Der KI-Friedhof wächst.
Was Ihr Betrieb daraus lernen sollte.

Rund 42 Prozent aller KI-Vorhaben werden von den Unternehmen, die sie gestartet haben, wieder eingestellt. Die Zahl stammt von S&P Global Market Intelligence und steht in einer Liste, die TechCrunch am 15. September 2026 veröffentlicht hat: ein laufend gepflegter Friedhof der KI-Produkte, die es nicht geschafft haben. Für Sie als Anwender ist die Liste wichtiger als jede Produktankündigung.

Denn Sie kaufen keine Technik, Sie kaufen ein Versprechen auf Fortbestand. Ein Werkzeug, das in zwei Jahren nicht mehr existiert, hat für einen Betrieb einen negativen Wert, egal wie gut es heute funktioniert. Die Umstellung kostet Zeit, die Daten sind unter Umständen weg, und der Prozess, der daran hing, steht.

Wer in den letzten anderthalb Jahren verschwunden ist

Die Liste ist lang, und sie reicht bis zu den größten Namen. OpenAI hat im Juli versucht, ChatGPT zu einer Sammel-App mit getrennten Bereichen für Chat, Programmieren und Arbeit umzubauen. Die Nutzer fanden die Oberfläche unübersichtlich, wenige Wochen später war die alte Version zurück. Der eigene Browser ChatGPT Atlas hielt keine zwölf Monate durch und wurde am 9. August eingestellt. Operator, der Agent, der im Auftrag des Nutzers im Netz unterwegs sein sollte, ist ebenfalls in ChatGPT aufgegangen. Und Sora, die Videoplattform, hat im März 2026 wegen hoher Betriebskosten und schwacher Nutzerbindung geschlossen.

Bei der Hardware sieht es nicht besser aus. Humane hatte 230 Millionen Dollar eingesammelt, um mit dem AI Pin das Smartphone zu ersetzen. Im Februar 2025 war Schluss, HP übernahm die Reste für 116 Millionen. Der Rabbit R1 verkaufte sich nach der Vorstellung auf der CES 2024 rund 100.000 Mal, bevor die Tests ihn als unfertig beschrieben. Apple musste den neuen Siri so oft verschieben, dass ein Vergleich über 250 Millionen Dollar wegen der Bewerbung des iPhone 16 fällig wurde. Und Microsofts Recall, die Funktion, die alle paar Sekunden den Bildschirm fotografiert, wurde nach dem Aufschrei um Datenschutz fast ein Jahr zurückgehalten und ist bis heute umstritten.

Drei Muster hinter den Abgängen

Liest man die Fälle nebeneinander, fallen die Gründe in drei Gruppen. Alle drei lassen sich vor einer Einführung erkennen, wenn man weiß, wonach man sucht.

1. Die Plattform frisst das Werkzeug

Relay, Huxe und Notion Mail sind nicht an schlechter Technik gescheitert. Sie haben eine Funktion gebaut, die ein größerer Anbieter später kostenlos in sein eigenes Produkt gelegt hat. Sobald Automatisierung in ChatGPT oder Gemini eingebaut ist, hat ein eigenständiges Werkzeug für dieselbe Aufgabe keinen Grund mehr zu existieren. Das Muster wiederholt sich seit zwei Jahren bei jeder Funktionswelle der großen Modelle.

Für Ihren Betrieb heißt das: Je näher ein Produkt an einer einzelnen Funktion eines Sprachmodells sitzt, desto wahrscheinlicher wird es überflüssig. Ein Werkzeug, das nur Mails zusammenfasst, steht auf dünnem Boden. Eines, das Ihre Prozesse, Ihre Daten und Ihre Freigaben kennt, nicht.

2. Kostenlos lässt sich nicht bezahlen

Figgs AI hatte über eine Million Nutzer und ist trotzdem geschlossen worden. Sora hatte die Marke OpenAI hinter sich und scheiterte an den Betriebskosten. Yupp ließ Nutzer 800 Modelle kostenlos vergleichen und fand nie ein Geschäftsmodell. Sprachmodelle kosten bei jeder Anfrage Rechenzeit, und wer das nicht auf den Nutzer umlegt, verbrennt Geld, bis der Geldgeber aussteigt.

Ein kostenloser Tarif ist deshalb kein Geschenk, sondern ein Hinweis auf die Restlaufzeit. Für einen Versuch ist das in Ordnung. Für einen Prozess, an dem Ihre Buchhaltung oder Ihre Terminvergabe hängt, ist es ein Risiko, das Sie nicht kontrollieren.

3. Das Versprechen war vor dem Produkt fertig

Humane, Rabbit, Siri und Recall haben eines gemeinsam: Die Bühne kam vor der Reife. Beim AI Pin folgte auf die Vorstellung eine Warnung vor Brandgefahr am Ladeetui. Beim Rabbit R1 lieferte der Verkaufserfolg keinen Hinweis auf die Qualität. Und bei Recall hat Microsoft erst nach dem öffentlichen Widerstand verstanden, dass ein durchsuchbares Archiv aller Bildschirminhalte samt Passwörtern und Kontodaten für viele Nutzer keine Funktion ist, sondern eine Bedrohung.

Der Recall-Fall ist für den Mittelstand der lehrreichste. Eine Funktion, die technisch beeindruckt und rechtlich nicht haltbar ist, wird eingestellt oder entschärft, und zwar nach der Einführung. Wer sie bis dahin in den Betrieb eingebaut hat, baut sie wieder aus.

Was ein Betrieb daraus für die Anbieterwahl ableiten sollte

Die gute Nachricht ist, dass Sie diese Liste nicht vorhersagen müssen. Es reicht, bei der Einführung so zu bauen, dass ein Abgang Sie nicht trifft. Vier Fragen leisten das.

• Was passiert mit meinen Daten, wenn der Anbieter morgen schließt? Ohne Auftragsverarbeitungsvertrag mit Löschzusage und ohne Exportfunktion haben Sie weder Zugriff noch Nachweis. Beides gehört in den Vertrag, bevor der erste Datensatz hochgeladen wird.
• Kann ich den Workflow mitnehmen? Ein Ablauf, der in einem offenen Format vorliegt und sich auf einem eigenen Server betreiben lässt, überlebt seinen Anbieter. Ein Ablauf, der nur in der Oberfläche eines Dienstes existiert, stirbt mit ihm. Genau das ist der Unterschied, den wir in n8n oder Zapier beschrieben haben, und Relay hat ihn diese Woche bestätigt.
• Ist das Sprachmodell austauschbar? Wer seine Prozesse direkt auf die Schnittstelle eines Modellanbieters programmiert, hängt an dessen Preis, dessen Bedingungen und dessen Fortbestand. Eine Zwischenschicht, die das Modell wechseln kann, kostet am Anfang wenig und spart später den Neubau.
• Wovon lebt der Anbieter? Wenn die Antwort „von Investoren" lautet und der Tarif kostenlos ist, wissen Sie, wie die Geschichte endet. Ein Preis, der die Rechenkosten deckt, ist ein besseres Zeichen als ein Gratis-Angebot.

Wann der eigene Server die ruhigere Antwort ist

Für allgemeine Büroarbeit reicht ein Anbieter mit ordentlichem Vertrag und Exportfunktion. Sobald aber Kernprozesse an der KI hängen, also Mandatsakten, Patientendaten, Konstruktionsunterlagen oder das gesammelte Wissen des Betriebs, verschiebt sich die Rechnung. Dann ist die Frage nicht mehr, ob der Anbieter gut ist, sondern ob Sie es sich leisten können, dass er verschwindet.

Ein Modell, das im eigenen Technikraum läuft, kann niemand von außen abschalten, umbenennen oder in eine Sammel-App falten. Die Daten bleiben, wo sie sind, und der Prozess läuft weiter, auch wenn morgen der nächste Name auf der Liste steht. Welche Betriebsformen es dafür gibt, haben wir in der Abgrenzung von Corporate LLM, Enterprise LLM und Private LLM beschrieben. Wie ein solches Gerät im Betrieb arbeitet, zeigt die Seite zur lokalen KI-Plattform.

Ehrlich dazu: Auch ein eigener Server ist kein Garant. Modelle veralten, Hardware muss gewartet werden, und jemand muss sich kümmern. Der Unterschied liegt darin, wer entscheidet, wann etwas endet. Bei der Liste oben war das nie der Anwender.

Häufige Fragen

Quelle für alle genannten Fälle und Zahlen: Lauren Forristal, „The AI graveyard: a running list of projects and startups that didn't make it", TechCrunch, 15. September 2026. Stand der Liste bei Abruf am 16. September 2026, TechCrunch führt sie laufend fort.