{"id":1404607,"date":"2026-09-25T10:19:28","date_gmt":"2026-09-25T09:19:28","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=blog&p=1404607"},"modified":"2026-09-25T10:19:28","modified_gmt":"2026-09-25T09:19:28","slug":"ai-in-china-a-view-from-shanghai-and-why-western-business-should-pay-attention","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/blog\/ai-in-china-a-view-from-shanghai-and-why-western-business-should-pay-attention\/","title":{"rendered":"KI in China: Ein Blick aus Shanghai und warum westliche Unternehmen darauf achten sollten"},"content":{"rendered":"

Unter Das Dilemma des Innovators<\/a>, Clayton Christensen schildert die Geschichte der amerikanischen Stahlindustrie in den 1970er und 1980er Jahren1.<\/sup>. Die gro\u00dfen integrierten Stahlwerke \u2013 US Steel, Bethlehem und andere \u2013 stellten in riesigen Anlagen aus Eisenerz Stahl aller G\u00fcteklassen her, w\u00e4hrend eine neue Art von Wettbewerber, die Mini-Walzwerk<\/a>, schmolz Schrott in einem Lichtbogenofen zu wesentlich geringeren Kosten und konnte lediglich Betonstahl herstellen \u2013 das Produkt mit der geringsten Gewinnspanne und den geringsten Anforderungen auf dem Markt. Die integrierten Stahlwerke gaben die Bewehrungsst\u00e4be gerne ab, da der Verzicht auf ihr unrentabelstes Gesch\u00e4ft ihre durchschnittliche Marge verbesserte und sie sich im Markt nach oben orientierten<\/strong>.<\/p>\n

Die Mini-Stahlwerke lernten jedoch bald, Winkeleisen, Tragbalken und sogar Stahlblech herzustellen \u2013 das einzige Produkt, das den integrierten Stahlwerken noch verblieb. Mit jedem Fortschritt zogen sich die etablierten Unternehmen auf Produkte zur\u00fcck, bei denen sie eine marktbeherrschende Stellung einnahmen; doch der Markt f\u00fcr diese Produkte schrumpfte, bis es kein R\u00fcckzugsort mehr<\/strong>.<\/p>\n

Ich lebe und arbeite seit sieben Jahren in Shanghai und unterst\u00fctze gro\u00dfe Unternehmen dabei, den Einsatz von KI in China und Europa zu gestalten. Ich komme immer wieder auf diese Geschichte zur\u00fcck, da sie Chinas Herangehensweise an KI besser beschreibt als jeder geopolitische Kommentar. Wenn ich einem europ\u00e4ischen audience das chinesische \u00d6kosystem vorstelle, dreht sich die Diskussion meist sofort um Chips, Sanktionen und Politik. Es geht nie um das, was f\u00fcr Unternehmen wirklich z\u00e4hlt: wie KI hier eingesetzt wird, von wem und warum dies schneller geschieht als anderswo auf der Welt.<\/p>\n

Die Rohstoffwette<\/h2>\n

China hat eine sp\u00e4te, aber strategisch wichtige Entscheidung getroffen, KI eher als Ware denn als Produkt zu betrachten<\/strong>, wobei starke Anreize bestehen, ihre Modelle als Open-Weights-Modelle zu ver\u00f6ffentlichen. Xi Jinping hat dies in seiner Grundsatzrede bei die Weltkonferenz f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenz<\/a> im Juli dieses Jahres in Shanghai, wo er zum ersten Mal pers\u00f6nlich teilnahm, als er die L\u00e4nder dazu aufrief, \u201cOpen Source, Offenheit, Zusammenarbeit und den Austausch f\u00f6rdern<\/strong>\u201c2.<\/sup>.<\/p>\n

Wenn das Modell selbst kostenlos ist, verlagert sich der Wert auf alles, was darauf aufbaut: die Bereitstellung, die Integration in bestehende Systeme, das Zwischenspeichern von Tokens zur Steigerung der Modelleffizienz, das Fachwissen, um den Einsatz in einer realen Fabrik oder Bank zu gew\u00e4hrleisten, sowie Heerscharen von Ingenieuren, die dieses Fachwissen in gro\u00dfem Ma\u00dfstab bereitstellen. Dies ist im Wesentlichen dasAnwendung des Web-2.0-Leitfadens auf KI<\/strong>, wo zwar die Technologie selbst nicht verkauft wird, daf\u00fcr aber alles, was damit zusammenh\u00e4ngt. Das unterscheidet sich nicht wesentlich von dem, was Mistral in Europa tut. Allerdings, Chinesische Forschungslabore verf\u00fcgen \u00fcber einen wesentlich gr\u00f6\u00dferen Pool an KI-Wissenschaftlern, den sie damit vermarkten k\u00f6nnen<\/strong>. Eine Studie der Georgetown University<\/a> prognostiziert, dass Bis zum Jahr 2025 w\u00fcrden chinesische Hochschulen j\u00e4hrlich fast doppelt so viele Doktoranden in den MINT-F\u00e4chern hervorbringen wie amerikanische Hochschulen<\/strong>. Zudem hat fast die H\u00e4lfte der Forscher, die auf der f\u00fchrenden KI-Konferenz ver\u00f6ffentlichen, ihr Bachelorstudium in China absolviert3. <\/sup>.<\/p>\n

China kann sich dieses Wagnis leisten, da es \u00fcber eine struktureller Vorteil in den Bereichen Energie und Talente<\/strong>. Inference ist ein kombiniertes Strom- und Hardware-Unternehmen, und China baut weiterhin Erzeugungskapazit\u00e4ten in einem Tempo aus, das in Europa mehr oder weniger nicht mehr in Betracht gezogen wird. Dies bedeutet, dass die Grenzkosten eines Tokens auf eine Weise weiter sinken k\u00f6nnen, wie es anderswo nicht m\u00f6glich ist, und dass sie so lange subventioniert werden k\u00f6nnen, wie es zur Sicherung der technologischen Autonomie erforderlich ist.<\/p>\n

Die Beschr\u00e4nkungen f\u00fcr Halbleiter haben die Dynamik der Mini-Stahlwerke paradoxerweise noch verst\u00e4rkt. Die erkl\u00e4rte Absicht bestand darin, China zu bremsen. Allerdings, In der Praxis hat dies dazu gef\u00fchrt, dass chinesische Labore sich zunehmend auf Effizienz konzentrieren<\/strong>. Das bedeutet mehr Rechenleistung pro Chip, pro Watt und pro RMB, da sie das Problem nicht einfach durch den Einsatz von mehr Hardware l\u00f6sen konnten. Dies ist in hohem Ma\u00dfe Das chinesische Industrie-Handbuch<\/strong>: Der kosteng\u00fcnstigere, unter Druck stehende Hersteller optimiert unerm\u00fcdlich seine Kosten, beginnt mit Auftr\u00e4gen, die der etablierte Anbieter nicht \u00fcbernehmen m\u00f6chte, und arbeitet sich nach oben. Wenn Sie sich die Ranglisten nach Kosteneffizienz ansehen und sich fragen, warum chinesische Modelle an der Spitze stehen, werden Sie feststellen, dass Sanktionen und st\u00e4ndige Kreativit\u00e4t spielen eine bedeutende Rolle<\/strong>.<\/p>\n

Jetzt adoptieren, sp\u00e4ter Fragen stellen<\/h2>\n

Das chinesische Gesch\u00e4ftsleben ist \u00e4u\u00dferst pragmatisch und auf individuellen Gewinn ausgerichtet. Ich sage dies ohne jegliche Wertung, als jemand, der dies tagt\u00e4glich erlebt. Auf individueller Ebene, Geld ist das Ma\u00df aller Dinge, und die Aufgabe der Regierung besteht darin, den sozialen Frieden zu wahren und diejenigen zu bestrafen, die das System missbrauchen<\/strong>. In diesem Rahmen stellen chinesische Unternehmen weniger Fragen und ergreifen mehr Ma\u00dfnahmen.<\/p>\n

Auf der Verbraucherseite zeigt sich dasselbe Bild, was f\u00fcr ein Land mit 1,4 Milliarden Einwohnern, in dem jeder seinen Lebensunterhalt bestreiten muss, bemerkenswert ist. In Der Ipsos AI Monitor 2026<\/a>, eine Umfrage in 32 L\u00e4ndern, 85% der chinesischen Befragten geben an, dass Produkte und Dienstleistungen, die KI nutzen, ihren Alltag in den letzten drei bis f\u00fcnf Jahren tiefgreifend ver\u00e4ndert haben<\/strong>, gegen\u00fcber 36% in den Vereinigten Staaten, 33% in Deutschland und 32% in Frankreich4.<\/sup>. Ipsos stellte zudem fest, dass etwa die H\u00e4lfte der Chinesische Nutzer geben an, dass sie KI-Tools so sehr vertrauen, dass sie deren Ergebnisse nicht \u00fcberpr\u00fcfen<\/strong>, obwohl sie dies \u2013 wie bei jedem Modell \u2013 auf jeden Fall tun sollten. Bei bestimmten Themen, wie beispielsweise der Vermeidung von Voreingenommenheit, vertrauen sie der KI mehr als Menschen<\/strong>. W\u00e4hrend Europ\u00e4er und Amerikaner der KI gegen\u00fcber im Allgemeinen skeptisch sind, stehen die Chinesen ihr meist begeistert gegen\u00fcber.<\/p>\n

Aus industrieller Sicht ist der Vorsto\u00df in Richtung Automatisierung und Robotisierung kurzfristig wirtschaftlich nicht sinnvoll. Aufgrund der alternden Bev\u00f6lkerung ist jedoch, China hat nicht die M\u00f6glichkeit, abzuwarten<\/strong>. Zwischen 2024 und 2050 wird die Bev\u00f6lkerung im Alter von 15 bis 64 Jahren um etwa ein Viertel zur\u00fcckgehen, von 984 Millionen auf 745 Millionen Menschen6.<\/sup>. Deshalb, China investiert bereits heute in das, was es in den n\u00e4chsten 20 oder 30 Jahren ben\u00f6tigen wird, darunter Roboter und Agenten<\/strong>.<\/p>\n

Die Rolle als Nachahmer hat China zweifellos dabei geholfen, bei KI-Modellen herausragende Leistungen zu erzielen. Der Ansatz \u201cChina f\u00fcr China\u201d funktioniert, weil der heimische Markt gro\u00df genug ist, um die erforderliche Gr\u00f6\u00dfenordnung zu erreichen, ohne jemals ins Ausland expandieren zu m\u00fcssen<\/strong>. Diese Faktoren verschaffen den chinesischen KI-Forschungslabors die Nachfrage, die sie ben\u00f6tigen, um zu wachsen und im globalen Wettbewerb zu bestehen.<\/p>\n

Keine \u201eFrontier\u201c-Modelle: F\u00fcr die meisten Anwendungsf\u00e4lle spielt dies keine Rolle<\/h2>\n

Chinesische Modelle k\u00f6nnen mit den besten amerikanischen Modellen nicht mithalten. Allerdings handelt es sich hierbei um die \u201cBaustahl\u201d-Phase der Mini-Walzwerke. F\u00fcr die meisten Gesch\u00e4ftsanwendungen in China ist eine Spitzenleistung nicht erforderlich<\/strong>. Bei der Ausf\u00fchrung von Agenten in gro\u00dfem Ma\u00dfstab kommt es auf die Token-Effizienz an: Wie viel n\u00fctzliche Arbeit l\u00e4sst sich pro RMB f\u00fcr die Inferenz erzielen?. Nach diesem Ma\u00dfstab liegen chinesische Modelle seit etwa einem Jahr an der Spitze<\/strong>: Stand: 9. September 2026, Acht der zehn am h\u00e4ufigsten verwendeten Modelle auf OpenRouter stammen aus China<\/strong>. DeepSeek allein verarbeitet mehr Anfragen als OpenAI und Google zusammen. Diese Rangliste misst die Leistung von Agenten anhand der verbrauchten Token und nicht anhand der ausgegebenen Dollar. OpenRouter ist ein Marktplatz, auf dem Entwickler den Datenverkehr f\u00fcr ihre Programmier- und autonomen Agenten leiten. Die nach Volumen f\u00fchrenden Anwendungen dort sind Agenten, nicht Chatbots7.<\/sup>. Stripe hat soeben zugestimmt, \u00fcber sieben Milliarden Dollar f\u00fcr den Marktplatz zu zahlen, was zeigt, dass Anleger sehen den Wert nicht in einem bestimmten Modell, sondern in der M\u00f6glichkeit, zwischen diesen Modellen zu wechseln, um einen Aufschlag von 5% zu erzielen<\/strong>8.<\/sup>.<\/p>\n

Das am 3. September 2026 ver\u00f6ffentlichte GPT-6 von OpenAI ist der erste bedeutende Durchbruch eines westlichen Forschungslabors seit langer Zeit hinsichtlich des Leistungsverh\u00e4ltnisses im Verh\u00e4ltnis zur Token-Anzahl \u2013 zumindest bei Benchmarks f\u00fcr agentische Codierung. Das bedeutet, dass, Ausnahmsweise ziehen sich die etablierten Anbieter nicht in das gehobene Segment zur\u00fcck, sondern liefern sich vielmehr einen ernsthaften Preiswettbewerb<\/strong>9.<\/sup>. Eine interessante Frage ist, wie schnell chinesische Labore diesen R\u00fcckstand aufholen werden. Ein weiterer Vorbehalt besteht darin, dass sich das Gesch\u00e4ftsmodell chinesischer Spitzenlabore noch in den Anf\u00e4ngen befindet. Sie bauen derzeit das n\u00f6tige Fachwissen auf, um ihre Dienstleistungen in gro\u00dfem Umfang an gewerbliche Nutzer zu verkaufen, doch handelt es sich hierbei um eine Strategie, deren Erfolg noch nicht erwiesen ist.<\/p>\n

Inzwischen gibt es in China bereits Unternehmen, die von Grund auf auf KI ausgerichtet sind. Sie sind zwar noch nicht in gro\u00dfem Ma\u00dfstab t\u00e4tig, aber Ein-Personen-Unternehmen, die auf der Arbeit von Vermittlern basieren, sind bereits Realit\u00e4t und werden von den Kommunalverwaltungen aktiv gef\u00f6rdert<\/strong> 10. <\/sup>. Dies ver\u00e4ndert die Wirtschaftsstruktur eines Landes, dem es mehr darauf ankommt, was funktioniert, als darauf, was fr\u00fcher einmal funktioniert hat.<\/p>\n

Das Vertrauensparadoxon<\/h2>\n

Viele westliche Unternehmen misstrauen chinesischen Models, und dies ist eine berechtigte Haltung. Dies hat westliche Unternehmen, die in China t\u00e4tig sind, dazu gezwungen, Infrastrukturen aufzubauen, die ihnen die vollst\u00e4ndige Kontrolle \u00fcber ihre KI-F\u00e4higkeiten erm\u00f6glichen<\/strong>. Sie setzen LLMs vor Ort ein und \u00fcberwachen dabei streng den Zugriff der Agenten, was zu mehr Transparenz und Nachvollziehbarkeit f\u00fchrt, als die meisten westlichen KI-Infrastrukturen bieten. Letztendlich, Dies f\u00fchrt zu KI-Plattformen, die Flexibilit\u00e4t beim Wechsel zwischen gro\u00dfen Sprachmodellen (LLMs) erm\u00f6glichen und gleichzeitig data sowie das Wissen sch\u00fctzen.<\/strong>. Das Modell, dem Sie misstrauen, ist tats\u00e4chlich dasjenige, das Sie kontrollieren k\u00f6nnen. Ich bin davon \u00fcberzeugt, dass diese Unternehmen dadurch die nachhaltigsten KI-Infrastrukturen f\u00fcr Unternehmen weltweit aufgebaut haben.<\/p>\n

Was bedeutet dies f\u00fcr ein westliches Unternehmen?<\/h2>\n

Christensens Lehre lautete keineswegs, dass die Mini-Stahlwerke besser waren. Vielmehr ging es darum, dass die integrierten Stahlwerke dadurch den Anschluss verloren, dass sie eine Reihe vern\u00fcnftiger Entscheidungen trafen, um das margenschwache Gesch\u00e4ft aufzugeben und sich auf das Premiumprodukt zu konzentrieren. Schlie\u00dflich lernte auch der Billigkonkurrent, das Premiumprodukt herzustellen<\/strong>. Ich w\u00fcrde drei Schlussfolgerungen f\u00fcr ein westliches Unternehmen ziehen, und ich denke, diese gelten unabh\u00e4ngig davon, wie sich die Modelle im n\u00e4chsten Jahr entwickeln werden.<\/p>\n

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  • Behalten Sie zun\u00e4chst die Kontrolle \u00fcber Ihre KI-Entscheidungen<\/strong>. Die Lage \u00e4ndert sich st\u00e4ndig. Das Labor, das im September f\u00fchrend ist, ist im M\u00e4rz m\u00f6glicherweise nicht mehr f\u00fchrend. Sie sollten Ihre Systeme so gestalten, dass Sie je nach Leistung, Kosten und Rechtsraum zwischen verschiedenen Modellen wechseln k\u00f6nnen, ohne das gesamte System neu aufbauen zu m\u00fcssen.<\/li>\n
  • Zweitens: Behalten Sie die Kontrolle \u00fcber den Gurt<\/strong>, d.\u202fh. das Ger\u00fcst rund um das Modell, einschlie\u00dflich der Orchestrierung, der Werkzeuge, des Speichers und der Sicherheitsvorkehrungen. Nach unserer Erfahrung hat dies einen gr\u00f6\u00dferen Einfluss auf die Leistung des Agenten als die n\u00e4chste Generation von Modellen. Hier liegt Ihr Wettbewerbsvorteil, daher sollten Sie diesen Aspekt auf keinen Fall auslagern.<\/li>\n
  • Drittens: Behalten Sie den \u00dcberblick \u00fcber Ihr Fachwissen, den Kontext, data und Ihre Prozesse<\/strong>, so strukturiert, dass jedes Modell darauf zur\u00fcckgreifen kann. Das Modell wird zu einer Massenware, das Wissen Ihres Unternehmens jedoch nicht.<\/li>\n<\/ul>\n

    Was den Rest betrifft, so lassen wir die Entwicklung der Mini-Mill-Geschichte einfach auf uns zukommen.<\/p>\n

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