Baidu, Alibaba und Tencent treffen erneut im KI-Büro-Geschäft aufeinander, der entscheidende Erfolgsfaktor liegt in den Daten

Innerhalb einer Woche haben sich Baidu, Alibaba und Tencent alle im KI-Arbeitsplatz-Sektor versammelt.

Ende Juli hat Tencent die Teams von WorkBuddy und CodeBuddy zusammengelegt und aufgewertet, um WorkBuddy ausdrücklich zum Flaggschiffprodukt für KI-Arbeitsplätze zu erklären. Am 3. August hat Alibaba die drei Produkte QoderWork, Wukong und MuleRun zu Qianwen Office zusammengeführt und die öffentliche Testphase offiziell gestartet. Anfang August hat Baidu eine neue Runde der Integration der AIWork-Produktlinie abgeschlossen und eine Matrix von KI-Arbeitsplatzprodukten gebildet, die von Baidu DuMate, GenFlow und Miaoda repräsentiert werden.

Der vertraute Geruch von Pulver steigt einem entgegen – der vor einigen Jahren heftig ausgetragene BAT-Wettbewerb scheint sich in einer völlig neuen Form zu wiederholen.

Das macht alle neugierig: Warum ziehen die großen Technologiekonzerne ausgerechnet jetzt ihre verstreuten Ressourcen zusammen und beenden das "interne Pferderennen"?

Das wilde Wachstum der letzten zwei Jahre hat gezeigt, dass die parallele Entwicklung mehrerer Produktlinien zwar viele einzelne Funktionen hervorgebracht hat, aber auch zu verteilter Rechenleistung, überlappenden Positionierungen und zerrissener Nutzerwahrnehmung geführt hat. Da die KI-Branche von der Technologiepräsentation zur Ergebnislieferung übergeht, müssen die großen Konzerne ihre Modell-, Agenten-, Tool- und Datenkapazitäten in ein einziges Flaggschiff-Portal zusammenführen, um ihre Kräfte für den Positionswettbewerb zu bündeln.

Der tiefere Grund liegt darin, dass KI-Arbeitsplätze derzeit das Super-Szenario mit der höchsten Umsetzungssicherheit und dem klarsten geschlossenen Geschäftsmodell für große Modelle sind.

Vom "Pferderennen" zum "Positionswettbewerb"

Die größte Veränderung in der KI-Branche im Jahr 2026 ist, dass die Ära der Dialogfelder wirklich zu Ende ist.

Der Auslöser dafür geht auf das zu Jahresbeginn populäre Open-Source-Agenten-Framework OpenClaw zurück. OpenClaw hat breite Diskussionen ausgelöst und sogar einen landesweiten Hype um die "Haltung von OpenClaw" ausgelöst, weil es erstmals wirklich auf den Desktop der Nutzer zugreift und Browser, lokale Dateien und Terminal-Software direkt übernimmt.

Die Menschheit hat die Möglichkeit erkannt, dass KI von passiver Antworten zu aktiver Aufgabenausführung übergeht.

Da diese Erfahrung, dass "KI Aufgaben direkt erledigen kann", so beeindruckend ist, sind im letzten halben Jahr immer wieder neue Anwendungsfälle für Agenten auf dem Markt entstanden. Von der automatisierten Berichtsverarbeitung und plattformübergreifenden Datenerfassung bis hin zu digitalen Avataren, die 24 Stunden lang im Hintergrund laufen – all diese beliebten Anwendungen dringen ausnahmslos in dieselbe Nutzergruppe ein: Angestellte, deren zentrales Produktivitätswerkzeug der Computer ist.

Diese Gruppe ist genau die Kernzielgruppe mit hohem Wert, die die großen Internetkonzerne in den letzten mehr als zehn Jahren um jeden Preis erobert und gebunden haben. Sie kontrollieren die wichtigsten Arbeitsdateien und Geschäftsprozesse des Unternehmens und sind die anspruchsvollsten Nutzer, die am empfindlichsten auf "Effizienzsteigerung" reagieren. Gleichzeitig verfügen sie meist über starke Lernfähigkeit und Antrieb zur Weiterentwicklung. Dementsprechend ist der Desktop dieser Gruppe zu dem schnellsten, am stärksten gebundenen und am tiefsten in Daten eingebetteten Schlachtfeld für die kommerzielle Umsetzung großer Modelle geworden.

Seit Jahrzehnten ist der Desktop dieser Gruppe ein Ort, um den alle Kräfte kämpfen.

Einerseits ist das Umsetzungsszenario sehr präzise. Im Vergleich zu vertikalen Industrieszenarien mit niedriger Fehlertoleranz, langen Abläufen und schwerer Standardisierung weist das Arbeitsszenario von Natur aus die Merkmale hoher Häufigkeit, hoher Standardisierung und hoher Datenanhäufung auf. Ob Dokumentenverarbeitung, Datenanalyse oder Codegenerierung – die Standards für die Aufgabenübergabe sind sehr klar, sodass Agenten hier zuerst die kommerzielle Umsetzung "von der Konversation zur Ausführung" realisieren können.

Andererseits ist der Geschäftsraum äußerst beachtlich. Weltweit zeigen die hochbezahlten ausländischen Märkte, in denen der jährliche laufende Umsatz (ARR) von OpenAI und Anthropic beide auf die Marke von 100 Milliarden US-Dollar zusteuern, ein langfristiges Marktpotenzial in Höhe von Billionen Yuan.

Auf dem inländischen Bestandmarkt bilden sich die SaaS-Abonnements und die Zahlungsgewohnheiten der Endnutzer unter Hunderten von Millionen von Büroangestellten mit Computern immer schneller aus.

Auf der C-Seite wird die Zahlungslogik der privaten Nutzer vollständig umgestaltet. Da große Modelle den Desktop übernehmen, wandeln sich KI-Arbeitsplatztools schnell von neuartigen Unterhaltungsspielzeugen zu unverzichtbaren Produktivitätswerkzeugen. Schwerpunktmäßige Angestellte und Fachkräfte sträuben sich nicht mehr vor kostenpflichtigen Abonnements. Wenn 10 % bis 15 % der häufigen Kernnutzer unter Hunderten von Millionen von Büroangestellten mit Computern zu stabilen zahlenden Nutzern werden, kann allein das Zahlungsgeschäft auf der C-Seite einen sehr beachtlichen und sicheren Umsatz erzielen.

Auf der B-Seite erlebt das Beschaffungsmodell der Unternehmen ebenfalls eine Aufwertung. Unternehmen kaufen nicht mehr nur Software-Konten, sondern digitale Mitarbeiter und automatisierte Rechenleistung, die repetitive Arbeit ersetzen. Sowohl die KI-Mehrwertdienste gängiger Kollaborationssuiten als auch die Zahlungsmodelle, die nach Agenten-Ausführungsknoten und Token-Verbrauch abgerechnet werden, haben den durchschnittlichen Umsatz pro Unternehmenskunde um ein Mehrfaches gesteigert.

Nach diesem Trend wird die Kombination aus Hunderten von Millionen von Kern-Büroangestellten und dem Rechenleistungsverbrauch von Unternehmensdiensten dem inländischen KI-Arbeitsplatzmarkt ein solides Grundgerüst ab mehreren zehn Milliarden Yuan geben. Das ist nicht nur die Cashflow-Quelle für große Konzerne, um einen geschlossenen Geschäftszyklus zu realisieren, sondern auch das solideste Trainingsfeld, bevor sie ihre Geschäftsaktivitäten auf den globalen Markt im Wert von Billionen Yuan ausweiten.

Aus dieser Perspektive entwickeln große Internetkonzerne KI-Arbeitsplatzprodukte nicht aufgrund des vor einigen Jahren populären Konzepts "FOMO (Angst vor Verpassen)", sondern aufgrund einer bewussten Entscheidung nach Bestätigung der zukünftigen Entwicklungsrichtung.

Aus der Perspektive des Wettbewerbs zwischen großen Unternehmen ist es auch logisch, dass sie alle jetzt auf KI-Arbeitsplätze setzen. Die Fähigkeiten großer Modelle nähern sich schnell an. Ob es sich um Schlussfolgerungsfähigkeit, Langtextverarbeitung oder Agenten-Steuerung handelt – die Unterschiede zwischen den führenden Modellen reichen nicht mehr aus, um die Produktwettbewerbsfähigkeit allein zu bestimmen. Daher ist es für sie nicht mehr der Schwerpunkt, weitere Agenten zu entwickeln, sondern wie man die Modellfähigkeiten wirklich organisiert, um echte Arbeitsaufgaben zu erledigen – das ist der neue Wettbewerbsfokus.

Unter dem Einfluss mehrerer Faktoren stehen Baidu, Alibaba und Tencent jetzt wieder an derselben Startlinie, und ihre Ziele sind fast identisch: das nächste Generationsportal für Produktivität zu schaffen.

Warum sind es immer noch die großen Konzerne?

Seit ChatGPT im Jahr 2023 die weltweite Welle großer Modelle ausgelöst hat, sind unzählige Startups entstanden. Ob es sich um Unikorns handelt, die grundlegende große Modelle entwickeln, KI-Anwendungen für vertikale Szenarien oder neue Unternehmen, die auf allgemeine Agenten setzen – sie alle standen einmal im Rampenlicht.

Aber heute, wenn der harte Wettbewerb um KI-Arbeitsplätze wirklich beginnt, stellt man fest, dass die wenigen großen Internetkonzerne immer noch im Zentrum der Bühne stehen, mit den höchsten Erfolgschancen und der größten Aufmerksamkeit.

Warum?

Oberflächlich betrachtet ist ein KI-Arbeitsplatz nur ein Agent, der Dokumente schreiben, Präsentationen erstellen und Daten analysieren kann. Aber wenn man wirklich in Unternehmensszenarien eintritt, muss ein Agent für die Erledigung einer Arbeit weit mehr tun als nur einmal ein großes Modell aufzurufen. Er muss das Unternehmenswissensdatenbank und historische Dateien verstehen, verschiedene Systeme wie WeChat, E-Mails, Dokumente, Kalender und Datenbanken verbinden, verschiedene Tools im Rahmen der Berechtigungen aufrufen und die Anforderungen der Unternehmen an Datensicherheit, Berechtigungsverwaltung und private Bereitstellung erfüllen. Schließlich muss er über ein ausgereiftes Verkaufs- und Bereitstellungssystem in den täglichen Arbeitsablauf eines Unternehmens integriert werden.

Das stellt extrem strenge Anforderungen an KI-Arbeitsplatzanbieter. Es bestätigt erneut das klassische eiserne Gesetz im To-B-Bereich: Die längste Stange bestimmt die Obergrenze, die kürzeste Stange bestimmt das Überleben. Im Gegensatz zu den C-seitigen Unterhaltungsszenarien mit hoher Fehlertoleranz haben ernsthafte Arbeitsszenarien fast null tolerante strenge Anforderungen an Genauigkeit, Stabilität und Datensicherheit. Nur Anbieter mit lückenlosen Gesamtfähigkeiten können diese Eintrittskarte erhalten.

Daher haben diese großen Konzerne eine starke Wettbewerbsfähigkeit im Bereich KI-Arbeitsplätze. Im Einzelnen lassen sich vier Dimensionen unterscheiden.

Erstens die Modellfähigkeit. Das ist die Eintrittskarte für alle KI-Arbeitsplatzprodukte. Das große Modell von Wenxin 5.1 belegt den ersten Platz im inländischen Suchranking von LMArena; Tencents Hunyuan wird unter der Leitung von Yao Shunyus aufgebaut, um eine gruppenweite RL-Infrastruktur zu schaffen; Alibabas Tongyi-Serie wird im Bereich Coding/Coworking ständig weiterentwickelt. Das ständige Streben von BAT nach verbesserter Schlussfolgerung, Agenten-Steuerung und Coding-Fähigkeiten bietet die grundlegende Unterstützung für Arbeitsplatz-Agenten.

Zweitens die Datenvermögenswerte. Das ist auch der Punkt, an dem sich die drei Unternehmen wirklich voneinander unterscheiden. Damit ein Agent die Arbeit wirklich erledigen kann, muss er über ausreichend reichhaltige und echte Kontextinformationen verfügen. Die wichtigsten Daten von Tencent stammen aus Kommunikationsbeziehungen und Kollaborationsnetzwerken; Alibaba sammelt Daten zu Unternehmensorganisationen, Genehmigungen und Abläufen; Baidu verfügt über die massiven Arbeitsdateien und Wissensvermögenswerte, die in Baidu Netdisk gespeichert sind. Die unterschiedlichen Datentypen, die die drei Unternehmen beherrschen, bestimmen auch ihre unterschiedlichen Entwicklungspfade.

Drittens das Tool-Ökosystem. Der Wert eines Agenten liegt darin, Aufgaben über verschiedene Tools hinweg auszuführen. Tencent verfügt über eine Produktmatrix aus WeChat, WeCom und Tencent Docs; Alibaba verfügt über DingTalk und das Unternehmensökosystem von Alibaba Cloud; Baidu integriert nach und nach die Fähigkeiten von Suchmaschine, Netdisk, Famou und Miaoda in ein einheitliches System. Je stärker die Ökosystemverbindungsfähigkeit ist, desto komplexere Aufgaben kann der Agent erledigen.

Viertens die Unternehmensbereitstellungsfähigkeit. KI-Arbeitsplätze sind letztendlich ein To-B-Geschäft. Egal wie stark die Produktfähigkeiten sind, man braucht ein ausgereiftes Cloud-Dienstsystem, Branchenlösungen und Vertriebsnetze, um den Agenten wirklich im Unternehmen bereitzustellen. Das ist auch die Fähigkeit, die Tencent Cloud, Alibaba Cloud und Baidu Intelligent Cloud gemeinsam besitzen, die viele Startups aber kurzfristig nicht aufbauen können.

Obwohl alle KI-Arbeitsplätze auf die strategische Ebene der Konzern gehoben haben, sind die Ausgangspunkte von BAT unterschiedlich, was mit der jeweiligen Unternehmens-DNA zusammenhängt.

Tencent wählt den Ansatz, "Menschen" zu verbinden.

Von WeChat über WeCom bis zu Tencent Docs ist Tencents größter Vorteil immer die Verbindung zwischen Menschen.

WorkBuddy verfolgt diesen Ansatz weiter: Es übernimmt hauptsächlich die Rolle eines Mitarbeiters, versteht den Kommunikationskontext, verbindet Chat-Verläufe, ruft Tools wie Dokumente und Besprechungen auf und schafft neue Kollaborationsweisen zwischen Menschen. Die Beziehungskette ist Tencents größtes Vermögen und auch der natürlichste Eingangspunkt von WorkBuddy.

Alibaba wählt den Ansatz, "Organisationen" zu verbinden.

DingTalk hat eine große Menge an internen Unternehmensstrukturen, Genehmigungsabläufen, Projektkollaborationen und Managementsystemen angesammelt. Qianwen Office wird nicht von Grund auf neu entwickelt, sondern basiert auf dem Betrieb der Unternehmensorganisation, sodass Agenten direkt an Geschäftsprozessen wie Genehmigungen, Projektmanagement und Wissensmanagement teilnehmen. Im Gegensatz zu persönlichen Effizienztools möchte Alibaba eher, dass Agenten Teil des digitalen Systems des Unternehmens werden.

Baidu wählt den Ansatz, "Daten" zu verbinden – genauer gesagt, die Datenvermögenswerte zu verbinden, die im Arbeitsprozess ständig entstehen.

Ob Dokumente, Tabellen, Bilder, Videos oder Besprechungsmaterialien, Projektvorschläge – sie alle werden schließlich zu Arbeitsdateien. Die massiven Dateidaten, die Baidu Netdisk über lange Zeit angesammelt hat, bilden den größten grundlegenden Vorteil von Baidu beim Einstieg in den KI-Arbeitsplatzmarkt.

Das bestimmt auch, dass Baidu DuMate sich von Anfang an nicht als Chat-Roboter definiert, sondern als ein allgemeiner Desktop-Agent, der Dateien verstehen, aufrufen und verarbeiten kann, um weitere Aufgaben auszuführen.

Die drei Wege haben keine absoluten Vor- oder Nachteile.

Kommunikationsbeziehungen lassen den Agenten die Kollaboration zwischen Menschen besser verstehen; Organisationsbeziehungen lassen den Agenten besser verstehen, wie ein Unternehmen funktioniert; Dateidaten lassen den Agenten besser verstehen, wie eine konkrete Arbeit erledigt wird.

Aber mit der ständig steigenden Fähigkeit des Agenten, Aufgaben zu erledigen, gewinnt die Bedeutung von Daten schnell an Bedeutung. Ob ein Agent wirklich "arbeiten kann", hängt meist davon ab, ob er über ausreichend reichhaltige Kontextinformationen verfügt – und diese Kontextinformationen stammen größtenteils aus den Daten, die im echten Arbeitsprozess angesammelt wurden, also aus Dokumenten, Tabellen, Codes, Entwurfsdateien und Projektmaterialien.

Baidus "Daten-Gegenoffensive"

Menschen verbinden, Organisationen verbinden, Daten verbinden – das repräsentiert drei unterschiedliche Wettbewerbsansätze.

Baidus nächster Schritt ist die Neugestaltung seines AI-Work-Produktsystems rund um "Daten + Agent". Die neue Runde der Produktintegration, die im August dieses Jahres abgeschlossen wurde, ist der wichtigste Schritt zur Umsetzung dieser Strategie: Der allgemeine Desktop-Agent Baidu DuMate, der