Zusammenfassung der Kerninhalte
Obwohl Unternehmen wie Zhipu und MiniMax, die sich auf reinen Großmodellen spezialisieren, nur geringe Einnahmen erzielen und erhebliche Verluste machen (z. B. erzielte Zhipu im Jahr 2025 Einnahmen von 724 Millionen Yuan, aber Verluste in Höhe von 4,7 Milliarden Yuan), erhalten sie auf dem Hongkonger Aktienmarkt ein Kurs-Gewinn-Verhältnis (KGV) von mehreren hundert und einen Marktwert von mehreren Milliarden Yuan. Zudem haben sie begonnen, mit den Vorbereitungen für einen Börsengang an der A-Sekunde zu beginnen. Hinter dieser Entwicklung steckt nicht die Geschäftskostenrentabilität, sondern eine Kombination aus strategischen Bedürfnissen im Bereich „staatlicher KI“ (der Sicherheitsbedarf im Wettlauf um KI-Fähigkeiten zwischen den Großmächten) sowie dem „Anlagesengpass“ nach dem Rückgang des Immobilienmarktes (Kapital sucht neue Anlageformen). Gleichzeitig stehen diese Unternehmen jedoch vor drei großen Herausforderungen: Ihrem Wert wird von den Anbietern von Rechenleistung entzogen, es kommt zu einer Technologiekonvergenz, und es besteht ein Mangel an Rechenleistung. Langfristig muss sich ihre Bewertung auf ihren tatsächlichen Nutzen für die User stützen.
Warum sind sie trotz Verlusten von 4,7 Milliarden Yuan 700 Milliarden Yuan wert? Es geht um die „Nationale Sicherheit“
Man könnte sich fragen: Warum sollte ein Unternehmen, das im Jahr nur 700 Millionen Yuan verdient und 470 Millionen Yuan verliert, 700 Milliarden Yuan wert sein? Es handelt sich dabei jedoch nicht um eine gewöhnliche Geschäftssituation – diese Unternehmen sind die Vertreter der „chinesischen staatlichen KI“.
Der Wettlauf um KI-Fähigkeiten zwischen den Großmächten ist vergleichbar mit dem Wettlauf um Kernenergie- und Raumfahrttechnologien; er entscheidet über die zukünftige Wettbewerbsfähigkeit eines Landes. Ohne eigene Großmodelle könnte China in eine Abhängigkeit geraten und den Anschluss verlieren. Diese Angst ist weitaus wichtiger als die Gewinnmaximierung – selbst wenn hohe Verluste entstehen, ist es lohnenswert, eigene Technologien zu entwickeln.
Das Land benötigt nicht nur einen „Sieger“, sondern eine Gruppe von „Start-ups“ (wie Zhipu, MiniMax, DeepSeek usw.), die gleichzeitig arbeiten; selbst wenn die meisten scheitern, kann immer mindestens einer erfolgreich sein. Das ist wie mit einer Versicherung: Man zahlt etwas Geld und erhält so das Sicherheitsgefühl, nicht von der Technologie abhängig zu sein. Die hohe Bewertung dieser reinen Großmodelle entspricht im Grunde der „Versicherungsprämie“, die das Land über den Kapitalmarkt zahlt.
Woher kommt das Geld? Nach dem Rückgang des Immobilienmarktes sucht Milliarden an Kapital nach neuen Anlageformen
In den letzten 20 Jahren investierten Chinesen ihr Geld hauptsächlich in Immobilien (fast 70 % ihrer Vermögenswerte); Immobilien galten als sichere Speicherformen. Doch jetzt steigen die Immobilienpreise nicht mehr, und das Kapital sucht neue Anlagemöglichkeiten: Die Zinsen auf Einlagen sinken, und die Renditen aus Finanzprodukten sind gering.
Das Geld muss schließlich irgendwohin fließen – KI bietet sich als beste Option an: Es verfügt über eine „Story“ von Durchbrüchen in Schlüsselbereichen, wird durch staatliche Politik unterstützt und birgt zudem große Potenziale („das weite Meer der Möglichkeiten“. Noch wichtiger ist jedoch, dass es nur sehr wenige Unternehmen gibt, die sich auf KI spezialisieren (man kann sie an einer Hand abzählen). Daher strömt das Kapital in diese Bereiche und treibt die Preise in die Höhe.
Kurz gesagt: Das Geld, das durch den Rückgang des Immobilienmarktes frei wird, zusammen mit staatlicher Unterstützung, sorgt für eine hohe Bewertung einiger KI-Unternehmen.
Können die reinen KI-Unternehmen langfristig profitabel sein, während Plattformriesen Geld verbrennen?
Riesen wie Tencent, Alibaba und ByteDance haben Hunderte von Millionen Yuan in diese Technologie investiert, konnten aber bisher kein rentables Geschäftsmodell finden:
– Alibaba gab im Jahr 2025 Ausgaben in Höhe von 103,9 Milliarden Yuan für KI (vor drei Jahren waren es nur 24,4 Milliarden Yuan); der Großteil des Gewinns ging an KI-Projekte.
– Tencents KI-Geschäft kostete im ersten Quartal 8,8 Milliarden Yuan des Gesamtertrags.
– ByteDance plant, im Jahr 2026 weitere 500 Milliarden Yuan in KI zu investieren (fast den gesamten Jahresgewinn).
Obwohl diese Unternehmen über viel Traffic und Anwendungsszenarien verfügen, konnten sie bisher keinen Gewinn erzielen. Für rein auf KI basierende Unternehmen wie Zhipu ist es noch schwieriger – sie haben keine eigenen Nutzeranwendungen und können nur APIs oder Modelle verkaufen; zudem werden ihre Gewinne von Anbietern von Rechenleistung (Chips, Miete) abgezogen. Wenn ein rein auf KI basierendes Unternehmen die Preise für seine Dienstleistungen erhöht, steigen auch die Kosten für die Rechenleistung – der Gewinn bleibt unverändert.
Wenn selbst diese Riesen keinen Gewinn erzielen können, wie sollen es dann die reinen KI-Unternehmen schaffen?
Drei große Herausforderungen für rein auf KI basierende Unternehmen: Kapitalraub, Technologiekonvergenz und Rechenleistungsmangel
Auch wenn die kurzfristige Bewertung hoch ist, stehen diese Unternehmen vor drei unüberwindbaren Problemen:
1. Kapitalraub durch Anbieter von Rechenleistung: Die von KI geschaffenen Bedarfe werden von Chipherstellern und Rechenleistungsanbietern abgenommen; die Modelleunternehmen verdienen dabei kaum etwas.
2. Technologiekonvergenz: Der Unterschied in der Leistungsfähigkeit der inländischen Großmodelle verringert sich zunehmend; der Wettbewerb verlagert sich von der Technologie auf Kanäle und Ökosysteme – das sind die Schwachstellen der reinen KI-Unternehmen (Plattformen wie WeChat und Taobao haben solche Anwendungsszenarien, während rein auf KI basierende Unternehmen sie nicht besitzen).
3. Rechenleistungsmangel: Die Versorgung mit inländischen Chips ist unzureichend (ein führender Chipanbieter kann beispielsweise nur 50 Chips pro Monat an rein auf KI basierende Unternehmen liefern); zudem sind Importe eingeschränkt. Für die Entwicklung von KI benötigt man jedoch „hunderte bis tausende Mal“ mehr Rechenleistung – das ist wie versuchen, einen Marathon mit kaputten Schuhen zu laufen; man kommt einfach nicht schnell voran.
Letztendlich: Von der „Geschichtenerzählung“ zur „wahren Wertbestimmung“
Kurzfristig können strategische Bedürfnisse im Bereich KI und der Anlagesengpass hohe Bewertungen aufrechterhalten. Doch was ist mit der Langzeitsituation? Politische Entscheidungen ermöglichen es Unternehmen, am Markt zu bleiben und Kapital zu erhalten – sie ersetzen jedoch nicht die Entscheidungen der Nutzer. Der Anlagesengpass kann die Aktienkurse in die Höhe treiben, aber er kann die letztendlichen Gewinne nicht sicherstellen. Erst wenn KI tatsächlich echten Wert für die User schafft (z. B. durch Kostenersparnisse für Unternehmen oder eine bessere Lebensqualität für die Allgemeinbevölkerung), wird die Bewertung stabil bleiben.
Die derzeitige hohe Marktkapitalisierung gleicht eher einem „Scheck“ – ob er eingelöst werden kann, hängt davon ab, ob die reinen KI-Unternehmen die vor ihnen liegenden Herausforderungen meistern und die tatsächlichen Bedürfnisse der User lösen können.