Die KI, die die Welt in ein neues Zeitalter der Geschwindigkeit katapultiert, steht bei Zahlungen noch in der vergangenen Epoche still.
Im Jahr 2026 entsteht weltweit durchschnittlich alle Stunde ein neues KI-Unternehmen.
Der Wettbewerb in der KI-Branche hat sich so intensiviert, dass es in Bezug auf die Parameter der großen Modelle, die Inferenzgeschwindigkeit, die Geschwindigkeit der Anwendungsimplementierung und sogar die Story-Dichte in Finanzierungs-PowerPoints zu einem Wettlauf kommt. Plötzlich richten alle Blicke auf die "Vorderseite" – wer das stärkere Modell hat und sein Produkt zuerst auf den Markt bringt, hat in diesem Wettrüsten die bessere Chance, Fuß zu fassen.
Aber außerhalb dieses Getöses wird ein von den meisten Menschen übersehenes Problem, das langsam die Gewinne jedes KI-Unternehmens angreift: Kann das Geld tatsächlich reibungslos fließen?
Wenn die Einkaufslisten von KI-Unternehmen immer globaler werden, bedeutet jeder Bruchpunkt in der Zahlungskette tatsächliche Kostenverluste und Effizienzverluste. Und wenn die Produkte für globale Nutzer monetarisiert werden sollen, bilden die Wechselkursverluste bei der Mehrwährungsabrechnung, die Fragmentierung der lokalen Zahlungsmethoden und die Komplexität der Abrechnungsmodelle eine weitere Hürde auf der Einnahmenseite. Wenn sowohl die Ein- als auch die Auszahlungen blockiert sind, kann kein geschlossener Geldkreislauf aufgebaut werden.
Dies ist die reale Schwierigkeit, der tausende chinesische KI-Unternehmen täglich gegenüberstehen.
Globale Einkaufslisten, Zahlungsmittel der vergangenen Zeit
Um dieses Problem zu verstehen, muss man zunächst die Kostenstruktur von KI-Unternehmen verstehen.
Wenn man ein KI-Unternehmen mit einem Fertigungsunternehmen vergleicht, sieht seine "Rohstoff"-Liste in etwa so aus: Miete von ausländischen GPU-Clustern, Cloud-Dienste von AWS, Azure, Google Cloud und anderen ausländischen Anbietern, API-Aufrufe von ausländischen großen Modellen wie OpenAI, Anthropic, Claude, ausländische Vektordatenbanken und MLOps-Plattformen, ausländische Datenerkennungsdienste usw.
Diese Einkaufsliste hat ein gemeinsames Merkmal: Fast alles muss aus dem Ausland bezogen werden und wird in US-Dollar oder Euro abgerechnet.
Zur gleichen Zeit ist der Kauf von Rechenleistung für KI-Unternehmen unvermeidlich. Laut einer Prognose von Gartner wird die globale KI-Gesamtausgabe im Jahr 2026 2,52 Billionen US-Dollar betragen, wobei mehr als 54 % in die Infrastruktur, vor allem in Rechenleistung und Speicher, investiert werden. Der Marktmeinung zufolge werden die Kapitalausgaben von KI-unterstützten Unternehmen in den Jahren 2025, 2026 und 2027 jeweils 450 Milliarden US-Dollar, 520 Milliarden US-Dollar und 540 Milliarden US-Dollar betragen.
Für chinesische KI-Start-ups ist es inzwischen Normal, dass die Ausgaben für Rechenleistung und Cloud-Dienste 60 % bis 80 % der Gesamtausgaben des Unternehmens ausmachen. Ein wachsendes KI-Unternehmen kann monatlich Rechnungen in Höhe von Hunderten von tausend oder sogar Millionen Yuan für Rechenleistung und Cloud-Dienste haben. Die meisten dieser Rechnungen müssen in Fremdwährung bezahlt werden.
Viele KI-Unternehmen haben berichtet, dass die Einkaufslisten von KI-Unternehmen immer globaler werden, aber die Zahlungsmittel noch in der vergangenen Zeit stecken. Ein typisches Beispiel ist, dass chinesische Kreditkarten nicht akzeptiert werden, während ausländische Kreditkarten hohe Gebühren verursachen und die Abrechnung bei verstreuten Zahlungen auf mehreren Plattformen in Verwirrung mündet. Man kann sagen, dass in jedem Schritt Geld und Effizienz verloren gehen.
Der Grund dafür liegt nicht nur in der Fehlanpassung traditioneller Finanzinstrumente, sondern auch in den vorübergehenden Schwierigkeiten der KI-Unternehmen selbst. Die meisten Unternehmen befinden sich in einer Phase hoher Kapitalverbrauch. Die Algorithmenoptimierung, die Produktentwicklung und die Finanzierungsroadshows haben immer die höchste Priorität. Die Optimierung der Zahlungseffizienz hat es schwer, in die Kernagenda einzudringen. Erst wenn eine Zahlung fehlschlägt und die Rechenleistung unterbrochen wird oder wenn bei der monatlichen Abrechnung zahlreiche unklarer Herkunft Kostenverluste festgestellt werden, wird das Problem ernst genommen.
Andererseits haben große multinationale Unternehmen ein vollständiges Finanzteam, das ein grenzüberschreitendes Zahlungssystem aufbauen kann, während die meisten KI-Start-ups weder die Ressourcen noch die Zeit haben. In der Anfangsphase ist das Team klein, und die Zahlungsprobleme werden oft manuell gelöst. Aber mit der Geschäftsexpansion und dem Anstieg der Ausgaben beginnt das traditionelle System zu versagen, und die monatlichen Ausgaben werden zu einem Durcheinander.
Die Hardwarekosten in der KI-Branche steigen weiterhin. Der Preis für hochwertige GPU-Chips ist um mehr als 50 % gestiegen und die Nachfrage übersteigt die Lieferung. Der Preis eines KI-Servers ist 5 bis 10 Mal höher als der eines herkömmlichen Servers. In der Konkurrenz um Rechenleistung ist Effizienz gleichbedeutend mit Leben. Jedes Yuan, das durch Gebühren und Wechselkursverluste verschwendet wird, ist eine hohe Opportunitätskosten.
Man kann sogar sagen, dass wer das Problem des geschlossenen Geldkreislaufs von KI-Unternehmen lösen kann, in diesem globalen Wettbewerb eine Schlüsselvariable in der Hand hat.
Die "Schwarze Lücke" auf der Zahlungsseite: Verluste in jedem Schritt?
Nach Gesprächen mit einigen Gründern wurde erst bewusst, wie weit verbreitet die Probleme von KI-Unternehmen bei grenzüberschreitenden Einkäufen sind.
Der Gründer eines Unternehmens, das KI-Inferenzdienste anbietet, hat erwähnt, dass sein Unternehmen in der Anfangsphase versucht hat, die AWS-Rechnungen mit einer chinesischen Kreditkarte zu bezahlen, aber die Zahlung wurde direkt abgelehnt. Auch für Unternehmen, die bereits ausländische Firmenkarten besitzen, sind die grenzüberschreitenden Gebühren eine unvermeidliche Kostenfaktor. Banken erheben in der Regel Gebühren von 1 % bis 3 % für Fremdwährungstransaktionen. Innerhalb eines Quartals können die Gebühren allein Hunderttausende Yuan betragen.
Mehrere befragte Finanzverantwortliche von KI-Unternehmen haben berichtet, dass die Abrechnung noch schwieriger ist. Die Algorithmus-, Daten- und Betriebsteams verwenden jeweils verschiedene Karten auf verschiedenen Plattformen für die Zahlungen. Am Monatsende muss die Finanzabteilung die Rechnungen von sieben oder acht Plattformen manuell abrufen. "Manchmal kostet dieser Schritt sogar mehr als die Gebühren."
Darüber hinaus erfordern traditionelle Vorkarten die Vorauszahlung und Sperrung von Geldern. Für KI-Start-ups mit angespanntem Cashflow ist diese blockierte Kapitalmenge auch ein beträchtlicher Druck.
Diese systemische Fehlanpassung hat zu einer neuen Art von Kartenausgabe- und Kostenkontrollprodukten für grenzüberschreitende Unternehmenszahlungsszenarien geführt. Hierbei ist das Issuing-Produkt von Airwallex eine Option für KI-Unternehmen. Als Visa-Hauptmitglied integriert Airwallex die Kartenausgabe, die Kontrolle, die Mehrwährungsbörse und die Geldverwaltung in einheitliches System, um die Komplexität, die durch die Kopplung mehrerer Anbieter entsteht, zu verringern.
Die sofortige Erstellung virtueller Karten ist nur der Einstieg. Das eigentliche Effizienzgewinn liegt in der "spezifischen Kartenverwendung" - Methode. Die Ausgaben von KI-Unternehmen sind stark verteilt. Jede Transaktion für verschiedene Cloud-Plattformen, Teams und Projekte muss zugeordnet werden. In Airwallexs System kann jedes Team und jede Plattform seine eigene Karte haben. Die Rechnungen sind von Anfang an kategorisiert, so dass die monatliche Abrechnung kein Albtraum mehr ist.
Für KI-Unternehmen, die monatlich zwischen US-Dollar, Euro und Singapur-Dollar abrechnen müssen, ist das Problem der Währungen ebenfalls nicht zu unterschätzen. Im traditionellen Modell muss bei grenzüberschreitenden Zahlungen in der Regel zuerst die Währung umgetauscht werden, bevor die Zahlung erfolgt. Der Wechselkurs und der Zeitpunkt sind unvorhersehbar. Airwallex unterstützt Unternehmen bei der Zahlung in über 170 von Visa unterstützten Transaktionswährungen. In Währungen und Regionen, die Direct Billing unterstützen, können die Kosten direkt aus dem entsprechenden Mehrwährungsbörsenkontostand abgezogen werden, ohne dass wie bei traditionellen Vorkarten Geld auf einer einzigen Karte vorab gesperrt werden muss. Dies trägt auch dazu, unnötige Wechselkurskosten zu senken.
Bei der Finanzkontrolle ist ein weiteres Problem, mit dem KI-Unternehmen seit langem konfrontiert sind, die "Schwarze Kiste" der Ausgaben: Mehrere Teams verwenden Karten, es fehlt ein Genehmigungsverfahren, und die Anomalien werden erst am Monatsende festgestellt. Um dieses Problem zu lösen, bietet Airwallex eine feingliedrige Kontrollmöglichkeit auf Kartenniveau. Regeln können nach Verbrauchssumme, Händlerkategorie, Gültigkeitsdauer und anderen Kriterien festgelegt werden, und es wird eine Echtzeittransaktionskontrolle und Statusverwaltung unterstützt. Anomale Karten können jederzeit gesperrt werden.
Ein singapurisches KI-Cloud-Computing-Unternehmen, das Rechenleistungskluster in Südostasien betreibt. Das Unternehmen hat gleichzeitig Geschäfte in Malaysia, Indonesien und Japan. Seine monatlichen Infrastrukturausgaben liegen zwischen 150.000 und 200.000 US-Dollar. Seit langem werden die persönlichen Karten des Gründers und die Firmenkarten vermischt, was dem Unternehmen den Druck einer Compliance-Prüfung auferlegt. Nach der Einbindung von Airwallex haben sie für verschiedene Plattformen jeweils eigene virtuelle Karten erstellt. Die USD-Rechnungen werden aus dem Mehrwährungsbörsenkonto abgebucht, wodurch unnötige Währungsumtauschschritte umgangen werden. Die Finanzbücher sind nun auch nachvollziehbar.
Schwierigkeiten beim Auslandseinkauf und noch größere Schwierigkeiten beim Einzug der Einnahmen
Nach der internen Kapazitätsentwicklung ist der nächste Schritt für KI-Unternehmen, ihre Produkte und Dienstleistungen global zu vermarkten.
Von Model-APIs, SaaS-Tools bis hin zu KI-Hardware wird der Auslandsmarkt für chinesische KI-Unternehmen immer attraktiver. Aber auch der Einnahmeeinzug aus dem Ausland bereitet viele Schwierigkeiten.
Es kommt häufig vor, dass ein KI-Unternehmen einerseits AWS in US-Dollar bezahlt, andererseits aber die Zahlungen von südostasiatischen Kunden über lokale E-Wallets nicht einziehen kann. Diese Diskrepanz ist das Ergebnis einer langjährigen Fehlanpassung zwischen der speziellen Geschäftsmodell der KI-Branche und der traditionellen Zahlungsinfrastruktur.
Die Abrechnungsmodelle für KI-Dienstleistungen sind von Natur aus komplex: Abrechnung nach Token, API-Aufrufen, Rechenleistungskonsum, kombiniert mit festen Abonnements, Staffelpreisen, gemischten Abrechnungen und anderen Varianten. Traditionelle Zahlungsmittel können diese feingliedrigen Logiken nicht unterstützen. Wenn es bei der Messung Fehler gibt, können die monatlichen Verluste für große Kunden von Hunderttausenden bis hin zu Millionen Yuan betragen.
Zugleich variieren die Zahlungshabits in verschiedenen Märkten stark. In Europa und Amerika werden Kreditkarten verwendet, in Südostasien lokale E-Wallets und in Japan Banküberweisungen. Wenn nur zwei oder drei Hauptzahlungsmethoden unterstützt werden, ist es fast unvermeidlich, dass die Zahlungserfolgsrate sinkt und die Rückzahlungsfrist verlängert wird. Hinzu kommt, dass die EU-Umsatzsteuer, die US-steuerliche Verkaufssteuer und die lokalen Rechnungsformate in Südostasien unterschiedlich sind. Traditionelle Systeme können diese nicht einheitlich anpassen, so dass die Compliance-Risiken und die Wechselkursverluste sich summieren und die Gewinne ebenfalls geschmälert werden.
Das Problem liegt darin, dass die Globalisierung von KI-Unternehmen technologisch bedingt ist, aber die unterstützende Finanzinfrastruktur hinterherhinkt. Die Einkaufs- und Einnahmenseiten arbeiten getrennt voneinander, und es gibt kein System, das die gesamte Kette verbindet.
Genau diese Lücke auf dem Markt hat zu der Entwicklung von Abrechnungsmanagementlösungen für KI-spezifische Geschäftsmodelle geführt. Das globale Abrechnungsmanagementprodukt (Billing) von Airwallex integriert die Rechnungsverwaltung, das Abonnementmanagement und die Verbrauchsabrechnung in einheitliches System, so dass die Komplexität der Abrechnungslogik vom System übernommen wird, anstatt dass das Unternehmen es sich zusammenklicken muss.
Ein führender chinesischer Anbieter von KI-Modellen hat berichtet, dass es zuvor bei der Abrechnung des Token-Verbrauchs und der API-Aufrufe seiner Kunden einen Fehler von etwa 5 % gab. Bei den massiven API-Aufrufen großer Kunden beliefen sich die monatlichen Verluste durch fehlende oder fehlerhafte Abrechnungen auf über eine Million Yuan. Nach der Einbindung der Abrechnungs-API von Airwallex kann das System den Verbrauch in Echtzeit messen und die Token-Verbrauchs- und API-Aufrufedaten mit geringer Verzögerung verarbeiten, wodurch die Abrechnungsgenauigkeit verbessert wird.
Noch wichtiger ist, dass durch die Staffelpreise die Preise für Kunden mit höherem Verbrauch sinken. Dieser Mechanismus hat direkt die Verbrauchssteigerung großer Kunden stimuliert. Laut Bericht hat sich die Gesamtmarge um 12 % verbessert.
Ähnliche Probleme gibt es auch im Abonnementbereich. Ein chinesisches KI-Kreativplatform hat Millionen von globalen monatlichen aktiven Nutzern. Früher lag die Rate fehlgeschlagener automatischer Verlängerungen bei 30 %. Probleme wie abgelaufene Kreditkarten und unzureichende Guthaben haben zu einem Verlust von Nutzern geführt. Nach der Einbindung der intelligenten Wiederholungsfunktion und der Überfälligkeitsbenachrichtigung des Abonnementmanagements von Airwallex hat sich laut Bericht die Verlängerungsrate von 70 % auf über 90 % verbessert, und die Abonnementeinnahmen sind um über 30 % gestiegen.
Es entsteht ein neuer Konsens in der Branche: Die Produkte können global entwickelt werden, aber ob die Einnahmen tatsächlich eingehen, hängt von der Reife der dahinterliegenden Finanzinfrastruktur ab.
In gewisser Weise ist der Wettlauf in der KI-Branche nicht nur um die Modellfähigkeit, sondern auch um die Kapitaleffizienz. Die Finanzinfrastruktur von KI-Unternehmen ist bis heute ein vernachlässigtes Stichwort.
Der Grund dafür ist, dass KI-Unternehmen eine von Grund auf neu gestaltete Finanzinfrastruktur benötigen, anstatt einer einfachen Kombination traditioneller Instrumente. Der Fokus der Branche liegt derzeit auf der "Vorderseite" des Wettbewerbs, aber die Kapitalumschlagsrate, die globalen Zahlungskosten und die Abrechnungsgenauigkeit auf der "Hinterseite" werden möglicherweise in Zukunft immer wichtigere Faktoren bei der Konkurrenz zwischen KI-Unternehmen.
Das globale Potenzial