China überschwemmt den KI-Markt: Warum stellt es Modelle kostenlos bereit?

Chinesische große Sprachmodelle (LLMs) dominieren den Bereich der Modelle mit offenen Gewichten. Diese Modelle können frei heruntergeladen, ausgeführt und feinabgestimmt werden, häufig unter sehr freizügigen Lizenzen. Einige davon sind zudem Open Source, was bedeutet, dass der Code und die Trainingsdaten zu ihrer Reproduktion öffentlich zugänglich sind. Laut den Benchmarks von LiveBench.ai vom 20. September 2025 übertreffen diese Modelle führende proprietäre Modelle aus den USA oder sind ihnen ebenbürtig, kosten dabei jedoch nur einen Bruchteil.

Diese Modelle sind beeindruckend und konkurrieren in gängigen Tests mit führenden geschlossenen Modellen aus den USA, während ihre Kosten deutlich niedriger sind. Man könnte sich fragen, warum chinesische Technologieunternehmen KI-Modelle frei verfügbar machen, zumal die chinesische Regierung offene Modelle als Teil ihrer KI-Strategie unterstützt. Im Juli veröffentlichte China seinen Globalen Aktionsplan zur KI-Governance, der „internationales Gemeinwohl“, „Zusammenarbeit“ und „Offenheit“ betont. Das klingt verlockend, bis man sich vergegenwärtigt, dass China einen der am strengsten kontrollierten und am stärksten zensierten Teile des Internets unterhält.

Warum fördert China Offenheit bei KI?

Einige der erklärten Ziele sind leicht nachvollziehbar. Offene Modelle erleichtern die Einführung von KI-Technologien im eigenen Land, indem sie die Zusammenarbeit zwischen chinesischen Unternehmen, der Regierung und der Wissenschaft fördern. Diese Modelle beschleunigen außerdem die Weiterentwicklung und ermöglichen es Forschern oder militärischen Akteuren, hochwertige Modelle feinabzustimmen, um Fähigkeiten aufzubauen, die andernfalls außer Reichweite wären.

Menschen, die mit diesem Thema nicht vertraut sind, könnten beim Einsatz chinesischer Modelle Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Sicherheit haben. Die Nutzung dieser Modelle erfordert jedoch weder eine Interaktion mit chinesischen Servern noch die Übermittlung von Daten an sie. Die besten offenen Modelle werden von Anbietern mit Sitz in den USA wie DeepInfra oder Cerebras gehostet, die Anfragen in US-Rechenzentren verarbeiten. Chinesische Unternehmen haben keinerlei Einblick in diese Nutzung und erzielen daraus keine Einnahmen.

Eine bedeutende Hypothese besagt, dass China Standards setzen könnte, die die Entwicklung von KI weltweit beeinflussen, wenn Entwickler auf der ganzen Welt chinesische KI-Modelle einsetzen. In der Vergangenheit bedeutete die Entscheidung für offene Alternativen wie Android statt iOS oder Linux statt Windows, dass fast alles von Grund auf neu geschrieben werden musste. LLMs sind jedoch anders: Sie verarbeiten und erzeugen natürliche Sprache, was sie zur vielleicht von Natur aus interoperabelsten Technologie macht, die je erfunden wurde. Mit Tools wie OpenRouter ist der Wechsel zwischen Modellen oft so einfach wie die Änderung eines einzigen Parameters im Code. Derselbe Prompt kann von verschiedenen LLMs verarbeitet werden. Hier gibt es keinen Lock-in-Effekt.

Vergleich mit Chinas Ansatz

Die Überschwemmung des Marktes mit kostenlosen offenen LLMs ähnelt der Art und Weise, wie China seine Dominanz in der Fertigung erlangt hat. In den USA werden Innovationen von Investoren auf Grundlage erwarteter Gewinne vorangetrieben. In China werden Innovationen größtenteils von der Regierung entsprechend nationaler Prioritäten von oben gesteuert. Die Kommunistische Partei Chinas räumt nationalen Fähigkeiten häufig Vorrang vor Gewinnen ein.

Das zeigt sich an Chinas Ansatz in der Fertigung. In den vergangenen Jahrzehnten gewährte China Herstellern massive staatliche Subventionen und produzierte und verkaufte weltweit günstige Produkte, häufig mit Verlust. Diese enormen Subventionen ermöglichten es China, wichtige Industriezweige zu dominieren, darunter 80 % der Lieferkette für Solarenergie und mehr als 70 % der weltweiten Produktion von Elektrofahrzeugen. Die Priorisierung nationaler Kapazitäten gegenüber Gewinnen machte China zur einzigen industriellen Supermacht der Welt, die mit mehr als 30 % der globalen Fertigungsproduktion mehr herstellt als die neun nächstgrößten Produzenten zusammen.

Chinas subventionierte Produktion, die auf die globalen Märkte losgelassen wurde, zerstörte Fertigungskapazitäten in den USA, darunter auch in verteidigungsrelevanten Sektoren. China beschafft modernste Waffensysteme heute fünf- bis sechsmal schneller als die USA und verfügt über eine mehr als 230-mal größere Schiffbaukapazität. Dadurch hat es sich einen enormen militärischen Vorteil verschafft, indem es seine Fähigkeiten zur Kriegsproduktion ausgebaut und zugleich diejenigen der USA untergraben hat.

Auswirkungen auf amerikanische KI-Labore

In ähnlicher Weise verringern offene Modelle die Preissetzungsmacht der KI-Labore und erschweren es dadurch, massive Investitionen in Forschung und Entwicklung zu rechtfertigen. OpenAI investierte Jahre und Milliarden von Dollar in die Entwicklung von GPT-5, nur um gemischte Kritiken zu erhalten, darunter Enttäuschung bei einigen Nutzern und offene Auflehnung bei anderen. Meta gab Milliarden für KI-Infrastruktur und Training aus, doch Llama 4 wurde nur verhalten aufgenommen und konnte günstigere und kleinere offene chinesische Modelle nicht übertreffen. Warum Milliarden für das Training eines Modells ausgeben, wenn morgen eine bessere chinesische Alternative erscheinen könnte – kostenlos veröffentlicht und von konkurrierenden US-Anbietern zu minimalen Preisen gehostet?

Offene KI-Modelle sind hervorragend für KI-Nutzer, darunter Start-ups, Marken und sogar Anbieter von KI-Inferenzdiensten – ebenso wie eine günstigere Produktion gut für Verbraucher und Verkäufer preiswerter Produkte ist. KI-Start-ups wie Lightningrod.ai profitieren davon, dass sie auf diesen beeindruckenden offenen Modellen trainieren können. Doch – ob beabsichtigt oder nicht – niedrigere Preise für KI-Inferenz erschweren amerikanischen Unternehmen die Entwicklung grundlegender KI, ebenso wie die günstige subventionierte Produktion amerikanische Fabriken untergraben hat.

Die Auslagerung von Dienstleistungen brachte kurzfristige Einsparungen, führte jedoch zu langfristigen Abhängigkeiten. Als die USA ihre Produktion ins Ausland verlagerten, verloren sie nicht nur Fabriken – sie hörten auch auf, die für die Fertigung erforderlichen Fähigkeiten, Kenntnisse und Lieferantennetzwerke zu stärken. Grundlegende Kapazitäten wie der Maschinen- und Werkzeugbau halbierten sich. Selbst wenn die Rückverlagerung der Produktion wirtschaftlich sinnvoll wäre, existiert das industrielle Ökosystem, das sie unterstützen könnte, nicht mehr. Frei verfügbare offene Modelle könnten eine ähnliche, wenn auch geringere, Auswirkung auf die KI haben, indem sie mehr Ingenieure dazu bewegen, sich auf die Feinabstimmung von Modellen zu spezialisieren, und weniger dazu, Modelle von Grund auf neu zu entwickeln.

Reaktionen im Silicon Valley und in Washington

Das Silicon Valley ist besorgt. Sam Altman äußert offen seine Bedenken hinsichtlich Chinas, insbesondere in Bezug auf offene Modelle. In einem kürzlich erschienenen Kommentar in der Washington Post warnte er, dass „die demokratische Vision künstlicher Intelligenz über die autoritäre siegen muss“, und verwies dabei auf Putins Prognose, dass derjenige, der bei KI führend ist, zum „Herrscher der Welt“ werde, sowie auf Chinas Ambition, bis 2030 weltweit führend im Bereich KI zu sein. Dario Amodei von Anthropic bezeichnete Exportkontrollen für Chips als existenziell wichtig, um Chinas Fortschritte bei KI zu verlangsamen. Marc Andreessen erklärte DeepSeek zum „Sputnik-Moment“ der KI.

Auch Washington hat die Bedrohung erkannt und ermutigt amerikanische KI-Unternehmen, ihre eigenen „führenden offenen Modelle auf Grundlage amerikanischer Werte“ zu veröffentlichen. OpenAI hat kürzlich mit der Veröffentlichung des offenen Modells GPT-oss genau das getan und eingeräumt, dass chinesische offene Modelle die Motivation dafür waren.

Doch diese Reaktion könnte China direkt in die Hände spielen. Ein Unterbietungswettlauf kommt chinesischen Laboren zugute, weil sie bei der Finanzierung weniger von potenzieller Rentabilität und Kapitalrendite abhängig sind.

Könnte das funktionieren?

Einerseits mit ziemlicher Sicherheit nicht – China wird nicht in der Lage sein, unsere KI mit derselben Wirksamkeit aus der Bahn zu werfen, wie es dies bei der Fertigung getan hat. Zu viele mächtige Akteure, sowohl öffentliche als auch private, sind sich der Tragweite dieses Wettlaufs bewusst. Und zu viele Technologiegiganten im KI-Wettlauf verfügen über ausreichend tiefe Taschen und massive Einnahmen aus anderen Geschäftsbereichen, um weitere Fortschritte selbst bei geringen (oder negativen) KI-Margen zu finanzieren. Amerikanische Labore haben bei KI an der Spitze weiterhin einen deutlichen Vorsprung.

Andererseits ... Es zeigt bereits Wirkung. Ohne chinesische offene Modelle wären die Inferenzpreise der führenden US-Labore wahrscheinlich höher als heute. Unternehmen und Verbraucher wären chinesischen Modellen weniger ausgesetzt, wenn dies bedeuten würde, Daten an chinesische Server zu senden, sodass neue in den USA angebotene Modelle beeindruckender wirken würden. Der KI-Markt wäre weniger wettbewerbsintensiv, doch die Renditen der US-Labore wären höher. Das Raunen über eine KI-„Blase“ wäre womöglich nicht so laut.

Chinas kostengünstige Fertigung hat dem Land die Kapazität verschafft, die USA in allem zu übertreffen, von Konsumgütern bis hin zu militärischer Ausrüstung, und Abhängigkeiten geschaffen, die in einem Konflikt fatal sein könnten. Die Überschwemmung des Marktes mit kostenlosen, hochwertigen KI-Modellen könnte dasselbe bewirken, wenn auch in geringerem Maße: Chinesische KI-Fähigkeiten würden ausgebaut, während es schwieriger würde, diejenigen in den USA aufrechtzuerhalten. Es hat schon einmal funktioniert. Warum sollte man es nicht erneut versuchen?

Quelle: bturtel.substack.com