Vier Männer aus China, die am besten in der Welt Geld verschwenden können, setzen sich an denselben Kartentisch.
Heute wollen wir einen Vergleich anstellen zwischen den absoluten Neukräften der jungen chinesischen KI - Legion:
Zhipu ist am teuersten. Ihr Marktwert übersteigt 700 Milliarden Yuan, der Umsatz beläuft sich auf 724 Millionen Yuan, was einem Jahreszuwachs von 131,9 % entspricht. Es hat den größten Umsatz unter den vier Unternehmen. Doch im laufenden Jahr betrug das Defizit 4,718 Milliarden Yuan, was einen Anstieg von 59,5 % gegenüber dem Vorjahr bedeutet. Der bereinigte Nettverlust belief sich auf 3,182 Milliarden Yuan, und die Gewinnspanne fiel von 56,3 % auf 41,0 %.
MiniMax war das erste, das die Selbstfinanzierung erreichte. Der Umsatz betrug 79,038 Millionen US - Dollar, was einem Jahreszuwachs von 158,9 % entspricht. Der Anteil des Auslandsumsatzes beträgt über 70 %. Die Gewinnspanne stieg von 12,2 % auf 25,4 % an und ist die einzige, die kontinuierlich verbessert wurde.
DarkSide hat die schnellste Wachstumsrate. Im ganzen Jahr 2025 war der Umsatz mäßig, doch Anfang 2026 kam es zu einem explosionsartigen Wachstum. Weniger als einen Monat nach der Veröffentlichung des K2.5 - Modells überschritt der ARR (jährlicher wiederkehrender Umsatz, im Folgenden gleich) 100 Millionen US - Dollar und stieg im April 2026 auf 200 Millionen US - Dollar an.
Kürzlich hat DarkSide die Verhandlungen über eine Börsengänge in Hongkong aufgenommen. Der Unternehmenswert stieg von 4,3 Milliarden US - Dollar Ende 2025 auf über 20 Milliarden US - Dollar.
Und DeepSeek hat die niedrigste Kostenstruktur und die größten Ideale. Mehr als drei Jahre nach seiner Gründung hat es fast keinen Umsatz und wird vollständig von den jährlichen Gewinnen von Hunderten von Millionen Yuan des Mutterunternehmens Magic Square Quant gefördert. Im April 2026 hat es jedoch die erste externe Finanzierung gestartet, und der Unternehmenswert nach der Finanzierung beträgt etwa 45 Milliarden US - Dollar.
Heute führen wir Sie anhand dieser Bilanzzahlen durch die ganz unterschiedlichen Geschäftslogiken und Entscheidungsgrundlagen dieser vier Unternehmen: DeepSeek, MiniMax, Zhipu und DarkSide.
Der Anfang alles:
Vier Hintergründe und vier Fixideen der Gründer
1. Liang Wenfeng von DeepSeek: Ein Anhänger von AGI aus einem Quant - Labor
Liang Wenfeng wurde 1985 geboren und hat einen Master in Information - und Kommunikationstechnik an der Zhejiang - Universität erworben. 2008 gründete er während seines Studiums gemeinsam mit anderen das Quant - Investmentunternehmen Magic Square Quant. Dieses Quant - Hedge - Fund hatte 2021 ein Verwaltungskapital von über 100 Milliarden Yuan, und bis 2025 lag es immer noch über 70 Milliarden Yuan. Die jährliche Rendite betrug 56,55 %, und es gehört zu den führenden Quant - Unternehmen in China.
Quant und AGI scheinen keine Verbindung zu haben, doch teilen sie dieselbe Kernidee: den absoluten Glauben an Daten, Algorithmen und Rechenleistung.
Im Juli 2023 gründete Liang Wenfeng mit Magic Square Quant als Ausgangspunkt DeepSeek, das zunächst auf die "Grundlagenforschung von AGI - Sprachmodellen" ausgerichtet war.
Er hat klar gemacht, dass er das große Modell nicht für kurzfristige kommerzielle Monetarisierung entwickelt, sondern "um die wichtigsten Probleme zu lösen" und Spitzentechniker anzuziehen.
DeepSeek wurde im Januar 2025 bekannt. Damals veröffentlichte DeepSeek das Inferenz - Sprachmodell R1 und das Open - Source - Modell V3. Während es in der Leistung an OpenAI o1 und GPT - 4o heranreichte, überraschte die niedrige Trainingskosten die gesamte Branche.
Eines der Kern - Wettbewerbsvorteile von DeepSeek ist die Kostenstruktur. Es hat den Preis auf ein dreißigstel der Konkurrenz gesenkt, indem es Architekturinnovationen und chinesische Rechenleistung nutzt.
2. Yan Junjie von MiniMax: Ein Industrieveteran, der auf "Skaleneffekte" setzt
Yan Junjie, geboren 1989, repräsentiert einen anderen Weg: die Priorität der Branchenerfahrung.
Er absolvierte sein Bachelor - , Master - und Promotionsstudium am Institut für Automatisierung der chinesischen Akademie der Wissenschaften. 2014 trat er bei SenseTime ein und stieg von einem frühen Mitarbeiter bis zum Vizepräsidenten auf, wo er sich mit Kernforschungsprojekten wie Computer Vision befasste. 2019 verließ er SenseTime und gründete im Dezember 2021 MiniMax.
Yans Einschätzung ist, dass der Wettbewerb um große Modelle letztendlich ein Wettbewerb um "Skaleneffekte" ist - je mehr Benutzer, desto mehr Daten, desto besser das Modell, desto niedriger der Preis, und dann noch mehr Benutzer. Dies ist ein Ansatz, der eher der Internet - Geschäftslogik entspricht.
MiniMax hat von Anfang an die Kommerzialisierung in den Mittelpunkt gestellt: API - Einnahmen, Abonnementgebühren und Unternehmenslösungen. Der Auslandsmarkt hat Priorität, weil die Auslandsbenutzer eine höhere Zahlungsbereitschaft und einen höheren Lebenszykluswert haben.
Es war das erste der vier Unternehmen, das die Gewinnschwelle überschritt. Dank des C - Seite - Auslands - Produkts Talkie erreichte es 2024 das Break - Even. Es setzt auf fünf Fronten im Bereich aller Modalitäten ein: Text, Bild, Video, Audio und Musik.
3. Zhang Peng von Zhipu: Ein Akademiker mit technischem Bewusstsein und Geduld im Kapitalmarkt
2019 gründete das Knowledge Engineering Laboratory (KEG) der Tsinghua - Universität gemeinsam mit mehreren anderen Labors an der Universität offiziell Zhipu AI. Zhang Peng, der damalige Vizeforscher des KEG, übernahm die Position des CEO. Dies ist das Unternehmen mit dem stärksten akademischen Hintergrund unter den "vier chinesischen KI - Riesen".
Im Gegensatz zu einer rein kommerziellen Strategie hat Zhipu von Anfang an "kognitive Intelligenz" und "Sicherheit und Kontrollierbarkeit" als Kernmerkmale festgelegt.
Seine GLM - Serie von großen Modellen wird kontinuierlich in Bezug auf die chinesische Semantikverstehen, logische Schlussfolgerungen und multimodale Verstehen verbessert. Gleichzeitig beteiligt es sich aktiv an der Standardisierung von chinesischen großen Modellen und an Regierungs - Kooperationsprojekten.
Die lokale Implementierung ist das Kern - Geschäftsmodell von Zhipu. Die Kunden (hauptsächlich Regierungen und große Unternehmen) installieren das Modell auf ihren eigenen Servern, und Zhipu erhält Lizenzgebühren und technische Servicegebühren. Der Vorteil dieses Modells ist der hohe Durchschnittspreis pro Kunde und die stabile Cashflow. Das Risiko besteht darin, dass die Wachstumsgrenze relativ begrenzt ist und es dem Druck der technischen Substitution durch Open - Source - Modelle ausgesetzt ist.
Zhipu hat den höchsten Marktwert. Sein Marktwert überstieg einmal 700 Milliarden Yuan. Drei Preissteigerungen um 83 % führten zu einem Anstieg der Aufrufe um 400 %.
Laut einer Meldung von Sina Finance nutzen 9 der 10 größten Internetunternehmen täglich sein GLM - Modell.
4. Yang Zhilin von DarkSide: Der jüngste CTO und die schnellste Finanzierungsmaschine
Yang Zhilin, geboren 1992, ist der jüngste Gründer der "vier Stärken" und auch derjenige mit dem schnellsten Tempo und den meisten Kontroversen.
Er absolvierte sein Bachelorstudium an der Tsinghua - Universität und wechselte dann an die Carnegie Mellon University zum Promotionsstudium, wo er unter der Leitung des Leiters des Apple - KI - Forschungsteams studierte. Im Juni 2023 gründete er DarkSide und veröffentlichte den KI - Assistenten Kimi, der einer der ersten Anwendungen von großen Modellen in China mit einem 2 - Millionen - Zeichen - Kontextfenster ohne Datenverlust ist.
Yang Zhilins Stil ist deutlich: Er verfolgt extrem die technischen Indikatoren und Wachstumsdaten und ist bereit, einen hohen Unternehmenswert und eine hohe Finanzierungsdichte einzugeben, um Zeitfenster zu gewinnen. "Langfristigkeit" war ein Wort, das er in der frühen Phase häufig benutzte, doch die Vorbereitungen für die Börsengänge an der Hongkonger Börse im Mai 2026 zeigen, dass diese Erzählung von der Realität neu geschrieben wird.
Vier Antworten auf das Geschäftsmodell, vier verschiedene Wege
1. Liang Wenfeng: Die Essenz der KI ist die unendliche Annäherung an das Grundmodell
Aus Liang Wenfengs Sicht basiert die gesamte Kommerzialisierung in der KI - Branche auf der Fähigkeit des Modells. Ohne das Modell gibt es keine Kommerzialisierung.
Deshalb ist die einzige Strategie von DeepSeek, das Modell bis ins Extrem zu optimieren und es Open - Source zu machen. Die niedrige API - Preisgestaltung und die kostenlose Web - Seite dienen alle dem Ziel, "den technischen Einfluss zu maximieren".
Dennoch steht diese Reinheit unter realen Druck. Im April 2026 hat DeepSeek offiziell die erste externe Finanzierung gestartet, was auf den realen Druck des Talentschutzes zurückzuführen ist.
Wenn Giganten wie ByteDance und Xiaomi attraktive Gehaltsangebote machen, ist DeepSeek, das keine Möglichkeit zur Beteiligungsveräußerung hat, in einer klaren Nachteile. Selbst jemand so Rein wie Liang Wenfeng muss ein neues Gleichgewicht zwischen Ideal und Realität finden.
2. Yan Junjie: Die Essenz der KI ist die optimale Lösung für "Kosten - Erlebnis"
Yans erste Prinzip ist die Spieltheorie. Er glaubt, dass der Wettbewerb um große Modelle im Wesentlichen ein Optimierungsspiel zwischen "Kosten" und "Erlebnis" ist.
Benutzer zahlen nicht für "das stärkste Modell", sondern für "das Modell mit dem besten Erlebnis innerhalb der akzeptablen Kosten". Deshalb liegt der Schwerpunkt der Strategie von MiniMax nicht auf der absoluten Führung in den Modellparametern, sondern auf der optimalen Balance zwischen ModellerEffizienz, Inferenzkosten und Benutzererlebnis.
Dieser Gedanke durchzieht alle Entscheidungen von MiniMax: Der feste Auslandsausstieg (um den Inlands - Preiswettbewerb zu vermeiden), die Eigenentwicklung von Multimodalität (um die externe Abhängigkeit zu verringern) und der komplette Fokus auf die C - Seite (der Benutzerwachstum treibt die Modelliteration an).
2025 stieg die Gewinnspanne von MiniMax von 12,2 % auf 25,4 %. Es ist das einzige Unternehmen unter den vier, dessen Gewinnspanne kontinuierlich verbessert wurde. Die Forschungs - und Entwicklungsausgaben stiegen nur um 33,8 %, weit hinter dem Umsatzzuwachs von 158,9 % zurück. Die Skaleneffekte setzen ein - die Forschungs - und Entwicklungsinvestitionen pro zusätzlichem Yuan Umsatz sanken von 6,19 Yuan im Jahr 2024 auf 3,20 Yuan im Jahr 2025.
Zugleich sank der Marketingaufwand um etwa 40 % gegenüber dem Vorjahr, was bedeutet, dass das Wachstum eher von der Benutzerzufriedenheit und dem natürlichen Traffic als von Kaufkampagnen getrieben wird.
Obwohl das Buchungsdefizit im laufenden Jahr 1,87 Milliarden US - Dollar betrug, waren etwa 1,6 Milliarden US - Dollar die Neubewertung des Fair - Werts von Vorzugsaktien, die kein Bargeld darstellen. Der bereinigte operative Verlust betrug nur 250 Millionen US - Dollar.
3. Zhang Peng: Die Essenz der KI ist die Zuverlässigkeit eines Produktivitätstools
Die akademische Herkunft von Zhipu bestimmt, dass seine Vorstellung von KI eher der eines "Infrastrukturelements" entspricht: Es soll ein zuverlässiges Produktivitätstool für Unternehmen werden.
Deshalb ist das Produkt von Zhipu bekannt für seine Stabilität. Es bietet eine ganzheitliche Dienstleistung: von der Modellschicht über die Plattformschicht bis zur Anwendungs - schicht. Diese "All - in - One" - Strategie ermöglicht es den Kunden, ihre Bedürfnisse auf einmal zu befriedigen, doch es erfordert auch höhere Forschungs - und Entwicklungsinvestitionen und einen höheren Lieferdruck.
2025 beliefen sich die Forschungs - und Entwicklungsausgaben von Zhipu auf 3,18 Milliarden Yuan, was einem Anstieg von 44,9 % gegenüber dem Vorjahr entspricht. Für jedes verdiente Yuan werden 4,4 Yuan in die Forschung und Entwicklung investiert.
Aber andererseits stieg der Umsatz des Cloud - Implementierungs - Geschäfts um 292,6 %, und der Umsatz der Unternehmens - Intelligenz - Agenten um 248,8 %. Die Cloud - Gewinnspanne stieg von 3,3 % im Jahr 2024 auf 18,9 % im Jahr 2025 an, was die Skaleneffekte und das Gewinnpotential der standardisierten Dienstleistung zeigt.
Dies kompensiert strukturell den Druck, der durch die Abnahme der Gewinnspanne der lokalen Implementierung (von 66,0 % auf 48,8 %) entsteht, und bestätigt Zhang Pengs Einschätzung: Unternehmen haben einen realen und starren Bedarf an zuverlässigen und anpassbaren KI - Tools.
Laut einer Zusammenfassung von Titanium Media hat GLM - 4.5 bereits den Coding - Ansatz verfolgt, fast ein Jahr früher als die anderen Unternehmen. Laut einer praktischen Messung von CSDN hat GLM - 5.1 die beste Programmierfähigkeit unter den chinesischen Modellen.
4. Yang Zhilin: Die Essenz der KI ist die Art der Verbindung zwischen Menschen und Informationen
Yang Zhilin ist vielleicht derjenige unter den vier, der am meisten "Produktgefühl" hat. Seine Vorstellung von KI beschränkt sich nicht auf die Technologie selbst, sondern steigt auf die Paradigmenwende der Informationsinteraktion: von der Suchleiste zum Dialogfeld, von Klicken auf Links zum direkten Erhalt von Antworten.
Deshalb lautet die Produktphilosophie von Kimi "Informationen einfach zugänglich zu machen". Es konzentriert sich auf die Verarbeitung von langen Texten und unterstützt ein Kontextfenster von 2 Millionen Zeichen, damit Benutzer "ein ganzes Buch auf einmal eingeben und dann beliebig fragen" können. Diese Fähigkeit trifft direkt die Bedürfnisse von Wissensarbeitern, Studenten und Forschern.
Yang Zhilin glaubt, dass Benutzer bereit sind zu zahlen, wenn das "Erlebnis der Verbindung zwischen Menschen und Informationen" aufs Extrem optimiert wird. Das explosionsartige Wachstum Anfang 2026 bestätigt diese Annahme vorläufig.
Laut Meldungen von Jiemian News am 9. Mai 2026 und 36Kr stieg der ARR von 100 Millionen US - Dollar im März auf über 200 Millionen US - Dollar im April. Die Zahl der zahlenden Benutzer und die API - Aufrufe stiegen stark an. Der Umsatz aus API - Aufrufen aus dem Ausland stieg zwischen September und November 2025 um das Vierfache, und die monatliche Wachstumsrate der weltweiten zahlenden Benutzer überschritt 170 %.
Aber andererseits war der Umsatz im ganzen Jahr 2025 begrenzt, und die Kommerzialisierung explodierte vollständig Anfang 2026. Die Abhängigkeit von einem einzigen Modell und einem einzigen Produkt ist sehr hoch, und die Nachhaltigkeit und die Risikoresistenz müssen noch der Zeit überlassen werden.