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Markttrends und Einblicke

Steigende Workloads durch generative KI und gro?e Sprachmodelle

Generative KI-Workloads sind die st?rkste kurzfristige Kraft, die den Markt für heterogenes Computing antreibt, und veranlassen K?ufer, dichte Trainings-Beschleuniger mit Hardware zu kombinieren, die für hochvolumige Inferenz optimiert ist. Gro?e Sprachmodelle erzeugen Nachfrage nicht nur durch Modelltraining; sie verursachen auch eine dauerhafte Serving-Last, die Token-Durchsatz, Speicherzugriff und Latenzanforderungen lange nach Beginn der Bereitstellung erh?ht. Das macht Einzelprozessor-Strategien weniger praktikabel, da eine Architektur selten die beste Mischung aus Leistung, Auslastung und Energieeffizienz über den gesamten KI-Workflow hinweg liefert. Googles Einführung von TPU 8t und TPU 8i im April 2026 zeigte diesen Unterschied deutlich, wobei ein Design auf gro? angelegtes Training und das andere auf gleichzeitige Inferenz und geringere Netzwerklatenz ausgerichtet war.^{[1]Google Cloud, ?TPU 8t und TPU 8i Technischer Deep Dive,” Google Cloud Blog, cloud.google.com} Der Markt für heterogenes Computing wird daher von Plattformen gepr?gt, die verschiedene Beschleuniger-Profile integrieren k?nnen, und nicht allein von der reinen Chip-Geschwindigkeit. Anbieter, die Silizium, Verbindungen, Speicher und Software auf diese Anforderungen abstimmen k?nnen, rücken n?her an eine wiederkehrende Unternehmensadoption heran.

Wachsender Bedarf an Parallelverarbeitung beim KI-Training und bei der Inferenz

Der wachsende Bedarf an Parallelverarbeitung weitet die Rolle des Marktes für heterogenes Computing über hyperscale KI hinaus auf Simulation, Forschung, Finanzen und industrielles Computing aus. Diese Workloads sind zunehmend auf koordinierte Verarbeitung über CPUs, GPUs und spezialisierte Beschleuniger angewiesen, da keine einzelne Ger?teklasse jede Phase effizient bew?ltigt. Amazons Graviton5-Design, das 2026 mit einer 4-Chiplet-Struktur, 420 GB/s Inter-Chiplet-Bandbreite und verbesserter Inferenzleistung für maschinelles Lernen eingeführt wurde, zeigte, dass selbst CPU-Klasse-Produkte nun rund um paralleles KI-Verhalten neu gestaltet werden. Dasselbe Muster ist in der Software sichtbar, wo AMDs erste 3-GPU-heterogene Einreichung in MLPerf Inference 6.0 verdeutlichte, wie die Orchestrierung über verschiedene Prozessorressourcen hinweg zu einem direkten Leistungshebel werden kann. Akademische Arbeiten unterstützen diese Richtung ebenfalls, wobei in Scientific Reports ver?ffentlichte Forschungsergebnisse zeigen, dass lernbasierte Planung auf hybriden Cloud-Edge-Systemen die Servicequalit?t durch dynamische Zuordnung von Workloads zu verfügbarer Hardware verbessert. Infolgedessen bewegt sich der Markt für heterogenes Computing hin zu einer Optimierung auf Systemebene, bei der der Wert darin liegt, wie Prozessoren zusammenarbeiten, und nicht in isolierten Chip-Spezifikationen.

Ausbau souver?ner KI- und nationaler Recheninfrastruktur

Souver?ne KI-Programme schaffen eine zweite Nachfrages?ule für den Markt für heterogenes Computing, die nicht ausschlie?lich von privaten Unternehmensausgabenzyklen abh?ngt. Regierungen gehen nun von allgemeiner KI-Politik zu direkter Rechenkapazit?tsbeschaffung über, was dem Markt eine stabilere mehrj?hrige Pipeline für Server, Beschleuniger und zugeh?rige Software-Schichten verschafft. Kanada unternahm im April 2026 einen ?hnlichen Schritt und startete das KI-Souver?ne-Recheninfrastruktur-Programm zum Aufbau kanadischer KI-optimierter Hochleistungssysteme im Rahmen einer strukturierten nationalen Strategie. Diese Schritte sind bedeutsam, weil sie die Nachfrage nach heterogenen Systemen in Forschung, ?ffentlicher Verwaltung und strategischer Infrastruktur unterstützen, selbst wenn die kommerziellen Ausgaben selektiver werden. Der Markt für heterogenes Computing gewinnt daher eine dauerhaftere Basis, wobei politische Rahmenbedingungen auch die Qualifizierung von Lieferketten, Lokalisierungspriorit?ten und langfristige Investitionszeitpl?ne pr?gen.

Wandel hin zu energieeffizienten Architekturen mit hoher Leistung pro Watt

Energieeffizienz ist zu einem zentralen Kaufkriterium im Markt für heterogenes Computing geworden, da KI-Cluster nun so viel Strom verbrauchen, dass die Betriebskosten den Wert inkrementeller Geschwindigkeitsgewinne untergraben k?nnen. Dies verlagert Produkt-Roadmaps weg vom reinen Spitzendurchsatz hin zu Designs, die eine bessere Leistung innerhalb fester Strom-, Kühlungs- und Anlagenkapazit?ten liefern. NVIDIAs Vera-CPU-Plattform ist ein Beispiel dafür, wobei das Unternehmen eine h?here Dichte und eine st?rkere Leistung pro Watt im Vergleich zu x86-basierten Racks durch ein Design meldet, das auf KI-Fabrik-Workloads ausgerichtet ist. Intels 18A-P-Prozessergebnisse, die auf dem VLSI-Symposium 2026 vorgestellt wurden, wiesen in dieselbe Richtung, indem sie durch ?nderungen auf Transistor- und Stromversorgungsebene eine h?here Leistung bei gleicher Leistungsaufnahme oder eine geringere Leistungsaufnahme bei gleicher Leistung zeigten. Forschungsergebnisse in Nature Machine Intelligence zeigten auch, dass gemeinsames Algorithmus-Hardware-Design den Durchsatz deutlich steigern und gleichzeitig die Energieeffizienz um mehr als das 5-Fache verbessern kann, was die Bedeutung einer engen Hardware-Software-Kopplung unterstreicht. Für den Markt für heterogenes Computing bedeutet das, dass Effizienzführerschaft zu einer Voraussetzung für den Einsatz in gro?en Anlagen wird, und nicht nur zu einem Merkmal für bessere Margen.

Hohe Kapitalintensit?t für Design und Validierung heterogener Systeme

Hohe Kapitalintensit?t bleibt eine wesentliche Bremse für den Markt für heterogenes Computing, da Mehrprozessorsysteme weit mehr Validierungsarbeit erfordern als Einzelarchitektur-Bereitstellungen. Kostendruck entsteht in jeder Phase, einschlie?lich Siliziumdesign, Platinen-Entwicklung, Verbindungsoptimierung, Speicherintegration, Software-Kompatibilit?tstests und Systemqualifizierung. Diese Last trifft mittelgro?e Unternehmen und Betreiber in Schwellenm?rkten am h?rtesten, die Entwicklungskosten nicht über sehr gro?e, stabile Rechenvolumina verteilen k?nnen. Das Ergebnis ist ein Markt, bei dem die Adoption sich unter Hyperscalern, gro?en Unternehmen und ?ffentlichen Institutionen konzentrieren kann, die eine klarere Workload-Sichtbarkeit und st?rkere Bilanzen haben. Anforderungen an fortschrittliches Packaging fügen eine weitere Kosten- und Ausführungsrisikoschicht hinzu, was die Anzahl der Lieferanten einschr?nkt, die eine produktionsskalierte Bereitstellung unterstützen k?nnen.

Mangel an Talenten für Parallelprogrammierung und Hardware-Software-Co-Design

Talentmangel begrenzt auch das Tempo des Marktes für heterogenes Computing, da eine effektive Bereitstellung von Ingenieuren abh?ngt, die gleichzeitig über Prozessoren, Software-Frameworks und Speicherhierarchien hinweg arbeiten k?nnen. Die Herausforderung geht über grundlegende Beschleuniger-Programmierung hinaus, da Teams auch Workloads profilieren, Aufgaben über Hardware-Typen hinweg zuweisen und Datenbewegungen unter realen Betriebsbedingungen optimieren müssen. Wenn dieses Talent fehlt, ist installierte Hardware schwerer effektiv zu nutzen, Auslastungsraten bleiben niedriger und die Kapitalrendite wird für den n?chsten Beschaffungszyklus weniger überzeugend. Anbieter, die die Orchestrierung vereinfachen und st?rkere Schulungspipelines aufbauen, werden wahrscheinlich weniger Adoptionsverz?gerungen erleben als solche, die sich ausschlie?lich auf Hardware-Benchmarks verlassen.

*Unsere Prognosen behandeln die Auswirkungen von Treibern und Einschr?nkungen als richtungsweisend und nicht additiv. Die Wirkungsprognosen berücksichtigen Basiswachstum, Mischungseffekte und Wechselwirkungen zwischen Variablen.

Segmentanalyse

Hardware machte im Jahr 2025 58,41 % des Marktes für heterogenes Computing aus, was unterstreicht, wie stark die aktuellen Ausgaben noch auf Beschleunigerk?ufe, Server, Speicher und unterstützende Infrastruktur ausgerichtet sind. Der gr??te kurzfristige Umsatzpool blieb an die GPU-intensive Rechenzentrumsexpansion gebunden, wo K?ufer weiterhin den Zugang zu Rechenkapazit?t priorisierten, bevor sie sich auf eine vollst?ndige Software-Standardisierung konzentrierten. Dieses Ausgabenmuster spiegelte auch das Timing wider, da gro?e Hardware-Rollouts schneller kommerzielle Skalierung erreichten, als Orchestrierungs- und Planungssoftware über breite Unternehmensumgebungen hinweg monetarisiert werden konnte. Der Markt für heterogenes Computing trat daher in das Jahr 2026 ein, wobei Hardware noch den gr??ten Anteil am anerkannten Wert trug, obwohl die langfristige Differenzierung h?her im Stack stattfindet.

GPU-, FPGA-, ASIC- und CPU-Produkte erweiterten alle ihre installierte Basis, aber GPUs lieferten den gr??ten absoluten Umsatzbeitrag, da sie sowohl für Training als auch für viele Inferenzaufgaben zentral blieben. AMDs Instinct MI430X, der für wissenschaftliche und KI-Workloads mit 432 GB HBM4-Speicher und 19,6 TB/s Bandbreite vorgestellt wurde, veranschaulichte, wie Hardware-Lieferanten versuchen, ihre Rolle gleichzeitig in Forschung und kommerzielle KI auszuweiten.^{[2]Advanced Micro Devices, Inc., ?AMD Instinct MI430X treibt die n?chste Welle von KI und Wissenschaft an,” AMD, amd.com} Software wird voraussichtlich von 2026 bis 2031 mit einer CAGR von 23,16 % wachsen, was sie zur am schnellsten wachsenden Komponente macht und auf zunehmenden Wert in Orchestrierungs-Frameworks, Schedulern, Abstraktionsschichten und Speicherverwaltungstools hinweist. Dienstleistungen bleiben wichtig, da viele Kunden noch Integrationsunterstützung ben?tigen, um gemischte Umgebungen mit weniger Bereitstellungsfehlern zu betreiben. Innerhalb der Branche für heterogenes Computing deutet diese Mischung darauf hin, dass Hardware noch der Einstiegspunkt für Ausgaben ist, w?hrend Software und Dienstleistungen zum Hauptweg für wiederkehrende Einnahmen und engere Kundenbindung werden.

On-Premises machte im Jahr 2025 50,48 % des Marktes für heterogenes Computing aus, was unterstreicht, dass lokale Infrastruktur trotz hoher Cloud-Investitionen die gr??te Bereitstellungsbasis blieb. Diese Position spiegelte den installierten Bestand an unternehmenseigenen GPU-Clustern, Universit?tssystemen und nationalen Laborumgebungen wider, die bereits mehrere Jahre Kapitalausgaben absorbiert hatten. Das Segment profitierte auch von praktischen Einschr?nkungen, da Echtzeit-Inferenz-Workloads oft eine geringere Latenz erfordern, als entfernte Cloud-Regionen konsistent liefern k?nnen. Anforderungen an die Datenkontrolle unterstützten die lokale Bereitstellung zus?tzlich, insbesondere in Finanz-, Gesundheits- und Regierungsumgebungen, wo Modellgewichte, Trainingsdaten und sensible Ausgaben strengeren Handhabungsregeln unterliegen.

Cloud wird bis 2031 voraussichtlich mit einer CAGR von 22,78 % wachsen, was sie zum am schnellsten wachsenden Bereitstellungsmodus im Markt für heterogenes Computing macht. Dieses Wachstum wird durch Hyperscaler-Investitionen in gemischte GPU- und ASIC-Umgebungen angetrieben, die es Kunden erm?glichen, auf spezialisierte Prozessoren ohne Vorabkapitalverpflichtungen zuzugreifen. Hybride Bereitstellung expandiert über diesen Trend hinaus, da Unternehmen Workloads basierend auf Latenz-, Compliance- und Kostenbedingungen zwischen lokalen und Cloud-Ressourcen routen, anstatt eine Umgebung für jede Aufgabe zu verwenden. Das Nebeneinander einer führenden On-Premises-Basis und eines schneller wachsenden Cloud-Segments deutet darauf hin, dass der Markt für heterogenes Computing keinem einseitigen Migrationspfad folgt. Stattdessen wird die Workload-Platzierung selektiver, was die Nachfrage nach Bereitstellungsflexibilit?t in der gesamten Branche für heterogenes Computing aufrechterh?lt.

GPU hielt im Jahr 2025 einen Marktanteil von 35,42 % im Markt für heterogenes Computing, was es unter den Prozessorkategorien an der Spitze hielt, da es noch immer die st?rkste Balance aus Programmierbarkeit, ?kosystemtiefe und Trainingsleistung bot. Diese Führungsposition blieb in Umgebungen wichtig, in denen K?ufer eine Beschleunigerklasse wollten, die sowohl etablierte KI-Workflows als auch neuere Inferenzanforderungen unterstützen kann, ohne eine vollst?ndige Neugestaltung von Tools und Betriebspraktiken. NVIDIAs Vera Rubin-Plattform, die im Juni 2026 mit eng verknüpften Rubin-GPUs und Vera-CPUs angekündigt wurde, zeigte, wie GPU-zentrierte Systeme auch tiefer in wissenschaftliches Computing und komplexe Simulationsanwendungsf?lle gedrückt werden. CPUs, FPGAs und DSPs füllten weiterhin spezialisierte Rollen in Orchestrierung, rekonfigurierbarer Verarbeitung und Echtzeit-Signalverarbeitung aus, was die Prozessordiversit?t im Markt für heterogenes Computing zentral h?lt, anstatt sie zu marginalisieren.

ASIC wird bis 2031 voraussichtlich mit einer CAGR von 22,54 % wachsen, was es zum am schnellsten wachsenden Prozessortyp macht, da Hyperscaler weiterhin in zweckgebundenes Inferenz-Silizium investieren. Der Reiz ist in Produktions-Serving-Umgebungen klar, wo hochvolumige Inferenz bessere Kosten pro Token, engere Leistungssteuerung und workload-spezifische Abstimmung belohnt. Das Wachstum bei ASICs verdr?ngt die Rolle von GPUs nicht gleichm??ig, da Training und explorative Entwicklung noch breite Programmierbarkeit bevorzugen, w?hrend stetige Inferenz dediziertes Silizium rechtfertigen kann. Samsungs Lieferung des ersten kommerziellen HBM4-Stacks auf einem 4-nm-Basis-Die im Februar 2026 unterstrich, wie Speicher- und Packaging-Fortschritte für die n?chste Welle der Beschleuniger-Leistung entscheidend werden. Für den Markt für heterogenes Computing wird die Prozesserlandschaft vielschichtiger, wobei GPUs eine strukturelle Führung behalten, w?hrend benutzerdefiniertes Silizium in klar definierten Bereitstellungsf?llen schneller expandiert.

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen machten im Jahr 2025 29,53 % des Marktes für heterogenes Computing aus, was sie zur gr??ten Anwendung und zur st?rksten Quelle der aktuellen Nachfrage macht. Dieser Anteil spiegelte das Ausma? der Ausgaben hinter dem gro? angelegten Modelltraining und die laufende Infrastrukturlast wider, die entsteht, wenn diese Modelle in die Produktionsinferenz übergehen. Das Segment wird bis 2031 voraussichtlich mit einer CAGR von 22,69 % wachsen, sodass dieselbe Anwendung, die den Markt im Jahr 2025 anführte, auch voraussichtlich der am schnellsten wachsende gro?e Anwendungsfall im Prognosezeitraum bleibt. Diese Kontinuit?t ist wichtig, da sie Produkt-Roadmaps, Kanalinvestitionen und Plattformwettbewerb auf KI-Serving, Modellentwicklung und Datenbewegung konzentriert, anstatt auf eine rotierende Mischung nicht verwandter Workloads.

Rechenzentrum und Cloud-Computing blieben die n?chste wichtige Anwendungsgruppe, unterstützt durch Hyperscaler-Kapazit?tsaufbau, der kommerzielle KI-Dienste untermauert. Wissenschaftliche Simulation und Modellierung bildeten einen separaten Nachfragepool, in dem speicherintensive Beschleuniger, CPUs und FP64-f?hige Systeme für Klima-, Material- und Biowissenschafts-Workloads wichtig blieben. Edge-Computing gewinnt auch im Markt für heterogenes Computing an Bedeutung, da Organisationen nach latenzarmer Inferenz am Verwendungsort suchen, anstatt jeden Workload zurück zur zentralisierten Infrastruktur zu routen. Forschungsergebnisse in Discover Computing berichteten von einer End-to-End-Latenz von 39 bis 52 Millisekunden mit 48 % Bandbreiteneinsparungen in einem latenzarmen intelligenten Edge-Design, was den Fall für eine st?rker verteilte Beschleuniger-Bereitstellung unterstützt. Automobil- und autonome Systeme expandieren parallel, da h?here Autonomiestufen eine gemischte Sensorverarbeitung über mehrere spezialisierte Rechenbl?cke hinweg erfordern, was die Anwendungsvielfalt breit h?lt, selbst wenn KI und maschinelles Lernen dominant bleiben.

Unternehmen machten im Jahr 2025 41,57 % des Marktanteils im Markt für heterogenes Computing aus und hatten damit die gr??te Endnutzerposition. Ihre Führung resultierte aus dem Umfang und der Breite der KI-Infrastrukturprogramme in Hyperscale-Cloud, Finanzen, Gesundheitswesen und industriellen Betrieben, wo Computing nun Produktions-Workflows statt experimenteller Pilotprojekte unterstützt. Unternehmensk?ufe bevorzugen auch integrierte Plattformen, die den Entwicklungsaufwand reduzieren, was Lieferanten begünstigt, die Silizium, Software, Dienstleistungen und Support unter einem einzigen Betriebsmodell kombinieren k?nnen. Das machte Zuverl?ssigkeit, ?kosystemtiefe und Bereitstellungseinfachheit in vielen Kaufentscheidungen im Markt für heterogenes Computing fast genauso wichtig wie reine Beschleuniger-Spezifikationen.

Der Regierungs- und ?ffentliche Sektor wird bis 2031 voraussichtlich mit einer CAGR von 22,91 % wachsen, was ihn zur am schnellsten wachsenden Endnutzergruppe macht. Dieser Anstieg ist direkt mit souver?nen KI-Programmen, nationalen Computing-Strategien und ?ffentlichen Investitionen in Forschungs- und Verteidigungsinfrastruktur verbunden, die lokale Kontrolle über fortschrittliche Rechenressourcen erfordern. Forschungsinstitute und Hochschulen blieben wichtig, da sie oft frühzeitig Designs der n?chsten Generation für heterogenes Computing übernehmen, insbesondere wenn diese Systeme sowohl wissenschaftliche Simulation als auch KI-Forschung unterstützen. Telekommunikations- und Netzwerkbetreiber dringen auch tiefer in den Markt für heterogenes Computing vor, da sie KI auf Netzwerkoptimierung, 5G-Kernverarbeitung und latenzarme Dienste anwenden. NVIDIAs KI-Grid-Referenzdesign, das auf der GTC 2026 vorgestellt wurde, spiegelte diese Richtung wider, indem es auf verteilte Intelligenz und koordiniertes Computing über verschiedene Infrastrukturschichten hinweg abzielte.

Geografische Analyse

Markt für heterogenes Computing in Nordamerika

Nordamerika hielt im Jahr 2025 einen Anteil von 40,83 % am Markt für heterogenes Computing, und diese Führungsposition beruhte auf der hohen Konzentration von Hyperscale-Rechenzentren, fortschrittlichen KI-Entwicklern und verteidigungsbezogenen Computing-Programmen. Die Vereinigten Staaten blieben der Kern dieser Position, da ihre politische Haltung und kommerzielle Infrastruktur weiterhin den schnellen Aufbau von KI-Clustern und zugeh?riger Halbleiterkapazit?t unterstützten. Die im Januar 2025 erlassene Exekutivverordnung zur F?rderung der US-amerikanischen Führungsrolle in der KI-Infrastruktur zeigte, dass die Bundespolitik bereits Aufbaugeschwindigkeit, Versorgungssicherheit und Genehmigungsrichtlinien auf eine gro? angelegte Rechenkapazit?tserweiterung ausrichtete. Kanada st?rkte das regionale Bild im April 2026 durch die Einführung seines KI-Souver?nen-Recheninfrastrukturprogramms zur Unterstützung kanadischer KI-optimierter Hochleistungssysteme.^{[3]Regierung von Kanada, "Kanada startet nationale Initiative zum Aufbau gro? angelegter KI-Supercomputing-Kapazit?ten," Canada.ca, canada.ca} Im Markt für heterogenes Computing hielt diese Kombination aus privatem Ausma? und ?ffentlicher Unterstützung Nordamerika sowohl bei der installierten Kapazit?t als auch beim kurzfristigen Beschaffungsmomentum an der Spitze.

Markt für heterogenes Computing im asiatisch-pazifischen Raum

Der asiatisch-pazifische Raum wird voraussichtlich bis 2031 mit einer CAGR von 22,36 % wachsen und ist damit die am schnellsten wachsende Region im Markt für heterogenes Computing. Das Wachstum der Region wird durch staatliche Rechenprogramme, steigende inl?ndische Chip-Ambitionen und ihre zentrale Rolle in den Bereichen Speicher, Packaging und breiteren Halbleiter-Lieferketten unterstützt. Dies ist von Bedeutung, da viele der zentralen Schlüsseltechnologien für heterogene Systeme, einschlie?lich fortschrittlichem Packaging und Hochbandbreitenspeicher, in den Produktionsnetzwerken des asiatisch-pazifischen Raums konzentriert sind. Diese Konzentration kann die Bereitstellung für lokale K?ufer beschleunigen und gleichzeitig das regionale Wachstum an die globale Nachfrage nach Beschleunigern, Servern und unterstützenden Komponenten knüpfen. Es ist daher wahrscheinlich, dass der Markt für heterogenes Computing den asiatisch-pazifischen Raum sowohl als Nachfragezentrum als auch als angebotsseitiges Rückgrat für die künftige Systemskalierung st?rken wird.

Markt für heterogenes Computing in EMEA und 厂ü诲补尘别谤颈办补

Europa blieb ein wichtiger Teil des Marktes für heterogenes Computing, da ?ffentliche Politik und industrielle Modernisierung KI-Infrastruktur in mehr Sektoren vorantreiben. Der KI-Hardware-Plan des Vereinigten K?nigreichs vom Juni 2026 stach hervor, weil er Ausgaben für Rechenkapazit?ten mit der Unterstützung inl?ndischer Chip-Unternehmen und der Entwicklung technischer F?higkeiten verband. 厂ü诲补尘别谤颈办补 sowie der Nahe Osten und Afrika befanden sich im Jahr 2026 noch in einer früheren Phase, doch die Marktentwicklung verbesserte sich dort weiterhin, da Regierungen und Institutionen souver?ne Rechenkapazit?ten und lokale KI-Infrastrukturbedürfnisse evaluierten. Diese Regionen sehen sich mit h?heren Hürden in Bezug auf Kapitalintensit?t, Energiesysteme und Verfügbarkeit von Ingenieuren konfrontiert, was bedeutet, dass die Einführung eher schrittweise als im gleichen Tempo wie in Nordamerika oder dem asiatisch-pazifischen Raum verlaufen dürfte. Dennoch hat der Markt für heterogenes Computing in diesen Regionen Potenzial zur Vertiefung, wenn ?ffentliche Programme, Telekommunikationsmodernisierung und der Einsatz von KI in Unternehmen besser koordiniert werden.