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Studie „The State of AI in the Semiconductor Industry 2025-2026“ Enormes KI-Potenzial für die deutsche Halbleiterindustrie

Von Sebastian Gerstl 4 min Lesedauer

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HTEC, ein globaler Entwickler kundenspezifischer Hardware- und Softwarelösungen, hat die Studie „The State of AI in the Semiconductor Industry 2025-2026“ veröffentlicht. Neben einem praxisnahen Einblick zum Stand der KI in der Halbleiterindustrie zeigen die Antworten auch das große Potenzial für Unternehmen und aktuelle Herausforderungen.

Der Einsatz von KI ist bereits weit in der globalen Halbleiterindustrie verbreitet. Allerdings in einem sehr fragmentierten und unausgewogenem Ausmaß.(Bild: HTEC)
Der Einsatz von KI ist bereits weit in der globalen Halbleiterindustrie verbreitet. Allerdings in einem sehr fragmentierten und unausgewogenem Ausmaß.
(Bild: HTEC)

Die Antworten von 250 C-Level-Führungskräften aus der weltweiten Halbleiterindustrie zeigen zwei wichtige Entwicklungen innerhalb der Branche: Künstliche Intelligenz wird nicht mehr länger als Experiment betrachtet, die Skalierung bleibt allerdings weiterhin eine zentrale Herausforderung. Das wird auch dadurch deutlich, dass mehr als die Hälfte der befragten Unternehmen KI bislang nur fragmentiert in isolierten Anwendungsfällen, Pilotprojekten oder Tests einsetzt, statt sie in unternehmensweite Workflows und Systeme zu integrieren.

Von den 50 an der Studie beteiligten deutschen Unternehmen geben 40 % an, KI bereits übergreifend in ihre Prozesse eingebettet zu haben. Während nur ein einziges Unternehmen aus der Halbleiterindustrie dem Thema derzeit keine Priorität beimisst, haben 38 % KI zumindest in begrenztem Umfang implementiert und erste Lösungen bereits in die Produktion überführt. Global betrachtet sind allerdings nur knapp 27 % der Befragten überzeugt, dass ihr Unternehmen in der Lage ist, KI schnell zu implementieren und zu skalieren.

Diese Fragmentierung deckt sich mit der Einschätzung von HTEC, die auf dem kontinuierlichen Austausch mit Kunden aus der Branche basiert. Viele Unternehmen stehen derzeit vor der Herausforderung, einzelne KI-Initiativen miteinander zu verzahnen und ein AI-First-Betriebsmodell aufzubauen, das messbare Ergebnisse und einen verlässlichen Return on Investment ermöglicht.

Wo KI echten Mehrwert schafft

Die an der Studie teilnehmenden deutschen Führungskräfte aus der Halbleiterindustrie sehen die größten Vorteile von Künstlicher Intelligenz in folgenden Bereichen:

  • Architektur-Optimierung: Leistungssteigerung von Chips und Beschleunigern (58 %)
  • Optimierung von Compiler- und Software-Stacks: Effizientere Workloads und stärkere Differenzierung (50 %)
  • Qualitäts- und Compliance-Überwachung: Verbesserte Inspektion und Rückverfolgbarkeit durch KI (46 %)
  • Fortgeschrittene Forschung und Entwicklung (F&E): Beschleunigung von Simulationen, Lifecycle-Monitoring und Designoptimierung (42 %)
  • Yield-Optimierung: Verbesserte Prozesskontrolle und höhere Fertigungseffizienz (28 %).

Die gesamte Branche betrachtet KI zunehmend als Beschleuniger für F&E, als Motor für Qualität und Effizienz sowie als Differenzierungsfaktor für Produkte und Plattformen. Um das volle Potenzial auszuschöpfen, müssen Unternehmen KI allerdings über Datenplattformen, Fertigungssysteme und übergreifende Workflows hinweg integrieren.

Edge AI: Strategische Priorität mit hoher Zuversicht

Besonders das Thema Edge AI spielt in der Halbleiterindustrie eine strategische Rolle. 82 % der deutschen Befragten sind mit dem Konzept vertraut, global betrachtet sind es sogar 90 %. Zuversichtlich sind deutsche Unternehmen mit knapp 93 % dabei besonders bei der Frage, ob sie entsprechende Technologien erfolgreich einsetzen können. Viele Unternehmen verfolgen dabei hybride Bereitstellungsmodelle, indem sie intern entwickelte Lösungen mit externen Plattformen und strategischen Partnerschaften kombinieren. Auf diese Weise beschleunigen sie einerseits die Innovationen, behalten aber jederzeit die Kontrolle über kritische Systeme und geistiges Eigentum.

In Fertigungs-, Montage- und Testumgebungen ermöglicht eine Inferenz, die nah an Maschinen und Produktionslinien ausgerichtet ist, geringere Latenzzeiten, schützt proprietäres IP und erlaubt Echtzeitsteuerung. Mit wachsender Verbreitung prägen nicht nur Leistungsanforderungen die Edge-AI-Strategien, sondern auch Fragen der Daten-Governance, Sicherheit, Souveränität sowie die Balance zwischen interner Expertise und Partner-Ökosystemen.

Skalierung verläuft ungleichmäßig

Die Möglichkeiten, den vollen Mehrwert von KI zu realisieren, sind unterschiedlich ausgeprägt, allerdings geht eine Mehrheit aller Teilnehmenden davon aus, dass eine Skalierung Zeit benötigt und bislang nur begrenzten Nutzen bringt. Außerdem äußern Unternehmen ihre Besorgnis darüber, mit der hohen Dynamik der KI-Entwicklung kaum Schritt halten zu können.

Abwarten ist allerdings keine Option. Die Gesamtheit der Unternehmen schätzt, dass eine Untätigkeit bei KI- und Edge-Initiativen sie im Durchschnitt um 1,77 Jahre zurückwerfen würde. In einer Branche mit kurzen Entwicklungszyklen und hoher Kapitalintensität kann ein solcher Verzug die Produkt-Roadmaps, Kundenverpflichtungen und die Wettbewerbsposition spürbar beeinträchtigen.

Abstimmung, Integration und Fachkräftemangel als Hürden

Damit Unternehmen die identifizierten Potenziale ausschöpfen können, müssen sie zentrale Hürden überwinden. Für den deutschen Markt sind das den Ergebnissen nach in erster Linie:

  • Abstimmung im Top-Management (48 %): Fehlende Einigkeit im Führungsteam gilt als zentrale Barriere für eine KI-Adoption. Zwar berichtet eine Mehrheit von starker oder vollständiger strategischer Übereinstimmung, doch die Umsetzung in koordinierte Investitionen, klare Verantwortlichkeiten und messbare Ergebnisse bleibt schwierig.
  • Integrationskomplexität (38 %): Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten, KI in bestehende Engineering-Workflows, EDA-Umgebungen und Fertigungssysteme einzubetten. Die Integration in IP-sensitive und hochpräzise Prozesse erzeugt technische und Governance-Hürden.
  • Kompetenzlücken: Alle Befragten berichten von Engpässen bei technischen Fachkräften. Besonders betroffen sind Cybersecurity und Datenschutz (46 %), KI/ML (44 %) sowie Data Engineering und Analytics (40 %). Diese Defizite beeinträchtigen bereits die Performance, erhöhen den Margendruck, bremsen Innovationen und treiben Kosten.

„Halbleiterunternehmen erkennen, dass KI zur integrierten Infrastruktur in Design und Fertigung wird. Der entscheidende Unterschied liegt nun in der Umsetzung: Führung ausrichten, Kompetenzlücken schließen und sichere, skalierbare Edge-to-Cloud-Architekturen aufbauen, die KI von einer isolierten Fähigkeit zu einem nachhaltigen Wettbewerbsvorteil machen“, sagt Craig Melrose, Managing Partner Advanced Technologies bei HTEC.

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Die Veröffentlichung ist Teil der umfassenden globalen Studie von HTEC mit 1.529 Führungskräften aus den Vereinigten Staaten, dem Vereinigten Königreich, Deutschland, Spanien, Saudi-Arabien und den Vereinigten Arabischen Emiraten. Sie bietet einen Überblick darüber, wie Halbleiterunternehmen KI einführen, einsetzen und skalieren. Die gesamteStudie „The State of AI in the Semiconductor Industry 2025-2026“ sowie Grafiken liegen bei HTEC gegen Registrierung kostenlos zum Download bereit.

(sg)

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