Die AI-Schlacht der Peking-Universität-Alumni

Wenn man über KI in China spricht, ist die Tsinghua-Universität ein unumgänglicher Name. Von großen Modellen und KI-Chips bis hin zu bekannten Startups haben viele Gründer einen Hintergrund an der Tsinghua-Universität. Bei der praktischen Anwendung von KI und der Integration in die Industrie hingegen stehen immer mehr Menschen mit Wurzeln an der Peking-Universität.

Von Unternehmensintelligenz über wissenschaftliche Intelligenz bis hin zu verkörperter Intelligenz, zielen sie auf die zentralsten und dringendsten Probleme der Industrie ab.

Erbe der Peking-Universität

Ende der 1960er Jahre übernahmen Lehrer und Studenten der Peking-Universität eine nationale Aufgabe, die fast von Grund auf neu begonnen werden musste: die Entwicklung eines großen digitalen Computers mit einer Rechenleistung von einer Million Operationen pro Sekunde, der den Codenamen „Maschine 150“ trug.

Zu dieser Zeit stand die chinesische Ölexploration vor einem praktischen Problem: Die unterirdischen Strukturen wurden immer komplexer, aber eine große Menge seismischer Explorationsdaten konnte nur von Hand und mit einfachen Geräten verarbeitet werden, was zu geringer Recheneffizienz und großen Fehlern führte und die Effizienz der Ölsuche direkt beeinträchtigte. Da die Technologie für große ausländische Computer streng beschränkt war, musste China den Weg der unabhängigen Forschung und Entwicklung gehen.

Das war eine Ära „ohne Daten, ohne Erfahrung und ohne ausgereifte Technologie“. Vom Hardwaredesign bis zum Softwaresystem mussten fast alle Schritte von Grund auf neu erarbeitet werden.

Das Softwareteam wurde von der Lehrerin der Peking-Universität, Yang Fuqing, geleitet. Später wurde sie zu einer der Gründungsfiguren der chinesischen Softwarewissenschaft. Zu dieser Zeit war die Hardware noch nicht fertiggestellt, aber die Software musste im Voraus validiert werden. Um die möglichen Betriebspfade des Computers zu ermitteln, führte Yang Fuqing das Team zum Ölfeld Daqing und nutzte den vorhandenen Computer des Typs 108B, um Simulationsprogramme zu schreiben.

Während dieser Zeit wohnten die Teammitglieder fast neben dem Gerät. Das Team arbeitete in Schichten rund um die Uhr, jede Person schlief nur zwei bis drei Stunden pro Tag, und schaffte es in nur 23 Tagen die Debugging-Arbeit abzuschließen, die normalerweise mehrere Monate dauern würde, und gewann so entscheidende Zeit für die Maschine 150.

1973 wurde die Maschine 150 erfolgreich entwickelt. Im April des folgenden Jahres verarbeitete dieser vollständig unabhängig entworfene Großcomputer erfolgreich das erste digitale seismische Profil auf See in China, das in der Branche als „Profil, das die Ehre wahrt“ gepriesen wurde. Es schuf den Präzedenzfall für die digitale Erfassung und Verarbeitung seismischer Daten im Inland und brachte die chinesische geologische Exploration in das digitale Zeitalter.

Wenn die Maschine 150 bewiesen hat, dass Universitäten industrielle Probleme lösen können, dann ist es Wang Xuan, der die wissenschaftlichen Forschungsergebnisse wirklich auf den Markt gebracht hat.

1974 startete der Staat das „748-Projekt“, dessen Ziel es war, das Problem der chinesischen Informationsverarbeitung zu lösen. 1975 trat Wang Xuan, ein Assistent an der Peking-Universität, diesem Projekt bei und leitete die Forschung im Bereich der Laser-Guttersatztechnik für chinesische Schriftzeichen.

Zu dieser Zeit hatte sich die ausländische Guttertechnologie bereits in die zweite und dritte Generation entwickelt. Nach wiederholten Überprüfungen entschied sich das Team von Wang Xuan, die vorhandenen Wege zu überspringen und direkt die noch nicht ausgereifte vierte Generation der Laser-Guttersatztechnik zu erforschen.

Aber dies war kein einfacher Weg, der größte Engpass lag in den chinesischen Schriftzeichen selbst. Die Anzahl der westlichen Schriftzeichen ist begrenzt, aber die Anzahl der gebräuchlichen chinesischen Schriftzeichen beträgt bis zu sechstausend bis siebentausend. Hinzu kommen Kombinationen verschiedener Schriftarten und -größen, sodass die Schwierigkeit der Informationsverarbeitung die von westlichen Sprachen bei weitem übersteigt.

Wang Xuan traf eine mutige Entscheidung: Das Problem der Digitalisierung chinesischer Schriftzeichen mit mathematischen Methoden zu lösen.

Er entwickelte die einzigartige Methode „regelmäßige Striche mit Parametern darstellen, unregelmäßige Striche mit Konturen darstellen“, die den Speicherbedarf für chinesische Schriftzeichen auf ein Fünfhundertstel bis Tausendstel des ursprünglichen Werts reduzierte, die Schwierigkeit der Verarbeitung chinesischer Schriftzeichen durch Computer erheblich verringerte und die Massenverarbeitung chinesischer Informationen wirklich zu einer industrialisierbaren Möglichkeit machte.

1979 nutzte das Team von Wang Xuan das selbst entwickelte chinesische Laser-Guttersatzsystem, um die erste Zeitungs-Probeausgabe auszugeben. Danach wurde diese Technologie schrittweise in die Verlags- und Druckindustrie eingeführt, was die chinesische Druckindustrie dazu brachte, das Zeitalter von „Blei und Feuer“ zu verlassen und in das Zeitalter von „Licht und Elektrizität“ einzutreten.

Von der Maschine 150 bis zum Laser-Guttersatz hat die Peking-Universität allmählich eine ausgeprägte technische Tradition geformt: die schwierigsten grundlegenden Probleme der Industrie anzugehen, Durchbrüche durch Grundlagenforschung zu erzielen und dann die Technologie wirklich auf den Markt zu bringen.

Mehrfache Durchbrüche im KI-Zeitalter

Im Internetzeitalter lösten die Gründer der Peking-Universität, vertreten durch Li Yanhong, das Problem „wie Informationen gefunden werden können“. Im KI-Zeitalter beantworten die Gründer der Peking-Universität nun eine weitere Frage: Wie man Maschinen dazu bringt, die Welt wirklich zu verstehen.

Diese Veränderung hat auch die Ausrichtung der Gründer der Peking-Universität deutlich verändert.

Unternehmensintelligenz ist der Bereich, in dem KI erstmals eine großflächige praktische Anwendung erreicht hat.

2006 gründete Wu Minghui, ein Masterstudent im Fach Informatik an der Peking-Universität, die Firma Secondsight Systems, die mit Werbeüberwachung und Verbraucheranalyse begann, um Unternehmen dabei zu helfen, Daten zu verstehen und Entscheidungen zu unterstützen.

Danach gründete er die Firma Minglue Technology, die KI in Wissensgraphen, Geschäftsanalyse und intelligente Entscheidungsfindung einbringt. Heute betreut Minglue Technology mehr als 2000 Unternehmenskunden und ging 2025 an die Hongkonger Börse, was es zum „weltweit ersten börsennotierten Unternehmen für Agentic KI“ machte.

Quelle: Minglue Technology

Ein weiterer Vertreter ist Chen Zhenjie. 2014 startete Chen Zhenjie, ein Masterstudent an der Guanghua-Schule der Peking-Universität, zusammen mit seinen Kommilitonen aus dem Bachelorstudium ein Startup-Projekt und gründete im Jahr darauf die Firma Extreme Vision. Im Gegensatz zu den meisten KI-Gründern hat er keinen technischen Hintergrund, sondern wechselte von der Biowissenschaft zum Supply-Chain-Management und dann zum Unternehmensmanagement. Aus diesem Grund konzentriert er sich mehr darauf, wie KI wirklich in die industrielle Praxis einfließen kann.

Extreme Vision hat sich nicht dafür entschieden, nur Algorithmen zu entwickeln, sondern eine KI-Algorithmusplattform aufzubauen, die Unternehmensanforderungen in Algorithmuslösungen umwandelt und Entwickler mit industriellen Szenarien verbindet. Heute betreut das Unternehmen mehr als 3000 Kunden aus Unternehmen und Behörden und ging im März dieses Jahres an die Hongkonger Börse.

Wenn Unternehmensintelligenz die betriebliche Effizienz verbessert, dann konzentriert sich KI for Science auf die wissenschaftliche Entdeckung selbst.

2014 gründete Lai Lipeng, ein Absolvent der Peking-Universität mit Doppelabschluss in Physik und Mathematik, gemeinsam die Firma Jingtai Technology, die KI, Quantenphysik und automatisierte Experimente kombiniert, um Molekularstrukturen rechnerisch zu simulieren und die Wirkung von Medikamenten vorherzusagen, sodass Versuch und Irrtum in der traditionellen Forschung reduziert und die Entwicklung neuer Medikamente und Materialien beschleunigt wird. 2024 ging Jingtai Technology an die Hongkonger Börse und wurde zum „ersten börsennotierten Unternehmen für KI-gestützte Medikamentenentwicklung in China“.

2018 gründeten Zhang Linfeng und Sun Weijie, Absolventen des Yuanpei College der Peking-Universität, die Firma Deep Potential Technology, die KI in die wissenschaftliche Berechnung einbringt, um das Problem der hohen Rechenkosten und geringen Effizienz in der traditionellen wissenschaftlichen Forschung zu lösen. Das Team arbeitet seit langem auf dem Gebiet der Molekularsimulation, und seine relevanten Ergebnisse wurden mit dem Gordon-Bell-Preis ausgezeichnet, der als „Nobelpreis der Supercomputing-Welt“ gilt.

Heute lässt Deep Potential Technology KI an der Erforschung wissenschaftlicher Gesetze teilhaben und beschleunigt die Forschung in Bereichen wie Medikamenten und Materialien. Das Unternehmen betreut mehr als 1000 Universitäten und Forschungseinrichtungen weltweit und hat eine C-Finanzierung von über 800 Millionen Yuan abgeschlossen, womit es zu den Einhörnern im Bereich KI for Science gehört.

Die Grenzen der KI erweitern sich weiter, von der digitalen Welt und der wissenschaftlichen Berechnung in die physische Welt.

2023 gründete Wang He, Assistenzprofessor am Forschungszentrum für fortgeschrittene Berechnungen der Peking-Universität, die Firma Galaxy General, die sich dem Bereich der verkörperten Intelligenz widmet, um Roboter aus dem Labor in die reale Umgebung zu bringen. Herkömmliche Roboter sind auf festgelegte Programme angewiesen und können nur bestimmte Aufgaben erfüllen. Galaxy General hofft jedoch, durch große Modelle für verkörperte Intelligenz Roboter mit Fähigkeiten zur Wahrnehmung, zum Verstehen, zur Entscheidungsfindung und zur Ausstattung auszustatten, sodass sie sich wirklich an komplexe und offene reale Umgebungen anpassen können.

Nach mehr als drei Jahren seit der Gründung hat das Unternehmen insgesamt Finanzmittel von über 6,96 Milliarden Yuan erhalten und eine Bewertung von über 20 Milliarden Yuan erreicht, was es zu einem der am meisten beachteten Startups im Bereich der verkörperten Intelligenz macht. Heute sind seine Roboter bereits in vielen Szenarien wie Industrie, Lagerhaltung und Einzelhandel im Einsatz.

Der verkörperte Schwerlastroboter Galbot S1 von Galaxy General arbeitet routinemäßig im Werk von CATL, Quelle: Galaxy General

Gleichzeitig erkunden die KI-Gründer der Peking-Universität weitere neue Szenarien. Ning Kunpeng und Yao Jiayu, zwei Doktoranden am Shenzhen-Institut der Peking-Universität, haben das Campus-Projekt ChatExcel zu dem Startup Yuan Kong Intelligence weiterentwickelt, das es Benutzern ermöglicht, Büroaufgaben wie Tabellenverarbeitung und Datenanalyse in natürlicher Sprache zu erledigen, und die praktische Anwendung von KI-Büroassistenten vorantreibt.

Chen Boyuan, ein Absolvent der Peking-Universität, betritt das noch fortgeschrittenere Feld der Weltmodell-Technologie und gründete die Firma Inverse Matrix Technology. Sein Ziel ist es, ein allgemeines grundlegendes Weltmodell aufzubauen, sodass KI die Betriebsgesetze der realen Welt erlernen und grundlegende Fähigkeiten für zukünftige Anwendungen wie verkörperte Intelligenz und physikalische Simulation bereitstellen kann.

Von Unternehmensintelligenz über wissenschaftliche Intelligenz bis hin zu verkörperter Intelligenz durchbricht KI in ihren Händen ständig Grenzen und entwickelt sich allmählich von einem technischen Werkzeug zu einer neuen grundlegenden Fähigkeit zur Erforschung des Unbekannten und zur Verbindung mit der realen Welt.

Von individuellen Helden zu systematisierter Leistung

Warum kann die Peking-Universität kontinuierlich KI-Gründer hervorbringen?

Die Antwort liegt zunächst in der langjährigen Anhäufung von Grundlagenfächern.

Wu Minghui studierte Mathematik im Bachelorstudium, Lai Lipeng hat einen Doppelabschluss in Physik und Mathematik, Zhang Linfeng hat einen Hintergrund in Physik und angewandter Mathematik. Diese scheinbar unterschiedlichen Wege haben ähnliche Denkweisen gemeinsam: Geschäftsprobleme mit mathematischer Modellierung lösen, komplexe Gesetze in der Medikamentenentwicklung mit Quantenphysik verstehen und unbekannte Probleme in der wissenschaftlichen Berechnung mit KI erforschen.

Das Training, das sie erhalten haben, läuft im Wesentlichen auf eines hinaus: Die zugrunde liegenden, berechenbaren und verständlichen Strukturen hinter komplexen Systemen zu finden.

Diese Vorteile der Grundlagenfächer bestehen bis heute fort. Nachdem die US-amerikanische Software MATLAB im Jahr 2020 gesperrt wurde, hat das Mathematikteam der Peking-Universität die Entwicklung der wissenschaftlichen Berechnungssoftware Beidai Tianyuan vorangetrieben, um die Situation zu durchbrechen, in der der Bereich der wissenschaftlichen Berechnung lange Zeit von ausländischen Tools abhängig war. Heute ist diese in China entwickelte wissenschaftliche Berechnungssoftware bereits in der wissenschaftlichen Forschung an Universitäten und in industriellen Anwendungen im Einsatz, was ein wichtiger Schritt zur Lokalisierung von wissenschaftlichen Berechnungssoftwares war.

Aber die Fähigkeit in nur einem Fach reicht nicht aus. Im KI-Zeitalter wird die interdisziplinäre Integration immer notwendiger.

Unter diesen KI-Gründern taucht das Yuanpei College mehrmals auf. Zhang Linfeng, Sun Weijie, Chen Boyuan und viele andere haben einen Hintergrund am Yuanpei College.

Das 2001 gestartete Yuanpei-Programm ist ein wichtiger Versuch der Peking-Universität, allgemeine Bildung und interdisziplinäre Ausbildung zu erforschen. Es betont die Aufhebung der Grenzen zwischen traditionellen Fachrichtungen, sodass die Studenten neue Verknüpfungspunkte zwischen verschiedenen Fächern finden können. 2007 wurde das Yuanpei-Programm offiziell zum Yuanpei College aufgewertet, und dieses Ausbildungskonzept wurde institutionalisiert und zum Normalzustand.

Diese interdisziplinäre Ausbildung macht es ihnen auch leichter, die Verbindungsstellen zwischen verschiedenen Bereichen zu entdecken und KI in Bereiche mit höheren technischen Hürden wie Medikamente, Materialien, wissenschaftliche Berechnung und Roboter einzubringen.

Die wirkliche Veränderung besteht darin, dass die Peking-Universität die Umwandlung von Forschungsergebnissen, die früher von wenigen Teams erledigt wurden, allmählich zu einem nachhaltig funktionierenden Innovationssystem entwickelt.

Yuanpei College der Peking-Universität, Quelle: Peking-Universität

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