Das beste Zeitalter der Industrialisierung großer KI-Modelle: Chinas KI hat den Parameterkult „getötet“

2025 gilt als das Jahr der „Entzauberung“ großer Sprachmodelle.

Die einstigen enthusiastischen Vorstellungen von AGI wurden schnell durch industrielle Herausforderungen wie „Inferenzkosten“ und „Praktikabilität“ abgelöst. Vom Silicon Valley bis zu Peking, Shanghai und Guangzhou zahlt niemand mehr leichtfertig für das bloße „Parameterwettrennen“. Große Sprachmodelle befinden sich nicht mehr nur in der reinen technischen Erkundungsphase, sondern beschleunigt in die tiefe kommerzielle Phase, in der Technik und Anforderungen miteinander wetteifern.

Diese Veranlassung veranlasste Giganten wie OpenAI und Google, ihre Strategie umzustellen und dichte, kostengünstige Inferenzmodelle für den Unternehmensmarkt auf den Markt zu bringen. Das Aufholen der Gemini-Modellreihe beweist uns auch, dass die Hauptbühne für die Iteration der Fähigkeiten großer Sprachmodelle möglicherweise nicht im Labor liegt. Früher suchte man mit einem Hammer nach Nägeln, heute bestimmen sowohl Gemini und das dahinterstehende Datenimperium Google als auch Alibaba Cloud und das Qwen-Großmodell, die seit Jahren in der digitalen Transformation der Industrie tätig sind, die Spezifikationen des Hammers durch die Form des Nagels.

Die Marktanpassung führt dazu, dass der Iterationszyklus der Modelle extrem verkürzt wird – von mehreren Jahren auf jeden Monat oder sogar jede Woche. Dieser Perspektivwechsel schafft genau die beste Gelegenheit für die chinesische KI, die Kurve zu überholen.

Lange Zeit lag das globale Scheinwerferlicht der künstlichen Intelligenz auf dem Silicon Valley. Doch 2025 ist ein Wendepunkt erreicht: Chinesische Großmodelle geben sich nicht mehr mit der Kopie und Nachfolge technischer Pfade zufrieden, sondern wechseln in dem neuen Zyklus, in dem das Parameterprinzip durch das Industrieprinzip abgelöst wird, von der passiven zur vorauseilenden Position: Die Blockade der Rechenleistung hat die inländischen Großmodelle nicht zerstört, sondern ihnen eine einzigartige Widerstandsfähigkeit verliehen, die sich konkret manifestiert in: Pragmatismus bei der Architekturinnovation, tiefgreifende Full-Stack-Dienstleistungen im kommerziellen Bereich sowie Strategie und globale Verantwortung bei der Ökosystemgestaltung.

Dieser langfristig ausgerichtete Weg lässt den „chinesischen Ansatz“ in diesem Zeitalter der KI-Industrialisierung besser denn je die Chance haben, die Spitzenposition einzunehmen.

01. Im tiefen Wasser der Industrialisierung werden große Sprachmodelle zu „superb unterstützenden Rollen“

Warum müssen große Sprachmodelle bei ihrer Umsetzung „entzaubert“ werden?

Seit 2025 ist ein interessantes Phänomen im tiefen Wasser der Industrialisierung zu beobachten: Künstliche Intelligenz scheint allgegenwärtig zu sein, aber im Vergleich zu Chatbots, die einst in aller Munde waren, wirken die heutigen großen Sprachmodelle in ihrer Produktform „unsichtbar“.

Hinter dieser Unsichtbarkeit steckt die Praktikabilität chinesischer Unternehmen bei der industriellen Iteration sowie die Full-Stack-Fähigkeit und Kooperation von KI-Herstellern bei der technischen Unterstützung.

Die KI ist aus der digitalen Welt in die physische Welt übergetreten, wobei Autos die Vorreiterplattform darstellen. Der Trend zur „Unsichtbarkeit“ großer Sprachmodelle zeigt sich im Bereich des intelligenten Fahrens besonders deutlich. Heutige Autos sind mehr als nur Verkehrsmittel, sie sind zu intelligenten Agenten geworden, die aktiv verstehen, entscheiden und handeln können. In diesem Prozess treten die großen Sprachmodelle in den Hintergrund und werden zu einer „superben Grundlagenplattform“, die die Weiterentwicklung des intelligenten Fahrens vorantreibt.

Im vergangenen Jahr haben sich fast alle chinesischen Automobilhersteller – ob im Bereich traditioneller Fahrzeuge oder im Bereich der Neuen Energien – auf eines konzentriert: die Umsetzung der Intelligenz. Mit Unterstützung von Anbietern wie Alibaba Cloud haben chinesische Automobilhersteller die Industrialisierung großer Sprachmodelle in diesem phantasievollen physischen Raum mit erstaunlicher Geschwindigkeit vorangetrieben.

Nehmen wir XPeng Motors als Beispiel: Die Iterationseffizienz der Intelligenz ist ein großer technischer Vorteil. Das zweite Generation VLA (Vision-Language-Action-Modell) von XPeng wurde mit Daten aus 100 Millionen Clips trainiert, was der Summe extremer Szenarien entspricht, auf die ein menschlicher Fahrer in 65.000 Fahrjahren stoßen würde.

Die erste Schwierigkeit der Intelligenz liegt in der Verarbeitung so großer Datenmengen. Mit Unterstützung des Cloud-Rechenleistungsclusters von Alibaba Cloud hat XPeng den ersten KI-Rechenleistungscluster im Automobilsektor Chinas mit einer Leistung von 10 EFLOPS aufgebaut und eine „Cloud-Modellfabrik“ geschaffen, deren vollständige Iterationszyklus von der Cloud zum Endgerät durchschnittlich 5 Tage beträgt. Im technischen Kernbereich von XPeng liegt die Bedeutung großer Sprachmodelle nicht nur in der Front-End-Erfahrung und Interaktion, sondern auch darin, dass sie „unsichtbar“ im Betrieb von Daten und Szenarien ihre Wirkung entfalten.

In der unsichtbaren Cloud hat Alibaba Cloud, das auf den Fähigkeiten von Full-Stack-KI-Cloud-Diensten basiert, die intelligente Umsetzung von 100 % der chinesischen Automobilhersteller unterstützt. Es ist führend auf dem chinesischen Markt für Rechenleistung im Bereich der Fahrentwicklung, und weltweit können andere KI-Giganten mit diesen industriellen Errungenschaften und dieser Geschwindigkeit kaum mithalten.

Auch im Bereich des intelligenten Cockpits, das den normalen Nutzern näher ist, sind große Sprachmodelle unter dem Interaktionssystem der Cloud-Endgerät-Kooperation und Ökosystemintegration verborgen, was zu einer subtileren Veränderung führt, dass sich die Beziehung zwischen Mensch und Auto von einem Werkzeug zu einem Partner entwickelt. Große Sprachmodelle werden auf eine unaufdringlichere Weise zum Gehirn der intelligenten Modernisierung der chinesischen Automobilindustrie.

Wenn wir uns dem Kernbereich der Fertigungsindustrie zuwenden, erstrecken sich die Anwendungsbereiche großer Sprachmodelle von der Büroeffizienz bis hin zu Produktionslinien. Im vergangenen Jahr hat Sany Heavy Industry auf Basis des Qwen-Großmodells mehr als 50 KI-Agenten entwickelt, die den gesamten Zyklus von Forschung und Entwicklung, Produktion, Vertrieb und Dienstleistungen abdecken. Für den Industriegiganten sind die wertvollsten Vermögenswerte die über Jahrzehnte angesammelten nicht standardisierten Erfahrungen. Durch Full-Parameter-Finetuning hat Sany Heavy Industry dieses branchenspezifische Know-how in das große Sprachmodell „eingeschweißt“ und die über Jahrzehnte angesammelten Produktionsdaten und Expertenkenntnisse des Unternehmens zu kopierbaren digitalen Vermögenswerten gemacht. Von nun an kann das große Sprachmodell wie ein „erfahrener Meister“ junge Ingenieure bei der Diagnose von Gerätefehlern und der Optimierung von Verfahren anleiten, sodass auch nicht standardisierte Szenarien skaliert werden können – wobei die Hauptrolle nach wie vor auf den gesammelten praktischen Erfahrungen von Unternehmen und Menschen beruht.

Die Industrialisierung definiert die Technik umgekehrt, was zu einer unbestreitbaren Tatsache geworden ist. Daher müssen große Sprachmodelle im tiefen Wasser der Industrialisierung gerne eine unterstützende Rolle übernehmen – eine „superb unterstützende Rolle“, die praktisch, nutzbar und für Unternehmen erschwinglich ist.

Die von den Fließbändern der Fabrik geforderte Latenz, die Null-Toleranz gegenüber Inhaltsillusionen in Finanzrisikokontrollsystemen sowie die extreme Empfindlichkeit intelligenter Hardware gegenüber dem Stromverbrauch der Endgeräte-Inferenz und komplexen Umgebungen … Um diese Probleme zu lösen, müssen große Sprachmodelle lernen, von der Geldverbrennung zur praktischen Umsetzung überzugehen, und von der großen Erzählung der allgemeinen Intelligenz zur schrittweisen Feinabstimmung in einzelnen Szenarien überzugehen.

Im Jahr 2025 sind die pragmatischen inländischen Großmodelle in der globalen KI-Industrie diejenigen, die das Konzept der „praktischen Umsetzung“ am besten umsetzen.

02. Die Entwicklung der Effizienz großer Sprachmodelle bestimmt die zukünftige Produktivität

Betrachtet man die Geschichte der technischen Entwicklung, so werden die meisten neuen Technologien von oben nach unten umgesetzt. Es gibt nicht viele Industrien, bei denen der erste Schritt zur Kommerzialisierung so fest an die „Erschwinglichkeit“ gebunden ist wie bei großen Sprachmodellen.

Im Unterschied zu Verbrauchermarken, die auf Preisaufschläge verzichten, ist die allgemeine Zugänglichkeit von KI kein Mittel des Wettbewerbs auf dem Markt, sondern das Ziel der technischen Entwicklung.

Im Jahr 2025 haben inländische Großmodelle den Begriff SOTA neu definiert: Die höchste Punktzahl auf einer Rangliste zeigt nur, dass die Technik „nutzbar“ ist. Um die beste Technik zugänglich und erschwinglich zu machen, sind Effizienz und Produktivität pro Einheit der Rechenleistung ein wichtigerer harter Standard, der Aufmerksamkeit verdient.

Auf der industriellen Ebene interessieren sich Unternehmer nicht dafür, wie viele Punkte ein großes Sprachmodell bei einer Frage zu einem seltenen Wissensbereich erzielt, sondern wie viel tatsächliche Effizienzsteigerung jeder investierte Euro bringt. Aus diesem Grund haben inländische Großmodelle schon früh auf technische Show-Effekte verzichtet.

Gleichzeitig bedeutet der Verzicht auf technische Show-Effekte nicht, dass man die technische Weiterentwicklung einstellt, und eine hohe Kosteneffizienz bedeutet nicht, dass das Modell veraltet ist. Im Gegenteil: Wenn Technik und Leistung nicht ausgereift genug sind, kann die industrielle Umsetzung nur ein Luftschloss sein.

Aufgrund der hohen Wertschätzung für den ROI der Rechenleistung hat die chinesische KI den Weg der „Anti-Parameter-Wettbewerbs“ weiter verfolgt und gleichzeitig bei der „Effizienzsteigerung“ eine überlegene Leistung erzielt.

Der Wettbewerb in den vergangenen zwei Jahren bestand darin, herauszufinden, welches Modell intelligenter ist. Der Wettbewerb im Jahr 2025 besteht darin, herauszufinden, welches Modell sparsamer und schneller ist. Eine Reihe technischer Durchbrüche von Alibaba Cloud und dem Qwen-Großmodell zielen im Wesentlichen darauf ab, die drei großen Hindernisse für die Industrialisierung zu beseitigen: „teure Rechenleistung, langsame Inferenz und schwierige Bereitstellung“.

Daten und Ergebnisse sind die direktesten Zeugnisse. Im Bereich der großen Sprachmodelle äußern sich technische Show-Effekte oft darin, dass die Zufälligkeit, bei einem festgelegten Benchmark-Test eine hohe Punktzahl zu erzielen, bewusst vergrößert wird, was aber in der industriellen Praxis kaum praktischen Nutzen hat. Das Qwen-Großmodell hingegen wählt eine unvorhersehbare praktische Umgebung: Auf der Blindtestplattform Chatbot Arena, auf der echte Nutzer zufällige Fragen stellen, gehört es zu den Top 3 weltweit, hat den ersten Platz in 5 Fähigkeitsbereichen wie Codierung und Mathematik belegt, erreichte die höchste Punktzahl in der Geschichte inländischer Modelle und brach die Umklammerung durch Closed-Source-Modelle als Open-Source-Modell.

Zu einer Zeit, als die Mainstream-Stimme der Branche noch für das Parameterwettrennen eintrat und sich Sorgen um das Training von Modellen mit hunderten Milliarden Parametern machte, begann Qwen 3 mit der Architekturinnovation durch gemischte Inferenzarchitektur und hochgradig sparsame MoE-Technologie. Die Intelligenz von 80 Milliarden Parametern wurde in eine Inferenz komprimiert, bei der nur 3 Milliarden Parameter aktiviert werden müssen, wodurch die Kosten für Training und Inferenz um 90 % gesenkt wurden. Dieses Ergebnis ermöglicht es Qwen 3-Next, das sich an kleine und mittlere Unternehmen mit geringem Budget richtet, in Bezug auf die Effizienz mit dem Flaggschiffmodell Qwen3-235B gleichzuziehen.

Im Bereich der Multimodal-Kontrollierbarkeit sind die industriellen Schwierigkeiten noch ausgeprägter. Die hochwertigen Szenarien der Multimodal-Generierung liegen in industriellen Bereichen wie der Filmproduktion und der Mensch-Computer-Interaktion, aber ihr „schwarzes Loch“ ähnlicher Rechenleistungsverbrauch, Ineffizienz und Unkontrollierbarkeit behindern die Wertschöpfung erheblich. Im vergangenen Jahr lag der Schwerpunkt der Iteration des Qwen-Großmodells – als Vertreter der inländischen „vollständigen Größe und vollständigen Modalität“ – klar darauf, diese industriellen Schwierigkeiten zu überwinden. Wanxiang Wan 2.2 wurde das weltweit erste MoE-Videogenerierungsmodell, das direkt 50 % der Rechenleistung einspart; Wanxiang Wan 2.6 wurde das erste Videomodell in China, das die Rollenspielfunktion unterstützt, zeigt eine hervorragende Kontrolle über die physische Welt und überwindet die industriellen Schwierigkeiten bei der Synchronisation von Ton und Bild sowie der Generierung mehrerer Aufnahmen; Fun-Audio-Chat-8B hat in mehreren professionellen Benchmark-Tests für Audiomodelle die SOTA-Ergebnisse erzielt.

Die Weiterentwicklung der Effizienz der Rechenleistung zeigt sich auch darin, dass die Grenze zwischen Cloud und Endgerät weiter durchbrochen wird. Im vergangenen Jahr wurden Modelle wie Qwen3-4B und Qwen3-30B-A3B veröffentlicht, sodass inländische Großmodelle mit einer Leistung, die mit GPT-4o vergleichbar ist, direkt auf Verbraucherhardware wie Smartphones reibungslos ausgeführt werden können. Für Entwickler bedeutet dies, dass die Rechenleistung von den teuren APIs der Cloud-Server freigesetzt wird, ersetzt durch effiziente und kostengünstige lokale Fähigkeiten.

Neben „sparsam“ gibt es auch „schnell“. Bei der Verarbeitung langer Texte steigert Qwen2.5-1M die Inferenzgeschwindigkeit um fast das 7-fache, sodass die Verarbeitung von Vertragsdokumenten mit Millionen von Wörtern von einem „minutenlangen“ zu einem „sekundenschnellen“ Erlebnis wird. Die Steigerung der Geschwindigkeit hat entscheidenden Wert in zeitkritischen Geschäftsfeldern wie der Finanzrisikokontrolle und der Datenkonformität.

Die ultimative Ausprägung der Effizienz der Rechenleistung ist die qualitative Veränderung der Produktivität.

Daher ist das SOTA-Ergebnis nur eine Erscheinung, die Geschichte der Effizienzsteigerung der Produktivität dahinter ist der eigentliche Grundton der chinesischen KI. Die Zukunft der Weiterentwicklung der Effizienz der Rechenleistung wird sich in einer qualitativen Veränderung der Produktivität äußern. Beispielsweise steigerte Haiyi AI nach der Anbindung an Wanxiang 2.6 die Effizienz der Inhaltserstellung der Nutzer um das 6-fache; im Bereich der Personalwirtschaft hat Zhaopin mithilfe von KI mehrere intelligente Agenten entwickelt, wodurch die durchschnittliche Übereinstimmungsrate zwischen Bewerbern und Stellen um über 70 % gesteigert wurde.

Im Vergleich zum Silicon Valley, das sich noch Sorgen macht, ob das Scaling Law seine Grenzen erreicht hat, zeichnet sich die chinesische KI derzeit dadurch aus, dass