Warum ist Kingsoft Office stattdessen wertvoller geworden, nachdem die Modelle nicht mehr knapp sind?

Der Gründer von DeepSeek, Liang Wenfeng, hat kürzlich die Inhalte auf einem Investorenaustausch vorgelegt, die im gesamten Internet heftig diskutiert werden. Er hat eine Behauptung aufgestellt: Die Fähigkeit von KI hat die des Menschen übertroffen, aber unter der Voraussetzung, dass ihr vollständiger Kontext zur Verfügung gestellt wird. Menschen können kontinuierlich lernen, während KI jedes Mal von vorne beginnen muss – genau das ist der Kernpunkt, warum KI derzeit keine Mitarbeiter ersetzen kann.

Diese Behauptung stimmt zufällig mit einer bemerkenswerten Veränderung auf der diesjährigen WAIC überein. Wenn man auf diese große Veranstaltung zurückblickt: von der Warteschlange bei hoher Außentemperatur über den Anteil der Investoren in Foren und Ausstellungsräumen bis hin zu den Aufnahmen und Diskussionen in sozialen Netzwerken – die Lebendigkeit ist die größte aller bisherigen Ausgaben. Aber abgesehen von der Hektik sind die verschiedenen Hersteller nicht mehr darauf aus, die Modellparameter zu vergleichen. Der Hauptdarsteller auf den Messeständen hat sich von „Wessen Modell ist klüger“ zu „Kann KI die Aufgaben erledigen“ gewandelt.

Am 15. Juli, drei Tage vor der Eröffnung der WAIC, hielt Kingsoft Office in Shanghai die KI-Produktivitätskonferenz ab. CEO Zhang Qingyuan sagte auf der Veranstaltung: „Das große Sprachmodell ist wie ein Doktorand, der die Welt versteht, aber dich nicht versteht.“

Dieser Satz weist auf ein branchenweites Problem hin: Wenn große Sprachmodelle zu Versorgungsleistungen wie Strom, Wasser und Gas werden, wer kann auf der Anwendungsebene der KI-Büroarbeit den Sieg erringen?

01 Fähigkeitslücke: KI, die nur Ideen liefert, kann den geschlossenen Kreislauf der Büroarbeit nicht abschließen

Im vergangenen Jahr hat sich die grundlegende Logik der Branche leise verändert. Die Knappheit großer Sprachmodelle nimmt schnell ab, die Modelle ähneln zunehmend Infrastrukturdiensten, Open-Source-Produkte und verschiedene Agenten tauchen schnell auf, und der Wettbewerb kehrt zur Software selbst zurück.

Aber was kann die Software bieten? Die Antwort ist der Kontext.

Für private Nutzer weiß das große Sprachmodell nicht, was deine Schreibpräferenzen sind, und nicht, in welchem Schritt dein Projekt fortgeschritten ist. Für Unternehmenskunden versteht es keine Geschäftsregeln und keine Genehmigungsverfahren. Alle diese Kontexte befinden sich in der Software, nicht im Modell.

Zhang Qingyuan fasst diese Sache in einem Satz zusammen: Das große Sprachmodell liefert die Intelligenz, die Software liefert den Kontext. Aber viele Produkte in der Branche haben nur die erste Hälfte umgesetzt.

Auf einem Forum während der WAIC zitierte Tang Xingcai, stellvertretender Generaldirektor des Forschungs- und Entwicklungszentrums von Ronglian Yun, eine Reihe von Daten: 88 % der Unternehmen weltweit haben Agenten bereitgestellt oder verwendet, aber weniger als 10 % davon haben einen eindeutigen geschäftlichen Nutzen daraus gezogen.

Auf der Pressekonferenz am 15. Juli verwendete Tian Ran, stellvertretender Präsident von Kingsoft Office, eine deutlichere Unterscheidung: Ist KI ein „Berater“ oder ein „Assistent“? Ein Berater kann Ideen liefern, ein Assistent muss die Aufgabe erledigen. Die meisten KI-Produkte auf dem Markt befinden sich noch im Stadium des Beraters: Sie können textliche Vorschläge generieren, aber bei der Auslieferung treten Mängel auf. Einige von KI erstellte Tabellen enthalten keine Formeln, sodass Nutzer nicht überprüfen können, wie die Zahlen berechnet wurden. Einige PPTs scheinen vollständig zu sein, aber beim Öffnen stellt sich oft heraus, dass sie aus einem Bild oder vielen Textfeldern zusammengesetzt sind und nicht weiter bearbeitet werden können.

Wenn man durch den gesamten Ausstellungsbereich der WAIC geht, kann man dies auch spüren. Die meisten KI-Produkte sind immer noch mit einem zusätzlichen Dialogfenster auf traditioneller Software ausgestattet und können nur einfache Textgenerierung durchführen. Ein Büroangestellter, der die Ausstellung besucht, klagte: Bei der Erstellung des Quartalsberichts kann KI nur verstreute Texte ausgeben, keine Diagramme automatisch kombinieren und kein einheitliches Layout festlegen, sodass man am Ende alles manuell zusammenstellen muss.

Das Problem liegt nicht darin, dass das Modell nicht klug genug ist, sondern dass es eine Fähigkeitslücke zwischen KI und Bürosoftware gibt. Diese Lücke ist auch der Ausgangspunkt für die Neubewertung des Werts der Anwendungsebene durch das Kapital.

02 Stimmen des Kapitals: Nach der Gleichstellung der Modellfähigkeiten ist das „Kontextvermögen“ der wahre Wettbewerbsvorteil

Auf den Messeständen zeigen verschiedene Hersteller die Leistung ihrer Produkte, während in den Foren die Strömungen des Kapitals sichtbar werden.

Lu Ying, Direktor des Forschungszentrums von Guotai Haitong, gab während der WAIC Daten bekannt: Im ersten Quartal 2026 flossen 66,4 % des inländischen KI-Primärmarktkapitals in die nachgelagerte Anwendungsbranche. Sie geht davon aus, dass KI von der Phase des „Geschichtenerzählens“ in die Phase der „Suche nach Anwendungsfällen und Erzielung von Umsätzen“ eingetreten ist.

Hinter der Umorientierung des Kapitals steht ein Konsens: Der Wettbewerb auf der Modellebene konvergiert, und der Wert der Anwendungsebene wird neu bewertet. Aber der Begriff „Schutzschranke der Anwendungsebene“ selbst führt zu Meinungsverschiedenheiten unter Investoren. Warum hat ein Anbieter von Anwendungen einen größeren Wettbewerbsvorteil als ein anderer, wenn die Fähigkeiten der Modelle gleich werden?

Die Antwort von Wen Zhi von Shanghai State Investment Pilot Fund lautet: Die Dokumentenanalysetechnologie im Bürobereich und die langfristige Arbeitsakkumulation der Nutzer können nicht durch allgemeine Modelle ergänzt werden. Das bedeutet, dass einige Vermögenswerte auf der Anwendungsebene von Natur aus unersetzlich sind – alle Dokumente, Gewohnheiten und Prozesse, die über zehn Jahre mit einer Bürosoftware angesammelt wurden, lassen sich kaum durch den Wechsel zu einem anderen Modell übertragen.

Der von KPMG auf der WAIC veröffentlichte Bericht bestätigt diese Behauptung weiter: Branchenspezifische Software mit einem vollständigen geschlossenen Kreislauf von Szenariodaten hat eine höhere Obergrenze für die kommerzielle Rentabilität; leichtgewichtige KI-Tools ohne eigene Datenakkumulation geraten langfristig in eine Niedrigpreis-Konkurrenz.

Das Kapital gibt gerade die Antwort: Nachdem Modelle nicht mehr knapp sind, sind die von der Software angesammelten Kontextvermögenswerte umso wertvoller.

03 Keine unnötige Neuerfindung des Rads: Integrator für große Sprachmodelle zu sein und die Basis für die Unternehmensdatenverwaltung zu bilden

Die Gleichstellung der Modelfähigkeiten stellt alle Anbieter von branchenspezifischer Software vor eine Wahl: Soll man weiter in die Entwicklung eigener Modelle investieren oder die Energie auf Anwendungsfälle und Lieferung konzentrieren?

Die Antwort von Zhang Qingyuan ist sehr direkt. Er gab auf der Medienkonferenz nach der Produktvorstellung offen zu, dass mittelständische Hersteller wie Kingsoft Office bei erzwungener selbstständiger Modellentwicklung ein sehr niedriges Verhältnis von Aufwand zu Ertrag erzielen würden.

Aber keine eigenen Modelle zu entwickeln bedeutet nicht, keine guten Karten zu haben. Kingsoft Office hat 38 Jahre Erfahrung im Bereich der Bürosoftware gesammelt. Seine tiefe Einsicht in Bereiche wie Dokumentenanalyse, Tabellenformeln, Layout und Zusammenarbeit kann in kurzer Zeit nicht durch große Sprachmodelle ersetzt werden.

Daher ist die Wahl von Kingsoft Office selbstverständlich: Es unterstützt viele gängige inländische große Sprachmodelle wie Qwen und DeepSeek, sodass Nutzer und Kunden die Schlussfolgerungsbasis nach Bedarf wechseln können. Modelle sind austauschbar, der Kontext nicht.

Aufgrund dieser Behauptung hat Kingsoft Office am 15. Juli gleichzeitig zwei Produkte veröffentlicht: Lingxi Professional für Privatnutzer und WPS Comate für Organisationen. Das ist keine spontane Idee. Von der ersten Vorstellung von WPS AI im Jahr 2023 über die Einführung von WPS 365 im Jahr 2024 bis zur Markteinführung von WPS Lingxi im Jahr 2025 ist Kingsoft Office bereits drei Jahre lang im Bereich der KI-Büroarbeit tätig. Diese Veröffentlichung ist die jeweilige Aktualisierung der beiden Produktlinien.

Der Kerngedanke von Lingxi Professional ist es, KI von einem „Frage-Antwort-Tool“ zu einem „Büroassistenten“ zu wandeln, der den Kontext auf der Grundlage von „Projekten“ verwaltet. Nutzer müssen den Hintergrund nicht wiederholt erläutern und können mit einer einzigen Anweisung eine bearbeitbare native Office-Datei erhalten.

Zhang Qingyuan gab ein Beispiel: Wenn wir nur KI-Änderungen an WPS vornehmen, ist das so, als würde man eine Filmkamera umbauen, bis sie zu einer Spiegelreflexkamera wird. Aber das, was die Filmkamera wirklich verdrängt hat, ist keine Digitalkamera, sondern das Handy. Lingxi Professional entwickelt genau die Ebene des „Handys“.

Als neue Komponente von WPS 365 zielt WPS Comate auf eine weitere Sorge der Unternehmensebene ab: Ob KI gut verwaltet und gut genutzt werden kann. Es ergänzt das schwächste Glied der allgemeinen großen Sprachmodelle – das eigene Wissen des Unternehmens.

Wang Dong, Vizepräsident von Kingsoft Office, sagte auf der Produktvorstellung offen: „Das große Sprachmodell ist sehr klug, aber es versteht deine Geschäftsabläufe nicht.“ Reisekostenstandards, Vertragsprüfungsregeln, Zusammensetzung der Projektkosten – diese unternehmensspezifischen Kenntnisse sind genau die schwächsten Punkte der allgemeinen großen Sprachmodelle.

Darüber hinaus sind Bürodokumente oft Träger der streng vertraulichen Daten von Unternehmen. In den letzten Jahren sind gängige Formate wie Word und PDF zu Waffen für ausländische Organisationen oder Hacker geworden, um Phishing-Angriffe durchzuführen und Geschäftsgeheimnisse zu stehlen. Wenn Unternehmen diesen externen Sicherheitsbedrohungen ausgesetzt sind und ihre zentralen Betriebsdaten ohne Einschränkungen an die großen Sprachmodelle der öffentlichen Cloud weitergeben, stehen sie zweifellos vor sehr hohen Sicherheitsrisiken.

Der Durchbruchspunkt von WPS 365 liegt darin, dass es nicht nur ein KI-Tool ist, sondern eine unternehmenseigene „Wissensbasis“. Während es die internen Dokumente, Daten und Geschäftssysteme des Unternehmens verbindet, blockiert es das Risiko des Datenlecks durch strenge lokale Berechtigungssteuerung und sichere Sandbox-Mechanismen.

Dieses „Basismodell“ zeigt eine starke kommerzielle Explosivkraft. Nehmen wir eine Gruppe führender Fertigungs- und Einzelhandelsunternehmen in Südchina als Beispiel: Sie haben den Wert der seit Jahren ruhenden Unternehmensdaten mithilfe von WPS 365 erfolgreich aktiviert. Unter der Gewährleistung der absoluten Sicherheit sensibler Dokumente wie Lieferkettenverträge und Entwicklungszeichnungen wird die schnelle KI-Analyse komplexer Kontexte und die End-to-End-Zusammenarbeit realisiert. Diese digitale Bürotransformation, die Unternehmen sowohl „bedenkenlos nutzen“ lassen als auch wirklich in Produktivität umwandeln kann, ist eine Schutzschranke, die allgemeine Modelle kaum erreichen können.

Erwähnenswert ist, dass nur eine Woche nach der Veröffentlichung von WPS Comate bereits über 450 mittlere und große Unternehmen erste Absichtserklärungen zur gemeinsamen Innovation mit Kingsoft Office unterzeichnet haben. Beide Seiten führen KI-Fertigkeitswettbewerbe durch, führen tiefgehende Bedarfsuntersuchungen durch und realisieren Konzeptnachweise für wichtige Szenarien. Mithilfe von WPS 365 verbinden sie die Unternehmensdatenvermögen, das Wissenssystem und die Geschäftsprozesse, erstellen ein integriertes KI-Bürozentrum für Unternehmen und fördern gemeinsam die beschleunigte Umsetzung des „Unternehmensgehirns“ in allen Branchen.

Schlusswort:

Als Basis für die Unternehmensdatenverwaltung zu sein ist nicht nur die Wahl von Kingsoft Office. Nach der Gleichstellung der Modelfähigkeiten zeichnet sich eine Differenzierung in der Bürosoftwarebranche ab: Einige setzen weiterhin auf die Modelfähigkeiten, andere konzentrieren sich auf die Vertiefung von Szenariodaten und die End-to-End-Lieferung. Ersteres konkurriert um Rechenleistung und Parameter, Letzteres um Zeit und Akkumulation.

Aus der aktuellen Haltung des Kapitals geht hervor, dass Letzteres immer mehr Vorteile gewinnt.