Die wöchentliche Anzahl der API-Aufrufe chinesischer KI-Großmodelle steht weltweit an der Spitze, Kimi K3 entfacht einen Preiskrieg.

Lange Zeit haben ausländische Closed-Source-Modelle den hochpreisigen Markt beherrscht und die hochkarätigen Bewertungslisten exklusiv dominiert, aber diese Situation wurde mit der Veröffentlichung der vollständigen Gewichtungen des Flaggschiffmodells K3 durch Moonshot AI am 27. Juli vollständig durchbrochen.

Kürzlich hat Kimi K3 in der neuesten Frontend-Code-Arena-Liste der internationalen maßgeblichen Bewertungsplattform Arena.ai den Spitzenplatz erobert, hat in den drei Schlüsselbereichen Verarbeitung extrem langer Texte, Planung komplexer Aufgaben und Codegenerierung die Konkurrenz überholt und gehört in der Gesamtleistung zur weltweiten Spitzengruppe.

Quelle: Offizielle Website von Kimi

Der starke Durchbruch von Kimi K3 ist kein Einzelfall – chinesische Large-Language-Modelle dominieren mit einer kollektiven Aufstiegsdynamik fortlaufend die globalen Marktranglisten.

Laut den neuesten Daten von OpenRouter belegten in der vergangenen Woche (27. Juli bis 2. August) die ersten fünf Plätze der globalen Rangliste für Large-Language-Modell-Token-Aufrufe erstmals ausschließlich chinesische KI-Produkte. Dies markiert, dass die wöchentliche Aufrufmenge chinesischer Large-Language-Modelle bereits 14 Wochen in Folge die der USA übertroffen hat und weltweit an erster Stelle steht. Darunter erreichte DeepSeek-V4-Flash mit einem wöchentlichen Aufrufvolumen von 7,22 Billionen Token den Spitzenplatz.

Nach Gesprächen mit Risikokapitalgebern, KI-Praktikern, Marktforschern und weiteren Brancheninsidern fand Times Finance heraus, dass die von Kimi K3 gezeigte Fähigkeit zum „reduzierten Dimensionsangriff“ – also niedrigere Preise bei gleicher Leistung und bessere Leistung bei noch niedrigeren Preisen – nicht nur die langjährige Dominanz ausländischer Closed-Source-Modelle auf dem hochpreisigen Markt bricht, sondern auch direkt die Neugestaltung der globalen Preislogik für Large-Language-Modelle auslöst.

Kimi K3 führt zu sofortigen Preissenkungen bei ausländischen Giganten und leitet den passiven Verteidigungsmodus ein

In der neuesten Frontend-Code-Arena-Liste der internationalen maßgeblichen Bewertungsplattform Arena.ai überholte Kimi K3 mit 1679 Punkten das Modell Claude Fable 5 von Anthropic und eroberte den Spitzenplatz. Es hat in den drei Schlüsselbereichen Verarbeitung extrem langer Texte, Planung komplexer Aufgaben und Codegenerierung die Konkurrenz vollständig überholt, gehört in der Gesamtleistung zur weltweiten Spitzengruppe und erhielt sogar das Lob von Elon Musk.

Am Freitag derselben Woche veranstaltete das Team von Moonshot AI in Sanlitun, Peking, ein Siegesfest, das in der Branche als „Flucht zum Mond“ bezeichnet wird. Die auffälligen Slogans vor Ort wie „K4 bis zum Äußersten vorantreiben“ und „Flucht zum Mond“ sind nicht nur ein Fest technischer Durchbrüche, sondern markieren auch, dass chinesische Large-Language-Modelle einen umfassenden Angriff auf den globalen Markt gestartet haben.

Auf der anderen Seite des Ozeans breitete sich die von Kimi ausgehende Schockwelle schnell im Silicon Valley aus. Angesichts der Fähigkeit zum „reduzierten Dimensionsangriff“ von Kimi K3 – also extrem niedrige Preise bei gleicher Leistung und sogar bessere Leistung bei noch niedrigeren Preisen – spürte das amerikanische Closed-Source-Modellunternehmen Anthropic einen gewissen Kälteschock.

Am 24. Juli veröffentlichte Anthropic eilends das neue Flaggschiffmodell Claude Opus 5 und senkte die Aufrufpreise drastisch: Pro Million Token Eingang kostet es nur 5 US-Dollar und Ausgang 25 US-Dollar. Der Preis wurde direkt auf die Hälfte des Modells Fable 5 gesenkt, das einst den ersten Platz in den Bewertungslisten belegte.

Anthropic betonte öffentlich ausdrücklich, dass diese Preissenkung nicht das Intelligenzniveau des Modells opfert. Opus 5 kann mit halbierten Kosten eine Gesamtleistung erreichen, die der von Fable 5 nahekommt.

Die aktive Preissenkung von Anthropic bewegte die gesamte US-amerikanische KI-Branche. Times Finance fand heraus, dass OpenAI auf seiner offiziellen Website am 30. Juli die Preise von GPT‑5.6 um 20 % bis 80 % senkte. Auf der Plattform wird zudem der Schnellmodus (Fast mode) eingeführt, der den ursprünglichen Prioritätsverarbeitungsdienst ersetzt. Die Geschwindigkeit kann bis zum 2,5-fachen der Standardverarbeitung erreichen, während der Preis nur doppelt so hoch ist.

Technische Durchbrüche lösten eine Kette von Folgeeffekten aus, wobei die Leistung des Kapitalmarkts besonders intensiv war. Nach der Veröffentlichung von Kimi K3 schwankte der gesamte KI-Sektor der US-Aktien im zweiten Halbmonat des Juli, und die Gesamtmarktkapitalisierung des Sektors schrumpfte um etwa 470 Milliarden US-Dollar, was 3,2 Billionen Yuan entspricht. 17 Investmentbanken an der Wall Street senkten über Nacht die Zielbewertungen von KI-Chipherstellern. Ein Partner von Goldman Sachs veröffentlichte eine Branchenforschungsnotiz mit Warnung: Wenn chinesische Hochleistungs- und kostengünstige Open-Source-Modelle das aktuelle Iterationstempo beibehalten, werden die langfristigen hohen Kapitalinvestitionen der US-KI-Unternehmen nicht mehr nachhaltig sein, und der Zyklus der ungeordneten Expansion der globalen Rechenkapazität könnte einen Wendepunkt erreichen.

Abschied von der hohen Prämie: Die Kostenvorteile chinesischer Open-Source-Large-Language-Modelle treten zutage

Die Schockwelle von Kimi K3 erschütterte einerseits das Silicon Valley über den Ozean hinweg und löste andererseits heftige Erschütterungen im inländischen Large-Language-Modell-Kreis aus. Als ein Unternehmen die Fähigkeit zum „reduzierten Dimensionsangriff“ zeigte, wurde das ursprüngliche Gleichheitsmuster der „Vier Kleinen Drachen“ sofort durchbrochen.

Nach der Veröffentlichung von Kimi K3 gab es bei zwei unabhängigen an der Hongkonger Börse notierten Large-Language-Modell-Unternehmen Zhipu AI (02513.HK) und MiniMax (00100.HK) deutliche Aktienkursschwankungen.

Bei Zhipu AI lag der maximale Rückgang des Aktienkurses in den zwei Handelstagen nach der Veröffentlichung von Kimi K3 bei etwa 42,47 %, und die Marktkapitalisierung schrumpfte kurzfristig um über 200 Milliarden Hongkong-Dollar. JPMorgan veröffentlichte am 21. Juli eine Forschungsnotiz zur KI-Branche, die die Positionierung von Zhipu AI von „fortwährender Marktführer für chinesische Modelle“ zu „einem der führenden KI-Labore in China“ anpasste. Das erwartete Kurs-Gewinn-Verhältnis für 2030 wurde von 30 auf 20 gesenkt, der Zielpreis von 2400 Hongkong-Dollar auf 1600 Hongkong-Dollar herabgesetzt, wobei die Übergewichtungsbewertung beibehalten wurde. Der Grund dafür ist, dass sich die Grundlagen des B2B-MaaS- und Privatisierungseinnahmens von Zhipu nicht wesentlich verschlechtert haben.

Die Bank of Lyon bekräftigte ebenfalls die „Outperformance“-Bewertung für Zhipu AI mit einem Zielpreis von 2061 Hongkong-Dollar. Die Bank of Lyon ist der Ansicht, dass K3 die globale Preisfindung von APIs (Anwendungsprogrammierschnittstellen) beschleunigt. Der Preisdruck auf GPT-5.6 Sol/Fable 5 könnte größer sein als auf inländische Konkurrenten, aber die allgemeine Preisrichtung ist angemessen, wobei das Intelligenzniveau und die unterliegenden Kosten die Haupttreiber sind.

JPMorgan geht davon aus, dass sich das Iterationstempo inländischer Large-Language-Modelle ständig beschleunigt und es für einen einzelnen Hersteller schwierig ist, langfristig eine technische Spitzenposition einzunehmen. Allerdings ist die aktuelle Versorgung mit Branchenrechenkapazität begrenzt, sodass der Markt kein Nullsummenwettbewerb ist. Die GLM-Serie von Zhipu gehört weiterhin zur inländischen Spitzengruppe, und nachfolgende neue Modelle werden voraussichtlich die Einnahmen kontinuierlich steigern. Für MiniMax ist JPMorgan der Ansicht, dass seine multimodale Produktlinie einen langfristigen Wert hat, die Leistung des Modells sich jedoch noch im Aufholbereich befindet. Gleichzeitig bestehen in der Branche Abwärtsrisiken wie geopolitische Faktoren und hohe F&E-Ausgaben.

Ein Large-Language-Modell-Ingenieur eines amerikanischen KI-Einhorn-Unternehmens wies gegenüber Times Finance darauf hin, dass die jüngste passive preisliche Verteidigung ausländischer Giganten keine kurzfristige emotionale „Stressreaktion“ ist, sondern die klare Erkenntnis, dass chinesische Large-Language-Modelle schwer nachzubauende Kostenvorteile aufbauen.

Berechnungsdaten von Drittanbietern zeigen, dass die Gesamtkosten pro Aufgabe von Kimi K3 bei etwa 0,94 US-Dollar liegen, was etwas besser ist als die 1,04 US-Dollar von GPT-5.6 Sol und nur die Hälfte von Claude Opus 4.8 (1,80 US-Dollar). Bei der Optimierung des unterliegenden Caches klafft sogar ein deutlicher Abstand: Der Preis pro Cache-Treffer von chinesischen Modellen liegt bei nur 0,3 US-Dollar, was nur ein Dreißigstel der ausländischen Konkurrenzprodukte beträgt.

Ein auf den KI-Sektor spezialisierter Risikokapitalgeber sagte gegenüber Times Finance, dass sich die Kostenvorteile chinesischer Large-Language-Modelle in zwei Aspekten zeigen: Bei der Beschaffung von Rechenkapazität senkt China die hohen Stromkosten durch das Projekt „Ost-Daten-West-Übertragung“ und die Direktversorgung mit grünem Strom stark. Durch die Anpassung an chinesische Chips und langfristige Jahresrabatte von Cloud-Anbietern wurde das Dilemma der ausländischen Abhängigkeit von teurer bedarfsgesteuerter Rechenkapazitätsmiete überwunden. Bei der technischen Optimierung steigern inländische Hersteller durch innovative Technologien wie Mixed-Expert-Architektur (MoE), KV-Cache-Komprimierung und dynamische Stapelverarbeitung die GPU-Auslastung auf über 70 %, sodass jede Berechnung ihr volles Potenzial ausschöpft.

Die solide Kostenbasis gibt den inländischen Herstellern angeführt von Kimi das Selbstvertrauen bei der Preisgestaltung, und alle Unternehmen legen ihre Preise schichtenweise entsprechend ihren eigenen technischen Merkmalen an.

Times Finance erfuhr, dass auf dem Weg des Preis-Leistungs-Verhältnisses DeepSeek durch selbst entwickelte Mixed-Expert-Architektur (MoE) und dünn besetzte Aufmerksamkeitstechnologien die Inferenzkosten drastisch senkte. Die Preise seines Flaggschiffmodells wurden insgesamt um 75 % gesenkt, und der Preis pro Cache-Treffer liegt bei nur 0,025 Yuan pro Million Token. Im deutlichen Gegensatz dazu steht die GLM-5-Serie von Zhipu, die aufgrund ihrer guten Leistung bei komplexen Systemtechnik- und langfristigen Agentenaufgaben im ersten Halbjahr 2026 die Preise um insgesamt 83 % erhöhte, wobei die Marktaufrufmenge trotzdem um 400 % explodierte – was die kommerzielle Logik der „Leistungsprämie“ erfolgreich bestätigte.

Gleichzeitig beschreiten die Hersteller angeführt von Kimi einen weiteren nachhaltigen Kommerzialisierungspfad. Zhong Xinlong, stellvertretender Forscher am Forschungszentrum für Zukunftsindustrien des China Electronics Information Industry Development Institute, erläuterte gegenüber Times Finance, dass Kimi K3 mittlerweile ein vollständiges Kommerzialisierungssystem aufgebaut hat, das die vier Grundbereiche Mitgliedschaftsabonnement, API-Schnittstellenaufruf, Programmierentwicklungstools und maßgeschneiderte Unternehmensdienste abdeckt. Gleichzeitig werden durch Cloud-Inferenz, Feinabstimmung von exklusiven Modellen, Plattformen für Agentenentwicklung, branchenspezifische Lösungen und individuelle technische Unterstützungsdienste vielfältige Einnahmequellen erschlossen, sodass ein nachhaltiger Kommerzialisierungspfad für chinesische Large-Language-Modelle entstanden ist.

Yuan Shuai, Mitbegründer und Initiator des Neuen Zhipai Neuen Produktivitäts-Clubs, ist der Ansicht, dass der Übergang chinesischer Open-Source-Large-Language-Modelle von der kostenlosen „Landnahme“ zur gestuften Gebührenerhebung genau das Zeichen für die Reife der Branche ist. Nur wenn das Gleichgewicht zwischen kommerzieller Nachhaltigkeit und technischer Inklusion gefunden wird, können sie aus dem reinen „Technikwettbewerb“ wirklich in alle Branchen vordringen und zu Produktivwerkzeugen werden, die tatsächlichen Wert schaffen.

Die zweite Hälfte des KI-Wettbewerbs zwischen China und den USA: Umfassendes Spiel von technischen Barrieren hin zu Preisrecht und Ökosystem

Large-Language-Modelle verlieren zunehmend ihre Eigenschaft als „hochkarätige technische Luxusgüter“ und wandeln sich zu Infrastrukturen der digitalen Industrie. Die Preislogik des Marktes wird dadurch neu gestaltet: Die Modellpreisgestaltung wird nicht mehr allein durch den technischen Vorsprung bestimmt. Das Preis-Leistungs-Verhältnis, die Anpassungsfähigkeit an Agenten, die Kompatibilität mit mehreren Werkzeugen und die Vollständigkeit des begleitenden Ökosystems werden zu den Kernkriterien für die Auswahl durch Unternehmen.

Justin Summerville, Datenanalyst bei OpenRouter, schätzt, dass die Leistung der quelloffenen chinesischen Modelle nahe an das Spitzenniveau heranreicht, während die Kosten um 60 % bis 90 % niedriger sind als die der führenden Modelle von Anthropic und OpenAI in den USA. Dieser äußerst wettbewerbsfähige Kostenvorteil veranlasst einige große amerikanische Unternehmen, sich chinesischen Large-Language-Modellen zuzuwenden.

Brian Chesky, CEO von Airbnb, erklärte vor Kurzem, dass Airbnb derzeit sehr stark auf das Modell Tongyi Qianwen von Alibaba angewiesen ist und es als „schnell und günstig“ lobt. Hinter diesem Wandel steht die nüchterne Betrachtung der Unternehmen über das Kosten-Nutzen-Verhältnis von KI-Investitionen.

Cindy Rose, CEO des Werbegiganten WPP, sagte ebenfalls, dass das Unternehmen mittlerweile mehr Agenten als Mitarbeiter hat, sodass viele Token-Ausgaben überhaupt nicht in den ursprünglichen Budgetplan aufgenommen wurden. Auch Praveen Nipalli Naga, CTO des US-Unternehmens Uber, erwähnte, dass das Unternehmen sein gesamtes jährliches KI-Budget innerhalb von vier Monaten aufgebraucht hat.

Genau diese Angst vor der Kostenkontrollverlust zwingt die Unternehmen zur Rückkehr zur Rationalität.

Ein technischer Manager eines multinationalen Unternehmens gestand gegenüber Times Finance, dass Unternehmen bei der Beschaffung von Large-Language-Modellen zwar nach stärkeren Grundfähigkeiten streben, aber bei der tatsächlichen Umsetzung in Geschäftsprozesse das Gewicht von zwei Faktoren ständig steigt: Erstens das umfassende Preis-Leistungs-Verhältnis bei der Nutzung und zweitens die native Fähigkeit des Modells zur Anpassung an Agenten, Werkzeugaufrufe und die MCP-Kooperationsarchitektur.

Angesichts des starken Durchbruchs der chinesischen KI ist die Haltung innerhalb der USA gespalten. Am 22. Juli behauptete Michael Kratsios, Direktor des Büros für Wissenschafts- und Technologie