Die Sorgen des Unicorns im Bereich der KI-Spiele: Die Iteration der KI erfolgt zu schnell und schlägt sich auf die Entscheidungen traditioneller Risikokapitalgeber nieder.

Gestern habe ich lange mit einem Freund gesprochen, der gerade eine sehr große Finanzierung erhalten hat und an AI-Spielen arbeitet. Diese Art von Gespräch war keine technische Diskussion mit hoher Informationsdichte, sondern eher wie die gemeinsame Resonanz zweier Menschen, die tief in der Branche verankert sind, auf das Tempo einer Epoche.

Das stärkste Gefühl war eigentlich nur eins:  Die Entwicklungsgeschwindigkeit von KI hat begonnen, deutlich jenseits unserer Vorstellungen als Branchenmitglieder zu liegen.

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Wenn man die Zeit um etwas mehr als ein Jahr zurückdreht, befand sich die KI noch in einem Rhythmus, in dem alle paar Monate ein neues Highlight aufkam. Wir staunten kollektiv über die schnelle technologische Entwicklung nach der Veröffentlichung eines neuen Modells oder einem Produktvorstoß und kehrten dann wieder in unseren normalen Arbeitsrhythmus zurück.

Aber seit 2026 ist dieser Rhythmus völlig zersplittert.

Der aktuelle Zustand ist eher so, dass fast jede Woche ein Update auftritt, das die Produktform, die Arbeitsweise und sogar das Erkenntnisrahmenwerk verändern kann. Es geht nicht um kleine Funktionen oder Parameteroptimierungen, sondern um echte Sprünge in der Fähigkeit, die Produktionsprozesse neu zu gestalten.

In den letzten ein oder zwei Wochen habe ich diese Veränderungen fast auf eine ungesunde Weise verfolgt. Ich habe durchschnittlich nur etwa vier Stunden pro Nacht geschlafen und außer für die notwendigen Arbeits- und Lebensangelegenheiten die meiste Zeit damit verbracht, die neuesten Modellentwicklungen, Produktveröffentlichungen und Forschungsaktivitäten zu lesen. Trotzdem kann ich mir nur schwer vorstellen, dass ich überhaupt mitgekommen bin. Genau genommen bin ich schon hinterher.

Was mich wirklich bewusst machte, wie stark diese Veränderungen die reale Welt treffen, war der Zustand meines Freundes.

Er leitet derzeit ein Team von fast vierzig Personen und hat ein sehr klares Ziel: die Entwicklung von KI-gesteuerten Spielprodukten. Angesichts der Finanzierungsgröße, der Personaleinstellung und der Reife des Unternehmens ist dies eine ziemlich gesunde Startup-Gesellschaft. KI hat tatsächlich ihre Produktivität enorm gesteigert. Viele Module, die früher von vier oder fünf Personen zusammen erstellt werden mussten, können jetzt von einem einzelnen Ingenieur in kürzester Zeit fertiggestellt werden.

Anscheinend bedeutet dies, dass das Team nicht weiter wachsen muss.

Aber die Realität ist genau das Gegenteil. Seine Angst ist stärker als meine.

Der Grund ist einfach. Der Rhythmus der KI-Update ist so schnell, dass jeder Sprung in der Modellfähigkeit direkt auf die Produktgestaltung, die Systemarchitektur, die Spielgestaltung und sogar die Geschäftsannahmen selbst Einfluss hat. Noch wichtiger ist, dass er ein Manager und nicht ein Forscher an der Frontlinie ist. Er hat nicht genug Zeit und Energie, um jedes technische Verfahren und die Fähigkeitsgrenzen jedes neuen Modells systematisch zu verfolgen.

Deshalb überlegt er jetzt sehr ernsthaft, eine Einstellung zu tätigen, die vor einigen Jahren als sehr luxuriös und sogar etwas "abseitig von der Geschäftstätigkeit" erschien – er möchte einige Personen einstellen, die sich ausschließlich mit der vordersten Front der KI-Forschung befassen, anstatt direkt an der Produktentwicklung teilzunehmen.

Ihre einzige Aufgabe ist es, sicherzustellen, dass das Unternehmen auf dem Erkenntnisebene nicht von der Zeit hinterhergelassen wird.

Dies hat mich sehr bewegt. Denn es bedeutet, dass in der Phase der schnellen KI-Evolution die "Fähigkeit zur Erkenntnisaktualisierung" selbst zu einer knappen Ressource wird.

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Im Gespräch haben wir auch über die Gesamtlage der chinesischen KI-Unternehmen gesprochen und sind sehr natürlich zu einer einhelligen Einschätzung gekommen: Unter den chinesischen KI-Unternehmen wird es mit hoher Wahrscheinlichkeit Unternehmen aus dem Byte-Ökosystem sein, die am wahrscheinlichsten in die erste Liga aufsteigen und sogar in einigen Bereichen eine führende Rolle spielen können.

Diese Einschätzung basiert nicht auf einem Vergleich von Modellparametern, sondern auf einer realeren und organisatorischen Einschätzung.

Erstens ist die Gesamteffizienz und die Ingenieurskapazität des Teams sehr hoch und liegt auf einer anderen Effizienzebene als die vieler traditioneller Großunternehmen.

Zweitens ist die Bereitschaft der Entscheidungsträger, in neue Technologien zu investieren, und ihr Ehrgeiz sehr hoch.

Drittens, und dies ist der am leichtesten unterschätzte, aber in der KI-Zeit äußerst entscheidende Punkt, ist die Größe und Vielfalt der Daten, die sie besitzen.

Noch wichtiger ist die Produktstrategie.

Im Gegensatz zu vielen Teams, die sich noch immer stark auf das Ziel der "intellektuellen Obergrenze des Modells" konzentrieren, hat das Kernprodukt des Byte-Ökosystems offensichtlich einen anderen Weg gewählt, der eher auf die Massennutzungszusammenhänge ausgerichtet ist und die Verbreitung und die tatsächliche Nutzungsfrequenz betont, anstatt einfach nur auf die Spitze der Leistungslisten zu zielen.

Von der Perspektive der Nutzerzahl und -aktivität hat dieser Ansatz bereits deutliche Vorteile geschaffen. Zumindest auf dem chinesischen Markt hat die Penetration von Doubao, dem KI-Produkt für normale Nutzer, wahrscheinlich bereits eine führende Position erreicht. Ich persönlich schätze sogar, dass die Anzahl der aktiven Nutzer bereits ChatGPT übertreffen könnte.

Von einem geschäftlichen Standpunkt aus haben wir uns dann einem noch grundlegenderen Problem zugewandt: Hat die KI bisher tatsächlich ein neues Geschäftsmodell geschaffen?

Unsere Schlussfolgerung war sehr zurückhaltend.

Bis heute hat die KI selbst kein neues Geschäftsmodell geschaffen, das über das Internetparadigma hinausgeht. Sie hat eher eine radikale Umstrukturierung des bestehenden Geschäftssystems bewirkt.

Insbesondere in der Internetbranche erscheint diese Umstrukturierung sehr sinnvoll. Traditionelle Geschäfte leiden oft unter komplizierten Prozessen, getrennten Systemen und übermäßiger Organisation, und die KI bietet eine sehr direkte und skalierbare Möglichkeit, Kosten zu senken und Effizienz zu steigern.

In diesem Kontext werden diejenigen, die am meisten von der KI profitieren können, nicht die neuen Unternehmen von Grund auf sein, sondern die Technologiegiganten, die bereits ein etabliertes Geschäftsmodell, stabile Nutzerzugänge und ein komplettes Ökosystem haben.

Deshalb ist es in geschäftlicher Hinsicht sehr sinnvoll, dass Alibaba Tongyi Qianwen tief in sein Geschäftssystem integriert und Google Gemini in sein Produktportfolio einbaut. Sie müssen kein neues Geschäftsmodell aufbauen, sondern nur die Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit ihres bestehenden Systems durch die KI verbessern.

Für diese Unternehmen ist die KI eher ein "Super-Effizienzmotor" als eine Modellerneuerung.