Zwei Monate nach seinem Austritt aus Alibaba hat Lin Junyang 2 Milliarden US - Dollar investiert.

Vor zwei Monaten veröffentlichte Lin Junyang auf X den Text „bye_my_beloved_qwen“ und verabschiedete sich offiziell von dem Tongyi Qianwen-Team, das er aufgebaut hatte.

Dann schwiegen die sozialen Medien.

Vor einigen Tagen bemerkte jemand, dass er sein Xiaohongshu-Konto geleert, seinen Benutzernamen, sein Profilbild und seine Profilbeschreibung geändert hatte. Dann warf die ausländische Medienagentur The Information eine Bombe: Lin Junyang bereitet eine neue KI-Laboratory vor, deren Zielwert im Saatgutfinanzierungsrunden auf 2 Milliarden US-Dollar (etwa 13,6 Milliarden Yuan) geschätzt wird. Sequoia China und Gao Rong Capital befinden sich bereits an der Verhandlungstafel.

Dies ist kein gewöhnlicher KI-Start-up-Versuch.

In China verlangt ein junges Unternehmen, das noch kein Produkt hat, keine Einnahmen generiert und sogar noch keinen Namen hat, direkt einen Wert von 2 Milliarden US-Dollar. Dies ist fast beispiellos. Selbst die damals beliebtesten vier KI-Riesen hatten in der Frühphase ihrer Finanzierungen weitaus geringere Bewertungen. The Information selbst bemerkte: „Eine solche Bewertung ist bei chinesischen jungen KI-Unternehmen fast ohne Präzedenzfall.“

Wer gibt das Geld? Sequoia China und Gao Rong Capital. Wer rekrutiert die Mitarbeiter? Laut einem Bericht von „Intelligent Emergence“ unter der Flagge von 36Kr haben bereits mehrere Forscher aus ByteDance, Tencent und ausländischen Institutionen beigetreten. Welche Richtung verfolgt das Team? Laut Informationen von Insiderquellen erwägt das Team zwei Technologierouten: das „Weltmodell“ und das „eingebettete Gehirn“.

Ein 33-jähriger junger Mann kann zwei Monate nach seinem Ausscheiden aus einem großen Unternehmen einen Wert von 2 Milliarden US-Dollar aufbauen.

Was genau ist hinter all dem passiert?

Von NLP-Ingenieur zum jüngsten P10 bei Alibaba

Lin Junyangs Karriereaussichten scheinen bei den Top-Managern großer Unternehmen etwas „abweichend“ zu sein.

Er wurde 1993 geboren, absolvierte sein Bachelorstudium an der School of International Relations in englischer Sprache und wechselte dann für sein Masterstudium an die School of Foreign Languages der Peking-Universität. Ein junger Mann mit Sprachstudien absolvierte 2019 sein Masterstudium und trat bei der DAMO Academy von Alibaba als Senior-Algorithmus-Ingenieur ein. Damals hätte niemand gedacht, dass dieser „Geisteswissenschaftler“ innerhalb von sechs Jahren um vier Stufen aufsteigen und der jüngste P10 in der Geschichte von Alibaba werden würde.

Sein rascher Aufstieg war eng mit dem Aufstieg von Qwen verbunden.

Nach seinem Eintritt in die DAMO Academy wurde Lin Junyang schnell zum Kernmitglied des Teams für das M6-Multimodal-Prätrainingsmodell. M6 war eines der ambitioniertesten Multimodal-Großmodellprojekte von Alibaba, und das Team hat die Parametergröße auf die zehn Billionen-Ebene gesteigert.

Nach den Informationen von Tianyancha und anderen Medien wurde Ende 2022 das Sprach- und Visuelles KI-Team der DAMO Academy in die Alibaba Cloud integriert, und das Tongyi Laboratory wurde gegründet. Lin Junyang übernahm offiziell die Leitung der Technologie des Tongyi Qianwen-Serien-Großmodells.

Seitdem hat Qianwen mit einer bemerkenswerten Geschwindigkeit expandiert. Unter seiner Leitung hat Alibaba die Qwen-Open-Source-Modellfamilie mit verschiedenen Parametergrößen entwickelt. Bis zu seinem Ausscheiden hatten die Qwen-Serien weltweit über 1 Milliarde Downloads und es gab über 200.000 abgeleitete Modelle.

Nach den Daten von Tianyancha und Hugging Face im Januar 2026 hat Qwen bereits die Spitzenposition unter den globalen Open-Source-Großmodellen erreicht und steht mit GPT und Claude in den Benchmark-Tests gegenüber. Im August 2024 wechselte Zhou Chang, der ehemalige Leiter von Qwen, zu ByteDance. Danach führte Alibaba eine Gehaltsanpassung für das Kernteam durch, und Lin Junyang wurde zum P9 ernannt. Innerhalb von weniger als einem Jahr stieg er aufgrund der tatsächlichen Leistungen seines Teams auf P10 auf.

Was bedeutet P10 bei Alibaba?

Es ist die Spitze der technischen Hierarchie, darüber hinaus kommt man in die Vizepräsidenten-Ebene. Nur wenige im gesamten Konzern haben mit 33 Jahren diese Position erreicht.

Der Grund für sein Ausscheiden: Ein Machtkampf um die Kontrolle

Warum hat Lin Junyang das Unternehmen verlassen?

Laut Insiderquellen bei Alibaba war der direkte Auslöser für seinen Austritt eine „Strategieanpassung“. Im zweiten Halbjahr 2025 beschloss Alibaba, die Gesamtstrategie von Qwen anzupassen und meinte, dass mehr Technologietalente eingestellt werden mussten. Dies „bezog sich in gewissem Maße auf die Anpassung von Lin Junyangs ursprünglichen Zuständigkeiten und Rechten“.

Einfach ausgedrückt, wollte das Unternehmen neue Mitarbeiter einstellen, und diese könnten ihm Macht entziehen. Nach mehreren Runden von Gesprächen akzeptierte Lin Junyang dieses Plan nicht und kündigte freiwillig.

Am 4. März veröffentlichte er auf X eine Nachricht, in der er seinen Austritt ankündigte. Am gleichen Tag gab auch Yu Bowen, der Leiter der Nachbearbeitung, und Li Kaixin, ein Kernbeitragender von Qianwen 3.5/VL/Coder, ihre Abschiedsankündigungen bekannt. Innerhalb eines Tages verließen drei Schlüsselpersonen das Kern-Technikteam von Qianwen. Alibaba spürte offensichtlich die Gefahr.

Am nächsten Tag reagierte der CEO des Konzerns, Wu Yongming, in einer internen E-Mail und genehmigte Lin Junyangs Kündigung. Gleichzeitig kündigte er die Gründung einer Unterstützungsgruppe für BasisModelle an, die von ihm selbst geleitet wird. Zhou Jingren, der CTO von Alibaba Cloud, wird weiterhin für das Tongyi Laboratory verantwortlich sein. Am 16. März, einen Monat später, kündigte Alibaba offiziell die Gründung der Alibaba Token Hub Business Group an, die direkt von Wu Yongming geleitet wird. Das Tongyi Laboratory wird in diese Gruppe integriert.

Die Schnelligkeit und der Umfang dieser Maßnahmen bestätigen indirekt die Wichtigkeit dieser Personalumwälzung. Noch interessanter ist der Zeitpunkt. Am Tag nach Lin Junyangs Austritt rief Omar Sanseviero, der Leiter des Entwicklerteams von Google DeepMind, auf sozialen Plattformen das Qianwen-Team an: „Wenn Sie einen neuen Ort suchen, um tolle Modelle zu entwickeln und zum Ökosystem der offenen Modelle beizutragen, kontaktieren Sie uns.“ Die Talentjagd von großen Unternehmen ist nie spät.

Wenn wir jetzt zurückschauen, wurde Lin Junyangs Austritt am 4. März bekannt gegeben, und am 13. Mai wurde berichtet, dass er eine Finanzierung von 2 Milliarden US-Dollar startete. In den zwei Monaten der „Leerlaufzeit“ absolvierte er nicht nur ein Geschäftsplan, sondern schloss auch Verträge mit zwei Top-Venture-Capitalgesellschaften ab und gründete ein internationales Team. Dies war keine spontane Entscheidung, sondern ein langsam vorbereiteter Wandel.

2 Milliarden US-Dollar Bewertung: Ist das teuer?

Ob es teuer ist, hängt davon ab, womit man vergleicht. In den Vereinigten Staaten sind die Bewertungen von KI-Gründern in die Höhe geschossen. Die Sicherheits-Superintelligenzgesellschaft SSI, gegründet von Ilya Sutskever, dem ehemaligen Chefwissenschaftler von OpenAI, hat nach nur drei Monaten mit einer Bewertung von 5 Milliarden US-Dollar 1 Milliarde US-Dollar an Kapital beschafft. Das Thinking Machines Lab, gegründet von Mira Murati, der ehemaligen CTO von OpenAI, hatte bei der ersten Finanzierungsrunde eine Bewertung von 10 Milliarden US-Dollar. Im Vergleich dazu ist Lin Junyangs 2 Milliarden US-Dollar tatsächlich „preiswert“. Das Problem ist jedoch, dass er nicht in Silicon Valley ist, sondern in China. Die Bewertungen von chinesischen KI-Start-up-Unternehmen liegen normalerweise weit unter denen ihrer amerikanischen Kollegen.

2 Milliarden US-Dollar sind in China ein Rekord. Warum geben die Venture-Capitalgesellschaften diesen Preis? Einfach ausgedrückt, kaufen sie „Sicherheit“. Die Erfolge von Qianwen sind die beste Garantie. Über 1 Milliarde Downloads weltweit, 200.000 abgeleitete Modelle und die Spitzenposition in der Open-Source-Community – diese Zahlen sind keine Fantasie, sondern Tatsachen. Auf dem chinesischen Markt für Großmodelle kann außer Doubao von ByteDance und Wenxin von Baidu kein drittes Produkt mit Qianwen mithalten. Und Lin Junyang, der technische Leiter von Qianwen, ist das wichtigste „Asset“ dieser Marke.

Darüber hinaus haben Sequoia und Gao Rong auch strategische Überlegungen. Auf dem chinesischen Primärmarkt gibt es nur wenige KI-Gründer, die global wettbewerbsfähig sind. Lin Junyang ist einer von ihnen, ebenso wie Zhou Chang (der zu ByteDance wechselte) und Li Dahai von Mianbi Intelligence. Die Anzahl an qualitativ hochwertigen Investmentzielen ist äußerst begrenzt, was zu einer Art von „Talentjagd“ in der Investition führt. Wenn Sie nicht investieren, werden Ihre Konkurrenten es tun. Ein weiterer interessanter Aspekt ist die Finanzierungsstruktur. Laut Insiderquellen beläuft sich das Finanzierungsvolumen in dieser Runde auf „mehrere hundert Millionen US-Dollar“. Wenn man von einer Bewertung von 2 Milliarden US-Dollar und einem Kapitalanteil von 10% bis 15% ausgeht, könnte der tatsächliche Finanzierungsbetrag zwischen 200 und 300 Millionen US-Dollar liegen. Für ein Unternehmen in der Saatgutphase reicht dieses Geld für ein bis zwei Jahre.

Lin Junyang hat das Geld und das Team, aber die wichtigste Frage bleibt noch unbeantwortet: Was will er eigentlich tun?

Die Antwort könnte in einem Artikel liegen, den er am 26. März veröffentlichte. Der Titel des Artikels ist sehr direkt: „Von der 'deduktiven Denkweise' zur 'agentischen Denkweise'“ (From “Reasoning” Thinking to “Agentic” Thinking). Die Kernaussage des Artikels kann in einem Satz zusammengefasst werden: Im letzten Abschnitt des KI-Wettbewerbs ging es darum, dass die Modelle besser denken können. Im nächsten Abschnitt geht es darum, dass die Modelle für Handlungen denken.

Nach Lin Junyangs Ansicht hat die Paradigma der deduktiven Modelle einen Wendepunkt erreicht.

Der Erfolg von Modellen wie OpenAI o1 und DeepSeek R1 hat gezeigt, dass Großmodelle durch verstärktes Lernen in mathematischen, kodierenden und logischen Aufgaben, die überprüfbar sind, qualitative Sprünge machen können. Aber die Grenzerträge auf diesem Weg nehmen ab. Wenn das Modell bereits Menschen in mathematischen Wettbewerben besiegen kann, wo liegt der nächste Durchbruch?

Seine Antwort ist: Agentische Denkweise.

Diese Fähigkeit, „für Handlungen zu denken“, unterscheidet sich von der statischen Deduktion vor allem durch die Interaktion. Das Modell führt nicht mehr einfach eine Deduktionskette durch und gibt dann eine Antwort aus, sondern es handelt in einer Umgebung, erhält Feedback, korrigiert seinen Plan und setzt seinen Fortschritt fort. Das Trainingsziel ist nicht mehr das Modell selbst, sondern das System aus „Modell + Umgebung“, das heißt der Agent und sein Orchestrierungsrahmen. Dies bringt eine grundlegende Veränderung in die Forschungsrichtung. Das Wichtigste ist nicht mehr der RL-Algorithmus selbst, sondern die Umgebungsgestaltung, die Infrastruktur für die Trajektorienabtastung, die Robustheit des Bewertungsmoduls und die Koordinierungschnittstellen zwischen mehreren Agenten. Die Wettbewerbsvorteile kommen nicht mehr von „besseren Rückmeldungssignalen“, sondern von einer „besseren Umgebung“ und einem „Zyklus aus Training, Deduktion und Handlung“.

Dieser Artikel wird von vielen als technische Erklärung für Lin Junyangs Start-up-Richtung interpretiert.

Die neuen Forschungsrichtungen des Labors, die von Insiderquellen genannt werden – das „Weltmodell“ und das „eingebettete Gehirn“ – stimmen genau mit der Logik der Agentischen Denkweise überein. Das Weltmodell baut für den Agenten eine Umgebung auf, die die physische Welt simulieren kann. Das eingebettete Gehirn ermöglicht es dem Agenten, in der realen physischen Welt zu empfinden und zu handeln.

Mit anderen Worten, Lin Junyang entwickelt nicht einen besseren Chatbot, sondern setzt auf die nächste Dekade, in der KI von der digitalen Welt in die physische Welt übergeht.

Der schwierigste Sprung: Vom P10 zum CEO

Die Ideen sind großartig, aber die Realität ist hart.

Eine KI-Laboratory mit einer Bewertung von 2 Milliarden US-Dollar klingt sehr beeindruckend, aber die echten Herausforderungen beginnen erst jetzt.

Das erste Problem ist die Rechenleistung. Das Training von Großmodellen erfordert eine enorme Menge an GPU-Kapazität, und die Versorgung mit hochwertiger Rechenleistung auf dem chinesischen Markt ist seit langem knapp. Wenn Lin Junyang bei Alibaba arbeitete, stand ihm die gesamte Cloud-Computing-Infrastruktur des Konzerns zur Verfügung. Jetzt muss er selbst darum kümmern, z. B. Grafikkarten zu kaufen, Rechencluster aufzubauen und Ressourcen zu beschaffen. Das Geld von Sequoia und Gao Rong kann zwar einen Teil der Rechenleistung beschaffen, aber im Vergleich zu den Ressourcen der großen Unternehmen ist es immer noch wie ein Tropfen auf den heißen Stein.

Das zweite Problem ist die Differenzierungsstrategie. Große Unternehmen wie Alibaba, ByteDance und Tencent haben alle eigene Großmodell-Teams. Wenn Lin Junyang jetzt ein allgemeines Großmodell entwickelt, würde er direkt mit seinen ehemaligen und gegenwärtigen Kollegen auf dem gleichen Schlachtfeld konkurrieren. Er muss ein Nischenmarkt finden, den die großen Unternehmen nicht gerne bearbeiten oder in dem sie nicht gut abschneiden. Die Agentische Denkweise und die eingebettete KI scheinen ein guter Ansatz zu sein, aber auch dieser Bereich erfordert eine enorme Menge an Ressourcen und Daten.

Die wichtigste Variable ist tatsächlich Lin Junyang selbst. Es besteht kein Zweifel daran, dass er einer der besten KI-Technologen in China ist. Aber von einem Technologieleiter zu einem Gründer zu werden, erfordert eine völlig andere Fähigkeitenkombination, wie Finanzierung, Unternehmensleitung, Geschäftsentwicklung, Produktdefinition, Teamaufbau und kommerzielle Umsetzung. In den letzten sechs Jahren hat er in der großen Struktur von Alibaba gearbeitet und hatte alle Ressourcen leicht zugänglich. Jetzt muss er von Grund auf neu beginnen, was für einen 33-jährigen Technologiegenie sowohl eine Chance als auch eine Herausforderung ist.

Es gab in Silicon Valley ähnliche Szenarien. Die drei Gründer von Anthropic kamen von OpenAI, und der Gründer von Character.AI war von Google Brain. Sie sind alle Spitzen- Technologietalente, die in den Unternehmensgründungsektor gewechselt sind. Aber nicht alle sind erfolgreich. Manche haben Kapital beschafft, aber kein Produkt entwickelt. Andere haben ein Produkt entwickelt, aber keine kommerzielle Umsetzungsmöglichkeit gefunden. Ob Lin Junyang der chinesische Anthropic oder Character.AI werden kann, ist noch zu früh zu beurteilen. Aber eines ist sicher: Auf der Karte des chinesischen KI-Start-up-Sektors ist er der am meisten be