Wie konnte sich Chinas KI in drei Jahren so rasant entwickeln und die USA überholen?

Artificial Analysis ist eine autoritative Institution, die AI-Fähigkeitsbewertungen durchführt.

Sie hilft Ingenieuren und Unternehmen, die Fähigkeiten von KI präzise einzuschätzen und so strategische Entscheidungen zu treffen. Ihre Methode besteht darin, sich auf eine große Menge an Daten zu stützen und systematische Analysen durchzuführen.

Im Mittelpunkt von Juni 2025 veröffentlichte sie einen Bericht: "Highlights des chinesischen KI-Sektors im zweiten Quartal 2025".

Dieser Bericht beleuchtet die Position Chinas im globalen KI-Raum und vergleicht zudem, wer im Bereich Sprachmodelle stärker ist: China oder die USA.

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Schauen wir uns zunächst einige konkrete Daten und Beispiele an. Seit der Veröffentlichung von ChatGPT im Jahr 2022 schien die Kluft zwischen chinesischer und US-amerikanischer KI zunächst sehr groß zu sein. Doch bis Mai 2025 hatte sich diese Differenz auf weniger als drei Monate verringert.

Dies bedeutet, dass chinesische KI-Labore und Unternehmen in den letzten Jahren enorme Fortschritte erzielt haben.

DeepSeek R1 (Mai 2025) erreichte in der Artificial Analysis Intelligence Index eine Punktzahl von 68; Alibaba's Qwen3 235B A22B erzielte 47 Punkte.

Im Vergleich dazu erreichte OpenAI's o3 ebenfalls 68 Punkte, während Gemini 2.5 Pro 67 Punkte erzielte. Wie man sieht, ist die Differenz zwischen China und den USA in diesem Bereich bereits sehr gering.

Wie hat China diesen Sprung erzielt? Einfach ausgedrückt: durch Verbesserungen in der technischen Leistung und strategische Durchbrüche.

Nehmen wir das R1-Modell von DeepSeek als Beispiel. Durch die Optimierung mittels verstärkter Lernverfahren (RL) hat es eine deutliche Verbesserung in der Inferenzfähigkeit erreicht. Bei seiner Veröffentlichung im Mai 2025 war es eines der intelligentesten Open-Source-Modelle weltweit.

Es verfügt nicht nur über eine Parametergröße von 671 Milliarden, von denen 37 Milliarden aktiv sind, sondern hat auch in mehreren Bewertungsstandards hervorragende Ergebnisse erzielt, wie z. B. in MMLU-Pro und GPQA Diamond.

Schauen wir uns nun die strategischen Durchbrüche an.

Die führenden chinesischen Labore haben in der Regel eine Strategie der offenen Gewichte verfolgt, d. h. sie haben die Gewichte ihrer Flaggschiffmodelle veröffentlicht, um den Technologietransfer und die Verbreitung zu beschleunigen. Dieser Ansatz steht im krassen Kontrast zu der Closed-Source-Strategie der führenden US-amerikanischen Unternehmen.

Hier ein Beispiel:

Das von Alibaba veröffentlichte QwQ 32B Preview übertraf im November 2024 erstmals Meta's Llama 3.1 405B und wurde damit das intelligenteste Open-Source-Modell der damaligen Zeit.

Diese offene Haltung hat nicht nur den technologischen Fortschritt gefördert, sondern auch die Aufmerksamkeit und die Beteiligung von Entwicklern weltweit auf sich gezogen. Darüber hinaus suchen chinesische Unternehmen ständig nach neuen Anwendungsgebieten und technologischen Wegen.

Alibaba beispielsweise beschränkt sich nicht nur auf die Entwicklung von Sprachmodellen, sondern hat auch Modelle für die Generierung von Bildern, Videos und anderen Modalitäten entwickelt. Diese multimodale Ausrichtung ermöglicht es dem Unternehmen, in verschiedenen Bereichen wettbewerbsfähig zu bleiben.

Die Verringerung der Differenz zwischen den führenden Sprachmodellen von China und den USA beruht zunächst auf technischer Innovation. Doch neben den technologischen Durchbrüchen ist es tatsächlich eine "strategische Trumpkarte", die China's KI weiter und schneller voranbringt: die Offenlegung von Gewichten.

Was bedeutet "Offenlegung von Gewichten"?

Einige Unternehmen verstecken ihre besten Modelle so gut wie möglich, aus Angst, dass andere davon erfahren. Andere Unternehmen gehen dagegen genau umgekehrt vor: Sie veröffentlichen nicht nur das Modell, sondern zeigen auch seinen "Gedankenprozess" der Öffentlichkeit.

Klingt das nicht ein wenig unglaublich? Nachdem alle Modelle mit hohen Kosten und viel Zeit trainiert wurden, haben sie Angst, dass andere sie einfach verwenden können?

Doch viele chinesische KI-Labore und Unternehmen haben sich bewusst für diesen Weg entschieden. Warum? Weil sie herausgefunden haben, dass es besser ist, die Türen zu öffnen als im Alleingang zu arbeiten.

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Dieser "offene" Ansatz hat drei Vorteile. Erstens senkt er die technologischen Hürden erheblich.

Möchten Sie KI-Entwicklung betreiben? Kein Problem. Laden Sie einfach ein bereits trainiertes Modell herunter und optimieren, passen Sie es an oder entwickeln Sie sogar eine zweite Innovation darauf auf. Es ist wie beim Bauen mit Lego: Andere haben bereits das Fundament gelegt, und Sie müssen nur noch die Steine hinzufügen.

Zweitens beschleunigt es die Technologiediffusion.

Sobald ein Modell Open-Source ist, können sich Entwickler aus der ganzen Welt beteiligen, Vorschläge machen, den Code ändern und neue Anwendungen entwickeln. Dadurch wird die Iterationsgeschwindigkeit des Modells selbst sehr schnell.

Das Wichtigste ist: Es entsteht ein Ökosystem. Wer es gut nutzt, kann auf dieser Plattform Wert schaffen. Dies wiederum treibt die Entwicklung des Modells selbst voran.

Die chinesische KI-Szene hat das Konzept der "Offenlegung von Gewichten" verstanden.

ByteDance's Seedream 3.0 (Dezember 2024), ein Open-Source-Modell im Bereich der Bildgenerierung, wird nicht nur in China weit verbreitet eingesetzt, sondern hat auch viele ausländische Entwickler für die Weiterentwicklung gewonnen.

Tencents Hunyuan 2.0 (April 2025) ist nach der vollständigen Veröffentlichung seiner Gewichte im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung das bevorzugte Modell für kundenspezifische Dienstleistungen von chinesischen Unternehmen geworden.

Darüber hinaus haben führende Institutionen wie Alibaba und Huawei im vergangenen Jahr nacheinander ihre Flaggschiff-Open-Source-Modelle veröffentlicht, und zwar zusammen mit ihren Gewichten.

Diese Schritte sind keine Zufälle, sondern ein Konsens in der chinesischen KI-Branche: Offenheit bedeutet nicht, die Kontrolle aufzugeben, sondern ein Mittel, um Einfluss zu gewinnen.

Aber wo liegt der Unterschied im Vergleich zu den USA?

Derzeit halten Unternehmen wie OpenAI, Anthropic und Google weiterhin an einer sogenannten "Closed-Source"-Strategie fest. Sie veröffentlichen zwar einige API-Schnittstellen oder die Inferenzfähigkeit ihrer Modelle, aber die Kerngewichte der Modelle werden nicht öffentlich gemacht.

Natürlich gibt es hinter diesem Vorgehen kommerzielle Überlegungen, wie z. B. den Schutz von geistigem Eigentum, die Aufrechterhaltung eines Wettbewerbsvorteils und die Verhinderung des Missbrauchs von Modellen.

Aber aus einer anderen Perspektive bedeutet dies auch, dass ihre Modelle nur von internen Teams oder autorisierten Benutzern optimiert werden können. Externe Entwickler können sich kaum wirklich daran beteiligen.

Das ist wie ein Experiment in der "Technologiedemokratisierung": Je mehr Entwickler man hat, desto stärker wird man in der Zukunft sein.

Gibt es Risiken bei diesem Vorgehen? Natürlich.

Zunächst das Geschäftsmodell. Wenn ein Modell vollständig Open-Source ist, wie kann man dann Geld verdienen? Die früheren Methoden wie "Verkauf von Modellen" oder "Gebühren für Lizenzen" sind offensichtlich nicht mehr anwendbar.

Deshalb wird in China derzeit nach neuen Modellen gesucht, wie z. B. die Bereitstellung von hochwertiger technischer Unterstützung, kundenspezifischen Dienstleistungen und kommerziellen Plug-ins, um die Einnahmeausfälle aufgrund der Open-Source-Strategie auszugleichen.

Zweitens besteht ein Sicherheitsrisiko. Sobald ein Modell veröffentlicht wird, ist es schwierig, seine Nutzung zu kontrollieren. Wenn jemand es zur Generierung von gefälschten Inhalten, zu böswilligen Angriffen oder sogar zu automatisierten Betrugsversuchen verwendet, wird es problematisch.

Aber diesen Problemen ist nicht China allein ausgesetzt. Sie sind neue Herausforderungen, denen die gesamte Branche gegenübersteht. Das Wichtigste ist, wie man eine angemessene Regulierungsmechanik und ethische Normen aufstellt.

Man sieht also, dass die chinesische Strategie der "Offenlegung von Gewichten" eher eine strategische Denkweise ist. Durch die Senkung von Hürden, die Beschleunigung der Diffusion und die Schaffung eines Ökosystems wird die KI-Technologie zu einer Infrastruktur, an der mehr Menschen teilnehmen und von der sie profitieren können.

Und das ist einer der wichtigen Gründe, warum China in nur wenigen Jahren einen schnellen Aufholsprung in der KI-Branche schaffen und in einigen Bereichen sogar die USA überholen konnte.

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Durch technologische Innovation und die Offenlegung von Gewichten kann China schnell auf die USA aufholen. Aber die Frage ist: Wie wird Technologie zu einem Produkt? Wer bringt diese Modelle tatsächlich zum Einsatz und in die Hände der Menschen?

Die Antwort verbirgt sich in der "Unternehmensökosystem" der chinesischen KI.

Es ist eine Gruppe von Unternehmen, die in ihren jeweiligen Stärken tätig sind und ein kooperatives Ökosystem bilden. Es ist wie ein Fußballteam: Einige sind für den Angriff verantwortlich, andere für den Gegenangriff, und noch andere stehen als Reserve bereit. So hat sich die chinesische KI-Branche entwickelt.

Zunächst die erste Gruppe von Akteuren: Große Technologieunternehmen wie Alibaba, Tencent, Huawei und Baidu.

Welche Rolle spielen sie in diesem Ökosystem? Einfach ausgedrückt: Sie bauen Plattformen, stellen Rechenleistung zur Verfügung und entwickeln grundlegende Modelle. Man kann sie als die "Infrastrukturbauer" der KI-Zeit betrachten.

Alibaba trainiert nicht nur eigene große Modelle, sondern hat auch die ModelScope-Plattform eingeführt, die es Entwicklern ermöglicht, verschiedene KI-Modelle einfach herunterzuladen, zu testen und bereitzustellen.

Huawei hat die Pangu-Serie von großen Modellen entwickelt und diese mit eigenen Chips und Cloud-Diensten kombiniert, um die gesamte Branche auf der Basisebene zu unterstützen. Tencents Hunyuan-Serie von Modellen ist nach der Veröffentlichung der Gewichte im April 2025 schnell zu einem der bevorzugten Modelle für kundenspezifische Dienstleistungen von chinesischen Unternehmen geworden.

Diese großen Unternehmen schaffen eine offene, gemeinschaftliche und erweiterbare Technologieplattform, an der mehr Menschen teilnehmen können.

Schauen wir uns nun die zweite Gruppe von Akteuren an: KI-Start-ups. Diese Unternehmen werden immer mehr, und sie haben eines gemeinsam: Sie streben nicht nach Vollständigkeit, sondern nach Perfektion in einem bestimmten Bereich.

Hier ein Beispiel:

Moonshot AI konzentriert sich auf die Verarbeitung von langen Texten. Sein Kimi-Modell unterstützt einen sehr langen Kontext und eignet sich gut für Aufgaben wie die Analyse von Dokumenten und die juristische Unterstützung. MiniMax setzt auf leichte Modelle, die effizient auf Mobiltelefonen und Randgeräten laufen können und daher eher für kleine und mittlere Unternehmen geeignet sind.

Durch die Existenz dieser Start-ups wird das gesamte KI-Ökosystem vielfältiger. Im Gegensatz zu großen Unternehmen, die alles tun, konzentrieren sie sich auf eine Richtung und können so leichter etwas Besonderes und Wettbewerbsfähiges schaffen.

Die dritte Gruppe von Akteuren wird am leichtesten übersehen, ist aber am praktischsten: Die "Cross-Over-Player".

Was bedeutet "Cross-Over"? Unternehmen, die ursprünglich nicht in der KI-Branche tätig waren, verwenden nun KI als Kernfähigkeit.

Xiaomi, das früher hauptsächlich Mobiltelefone und intelligente Heimgeräte herstellte, hat nun sein eigenes KI-Modell MiMo-7B entwickelt und es in den Sprachassistenten Xiaoai integriert, um ihn noch intelligenter und verständnisvoller zu machen.

Baidu, ein Unternehmen, das ursprünglich von der Suchmaschine herkommt, verbessert ständig sein Wenxin Yiyan und versucht, KI in verschiedene Geschäftsbereiche wie die Suche, Werbung und autonomes Fahren zu integrieren.

360 hat sogar direkt eine Produktlinie namens "Intelligentes Gehirn" eingeführt und KI in Sicherheitssoftware, Browser und Bürotools integriert, um KI für alle zugänglich zu machen.

Der Vorteil dieser Unternehmen liegt darin, dass sie über eine Benutzerbasis, Anwendungsfälle und Implementierungserfahrung verfügen. Sie müssen nicht von Grund auf neu anfangen, sondern können KI als "Verstärker" in ihre bestehenden Produkte und Dienstleistungen integrieren, um so tatsächlichen Wert zu schaffen.

Man sieht also, dass diese drei Gruppen von Akteuren verschiedene Aufgaben haben:

Große Unternehmen stellen die Basis-Modelle und die Plattformunterstützung bereit; Start-ups konzentrieren sich auf die Innovation von Modellen und technologischen Durchbrüchen; Cross-Over-Player sorgen für die schnelle Implementierung und kommerzielle Monetarisierung.

So entsteht eine Technologieplattform, die von vielen Seiten aufgebaut und von allen genutzt werden kann.

Das Wachstum der chinesischen KI basiert auf einem solchen mehrschichtigen, vielfältigen und kooperativen Unternehmensökosystem. Es ist dieses Ökosystem, das China in der Lage macht, auch gegen einen starken Gegner wie die USA mit einer soliden technologischen Basis seinen eigenen Weg zu gehen.

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Wohin führt dieser Weg? Wird die KI-Konkurrenz zwischen China und den USA zu einer Zusammenarbeit oder zu einem vollständigen Konflikt führen?

Damit KI wirklich in unser Leben eingeht, reicht es nicht aus, dass sie nur chatten und Artikel schreiben kann. Sie muss auch Bilder verstehen, Sprache verstehen und sogar Videos generieren können. Das ist die "intelligente Erfahrung", die wir wollen.

Mit anderen Worten: Die zukünftige KI muss "multimodal" sein. Sie muss in der Lage sein, Informationen in Form von Text, Bildern, Ton und Bewegung zu verstehen und zwischen diesen Modalitäten frei zu wechseln.

Also, kann China in der multimodalen Fähigkeit mit den USA mithalten?

Im Bereich der Sprachmodelle ist die Differenz zwischen China und den USA, wie die historischen Daten zeigen, bereits sehr gering. Man kann sagen, dass sie auf gleicher Stufe sind.

Im Bereich der Bildgenerierung haben die Ausländer früher begonnen. Die Namen Midjourney und Stable Diffusion sind in der Designer-Community fast jedem bekannt.

Aber in den letzten Jahren hat China auch hier aufgeholt.

ByteDance's Seedream 3.0 war nach seiner Veröffentlichung Ende 2024 schnell populär geworden. Die Bildqualität und die Detailwiedergabe können mit denen von Midjourney V6 mithalten. Der ELO-Wert beträgt 1111, nur ein wenig weniger als der von V6 mit 1150.

Alibabas Seedream-Serie wird ständig verbessert und unterstützt besonders gut chinesische Eingabewörter, was es für chinesische Benutzer noch praktischer macht.

Was bedeutet das? China steht in diesem Bereich auf gleicher Stufe wie die USA. Wer besser ist, hängt davon ab, wer schneller die Bedürfnisse der Benutzer erfüllen und die Technologie in praktische Produkte umsetzen kann.

Das schwierigste Gebiet ist die Videogenerierung.

Während die Bildgenerierung auf der "Detailwettkampf" basiert, ist die Videogenerierung eher ein "Test der Gesamtfähigkeiten".

Warum ist es so schwierig? Weil es nicht nur die Inhalte jedes Einzelbildes