Im Jahr 2026 bewerten die Kapitalgeber die Künstliche-Intelligenz-Unternehmen "entlang der Industriekluster".

Für Investoren hat sich die Investition in Künstliche Intelligenz (KI) von der Bewertung von Modellen, Teams und Geschichten hin zur Frage gewandelt, ob ein Unternehmen in ein echtes Industriesystem eingebunden werden kann und ob es mithilfe der Lieferkette, der Anwendungsfälle und der Daten einer Region seine Projekte umsetzen kann. Für Unternehmen bedeutet die Entwicklung von KI nicht mehr nur die Schaffung eines technologischen Produkts, sondern die Suche nach dem echten Einstiegspunkt für die Kombination von Industrie und KI, um in ein System einzutreten, das kontinuierlich verbessert, ausgeliefert und erweitert werden kann.

Die KI-Branche hat die Phase erreicht, in der es um die Umsetzung, die Lieferung und die kumulative Wirkung geht. KI, die von der industriellen Grundlage losgelöst ist, kann natürlich auch beeindruckende Geschichten erzählen. Aber die Unternehmen, die die Zyklen tatsächlich überstehen können, befinden sich oft in den Gebieten mit der dichtesten industriellen Clusterbildung und der tiefsten industriellen Kooperation.

Im Jahr 2026 beginnen die Kapitalgeber, die KI-Unternehmen anhand der industriellen Cluster neu zu bewerten.

Nach den Venture-Capital-Daten des ersten Quartals von IT Juzi gab es im ersten Quartal 2026 insgesamt 2.865 Finanzierungsereignisse, was einen aufeinanderfolgenden Anstieg von 2,5 % und einen Anstieg im Vergleich zum Vorjahr von beachtlichen 52 % bedeutet. Das Transaktionsvolumen belief sich auf 256 Milliarden Yuan, was einem aufeinanderfolgenden Anstieg von 11,4 % und einem Anstieg im Vergleich zum Vorjahr von 48 % entspricht.

Allerdings schrumpft gleichzeitig die Verteilung des Kapitals.

Betrachtet man die Branchen, so führt die fortschrittliche Fertigung mit einem Anteil von 40 % der Finanzierungsereignisse an der Spitze an und ist die am meisten kapitalanziehende Branche. Künstliche Intelligenz belegt mit 11 % der Ereignisse stabil den dritten Platz. Hinter diesem Trend steht die Nachfrage nach intelligenter Modernisierung, die die tiefe Integration der traditionellen Fertigung mit KI und Internet der Dinge fördert und eine Investitionslogik der "fortgeschrittenen Fertigung +" schafft.

Betrachtet man die geografische Verteilung, so ist die Konzentration noch deutlicher. Die fünf Provinzen und Städte Guangdong, Jiangsu, Peking, Zhejiang und Shanghai machen 74,5 % der Finanzierungsereignisse und 76,3 % des Finanzierungsvolumens aus. Die geografische Konzentration der Venture-Capital-Aktivitäten bleibt auf hohem Niveau.

Wenn man nur die Oberfläche betrachtet, scheint es so, als würden die Kapitalgeber weiterhin auf die führenden Städte setzen. Aber wenn man genauer hinsieht, wird deutlich, dass es sich nicht einfach um einen Sogeffekt der ersten Stadtgrade handelt. Das Kapital fließt nicht ununterschieden in die Großstädte, sondern wird entlang der verschiedenen Industriebänder präziser verteilt.

Beispielsweise zieht Peking Modelle, Algorithmen und Projekte mit hohem Schätzwert an. Shenzhen und Dongguan locken Roboter, Embodied Intelligence und intelligente Hardware an. Suzhou und Shanghai übernehmen industrielle KI, Automobil-KI und Unternehmensintelligenz. Mit anderen Worten, die Kapitalgeber achten nicht mehr auf die "Stadtrangfolge", sondern auf das hinter der Stadt stehende Industriesystem.

Eine Frage ist, was sich in der Investitionslogik der Kapitalgeber im Bereich KI genau geändert hat. Warum ist die in der Internet-Ära stark degeographisierte Technologiebranche in der KI-Ära zunehmend auf wenige Industriebänder und Stadtverbünde angewiesen? Welche Veränderungen werden in den traditionellen Industrien im Rahmen der neuen Investitionslogik in der KI-Ära auftreten?

Das Kapital legt immer mehr Wert auf das "industrielle Freundeskreisnetz"

Eine Tatsache ist, dass das Geld im Bereich KI in die Industriebänder fließt, und diese Konzentration tritt nicht nur auf der Finanzierungsseite auf.

Der "China Unicorn Enterprise Development Report 2026" zeigt, dass bis Dezember 2025 es in China insgesamt 416 Unicorn-Unternehmen gab, was fast 30 % der globalen Gesamtzahl ausmacht und China auf den zweiten Platz weltweit bringt. Die Hardtech, repräsentiert durch die Künstliche Intelligenz, hat den prominentesten Platz unter den Unicorn-Unternehmen eingenommen. Im Jahr 2025 führte der KI-Sektor mit 69 Unternehmen und einem Schätzwert von 638 Milliarden US-Dollar an der Spitze an, mit einem durchschnittlichen Schätzwert von fast zehn Milliarden US-Dollar.

Es ist bemerkenswert, dass laut der Berichtsanalyse über 85 % der KI-Unicorn-Unternehmen in den drei Stadtverbünden Peking-Tianjin-Hebei, Yangtse-Delta und Groß-Guangdong-Hongkong-Makao verteilt sind.

Wenn sowohl die Finanzierung als auch die führenden Unternehmen in die gleichen Regionen fließen, ist es schwierig, dies mit "Zufall" zu erklären. Die Frage ist dann, was die Kapitalgeber in diesen Gebieten sehen?

Wenn man die Perspektive von der "Stadt" auf die "Industriestruktur" verengt, wird die Antwort deutlicher. Die heutige KI-Karte ist im Wesentlichen von einigen Kernindustriec luster neu aufgeteilt worden.

Peking ist ein typisches "technologisches Ursprungscluster". Laut dem "Beijing Artificial Intelligence Industry White Paper (2025)" erreichte der Kernbereich der Künstlichen Intelligenz in Peking im ersten Halbjahr 2025 ein Volumen von 215,22 Milliarden Yuan. Bis Ende 2025 hatte Peking über 2.500 KI-Unternehmen und 183 registrierte Large Language Models, was beides die Spitzenwerte in China darstellt. Hier haben sich Unternehmen wie Zhipu AI, MoonArk und Guanglun Intelligence angesiedelt. Dies ist nicht nur die Wahl der Unternehmen, sondern auch die Folge der langfristigen Akkumulation von Hochschulen wie Tsinghua und Peking Universität sowie Spitzenforschungseinrichtungen, die allmählich eine vollständige Kette von "Grundlagenforschung - Modelltraining - Anwendungsdiffusion" gebildet haben.

Shanghai ist die am stärksten konzentrierte Region für KI-Chip-Unternehmen in China. Die "vier GPU-Unternehmen" wie Biren Technology, Suyuan Technology, Tianshu Zhixin und Hanbo Semiconductor befinden sich alle hier.

Shenzhen ist ein Cluster für Roboter und intelligente Hardware. Unternehmen wie DJI, Ubtech, Yuanrong Qixing und Simoo Technology basieren auf der weltweit vollständigsten Elektronikfertigungssupplychain.

Suzhou bietet das typischste "Fertigungs-Szenario". Hier gibt es über 1.600 "KI + Fertigung"-Unternehmen. Unternehmen wie Jiushi Intelligence, Magik Robotics und SmartVoice sind direkt neben den Produktionslinien angesiedelt. Die von Tausenden von Fertigungsunternehmen kontinuierlich generierten Geräte-, Prozess- und Produktionsdaten ermöglichen es der KI, nicht nach Anwendungsfällen zu suchen, sondern sie befinden sich von Natur aus in einem Anwendungsfall.

Wenn man diese Städte gemeinsam betrachtet, wird ein Gemeinsames deutlich: Die KI-Unternehmen sind nicht zufällig verteilt, sondern wachsen entlang der industriellen Grundlage.

Dies erklärt auch, warum die "geografische Konzentration" immer deutlicher wird. Im Wesentlichen handelt es sich um eine Selektion durch die Industrie.

Dies ist auf der Kapitalseite bereits in die Investitionslogik aufgenommen worden.

Nach dem "China Fintech Combustion Index Report (2025)" sind die KI-Unternehmen in den Stadtverbünden Yangtse-Delta, Peking-Tianjin-Hebei und Groß-Guangdong-Hongkong-Makao am attraktivsten für Risikokapitalgeber. Die KI-Unternehmen in Peking, Shanghai, Hangzhou und Shenzhen haben die meisten Risikoinvestitionen erhalten.

Von dieser Perspektive aus gesehen ist die sogenannte "geografische Bindung von KI-Unternehmen" eigentlich eine Abhängigkeit von den Industriec luster. Je stärker die Industriec luster, desto leichter können KI-Unternehmen Daten, Anwendungsfälle, Supplychains, Ressourcen und Finanzierung erhalten. Je stärker das Kapital in die Cluster fließt, desto stärker sind die KI-Unternehmen von diesen Regionen abhängig. Am Ende entsteht ein irreversibler Zustand von "starker Industriec luster - Anhäufung von KI-Unternehmen - hohe Konzentration der Finanzierung".

Es wird allmählich ein Konsens hergestellt, dass das Kapital nicht nur auf das Unternehmen selbst, sondern auch auf das hinter dem Unternehmen stehende "industrielle Freundeskreisnetz" achtet.

Industriec luster: Der "kürzeste physische Weg" zur KI-Kommerzialisierung

Eine Frage ist, warum sich die Finanzierungslogik von KI-Unternehmen so verändert hat.

Tatsächlich liegt eine grundlegende Veränderung darin, dass die KI von einer "reinen Softwarebranche" zu einer "halb-realen Wirtschaft" wird, die zunehmend von der realen Welt abhängt.

In der Internet-Ära konnte die Software unabhängig von konkreten Anwendungsfällen wachsen. Man baute zuerst das Produkt und suchte dann nach Benutzern. Aber in der KI-Ära reicht es nicht mehr, nur das Modell zu entwickeln. Es muss in den realen Geschäftsprozess eingebunden werden, wiederholt aufgerufen, kontinuierlich validiert und schließlich ausgeliefert werden.

Mit anderen Worten, der Wert der KI liegt nicht mehr darin, ob man es herstellen kann, sondern ob es in der realen Welt funktionieren und kontinuierlich Ergebnisse erzielen kann.

Deshalb hat sich auch das Urteilsmaßstab der Kapitalgeber verändert. Sie investieren nicht mehr in die "Möglichkeiten der Technologie", sondern in die "Sicherheit der Umsetzung". Sobald man in die Phase der Umsetzung eintritt, beginnt der Wert der Industriec luster sichtbar zu werden. Am offensichtlichsten ist dies bei der Supplychain.

Nehmen wir den Bereich der Embodied Intelligence als Beispiel. Das "Roboter-Valley" in Shenzhen hat bereits ein ganzheitliches Ökosystem von Sensoren, Lidar-Systemen, Servosystemen, 3D-Vision bis hin zur Fertigung ganzer Geräte geschaffen. Unternehmen wie Ubtech, Yuejiang und RoboSense befinden sich in derselben Region, und die Nachbarschaft von Unternehmen entspricht der Nachbarschaft von Lieferanten und Kunden. Der Industriepark ist die Lieferkette.

Der Songshanhu High-Tech Park in Dongguan hat den entscheidenden Schritt von der Forschungsergebnis zur Produktentwicklung geschaffen. Die XbotPark Shared Factory integriert CNC-Bearbeitung, Probefertigung, Prototypenentwicklung und die Organisation der Supplychain und bietet eine One-Stop-Herstellungsfähigkeit von der Probe bis zum Produkt und schließlich zum Handelsprodukt. Mit anderen Worten, die Spitzenunternehmen können an der Spitze bleiben, nicht nur dank ihrer Modellfähigkeiten im Labor, sondern auch dank der Kernkomponentencluster in Shenzhen, der Engineering- und Probefertigungsfähigkeiten in Songshanhu und der breiten Fertigungsanwendungsfälle in der Pearl River Delta Region, die zusammen die Iterationsgeschwindigkeit fördern.

Eine weitere Ebene ist die Datenebene.

Es ist allgemein bekannt, dass die KI von Daten abhängt und die Industriec luster über Daten verfügen. Aber das Wichtigste ist, ob die Daten aus realen, kontinuierlichen und wiederholbar aufrufbaren Anwendungsfällen stammen.

Die industrielle KI in Suzhou ist ein typisches Beispiel. Ihr Kernvorteil liegt nicht in einer führenden Algorithmenfähigkeit, sondern in der Tatsache, dass der Fertigungscluster kontinuierlich funktionierende reale Anwendungsfälle bietet. Der Industriepark ermöglicht es über das Industrielle Internet, das intelligente Fertigungssystem und eine Vielzahl digitaler Produktionslinien, dass Geräte-, Prozess- und Produktionsdaten während des realen Produktionsprozesses kontinuierlich generiert und wiederholt für die Modelloptimierung verwendet werden, was allmählich einen Zyklus von "Anwendungsfalltreiber - Datenspeicherung - Modelliteration - Rückkopplungsoptimierung" bildet.

Die schnelle Umsetzung von Unternehmen wie Jiushi Intelligence hängt stark von den realen Anwendungsfällen im Industriepark ab. Im Suzhou Industrial Park können die autonomen Lieferfahrzeuge auf offenen Straßen routinemäßig getestet und betrieben werden. Diese komplexen Straßenbedingungen und die häufigen Fahrplanungen bieten kontinuierlich reale Daten für das Modell. Im Vergleich dazu ist es für Teams, die nur auf historische oder simulierte Daten zurückgreifen, schwierig, diese kontinuierliche Iterationsfähigkeit zu erlangen.

Der Wert der Daten liegt nicht in ihrer Größe, sondern in ihrer Bindung an konkrete industrielle Anwendungsfälle. Beispielsweise basiert die KI-Anwendung in der Wolltextilbranche in Dalang auf hochkonzentrierten Designmustern, Produktionsprozessen und Supplychain-Daten. Diese Daten sind tief mit dem lokalen Industriesystem verknüpft, und sobald sie vom Cluster getrennt werden, verliert ihr Wert schnell an Bedeutung. Ebenso muss die KI-Fähigkeit des Ningbo-Zhoushan-Hafens an die realen Hafenscheduling-, Lade- und Schifffahrtsanwendungsfälle gebunden sein, um ihre maximale Wirkung zu entfalten.

Dies erklärt auch, warum sich KI-Unternehmen in Industriec luster anhäufen und warum viel Geld in KI-Unternehmen in Industriebänder fließt.

Die geografische Konzentration ist nicht eine Rückkehr zum geografischen Kult, sondern die Suche des Kapitals nach dem kürzesten Weg zur KI-Kommerzialisierung. Die Industriec luster bieten den "kürzesten physischen Weg" zur KI-Kommerzialisierung.

In der KI-Ära beginnen neue Industriebänder, sich in sich geschlossene Systeme zu formen

In der Vergangenheit haben viele Menschen die Beziehung zwischen KI und Industriebändern so verstanden, dass die Technologie auf die traditionelle Fertigung aufgesetzt wird, um die Effizienz, die Prozesse oder die Produkte zu verbessern.