Was für ein KI-Smartphone brauchen wir eigentlich?
Wenn die Branche nicht mehr darauf besteht, KI-Gesichter zu gestalten und künstliche Persönlichkeiten zu erzeugen, sondern sich stattdessen um Agenten (AI Agenten) bemüht, die Aufgaben für Nutzer ausführen, verlieren KI-Telefone langsam die alte Hülle der „Smartphones“ und entwickeln sich zu Einstiegspunkten, die die Beziehung zwischen Menschen und Dienstleistungen neu gestalten.
Dies ist nicht nur ein Wettbewerb um Modell- und Rechenleistung, sondern auch ein Machtspiel um die Frage „Wer verbindet Nutzer, wer verteilt den Datenverkehr und wer kontrolliert die Daten“.
Dieser Juli hat den KI-Telefonen einen „Neustart“ beschert.
Auf der einen Seite gibt es grünes Licht von der Politik. Am 15. Juli hat das Nationale Internetinformationsbüro zum ersten Mal separat die Genehmigung für „KI auf mobilen Endgeräten“ erteilt, und sieben große Modelle wie Apple Intelligence, Huawei Xiaoyi und OPPO AndesGPT haben gemeinsam die „Betriebsgenehmigung“ erhalten.
Auf der anderen Seite werden die Vorschriften verschärft. Am selben Tag traten die „Vorläufigen Maßnahmen zur Verwaltung von personalisierten interaktiven KI-Diensten“ offiziell in Kraft. ByteDances Doubao und Alibabas Qianwen haben nacheinander einige Funktionen zur emotionalen Begleitung eingestellt. Versuche, KI zu Ihrem „Cyber-Partner“ zu machen, werden derzeit neu bewertet.
Zwischen Lockerung und Verschärfung zeigt sich die Logik der Regulierung von KI-Telefonen in China: Es ist einfach, KI menschenähnlicher zu machen, aber es ist die echte Herausforderung, KI dazu zu bringen, Aufgaben für Menschen zu erledigen.
Wenn die Branche nicht mehr darauf besteht, KI-Gesichter zu gestalten und künstliche Persönlichkeiten zu erzeugen, sondern sich stattdessen um Agenten (AI Agenten) bemüht, die Aufgaben für Nutzer ausführen, verlieren KI-Telefone langsam die alte Hülle der „Smartphones“ und entwickeln sich zu Einstiegspunkten, die die Beziehung zwischen Menschen und Dienstleistungen neu gestalten. In diesem Sprung über einzelne Geräte hinweg – wer wird letztendlich den Thron der nächsten Generation intelligenter Endgeräte einnehmen?
Warum sind KI-Telefone plötzlich überall verbreitet?
Auf der gerade zu Ende gegangenen WAIC wurde praktisch ein „Schönheitswettbewerb für KI-Telefone“ veranstaltet. Honor hat gerade einen tanzenden mechanischen Schwenkarm vorgestellt, dann hat StepX das von Grund auf aufgebaute Betriebssystem für Agenten präsentiert, sogar das Internetunternehmen ByteDance hat mit dem Gerät von Nubia seine Fähigkeit zur automatischen geräteübergreifenden Bedienung von Apps demonstriert.
Unter dem Lärm scheint es, dass man sich nicht mehr „Smartphone“ nennen darf, wenn man kein großes KI-Modell integriert hat. Doch dieser Hype ist nichts anderes als ein Lagerfeuer, das Handyhersteller in der kalten Wirtschaftssaison entfacht haben.
Die Bildwiederholrate der Bildschirme ist auf 120 Hz gestiegen, die Bildqualität auf eine 1-Zoll-Großbildsensor, die Schnellladung auf 240 W – nachdem die Parameter ihre Spitzenwerte erreicht haben, nimmt die Lust der Verbraucher, ihre Geräte zu ersetzen, immer mehr ab.
Laut Prognosen von Counterpoint wird der weltweite Absatz von Smartphones 2026 aufgrund von Faktoren wie steigenden Speicherpreisen um 13,9 % gegenüber dem Vorjahr sinken und auf 108 Millionen Einheiten fallen, was einen historischen Tiefstand darstellt. Auch der chinesische Markt steht unter Druck: Mehrere Institutionen gehen davon aus, dass der Absatz von Smartphones in China 2026 etwa 278 Millionen Einheiten betragen wird und weiterhin einen rückläufigen Trend aufweist.
Dagegen verzeichnen KI-Telefone einen „Aufwärtstrend trotz widriger Umstände“.
Counterpoint prognostiziert, dass 2026 45 % der weltweit ausgelieferten Smartphones zu GenAI-Geräten gehören werden, und dieser Anteil wird voraussichtlich 2027 52 % erreichen. IDC geht davon aus, dass der Absatz der neuen Generation von KI-Telefonen in China 2026 147 Millionen Einheiten erreichen wird, was einem Anstieg von 31,6 % gegenüber dem Vorjahr entspricht und 53 % des gesamten Marktes ausmacht. Die Marktgröße für KI-Telefone wird voraussichtlich von 321,9 Milliarden Yuan im Jahr 2025 auf 1,22 Billionen Yuan im Jahr 2029 steigen.
Hinter der gemeinsamen Akzeptanz von KI durch Kapital und Hersteller stehen drei unvermeidliche Berechnungen.
Der direkteste Druck kommt von den schrumpfenden Hardwaregewinnen. Die Preise für Speicherchips steigen rasant: Im zweiten Quartal sind die Vertragspreise für DRAM um mehr als 50 % gegenüber dem Vorquartal gestiegen, und der Anstieg bei NAND liegt sogar bei fast 75 %. Bei Einsteigergeräten machen die Speicherkosten bereits 65 % der Gesamtkosten des Geräts aus, bei Mittel- und Hochleistungsgeräten liegt dieser Wert über 30 %. Der alte Weg, durch den Verkauf von Hardware Gewinnspannen zu erzielen, funktioniert kaum noch.
Das zwingt die Hersteller auch dazu, nach neuen Geschäftsmodellen zu suchen, einem Einstiegspunkt, der kontinuierlich „Einnahmen generieren“ kann. Abonnementmodelle, Umsatzbeteiligung bei Software, Monetarisierung von Daten – die Voraussetzung für all diese Konzepte ist, dass KI „Aufgaben erledigen“ kann. Plaudern kann die Nutzungsdauer verlängern, aber keine Einnahmen generieren. Nur wenn KI echte Transaktionen wie das Bestellen von Taxis, das Buchen von Tickets, Einkäufe und Überweisungen übernimmt, kann man den Schlüssel zum geschlossenen Geschäftsmodell erreichen.
Eine größere Ambition liegt im Wettbewerb um die Hoheit über Daten. Früher waren Handyhersteller nur „Lieferanten“ von Apps: Sie hatten keinen Einfluss darauf, welche Software Nutzer verwenden und wo sie einkaufen. Aber wenn KI Berechtigungen auf Systemebene erhält und Aufgaben über verschiedene Apps hinweg ausführen kann, haben die Hersteller zum ersten Mal die Möglichkeit, die Verhaltensdaten der Nutzer selbst in der Hand zu halten. Diese Möglichkeit ist weit attraktiver als der Verkauf von Hardware.
Nachdem man diese drei Berechnungen durchgegangen ist, stellt man fest: Die durch steigende Speicherpreise verursachte Gewinnangst, die für Abonnementmodelle erforderlichen stetigen Einnahmen und die nach Verhaltensdaten strebende Datensicherung lassen sich nicht durch Agenten mit künstlichen Persönlichkeiten wie „virtueller Partner“ oder „KI-Beste Freundin“ realisieren.
Darüber hinaus bewegen sich solche Produkte am Rand der regulatorischen Grenzen. Mit dem offiziellen Inkrafttreten der „Vorläufigen Maßnahmen zur Verwaltung von personalisierten interaktiven KI-Diensten“ sind Dienste, die versuchen, emotionale Verbindungen aufzubauen, Nutzer zum Suchtverhalten zu verleiten oder die Grenze zwischen Virtuellem und Realem zu verwischen, zu Schwerpunkten der Regulierung geworden.
Die Branche braucht ein umsetzbares Geschäftsmodell mit KI. Deshalb werden begleitende KI-Dienste, die viel Geld kosten, ein hohes Compliance-Risiko bergen und kaum echten wirtschaftlichen Wert erzeugen, aktiv aus dem Markt gedrängt.
Mit der „Genehmigung“ kommt auch eine „Einschränkung“
Der Rückzug von Agenten mit künstlichen Persönlichkeiten bedeutet nicht, dass der Hype um KI-Telefone abnimmt. Im Gegenteil: Die Branche verlagert ihre Wette von „mit dir plaudern“ auf „für dich erledigen“.
Die Ankündigung zur Registrierung vom 15. Juli ist der beste Ausgangspunkt, um das aktuelle Wettbewerbsumfeld zu verstehen.
Bis dahin waren landesweit bereits 988 generative KI-Dienste registriert, aber eine separate Liste für KI auf mobilen Endgeräten gab es zum ersten Mal.
Große Modelle auf Endgeräten laufen lokal, die Inhaltsgenerierung erfolgt nicht über die Cloud, sodass die herkömmlichen Prüfmechanismen nicht mehr greifen können. Diese spezielle Registrierung hat nun Regeln dafür aufgestellt, dass „KI im Handy integriert ist“.
Mit der abgeschlossenen Registrierung erhalten die Hersteller eine „Betriebsgenehmigung“, aber gleichzeitig auch eine „Einschränkung“.
Die chinesische Version von Apple Intelligence hat lange auf die Markteinführung gewartet und hat nun endlich die Berechtigung für einen legalen Betrieb. Auch inländische Hersteller haben Sicherheit: Solange ihre technischen Routinen den Vorschriften entsprechen, können sie sich schnell weiterentwickeln.
Aber Freiheit hat auch Grenzen. KI auf Endgeräten wirbt mit „lokaler Inferenz, keine Datenübertragung in die Cloud“, aber die Regulierung verlangt „Inhalte können blockiert werden, Verhalten kann nachverfolgt werden“. Derzeitige Kompromisslösung ist „Inferenz auf Endgerät + Cloud-Prüfung“: Das Endgerätemodell ist mit integrierten Sicherheitsfiltern ausgestattet, anomales Verhalten wird über Cloud-Protokolle gemeldet, Modellaktualisierungen müssen einer Registrierungsprüfung unterzogen werden.
Mit anderen Worten: KI auf Endgeräten ist nicht wirklich „dezentralisiert“. Über OTA-Updates behalten Regulierungsbehörden und Hersteller nach wie vor die volle Kontrolle über die Modelle.
Ein Branchenanalytiker hat die Schwierigkeit auf den Punkt gebracht: „Das Modell versteht den Befehl, das bedeutet nicht, dass das System ihn auch umsetzen kann; das System kann ihn umsetzen, das bedeutet nicht, dass die App bereit ist, Zugriff zu gewähren; und wenn die App Zugriff gewährt, muss man noch prüfen, ob Zahlung, Leistungserfüllung und Kundendienst miteinander verbunden werden können.“
Um Rechenleistung, Datenschutz und Compliance in Einklang zu bringen, stellt die Branche die „Zusammenarbeit von Endgerät und Cloud“ als optimale Lösung dar, die Erlebnis und Sicherheit vereint. Aber in Wirklichkeit ist dies nur ein „struktureller Kompromiss“ unter den aktuellen technischen Bedingungen.
Die Zusammenarbeit von Endgerät und Cloud scheint beide Seiten zufrieden zu stellen, ist aber in der Praxis überall eingeschränkt.
Eine der größten Herausforderungen ist die unüberwindbare Lücke bei der Rechenleistung. 2026 erreichen die NPU-Leistungen von Flaggschiffgeräten 100 TOPS, aber wenn man ein Modell mit 7 Milliarden Parametern ausführt, dauert eine logische Schlussfolgerung 3 Minuten und kann sogar falsch sein. Mittelklassegeräte können beim Erkennen von Bildern sogar 5 Minuten lang einfrieren. Wenn alles vollständig in die Cloud verlagert wird, werden die Kosten die Gewinne der Hersteller zunichte machen.
Zweitens gibt es das unlösbare Dilemma beim Datenschutz. Je besser KI Sie versteht, desto mehr Daten braucht sie. Aber wenn die Daten lokal auf dem Gerät verbleiben, wird KI „blind“. Die gängige Praxis ist derzeit „schichtweise Anonymisierung“: Sensible Daten verbleiben auf dem Endgerät, anonymisierte semantische Merkmale werden in die Cloud übertragen. Apples Private Cloud Computing ist ein typisches Beispiel dafür, aber im Grunde bedeutet dies „Vertrauen in Apple“ und nicht „absolute technische Sicherheit“.
Die Ökosystemmauern sind zudem kaum zu durchdringen. Wenn KI vollständig auf dem Endgerät ausgeführt wird, werden Handyhersteller zu reinen „Hardware-Lieferanten“ degradiert, was den geschäftlichen Ambitionen von „KI-Telefonen“ widerspricht. Die Zusammenarbeit von Endgerät und Cloud lässt die Hersteller ihre Position als Einstiegspunkt in die Cloud behalten und sichert ihnen den Raum für die Monetarisierung von Daten.
Auf diese Weise erzählen verschiedene Hersteller unter diesem Rahmen unterschiedliche Geschichten: Apple legt Wert auf Datenschutz, Huawei auf Unabhängigkeit, OPPO und Vivo auf Nutzererlebnis, und StepX strebt nach Kontrolle. Oberflächlich sprechen alle von der „Zusammenarbeit von Endgerät und Cloud“, aber ihre Machtansprüche dahinter sind völlig unterschiedlich.
Technische Probleme lassen sich vielleicht durch mehr Rechenleistung lösen, aber die „Mauern“ auf der Anwendungsebene sind am schwersten zu überwinden.
Diesen März hat Nubia gemeinsam mit ByteDances Doubao das KI-Telefon M153 vorgestellt, das auf der Messe MWC im Ausland für Aufsehen sorgte. Es ist mit der GUI-Agent-Technologie ausgestattet, die keine offenen APIs von Apps benötigt, um Nutzeraktionen zu simulieren und den gesamten Prozess von Suche, Preisvergleich und Bestellung über verschiedene Anwendungen hinweg abzuschließen. Der US-Investor Taylor Ogan hat es nach dem Testen auf der sozialen Plattform X als „das weltweit erste Smartphone im wahrsten Sinne des Wortes“ bezeichnet.
Aber dieses Produkt ist nach seiner Markteinführung im Inland auf Schwierigkeiten gestoßen.
Der Grund ist einfach: Wenn KI Aufgaben für Nutzer über verschiedene Anwendungen hinweg ausführen kann, greift sie die Interessen der Super-Apps an. WeChat, Taobao, Banken… Diese Plattformen wissen genau: Sobald KI den Einstiegspunkt übernimmt, werden der Datenverkehr, die Nutzerbeziehungen und die Geschäftsmodelle, die in der Vergangenheit rund um Apps aufgebaut wurden, neu gestaltet. Niemand will freiwillig zu einem „Ausführungsknoten“ in der Aufrufkette von KI degradiert werden.
Diesen Juni begann WeChat, mit mehreren Handyherstellern im A2A-Modus (Agent-to-Agent) zusammenzuarbeiten. Der Telefonassistent kann Anfragen an WeChat senden, die von WeChat ausgeführt werden, z. B. Nachrichten senden oder Videoanrufe tätigen – der gesamte Prozess erfordert eine doppelte Autorisierung. Dies wird als wichtiger Durchbruch angesehen, aber es beweist auch: Apps werden nicht ersetzt, sie definieren nur ihre eigenen Grenzen der Öffnung neu.
Die ultimative Herausforderung in der Zukunft besteht darin, KI dazu zu bringen, mehrere Dienste wie Kalender, Karten, Ticketsysteme, Zahlungen und soziale Netzwerke zu koordinieren, um langfristige Aufgaben wie „Nächste Woche fahre ich zu einer Konferenz in Peking, organisiere Verkehr und Unterkunft und benachrichtige meine Kollegen“ zu erledigen. Aber hinter jedem Schritt stehen unterschiedliche Plattforminteressen. Wer öffnet, wie viel wird geöffnet und welche Aktionen eine manuelle Bestätigung erfordern, wird direkt bestimmen, wie weit KI-Telefone sich entwickeln können.
Letztendlich ist dies ein Wettbewerb um die „Kontrolle über den Einstiegspunkt“. Früher kontrollierten Apps die Zeit der Nutzer, Plattformen die Transaktionsdaten. Jetzt gibt der AI Agent den Handyherstellern die Chance, den Einstiegspunkt zurückzugewinnen. Wenn KI einen einfachen Befehl versteht und alles für den Nutzer erledigen kann, ist der Einstiegspunkt nicht mehr eine Vielzahl von Apps, sondern genau dieser Befehl, der die KI aktiviert.
Daraus ergibt sich eine