Chinas KI-Aufstieg: Wie Open-Source und günstige Energie den globalen Wettbewerb neu gestalten

Die Wahrnehmung Chinas im globalen KI-Wettlauf wandelt sich. Einst als zweitrangiger Akteur abgetan, sehen Strategen das Land nun aufgrund von Faktoren wie günstiger Energie, steigenden Kapitalausgaben und einer wachsenden Zahl von Open-Source-Entwicklern in einer vorteilhaften Position. Gleichzeitig stellen sich Fragen, ob der US-amerikanische KI-Boom nach Jahren hoher Bewertungen und massiver Rechenzentrumsinvestitionen an Schwung verliert.

Chinas Aufstieg: Lob von Nvidia und Marktbeben

Die jüngste Einschätzung von Jensen Huang, CEO von Nvidia, hat die Dynamik verdeutlicht. Als er das Open-Source-Agenten-Framework OpenClaw als "definitiv das nächste ChatGPT" bezeichnete, stiegen die Aktien von MiniMax und Zhipu AI in Hongkong innerhalb weniger Stunden um über 20 %. Diese Entwicklung unterstreicht die wachsende Bedeutung chinesischer KI-Innovationen.

Mohit Kumar, globaler Makrostratege bei Jefferies, erklärte auf dem Asia Forum der Investmentbank in Hongkong: „Wir haben unser Engagement in US-Technologie tatsächlich reduziert. Wir glauben, dass China aus einer Reihe von Gründen der große Gewinner in diesem Tech-Krieg ist: Bewertung, breitere Akzeptanz von KI, ein Vorteil bei der Stromerzeugung.“

Energie und Fertigung als Wettbewerbsvorteile

Ein entscheidender Faktor für Chinas KI-Vorteil ist der Zugang zu günstiger Energie. Chris Wood, globaler Leiter der Aktienanalyse bei Jefferies, betonte, dass China „im Grunde unbegrenzten Zugang zu billiger Energie hat, während die USA mit einem massiven Energieengpass kämpfen.“ Goldman Sachs prognostiziert, dass China bis 2030 über eine überschüssige Stromkapazität von rund 400 Gigawatt verfügen wird, was dem Dreifachen des weltweiten Bedarfs an Rechenzentren entspricht. Im Gegensatz dazu kämpfen die USA mit alternder Infrastruktur und mangelnder Erzeugungskapazität, was zu stark steigenden Strompreisen in Rechenzentrumsstaaten wie Virginia führt.

Henry He, Finanzvorstand von Baidu, wies darauf hin, dass Strom in Chinas westlichen Provinzen wie Ningxia und Gansu nur fünf Cent pro Kilowattstunde kosten kann, verglichen mit 25 Cent in Peking oder Shanghai oder 40 Cent in einigen Teilen der USA. Er merkte an, dass Strom etwa 35 % der Inferenzkosten ausmachen kann.

Chinas starker Fertigungssektor unterstützt auch seinen KI-Sektor, insbesondere bei Anwendungen, die mit der physischen Welt interagieren. Baidus Apollo-Robotaxis können beispielsweise in Wuhan für einen Yuan (0,15 US-Dollar) pro Meile fahren und dabei noch die Gewinnschwelle erreichen. In den USA müssen Hersteller von Robotaxis aufgrund der Kosten zwischen LiDAR-Sensoren oder visuellen Kameras wählen. He argumentierte jedoch, dass in China „wir diese schwierige Wahl nicht treffen müssen“, da dank der chinesischen Fertigung beides erschwinglich ist. Diese Logik erstreckt sich auch auf die autonome Luftfahrt, wo Unternehmen wie EHang auf eine heimische Lieferkette setzen, die erschwingliche Batterien und elektronische Komponenten liefert.

Open-Source-Dominanz und staatliche Strategie

Chinas Open-Source-KI-Strategie schafft einen sich selbst verstärkenden Wettbewerbsvorteil, der durch US-Exportkontrollen nicht ausreichend adressiert wird, warnte die US-China Economic and Security Review Commission (USCC). Die Kommission stellte fest, dass US-Exportkontrollen hauptsächlich auf den "digitalen Kreislauf" abzielen, indem sie den Zugang zu fortschrittlichen Chips für das Training von Spitzenmodellen einschränken. Sie seien jedoch nicht gut geeignet, den "physischen Kreislauf" der Bereitstellungs-getriebenen Datengenerierung und -akkumulation in Chinas Fertigungsbasis zu adressieren.

Chinesische Large Language Models (LLMs) von Unternehmen wie Alibaba Group Holding, Moonshot AI Technology und MiniMax Group dominieren aufgrund ihrer geringeren Kosten die weltweiten Nutzungsrankings auf Plattformen wie HuggingFace und OpenRouter. Schätzungen zufolge nutzen rund 80 Prozent der US-amerikanischen KI-Startups mittlerweile chinesische Open-Source-KI-Modelle. DeepSeeks R1-Modell überholte im vergangenen Jahr ChatGPT als meist heruntergeladenes Modell im US App Store, und Alibabas Qwen-Modellfamilie übertraf Metas Llama bei den globalen kumulativen Downloads.

Peking fördert die breite Einführung von KI in verschiedenen Sektoren, um seine Fertigungsbasis, Fabriken, Logistiknetzwerke und Robotik zu modernisieren. Dies generiert reale Daten, die wiederum die Modellverbesserung vorantreiben. Chinas 15. Fünfjahresplan verankert KI als wichtigen Motor für Wirtschaftswachstum und technologische Innovation. Der Plan zielt darauf ab, KI tief in alle Branchen zu integrieren, um einen „revolutionären Produktivitätssprung“ zu erzielen.

Herausforderungen für die USA und Monetarisierungsprobleme

Chris Wood von Jefferies hinterfragt den US-amerikanischen KI-Zyklus und erwartet, dass die US-Kapitalausgaben in diesem Jahr ihren Höhepunkt erreichen werden. Er beschrieb den US-amerikanischen Private-Equity-Markt als leidend unter „einem riesigen Fall von finanzieller Verstopfung“, mit Zehntausenden von Portfoliounternehmen, die auf einen Börsengang warten. Zudem hat Private Equity kürzlich viel Geld in den Softwaresektor gepumpt, gerade als KI droht, deren Geschäftsmodelle zu untergraben.

Die Monetarisierung bleibt jedoch auch für Chinas KI-Unternehmen eine Herausforderung. In einem hyperkompetitiven Umfeld, in dem Labore sowohl um Preis als auch um Leistung konkurrieren, ist es schwierig, hohe Preise für Produkte zu verlangen. Baidus Henry He bemerkte, dass es „sehr schwierig für ein einzelnes Unternehmen ist, immer ein weltweit führendes Modell zu haben.“ Das Startup MiniMax erzielte im vergangenen Jahr einen Umsatz von 79 Millionen US-Dollar, meldete aber einen Nettoverlust von 1,8 Milliarden US-Dollar.

Wood von Jefferies ist der Ansicht, dass große Sprachmodell-Anbieter letztendlich wie Versorgungsunternehmen enden werden: kapitalintensiv, kommodifiziert und unwahrscheinlich, nachhaltige Renditen zu erzielen. Stattdessen argumentiert er, dass Chinas KI-Boom „in Anwendungen – billigen Anwendungen – stattfinden wird, die durch Open-Source-Modelle und sehr billige Energie ermöglicht werden.“

Der nächste Kampfplatz: Agentic AI

Der nächste große Kampfplatz in der KI könnte die Agentic AI sein. Chinesische Unternehmen, sowohl große als auch kleine, führen schnell eigene OpenClaw-Frameworks ein, und lokale Regierungen bieten Subventionen für „Ein-Personen-Unternehmen“ an, die eigene KI-Agenten-Startups gründen. Chinesische Tech-Unternehmen verfügen bereits über starke Verbraucherplattformen, um KI-Agenten den Nutzern zugänglich zu machen. Tencents WeChat beispielsweise hat über 1,3 Milliarden monatlich aktive Nutzer und hostet Millionen von Mini-Programmen, die Handel, Transport, Lifestyle und Finanzen umfassen.

Michael Bruck, Gründungspartner bei 71 Capital, äußerte gegenüber Fortune: „Wir werden einige interessante Innovationen in China sehen. Dies ist der einzige Bereich, in dem die USA und der Westen zurückliegen werden.“ Er fragte: „Ist es eine große Übertreibung zu glauben, dass die nächste Version eines Mini-Programms ein in WeChat integrierter Agent sein wird?“ Die USCC warnt ebenfalls, dass sich die KI-Fronten von großen Sprachmodellen hin zu Agentic AI und physischer, oder verkörperter, KI verschieben, wo China aufgrund seiner massiven Datenerfassungsbemühungen besser positioniert sein könnte, um die Entwicklung von humanoiden Robotern und autonomer Fahrsoftware voranzutreiben.