Alibaba Cloud-Studie: Asiatische Unternehmen beschleunigen die KI-Einführung, benötigen jedoch sichere End-to-End-Lösungen

● 99 % der Befragten geben an, dass KI Priorität hat und die Investitionen in KI-Produkte steigen
● Die höchsten geplanten Investitionen entfallen auf die Basisinfrastruktur: 69 % erwarten bei den IaaS-Ausgaben ein Wachstum von mehr als 20 %, gefolgt von 61 % bei PaaS und 58 % bei MaaS

Hangzhou, China, 23. Juli 2026 – Ein von Alibaba Cloud, einem weltweit führenden Anbieter von KI-Infrastruktur und dem technologischen Rückgrat der Alibaba Group, in Auftrag gegebener Umfragebericht mit dem Titel „The AI Business Application Readiness and Accessibility Survey“ zeigt eine nahezu flächendeckende Begeisterung für KI unter asiatischen Unternehmen. 90 % der Befragten geben an, dass ihr Unternehmen der Einführung von KI optimistisch gegenübersteht.

Diese Zuversicht schlägt sich in konkreten Ausgabenplänen nieder: 95 % der befragten Unternehmen wollen ihre Investitionen in KI-Produkte erhöhen, wobei mehr als die Hälfte plant, die Budgets für Infrastruktur (IaaS), Plattformtools (PaaS) und Modelldienste (MaaS) um mehr als 20 % zu steigern. Da KI innerhalb und außerhalb von Vorstandsetagen weiterhin im Mittelpunkt der Diskussion steht, planen 58 % ein Wachstum der MaaS-Ausgaben von mehr als 20 %. MaaS ist im Vergleich zur Basisinfrastruktur ein relativ neues Konzept. Für Rechenleistung, Speicher und Netzwerke – den Bereich mit den höchsten geplanten Investitionen – erwarten 69 % ein Wachstum der IaaS-Ausgaben von mehr als 20 %, gefolgt von 61 %, die ein vergleichbares Wachstum bei PaaS planen.

Die fünf wichtigsten strategischen Ziele der KI-Einführung

Bei einem erheblichen Anteil der Befragten befindet sich KI bereits im Übergang von der Pilotphase zum Produktiveinsatz. Rund 75 % der asiatischen Unternehmen geben an, dass KI für ihre Geschäftsabläufe unverzichtbar geworden ist. Über alle Ebenen des Technologie-Stacks hinweg geben rund 90 % der Unternehmen an, bereits KI-Entwicklungstools (PaaS) und Modelle (MaaS) einzusetzen. Bemerkenswert ist, dass nur 1 % aller Befragten angibt, KI habe keine Priorität.

Über reine Kosteneinsparungen und Effizienzsteigerungen (63 %) hinaus zählen die Förderung von Innovationen und neuen Geschäftsmöglichkeiten (64 %) zu den wichtigsten strategischen Zielen der KI-Einführung, gefolgt von der Erschließung von Umsatzwachstumspotenzialen (48 %). Auch die Erlangung von Wettbewerbsvorteilen (45 %) und die Verbesserung des Kundenerlebnisses (43 %) gehören zu den fünf wichtigsten Zielen.

Auf funktionaler Ebene priorisieren Unternehmen Datenanalyse und Entscheidungsfindung (66 %), Kundenservice-Tools wie Chatbots (64 %), Marketing und Inhaltserstellung (58 %), Produktentwicklung einschließlich Programmierung (55 %) sowie HR-Prozesse (38 %).

Die Notwendigkeit einer Full-Stack-Agentic-Cloud

Die Studie unterstreicht die starke Nachfrage nach integrierten KI- und Cloud-Lösungen aus einem einzigen, durchgängigen Technologie-Stack. Bei der Auswahl von Anbietern für KI-Lösungen bevorzugen 45 % der Befragten vollständig integrierte KI- und Cloud-Angebote. 34 % setzen dagegen auf hybride Flexibilität mit Modellen, die in mehreren Clouds bereitgestellt werden können, und nur 16 % bevorzugen eigenständige KI-Modelle ohne gebündelte Cloud-Infrastruktur.

Integrierte KI- und Cloud-Architekturen sind häufig attraktiv, weil sie die Verwaltung und Sicherheit von Daten und Modellen zentralisieren, die Bereitstellung vereinfachen und Unternehmen durch nutzungsbasierte Abrechnungsmodelle eine transparentere Kostenkontrolle ermöglichen. Die Befragten heben hervor, dass integrierte Stacks ihnen helfen, Datenpipelines zu standardisieren, einheitliche Governance- und Sicherheitsrichtlinien anzuwenden und die Zeit bis zur Wertschöpfung bei KI-Initiativen zu verkürzen.

Hürden: Datenschutz, Kosten und Kompetenzlücken

Trotz großer Begeisterung und hoher Investitionen stehen Unternehmen bei der Skalierung von KI vor erheblichen Hürden. Datenschutz- und Sicherheitsbedenken werden von den Befragten als größte Herausforderung bewertet; 48 % nennen sie als eines der wichtigsten Hindernisse für eine breitere Einführung. An zweiter Stelle folgen hohe Implementierungskosten (42 %); 37 % nennen fehlendes internes Fachwissen als wesentliche Einschränkung.

Regulatorische und ethische Bedenken stellen ein weiteres erhebliches Hindernis dar. Insgesamt werden sie von 31 % der Befragten genannt; in stärker regulierten Bereichen wie Finanzdienstleistungen, Bildung und dem öffentlichen Sektor liegt dieser Anteil deutlich höher. Weitere Hürden sind Integrationsprobleme (28 %), die eingeschränkte Verfügbarkeit geeigneter Lösungen (23 %), ein unklarer ROI (22 %), fehlende überzeugende Business Cases (19 %) und Widerstand auf Managementebene (18 %).

Nachfrage nach branchenspezifischen End-to-End-Lösungen

Branchenübergreifend berichten die Befragten von einer hohen Verfügbarkeit einzelner KI-Produkte – im Durchschnitt geben 91 % an, dass KI-Lösungen in ihren Märkten verfügbar sind. Sie sehen jedoch eine Lücke bei umfassenden End-to-End-Lösungen, die branchenspezifische Szenarien abdecken und sich nahtlos in bestehende Systeme und Workflows integrieren lassen.

Die Studie ergab, dass sich der Unterstützungsbedarf auf drei Bereiche konzentriert: stärker individualisierte KI-Lösungen für branchenspezifische Anwendungsfälle (54 %), eine bessere Verfügbarkeit von Fachkräften und Kompetenzen (49 %) sowie leichter zugängliche und erschwinglichere Angebote (45 %). Unternehmen fordern außerdem erfolgreiche Fallstudien (42 %), Schulungen durch Anbieter (41 %) und eine stärkere Unterstützung durch Vorstand und Management (32 %), um großflächige Implementierungen zu ermöglichen und interne Rückendeckung zu sichern.

Bedeutung der Unterstützung lokaler Sprachen

Auch die Sprache erweist sich als entscheidender Erfolgsfaktor für die Zugänglichkeit von KI. In Märkten wie Japan, Südkorea, Indonesien und Thailand berichten Unternehmen, dass der Mangel an hochwertigen Modellen in den jeweiligen Landessprachen die Entwicklung bremst, obwohl immer mehr englisch- und chinesischsprachige Modelle verfügbar sind.

Die Umfragedaten zeigen, dass nur etwa die Hälfte der Befragten Englisch als primäre Sprache für KI-Lösungen auswählt; die übrigen entscheiden sich für Bahasa, Japanisch, Koreanisch, Thailändisch und andere lokale Sprachen. Produkte mit nativer Unterstützung mehrerer asiatischer Sprachen gewinnen daher Marktanteile. Die Qwen-Modelle von Alibaba Cloud sind insbesondere in Japan und Südkorea beliebt, da sie in den jeweiligen Landessprachen eine hohe Leistung erzielen und die neueste Qwen-Generation mehr als 200 Sprachen und Dialekte unterstützt.

Alibaba Cloud als Full-Stack-KI-Partner

Der Bericht ordnet diese Ergebnisse in die umfassendere KI- und Cloud-Strategie sowie die Investitionsroadmap von Alibaba Cloud ein. Die Alibaba Group hat angekündigt, innerhalb von drei Jahren mindestens 380 Milliarden RMB (rund 53 Milliarden USD) in den Ausbau der Cloud-Computing- und KI-Infrastruktur zu investieren. Dieser Betrag übersteigt ihre gesamten Ausgaben für KI und Cloud im vergangenen Jahrzehnt. Das Unternehmen bietet Full-Stack-Funktionen von der Basisinfrastruktur über Plattformen bis hin zu selbst entwickelten Modellen, darunter die Qwen-Sprachmodellfamilie sowie die Bild- und Videogenerierungsmodelle von Wan.

Dr. Feifei Li, Chief Technology Officer and President of International Business der Alibaba Cloud Intelligence Group, sagte: „Die Forschungsergebnisse bestätigen die Überzeugung von Alibaba Cloud, dass KI, die auf skalierbarer und sicherer Cloud-Infrastruktur sowie leistungsfähigen Modellen aufbaut, zur prägenden Technologieplattform des kommenden Jahrzehnts wird. Mit dem Eintritt in die Ära agentenbasierter KI verlagert sich unser Fokus von der effizienten Token-Erzeugung auf umsetzbare Ergebnisse. Durch den Aufbau einer umfassenden Agentic Cloud stellen wir die entscheidende Infrastruktur – etwa Runtime-Sandboxes und Orchestrierung – bereit, mit der Unternehmen die agentennativen Produkte von morgen nahtlos entwickeln können.“

Implikationen für globale Unternehmensentscheider

Für international tätige Unternehmen, die KI-Strategien in Asien und darüber hinaus bewerten, liefert die Studie drei zentrale Erkenntnisse.

● Die Nachfrage nach KI entwickelt sich rasch von bloßem Interesse zu konkretem Engagement. In zahlreichen Branchen sind bereits Budgets, Roadmaps und erste produktive Anwendungsfälle vorhanden.
● Eine erfolgreiche Einführung hängt von vertrauenswürdigen, integrierten KI- und Cloud-Partnern ab, die sichere, branchenspezifische End-to-End-Lösungen bereitstellen und Kunden zugleich bei Datenschutz-, Regulierungs- und Fachkräftefragen unterstützen können.
● Offene, mehrsprachige Ökosysteme, die eine starke Unterstützung lokaler Sprachen mit robuster Governance, leistungsfähigen Tools und Schulungen verbinden, werden entscheidend sein, um den vollen Wert von KI für unterschiedlich zusammengesetzte Belegschaften und Kundenkreise zu erschließen.

Über den Bericht

Alibaba Cloud beauftragte das unabhängige Marktforschungsunternehmen NielsenIQ (NIQ), Mitte 2025 insgesamt 1.000 IT-Entscheider zu befragen, die zu gleichen Teilen aus acht Märkten stammten: Hongkong, Indonesien, Japan, Malaysia, die Philippinen, Singapur, Südkorea und Thailand. Die Befragten stammen aus den Bereichen Internet und Technologie, Fertigung, professionelle Dienstleistungen, Finanzdienstleistungen, Einzelhandel, öffentlicher Sektor und weiteren Branchen. Die Mehrheit bekleidet Positionen auf Manager- oder Direktorsebene in Unternehmen vom Startup bis zum Großunternehmen. Der Bericht mit dem Titel „The AI Business Application Readiness and Accessibility Survey“ untersucht sowohl die Nachfrage nach KI-Lösungen als auch deren Zugänglichkeit und beleuchtet Ziele, Hürden und den erforderlichen Unterstützungsbedarf auf den Ebenen IaaS, PaaS und MaaS.

Über Alibaba Cloud

Alibaba Cloud (www.alibabacloud.com) ist ein weltweit führender Anbieter von Full-Stack-KI- und -Cloud-Lösungen. Das Unternehmen bietet ein umfassendes Portfolio flexibler, skalierbarer und sicherer Cloud-Services, das auf einer dreistufigen Architektur aus Infrastructure-as-a-Service (IaaS), Platform-as-a-Service (PaaS) und Model-as-a-Service (MaaS) basiert. Mit seinen Full-Stack-KI-Funktionen unterstützt Alibaba Cloud Unternehmen weltweit. Grundlage dafür ist Qwen (chinesisch: Qianwen), eine von Alibaba entwickelte Familie großer Sprachmodelle und multimodaler KI-Modelle. Die 2023 eingeführten Qwen-Modelle stehen Entwicklern weltweit als Open-Weight-Modelle über HuggingFace oder per API in Model Studio zur Verfügung, der zentralen KI-Entwicklungsplattform von Alibaba für Unternehmen, die Zugriff auf das gesamte Portfolio der Qwen-Basismodelle bietet.