Vom Durchbruch von DeepSeek R1 bis hin zum viralen Trend „Hummer züchten“ (Einführung von OpenClaw) – all dies innerhalb nur eines Jahres: AI wird AI China auf eine grundlegend andere Weise eingeführt und skaliert, was sich rasch in greifbaren wirtschaftlichen Nutzen niederschlägt.

Laut dem AI Report der Stanford University stehen 83 % der chinesischen Verbraucher AI und -Dienstleistungen positiv gegenüber – ein deutlich höherer Anteil als in Ländern wie den USA und Frankreich. Diese breite gesellschaftliche Akzeptanz, verbunden mit einem einzigartigen lokalen Technologie-Stack und Ökosystem, bedeutet, dass AI in China nie nur ein Produktivitätswerkzeug AI .

Warum Chinas AI eine ganz andere Sache ist

Im Vergleich zu westlichen Märkten, wo AI weitgehend von Kosteneffizienz bestimmt wird, neigen chinesische Unternehmen eher dazu, AI in ihre Wachstumsmotoren zu integrieren und dabei das Kundenerlebnis sowie die Geschäftsmodelle neu zu gestalten, wobei der Umsatz im Mittelpunkt steht. Diese Divergenz ist auf drei wesentliche Faktoren zurückzuführen:

1. Einzigartige Grundlage

Aufgrund architektonischer und regulatorischer Einschränkungen können Unternehmen, die in China tätig sind, ihre globalen AI oft nicht direkt nachbilden. Stattdessen müssen sie ihre Funktionen auf lokalen Plattformen (wie Alibaba Cloud Volcano Engine) neu aufbauen.

Kurzfristig erhöht diese Doppelung die Komplexität. Langfristig hat sie jedoch die Entstehung eines hochgradig autonomen und wettbewerbsfähigen lokalen Ökosystems beschleunigt. Einerseits erreichen einheimische Modelle in Bereichen wie multimodalen Fähigkeiten und Programmierung rasch Weltklasse-Niveau. Andererseits gewährleisten lokal angepasste Technologieentscheidungen eine schnellere Reaktion auf Marktveränderungen und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.

Dieser Trend zeigt sich besonders deutlich bei multinationalen Unternehmen, deren AI in China in der Regel drei Phasen durchläuft:

  • Vollständige Übernahme der globalen Architektur: Nutzung ausländischer Modelle oder Zugriff auf einheitliche globale Lösungen über VPN
  • Globale Lösungen mit lokaler Anpassung: Beispielsweise der Einsatz von Microsoft Copilot auf Azure für allgemeine Anwendungsfälle (z. B. dialogorientierte AI), wobei weiterhin auf Modelle aus Übersee zurückgegriffen wird
  • Vollständig lokalisierte Grundlagen: Aufbau umfassender AI auf Basis chinesischer cloud Modell-Ökosysteme (z. B. Alibaba Cloud, Tencent Cloud, Volcano Engine), häufig in Kombination mit Plattformen wie Dify, um eine tiefe Integration in lokale Marketing-, E-Commerce- und interne Systeme zu gewährleisten

In der Praxis verlagern sich multinationale Marken rasch von einer globalen Standardisierung hin zu einem „Local-First“-Ansatz, insbesondere bei neuen Anwendungsfällen für AI , bei denen lokale Modelle und Infrastruktur zunehmend zum Standard werden.

2. Umsatzorientierte Anwendungsfälle

Während westliche Märkte den Schwerpunkt auf Kostensenkung und Effizienz legen, konzentrieren sich chinesische Unternehmen stärker auf Wachstum. Infolgedessen sind umsatzsteigernde Bereiche wie Marketing, Vertrieb und Kundenbetreuung zu den wichtigsten Schauplätzen für AI geworden.

Fall 1: Von der Erkenntnis zur Entscheidungsfindung

Herkömmliche Social-Listening-Tools beschränken sich oft auf Schlüsselwörter und Volumenkennzahlen, was sie für komplexe Entscheidungsprozesse unzureichend macht. Eine multinationale Konsumgütermarke nutzte GenAI, um ein tiefgreifendes semantisches Verständnis sozialer Inhalte zu erlangen und Verbraucherszenarien sowie zugrunde liegende Motivationen zu identifizieren. So AI beispielsweise aus fragmentierten Beschwerden wie „kurze Momente der Erschöpfung bei der Kinderbetreuung“ den tatsächlichen Wunsch nach „effizienter Energieauffüllung“ bei jungen Müttern erkennen und damit die Content-Strategie und die Produktgestaltung lenken.

Fall 2: Skalierbarkeit der Vertriebskapazitäten

Im Einzelhandel stellt die Schwierigkeit, menschliches Fachwissen zu standardisieren, eine ständige Herausforderung dar. Eine globale Sportmarke hat ein AI Coaching-System eingeführt, das die Verkaufsschulung in eine skalierbare Kompetenz verwandelt. Durch simulierte Rollenspiele und Leistungsanalysen in Echtzeit konnte die Effizienz der Schulungen deutlich gesteigert werden, während zuvor erfahrungsbasierte Fähigkeiten nun strukturiert, wiederholbar und übertragbar wurden.

3. Schnelle Einführung durch Integration in das Ökosystem

Die tiefe Integration von sozialen Netzwerken, E-Commerce und Zahlungssystemen schafft ein nahtlos vernetztes data Konsumumfeld. AI direkt in die Benutzerkontaktpunkte einbinden und nahtlos von Inhaltsempfehlungen bis hin zu Transaktionen skalieren.

Dieser Ökosystemvorteil sorgt für AI bemerkenswerte AI . So wurde beispielsweise Alibabas Qwen plattformübergreifend in Dienste wie Taobao, Alipay, Fliggy und Amap integriert, wodurch ein einheitliches AI von der Produktsuche bis zum Kauf ermöglicht wird. Während der chinesischen Neujahrsfeiertage verarbeitete das System in nur fünf Tagen über 120 Millionen Bestellungen für Essenslieferungen, wobei die Nutzer durchschnittlich 14,4 Mal pro Tag mit dem System interagierten.

Diese durch das Ökosystem vorangetriebene rasche Verbreitung beschleunigt nicht nur AI , sondern verändert auch die Art und Weise, wie Marken mit Verbrauchern in Kontakt treten, was sowohl neue Herausforderungen als auch Chancen mit sich bringt.

Neue Herausforderung: AI als „Entscheidungswächter“

AI gestalten die Customer Journey neu.

Früher mussten Verbraucher mehrere Plattformen durchlaufen, um zu suchen, zu vergleichen und eine Entscheidung zu treffen. Heute können große Modelle Informationen zusammenführen, personalisierte Empfehlungen aussprechen und sogar Transaktionen in einem einzigen Schritt abwickeln, wodurch Marken in AI Entscheidungsprozesse eingebunden werden.

Dieser Wandel erfordert von Unternehmen, ihre Rolle zu überdenken und zu lernen, mit Agenten zusammenzuarbeiten. Einerseits müssen sie Produkt- und data strukturieren, dass sie von AI korrekt verstanden und abgerufen werden können. Andererseits müssen sie ihre „Auffindbarkeit“ in generativen Umgebungen (GEO) optimieren und neue Marketing- und Werbestrategien entwickeln, die auf agentengesteuerte Interaktionen zugeschnitten sind.

Neue Chance: Von digitalen Assets zur „Hyper-Personalisierung“

Gleichzeitig AI die digitalen Ressourcen von Marken grundlegend.
AI Traffic befindet sich noch in den Anfängen, wächst jedoch rasant. Data , dass der AI Traffic auf Websites im Vergleich zum Vorjahr um etwa das Achtfache gestiegen ist. Im Gegensatz zu herkömmlichen klickbasierten data erzeugen AI kontinuierlich hochdichte Nutzersignale. So kann beispielsweise jede Interaktion mit OpenAI-Systemen rund 600 Tags generieren, was jährlich über 200.000 Tags pro aktivem Nutzer entspricht. Ähnliche Dynamiken lassen sich in Ökosystemen wie Tencent beobachten.

Diese „Tagging“-Funktion eröffnet beispiellose Möglichkeiten für die Hyper-Personalisierung:

  • Erfassung strukturierter Absichts-Signale: Marken können die Absichten der Nutzer aus Interaktionen in natürlicher Sprache „lesen“ und so Konsumsituationen (z. B. gesellschaftliche Anlässe, Sport), Gesundheitspräferenzen (z. B. zuckerarm, glutenfrei), Kaufmotive (z. B. Vorratseinkauf vs. Einzelkauf) sowie die Preissensibilität erfassen
  • Aktivierung der Echtzeit-Personalisierung: Auf Grundlage dieser Signale können Marken dynamisch Produkte empfehlen, Produktpakete zusammenstellen, gezielte Werbeaktionen auslösen, den Ton ihrer Botschaften in Echtzeit anpassen sowie Cross-Selling und Up-Selling optimieren
  • Aufbau eines langfristigen Verbrauchergedächtnisses: Im Laufe der Zeit data gesammelten data eine „Erinnerungsschicht“ der Nutzer, die es Marken ermöglicht, zukünftige Bedürfnisse zu antizipieren, Mitgliedschafts- und Marketingsysteme zu optimieren und sogar Produktinnovationen voranzutreiben

Trotz der ständigen Weiterentwicklung sowohl der Technologie als auch der Geschäftsmodelle hat Chinas AI bereits einen ganz eigenen Weg eingeschlagen – einen Weg, der wachstums- und anwendungsorientiert ist und tief in seinem einzigartigen Marktumfeld verwurzelt ist.