Fünf Universitäten mit besonders reger KI-Forschung, gemessen an der Zahl bedeutender KI-Modelle: Stanford und CMU liegen mit jeweils 25 gleichauf

Der von Stanford HAI zusammengestellte AI Index 2025 erfasst die Zahl bedeutender KI-Modelle, die zwischen 2014 und 2024 veröffentlicht wurden, aufgeschlüsselt nach Institutionen. Unter den Universitäten liegen die Stanford University und die Carnegie Mellon University (CMU) mit jeweils 25 Modellen vorn, gefolgt von der Tsinghua-Universität und der University of California, Berkeley mit jeweils 22 sowie dem MIT mit 15.

In diesem Artikel werfen wir anhand dieser Zahlen einen Blick auf fünf Universitäten mit besonders reger KI-Forschung.

Die Zahl der Modelle ist keine Antwort auf die Frage, welche Universität die richtige ist

„An welcher Universität sollte man KI studieren?“ Diese Frage beschäftigt sowohl Studierende bei der Wahl ihres Studienwegs als auch Berufstätige, die Fachkräfte einstellen oder Partner für gemeinsame Forschungsprojekte suchen. Doch bei leicht zugänglichen Zahlen gibt es Fallstricke.

Die hier herangezogene Zahl bedeutender KI-Modelle gibt an, wie viele herausragende Modelle aus der Forschung hervorgegangen sind. Sie sagt weder aus, wie viele Studierende KI als Hauptfach belegen, noch wie gut die Lehre ist. Sinnvoller ist es, sie nicht als Ranking, sondern als Ausgangspunkt zu betrachten, um die Dynamik der Forschung an den einzelnen Universitäten einzuschätzen.

Stanford und CMU liegen gemeinsam an der Spitze

Mit jeweils 25 Modellen führen die Stanford University und die CMU unter den Universitäten die Rangliste an. In den elf Jahren von 2014 bis 2024 brachten beide Hochschulen jeweils 25 bedeutende Modelle hervor.

Stanford überwindet Fachgrenzen

Wer über Stanford spricht, kommt am 2019 gegründeten Stanford HAI nicht vorbei. Die interdisziplinäre Einrichtung ist unter dem Leitgedanken positioniert, KI aus einer menschenzentrierten Perspektive neu zu betrachten, und betreibt Forschung über mehrere Fakultäten hinweg.

KI ist längst kein Gebiet mehr, das sich allein auf die Informatik beschränkt. Angesichts der wachsenden Berührungspunkte mit Medizin, Recht, Wirtschaft und Ethik entspricht es dem Zeitgeist, die Forschung von Anfang an nicht an Fakultätsgrenzen auszurichten.

CMU liegt gleichauf

Auch die CMU kommt auf 25 Modelle und liegt damit bei dieser Kennzahl auf Augenhöhe mit Stanford. Der Gleichstand zeigt auch, dass sich das Zentrum der KI-Forschung nicht auf eine einzige Universität konzentriert.

Statt den Gleichstand als noch nicht entschiedenen Wettbewerb zu sehen, dürfte es der Realität eher entsprechen, wenn man ihn so versteht, dass zwei Universitäten mit unterschiedlichen Ausrichtungen parallel vorangehen.

Tsinghua und Berkeley folgen mit jeweils 22 Modellen

Dahinter folgen die Tsinghua-Universität in China und die University of California, Berkeley, in den USA mit jeweils 22 Modellen. Der Abstand zu Stanford und CMU beträgt nur drei Modelle.

Interessant an dieser Rangfolge ist, dass Universitäten aus den USA und China unter den Spitzenreitern vertreten sind. Auch die Zahlen auf Universitätsebene zeigen, dass sich die KI-Forschung nicht auf ein einzelnes Land beschränkt. Wer nach einem Studienaufenthalt im Ausland oder Partnern für gemeinsame Forschungsprojekte sucht, sollte den Blick über Länder und Regionen hinweg weiten.

Beim MIT lohnt sich ein Blick auf die Breite der Forschung

Das MIT kommt auf 15 bedeutende KI-Modelle und liegt damit deutlich hinter den vier Spitzenuniversitäten. Ein Blick auf die Breite der Forschung zeigt jedoch ein anderes Bild.

Auf der offiziellen Website des Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) des MIT sind im Bereich KI und maschinelles Lernen 68 Projekte, 27 Forschungsgruppen und 111 Personen aufgeführt. Zu den Schwerpunkten zählt auch die Anwendung maschinellen Lernens in Bereichen wie Robotik, Medizin und Sprachverarbeitung.

Man kann mit einem einzelnen großen Modell Aufmerksamkeit erregen – oder mit zahlreichen Forschungsgruppen die Anwendungsbereiche erweitern. Die Breite des zweiten Ansatzes lässt sich mit der Zahl der Modelle allein nicht vollständig erfassen.

Wie man über die Zahlen hinaus eine Wahl trifft

Vergleicht man die fünf Universitäten, beträgt der größte Unterschied bei der Zahl der Modelle zehn. Die Studienwahl allein auf diesen Unterschied zu stützen, wäre vielleicht etwas voreilig.

Entscheidend dürfte sein, in welchem Bereich man KI einsetzen möchte. Wer Wert auf den Austausch mit der Gesellschaft legt, kann sich Universitäten mit interdisziplinären Einrichtungen ansehen; wer ein breites Spektrum an Anwendungsfeldern sucht, kann sich an Instituten mit vielen Forschungsgruppen orientieren. Wenn man die Zahlen als Ausgangspunkt nimmt und den Blick auf die Forschungsstrukturen richtet, erscheinen die Universitäten in einem anderen Licht.