2026: Das große AI-Survival-Spiel - Ohne Anwendungsfälle, kein Überleben

Hören Sie nicht mehr darauf, was KI verändern kann.

Es ist nun 2026, und eine noch härtere Frage steht vor allen: In welchem Szenario kann Ihre KI überleben?

Die Technologie hat die Singularität überschritten, und die Kapitalströme fließen immer noch, aber die Euphorie ebbt. Das Mantra im Startup- und Investmentkreis hat sich von „Wie intelligent ist Ihr Modell“ zu „Wie stark ist Ihr Anwendungsfall“ gewandelt.

Soll die KI als „Effizienz-Booster“ in bestehende Prozesse integriert werden oder soll sie die alte Welt aufbrechen und ein Billionenmarkt-Nischenszenario erschaffen? Soll man sich in die „Gewächshäuser“ von Industrietitanten und Großkonzernen begeben oder sich wie in Silicon Valley in die Wildnis begeben und dort überleben?

Hier folgt die Präsentation von Xu Yong, Generalsekretär der Zhongguancun Angel Investment Alliance und Gründungsgesellschafter von AC Accelerator.

Es gibt drei Gründe, warum diese Konferenz um das Thema „Anwendungsfälle“ herum organisiert wurde:

Erstens hat sich die KI-Technologie über die Phase hinaus entwickelt, in der es darum ging, ob etwas möglich ist, und ist nun in die Phase eingetreten, in der es darum geht, ob es sich lohnt und profitabel ist. Die Voraussetzungen für die Reife von Geschäftsszenarien sind erfüllt.

Zweitens interessieren sich normale Menschen nie für abstrakte Technologien, sondern für Lösungen in konkreten Anwendungsfällen.

Drittens richtet sich die Aufmerksamkeit von Kapitalgebern, Branchenakteuren und Politikern zunehmend von der Technologie selbst auf den Wert der Anwendungsfälle.

Angesichts dieser Veränderungen haben wir Anfang 2026 zu dem immer klareren Schluss gekommen: Wer die Anwendungsfälle meistert, meistert die KI.

Im Jahr 2025 hat es viele Anwendungsfälle im Bereich „+KI“ gegeben. KI wurde in vielen Bereichen wie industrieller Fertigung, Finanzdienstleistungen und Gesundheitswesen eingesetzt und hat die Welt stumm verändert.

Aber im Jahr 2026 wird „KI+“ kein Luxus, sondern eine Existenzfrage sein.

„Große Modelle“ entwickeln sich rasch zu „Intelligenzagenten“, und „Roboter“ werden zu „embodierten Intelligenzen“ aufgewertet. Neue Anwendungsfälle wie die Luftraumwirtschaft, KI für die Wissenschaft und die intelligente Fertigung haben das Potenzial, tiefgreifende Durchbrüche zu erzielen.

Parallel dazu ändert sich auch die Logik der KI-Investitionen. In den letzten zwei Jahren hat sich der Schwerpunkt der Kapitalgeber von den Hintergründen der Unternehmer und technologischen Demos auf die Frage verschoben, ob die Anwendungsfälle realistisch, replizierbar und skalierbar sind.

Dieser Wandel war bereits im Finanzierungsmarkt 2025 deutlich zu erkennen. Unternehmen wie MiniMax, Yuezhianmian und Yinhetongyong haben aufgrund klarer Kernanwendungsfälle große Finanzierungen erhalten. Sektoren wie die embodierte Intelligenz, KI-Chips und das autonome Fahren sind zu den am stärksten kapitalintensiven Bereichen geworden.

Aus einer makroskopischen Perspektive werden die Faktoren, die die Entwicklung von KI-Anwendungsfällen beeinflussen, zunehmend vielfältig: Regierungsrichtlinien, Plattformzugänge, Branchenführerunternehmen, Basis-Modelle, KI-Einsteigerunternehmen, Ökosysteme sowie Infrastrukturen wie GPU und Energie haben einen tiefgreifenden Einfluss darauf, wie weit und wie schnell die KI voranschreiten kann.

In den nächsten 5 bis 10 Jahren welche Faktoren einen anhaltenden und tiefgreifenden Einfluss ausüben können? Die Antwort auf diese Frage entscheidet im Wesentlichen, ob Unternehmer und Investoren einen Schritt voraus sein können.

Wenn man den Blick nach Übersee, insbesondere nach Silicon Valley, richtet, wird deutlich, dass sich die Entwicklungspfade von KI-Anwendungsfällen in China und den USA in drei wichtigen Aspekten unterscheiden: die Verteilungsweise, die Grenzen von Daten und Compliance sowie die Branchenstruktur.

In China hängt die Entwicklung stärker von Branchenführerunternehmen, der Regierung und Vertriebskanälen ab. Die Datengewinnung ist relativ einfach, und es besteht ein klarer Vorteil bei der Integration von KI in Hardware. Dies eignet sich besser für die Schaffung von eher „harten“ Produktivitätsanwendungsfällen.

Silicon Valley hingegen stützt sich auf das Selbstwachstum von Produkten und die Ökosysteme von Entwicklern. Hier gelten strengere Daten- und Compliance-Vorschriften. Die Szenarioinnovation erfolgt hauptsächlich im Bereich der Software, wobei ein messbarer ROI, geringe Implementierungskosten und hohe Replizierbarkeit im Vordergrund stehen. Viele Projekte befassen sich mit Nischenbereichen wie Recht, Gesundheit und Finanzwesen und nutzen Datenbarrieren, um schnell eine kommerzielle Validierung zu erreichen.

Es ist schwierig, einfach zu sagen, welche der beiden Wege richtig oder falsch ist, aber diese Unterschiede könnten die Zukunftsmachtstellung in der KI-Branche bestimmen. Sie bieten auch verschiedenen Akteuren Anknüpfungspunkte für ihre Überlegungen.

Für Politiker muss ein Gleichgewicht zwischen der „Breite“ und der „Tiefe“ von KI-Anwendungsfällen hergestellt werden: Es ist nicht schwierig, KI in vielen Bereichen einzusetzen, aber es ist schwierig, in konkreten Anwendungsfällen wirklich nützliche Lösungen zu entwickeln.

Für Großunternehmen stellt sich die Frage, ob sie auf kurzfristige Gewinne aus Anwendungsfällen setzen oder auf die langfristige technologische Fähigkeitenentwicklung setzen sollten. Soll man die alten Produkte mit KI verbessern oder eine Selbstrevolution mit KI durchführen? Dies ist die Wahl zwischen „+KI“ und „KI+“.

Für Unternehmer muss entschieden werden, ob sie eine KI-eigene Innovation betreiben oder die Effizienz mit KI steigern möchten. Die erste Option erfordert mehr Geduld und Ressourcen, die zweite ist näher am Cashflow.

Investoren müssen zwischen konsensfähigen und gegenläufigen Investitionen abwägen. Viele Top-Investoren in China haben Unternehmen wie Cambricon und Moore Threads verpasst, während im Jahr 2025 die embodierte Intelligenz und humanoide Roboter die KI-Branche dominierten und den größten Anteil an den Finanzierungen erhielten – und es waren gerade die gegenläufigen Projekte, die Investoren berühmt machten.

Ein KI-Investor hat ein unintuitives Phänomen erwähnt: Manchmal hat das Kapital genug Geduld, aber die Unternehmer sind möglicherweise nicht bereit, für etwas, das sehr großartig sein könnte, dieselbe Zeit und Entschlossenheit aufzuwenden. Dieser Unterschied in der Geduld beeinflusst auch die Entstehung von Konsens und Gegenkonsens.

Wenn man sich die Dampfzeit, die Elektrizitätsära, die Atomerära und die Internetära anschaut, wird klar, dass jede technologische Revolution schließlich ein neues, hinreichend großes Kernanwendungsfeld hervorgebracht hat.

Das Gleiche gilt auch für die KI-Ära: Der Sieg hängt nicht davon ab, wie viele Anwendungsfälle man abdeckt, sondern davon, ob man ein neues und großes eigenes Anwendungsfeld erschaffen kann.

Dieses Anwendungsfeld muss erstens neu genug sein, denn es ist unwahrscheinlich, dass eine großartige Gelegenheit aus einer einfachen „leichten KI-Integration“ in bestehende Szenarien hervorgeht. Zweitens muss es groß genug sein, damit auch KI-eigene Innovationen das Potenzial haben, zu einem Billionenmarkt zu werden.

Basierend auf diesen Überlegungen stellen wir folgende Initiativen vor:

Investitionsgesellschaften sollten sich mehr für kreative Projekte in neuen KI-Anwendungsfällen interessieren und ehrliche und zeitnahe Rückmeldungen geben.

Branchenführerunternehmen sollten mehr reale Anwendungsfälle öffnen und Branchenressourcen und Schlüsselkompetenzen teilen.

Startup-Unternehmen sollten sich immer um die zentrale Frage kümmern: Wird der Wert des Anwendungsfalls wirklich geschaffen?

Dieser Artikel stellt keine Anlageempfehlung dar.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Account „Pencil News“ (ID: pencilnews), Autor: Cheng Shide. Veröffentlicht von 36Kr mit Genehmigung.