An der Schwelle der Marktbereinigung durch Large Language Models
Verfasst von | Huahua, Layout-Experte
In der vergangenen Woche ist die chinesische Branche der Large Language Models plötzlich in einen fast verrückten Zustand der Kapitalbeschaffung geraten.
Kimi hat eine Finanzierung von 2 Milliarden US-Dollar abgeschlossen, und der Unternehmenswert hat die Marke von 20 Milliarden US-Dollar überschritten.
Es wurde berichtet, dass Step Star nahe daran ist, eine Finanzierung von fast 2,5 Milliarden US-Dollar abzuschließen. Gleichzeitig beschleunigt es den Abbau der Red-Chip-Struktur, und der Börsengang an der Hongkonger Börse befindet sich in der Endphase.
Es ist erstmals bekannt geworden, dass DeepSeek externe Finanzierungen akzeptiert. Der staatliche Großfonds hat eingegriffen, und der Unternehmenswert wird auf 45 bis 50 Milliarden US-Dollar geschätzt.
Drei Unternehmen haben in drei Tagen zusammen mehr als 7 Milliarden US-Dollar an Kapital erhalten. Dies ist nicht länger eine zusätzliche Investition, die das bestehende Geschäft noch verbessert. Es scheint eher eine kollektive Jagd nach den Zukunftschancen der Existenz zu sein.
Auf den ersten Blick ist dies die heißeste Phase in der Branche der Large Language Models.
Aber die wirklich gefährlichen Branchen sind oft auch die heißesten.
Wenn das Kapital nicht mehr gleichmäßig verteilt wird und alle Wetten auf die letzten wenigen Spitzenunternehmen setzt, scheint die Branche äußerst florierend zu sein, aber tatsächlich steht sie am Rande einer Umstrukturierung.
Der starke Anstieg der Aktienkurse von Zhipu und MiniMax nach ihrem Börsengang hat allmählich allen bewusst gemacht:
Den unabhängigen Large Language Model-Unternehmen bleibt vielleicht nicht mehr viel Zeit.
I. Die Modelle werden kommerzialisiert
In den letzten zwei Jahren war der größte Konsens in der Branche der Large Language Models, dass es große Unterschiede in der Modellleistung gab.
GPT - 4 war einst fast unerreichbar. Solange ein Startup in irgendeiner Dimension, wie Langtextverarbeitung, logischem Schließen, Multimodalität oder Agentenfähigkeit, näher an GPT - 4 herankam, war das Kapital bereit, einen sehr hohen Aufschlag zu zahlen.
Alle glaubten, dass die Leistungsunterschiede langfristige Barrieren bilden würden.
Aber die Situation hat sich 2026 geändert.
Langtextverarbeitung ist nicht mehr rar. Logisches Schließen ist nicht mehr rar. Multimodalität ist nicht mehr rar.
Nachdem DeepSeek V4 die Fähigkeiten der Open - Source - Modelle nahe an GPT - 4 oder sogar neuere Versionen gebracht hat, hat die Branche erstmals wirklich verstanden, dass die Modellleistung selbst möglicherweise leichter eingeholt werden kann, als alle dachten.
Zwischen Qwen, DeepSeek, Gemini, Claude und GPT - 5.5 gibt es zwar immer noch Unterschiede, aber es ist schwierig, wieder eine Generationsebene zu erreichen.
Die Modelle werden kommerzialisiert.
Sobald die Kommerzialisierung einsetzt, wird der Kapitalmarkt erneut eine Frage stellen: Was bleibt außer dem Modell übrig?
Plötzlich hat sich die Erzählweise in der gesamten Branche geändert.
2023 haben alle Unternehmen von stärkeren Modellen, mehr Parametern, besserem Schließen und längerem Kontext gesprochen. Heute beginnt man zu sprechen, dass man die Endgeräte kontrolliert, die Industriekette gebunden hat, einen Zugang zu den Nutzern hat und einen nationalen strategischen Wert besitzt.
Dieser Wandel markiert den offiziellen Übergang der Large Language Model - Branche von einem technologischen Wettlauf in eine Phase der Territorialbesetzung.
Die Daten des Kapitalmarkts spiegeln bereits dieses Phänomen wider.
Während des "Hundert - Modell - Kampfes" im Jahr 2023 sind die Anzahl der chinesischen Large Language Model - Unternehmen exponentiell gestiegen. Daten von Yibang Power zeigen, dass die sechs aufstrebenden Unternehmen in jenem Jahr zusammen mehr als 6 Milliarden Yuan an Kapital beschafft haben, was mehr als die Hälfte des gesamten frühen Kapitals für chinesische Large Language Models ausmacht. 2024 war es noch verrückter: Es gab 168 Finanzierungen von über 100 Millionen Yuan in der globalen Large Language Model - Industriekette, und der Gesamtbetrag der Finanzierungen betrug über 400 Milliarden Yuan.
Die sechs aufstrebenden Unternehmen haben im ganzen Jahr mindestens 20 Milliarden Yuan an Kapital beschafft, und die Rekorde für einzelne Finanzierungen wurden ständig gebrochen.
Dann kam 2025. Ein starker Abstieg.
Laut einer Meldung von Touzijie haben die Unternehmen auf der Ebene der AI - Modelle im ganzen Jahr nur 22 Investitionen abgeschlossen, und der insgesamt offenbarte Betrag belief sich auf 9,4 Milliarden Yuan, was 52,9 % weniger als 2024 ist. Der Anteil der Large Language Model - Finanzierungen an den gesamten AI - Investitionen ist von 51 % im Jahr 2024 auf 14 % gefallen. Nur noch Zhipu, MiniMax und Yuezhianmian sind die Unternehmen, die eine Einzelrunden - Finanzierung von über 2 Milliarden Yuan bekommen haben.
Von 100 Unternehmen sind es weniger als 10, die Kapital bekommen können. Innerhalb von zwei Jahren beträgt die Ausmerzungsrate über 90 %.
Wenn man also sieht, dass in dieser Woche im Mai 2026 drei Finanzierungen in Höhe von 7 Milliarden US - Dollar zusammengefallen sind, wird die Bedeutung klar: Das Geld fließt nicht in die Branche, sondern zu den letzten wenigen Spielern.
Je größer diese Finanzierungen sind, desto höher ist die Konzentration. Je höher die Konzentration ist, desto weniger Raum bleibt für die anderen.
II. Die Musik spielt noch, aber es gibt nicht genug Plätze
Der starke Anstieg der Aktienkurse von Zhipu und MiniMax nach ihrem Börsengang hat etwas getan, das einen tiefgreifenden Einfluss auf die gesamte Branche hat: Es hat im Sekundärmarkt einen Referenzwert für den Wert der chinesischen Large Language Models festgelegt.
Sobald dieser Referenzwert festgelegt ist, stehen alle nicht börsennotierten Unternehmen vor einer Rettungsaktion gegen die Zeit. Wenn man nicht in diesem Zeitfenster eine Bewertung erreicht, wird der Primärmarkt - Wert des Unternehmens sofort zerstört, sobald der Markt an seiner Aversion erkrankt und die Kurse fallen.
Das Zeitfenster ist nicht von Ihnen geöffnet worden, sondern von den Vorreitern. Wenn Sie nicht hineinspringen, wird es geschlossen.
Step Star plant, bis Ende Juni die Antragsunterlagen für den Börsengang an der Hongkonger Börse einzureichen und bis Ende des Jahres den Börsengang abzuschließen. Die Red - Chip - Struktur wurde bereits abgebaut. Die Umwandlung in eine Aktiengesellschaft ist im April abgeschlossen. Alle Vorbedingungen wurden innerhalb von wenigen Monaten abgeschlossen.
Bei Kimi ist der ARR (Annual Recurring Revenue) innerhalb eines Monats von 100 Millionen US - Dollar auf 200 Millionen US - Dollar gestiegen. Die Investoren haben diese Zahl aktiv an die Medien weitergegeben, was im Primärmarkt äußerst ungewöhnlich ist. Normalerweise erlaubt ein Unternehmen nur, wenn es sich auf die nächste Finanzierungsrunde oder den Börsengang vorbereitet, dass die Kernfinanzindikatoren an die Öffentlichkeit gelangen.
Diese Eile, sich "unschuldig" zu beweisen, zeigt, dass der Primärmarkt nicht mehr einfach nur an die Vorstellungskraft glaubt. Er will die Umsätze sehen und die Sicherheit der Rückzahlung. (Weiterlesen: Kimi hat kein Geldproblem, sondern braucht DeepSeek)
DeepSeek hat bisher nie externe Finanzierungen akzeptiert. Jetzt ist der staatliche Fonds eingegriffen.
Die drei Unternehmen tun scheinbar unterschiedliche Dinge, aber die zugrunde liegende Logik ist völlig identisch: Sie versuchen, ihre Identität, ihren Unternehmenswert und ihren Ausstiegsweg zu sichern. Solange das Zeitfenster noch offen ist.
III. Immer teurer, immer weniger wert
Warum gerade jetzt? Warum kann man nicht noch warten?
Der Grund liegt in dem ökonomischen Modell der Large Language Model - Branche, das ein immer gefährlicher werdendes Dilemma aufdeckt.
Beim Kostenfaktor verschlingt jede neue Fähigkeit, wie GPU - Clustern, Inferenzrechenleistung, Langkontext, Multimodalität und Agentenfähigkeit, Bargeld.
Das wirklich Schreckliche ist aber nicht das Training. Es ist die Inferenz.
Das Training ist eine einmalige Investition. Die Inferenzkosten steigen jedoch synchron mit der Nutzerzahl. Jedes Token, jeder Aufruf, jede Agentenaufgabe entspricht einem realen GPU - Verbrauch.
In der Ära des Mobilinternets verdient die Plattform desto mehr, je mehr Nutzer es gibt. In der Ära der Künstlichen Intelligenz kann das Modellunternehmen desto ärmer werden, je mehr Nutzer es gibt.
Wenn WeChat einen weiteren Nutzer bekommt, ändert sich die Grenzkosten von Tencent fast nicht. Wenn TikTok einen weiteren Nutzer bekommt, bekommt ByteDance einen weiteren Werbeplatz. Wenn Doubao einen weiteren Hochfrequenznutzer bekommt, entspricht dies einer stetig steigenden Inferenzausgabe. (Weiterlesen: Je mehr Nutzer, desto ärmer wird ByteDance)
Large Language Model - Unternehmen brauchen von Natur aus die Fähigkeit, kontinuierlich Kapital zu beschaffen. Und das Geld auf dem Primärmarkt kann nicht unendlich zur Verfügung gestellt werden.
Der Grund, warum der Börsengang plötzlich so wichtig geworden ist, liegt nicht nur im Ausstieg, sondern vor allem darin, einen öffentlichen Kapitalzugang zu erhalten, der langfristig Kapital zuführen kann.
Dies ist der Punkt, der alle unabhängigen Modellunternehmen heute wirklich beunruhigt.
Beim Einnahmenfaktor ist es noch schlimmer.
DeepSeek hat den Preiswettbewerb wirklich in die Large Language Model - Branche gebracht. Hohe Leistung, Open - Source und extrem niedrige Preise treten erstmals gleichzeitig auf.
Dies ist ein vernichtender Schlag für die gesamte Branche. Der Gewinnraum auf dem API - Markt wird direkt eingeengt.
Die gesamte Branche hat plötzlich festgestellt, dass die Modellleistung vielleicht nicht das Rarest ist. Das wirklich Seltene ist die Fähigkeit, kontinuierlich Geld zu verbrennen, langfristig Verluste zu ertragen und den Preiswettbewerb zu überstehen.
Und diese Fähigkeiten haben Startups von Natur aus weniger als die Großkonzerne.
Das Schreckliche an den Großkonzernen liegt nicht in den Modellen. Es liegt darin, dass sie die Fähigkeit haben, Kreuzsubventionen zu leisten, die die Startups nie haben werden. ByteDance kann Doubao lange Zeit kostenlos anbieten, weil der Werbebereich ständig Kapital zuführt. Erst jetzt, weil es den Verbrauch nicht mehr aushalten kann, plant Doubao, Gebühren zu erheben, was zeigt, wie verrückt das Geldverbrennen ist.
Tencent kann Yuanbao zu niedrigen Preisen anbieten, weil die Spiele - und Soziale - Medien - Bereiche immer noch profitabel sind. Die Modelle der Startups müssen lernen, sich selbst zu ernähren.
Die Großkonzerne kämpfen um das Ökosystem. Die Startups kämpfen um die Existenz.
Es gibt noch eine Veränderung, die viele Menschen noch nicht bemerkt haben.
2023 hat das Kapital Large Language Models im Wesentlichen für die "Möglichkeiten" investiert.
Weil alle glaubten, dass man mit dem nächsten GPT - 4 das Internet neu definieren könnte. In dieser Phase wurde also noch auf den Hintergrund der Gründer, das technische Team, die Modellleistung und den Vorstellungsraum geachtet.
Aber heute beginnt das Kapital, ein anderes Set von Kriterien zu betrachten.
Es beginnt zu fragen, ob man Cashflow hat, einen Zugang zu den Endgeräten hat, das Ökosystem gebunden hat und über den nächsten Preiswettbewerb hinauskommen kann?
Dies bedeutet, dass die Finanzierungslogik der Large Language Model - Branche von Risikokapital zu Infrastrukturinvestitionen übergeht.
Risikokapital glaubt an die Zukunft. Infrastrukturinvestitionen glauben nur an die Überlebensrate.
Sobald die Branche in die Infrastrukturphase eintritt, wird das Kapital von Natur aus zu den Spitzenunternehmen fließen. Denn die Infrastrukturbranche braucht nie viele Spieler.
IV. Die Ähnlichkeit mit den "Vier Drachen"
Dieses Szenario ist nicht das erste Mal.
Um 2018 herum haben die "Vier Drachen" in der AI - Vision - Branche, SenseTime, Megvii, CloudWalk und Yitu, fast das gleiche Erlebnis gemacht: Wahnsinnige Finanzierungen, sprunghafte Unternehmenswertsteigerungen und Rekorde in jeder Runde. Alle glaubten, dass die Ära der Künstlichen Intelligenz gekommen war.
Was ist dann passiert?
Tencent, Alibaba und Huawei sind vollständig in die Branche eingestiegen. Die AI - Vision ist zu einer Standardfunktion in den Cloud - Diensten geworden. Der technologische Aufschlag der unabhängigen Unternehmen ist plötzlich weggefallen, die Kommerzialisierung konnte keine Skalierung erreichen, und am Ende mussten sie nach dem Börsengang lange Zeit mit Kursverlusten und Stille leben.
Die Large Language Model - Branche befindet sich heute in der gleichen Phase. Der Unterschied besteht darin, dass die Wetten in dieser Runde höher sind, die Geldverbrennungsgeschwindigkeit schneller ist und die Übermacht der Großkonzerne direkter ist. Die jährlichen Investitionen von ByteDance in die Künstliche Intelligenz können möglicherweise mehr als die gesamte Finanzierung der "Sechs Aufstrebenden" betragen.
Das Geld auf der ganzen Welt erzählt die gleiche Geschichte. Im dritten Quartal 2025 betrug das Gesamtfinanzierungsvolumen der globalen AI - Startups 97 Milliarden US - Dollar, wobei fast 46 %, etwa 44,6 Milliarden US - Dollar, auf nicht mehr als fünf Spitzenunternehmen für Basis - Modelle wie Anthropic und xAI konzentriert waren.
Im Jahr 2026 hat sich die