Ausblick 2026: Kapital beschleunigt die Umsetzung von KI-Anwendungen, Technologie-Riesen zeigen nicht länger nur ihre Fähigkeiten
Im Jahr 2025 hat die Künstliche-Intelligenz-Branche im Zusammenspiel von technologischen Durchbrüchen, der Umsetzung von Anwendungen und der Kapitalwelle ihre Entwicklung beschleunigt. In diesem Jahr ist die Technologie mit der Entstehung von Phänomenanwendungen wie DeepSeek und dem Auftreten von humanoide Robotern in die Realität in vielfältigen Formen integriert. Die Kernlogik des industriellen Wettbewerbs hat sich daraufhin grundlegend verändert: Der Wettlauf um die Parametergröße hat sich vollständig in einen Wettstreit um die Fähigkeit von Unternehmen wie Alibaba, Ant Group, ByteDance, Tencent und Baidu zur tiefgreifenden Umsetzung in Lebens- und Produktionsszenarien gewandelt.
Kapital ist sowohl der Beschleuniger als auch der Probierstein für diesen Prozess. Vom konzertierten Börsengang von chinesischen GPU-Unternehmen bis zum Streben von Zhipu und MiniMax nach dem Titel des ersten börsennotierten Unternehmens im Bereich Large Language Model (LLM) hat die Branche unter der Stütze von Kapital rasant vorangeschritten. Doch hinter dem Festakt stellen die grausame Realität von "hoher Halluzination, hohem Energieverbrauch, hohen Kosten" und "niedriger Benutzerbindung" sowie der noch nicht vollständig abgeschlossene Geschäftskreis die Nachhaltigkeit jeder Branchendisziplin kontinuierlich auf die Probe.
Angesichts dieser Herausforderungen ist die "Kollaboration und gemeinsame Schaffung" von einer Option zur Pflicht geworden. Wenn ein einzelner technologischer Vorteil nicht mehr ausreicht, ist die Systemkoordination durch Open-Source-Initiativen und die gemeinsame Schaffung von Ökosystemen zur gemeinsamen Wahl von Spitzenunternehmen geworden. Diese strukturelle Veränderung wird sich 2026 vertiefen und wird der Schlüsselimpuls für die Skalierung und industrielle Umsetzung der KI-Branche sein.
Large Language Models wandeln sich vom Wettlauf um Parameter in den Wettlauf um Anwendungen
Von der Fertigstellung von Zahlungen über einen Sprachbefehl bis zur professionellen Beratung durch einen KI-Gesundheitsbetreuer und zur autonomen Koordination von Robotern bei komplexen industriellen Vorgängen … diese immer beliebter werdenden Szenarien zeichnen deutlich das Branchenbild der KI im Jahr 2025, in dem es zu einem "Hochleistungsausbruch" und einer "physischen Umsetzung" kam. Wenn man 2023 als das "Jahr der Enstehung" der generativen KI und 2024 als die "Phase der Anwendungsforschung" ansieht, dann war 2025 zweifellos der Schlüsselübergang, in dem die KI-Technologie vollständig aus dem Labor in die Industrie ging und von einzelnen Szenarien zu einer ganzheitlichen Szenarien-Penetration gelangte.
In diesem Jahr hat die Künstliche Intelligenz in vielerlei Hinsicht eine grundlegende Veränderung erfahren. Große Sprachmodelle haben sich von der mechanischen Wortzusammensetzung zu "Denkern" mit logischem Schlussvermögen entwickelt; Videogenerierungsmodelle sind nicht mehr zufrieden mit dem "Anschein von Realismus" und beginnen, einen "Welt-Simulator" zu erstellen, der physikalische Gesetze versteht. Noch bahnbrechender ist, dass die KI tatsächlich "Beine bekommen" hat und in Form von humanoiden Robotern in Fabriken und Haushalte eingezogen ist, wodurch der Sprung aus der digitalen in die physische Welt vollzogen wurde.
Mit den technologischen Durchbrüchen hat sich der Fokus des industriellen Wettbewerbs von der Parametergröße auf die Breite und Tiefe der Szenarienumsetzung verlagert. "Doubao" von ByteDance hat sich in hochfrequente Szenarien wie die Kurzvideoerstellung und den intelligenten Kundenservice eingebracht und durch die systemnahe Zusammenarbeit mit Mobiltelefonherstellern die Koordination von Aufgaben über Anwendungen hinweg ermöglicht; "Yuanbao" von Tencent hat sich zum rund um die Uhr verfügbaren "Privaten Begleiter" entwickelt und sich tief in Ökosysteme wie die Video-App und die Unternehmens-WeChat-App integriert. Die Alibaba-Gruppe hat nacheinander mehrere KI-nativ entwickelte Anwendungen wie Tongyi Qianwen APP, Ant Lingguang und Ant Afu vorgestellt. Dabei macht "Afu" sich die Technologie des "Künstlichen Ärzte-Doppelgangers" zunutze, um die Gesundheitsversorgung zugänglicher zu machen; "Lingguang" erlaubt es Benutzern, interaktive Leichtanwendungen schnell über natürliche Sprache zu erstellen. Bereits einen Monat nach dem Start haben die Benutzer über 12 Millionen "Flash-Apps" erstellt.
Die kontinuierliche Erweiterung der Anwendungsbereiche hat die Innovation in Nischenbranchen wie der intelligenten Hardware weiter beschleunigt. Mit der tiefgreifenden Integration von Large Language Modellen und Raumrechnung hat sich der Bereich der intelligenten Brille von einem Nischenmarkt, der von Start-up-Unternehmen dominiert wurde, schnell in einen "Kampf der Hundert Brillen" mit der Anwesenheit von Tech-Riesen gewandelt. Der Eintritt von Unternehmen wie Xiaomi, Lenovo, Baidu und Alibaba beschleunigt den industriellen Entwicklungsprozess in diesem Bereich.
Während sich die Anwendungs-Ebene schnell weiterentwickelt, bleibt der Wettbewerb um die Fähigkeiten der zugrunde liegenden Modelle weiterhin heftig. Tongyi Qianwen von Alibaba hat die Spitze der globalen Open-Source-Modelle erreicht, und die Gesamtzahl der Downloads hat die 600 Millionen überschritten; Die tägliche Anzahl der Aufrufe des Doubao-Large Language Models hat die 50 Billionen Tokens überschritten, und seine Fähigkeiten als multimodaler Intelligenz-Agent werden bereits in der Bildung, der industriellen Qualitätsprüfung und anderen Bereichen eingesetzt; Tencent hat im gesamten Jahr über 30 neue Versionen seines Hunyuan-Large Language Models veröffentlicht; Baidus Wenxin-Large Language Model ist bereits in Version 5.0.
Qi Yuan, der Direktor des Shanghai Institute for Science and Intelligence, hat erklärt, dass im Jahr 2025 der Wettbewerb zwischen Unternehmen im Bereich der Künstlichen Intelligenz über den Wettlauf um Rechenleistung und Parameter hinausgegangen ist und in eine Phase der tiefgreifenden Konkurrenz um die Fähigkeit zur Wertschöpfung eingetreten ist. Insbesondere in Bereichen wie der Finanz- und der Gesundheitsbranche, die hohe Anforderungen stellen, muss die Technologie drei Sprünge vollbringen: von "brauchbar" zu "vertrauenswürdig einsetzbar" und schließlich zu "gut nutzbar". Dies erfordert von Unternehmen nicht nur hervorragende technologische Fähigkeiten, sondern auch ein tiefes Verständnis der Branchenkontexte, -regeln und -kernprobleme, um wirklich einen differenzierten Wettbewerbsvorteil zu erzielen.
Liu Xingliang, der Direktor des DCCI Internet Research Institute, hat festgestellt, dass die Kernlinie der Entwicklung von KI-Anwendungen im Jahr 2025 die systematische Verbesserung von Agenten (Intelligenz-Agenten) war. Intelligenz-Agenten haben sich von frühen Hilfswerkzeugen, die nur einzelne Befehle ausführen konnten, zu einem organischen System entwickelt, das in der Lage ist, komplexe Aufgaben autonom zu planen und koordiniert auszuführen, wodurch die Arbeitsabläufe und Entscheidungsmechanismen von Unternehmen tiefgreifend neu strukturiert wurden. Nach seiner Ansicht werden in den nächsten drei bis sechs Jahren expertenähnliche Intelligenz-Agenten für vertikale Szenarien mit tiefem Branchenwissen in die Phase der massenhaften Umsetzung eintreten und zu einem wichtigen Faktor für die Steigerung der industriellen Effizienz und der Entscheidungsqualität werden.
Kapital beschleunigt die Entwicklung der KI
Abgesehen von der tiefgreifenden Weiterentwicklung von Technologie und Anwendungen ist es im Jahr 2025 ein auffälliges Trend geworden, dass KI-Unternehmen sich gesamthaft an den Kapitalmarkt gewandt haben. Mit dem Börsengang von Unternehmen wie Moore Threads und Muxi Semiconductor haben Technologieunternehmen, die durch Large Language Models und Embodied AI repräsentiert werden, eine Welle von Börsengängen und Finanzierungen ausgelöst.
Laut unvollständigen Statistiken hatten Ende 2025 etwa 215 neue Unternehmen ihren Börsengang absolviert. Darunter ist die Anzahl der Unternehmen mit KI-Geschäftsaktivitäten von 21 im vergangenen Jahr auf 51 gestiegen, was einer Zunahme von 143 % entspricht.
Betrachtet man den konkreten Prozess, so hat Yushu Technology im Juli die Vorbereitungen für einen Börsengang an der STAR Market begonnen und diese im November abgeschlossen; Im August hat Qunhe Technology einen Antrag auf Börsengang an der Hongkonger Börse gestellt, wobei J.P. Morgan und CCB International als Joint Sponsoren fungieren. Im Dezember haben zwei Large Language Model-Unternehmen, Zhipu und MiniMax, die Prüfung der Hongkonger Börse bestanden und konkurrieren um den Titel des ersten börsennotierten Unternehmens im Bereich Large Language Model. Im gleichen Monat hat das Internetportal der China Securities Regulatory Commission angezeigt, dass CloudDeep Technology die Vorbereitungen für einen Börsengang an der STAR Market begonnen hat, wobei China Securities Co., Ltd. als Beratungsunternehmen fungiert.
Diese Unternehmen haben gemein, dass sie hohe Forschungs- und Entwicklungsausgaben haben, die Entwicklungsprozesse langwierig sind und in der Anfangsphase signifikante Verluste aufweisen. Sie sind daher stark auf die Unterstützung des Kapitalmarktes angewiesen, um technologische Barrieren aufzubauen. Die Finanzdaten bestätigen dies: Die Nettoverluste von Zhipu haben sich von 144 Millionen Yuan im Zeitraum von 2022 bis 2024 auf 2,958 Milliarden Yuan erweitert und werden voraussichtlich weiter steigen; MiniMax hat bis zum dritten Quartal dieses Jahres Verluste von etwa 3,61 Milliarden Yuan verbucht, und die kumulierten Verluste in den letzten drei Jahren haben die 800 Millionen US-Dollar überschritten. Beide Unternehmen haben in ihren Dokumenten angegeben, dass die Verluste hauptsächlich auf die kontinuierlichen Investitionen in die Entwicklung von Large Language Modellen und die Rechenleistungsinfrastruktur zurückzuführen sind und dass die Wahrscheinlichkeit von Gewinnen und Dividenden in der kurzen Frist gering ist.
Unter diesen Umständen wird die Selektionslogik des Kapitals zunehmend klar: Es müssen sowohl die technologische Härte und die Kernbarrieren als auch die kontinuierliche Betriebsfähigkeit der Unternehmen bewertet werden. Dies bedeutet, dass die KI-Unternehmen, die am Ende im Wettbewerb erfolgreich sein werden, nicht nur auf technologische Stärke setzen, sondern auch von der Fähigkeit zur Kapitalbeschaffung und der Fähigkeit zur Kapitalverwaltung abhängen.
Die Unterstützung des Kapitalmarktes hat auch die strategischen Investitionen der Unternehmen weiter vorangetrieben. Alibaba hat angegeben, dass es an der Infrastrukturentwicklung für die KI mit 380 Milliarden Yuan arbeitet und zusätzliche Investitionen vorhat. ByteDance plant vorläufig, 2026 160 Milliarden Yuan in die Entwicklung der KI zu investieren. Tencent und Baidu haben erklärt, dass sie ihre Forschungs- und Entwicklungsstruktur optimieren und unabhängige Abteilungen einrichten, um das Forschungs- und Entwicklungssystem zu stärken.
Politisch gesehen wird die Initiative "Künstliche Intelligenz +" kontinuierlich vertieft. Laut Daten der Nationalen Internetinformationsbehörde waren bis Anfang November bereits 611 generative KI-Dienste registriert. Die monatliche Durchschnittszahl der Registrierungen hat gegenüber dem Vorjahr um 55 % zugenommen, und die Branche ist auf den raschen Weg zur normativen Entwicklung eingestiegen.
Zhang Xiaorong, der Direktor des Deep Technology Research Institute, hat festgestellt, dass sich im Vergleich zu den Prospekten des Vorjahres, in denen die Formulierung "Hauptgeschäft + KI" verwendet wurde, die KI in diesem Jahr tatsächlich zu einer Einnahmequelle und Infrastruktur für Unternehmen geworden ist. Mit dem Übergang dieser Unternehmen vom Primär- zum Sekundärmarkt wird voraussichtlich 2026 der "KI-Anteil" an börsennotierten Unternehmen weiter steigen, und die Integration des Kapitalmarktes und der KI-Branche wird in eine neue Phase eintreten.
Die Zusammenarbeit ist der Schlüssel zur Senkung der Einstiegshürden für KI-Anwendungen
Trotz des kontinuierlichen Kapitaleinflusses und der hohen Marktheat muss die KI-Endgerätebranche noch viele Prüfungen in Bezug auf Technologie, Ökosystem und Kosten bewältigen, um von der Idee zur Reife zu gelangen. Das zuverlässige, konforme und rentable Funktionieren von Modellen in der realen Welt ist das zentrale Thema der Branchenentwicklung im Jahr 2026 geworden.
Ein nicht namentlich genannter KI-Branchenexperte hat erklärt, dass derzeit zwar viele Produkte auf dem Markt sind, aber nur wenige zu Phänomenanwendungen geworden sind. Hinter diesem Phänomen gibt es mehrere Einschränkungen: Endgeräte haben Schwierigkeiten, ein reibungsloses und stabiles Erlebnis zu gewährleisten, aufgrund der Beschränkungen bei der Rechenleistung und dem Energieverbrauch; Das Anwendungsökosystem befindet sich noch in der Anfangsphase, und die meisten Funktionen haben noch nicht in die täglichen, hochfrequenten Bedürfnisse der Benutzer Eingang gefunden; Die Fähigkeiten der Modelle sind auch unterschiedlich. Allgemeine Modelle müssen in Bezug auf das logische Verständnis, die Aufgabenausführung und die Koordination zwischen verschiedenen Modalitäten verbessert werden, während vertikale Modelle in Bezug auf die fachliche Tiefe, die Betriebssicherheit und die Anpassungsfähigkeit an Szenarien weiter optimiert werden müssen.
Xu Siyan, ein erfahrener Forscher des Tencent Research Institutes, hat von der Perspektive der Umsetzung von Embodied AI ergänzend darauf hingewiesen, dass Roboter zwar allmählich in Szenarien wie der Industrie, der Logistik und dem Dienstleistungssektor eingebracht wurden und hochrisikobehaftete Aufgaben übernehmen, aber die Branche immer noch vor den Schlüsselschwierigkeiten von hohen Kosten, unzureichender technischer Reife und Mangel an echten Interaktionsdaten steht.
Angesichts dieser Herausforderungen erkunden Technologieunternehmen unterschiedliche Wege, um sich aus dem Ökosystem herauszuarbeiten. Die ByteDance-Gruppe hat die KI durch die "Aggregation und Verteilung von Traffic" tief in das Inhaltsökosystem integriert und sich auf die Bereiche Unterhaltung und Informationszugang konzentriert. Die Alibaba-Gruppe hat die KI als Produktivkraft und Lebenszugang in der Infrastruktur für die Volkswirtschaftsförderung wie E-Commerce, Finanzdienstleistungen und lokale Lebensdienste positioniert und so eine Geschäftskette von "Werkzeuggenerierung - Dienstleistungsumsetzung - Zahlungsabschluss" aufgebaut. Zugleich beschleunigen Hersteller wie Tencent und Baidu auch die Integration von generativen Fähigkeiten in hochfrequente Szenarien wie Bezahlung, Soziale Medien und Karten, um durch die Ökosystemkoordination die Benutzerbindung und Wettbewerbsbarrieren aufzubauen.
Was die Kernlogik des zukünftigen Ökosystemwettbewerbs angeht, so ist nach Ansicht eines Mitarbeiters von Ant Group die Wettbewerbsbarriere in der KI-Zeit zu einem intelligenten Fliegenschloss aus "Daten - Modell - Ökosystem" geworden: Reiche Szenarien und eine enorme Menge an Benutzerdaten trainieren genauere Modelle, die intelligenten Modelle verbessern das Benutzererlebnis und ziehen mehr Benutzer an, und die kontinuierliche Benutzerinteraktion wiederum fördert die Iteration von Daten und Modellen. Wenn dieses Fliegenschloss mit der kommerziellen Vertragserfüllungsfähigkeit der Plattform (z. B. Bezahlung, Offline-Dienstleistungen) kombiniert wird, wird die resultierende Schutzmauer die Fähigkeiten von reinen Technologieunternehmen weit übertreffen.
Technologische Innovation wird allgemein als der Schlüssel zur Lösung der Kostenproblematik und zur Förderung der Ökosystemerweiterung angesehen. Ein Mitarbeiter von Volcengine hat darauf hingewiesen, dass die zentrale Aufgabe der Large Language Model-Branche in Zukunft nicht der interne Wettbewerb, sondern die gemeinsame Stärkung des Marktes sein wird. Durch kontinuierliche technologische Optimierung die Kosten senken, die Einstiegshürden für KI-Anwendungen verringern und die breite Verbreitung