Amerikanischer Wissenschaftler: Chinesische Unternehmen gehen auf dem Weg der KI klüger vor

Während die amerikanischen KI-Riesenwerte Summen für Werbung während der Super Bowl ausgeben, bilden chinesische KI-Unternehmen Benutzergewohnheiten durch Subventionen. Ein amerikanischer Wissenschaftler kam nach dem Vergleich der beiden Ansätze zu dem Schluss, dass die chinesischen Unternehmen klüger vorgehen: Sie setzen nicht auf die Größe der Modellparameter, sondern integrieren die KI in die alltäglichen Aktivitäten der Benutzer. Kompetenz bringt Probenumfänge, Gewohnheit bringt alles.

Früher in diesem Jahr starteten die Technologie-Riesen der USA und Chinas zwei völlig verschiedene Marketing-Kampagnen, um ihre neuen KI-Produkte zu promoten.

Während des chinesischen Neujahrs gab Alibaba an seine Kunden Subventionen in Höhe von über 400 Millionen US-Dollar aus. Verbraucher, die über Alibabas KI-Assistenten "Tongyi Qianwen" Mahlzeiten, Kinokarten, Flugbuchungen und Lebensmittel-Lieferungen tätigen, erhalten Subventionen - vorausgesetzt, die Transaktion wird vollständig von Tongyi Qianwen bearbeitet.

Zwei Wochen später, auf der sechzigsten Super Bowl auf der anderen Seite des Pazifiks, gaben OpenAI, Google, Meta und Amazon jeweils bis zu 10 Millionen US-Dollar für eine 30-Sekunden-Werbespot aus, um die amerikanischen Verbraucher davon zu überzeugen, dass ihre KI die klügste, leistungsfähigste und transformativste sei.

Der Unterschied zwischen diesen beiden Aktivitäten spiegeln die völlig verschiedenen Strategien der Unternehmen in den beiden Ländern wider. Immer mehr Beweise deuten darauf hin, dass zumindest derzeit die Wahl der chinesischen Unternehmen klüger ist.

Amerikanische Strategie: Wettlauf um Kompetenz

In den USA ist die vorherrschende KI-Strategie ein Wettlauf um Kompetenz: durch bessere Trainingsdaten, größere Modelle, bessere Benchmark-Leistungen und fortschrittlichere Funktionen wird ein Wettbewerbsvorteil geschaffen. Die Annahme ist, dass Kompetenz zur Benutzerakzeptanz führt, und Benutzerakzeptanz wiederum zur Marktdominanz. Die KI-Oberfläche selbst wird zu einem Zielort, zu dem Verbraucher aktiv gehen, um Recherchen oder Transaktionen durchzuführen.

Diese Logik ist tief in der Technologiestrategie verwurzelt. In früheren Plattform-Kämpfen - Suchmaschinen, soziale Netzwerke, mobile Betriebssysteme - gewann normalerweise das beste Produkt und behielt seine Führungsposition über einen langen Zeitraum.

Der Wettlauf um Kompetenz hat tatsächlich das Wachstum der KI-Branche vorangetrieben. Allein ChatGPT hat seine wöchentlichen aktiven Benutzer im Jahr 2025 verdoppelt und 800 Millionen erreicht, und der gesamte Markt hat sich weiterhin rasant erweitert. Insgesamt wächst die Anzahl der amerikanischen KI-Benutzer mit einer Rate von etwa 30 % pro Jahr. Dies ist eine Branche mit hohem Wachstum.

Aber hinter dem gesamten Wachstum zeigt sich ein besorgniserregendes Muster: Kein amerikanisches KI-Unternehmen kann langfristig die Spitze behalten. Als Google im November 2025 Gemini 3 veröffentlichte, veröffentlichte der CEO von OpenAI, Sam Altman, ein internes "Rotes Alarm"-Memorandum und beschleunigte die nächste Veröffentlichung seines Unternehmens um einige Wochen. Und vor nur drei Jahren war es Google, das ein eigenes "Rotes Alarm" wegen ChatGPT ausgab.

Dieses Muster ist unmissverständlich: Im KI-Wettlauf ist der heutige Marktführer morgen der Verfolger. Jeder Benchmark-Vorteil ist nur vorübergehend. Jede neue Version löst Panik bei allen Konkurrenten aus. Unternehmen investieren Milliarden von Dollar in Randverbesserungen, nur um zu entdecken, dass die Konkurrenten in wenigen Wochen aufholen. Die Unternehmensmarktbeteiligung erzählt die gleiche Geschichte: OpenAIs Marktanteil sank von etwa 50 % im Jahr 2023 auf 27 % im Jahr 2025, während Anthropics Anteil von 12 % auf 40 % stieg und Google auf 21 % kletterte.

Was noch wichtiger ist, dass die Beeindruckungswirkung jeder neuen Verbesserung der KI-Kompetenz abnimmt. Wenn alle gängigen KI-Assistenten die meisten Fragen kompetent beantworten, annehmbare E-Mails schreiben, Dokumente zusammenfassen und nutzbaren Code generieren können, wird die Randverbesserung eines "besseren" Modells für den normalen Benutzer kaum noch wahrnehmbar. Der Unterschied zwischen 90 % und 93 % Genauigkeit ist für Forscher, die Benchmark-Tests durchführen, von großer Bedeutung, aber für einen Verbraucher, der entscheidet, ob er ChatGPT öffnet oder direkt in Google seine Frage eingibt, ist der Einfluss viel geringer.

Diese Instabilität und die sich zunehmend verengenden Kompetenzunterschiede scheinen die Verbraucher an der KI zu interessieren zu lassen. Unsere Analyse von etwa 119.000 Social-Media-Beiträgen in der Woche der Super Bowl (der Zeit mit der höchsten Dichte an westlichen KI-Werbung) ergab, dass die negative Stimmung gegenüber KI-Werbung mehr als 2,5-mal so hoch war wie die positive Stimmung. Wenn man sich auf Beiträge konzentriert, die speziell über KI-Werbung sprechen, betrug die negative Stimmung 95 %, und die wiederkehrenden Themen waren Ästhetische Ermüdung und die Vorwürfe, dass KI-Werbung die Überwachung normalisiert. Bemerkenswerterweise war die einzige KI-bezogene Werbung, die in die Top zehn der Zuschauerbeliebtheit kam, die "Suchparty"-Hundefindungsfunktion von Ring - diese Werbung erwähnte von Anfang bis Ende keine KI und konzentrierte sich vollständig auf ein konkretes und emotional ansprechendes Ergebnis.

Vor diesem Hintergrund scheint der Wettlauf um Kompetenz keine gute Strategie mehr zu sein. Gibt es also andere Optionen?

Gewohnheitsschutzgraben erschließen

Eine andere Option ist, einen "Gewohnheitsschutzgraben" zu erschließen: Die KI so tief in den Alltag der Benutzer zu integrieren, dass es mühsam wäre, zu einem Alternativprodukt zu wechseln, auch wenn dieses möglicherweise etwas besser ist.

Die meisten Schutzgräben in der strategischen Abwehr stammen aus Skaleneffekten, Netzwerkeffekten oder Datenbindung. Der Gewohnheitsschutzgraben ist anders: Er liegt im Verhalten der Kunden, nicht in der Infrastruktur des Unternehmens. Verhaltenswissenschaftler glauben, dass Gewohnheiten aus drei Teilen bestehen: dem Signal, das das Verhalten auslöst, dem Verhalten, das normalerweise durch dieses Signal ausgelöst wird, und der Belohnung (dem positiven Ergebnis, das das Wiederholen des Verhaltens verstärkt). Benutzer wählen das Verhalten nicht bewusst - der Hinweis ("Ich möchte heute Abend ins Kino gehen") löst direkt ein bestimmtes Verhalten aus (Öffnen von ChatGPT und Fragen nach den laufenden Filmen).

Das Brechen dieser Sequenz erfordert, dass der Benutzer bewusst eine automatische Reaktion überwindet: Anhalten, den Hinweis bemerken und dann eine andere Wahl treffen. Dies ist eine psychische Umstellungskosten, die möglicherweise unvernünftig hoch sein können. Dies ist normalerweise der Grund, warum Menschen weiterhin Banken nutzen, die sie nicht mögen, objektiv schlechtere Browser und Suchmaschinen, die sie nicht mehr bevorzugen - auch wenn die tatsächlichen Umstellungskosten gering sind.

Die Bildung von Online-Gewohnheiten erfordert drei Bedingungen: konsistente Szenarien (dieselbe App, dieselbe Zeit, dieselbe Absicht), häufige Auslöser (je öfter der Benutzer pro Tag mit dem Auslöser in Kontakt kommt, desto schneller wird das Verhaltensmuster automatisiert), und vorhersagbare Belohnungen (der Benutzer muss jedes Mal schnell das bekommen, was er will). Lieferdienste, Taxifahrten, Zahlungen und lokale Dienstleistungen gehören zu den Online-Interaktionsszenarien, die diese Bedingungen erfüllen, und sind genau die Bereiche, in denen chinesische KI-Unternehmen tätig werden.

Benutzer süchtig machen

Tongyi Qianwen startete im Januar 2026 seine Promotionskampagne und führte was von Branchenbeobachtern als "der weltweit erste umfassende KI-Super-App" bezeichnet wurde, ein. Diese App integriert über 400 Funktionen aus Alibabas gesamten Verbraucherekosystem: Taobao für Einkäufe, Alipay für Zahlungen, Ele.me für Lieferdienste, Fliggy für Reisen und Gaode für Navigation. Die App erhielt in der ersten Woche des öffentlichen Tests 10 Millionen Downloads. Kurz darauf trug die oben genannte Neujahrskampagne zur Verbreitung bei und war ein großer Erfolg. Etwa 140 Millionen Benutzer erlebten erstmals einen KI-gesteuerten Einkauf über Tongyi Qianwens Agentenfunktion. Bis Mitte Mai hatte diese Zahl auf 300 Millionen gestiegen.

Tongyi Qianwen repräsentiert ein völlig anderes Konzept als die amerikanische Methode. Es positioniert die KI nicht als ein hochwertiges Ziel, zu dem sich kluge Benutzer bewusst begeben, sondern als einen Weg, den Benutzer gehen, wenn sie sowieso etwas tun wollen. Mark Greeven und seine Kollegen schrieben in der Harvard Business Review, dass Chinas Stärke im Bereich der Agenten-Commerce in seiner Infrastruktur liegt - der Synergie zwischen Zahlungssystemen, Logistik und Super-Apps. Sie liegen mit ihrer Einschätzung der Infrastruktur richtig. Die tiefere Frage - und die Frage, die dieser Artikel beantworten will - ist, was diese Infrastruktur in den Köpfen der Benutzer möglich macht.

Nehmen wir das Benutzererlebnis als Beispiel. Früher mussten Sie für die Buchung von Kinokarten eine Buchungs-App öffnen, einen Kinosaal auswählen, Plätze reservieren, Preise vergleichen und die Zahlung abschließen - möglicherweise sieben oder acht Schritte, die über mehrere Seiten verteilt waren. Mit Tongyi Qianwen wird die gleiche Aufgabe auf einen Satz reduziert: "Buch mir zwei Kinokarten für heute Abend, mittige Plätze." Der Rest erledigt die KI.

Als Tongyi Qianwen gestartet wurde, war die beeindruckendste Demonstration die Restaurantbuchung: Die KI filterte Restaurants anhand der Benutzerposition und Präferenzen und rief dann das Restaurant an. Die KI-Stimme war so realistisch, dass die Zuschauer sich fragten, ob sie eine echte Person oder eine Maschine hörten. Die KI empfahl keine Restaurants oder gab keine Telefonnummern. Sie "nahm" den Telefonhörer, rief an, verhandelte die Reservierung und berichtete das Ergebnis.

Die strategische Erkenntnis dahinter ist tiefer als nur die Bequemlichkeit. Tongyi Qianwen verlangt nicht, dass Benutzer es für spezifische KI-Aufgaben aufsuchen. Stattdessen fängt es Benutzer bei ihren bestehenden Aufgaben ab und bietet einen schnelleren Weg zur Fertigstellung. Der psychologische Rahmen ändert sich von "Ich sollte KI ausprobieren" zu "Das war so bequem, ich mache das nächstes Mal auch so". Dies ist der Beginn einer Gewohnheit.

Alibabas Vorgehen ist nicht neu. Es ist die Anwendung einer Strategie, die Tencent vor zehn Jahren entwickelt hat, im Zeitalter der KI. 2014 führte WeChat während des chinesischen Neujahrs digitale Roten Umschläge ein, die es Benutzern ermöglichten, kleine Bargeldgeschenke über die App zu versenden. Auf den ersten Blick war dies nur eine lustige kulturelle Anpassung. Tatsächlich war es eine Verhaltensintervention, die Hunderten von Millionen von Benutzern beibrachte, ihr Bankkonto an WeChat zu binden und die Mobile Zahlung zu normalisieren. Innerhalb von drei Jahren hatte WeChat Pay 40 % des chinesischen Marktes für Mobile Zahlungen von Alipay übernommen. Tencent hat fast keine Subventionen ausgegeben. Es nutzte einfach eine bestehende kulturelle Gewohnheit und integrierte sich darin, um den Weg des geringsten Widerstands zu werden.

Einige Leser mögen einwenden, dass der Gewohnheitsschutzgraben nur ein chinesisches Phänomen ist und Alibabas Erfolg auf die einzigartige Struktur seines bestehenden Ökosystems zurückzuführen ist. Dies hat gewissermaßen Recht. Aber diese Einwände weisen eher auf Chancen hin als auf Unmöglichkeiten. Da die Gewohnheiten westlicher Verbraucher auf Amazon, Google, Apple und zahlreiche vertikale Anbieter verteilt sind, hat das erste Unternehmen, das in den USA eine branchenübergreifende Verhaltensintegration erreicht, die Möglichkeit, unverhältnismäßig viel Wert zu generieren. Die Belohnung für die Lösung dieses Problems ist in den USA größer als in China.

Wie sieht also die Lösungsmethode aus?

Handlungsleitfaden für den Gewohnheitsschutzgraben

Die strukturellen Hindernisse, denen westliche Unternehmen gegenüberstehen, sind real, aber nicht unveränderlich. Hier sind vier Maßnahmen, die in der Reihenfolge von der am einfachsten sofort durchführbaren bis zur am stärksten strukturell ambitionierten aufgelistet sind. Jede Maßnahme gilt sowohl für KI-Unternehmen, die um die Standardauswahl der Verbraucher kämpfen, als auch für bestehende Unternehmen in Branchen wie Banken, Einzelhandel, Hotellerie, Gesundheitswesen, unabhängig davon, ob sie an einer Neugestaltung beteiligt sind oder nicht, da ihre Kundenbeziehungen von Plattformen abgeschnitten werden können.

1. Gewohnheitshinweise suchen, nicht Funktionslücken

Die meisten Produktteams haben die Neigung zu fragen: Was kann unsere KI, was die KI unserer Konkurrenten nicht kann?

Die Frage des Gewohnheitsschutzgrabens lautet: Welche bestehenden Verhaltensweisen in unserem Kundenalltag können wir mit unserer KI abfangen und auf eine einfachere Weise als der bestehende Weg erledigen?

Starbucks bietet ein aufschlussreiches Beispiel. Seine Deep Brew KI-Plattform versucht nicht, die klügste KI auf dem Markt zu sein. Sie verfolgt, was jeder Kunde bestellt, wann und wo, und nutzt diese Muster, um die üblichen Getränke vorzuwählen, Paarungen zu empfehlen und Benachrichtigungen während der morgendlichen Pendelfahrt zu senden. Die App bestellt bereits, bevor der Kunde sich bewusst entscheidet, etwas zu bestellen.

Anfang 2026 gab Starbucks den Plan für einen KI-Bestellassistenten bekannt, der es Benutzern ermöglicht, ihre Stimmung zu beschreiben ("Aufheitern für einen stressigen Morgen") anstatt das Menü zu durchsuchen. Starbucks hat den am häufigsten auftretenden Hinweis in seinem Kundenleben (die morgendliche Routine) abgefangen und die KI zum Weg des geringsten Widerstands durch diese Routine gemacht