Die chinesische Version von Anthropic ist eine falsche These.
Sicher haben Sie heute Morgen auch diese Nachricht gesehen.
Anthropic hat eine Finanzierung durchgeführt. Runde H, 65 Milliarden US-Dollar, mit einem Nach-Finanzierungs-Wert von 965 Milliarden US-Dollar. Es fehlt nur noch ein kleiner Betrag, um sich dem Billionen-Club zu nähern.
Sie haben auch ein neues Modell, Opus 4.8, vorgestellt. Ich habe es heute Vormittag getestet, und die Verarbeitungsgeschwindigkeit ist tatsächlich deutlich schneller. Die Inferenzstärke ist jetzt in vier Stufen aufgeteilt, ich habe sie noch nicht vollständig verstanden.
965 Milliarden US-Dollar. Ein Unternehmen, das erst seit 5 Jahren existiert, hat fast einen Wert von einer Billion US-Dollar.
Die Antwort scheint einfach zu sein: Das Modell ist stark. Claude ist tatsächlich sehr leistungsstark. Seine Programmierfähigkeiten halten sich seit langem an der Spitze, und die Leistung der Opus-Serie bei komplexen Schlüssen ist für alle sichtbar.
Aber diese Antwort ist zwar richtig, aber unvollständig.
Anthropic ist nicht das einzige Unternehmen mit starken Modellen. Google's Gemini, Meta's Llama und OpenAI's GPT sind auch nicht schlecht. Allein die Modellfähigkeit kann einen Billionen-Wert nicht stützen.
Ich habe mir die Aktivitäten von Anthropic in den letzten 12 Monaten angesehen, und ein klares Produktkonzept ist erkennbar.
Im Mai 2025 wurde Claude Code offiziell veröffentlicht. Es ist ein Befehlszeilen-Programmierwerkzeug, mit dem Entwickler direkt im Terminal mit KI zusammenarbeiten können, um Code zu schreiben. Bis Februar 2026 erreichte der Jahresumsatz dieses Tools bereits 2,5 Milliarden US-Dollar.
Dann kam Cowork.
Es wurde im Januar 2026 eingeführt und ist nicht nur für Programmierer geeignet, sondern auch für Nicht-Techniker. Es kann Tabellen direkt aus Bildschirmfotos erstellen und Notizen automatisch in Berichte umwandeln. Was noch interessanter ist, ist, dass das gesamte Produkt nur zehn Tage in der Entwicklung dauerte und von Claude Code selbst geschrieben wurde.
Danach kamen die Branchen-Plugins.
Rechtsanwälte, Finanzexperten und Verkäufer können diese Plugins nutzen. Aufgaben wie Vertragsprüfung, NDA-Klassifizierung und Kurzbeschreibungsanfertigung, die zuvor ein gesamtes SaaS-Softwarepaket erforderten, können jetzt mit einem einzigen Plugin erledigt werden.
Wenn man diese drei Schritte zusammen betrachtet, wird der Weg klar:
Zuerst zieht man die Entwickler mit einem Programmierwerkzeug an, dann bringt man die Nicht-Techniker mit Cowork ein und schließlich übernimmt man die Kernarbeitsabläufe von Unternehmen mit Branchen-Plugins.
Dieser Ansatz zielt auf das Budget des Unternehmenssoftwaremarktes ab.
Ich habe nachgeschaut, und die Reaktion des Marktes war ehrlich. Am Tag der Veröffentlichung des Cowork-Plugins verloren die globalen Softwareaktien etwa 300 Milliarden US-Dollar an Marktwert.
Thomson Reuters fiel an einem Tag um 16 % und LegalZoom um 20 %. Morgan Stanley veröffentlichte einen Bericht, in dem es heißt, dass Anthropic alles verschlingt und dass das Geschäftsmodell von SaaS keine Zuflucht hat.
Von Ende Januar bis Mitte Februar fiel der S&P North American Software Index auf einen Künftigen Gewinnertrag von 20-facher, was ein historisches Tief ist. Der langfristige Durchschnitt liegt bei 34-facher. Innerhalb von zwei Monaten verloren die gesamte Softwarebranche etwa 1,6 Billionen US-Dollar an Marktwert.
Ich habe gerechnet, dass der aktuelle Jahresumsatz von Anthropic 47 Milliarden US-Dollar beträgt. Bis Ende nächsten Monats wird er voraussichtlich 50 Milliarden US-Dollar überschreiten. Bei einem Wert von 965 Milliarden US-Dollar liegt das Umsatzverhältnis etwa zwischen 18 und 19-facher.
Ist dieser Faktor teuer?
Wenn man Anthropic als ein Unternehmen ansieht, das "Modelle verkauft", ist ein 18-facher PS-Wert tatsächlich nicht billig.
Betrachtet man es von einem anderen Blickwinkel, so geben US-Unternehmen jedes Jahr Milliarden von US-Dollar für Software aus. Anthropic macht es möglich, dass das Budget, das ursprünglich an Salesforce, Thomson Reuters, ServiceNow und andere Unternehmen ging, nun an sich fließt.
Meiner Meinung nach ist der Preis von 965 Milliarden US-Dollar die Ernte des Billionen-Budgets des US-Unternehmensoftwaremarktes. Der verlorene Marktwert von 1,6 Billionen US-Dollar der SaaS-Branche fließt in die Kasse von Anthropic.
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Diese Geschichte hat sich schnell in China verbreitet.
In den letzten Monaten ist das Thema "Chinesische Version von Anthropic" das heißeste Thema auf dem Primärmarkt. Anleger fragen, Gründer erzählen und die Medien berichten darüber.
Die Frage, über die alle diskutieren, ist eigentlich nur eine: Wer ist die chinesische Version von Anthropic?
Zhipu ist das am klarsten definierte Unternehmen. Auf der Jahreshauptversammlung 2025 wechselte dieses Unternehmen, das immer von der "chinesischen Version von OpenAI" sprach, plötzlich die Richtung und sagte, es wolle sich an Anthropic orientieren.
Die Logik ist nicht kompliziert: Anthropic verdient still und leise Geld, indem es Token über die API verkauft. Zhipu möchte auch diesen Weg gehen.
MiniMax wurde von Institutionen und Medien mit dem Label "am ähnlichsten wie Anthropic" versehen. Der Grund ist, dass es technologisch angetrieben ist, nicht auf den C-End-Markt abzielt und sich auf API und Unternehmensdienstleistungen konzentriert. Yan Junjie hat selbst gesagt, dass er sich nach Überlegungen für den technologisch angetriebenen Weg entschieden hat und wusste, dass er etwas verlieren würde.
Kimi hat die stärkste Entwicklung. Der ARR hat Anfang März dieses Jahres 100 Millionen US-Dollar überschritten und im April 200 Millionen US-Dollar. Das K2.6-Modell hat die Programmier- und Agentenfähigkeiten verbessert und unterstützt die Zusammenarbeit von 300 Sub-Agenten.
Anscheinend sieht die Situation sehr gut aus, aber wenn man sie genauer betrachtet, ist es nicht so.
Ich habe nachgeschaut, und die Preisstruktur des chinesischen AI-Programmiermarktes ist sehr interessant. Zhipu's GLM Coding Plan kostet 49 Yuan pro Monat, MiniMax's Starter 29 Yuan. Volcengine und Alibaba Cloud bieten eine Sonderaktion für den ersten Monat an, mit einem Mindestpreis von 7,9 Yuan.
7,9 Yuan. Der Preis einer Tasse Milchtee für einen Monat des Zugangs zu einem AI-Programmierassistenten.
Was noch interessanter ist, ist, dass es auf diesem Markt bereits spezielle Preisvergleichs-Websites gibt. codingplan.org listet die Angebote von fünf oder sechs Plattformen auf und hilft den Entwicklern, das billigste Angebot auszuwählen.
Vergleicht man:
Das Abonnement von Claude Pro in den USA kostet 20 US-Dollar pro Monat, was etwa 145 Yuan entspricht. Chinesische Entwickler zahlen für ähnliche Tools etwa ein Fünftel bis ein Zwanzigstel des US-Preises.
Was ist das Ergebnis des Preiswettbewerbs? Token werden zu Standardprodukten, und Modelle werden zu SKUs auf dem Regal. Entwickler achten nicht auf die Marke, sondern auf den Preis.
Die Wachstumsdaten sind auch interessant.
Der ARR des MaaS-Geschäfts von Zhipu hat in den letzten 12 Monaten um das 60-fache gewachsen, was sogar höher ist als der Wert von Anthropic in der gleichen Periode. Die Wachstumskurve von Kimi ist auch sehr steil. Diese Zahlen lassen sich gut in einer Geschichte erzählen.
Ich habe die absoluten Werte berechnet.
Der ARR von Zhipu's MaaS beträgt etwa 250 Millionen US-Dollar. Kimi hat gerade 200 Millionen US-Dollar überschritten. Anthropic hat 47 Milliarden US-Dollar. Der Unterschied beträgt etwa das 200-fache. Ein 60-faches Wachstum ist beeindruckend, aber der absolute Unterschied von 200-fache ist auch ehrlich.
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Das 200-fache. Diese Zahl lohnt sich, sich einmal Gedanken darüber zu machen.
Betrachtet man die Modellfähigkeiten, so liegt der Unterschied zwischen den führenden chinesischen Modellen und Claude etwa zwischen einem und anderthalb Schritten. Bei Programmier-, Schlussfolgerungs- und Langtextaufgaben sind einige Szenarien bereits sehr ähnlich, während andere noch eine Version der Weiterentwicklung benötigen.
Dieser Unterschied wird kleiner, und zwar nicht langsam.
Aber der Umsatzunterschied ist eine andere Geschichte. Ein Unterschied von anderthalb Schritten in der Fähigkeit entspricht einem 200-fachen Umsatzunterschied. Dieser Unterschied kann nicht mit "das Modell ist noch nicht stark genug" erklärt werden.
Wo liegt die Lücke? Ich stelle zunächst eine Reihe von Daten vor:
Im Jahr 2023 betrug der Umfang des gesamten chinesischen SaaS-Marktes 58,1 Milliarden Yuan, was etwa 8 Milliarden US-Dollar entspricht. Der aktuelle Jahresumsatz von Anthropic beträgt 47 Milliarden US-Dollar. Der Umsatz eines einzigen Unternehmens ist fast das Sechsfache des gesamten chinesischen SaaS-Marktes.
Die Vergleichsbasis ist nicht vollständig identisch, ein Wert ist der Branchenumsatz, der andere ist der Umsatz eines einzelnen Unternehmens. Diese Zahlen sollen die Größenordnung des Marktes verdeutlichen.
Es zeigt ein grundlegendes Problem: Wenn Anthropic beweisen kann, dass es "kostengünstiger ist, mich zu nutzen als Salesforce", fließt das Geld zu ihm.
In China gibt es diesen Markt nicht.
Eine Reihe von Daten zeigt, dass die durchschnittliche Bruttomarge der chinesischen Softwareunternehmen an der A-Liste etwa 50 % beträgt. Die US-Kollegen liegen bei 74 % bis 75 %, was einen Unterschied von fast 25 Prozentpunkten bedeutet.
Der Grund ist nicht kompliziert. Viele chinesische Softwareunternehmen arbeiten noch immer nach dem Projektmodell, was im Grunde genommen "Personalverkauf" bedeutet. Die Bezahlung erfolgt pro Person.
Das Denken der chinesischen Unternehmen bei der Softwarebeschaffung ist ähnlich. Chinesische Unternehmen kaufen Software ganz anders als US-Unternehmen. Kernaussage: US-Unternehmen kaufen Abonnements, chinesische Unternehmen kaufen Installationen.
US-Unternehmen sind es gewohnt, Abonnements pro Sitzplatz zu kaufen.
Wie viel kostet ein Salesforce-Konto pro Monat, wie viel kostet ein Slack-Sitzplatz pro Jahr? Die IT-Abteilung hat klare Budgetposten für Software. Wenn ein AI-Tool eintritt und ein SaaS-Abonnement ersetzt, fließt das Budget von der alten Software auf das neue Tool. Der Weg ist klar.
Chinesische Unternehmen hingegen neigen eher zu maßgeschneiderten Installationen.
Sie kaufen ein System und installieren es auf ihren eigenen Servern, damit die Daten nicht ausgehen. Insbesondere staatliche Unternehmen und große private Unternehmen haben Anforderungen an das Ausschreibungsverfahren, die Datensicherheit und die lokale Installation. Diese Anforderungen machen es schwierig, das API-Modell mit Token-Billing umzusetzen.
Dies ist ein Problem auf der Angebotsseite. Es gibt auch Probleme auf der Nachfrageseite.
Schauen wir uns die Wachstumsroute von Claude Code an. Der Flywheel dreht sich ungefähr so: Einzelne Entwickler nutzen es zuerst und zahlen 20 US-Dollar pro Monat. Wenn es gut funktioniert, bringen sie es in ihr Team ein. Wenn das Team es nutzt, löst es die Unternehmensbeschaffung aus. Von C-End zu B-End, von unten nach oben.
Die erste Stufe dieses Flywheels ist, dass "einzelne Entwickler bereit sind, 20 US-Dollar pro Monat zu zahlen".
Wie sieht es in China aus?
Der Coding Plan kostet mindestens 7,9 Yuan pro Monat. Der gesamte Markt konkurriert um die niedrigsten Preise. Die Entwickler haben die Erwartung, dass AI-Programmiertools diesen Preis haben sollten.
Ich habe nachgeschaut, dass Claude Code in der globalen Marktanteil im Bereich der Codegenerierung über 42 % beträgt, was mehr als das Doppelte von OpenAI ist. Cursor und GitHub Copilot sind seine beiden größten Kanalpartner, die allein 1,4 Milliarden US-Dollar an Umsatz für Anthropic generieren.
Diese Preismacht existiert in China nicht. Token werden zu Standardprodukten, Modelle werden auf Preisvergleichs-Websites aufgelistet, und Entwickler nutzen das billigste Angebot. Die erste Stufe des Flywheels schlägt fehl, und die Unternehmensbeschaffung kann nicht weitergeleitet werden.
Wenn man all diese Faktoren zusammen betrachtet, wird der 200-fache Unterschied klar.
Ein Unterschied in der Fähigkeit von einem Schritt kann eingeholt werden, aber ein 200-facher Umsatzunterschied kann nicht durch die Verbesserung des Modells ausgeglichen werden. Die Essenz dieser Lücke liegt nicht in technischen Schulden. Chinesische Großmodell-Unternehmen fehlen eine Infrastruktur, die die Modellfähigkeiten in Umsatz umwandeln kann.
In den USA gibt es ein Milliarden-Budget für Unternehmenssoftware und die Gewohnheit, Abonnements pro Sitzplatz zu kaufen. China hat diese Dinge nicht.
Meine Meinung ist, dass der 200-fache Umsatzunterschied auf ein grundlegendes Problem hinweist: Wenn der amerikanische Weg nicht funktioniert, woher wird das Geld für chinesische KI kommen?
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Ich möchte zunächst meine Beobachtungen teilen. Die Antwort ist vielleicht nicht "Wer ist die chinesische Version von Anthropic".
Ich erinnere mich an ein Ereignis um das Jahr 2013.
Als die Mobile Payment in China explodierte, fragten viele Leute ähnliche Fragen: Wer ist die chinesische Version von Visa? Später wussten alle die Antwort. Es gab keine chinesische Version von Visa. Stattdessen gab es Alipay und WeChat Pay.
Was sie taten, war völlig anders als was Visa tat.
In den USA ist die Mobile Payment im Wesentlichen eine "Ersetzung". Die Menschen haben bereits Kreditkarten, und Apple Pay erspart ihnen das Herausnehmen der Karte, aber im Grunde läuft es auf dem Kreditkartennetzwerk. In China hingegen haben die meisten Verbraucher überhaupt keine Kreditkarten.
Alipay und WeChat Pay haben direkt ein neues Netzwerk aufgebaut. Sie gehen an Orte, an die Visa nie gegangen ist. Marktplätze, Straßenständchen, Pfannkuchenwagen.
Wenn man sich die KI anschaut, ist die Situation ähnlich.
Was Anthropic in den USA tut, ist im Wesentlichen auch eine "Ersetzung". Unternehmen nutzen bereits Salesforce, und Claude sagt, dass er es besser und kostengünstiger machen kann, so dass das Budget zu ihm fließt. Der Markt ist bereits da.
Wie sieht es in China aus? Der Markt existiert nicht. Woher kommt dann das Geld für chinesische KI? Mein Schluss ist: Von "Unternehmen, die bisher keine Software genutzt haben, erstmals KI nutzen lassen".
Zwei Dinge passieren derzeit. Erstens werden die Modellunternehmen langsam zu "Lieferanten".
Was ist die derzeitige Hauptmethode in China? Cloud-Anbieter bauen ein Modell-Supermarkt auf und stellen die Produkte von fünf