen.

Bei sehr niedrigen Einkommensniveaus wird die Verbreitung häufig durch grundlegende Faktoren wie Stromversorgung und Internetzugang begrenzt. In Nigeria beispielsweise, einem der Länder mit der niedrigsten Verbreitung, haben nur rund 60 % der Bevölkerung Zugang zu Elektrizität.

Sobald Länder jedoch ein Entwicklungsniveau erreichen, bei dem Konnektivität und Zugang weitgehend verfügbar sind, wird der Zusammenhang zwischen BIP und Verbreitung deutlich schwächer. An diesem Punkt lassen sich Unterschiede in der Verbreitung besser durch digitale Bildung, Sprache, demografische Struktur (insbesondere Alter), regulatorisches Klima und die Normalisierung von KI-Nutzung am Arbeitsplatz erklären.

Zusammenfassung

Basierend auf App-Download-Daten aus 64 Ländern, die 70 % des weltweiten BIP repräsentieren, zeigt unsere Studie, dass die Verbreitung in kleinen, digital fortgeschrittenen und agilen Ländern mit frühen nationalen KI-Strategien am höchsten ist – angeführt von Singapur (66 %), Chile (60 %) und den VAE (56 %).

Die baltischen Staaten verfügen trotz ihrer geringen Größe über eine starke digitale Infrastruktur, hohe Englischkenntnisse und eine technologieaffine Bevölkerung, was ihnen wahrscheinlich ermöglicht, neue Technologien schneller zu übernehmen als große Bevölkerungen.

Explosiv wachsende Märkte wie Nigeria (600 % Jahreswachstum), Pakistan (300 %) und Indien (267 %) zeigen steigende Nachfrage, bleiben aber durch Infrastrukturbarrieren eingeschränkt.

In Ländern mit niedriger wirtschaftlicher Entwicklung begrenzen grundlegende Faktoren wie Stromversorgung, Geräte und Internetzugang die Verbreitung. Sobald Länder jedoch ein bestimmtes Entwicklungsniveau erreichen, bei dem Konnektivität weitgehend verfügbar ist, wird das BIP pro Kopf zu einem schwachen Indikator für KI-Nutzung. An diesem Punkt lassen sich Unterschiede in der Verbreitung besser durch Faktoren wie digitale Bildung, Sprache, Demografie (insbesondere Alter), Regulierung und die Normalisierung der täglichen KI-Nutzung am Arbeitsplatz und in Institutionen erklären.

Den vollständigen Datensatz des AI Adoption Index gibt es hier.

Methodik

Unser Forschungsteam nutzte Worldometers.info und Statistiken der Vereinten Nationen, um die jährliche Bevölkerung der Länder von 2023 bis 2025 zu ermitteln. Diese wurden dann mit den Download-Volumina der 100 beliebtesten KI-Apps aus dem Google Play Store und Apple App Store verglichen. Bevölkerungs- und KI-App-Download-Zahlen wurden anschließend gegenübergestellt, um die jährlichen KI-Verbreitungsraten zu berechnen.

Einschränkungen

• Der Datensatz besteht ausschließlich aus Download-Statistiken des Google Play Stores und des Apple App Stores. Dieser Umfang schließt andere wichtige Vertriebskanäle aus, etwa Desktop-Software, Android-APKs aus Drittquellen, Browser-Tools und direkte Downloads von Anbieter-Websites.
• Die primäre Kennzahl ist die Anzahl der Download-Vorgänge, die möglicherweise nicht direkt der Anzahl eindeutiger Nutzer entspricht. Ein einzelner Nutzer kann durch Gerätewechsel, Neuinstallationen oder Updates mehrere Downloads verursachen, was die Verbreitungsschätzungen möglicherweise aufbläht. Die Daten spiegeln daher eher das Download-Volumen als die Größe der aktiven Nutzerbasis wider.
• Geografische Daten basieren auf der App-Store-Regionseinstellung des Nutzers, die möglicherweise nicht mit seinem tatsächlichen Standort übereinstimmt. Diese Diskrepanz ist besonders in Regionen mit Internetbeschränkungen relevant, wo Nutzer ihre Konten in anderen Ländern registrieren, um Zensur zu umgehen.
• Die Verbreitungsraten werden ermittelt, indem Downloads mit der Gesamtbevölkerung jedes Landes ins Verhältnis gesetzt werden. Diese Methode berücksichtigt keine länderspezifischen Variablen, die die Technologieadoption beeinflussen, wie Internetdurchdringung, Smartphone-Besitz oder demografische Verteilungen. Direkte Vergleiche der Pro-Kopf-Verbreitungsraten zwischen Ländern mit unterschiedlichen technologischen Infrastrukturen sollten daher mit Vorsicht vorgenommen werden.
• Die Studie ist auf 100 vorausgewählte KI-Apps begrenzt. Dies führt zu einem potenziellen Auswahlbias, da der Datensatz Downloads von kleineren, Nischen- oder regionsspezifischen Anbietern nicht berücksichtigt, die einen Teil des Gesamtmarktes ausmachen.
• Ein wichtiger globaler Akteur fehlt in der Studie: China. Der Google Play Store ist in China jedoch blockiert, und Apples App Store macht nur rund 20 % des chinesischen App-Marktes aus. Aufgrund dieser Einschränkungen wurde China von der Studie ausgeschlossen.