Wer wird die Apple im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz werden?

Als OpenAI GPT-4 veröffentlichte, behauptete der Silicon Valley - Investor Andreas Hoffmann: "Wir stehen am Anfang einer Rechenrevolution." Drei Jahre später hat sich diese Aussage von einer Prophezeiung zur Realität gewandelt.

Wenn man jedoch den Blick auf die historische Ebene erweitert, scheint diese Veränderung eher wie ein "verspätetes Erwachen" zu sein. Im Jahr 2012 tauchte AlexNet plötzlich im ImageNet - Wettbewerb auf, und die Saat der Deep Learning wurde stillschweigend gesät; 2016 besiegte AlphaGo Lee Sedol, und die "übernatürlichen Fähigkeiten" der KI begannen sich zu zeigen; 2022 entzündete ChatGPT die Vorstellungskraft der Öffentlichkeit, und Kapital, Talente und Rechenleistung strömten wild ein.

Insbesondere seit diesem Jahr hat der Venture - Capital - Bereich einen historischen Wendepunkt erreicht: KI - Start - Ups haben erstmals 51 % des globalen Risikokapitals eingefangen, mehr als die Summe aller anderen Bereiche zusammen. Diese Daten stammen aus dem neuesten Bericht von CB Insights und markieren die beispiellose Zuneigung des Kapitals gegenüber Künstlicher Intelligenz. Dabei spielt die USA in dieser Welle eine absolute führende Rolle und leistet 85 % der KI - Finanzierungen und 53 % der Transaktionen bei.

Daten zeigen, dass das globale Investitionsvolumen in den KI - Markt fast 200 Milliarden US - Dollar beträgt, aber noch keine Firma mit einer "Apple - Klasse" - Umwälzfähigkeit entstanden ist. Wenn man Apples Aufstiegsweg betrachtet, war der persönliche Computer 1976, als Steve Jobs Apple gründete, ein "Spiel für Ingenieure", aber der Macintosh hat die Mensch - Maschine - Interaktion mit seiner grafischen Benutzeroberfläche und Benutzererfahrung neu definiert; 1998 brach der iMac die "Fesseln der industriellen Gestaltung" farbiger Elektronikprodukte; 2007 verwandelte das iPhone das Handy von einem Kommunikationsmittel in einen Zugang zum mobilen Internet. Bei jeder Umwälzung hat Apple die Schleife von technologischem Durchbruch bis hin zur Ökosystembildung abgeschlossen.

Heute versuchen die Akteure in der KI - Branche, diesen Weg zu kopieren: Das Large Language Model ist der "Macintosh", die Hardware ist der "Chip", und die Anwendungen sind der "App Store". Aber die Frage ist - in der "Kambrium - Explosion" der KI, wer kann das Gleichgewicht zwischen Technologie, Ökosystem und Geschäftlichkeit finden und schließlich die "Apple" der neuen Ära werden?

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KI - Unternehmertum: Ein Teil Flamme, ein Teil Wasser

Wenn man die KI - Gründungsgeschichte der letzten drei Jahre betrachtet, kann man sie klar in drei deutliche Phasen einteilen.

Von 2022 bis 2023 war die Grundlegungsphase der Large Language Models. ChatGPT tauchte plötzlich auf und entzündete die Welle des generativen KI, und globale Tech - Giganten und Start - Ups setzten alle auf die Entwicklung von Grundlagenmodellen.

2024 ging es in die Phase der Anwendungsforschung über. Mit der Reife der Technologie sind Anwendungs - Tools wie Cursor, Midjourney und Perplexity schnell aufgekommen, was bedeutet, dass die KI von der technologischen Demonstration zur Schaffung von praktischem Wert übergegangen ist.

2025 trat die Phase der vertikalen Integration ein. KI - Start - Ups begannen, tief in verschiedene Branchen einzudringen und suchten nach kommerziellen Wegen in bestimmten Szenarien.

Unter den 169 Start - Ups auf der YC Sommer - Demo - Day 2025 haben mehr als die Hälfte der Projekte die KI - Agenten (AI Agent) als Kernrichtung festgelegt. Diese Unternehmen streben nicht mehr nach einem universellen großen Plattform, sondern graben sich stattdessen in vertikale Bereiche ein und zielen auf die Arbeiten ab, die "menschlich nicht gerne gemacht werden, schlecht gemacht werden und besonders teuer sind".

Zum Beispiel automatisiert Solva die Versicherungsauszahlungen mit KI und hat binnen 10 Wochen nach dem Start ein Jahresumsatz von 245.000 US - Dollar erreicht; Autumn löst speziell die komplexen Abrechnungsprobleme von KI - Unternehmen und wird von Hunderten von KI - Anwendungen und 40 YC - Start - Ups genutzt. Im medizinischen Bereich erstellt Perspectives Health in Echtzeit Krankenakten und Formulare, indem es die Gespräche zwischen Ärzten und Patienten aufzeichnet, und spart den Ärzten die Hälfte der Zeit für schriftliche Arbeiten. Während der Pilotphase erreichte es eine wöchentliche Wachstumsrate von 25 %.

Dennoch stecken hinter dem Aufschwung versteckte Gefahren. Das KI - Unternehmertum zeigt eine deutliche Polarisierung: Einerseits gedeihen die Anwendungs - Unternehmen, andererseits gibt es hohe Hindernisse und eine Konzentration von Ressourcen im Infrastrukturbereich.

Tatsächlich zeigen die Daten, dass die Anzahl der neuen globalen KI - Unicorns im Vergleich zum Vorjahr um 12,50 % und im Vergleich zum Vorquartal um 6,67 % gesunken ist, was bedeutet, dass der Markt eine strukturelle Anpassung durchmacht. Das gleiche gilt für den chinesischen Markt. Von den frühen "Sechs Tiger der KI" bis zu den "Sechs Drachen der KI" in Hangzhou haben die meisten Unternehmen ein dürftiges Ökosystem und eine mangelnde Fähigkeit für kontinuierlichen Betrieb, und nur wenige Unternehmen können einen massenhaften Umsatz erzielen.

Die Kapitalmärkte werden auch rationaler. Die Anleger achten nicht mehr nur auf die Neuheit der Technologie, sondern interessieren sich mehr für die Benutzerbindung, die wirtschaftliche Effizienz pro Einheit und die Rechenleistungskosten. Das heißt, das KI - Unternehmertum geht von der Phase der Hitzewelle des Trendsjagens in die Phase der strukturellen Anpassung der Wertüberprüfung über.

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Was fehlt dem KI - Unternehmertum noch, um eine Apple zu werden?

Dass Apple Apple geworden ist, liegt nicht nur an iPhone oder MacOS, sondern an einer "gegenintuitiven" Grundlogik.

Zunächst kommt es auf die strategische Entschlossenheit an: Von 1998 bis 2007 hat Apple neun Jahre gebraucht, um die "Konsumelektronik" zu einer "Lebensstilmarke" zu transformieren; zweitens das Ökosystem - Closed - Loop: Das "Hardware - Software - Service" - Dreieck, bestehend aus App Store, AirPods und Apple Watch, macht es für die Konkurrenten schwer, es zu imitieren; schließlich die Organisationsflexibilität: Die "Eigensinnige" Kultur von Steve Jobs und die "Operationsphilosophie" von Tim Cook ergänzen sich und sorgen dafür, dass das Unternehmen das Gleichgewicht zwischen Innovation und Gewinn erzielt.

Im Gegensatz dazu gibt es in der gegenwärtigen KI - Branche drei Mängel, die die Entstehung einer "Apple - Klasse" - Firma behindern: Erstens die Spaltung zwischen Technologie und Geschäft: Die Entwickler von Large Language Models und die Hardwarehersteller fehlen an Ökosystem - Synergien, was dazu führt, dass die Technologie nicht effizient in Produkte umgewandelt werden kann; zweitens das Fehlen von Organisationsfähigkeiten: Die meisten KI - Unternehmen bleiben noch im "Ingenieurdenken" und vernachlässigen die Benutzererfahrung und die Markenbildung; drittens die Fehlanpassung der Kapitalzyklen: Das Risikokapital verfolgt übermäßig kurzfristige Trends und vernachlässigt die langfristige Infrastruktur.

Das heißt, die meisten KI - Start - Ups bleiben noch in der Phase des "Werkzeuglieferanten" und können kein echtes Ökosystem - Closed - Loop bilden.

Konkret gesehen zeigt das chinesische KI - Unternehmertum einen generativen Wechsel von "Sechs Tiger" zu "Sechs Drachen". Die frühen "Sechs Tiger der KI" sind in den letzten Jahren aufgrund der übermäßigen Abhängigkeit von B2B - Szenarien in eine Rezessionsfalle geraten; die neuen Gründer zielen auf den B2C - Markt, wie KI - Schreib - und Codegenerierungsplattformen, aber auch diese Unternehmen stehen vor Herausforderungen - wie können sie unter der Ökosystem - Blockade der Giganten und dem Einfluss der Open - Source - Modelle überleben?

Laut einer Statistik von Gartner haben 62 % der Produkte von globalen KI - Start - Ups 2023 innerhalb von 18 Monaten mehr als dreimal iteriert, aber nur 17 % können einen kommerziellen positiven Zyklus erreichen. Dies zeigt eine grausame Realität: Die Essenz des KI - Unternehmertums ist das Spiel des "Rechenleistungseffekts" - wer die optimale Lösung zwischen Modellleistung, Datenqualität und Kostenkontrolle finden kann, kann überleben.

Auch aus den Veränderungen des Investmentmarktes kann man die Phasenmerkmale der KI - Branche erkennen. Daten zeigen, dass das globale Risikokapital im dritten Quartal 2025 auf 95,6 Milliarden US - Dollar gestiegen ist, aber die Anzahl der Transaktionen ist auf das niedrigste Niveau seit 2016 gesunken. Dies zeigt, dass die Anleger wählerischer werden und größere Kapitalbeträge in reifere und hochpotenzielle Projekte investieren.

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Es ist ein neuer Zyklus und auch neue Chancen

Wenn man die Geschichte betrachtet, hat die KI drei Wellen durchgemacht: Die Experten - Systeme in den 1980er Jahren: Sie waren kurzlebig wegen des Mangels an Daten und Rechenleistung; das maschinelle Lernen in den 2000er Jahren: Es war abhängig von der manuellen Merkmalsentwicklung und konnte die "Schwarze Kasten" - Schwierigkeit nicht überwinden; die Large Language Models in den 2020er Jahren: Sie erreichen die universelle Intelligenz durch selbstüberwachendes Lernen und Massendaten, aber die Umsetzung ist immer noch an die Szenarien gebunden.

Im Vergleich zu den ersten beiden KI - Wellen ist die Veränderung, die diese Large Language Model - Revolution bringt, tatsächlich heftiger und hat eine "Doppelhelix - Struktur", die sich in der gleichzeitigen Explosion von technologischem Durchbruch (Large Language Model) und industrieller Nachfrage (Digitalisierung) widerspiegelt. Laut IDC - Daten hat das Marktvolumen des chinesischen AI IaaS im ersten Halbjahr 2025 im Vergleich zum Vorjahr um 122,4 % auf 19,87 Milliarden Yuan gestiegen. Die Wachstumsrate des GenAI IaaS - Marktes war sogar 219,3 %.

Außerdem zeigen die KI - Entwicklungen in China und im Ausland unterschiedliche Merkmale.

Der ausländische Markt wird von der Innovation der Grundlagenmodelle angetrieben. Firmen wie OpenAI und Anthropic heben ständig die Leistungsgrenze der Modelle an; der chinesische Markt legt mehr Wert auf die Umsetzung der Anwendungen und treibt die Kommerzialisierung der KI mit seiner riesigen Benutzerbasis und reichen Szenarien voran.

Wenn man von der Branchenperspektive analysiert, liegt das grundlegende Problem nicht in der Vorstellungskraft des Geschäfts selbst, sondern in der Veränderung der Angebots - Nachfrage - Beziehung. Einerseits wird die Bereitstellung von Rechenleistung vielfältiger. Cloud - Anbieter in China und im Ausland setzen alle auf die Entwicklung eigener Chips, und die Ressourcenbereitstellung und der Preis auf dem Rechenleistungsmarkt sind insgesamt stabil. Andererseits wird die Nachfrage - Struktur neu geformt. Die Unternehmen sind nicht mehr zufrieden mit der einfachen Modelltraining, sondern interessieren sich mehr für die Integration der KI - Fähigkeiten in die Geschäftsprozesse, um den Wert - Closed - Loop zu erreichen.

Unter diesen Umständen erheben sich einige neue Kräfte leise.

Nehmen wir die Chip - Entwicklung als Beispiel. Das Umsatz von Hygon Information hat in den ersten drei Quartalen um 54,65 % zugenommen, und das Umsatz von Cambricon hat sogar um 2386,38 % gestiegen, was das Potenzial der chinesischen KI - Chips zeigt. LiblibAI, das sich auf die KI - visuelle Gestaltung konzentriert, hat eine Serie - B - Finanzierung von 130 Millionen US - Dollar abgeschlossen, was die größte Einzel - Finanzierung im chinesischen KI - Anwendungsmarkt ist und zeigt, dass der Kapitalmarkt die Anwendungs - Unternehmen neu bewertet.

Mit anderen Worten, die KI geht von der "Ressourcenbereitstellung" - angetriebenen Phase in die "Innovation - Enablement" - angetriebene Phase über.

In gewissem Sinne ist die Entstehung von Apple das Ergebnis der "Verrücktheit" von Steve Jobs in seiner Garage im Jahr 1976 und der "Rationalität" von Tim Cook, als er 1997 übernahm. Wer wird die "Apple der KI - Ära" werden? Vielleicht steckt die Antwort in diesen Schlüsselwörtern: Langfristigkeit, Ökosystemdenken, Nutzerorientierung. So wie der iMac 1998 mit seinen Regenbogenfarben die "graue Tradition" der Elektronikprodukte brach, muss die zukünftige KI - Firma ihren eigenen "Grenzbruchpunkt" finden - nicht darin, wer die größeren Modellparameter hat, sondern darin, die Beziehung zwischen Menschen und Welt mit Technologie neu zu definieren.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat - Account "Neue Augen" (ID: xinmouls), Autor: Tang Ning, veröffentlicht von 36Kr mit Genehmigung.