Fünf Universitäten mit reger KI-Forschung nach Zahl bemerkenswerter KI-Modelle: Stanford und CMU liegen mit jeweils 25 gleichauf

Der von Stanford HAI an der Stanford University zusammengestellte AI Index 2025 erfasst die Zahl bemerkenswerter KI-Modelle, die zwischen 2014 und 2024 veröffentlicht wurden, aufgeschlüsselt nach Institutionen. Unter den Universitäten lagen 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.

Dieser Artikel nimmt diese Zahlen zum Anlass, fünf Universitäten mit besonders reger KI-Forschung näher zu betrachten.

Die Zahl der Modelle ist kein Maßstab für die Wahl einer Universität

„An welcher Universität sollte man KI studieren?“ Diese Frage beschäftigt sowohl Studierende, die ihre berufliche Zukunft planen, als auch Fachleute, die Talente einstellen oder Partner für gemeinsame Forschungsprojekte suchen. Doch leicht verfügbare Zahlen bergen Fallstricke.

Die Zahl bemerkenswerter KI-Modelle, die wir hier heranziehen, gibt an, wie viele Modelle aus der Forschung hervorgegangen sind, die besondere Aufmerksamkeit erregt haben. Sie sagt weder aus, wie viele Studierende KI als Hauptfach belegen, noch wie gut das Lehrangebot ist. Statt als Rangliste sollte man sie eher als Ausgangspunkt betrachten, um die Dynamik der Forschung an den einzelnen Universitäten einzuschätzen.

Stanford und CMU liegen gemeinsam an der Spitze

Mit jeweils 25 Modellen liegen die Stanford University und die CMU unter den Universitäten vorn. In den elf Jahren von 2014 bis 2024 brachten beide Hochschulen jeweils 25 bemerkenswerte Modelle hervor.

Stanford überwindet die Grenzen der Fachbereiche

Wenn es um Stanford geht, darf das 2019 gegründete Stanford HAI nicht fehlen. Unter dem Leitgedanken, KI aus einer menschenzentrierten Perspektive neu zu betrachten, ist es als interdisziplinäre Organisation positioniert, die über mehrere Fakultäten hinweg forscht.

KI ist längst kein Fachgebiet mehr, das sich auf die Informatik beschränkt. Angesichts der zunehmenden Berührungspunkte mit Medizin, Recht, Wirtschaft und Ethik entspricht es dem Zeitgeist, von vornherein nicht an den Grenzen der Fakultäten Halt zu machen.

CMU liegt gleichauf

Auch die CMU kommt auf 25 Modelle und liegt damit bei der Zahl der Modelle mit Stanford gleichauf. Dass beide dieselbe Zahl erreichen, zeigt auch, dass sich die Zentren der KI-Forschung nicht auf eine einzige Universität konzentrieren.

Der Gleichstand bei den Zahlen bedeutet wohl weniger, dass ein klarer Sieger fehlt, als vielmehr, dass zwei Universitäten mit unterschiedlichen Ausrichtungen parallel erfolgreich sind.

Tsinghua und Berkeley folgen mit jeweils 22

Es 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.

Interessant an dieser Rangfolge ist, dass Universitäten aus den USA und China an der Spitze vertreten sind. Auch die Zahlen auf Universitätsebene machen deutlich, dass sich das Zentrum der KI-Forschung nicht auf ein einzelnes Land beschränkt. Wer nach einem Studienort im Ausland oder nach 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 bemerkenswerte KI-Modelle – verglichen mit den vier Spitzenuniversitäten eine eher bescheidene Zahl. Betrachtet man jedoch die Breite der Forschung, zeigt sich ein anderes Bild.

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

Manche machen mit einem einzigen großen Modell auf sich aufmerksam, andere verbreitern die Anwendungsfelder durch zahlreiche Forschungsgruppen. Die Bedeutung des zweiten Ansatzes lässt sich mit der bloßen Zahl der Modelle nicht vollständig erfassen.

Wie man über die Zahlen hinaus die richtige Wahl trifft

Vergleicht man die fünf Universitäten, beträgt der größte Unterschied bei der Zahl der Modelle gerade einmal zehn. Es könnte etwas voreilig sein, die Studienwahl auf dieser Differenz aufzubauen.

Entscheidend ist wohl, in welchem Bereich man KI einsetzen möchte. Wer den Austausch mit der Gesellschaft in den Mittelpunkt stellt, könnte eine Universität mit einer interdisziplinären Organisation bevorzugen; wer eine große Bandbreite an Anwendungsfeldern sucht, ein Institut mit vielen Forschungsgruppen. Wenn man die Zahlen als Ausgangspunkt nimmt und den Blick auf die Forschungsstrukturen richtet, erscheinen die Universitäten in einem anderen Licht.