Chinesische große Sprachmodelle erobern internationale Unternehmen

Mehrere ausländische Unternehmen, darunter solche aus den USA und der EU, wenden sich zunehmend den großen Sprachmodellen (LLM) der chinesischen Künstlichen Intelligenz (KI) zu. Chinesische Analysten erklären, dass dieser Trend in Kosteneffizienz, verbesserter Leistung und Diversifizierung der Lieferketten liegt. 

Der Mitbegründer von DoorDash, Andy Fang, erklärte letzte Woche, dass der US‑amerikanische Lebensmittel‑Lieferdienst jetzt bei „einfacheren Arbeiten“ auf Kimi K2.6 setze. Dabei handelt es sich um ein Modell des chinesischen Start‑ups Moonshot AI. Und reservieredas KI‑Modell Fable des US‑Technologieunternehmens Anthropic nur für „die anspruchsvollsten Aufgaben“. Die Kombination habe dazu geführt, dass im Vergleich zu früher, als man ausschließlich auf Spitzenmodellen von Anthropic setzte, „bei geringeren Kosten deutlich bessere Ergebnisse erhält“, so Fang.

Darüber hinaus erläuterte der CEO der Kryptobörse Coinbase, Brian Armstrong, in einem X‑Beitrag vom 28. Juni fünf Möglichkeiten, wie die Börse ihre KI‑Kosten niedrig halte. Dazu zählt das Testen chinesischer LLMs als Standardoption. „Wir ermutigen unsere Ingenieure aber weiterhin, das für die jeweilige Aufgabe geeignete Modell zu wählen“, schrieb Armstrong, zum Beispiel GLM, ein Modell des chinesischen KI‑Unternehmens Z.ai.

Im Juni verlagerte das US‑KI‑Start‑up Lindy seinen gesamten Traffic von den Claude‑Modellen von Anthropic auf DeepSeek V4 – ein Open‑Source‑Modell, das das chinesische KI‑Unternehmen DeepSeek im April 2026 veröffentlicht hatte. Der Wechsel zu DeepSeek V4 spare Millionen von Dollar und steigere die Leistung in vielen Kernanwendungsfällen von Lindy, schrieb Lindy‑CEO Flo Crivello im Juni auf X.

Chen Jing, Vizepräsident des Instituts für Technologie‑ und Strategieforschung, sagte am Montag gegenüber der Global Times, dass die erste Hälfte des Jahres 2026 einen Wendepunkt markiert habe. Die Übernahme chinesischer LLMs durch ausländische Unternehmen sei nicht mehr nur eventuell, sondern systematisch. Die multinationale Tochtergesellschaften in China legen großen Wert auf das Reduzieren der Kosten, so Chen.

„In jüngster Zeit hat sich ein entscheidender Wandel vollzogen: Die technischen Fähigkeiten chinesischer Open‑Source‑LLMs haben sich rasant verbessert, die Generationenkluft effektiv verringert und die praktische Nutzschwelle überschritten. Früher mieden überseeische Entwickler chinesische Modelle wegen deutlicher Leistungsunterschiede. Heute jedoch, da einige heimische Modelle wie DeepSeek V4, GLM 5.2 und Qwen 3.7 die Leistungslücke auf ein akzeptables Maß verkleinert haben, ist ihr überwältigender Kostenvorteil nicht mehr zu übersehen“, sagte Chen.

Liu Gang, Chefökonom am Chinesischen Institut für Strategien zur Entwicklung der Künstlichen Intelligenz der neuen Generation, sagte am Montag gegenüber der Global Times, der Trend sei unvermeidlich, da chinesische LLMs in kritischen Bereichen wie Codierung Spitzenleistungen erbrächten und gleichzeitig die Ein‑ und Ausgabekosten auf einen Bruchteil der bisherigen Sätze drückten, wodurch ein enormer Wettbewerbsvorteil entstehe.

„Es ist zu erwarten, dass künftig mehr ausländische Unternehmen aus anderen Ländern und Regionen, darunter Afrika und Indien, chinesische LLMs übernehmen werden“, so Liu.