Die führenden Akteure im Bereich der großen Modelle saugen das Primärmarktkapital auf.

Im globalen Wettlauf um Large Language Models (LLMs) ereignet sich derzeit eine Finanzierungsfrenesie, die von Branchenexperten als "die Nacht vor der Ausräumung" bezeichnet wird.

Noch im laufenden Mai strömten drei Finanzierungen mit einem Gesamtwert von über 7 Milliarden US - Dollar in den chinesischen Markt: Kimi absolvierte Anfang des Monats eine Finanzierung von rund 2 Milliarden US - Dollar, es wurde berichtet, dass Star Step nahe daran sei, eine Finanzierung von fast 2,5 Milliarden US - Dollar abzuschließen, und nach der ersten externen Finanzierung von DeepSeek wurde der Schätzwert auf 45 bis 50 Milliarden US - Dollar geschätzt.

Im europäischen und amerikanischen Markt planen OpenAI, Anthropic sowie SpaceX, das nach der Fusion mit xAI unter Elon Musks Dach steht, im Laufe des Jahres an die Börse zu gehen. Die drei Unternehmen haben zusammen einen Schätzwert von über 3 Billionen US - Dollar.

Dieser Strom von Kapital, der den Pazifik überspannt, fließt mit beispielloser Geschwindigkeit und Skala zu den letzten Top - Spielern im Bereich der Large Language Models. Es ist zu beachten, dass nicht alle Unternehmen Geld bekommen können. Im Gegenteil, für die meisten Unternehmen ist das Spiel vorbei.

Aber für die wenigen Unternehmen, die Geld bekommen können, könnte dies der letzte Zug sein, um auf die nächste Stufe aufzusteigen.

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Das "Stuhl - Rennen" geht in die Endphase

Seit Anfang des Jahres hat der chinesische Markt für Large Language Models zwei sensationelle Börsengänge vor die Kapitalmärkte gestellt.

Am 8. Januar landete Zhipu Huarang, ein sechsjähriges Unternehmen, endgültig an der Hongkonger Börse. Mit einem Emissionspreis von 1,16 Milliarden HK - Dollar pro Aktie errang es die Krone als "erste Börsennotierung für Large Language Models weltweit". Am ersten Börsentag schloss der Aktienkurs mit einem Anstieg von 13,17 % und der Marktwert betrug 57,9 Milliarden HK - Dollar.

Nur einen Tag später listete MiniMax, ein im Anfang 2022 gegründetes Unternehmen, ebenfalls an der Hongkonger Börse. Am ersten Tag stieg der Aktienkurs um 109,09 %, der Marktwert überstieg erstmals die Marke von 100 Milliarden HK - Dollar und stellte einen neuen Weltrekord für die schnellste Zeitspanne von Gründung bis Börsengang eines KI - Unternehmens dar.

Darüber hinaus stiegen die Aktienkurse beider Unternehmen auch nach dem Börsengang weiter. Bis zum 15. Mai stieg der Kurs von Zhipu von 116,2 HK - Dollar auf maximal 1.229 HK - Dollar, was einem Anstieg von über dem Zehnfachen in vier Monaten entspricht. MiniMax zeigte ebenfalls eine nahezu vertikale Wachstumskurve.

JP Morgan behielt in einem kürzlich veröffentlichten Forschungsbericht die "Kauf" - Empfehlung für beide Unternehmen bei, gab aber gleichzeitig eine nüchterne Einschätzung ab: Die Bewertung der Märkte für diese Unternehmen setzt voraus, dass Zhipu bis Ende 2026 einen jährlichen wiederkehrenden Umsatz (ARR) von 1 Milliarde US - Dollar und MiniMax von 700 Millionen US - Dollar erzielen wird.

Die Euphorie auf den Sekundärmärkten hat sich schnell auf die Primärmärkte übertragen.

Am 6. Mai wurde berichtet, dass Kimi kurz davor sei, eine neue Finanzierung von rund 2 Milliarden US - Dollar abzuschließen. Der Marktwert nach der Finanzierung soll über 20 Milliarden US - Dollar liegen. Diese Finanzierung wird von Meituan Longzhu angeführt, an der auch China Mobile, CPE (CITIC Industrial Investment Fund) und andere beteiligt sind. Longzhu hat mehr als 200 Millionen US - Dollar investiert.

Zusammen mit den drei Finanzierungen seit Ende des vergangenen Jahres hat Kimi in sechs Monaten insgesamt mehr als 3,9 Milliarden US - Dollar gesammelt, was einem Gesamtbetrag von über 37,6 Milliarden Yuan entspricht. Damit ist es das chinesische Startup im Bereich der Large Language Models mit der höchsten kumulierten Finanzierung.

Ein weiteres Star - Unternehmen, DeepSeek, das im Jahr 2025 mit seinem DeepSeek - R1 - Modell die globale KI - Szene in Aufruhr versetzte, hatte bisher immer die Linie "keine externe Finanzierung" verfolgt. Doch in diesem Frühjahr hat sich die Situation geändert.

Laut einer Meldung der "Wall Street Journal" vom 7. Mai sucht DeepSeek derzeit nach Investoren, die von der Regierung unterstützt werden, um Milliarden von US - Dollar zu sammeln. Der Nationale Fonds für die Investition in die KI - Industrie führt derzeit intensive Verhandlungen über die Beteiligung an der Finanzierung.

Ein Insider hat angegeben, dass Liang Wenfeng selbst planen soll, 20 Milliarden Yuan aus eigener Tasche zu investieren. Laut Branchenschätzungen könnte der Marktwert nach der Finanzierung über 50 Milliarden US - Dollar liegen.

Außerdem wurde berichtet, dass Star Step nahe daran sei, eine Finanzierung von fast 2,5 Milliarden US - Dollar abzuschließen. Das Unternehmen hat seine Red - Chip - Struktur aufgelöst und strebt mit vollem Einsatz einen Börsengang an der Hongkonger Börse an. Zu seinen Investoren gehören Unternehmen aus der Konsumelektronik - Branche wie Huaqin Technology, Longcheer Technology und ZTE.

Shengshu Technology absolvierte im Jahr 2026 nacheinander eine A + - Runde von über 600 Millionen Yuan und eine B - Runde von fast 2 Milliarden Yuan. In weniger als vier Monaten hat es insgesamt fast 2,6 Milliarden Yuan gesammelt.

Das KI - Infrastruktur - Unternehmen Wuwen Xinqiong kündigte am 7. Mai an, eine B - Runde von über 700 Millionen Yuan abgeschlossen zu haben.

Wenn man den Blick von China über den Pazifik richtet, werden die Protagonisten dieser Kapitalparty noch größer.

Nach den derzeitigen öffentlichen Informationen wird SpaceX im Juni an die NASDAQ gehen. Der Zielwert wird auf 1,75 Billionen US - Dollar geschätzt. Wenn dies geschieht, würde es Saudi Aramco als das Unternehmen mit dem größten Börsengang in der Geschichte übertreffen. OpenAI plant einen Börsengang im vierten Quartal, der Schätzwert liegt bei etwa 852 Milliarden US - Dollar. Auch Anthropic plant einen Börsengang im Laufe des Jahres, und der Schätzwert auf den Sekundärmärkten liegt bereits über 1 Billion US - Dollar.

Bei den Primärmarkt - Finanzierungen, die nur in den Monaten Februar und März abgeschlossen wurden, haben OpenAI und Anthropic jeweils Hunderte von Milliarden US - Dollar an Kapital gesammelt. Die drei "Walen" haben zusammen einen Schätzwert von über 3 Billionen US - Dollar, was weit über jedem anderen Tech - Börsengang - Paket in der Vergangenheit liegt.

Diese Reihe von aufrückenden Zahlen zeigt die zentrale Tatsache auf: Das Kapital konzentriert sich mit unaufhaltsamer Geschwindigkeit auf die wenigen Top - Spieler im Markt.

Wenn man heute zurückblickt, waren während des "Hundert - Modelle - Wettlaufs" im Jahr 2023 hunderte von Startups im Wettlauf. Doch im Jahr 2025 wurden laut Medienberichten nur 22 Finanzierungen von KI - Modell - Unternehmen abgeschlossen, mit einem Gesamtbetrag von 9,4 Milliarden Yuan. Der Anteil der Finanzierungen für Large Language Models am gesamten KI - Investment fiel von 51 % im Jahr 2024 auf 14 % ab. Die "Große Flucht" in der Branche hat bereits eine Eliminationsrate von über 90 % erreicht.

Als jedoch in den drei Tagen im Mai 2026 über 7 Milliarden US - Dollar gleichzeitig in drei Top - Unternehmen flossen, war das Signal der Branche sehr klar: Das Kapital investiert nicht mehr in die gesamte Branche, sondern "füllt die Tanks" der letzten wenigen Spieler.

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Die Ökonomie der Token - Fabriken

Diese Kapitalfrenesie ist nicht aus dem Nichts gekommen. Sie wird von einer doppelten Antriebskraft getragen: der Veränderung der technologischen Route und der Umgestaltung der Marktlogik. Um diese Frenesie zu verstehen, muss man von innen und außen betrachten.

Die Branchengeschichte hat sich im vergangenen Jahr grundlegend gewandelt.

Vor dem Jahr 2024 war die zentrale Geschichte der Large Language Models "wer hat die größeren Parameter, wer ist schlauer". Die Hersteller haben wild Geld in die Modelltraining investiert, um die Intelligenzgrenze zu erhöhen.

Aber im Februar 2026 brachen Long - Range - Agenten wie OpenClaw (allgemein als "Hummer" bezeichnet) aus, was die "Pandora's Box" des Rechenleistung - Verbrauchs vollständig öffnete. Ein Agent benötigt für die Bearbeitung einer komplexen Aufgabe Dutzende oder sogar Hunderte von Modellaufrufen. Die Anzahl der verbrauchten Tokens stieg von einigen Tausend in einem traditionellen Ein - Runden - Dialog auf Hunderttausende oder sogar Millionen.

Seitdem konkurriert die Branche nicht mehr um die "Intelligenzgrenze" der Modelle, sondern darum, wer auf kostengünstigere und stabilere Weise eine riesige Anzahl von Tokens produzieren kann. Wie Huang Renxun, der Gründer von NVIDIA, es definiert hat, ist dies eine industrielle Revolution, die von der Explosion der realen Nachfrage, der Ungleichgewichtung zwischen Angebot und Nachfrage und dem globalen Wettlauf um Rechenleistung getragen wird.

Die Daten der Nationalen Datenbehörde zeigen deutlich, wie "gewaltig" diese Explosion war. Die tägliche Token - Anforderung in China stieg von 100 Milliarden Anfang 2024 auf 140 Billionen im März 2026, was einem Anstieg von über 1.000 Mal in zwei Jahren entspricht.

Seit 2026 hat der A - Aktien - KI - Rechenleistung - Sektor einen kumulierten Anstieg von über 55 % verzeichnet. Die monatlichen Einnahmen der Top - Large - Language - Model - Unternehmen haben die Marke von 1 Milliarde Yuan überschritten, und einige Unternehmen haben in 20 Tagen bereits mehr Einnahmen erzielt als im gesamten Jahr 2025.

Die Ungleichgewichtung auf der Angebotsseite hat die Preisgestaltungsmacht für Tokens stark nach oben verschoben.

Das HBM (High - Bandwidth - Memory) wird von Samsung, SK Hynix und Micron monopolisiert. Die Kapazitätserweiterung dauert 24 bis 36 Monate, was dazu führt, dass der HBM - Bedarf im Jahr 2026 um mehr als 40 % ungedeckt bleibt. Die Stromkosten machen mehr als 60 % der Token - Produktionskosten aus, und die Infrastruktur - Anlage für die Stromversorgung großer Rechenzentren dauert 3 bis 5 Jahre.

Dies führt tatsächlich zu einer "ersten Logik", die die Zukunft der Large - Language - Model - Branche bestimmt: Heute ist ein Large - Language - Model nicht nur Software, sondern ein Gemisch aus "Software + Cloud - Computing + kapitalintensive Industrie". Hinter jedem Chat, jeder Suche und jeder Reaktion eines Benutzers verbrennen in Echtzeit GPU und Strom.

Wenn die "Grenzkosten" eines Modells nicht mehr gegen Null gehen, hat derjenige, der die meisten Rechenleistung - Ressourcen besitzt und Tokens mit den geringsten Kosten produzieren kann, die Preisgestaltungsmacht. Und der Wettlauf um diese Ressourcen ist nicht um Algorithmen, sondern um echtes Geld.

Auf makroökonomischer Ebene verstärken auch die riesigen Investitionen internationaler Tech - Giganten in die KI - Infrastruktur die Konzentration auf den aktuellen Wettlaufsschwerpunkt in der Branche.

Nach den neuesten Kapitalausgaben - Prognosen, die von den Unternehmen während der Quartalsberichts - Saison im April 2026 veröffentlicht wurden, werden Microsofts Kapitalausgaben für die KI - Infrastruktur im gesamten Jahr auf 190 Milliarden US - Dollar geschätzt. Alphabet hat seine Kapitalausgaben - Prognose für das ganze Jahr auf 180 bis 190 Milliarden US - Dollar angehoben, was eine weitere Erhöhung gegenüber der Prognose vom Februar darstellt. Meta hat ebenfalls im Rahmen der Veröffentlichung des Quartalsberichts am 29. April seine Prognose auf 125 bis 145 Milliarden US - Dollar angehoben, da die Preise für Bauteile und die Kosten für die Errichtung von Rechenzentren gestiegen sind. Amazon hält seine Prognose bei etwa 200 Milliarden US - Dollar.

Wenn man die oberen Grenzen der Prognosen nimmt, belaufen sich die Kapitalausgaben der vier Giganten im Jahr 2026 auf insgesamt etwa 725 Milliarden US - Dollar. Offensichtlich handelt es sich hier nicht nur um die Ausgaben einer Branche, sondern um die Fertigstellung des Stromversorgungssystems für eine neue KI - Ära und die Schaffung einer Rechenleistung - "Stromnetz" für alle KI - Anwendungen.

Andererseits hat der Effekt der Börsengänge einiger Startups auch den Finanzierungsrhythmus auf den Primärmärkten in China und den USA beschleunigt. Insbesondere die starken Anstiege von Zhipu und MiniMax nach ihrem Börsengang haben auf den Sekundärmärkten einen Referenzpunkt für die Bewertung von "großen Modell - Unternehmen" festgelegt. Dies hat die Angst der anderen noch nicht börsennotierten Unternehmen vor der Zukunft verstärkt. Wenn sie nicht in der aktuellen Phase die Bewertung ihrer Unternehmen festlegen, könnte es bei einer Abkühlung des Marktes zu einer Korrektur der Bewertungen kommen.

Deshalb hat Star Step in wenigen Monaten alle Schritte von der Auflösung der Red - Chip - Struktur über die Umwandlung in eine Aktiengesellschaft bis hin zum Streben nach einem Börsengang an der Hongkonger Börse abgeschlossen. Der Schätzwert von Kimi ist von etwa 4,3 Milliarden US - Dollar schnell auf über 20 Milliarden US - Dollar gestiegen. Dies spiegelt sowohl die Verbesserung der Unternehmensgrundlage als auch die Eile der Kapitalgeber wider, um an den "nächsten Börsengang" teilzunehmen.

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Der Kampf um die Zukunft

Während auf der einen Seite das Kapital in Euphorie ist, hat sich auf der anderen Seite der Wettlaufsschwerpunkt verschoben. Die Branche ist sich einig, dass der zukünftige Wettlauf hauptsächlich in drei Bereichen stattfinden wird.

Erstens wird die Kommerzialisierung das "oberste Ziel" aller Unternehmen sein.

Es muss erkannt werden, dass sich im Jahr 2026 eine grundlegende Veränderung in der Large - Language - Model - Branche abspielt: Der "AGI - Aufschlag" kühlt ab.

In den letzten zwei Jahren gab es bei der hohen Bewertung von KI - Unternehmen auf den Kapitalmärkten eine Schlüsselannahme: Das Scaling Law bleibt gültig, die Modellfähigkeiten steigen schnell mit der Investition in Rechenleistung, und die Erreichung der AGI ist nur eine Frage der Zeit. Die Investoren waren bereit, kurzfristige Verluste zu akzeptieren und die "zukünftige Effizienzrevolution" in die heutigen Aktienkurse zu diskontieren.

Aber im Jahr 2026 hat die KI zwar weiterhin Fortschritte gemacht, aber die Form der Fortschritte scheint nicht mehr so einheitlich zu sein. OpenAI hat seine Leitlinien geändert und direkte Erwähnungen von AGI reduziert. Demis Hassabis von DeepMind hat auch öffentlich zugegeben, dass das aktuelle System noch deutliche Lücken in der kontinuierlichen Lernfähigkeit und der langfristigen Planung aufweist.

Jetzt hat sich der Fokus des Marktes von "wer ist näher an der AGI?" auf "wer kann die Kunden zum Bezahlen bringen? Wer kann die Inferenzkosten senken? Wer kann überleben?" verschoben.

Tatsächlich haben einige Top - Hersteller bereits sehr klare Signale für die Kommerzialis