In der Branchen-Großmodell-Branche taucht ein "Unterwasser-Einhorn" auf.

In letzter Zeit hat ein neuer "Mem" im Internet Aufmerksamkeit erregt: "Wachen wir auf und sind plötzlich in einer Welt des 'Industriekosmos'?"

Ja, wenn wir über "Industriestaaten" oder "Herstellernationen" sprechen, haben nur wenige Menschen eine intuitive Vorstellung davon.

Schauen wir uns zunächst einige Daten an:

Nach Angaben der Economic Analysis Bureau des US - Handelsministeriums erreichte der industrielle Mehrwert der Vereinigten Staaten im Jahr 2024 nach Jahren eines aufsehenerregenden "Rückkehrplans für die Fertigungsindustrie" einen Rekordwert von 3,74 Milliarden US - Dollar. Der Mehrwert der Fertigungsindustrie betrug 2,91 Milliarden US - Dollar und erreichte ebenfalls einen neuen Höchststand.

Nach Daten des Statistischen Bundesamtes Deutschlands und der japanischen Kabinettsverwaltung sowie der japanischen Zentralbank beliefen sich die gesamten industriellen Mehrwerte Deutschlands und Japans - die direkt hinter den Vereinigten Staaten stehen - im Jahr 2024 auf 0,98 Milliarden US - Dollar bzw. 0,93 Milliarden US - Dollar. Der Mehrwert der Fertigungsindustrie lag bei 0,83 Milliarden US - Dollar und 0,82 Milliarden US - Dollar, was jeweils weniger als ein Drittel des US - Werts beträgt.

Wie sieht es dann mit China aus?

Nach Angaben des chinesischen Ministeriums für Industrie und Informationstechnik belief sich der gesamte industrielle Mehrwert Chinas im Jahr 2024 auf 40,5 Billionen Yuan (etwa 5,69 Milliarden US - Dollar). Die Gesamtgröße blieb seit 15 Jahren an erster Stelle weltweit und machte über 30 % des Weltanteils aus, mehr als die Summe der Vereinigten Staaten, Deutschlands und Japans.

Entwicklung des industriellen Mehrwerts in China, den Vereinigten Staaten, Europa, Deutschland, Japan, Indien, Russland und Südkorea von 1995 bis 2024; Bildquelle: Intelligentes Analyse - Plattform für Wirtschafts - Daten

Insbesondere in den Schwerindustriebereichen wie Energie, Materialien, Metallurgie, Maschinenbau und Chemie. Beispielsweise belief sich die Zementproduktion von chinesischen Unternehmen oberhalb eines bestimmten Umsatzgrenzwerts im Jahr 2024 auf 1,825 Milliarden Tonnen, was fast 50 % der Weltproduktion ausmacht und China seit 39 Jahren an erster Stelle weltweit belässt.

Das chinesische Bau - und Material - Konzern China National Building Material Group (CNBM), ein weltweit führender Hersteller von nichtmetallischen Materialien, setzt nicht nur konsequent seine "Zement +" - Strategie um, sondern setzt auch stark auf die strategischen neuen Industrien im Bereich "anorganische nichtmetallische Materialien, organische Polymermaterialien und Verbundwerkstoffe". Es hat u. a. die weltweit erste kohlenstoffneutrale und intelligent hergestellte Glasfaser - Produktionsstätte errichtet.

- Was ist "Industriekosmos"? Das ist es.

Aber es gibt dennoch Herausforderungen.

Im Jahr 2024 betrug der pro - Kopf - Mehrwert der Fertigungsindustrie in den Vereinigten Staaten etwa 8.670 US - Dollar, während er in China nur 3.345 US - Dollar betrug, weniger als die Hälfte des US - Werts.

Das Problem der "Entleerung" der Fertigungsindustrie in den Vereinigten Staaten besteht zwar, aber die Vorteile in den Bereichen der Hochtechnologie und Intelligenz sind ebenfalls deutlich. Insbesondere in den letzten Jahren hat sich die globale Situation ständig verändert. Die Vereinigten Staaten haben einen umfassenden Plan zur Rückkehr der Fertigungsindustrie umgesetzt und gleichzeitig die Innovation in neuen Industrien wie Künstliche Intelligenz, Large Language Models und Hochleistungsrechnen beschleunigt. Im Jahr 2024 hat das US National Institute of Standards and Technology (NIST) sogar ein Sonderfonds eingerichtet, um die Integration von KI und Fertigungsindustrie zu fördern.

China hat ebenfalls eine strategische Planung für die Entwicklung der Künstlichen Intelligenz vorgenommen.

In diesem Jahr hat die chinesische Staatsregierung offiziell die "Empfehlungen zur tiefgreifenden Umsetzung der 'Künstliche Intelligenz +' - Initiative" veröffentlicht. Als das erste wegweisende Dokument auf dem Gebiet der KI in China werden die Ziele und Pläne für die Entwicklung der KI in den nächsten zehn Jahren festgelegt. Kürzlich hat das Ministerium für Industrie und Informationstechnik die "Ausschreibung für die Innovation in der KI - Industrie und der Fähigkeitsverstärkung der neuen Industrialisierung" gestartet, um die Integration von KI in die neue Industrialisierung zu beschleunigen.

Derzeit gibt es zahlreiche Versuche, KI in industrielle Szenarien zu integrieren, von Internet - Giganten bis hin zu aufstrebenden KI - Start - Ups. In vielen Fällen und Szenarien fehlt es nur noch an dem letzten Schritt, um den Wertkreislauf abzuschließen und echte wirtschaftliche Effekte für die Industrieunternehmen zu erzielen.

Genau dieser "letzte Kilometer" hält jedoch unzählige Menschen auf.

Bei der Great Wall Engineering and Technology Conference im Juli, auf der das Thema "Strategie für die kooperative Innovation und Entwicklung von Künstlicher Intelligenz und Fertigungsindustrie" behandelt wurde, hat die Anhui Digital and Intelligent Building Materials Research Institute Co., Ltd. (kurz "Digital - Intelligenz - Institut"), ein von China National Building Material Group gegründetes Unternehmen für Industrielarge Language Models, ein klares Ergebnis in der industriellen KI - Praxis präsentiert. Das von ihr selbst entwickelte Industrielarge Language Model "Xiaomiao" hat durch die Integration von Datenmodellen, Mechanismenmodellen, Geschäftsmodellen und Fachwissensdatenbanken eine Echtzeit - Regelung des Produktionsprozesses und eine Optimierung der Betriebsentscheidungen in mehreren Dutzend Fabriken erreicht. Dadurch wurde für jede Fabrik eine durchschnittliche Kostensenkung von 2 Yuan pro Tonne Zement erzielt, sowie eine Verringerung des Energie - und Stromverbrauchs pro Einheit Produkt. Dies hat für die Unternehmen einen Gewinn im Milliardenbereich geschaffen.

Ja, nicht nur in der Sprachkommunikation und Bildgenerierung, sondern auch in den Schlüsselbereichen wie Lieferkette, Produktion und Marketing hat das Industrielarge Language Model eine Echtzeit - Regelung des Kooperationsmodells erreicht. Es hat auch eine Echtzeit - Automatisierung der gesamten Produktionsprozesse ermöglicht und so einen echten wirtschaftlichen Nutzen für die Industrie geschaffen.

I. Der stillsame "Unterwasser - Unicorn"

Das Digital - Intelligenz - Institut ist ein B2B - Unternehmen, das auf Technologien wie Agent - basierter Künstlicher Intelligenz und Industrielarge Language Models basiert und für Industriebetriebe einen Wertkreislauf von Daten, Modellen bis zur Umsetzung bietet. Es wurde im Dezember 2022 von dem New Materials Fund, einem Mitglied von China National Building Material Group, South Cement, Aolin Technology und Shangfeng Building Materials gemeinsam gegründet, mit einem Kapital von 500 Millionen Yuan.

Im Vergleich zu den Unternehmen mit allgemeinen Sprach - Large Language Models, die viel Aufmerksamkeit erregen, wirkt das Digital - Intelligenz - Institut mit staatlichen Hintergrund besonders still und unscheinbar.

Bereits im Jahr 2023 hat das Digital - Intelligenz - Institut mit dem Industrielarge Language Model als Kernmotor erste Pilotprojekte mit über einem Dutzend hochwertigen KI - Anwendungen in der gesamten Wertschöpfungskette "Lieferung - Produktion - Vertrieb" und in den Produktionsprozessen von Grundmaterialien durchgeführt und so erhebliche wirtschaftliche Effekte erzielt. Danach hat es schnell das erfolgreiche Modell auf andere Fabriken übertragen: 2024 wurden 66 Fabriken bedient, und bis 2025, mit der vertieften Anwendung des end - to - end Industrielarge Language Models, hat die Anzahl der bedienten Fabriken die 100 - Marke überschritten. Dadurch wurde ein standardisiertes Implementierungsprogramm geschaffen, das "reproduzierbar, leichtgewichtig und effizient" ist.

Seine technische Stärke und industrielle Wertschätzung wurden sowohl national als auch international anerkannt: Auf nationaler Ebene hat die Kooperation aus dem Digital - Intelligenz - Institut und Tianshan Materials mit dem "Forschungsprojekt zur Optimierung des gesamten Zementproduktionsprozesses" erfolgreich an der "Ausschreibung für wichtige technologische Herausforderungen" in der Baustoffindustrie teilgenommen. Auf internationaler Ebene hat China National Building Material Group mit dem von dem Digital - Intelligenz - Institut entwickelten "Zement - Industrielarge Language Model" den zweiten Platz in der Kategorie "Advanced Manufacturing" der Gartner "Innovation Eyes" - Auszeichnung 2025 gewonnen und so einen neuen Standard für die innovative Entwicklung der chinesischen Fertigungsindustrie gesetzt.

China National Building Material Group gewinnt den zweiten Platz (Runners - Up) in der Kategorie "Advanced Manufacturing" der Gartner "Innovation Eyes" - Auszeichnung 2025

Noch wichtiger ist, dass das Digital - Intelligenz - Institut bisher über zwei Billionen wertvolle Produktionsdaten aufbereitet und trainiert hat und fast 200 Szenariomodelle erstellt hat. Kürzlich hat es das "AI + Forschung und Entwicklung - Plattform" des Industrielarge Language Models "Xiaomiao" vorgestellt, was bedeutet, dass seine Fähigkeiten von der Produktionsoptimierung auf die Forschung und Entwicklung erweitert wurden. Diese Plattform zielt darauf ab, einen intelligenten Kreislauf von der Laborforschung bis zur industriellen Umsetzung zu schaffen und die Effizienz der Forschung und Entwicklung durch KI zu steigern. Dadurch hat das Digital - Intelligenz - Institut ein intelligentes Fähigkeitsverstärkungssystem für alle Kernbereiche der industriellen Wertschöpfungskette wie Forschung und Entwicklung, Beschaffung, Produktion, Vertrieb, Logistik und Service geschaffen und so messbare wirtschaftliche Effekte für alle Industriebereiche erzielt.

Man kann sagen, dass das Digital - Intelligenz - Institut in den letzten drei Jahren still und unscheinbar ein Vorreiterunternehmen auf dem Gebiet der Industrielarge Language Models geworden ist.

Wie ist das möglich?

Bevor wir diese Frage beantworten, müssen wir vielleicht zunächst verstehen, wie schwierig es ist, ein gutes Industrielarge Language Model zu entwickeln.

II. Die drei Herausforderungen des Industrielarge Language Models

In der gegenwärtigen Geschäftsdiskussion hat die KI für die meisten Unternehmensleiter von einem reinen "technologischen Trend" zu einer "strategischen Notwendigkeit" geworden. Aber neben der Neugierde sind die praktischen Überlegungen zur Messung der Erträge und zur Lösung der Probleme das Schwergewicht der gegenwärtigen Entscheidungen.

Obwohl die Large Language Models in den allgemeinen Bereichen wie Dokumentenverarbeitung, Wissensabfragen und Inhaltsgenerierung eine beeindruckende Penetration gezeigt haben, gibt es nur wenige praktische Beispiele in industriellen Szenarien, die deren signifikanten positiven Wert bestätigen können.

Der Grund dafür liegt in der Natur der Large Language Models, die auf generativer KI basiert. Der Kern liegt in der "Next Token Prediction". Es ist gut darin, Informationen zu suchen und zusammenzufassen, lange Texte zu verarbeiten und kreative Inhalte zu generieren. Gleichzeitig bestehen die Probleme der "Halluzination" und der "Black - Box" in der Kerntechnologie des Modells, was es in Produktionsszenarien mit geringer Fehlertoleranz und starker Zeitabhängigkeit (z. B. in industriellen Produktionslinien) oft schlecht abschneiden lässt.

Xue Zhongmin, Vorsitzender des Wissenschaftlichen Komitees von China National Building Material Group und Präsident des Digital - Intelligenz - Instituts

Auch auf der Great Wall Engineering and Technology Conference hat Xue Zhongmin, der Präsident des Digital - Intelligenz - Instituts, die Probleme der Umsetzung von KI in der industriellen Fertigung in drei Herausforderungen zusammengefasst:

1. Daten: Industrielle Szenarien haben eine große Menge von Zeitreihendaten. Die Verarbeitungsmethode unterscheidet sich von der natürlichen Sprache. Das Modell muss die Geschäftlogik hinter den Zahlen verstehen und die Halluzinationsphänomene von Large Language Models vermeiden.

2. Szenarien und Geschäftsprozesse: Die industriellen Mechanismen und Geschäftsprozesse sind sehr komplex. Das Modell muss die Szenarien tiefgreifend verstehen und gleichzeitig den realen Geschäftregeln entsprechen, um die Genauigkeit, Echtzeitfähigkeit und Durchführbarkeit der ausgegebenen Entscheidungen zu gewährleisten.

3. Stabilität und Fehlertoleranz: In der industriellen Fertigung, insbesondere in Prozessbranchen wie der Zementindustrie, ist die Fehlertoleranz für Entscheidungsbefehle fast Null. Das Modell muss in der Lage sein, Ausnahmesituationen autonom zu bewältigen, um eine sichere und stabile Produktion zu gewährleisten.

Außerdem gibt es noch einen wichtigen Punkt - die ROI (Return on Investment) ist schwer zu messen.

Deshalb können viele Projekte in der industriellen Digitaltwin - Technologie und in Simulationslaboren keinen Wertkreislauf schließen. Die Modelle existieren unabhängig von der Produktionslinie und bieten nur Vorhersageparameter anstelle von Echtzeit - Geschäftsentcheidungen. Es ist auch schwierig, die Rendite der Investition zu berechnen.

"Das Aufbauen eines Modells ist kein IT - System, das nach der Implementierung klare Ziele hat, die gemessen und bewertet werden können. Es gibt kein Standard, um den Wert eines Large Language Models zu bestimmen. Wie kann man es also beurteilen? Deshalb gibt es in der industriellen Anwendung nur eine 'dumme Methode' - Effizienzorientierung." Auf der Great Wall Conference hat Xue Zhongmin auch die Lösung des Digital - Intelligenz - Instituts vorgestellt.

Derzeit besteht in der Zement - und Baustoffindustrie sowie in der gesamten industriellen Fertigung ein sehr starker Bedarf an Kostensenkung, Effizienzsteigerung und intelligenter Transformation. Im Jahr 2024 belief sich der Gewinn der chinesischen Zementunternehmen oberhalb eines bestimmten Umsatzgrenzwerts auf etwa 25 Milliarden Yuan, was einem Rückgang von 20 % gegenüber dem Vorjahr entspricht. Der Betriebsdruck, der Finanzierungsdruck sowie die Anforderungen an Umweltschutz, Energieeffizienz und