Live· vor 38 Min.

Sutskever−9125.↓1
Huang−463.↓1
Leskovec+2975.↑2
Weil+2519.↑2
Taylor+2496.↑1
Przegalińska−2073.
Delangue+1940.↑1
Lambert−1956.
Lemos+1658.
Pineau+1599.
Labonne+1461.↑2
Suleyman−146.
Say−1428.
Narayanan−1491.
Lee−1042.
Chaumond−1038.
Jin+931.
Chollet+726.↑1
Fiesler+748.
Wang+629.
Hoffman+624.↑1
Mostaque−659.
Lin−667.
Dohmke+592.
Ávila Arias−595.
Robinson+58.
Tsai−477.↓1
Milanfar+586.
Steinberger+416.
Yudkowsky+484.
Tegmark+378.
Huet−360.
Li+239.
Masad−29.
Amodei+235.
Truell+230.
Wolf−243.
Brunton+247.
O+287.
Bengio+149.
Mollick+123.
Hinton+137.
Verdon+164.
Brockman+114.
Mensch+115.
Leike+185.
Kendall+193.
Ghodsi+113.
Legg+154.

Sutskever−9125.↓1
Huang−463.↓1
Leskovec+2975.↑2
Weil+2519.↑2
Taylor+2496.↑1
Przegalińska−2073.
Delangue+1940.↑1
Lambert−1956.
Lemos+1658.
Pineau+1599.
Labonne+1461.↑2
Suleyman−146.
Say−1428.
Narayanan−1491.
Lee−1042.
Chaumond−1038.
Jin+931.
Chollet+726.↑1
Fiesler+748.
Wang+629.
Hoffman+624.↑1
Mostaque−659.
Lin−667.
Dohmke+592.
Ávila Arias−595.
Robinson+58.
Tsai−477.↓1
Milanfar+586.
Steinberger+416.
Yudkowsky+484.
Tegmark+378.
Huet−360.
Li+239.
Masad−29.
Amodei+235.
Truell+230.
Wolf−243.
Brunton+247.
O+287.
Bengio+149.
Mollick+123.
Hinton+137.
Verdon+164.
Brockman+114.
Mensch+115.
Leike+185.
Kendall+193.
Ghodsi+113.
Legg+154.

Top 100 der einflussreichsten Personen in der KI (Ranking 2026)

Bewegungen des Tages

Altman bleibt auf Platz 1, 62 Punkte vor Ng. Chappaz verzeichnet das größte Plus über 30 Tage, mit +612.

Aktualisiert am 26.10.2026, 18:13 CET

Wer sind die einflussreichsten Personen in der KI? Stand 25. Okt. 2026 bilden Sam Altman, Andrew Ng, Jensen Huang, Aravind Srinivas und Demis Hassabis die Top 5. Das Ranking „Top 100 KI“ des Favikon Index bewertet jeden Tag Gründer, Forschende und Führungskräfte der KI nach ihrem Online-Einfluss auf TikTok, Instagram, YouTube, X und LinkedIn. Weitere Rankings: Top 100 CEOs, Top 200 B2B-Creator und Top 100 KI Frankreich.

Top 100 KI: das vollständige Ranking

Das Ranking

Gründer, Forschende und Führungskräfte der KI, gerankt nach Favikon-Einfluss-Score.

#	Person	Follower ↓	7 T	30 T	Reaktionen ××
1=	SAAltmanSam AltmanOpenAI OpenAI	6,5 Mio.	+12.097	+128.534	4,7×
2=	MKKriegerMike KriegerAnthropic Anthropic	5,1 Mio.	−1105	−2870	0,7×
3=	ANNgAndrew NgDeepLearning.AI DeepLearning.AI	4,9 Mio.	+15.974	+71.897	—
4=	AKKarpathyAndrej KarpathyEureka Labs Eureka Labs	4,4 Mio.	+42.343	—	33,7×
5=	JCCarmackJohn CarmackKeen Tech Keen Tech	4,2 Mio.	—	—	1,3×
6=	RHHoffmanReid HoffmanLinkedIn LinkedIn	4 Mio.	+1202	+19.665	0,3×
7=	JHHuangJensen HuangNVIDIA NVIDIA	3,3 Mio.	+79.801	+367.144	45,1×
8=	KFLeeKai-Fu Lee01.AI 01.AI	2,3 Mio.	—	—	0,2×
9=	DHHassabisDemis HassabisGoogle DeepMind Google DeepMind	2 Mio.	—	—	2,8×
10=	MSSuleymanMustafa SuleymanMicrosoft AI Microsoft AI	1,8 Mio.	+1494	+65.455	2,0×
11=	YLLeCunYann LeCunNYU NYU	1,5 Mio.	+3072	+15.716	—
12=	MMMuratiMira MuratiThinking Machines Thinking Machines	1,3 Mio.	+24	+24.742	—
13=	ASSrinivasAravind SrinivasPerplexity Perplexity	1,3 Mio.	+1615	+7964	—
14=	GBBrockmanGreg BrockmanOpenAI OpenAI	1,1 Mio.	+5125	+19.392	3,5×
15=	ISSutskeverIlya SutskeverSSISSI	1 Mio.	+2520	+30.035	—
16=	AWWangAlexandr WangMeta Meta	1 Mio.	+17.511	+144.517	2,8×
17=	CSSayCem SayBoğaziçi Boğaziçi	1 Mio.	—	—	0,6×
18=	SRRaschkaSebastian RaschkaIndependent Independent	904.914	+4817	+28.169	2,8×
19=	JFFanJim FanNVIDIA NVIDIA	864.313	+3572	+17.507	4,6×
20=	DAAmodeiDario AmodeiAnthropic Anthropic	860.153	+51.637	+51.637	—
21=	EMMollickEthan MollickWharton Wharton	849.908	+5725	+25.075	2,1×
22=	AMMasadAmjad MasadReplit Replit	794.986	+5726	+20.446	2,1×
23=	FCCholletFrançois CholletNdea Ndea	752.386	+3249	+17.654	2,6×
24=	GHHintonGeoffrey HintonU of Toronto U of Toronto	680.200	—	—	—
25=	PSSteinbergerPeter SteinbergerOpenAI OpenAI	652.627	—	+26.863	2,6×
26=	JDDeanJeff DeanGoogle Google	625.052	+3589	+16.819	6,1×
27=	SLBruntonSteven L. BruntonUW UW	619.474	—	+8159	0,3×
28=	NFFriedmanNat FriedmanMeta Meta	511.120	+641	+15.463	—
29=	LKKilpatrickLogan KilpatrickGoogle Google	489.350	+1521	+15.455	13,8×
30=	THHarrisTristan HarrisHumane Tech Humane Tech	459.750	+6396	+6396	1,0×
31=	AGGhodsiAli GhodsiDatabricks Databricks	425.408	+625	+9746	3,1×
32=	LRRobinsonLee RobinsonCursor Cursor	409.057	+5397	+15.648	23,0×
33=	RLLemosRonaldo LemosITS Rio ITS Rio	384.477	+1749	+4567	0,6×
34=	AMMenschArthur MenschMistral AI Mistral AI	367.734	+3949	+18.608	23,3×
35=	JCChaumondJulien ChaumondHugging Face Hugging Face	365.111	+678	+6768	1,2×
36=	SKKrishnanSriram KrishnanWhite House White House	358.263	+134	+1947	1,6×
37=	EMMostaqueEmad MostaqueStability AI Stability AI	352.679	+1290	+5454	0,5×
38=	CDDelangueClem DelangueHugging Face Hugging Face	350.663	+2428	+12.093	—
39=	BTTaylorBret TaylorSierra Sierra	336.273	+1658	+6214	2,2×
40=	TWWolfThomas WolfHugging Face Hugging Face	331.055	+1278	+4258	1,0×
41=	YJJinYuchen JinHyperbolic Hyperbolic	311.451	+4866	+14.325	3,8×
42=	GVVerdonGuillaume VerdonExtropic Extropic	310.396	+23.604	—	2,3×
43=	KWWeilKevin WeilOpenAI OpenAI	297.153	+3608	+4050	3,9×
44=	CFFieslerCasey FieslerCU Boulder CU Boulder	281.641	—	—	2,7×
45=	MTTruellMichael TruellCursor Cursor	260.434	+696	+6145	15,9×
46=	EYYudkowskyEliezer YudkowskyMIRI MIRI	258.841	+884	+3464	—
47=	JSSchmidhuberJürgen SchmidhuberKAUST KAUST	252.400	+923	+5624	0,9×
48=	FFLiFei-Fei LiStanford Stanford	239.024	+6093	+35.285	—
49=	NBBrownNoam BrownOpenAI OpenAI	217.483	—	—	12,1×
50=	MTTegmarkMax TegmarkMIT MIT	212.767	—	—	3,7×
51=	DAAmodeiDaniela AmodeiAnthropic Anthropic	206.207	+12.898	+39.320	—
52=	CTTaylorCarly TaylorDatabricks Databricks	194.226	+125	+847	—
53=	CCChappazClara ChappazFrench Gov French Gov	187.581	+23	+110	0,8×
54=	TDDohmkeThomas DohmkeGitHub GitHub	183.332	+102	+450	—
55=	JDDoganJaana DoganGoogle Google	170.645	—	—	1,7×
56=	NLLambertNathan LambertAi2 Ai2	163.078	+2135	+8251	3,3×
57=	LBBeyerLucas BeyerMeta Meta	158.258	—	+4597	1,1×
58=	COOCédric OMistral AI Mistral AI	156.782	—	—	0,5×
59=	YTTsaiYun-Ta TsaiTesla Tesla	155.736	—	—	3,4×
60=	JCClarkJack ClarkAnthropic Anthropic	154.571	+1813	+11.393	3,6×
61=	YBBengioYoshua BengioMila Mila	149.413	—	+13.930	—
62=	SBBubeckSébastien BubeckOpenAI OpenAI	148.292	—	—	—
63=	JLLeskovecJure LeskovecStanford Stanford	144.933	+130	+1698	3,4×
64=	PSSkalskiPiotr SkalskiRoboflow Roboflow	143.895	+22	+591	≤0,2×
65=	JLLeikeJan LeikeAnthropicAnthropic	143.027	—	—	—
66=	ANNarayananArvind NarayananPrinceton Princeton	132.688	+1046	+1271	2,4×
67=	JBHuangJia-Bin HuangUMD UMD	132.363	—	—	1,7×
68=	PMMilanfarPeyman MilanfarGoogle Google	130.033	—	—	2,0×
69=	CFFinnChelsea FinnStanford Stanford	129.253	—	—	6,4×
70=	PLLiangPercy LiangStanford Stanford	127.448	—	—	8,7×
71=	MLLabonneMaxime LabonneLiquid AI Liquid AI	119.965	+6169	—	1,7×
72=	APPrzegalińskaAleksandra PrzegalińskaKozminski Kozminski	119.200	+199	+295	1,3×
73=	TGGebruTimnit GebruDAIR Institute DAIR Institute	115.744	+886	+3613	—
74=	AAAskellAmanda AskellAnthropic Anthropic	114.649	—	—	8,3×
75=	SRRushSasha RushCornell Cornell	108.542	+1104	—	4,4×
76=	JPPachockiJakub PachockiOpenAI OpenAI	108.366	+2617	+3433	—
77=	NRRoggeNiels RoggeHugging Face Hugging Face	106.483	+478	+1128	0,9×
78=	SLLeggShane LeggGoogle DeepMind Google DeepMind	104.297	+1195	—	—
79=	MCChenMark ChenOpenAI OpenAI	100.141	—	—	4,1×
80=	JLLinJunyang LinAlibaba Qwen Alibaba Qwen	99.325	—	—	0,6×
81=	RHHuetRomain HuetOpenAI OpenAI	99.104	—	+5533	1,8×
82=	KCChoKyunghyun ChoNYU NYU	97.651	—	—	0,3×
83=	AGGomezAidan GomezCohere Cohere	95.956	—	—	2,1×
84=	DÁÁvila AriasDaniel Ávila AriasCodeGPT CodeGPT	87.768	+2098	—	1,1×
85=	JSSchulmanJohn SchulmanThinking Machines Thinking Machines	82.987	—	—	—
86=	SCChintalaSoumith ChintalaPyTorch PyTorch	81.976	—	+1428	—
87=	GGGerganovGeorgi Gerganovggml ggml	80.964	—	—	6,2×
88=	DHHanDaniel HanUnsloth AI Unsloth AI	79.194	+873	+2740	—
89=	SDDielemanSander DielemanGoogle DeepMind Google DeepMind	78.574	—	—	1,6×
90=	YMMatiasYossi MatiasGoogle Research Google Research	69.264	—	+3169	2,1×
91=	SDDouglasSholto DouglasAnthropic Anthropic	67.938	—	—	6,6×
92=	NNNandaNeel NandaGoogle DeepMind Google DeepMind	64.419	—	—	6,2×
93=	OPPatelOliver PatelAstraZeneca AstraZeneca	58.521	—	—	—
94=	PKKohliPushmeet KohliGoogle DeepMind Google DeepMind	57.465	+277	+3492	6,8×
95=	JPPineauJoelle PineauCohere Cohere	56.505	+1118	—	—
96=	JMMorrisJack MorrisIndependent Independent	53.791	−16	+116	25,4×
97=	DKKollerDaphne Kollerinsitro insitro	48.138	+3988	+4788	—
98=	AKKendallAlex KendallWayve Wayve	45.721	+347	+1708	—
99=	AVVahdatAmin VahdatGoogle Google	44.920	—	—	—
100=	YJJiaYangqing JiaNVIDIA NVIDIA	32.972	—	—	—

Reichweite vs. Reaktionen in der KI

Wer gesehen wird, wer Reaktionen auslöst

Nach oben: wie oft ihre Beiträge in 30 Tagen gesehen wurden. Nach rechts: wie viele Reaktionen sie auslösen, verglichen mit einem gleich großen Konto.

Reaktionen vs. gleich großes Konto →

Favikon-Score v3 · Stand 24. Okt. 2026 · 2× = doppelt so viele Reaktionen (Likes, Kommentare, Shares) wie ein gleich großes Konto auf denselben Netzwerken und im selben Land · Beiträge unter 48 Std. ausgeschlossen · 29 Personen nicht angezeigt (weniger als 3 Beiträge in 30 Tagen)

Die größten Auf- und Absteiger in der KI in diesem Monat

Wer zulegt, wer stockt

Stärkste Zuwächse · 7 T

Stärkste Zuwächse in % · 7 T

Verluste und Flauten

Follower erfasst auf Instagram, TikTok, YouTube, X, LinkedIn, Facebook, Threads · % erst ab 20.000 Followern, um kleine Konten auszuschließen.

Spitzenreiter je Plattform in der KI: TikTok, Instagram, YouTube, X, LinkedIn

Wer welches Netzwerk dominiert

So hat sich das Ranking „Top 100 KI“ im Lauf der Zeit verändert

Das Ranking im Zeitraffer

Direktvergleiche in der KI

Die Duelle

So funktioniert der Favikon-Score

Der Favikon-Score misst Online-Einfluss, nicht Beliebtheit oder Wahlabsichten. Jeden Tag kombiniert er vier Signale aus den letzten 90 Tagen: Reichweite (durchschnittliche Aufrufe pro Beitrag), Engagement (Reaktionen, Kommentare und Shares pro Beitrag), Publikum (Follower) und Regelmäßigkeit (wie regelmäßig ein Konto postet). Jedes Signal wird mit allen Konten verglichen, die Favikon auf derselben Plattform erfasst; anschließend werden TikTok, Instagram, YouTube, X und LinkedIn zu einer einzigen Zahl addiert. Deshalb lässt sich jemand, der auf einer einzigen Plattform stark ist, mit jemandem vergleichen, der auf allen fünf präsent ist. Zur vollständigen Methodik →

Häufig gestellte Fragen

Wer ist die einflussreichste Person in der KI?

Sam Altman ist laut dem Ranking „Top 100 KI“ des Favikon Index die einflussreichste Person in der KI, mit einem Favikon-Score von 9.867 Punkten am 25. Okt. 2026. Andrew Ng und Jensen Huang komplettieren die Top 3. Das Ranking wird jeden Tag neu berechnet.

Wie oft wird das Ranking „Top 100 KI“ aktualisiert?

Das Ranking „Top 100 KI“ des Favikon Index wird jeden Tag aktualisiert. Die erfassten Konten werden alle sechs Stunden abgerufen, und jeder Favikon-Score wird täglich aus den Beiträgen der letzten 90 Tage neu berechnet. Platzierungen und 30-Tage-Veränderungen spiegeln daher stets die neuesten Daten wider.

Wie wird Einfluss im Ranking „Top 100 KI“ gemessen?

Der Einfluss im Ranking „Top 100 KI“ des Favikon Index wird mit dem Favikon-Score gemessen, der Reichweite (Aufrufe pro Beitrag), Engagement (Reaktionen pro Beitrag), Publikum (Follower) und Posting-Regelmäßigkeit der letzten 90 Tage kombiniert. Jedes Signal wird mit allen Konten derselben Plattform verglichen. Es ist weder eine Umfrage noch eine reine Follower-Zählung.

Welche Social-Media-Plattformen werden berücksichtigt?

Das Ranking „Top 100 KI“ des Favikon Index umfasst TikTok, Instagram, YouTube, X (Twitter) und LinkedIn, die alle in den Favikon-Score einfließen. Das Facebook- und Threads-Publikum wird in den Profilen angezeigt, ist aber nicht Teil des Scores. Plattformen wie Weibo, WeChat, VK oder Telegram werden nicht erfasst.

Wer ist im Ranking „Top 100 KI“ enthalten?

Gründer, Forschende, Laborleiter und politische Entscheider der KI: Menschen, deren Beruf es ist, zu bauen, zu leiten oder zu regulieren, nicht Inhalte zu produzieren. Ansicht Frankreich: nur Franzosen. Nur persönliche Konten. Unternehmens- und Laborkonten zählen nicht.

Weitere Rankings