1,2 Billionen Yuan, Professor der Tsinghua-Universität, Herausforderung an die stärkste KI der USA, durch einen einzigen Sieg zum Mythos werden

Am 22. Juni stieg der Aktienkurs von Zhipu AI weiter stark an. Die Marktkapitalisierung erreichte im Handel kurzzeitig 1,2 Billionen HK-Dollar.

Warum treibt ein Unternehmen mit einem Jahresumsatz von nur 700 Millionen Yuan die Anleger in Rausch?

Die Antwort verbirgt sich in einer Revolution des AI-Paradigmas.

01 Der Durchbruch

Am 12. Juni 2026 verhängte die US-Regierung ein Verbot, und Fable 5 war Geschichte. Nur drei Tage nach dem Start wurde es weltweit von den Plattformen genommen. Die offizielle Begründung lautete:

Nationales Sicherheitsrisiko.

Im Gegensatz zu anderen großen Modellen kann Fable 5 nicht nur chatten.

Es verhält sich eher wie ein digitaler Mitarbeiter, der Ihren Computer bedienen, Aufgaben planen, Code schreiben, Tests ausführen und Fehler beheben kann. Was noch beängstigender ist: Es kann die Arbeit, die ein professionelles Team zwei Monate lang erledigen würde, in einem Tag erledigen.

Das ist keine Märchenerzählung.

Bei Tests der University of Pennsylvania hat Fable 5 das berühmte Spiel "Minecraft" in nur 20 Minuten nachgebaut.

Das Schlachtfeld der großen Modelle verschiebt sich von der Fähigkeit zum Chatten hin zur Fähigkeit, Arbeit zu erledigen. Wer es schafft, dass die KI tatsächlich arbeitet, bekommt das Ticket für die nächste Runde. Und die Amerikaner scheinen wieder einen Schritt voraus zu sein.

Im Internet regt sich eine Sorge. Viele fragen: Wird das chinesische große Modell wieder zurückgelassen?

Zu diesem kritischen Zeitpunkt trat ein Professor aus Tsinghua University in Aktion!

Nur wenige Tage nachdem Fable 5 vom Markt genommen wurde, kündigte am 17. Juni ein chinesisches Unternehmen namens Zhipu die vollständige Freigabe von GLM - 5.2 an.

Wie leistungsstark ist GLM - 5.2? Kann es Fable 5 aufhalten? Schauen wir uns zunächst einige Daten an:

Im global anerkannten Bewertungsranking für AI - Programmierfähigkeiten, dem Code Arena, belegte GLM - 5.2 mit 1595 Punkten den zweiten Platz weltweit. Der erste Platz gehörte dem inzwischen vom Markt genommenen Fable 5.

Mit anderen Worten: Unter den noch verfügbaren großen Modellen ist es das beste.

Die Internetnutzer waren fassungslos, und die Arena - Offizielle erklärte: Dies ist ein unglaublicher Meilenstein.

Dies bedeutet, dass das chinesische Open - Source - große Modell bei der Programmierung erstmals in die weltweit besten drei: Claude, OpenAI und Zhipu aufgestiegen ist.

Bevorher hatte dieser Platz Google Gemni gehört.

GLM - 5.2 hat nicht über Nacht die Spitze erreicht. Hinter ihm steht ein Professor aus Tsinghua University, der 13 Jahre lang unbeirrt an seinem Projekt gearbeitet hat.

Sein Name ist Tang Jie.

02 Der Waghalsige Einsatz

Ende 2024 tauchte DeepSeek R1 auf, und die Welt rief: Der DeepSeek - Moment der chinesischen KI ist gekommen. Die Branche der großen Modelle veränderte sich über Nacht.

Während viele noch um Parameter, Preise und Downloads kämpften, traf Tang Jie, Professor der Fakultät für Informatik an der Tsinghua University und Chefwissenschaftler von Zhipu, eine erstaunliche Einschätzung:

Die Schlacht um das Chat - Paradigma ist im Wesentlichen entschieden!

Nach seiner Meinung erreicht das Chat - Paradigma seine Grenzen. Die Grenznutzen fallen rapide, und es bleiben hauptsächlich technische und ingenieurtechnische Probleme, keine revolutionären Paradigmeninnovationen.

Das nächste Paradigma könnte es sein, dass jeder die KI für die Arbeit nutzen kann. Chatten ist nicht das Ziel, Arbeiten ist!

Was aber bedeutet "arbeiten"? Ein natürlicher und logischer Weg ist die Programmierung (Coding).

Ein Modell, das Code verstehen, Fehler in mehreren Dateien finden und Tests ausführen kann, kann auch Aufgaben planen, ausführen und Fehler beheben. In gewisser Weise ist es ein intelligentes Agens, das Arbeit erledigen kann.

Tang Jie war überzeugt, aber im Team wurde es noch viele Nächte lang diskutiert. Schließlich entschied er, alle Ressourcen in das Coding - Gebiet zu investieren.

Dies war nicht sein erster Waghalsige Einsatz. Als GPT - 3 aufkam, musste Zhipu entscheiden, ob es ein Milliarden - Parameter - großes Modell entwickeln sollte.

Tang Jie wusste genau, dass ein Misserfolg das Unternehmen in die Krise bringen könnte.

Trotz des Risikos entschied er sich, es durchzuziehen.

Bei der internen Unternehmensentscheidungsrunde war seine Stellungnahme entscheidend: Wenn wir erfolgreich sind, beweist das zumindest, dass chinesische Unternehmen in der Technologie auf Weltniveau sind.

Er zögerte zwar, aber schließlich entschied er sich, es weiterzuziehen.

Im Jahr 2021 mietete Zhipu 1000 A100 - Grafikkarten von der Supercomputer - Zentrale in Jinan und baute die Operatoren von Grund auf neu. Die Trainingszeit betrug acht Monate.

Damals hatte das gesamte Zhi Yuan Institute, eines der Gründungsinstitute von Zhipu AI, nur 480 A100 - Karten. Zhipus Investition war also beeindruckend.

Bis Juli 2022 hatte Zhipu GLM - 130B trainiert, mit einem Gesamtaufwand von 6 Millionen Yuan.

Als OpenAI fast 30 Millionen US - Dollar in das erste Milliarden - Parameter - große Modell der Welt investierte, schaffte Tang Jies Team mit einer extremen Ingenieuroptimierung und einem viel geringeren Kostenaufwand das erste chinesische Open - Source - Milliarden - Parameter - große Modell.

Diese Einschätzungsfähigkeit ist nicht angeboren.

Nach seinem Doktorgrad an der Tsinghua University im Jahr 2006 boten große Unternehmen ihm ein Vielfaches seines Gehalts an, und ausländische Universitäten gaben ihm Angebote. Dennoch entschied er sich, an der Universität zu bleiben und an der Forschung zu arbeiten.

Derjenige, der ihn zu dieser Entscheidung brachte, war der Akademiker Wang Xuan.

Er wollte Wang Xuan folgen und als Professor die Technologieinnovation und die Industrialisierung vorantreiben.

Im Februar 2006, kurz bevor Tang Jie seinen Abschluss machte, starb Wang Xuan. Tang Jies Entscheidung wurde in einer gewissen Weise zu einer Übernahme von Wang Xuans Geist.

Damals waren es bereits mehrere hundert Millionen wissenschaftliche Artikel weltweit, aber niemand hatte die Regeln dahinter zusammengefasst.

Tang Jie versuchte, ein Tool namens AMiner zu entwickeln, um mit KI die wissenschaftlichen Artikel und die Kooperationsbeziehungen von Forschern weltweit zu analysieren und eine Karte der akademischen Welt zu erstellen.

Zu dieser Zeit interessierte sich niemand für akademische Tools. Die Investitionen flossen in den E - Commerce und die Spieleindustrie. Er arbeitete 13 Jahre lang daran.

In diesen 13 Jahren wechselte der reichste Mann im Internet mehrere Male. Tang Jie arbeitete in seinem Büro an der Tsinghua University zusammen mit seinen Studenten an jedem einzelnen Artikel.

Diese einsame Zeit brachte Tang Jie zwar kein Geld, aber es schärfte seine Fähigkeit, große Datenmengen und KI einzuschätzen.

Diese Fähigkeit kann man nicht kaufen und nicht in Eile entwickeln, sondern nur im Laufe der Zeit erwerben.

Als Tang Jie 2019 mit dem Team des KEG - Labors der Tsinghua University Zhipu gründete, bildete die über zehn Jahre lang gesammelte Grundlage von AMiner die technische Basis des Unternehmens.

Genau aufgrund dieser Einschätzungsfähigkeit wagte er, in der Gründungsphase des Unternehmens, wo das Schicksal noch ungewiss war, unter Druck hohe Investitionen zu tätigen und das erste chinesische Milliarden - Parameter - große Modell zu trainieren.

Als die Branche in die Abwärtsspirale des Wettbewerbs um Parameter und Preise geriet, zog er sich wieder zurück und konzentrierte die Ressourcen für die nächste Generation auf das Coding - Gebiet, das schwieriger, aber auch näher an der AGI ist.

03 Der Riss

Viele KI - Unternehmen haben von Anfang an ein klares Ziel: Produkte, Anwendungen und Benutzer zu gewinnen.

Tang Jie ist aber anders.

Bei der Gründung von Zhipu sah er das große Modell nicht als Chat - Tool an. In seiner Ansicht ist das Ziel des großen Modells nicht das Dialogieren, sondern die AGI, ein intelligentes Agens, das die Arbeit des Menschen übernehmen kann.

▲ Quelle: Tencent Technology

Dieser Weg war von Anfang an nicht einfach, denn es bedeutete: Keine Blockbuster - Anwendungen, keine Konkurrenz um Traffic - Kanäle, keine Verfolgung des kurzfristigen Wachstums. Es ging nur um eine Sache:

Die Intelligenz voranzutreiben.

Die Kernstruktur des Teams von Zhipu war von Anfang an in diese Entscheidung eingebunden.

Tang Jie ist der Chefwissenschaftler und verantwortlich für die technische Richtung. Zhang Peng ist der CEO und verantwortlich für die kommerzielle Umsetzung. Liu Debing ist der Vorsitzende des Vorstands und verantwortlich für die Strategie und die Finanzierung.

Es ist keine Einmannshow und auch kein reines Geschäftsunternehmen, sondern eher eine Kompromissstruktur: Das Unternehmen wird auf akademische Weise geführt, um auf kommerzielle Weise zu überleben.

Aber diese Struktur stößt leicht an die Realität.

Der B2B - Bereich ist der erste Riss in der Realität.

Zhipu hätte sich für den B2C - Bereich entscheiden können, um Traffic - Kanäle zu erobern und kurzfristiges Wachstum zu erzielen. Dies ist die Wahl der meisten KI - Unternehmen. Aber Tang Jie legte den Schwerpunkt auf den B2B - Bereich.

Die Zusammenarbeit mit Regierungen, Banken und Schulen bringt hohe Preise und ausreichende Budgets. Es scheint gut zu sein.

Aber die Kosten sind ebenfalls deutlich: Die Rückzahlungsfrist wird von 21 auf 112 Tage verlängert, die großen Kunden wechseln häufig, es handelt sich meist um Einmalgeschäfte, und es gibt sogar den seltsamen Fall, dass der Kaufbetrag höher ist als der Verkaufsbetrag.

Dies ist keine typische Wachstumskurve eines Technologieunternehmens, sondern eher ein Ingenieurgeschäft: Es ist nicht aufregend, aber stabil; es wächst nicht sprunghaft, aber es stirbt auch nicht so leicht.

Zhang Peng hat später einmal sehr direkt gesagt: Der B2C - Bereich ist nicht für das Geld, sondern um die Fähigkeiten für den B2B - Bereich zu demonstrieren.

Im Februar 2026 wurde der Riss zum ersten Mal größer.

Nach der Veröffentlichung von GLM - 5 traten Probleme auf, nicht durch einen technischen Misserfolg, sondern durch eine fehlerhafte Produktmechanik: Unzureichende Transparenz der Regeln, zu langsames Testen und eine verwirrende Updaterfahrung für die alten Benutzer.

Nach der Verschmelzung dieser Probleme war die Reaktion direkt: Innerhalb eines Tages schmolzen 70 Milliarden HK - Dollar an Marktkapitalisierung weg.

Die Zahlen an sich sind nicht das Schlimmste. Schlimmer ist die Kettenspaltung: Die Anleger zweifeln, das Team zweifelt an sich selbst, und die Außenstehenden sagen, dass Wissenschaftler kein Geschäft machen können.

Tang Jie hat aber nicht viel erklärt. Er hat nur einen Brief geschrieben, eine Kompensationsmaßnahme angeboten und dann einfach weitergemacht. Das ist seine Art:

Keine Entschuldigungen, keine Diskussionen, keine Reaktion auf Emotionen, nur Weiterarbeit an der Technologie.

Aber der größte Druck kommt eigentlich von der Erzählungsmacht.

Zhipu war in der chinesischen Branche der großen Modelle viele Male im Vorfeld, aber die Zeit belohnt nicht immer den Ersten.

Ende 2024 wurde DeepSeek populär, und die Erzählung in der Branche wechselte. Der chinesische KI - Moment wurde neu definiert. Die Ersten wurden nicht zum Mittelpunkt der Geschichte.

Als Tang Jie DeepSeek beurteilte, sagte er nur drei Worte: Sehr beeindruckend.

Was hinter diesen drei Worten steckt, hat er nicht weiter ausgeführt. Aber für einen, der schon mehr als zehn Jahre gearbeitet hat, muss es schmerzen, wenn die Erzählung von Nachfolgern übernommen wird.

04 Der Sprint

Diese Enttäuschung hielt wahrscheinlich nur ein paar Sekunden an.

Am 8. Januar 2026 absolvierte Zhipu seine Börsengang an der Hongkonger Börse. Beim Glockenschlag standen neben der großen Glocke der Vorsitzende des Vorstands Liu Debing und der CEO Zhang Peng.

Tang Jie, der Gründer und Chefwissenschaftler, verbarg sich im Team und war so still, dass man ihn fast nicht bemerkte.

Das ist nicht überraschend.

Der Akademiker Wang Xuan hat einmal gesagt: "Wenn ein Wissenschaftler immer wieder im Fernsehen auftaucht, bedeutet das, dass seine wissenschaftliche Karriere fast vorbei ist."

Tang Jie hat diese Worte als Maßstab genommen.

Er pflegt kaum sein persönliches Image. Sein Twitter - Name ist Tang Jie THU, und seine Beschreibung besteht nur aus zwei Zeilen: Professor an der Tsinghua University, Gründer von AMiner.

Er spricht immer nur über Technologie, und seine häufigste Aussage ist: Ich hoffe, dass es für alle nützlich ist.

Nach der Börsengang schrieb Tang Jie einen internen Brief mit dem Titel "AGI mit dem Geist des Kaffees". Der erste Satz des Briefs war nicht eine Feier des Sieges, sondern:

"Anfang des Jahres war alles so schwierig."

Er erzählte eine Geschichte. Während eines Bes