Die Anzahl der AI - Finanzierungen im dritten Quartal stieg im Vergleich zum Vorjahr um fast 100 %; Die Wachstumsrate der Stadtagglomeration im Yangtse - Delta war bemerkenswert; Changsha schaffte es sogar in die Top 10 der Städte im ganzen Land.
Als einer der am meisten beobachteten Schwerpunkte im gegenwärtigen Risikokapitalmarkt muss man bei der Künstlichen Intelligenzbranche nicht nur die Entwicklungstrends und technischen Hotspots der Branche beachten, sondern auch die Kapitalflüsse und Veränderungen im AI-Bereich verstehen.
Wie haben sich die Gesamtinvestitionsdaten der AI-Branche im gerade vergangenen dritten Quartal entwickelt? Ohne weitere Umschweife, beginnen wir mit einigen Statistikdiagrammen.
I. Gesamtfinanzierungsvolumen: Die „Schere“ zwischen der sprunghaften Steigerung der Anzahl der Ereignisse und der leichten Zunahme des Betrags im Q3
Von dem ersten Quartal 2024 bis zum dritten Quartal 2025 zeigte die neue Finanzierung in der nationalen AI-Branche die Eigenschaft, dass die Anzahl der Ereignisse kontinuierlich zunahm und der Betrag schwankend differenzierte.
Hinweis: In diesem Artikel wird eine relativ breite Definition der Künstlichen Intelligenzbranche verwendet, die die Segmente wie AI-Chips, autonome Fahrzeuge und Roboter umfasst.
Nach den Daten von IT Juzi hat die Anzahl der neuen Finanzierungsereignisse in der nationalen AI-Branche von 2024Q1 bis 2025Q3 kontinuierlich stark zugenommen und sich bis 2025Q2 fast verdoppelt. Im dritten Quartal 2025 erreichte es 435 Ereignisse, was einem Steigerungsbetrag von 20,8 % im Vergleich zum Vorquartal und 99 % im Vergleich zum Vorjahr entspricht.
Man kann sagen, dass die Künstliche Intelligenzbranche im Jahr 2025 erneut eine neue Welle des Finanzierungsbooms erlebt hat im Vergleich zum Vorjahr.
Betrachtet man den geschätzten Finanzierungsbetrag, so zeigt die Gesamtkurve des Betrags eine schwankende Zunahme.
Aufgrund der Tatsache, dass einige Unternehmen den Finanzierungsbetrag nicht offenlegen und sporadische Großfinanzierungen Einfluss haben, weist der Trend der Gesamtfinanzierungsbetragsdaten eine gewisse Unkontrollierbarkeit auf und kann möglicherweise abweichen. Daher spiegelt die „Anzahl der Ereignisse“ die Investitionsaktivität der Branche realistischer wider, während der Finanzierungsbetrag eher die Investitionsstärke des Kapitals darstellt. Die Daten dienen nur als Referenz.
Im dritten Quartal dieses Jahres hat die Anzahl der AI-Finanzierungsereignisse um 20,8 % im Vergleich zum Vorquartal zugenommen, aber die geschätzte Gesamtbetragszunahme lag nur bei 3 %, wobei der Gesamtsumme 37,037 Milliarden Yuan betrug. Die grundlegende Ursache für diese „Schere“ liegt in der „strukturellen Ungleichgewichtung der Investitionsstadien“.
Die Anzahl der Frühphaseninvestitionen hat deutlich zugenommen – von 144 Ereignissen im 2025Q2 auf 214 Ereignisse, was einer Zunahme von 49 % entspricht; während die Investitionen in der Mittel- und Spätphase im Wesentlichen stagnierten und sogar etwas zurückgingen. Da die Einzelrundenbeträge bei Frühphaseninvestitionen im Allgemeinen niedrig sind, ist es auch bei einem sprunghaften Anstieg der Ereignisanzahl schwierig, den Gesamtbetrag stark zu erhöhen. Dies führt dazu, dass der Gesamtfinanzierungsbetrag im dritten Quartal nur leicht zugenommen hat.
II. Verteilung der Investitionsstadien: Die Frühphase wird zur „absoluten Hauptmacht“
Hinweis: Frühphaseninvestitionen umfassen Seed-Runden, Angel-Investitionen und Pre-A-Runden, Mittelphaseninvestitionen umfassen A-Runden, A+-Runden, Pre-B-Runden, B-Runden und B+-Runden, und Spätphaseninvestitionen umfassen die C-Runde und alle weiteren Stadien bis zur Vor-IPO-Phase.
Wie die obigen IT Juzi-Daten zeigen, hat die Anzahl der Frühphaseninvestitionen im Bereich der Künstlichen Intelligenz in den letzten zwei Jahren stark zugenommen.
Betrachtet man die Zeitlinie, so hat die Frühphaseninvestition seit 2024Q2 kontinuierlich in sechs Quartalen im Vergleich zum Vorquartal zugenommen (14 % → 3 % → 22 % → 22 % → 2 % → 49 %), was zeigt, dass die Wichtigkeit, die das Kapital der „Frühphasenplanung“ in der AI-Branche beimisst, kontinuierlich steigt.
Im 2025Q3 hat die Frühphaseninvestition um 49 % im Vergleich zum Vorquartal zugenommen, was die höchste Wachstumsrate in den letzten sieben Quartalen darstellt. Hinter diesem Wachstum gibt es zwei Kerngründe:
Erstens erweitert sich die AI-Technologie auf verschiedenen Anwendungsebenen und in verschiedenen Segmenten, wie z. B. Embodied Intelligence, AI-Healthcare und autonome Fahrzeuge. Die Anzahl der neu gegründeten Unternehmen hat stark zugenommen, und das Kapital muss durch „weites Aussäen“ die technologische Spitze ergreifen.
Nach der Statistik von IT Juzi waren von den im dritten Quartal finanzierten AI-Unternehmen 73 im Jahr 2025 und 97 im Jahr 2024 gegründet, was zusammen 39 % der Gesamtzahl ausmacht.
Zweitens ist das Risiko bei Frühphaseninvestitionen relativ kontrollierbar (niedriger Einzelrundenbetrag, geringere Fehlersuchkosten), was diese Art von Investitionen zur „sicheren Option“ für die Kapitalplanung macht.
Die Mittelphaseninvestitionen haben im 2025Q2 im Vergleich zum Vorquartal um 34 % zugenommen, während sie im 2025Q3 nur um 5 % zugenommen haben. Die verlangsamte Wachstumsrate bedeutet, dass das Kapital möglicherweise stärker auf Unternehmen mit einer „klaren kommerziellen Umsetzung“ achtet. Unternehmen, die keine Fähigkeit zur Umsetzung haben, haben Schwierigkeiten, anschließende Finanzierungen zu erhalten.
Die Spätphaseninvestitionen (C-Runde und später) sind nach der Zunahme auf 43 Ereignisse im 2025Q2 im 2025Q3 auf 34 Ereignisse zurückgegangen und liegen insgesamt unter denen der Früh- und Mittelphase. Der Kerngrund dafür ist, dass es in der AI-Branche „wenige Spätphasenziele“ gibt. In dieser Phase neigt das Kapital eher dazu, auf die führenden Unternehmen mit einer „hohen technologischen Barriere und einer stabilen Marktanteil“ zu konzentrieren.
Strategische Investitionen, bei denen Industriekapital die Hauptrolle spielt, werden zunehmend zur „wichtigen Ergänzungskraft“ bei den AI-Brancheinvestitionen.
III. Stadtverteilung: „Peking, Shanghai, Shenzhen und Hangzhou“ bleiben in der ersten Liga, und neue Metropolen „brechen sich einen Weg durch Differenzierung“
Betrachtet man die städtische Dimension, welche Städte in der Künstlichen Intelligenzbranche im dritten Quartal dieses Jahres von den Anlegern bevorzugt wurden?
Die Rangliste der Städte bei der AI-Finanzierung spiegelt sowohl die Unterschiede in der industriellen Grundlage der Städte wider als auch die Richtung der regionalen Politik und der Ressourcenverteilung.
Die erste Liga „Peking, Shanghai und Shenzhen“ dominiert die Ressourcen und hat jeweils ihre Schwerpunkte
Peking ist das erste Highlight für AI-Investitionen in China, aber die Jahresschnellsteigerung liegt unter dem Durchschnitt. Insbesondere in der Haidian-Distrikte spielt die AI-Investition eine zentrale Rolle, da es 64,8 % der Finanzierungsfälle und 74,1 % der Finanzierungsbeträge in der Stadt ausmacht. Hier befinden sich AI-Sternunternehmen wie Zhipu, ein Unternehmen für Large Language Models, und Xingdong Jiyuan, ein Unternehmen für Embodied Intelligence. Dank der Standortvorteile des Zhongguancun und der technologischen und personellen Vorteile von Top-Universitäten wie Tsinghua und Peking-Universität ist es ein „Hochland für die AI-Technologieentwicklung“ geworden. Es ist erwähnenswert, dass die AI-Finanzierungsereignisse in der Chaoyang-Distrikte im dritten Quartal um über 130 % zugenommen haben.
Die Jahresschnellsteigerung der Gesamtzahl der AI-Ereignisse in Shanghai (109 %) liegt höher als in Peking (61 %). Insbesondere die AI-Unternehmen in der Xuhui-Distrikte haben sich im dritten Quartal ausgezeichnet bewährt, wobei die Anzahl der Finanzierungsereignisse im Vergleich zum Vorjahr um 300 % zugenommen hat. Unternehmen wie Minimax, ein Unternehmen für Large Language Models, und Tashizhihang, ein Unternehmen für Embodied Intelligence, haben hohe Finanzierungen erhalten, was hauptsächlich auf die politische Unterstützung des AI-Industrieparks am Xuhui Riverside zurückzuführen ist. Der Pudong-New Area konzentriert sich eher auf die AI-Rechenleistung (z. B. Lightelligence) und die autonome Fahrweise und hat eine soliderere industrielle Grundlage.
Shenzhen belegt den dritten Platz in China in Bezug auf die Anzahl der neuen AI-Finanzierungsfälle und hat im Vergleich zum Vorjahr um mehr als das Doppelte zugenommen. Anders als in Peking und Shanghai, die eher auf die „weiche AI“ (Large Language Models, Rechenleistung) fokussieren, sind die AI-Finanzierungsprojekte in Shenzhen eher auf die „Hardware“ ausgerichtet, wie z. B. Zhongqing Robotics und Independent Variable Robotics. Dank der Lieferkettenressourcen von Elektronikherstellern wie Foxconn und Huawei ist Shenzhen bereits zum „Demonstrationszentrum für die Umsetzung von AI und der Fertigungsindustrie“ geworden.
Basierend auf der Alibaba-Ekosystem haben die AI-Projekte in Hangzhou oft eine Verbindung zu „Anwendungsszenarien“, wie z. B. die Embodied Intelligence-Roboter von Qianxun Intelligence und die AI-Agenten von Better Yeah AI. Sie haben eine starke Fähigkeit zur kommerziellen Umsetzung, und die Anzahl der neuen AI-Finanzierungsereignisse und der Finanzierungsbetrag bleiben stetig an vierter Stelle in China.
Neue Metropolen „brechen sich einen Weg durch Differenzierung“, und die regionale Zusammenarbeit in der Yangtse-Delta-Region beschleunigt sich
Die Städte Chengdu, Nanjing und Changsha zeichnen sich durch eine „hohe Wachstumsrate bei niedrigen Beträgen“ bei einer geringen Basis aus. Die Investitionen konzentrieren sich hauptsächlich auf Frühprojekte. Ihr Kernvorteil liegt in der „niedrigen Kosten + staatliche Subventionen“, einschließlich Steuersenkungen und Prämien für AI-Start-ups sowie Förderprogramme für Hochschulgründer, um Kapital für eine „Frühphasenfehlersuche“ anzulocken. Allerdings hat sich noch keine reife Industriekluster gebildet.
Darüber hinaus haben die Städte in der Yangtse-Delta-Region wie Hefei, Suzhou und Nanjing eine bemerkenswerte Wachstumsrate gezeigt. Insbesondere in Suzhou hat die Anzahl der neuen AI-Finanzierungsfälle im Vergleich zum Vorjahr um 283 % zugenommen, wobei es sich um Bereiche wie AI-Pharmazie, AI-Chips und AI-Anwendungen handelt. Dies spiegelt auch die zunehmende Wirkung der „regionalen Zusammenarbeit in der AI-Industrie in der Yangtse-Delta-Region“ wider – die Anhäufung und die Ausbreitung (Umzug oder Neugründung) der AI-Industrie in Shanghai ermöglichen es den Hauptstädten in der Umgebung, die Fertigungs- und Umsetzungsschritte in der AI-Lieferkette zu übernehmen und eine regionale Schleife von „Entwicklung - Produktion - Anwendung“ zu bilden.
Die westlichen und zentralen Städte wie Chengdu und Changsha nutzen ihre lokale industrielle Grundlage (z. B. die Elektronik- und Informationsindustrie in Chengdu und die Baumaschinenindustrie in Changsha) und suchen nach einem differenzierten Weg für die „AI + traditionelle Industrie“, um eine direkte Konkurrenz mit Peking, Shanghai und Shenzhen zu vermeiden.
IV. Drei Kernfindungen bei den chinesischen AI-Investitionen im 2025Q3
Die Investitionsattraktivität der Branche hat zugenommen:
Die Anzahl der Finanzierungsereignisse in der nationalen AI-Branche hat sich im dritten Quartal 2025 im Vergleich zum Vorjahr verdoppelt, was beweist, dass die AI weiterhin ein Fokuspunkt im Risikokapitalmarkt ist. Darüber hinaus hat die Investitionsattraktivität in den letzten drei Quartalen im Vergleich zum Vorjahr zugenommen.
Das Kapital zeigt unterschiedliche Präferenzen in verschiedenen Stadien:
Die Frühphaseninvestitionen in der AI-Branche haben im dritten Quartal stark zugenommen, während die Investitionen in der Mittel- und Spätphase stagnieren. Dies zeigt, dass neue AI-Start-up-Projekte und technische Nischenrichtungen in großer Anzahl auftauchen. Das Kapital hat eine höhere Risikopräferenz für die Frühphasenplanung, wobei die Kernstrategie die Suche nach „Breite“ ist, während in der Mittel- und Spätphase eher auf „Präzision“ geachtet wird.
Das regionale Muster ist verfestigt, und neue Metropolen müssen sich „differenzieren“:
„Peking, Shanghai, Shenzhen und Hangzhou“ dominieren fast die Ressourcen für AI-Start-ups und -Finanzierungen dank ihrer industriellen Ökosysteme, technischen Talente und Kapitalressourcen. Neue Metropolen wie Chengdu, Suzhou und Nanjing müssen sich auf die Unterstützung der Politik und des Staatskapitals sowie auf ihre lokale industrielle Grundlage stützen (z. B. die Automobilindustrie in Suzhou und die Elektronik- und Informationsindustrie in Chengdu) und einen differenzierten Weg für die „AI + traditionelle Industrie“ suchen, um die Beschränkungen des Musters zu überwinden.
Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Account „IT Juzi“. Autor: Wu Meimei. Veröffentlicht von 36Kr mit Genehmigung.