Tencent hat „Lin Junyang von Alibaba“ für sich gewonnen, und das kostete lediglich den Gewinn eines halben Tages.

Die Jagd nach den "führenden Wölfen" in neuen Branchen ist die übliche Vorgehensweise aller Kapitalgeber.

In den frühen Morgenstunden des 12. Augusts gab Lin Junyang auf einer sozialen Plattform bekannt, dass er in Shanghai ein KI-Unternehmen namens Pragmatik Labs gegründet hat, dessen Forschungsrichtung "die nächste Generation von Agenten, die die digitale und die physische Welt verbinden" ist.

Gleichzeitig wurden die Investoren bekanntgegeben: Gaorong Ventures und HSG führen gemeinsam die Finanzierungsrunde an, Tencent und Shanghai Future Industry Fund beteiligen sich als Folgeinvestoren.

Dies handelt sich höchstwahrscheinlich um die Angel-Finanzierungsrunde von Pragmatik Labs. Medien berufen sich auf Angaben von Insidern, dass das Finanzierungsvolumen von Pragmatik Labs etwa 220 Millionen US-Dollar beträgt – Gaorong und HSG investieren jeweils etwa 100 Millionen US-Dollar, Tencent etwa 20 Millionen US-Dollar. Die Post-Money-Bewertung erreicht bis zu 2 Milliarden US-Dollar, was etwa 13,5 Milliarden Yuan entspricht.

Der den Aktionären zuzurechnende Nettogewinn von Tencent im gesamten Jahr 2025 betrug 224,842 Milliarden Yuan, durchschnittlich etwa 616 Millionen Yuan pro Tag. Die diesmal investierten 20 Millionen US-Dollar entsprechen etwa 135,76 Millionen Yuan, was ungefähr dem Nettogewinn von Tencent von mehr als 5 Stunden entspricht.

Mit dem Geld, das Tencent in weniger als einem halben Tag verdient hat, investiert es in einen ehemaligen technischen Kernmitarbeiter von Alibaba Qwen – dahinter steckt nicht nur eine finanzielle Investition, sondern vielmehr eine "Absicherung durch strategische Positionierung".

Die Erschütterung im März

Am 4. März, kurz nach Ende des Frühlingsfestes in diesem Jahr, veröffentlichte Lin Junyang einen Satz in den sozialen Medien: "me stepping down. bye my beloved qwen." ("Ich trete zurück. Auf Wiedersehen, mein lieber Qwen.")

Dieser Tweet mit weniger als zehn Wörtern löste schnell große Wellen aus.

Chen Cheng, Mitwirkender des Qwen-Projekts, sagte: "Ich bin wirklich sehr traurig. Ich weiß, dass die Entscheidung zu gehen nicht deine war. Erst gestern Abend haben wir gemeinsam die kleine Version von Qwen3.5 veröffentlicht. Um ehrlich zu sein, kann ich mir nicht vorstellen, wie Qwen ohne dich aussieht."

Lin Junyang war nicht der Einzige, der "zurücktrat". Am selben Tag kündigte auch Yu Bowen, der für das Post-Training von Qwen verantwortlich war, offiziell seinen Rücktritt an, während Hui Bin, der Leiter von Qwen Code, bereits im Januar gegangen war und zu Meta wechselte. Alle drei sind Absolventen, die von Alibaba selbst ausgebildet wurden, und erlebten den Aufbau von Qwen von Grund auf mit.

Am 5. März verschickte Wu Yongming, CEO von Alibaba, eine interne E-Mail, in der er den Rücktritt von Lin Junyang offiziell bestätigte. Gleichzeitig kündigte die E-Mail die Einrichtung einer "Grundmodell-Unterstützungsgruppe" an, die von Wu Yongming selbst, Zhou Jingren, CTO von Alibaba Cloud, und Fan Yu, CTO von Alibaba, gemeinsam geleitet wird, um direkt die Ressourcen der Gruppe zu koordinieren und den Aufbau von Grundmodellen zu unterstützen.

Der Weggang von Lin Junyang löste zeitweise viele Spekulationen aus. Eine weitverbreitete Ansicht zu dieser Zeit war: Lin Junyang ist am Vorabend der Kommerzialisierung von Alibaba Qwen gescheitert. Während des Frühlingsfestes verteilte Qwen weit verbreitet Gutscheine, mit denen man auf der Plattform Milchtee bestellen und Lebensmittel einkaufen konnte, um die Kommerzialisierung zu testen.

Danach teilten Insider von Alibaba den Medien den wahren Grund mit: "Da Qwen von einem Grundmodell zur Gesamtstrategie der Gruppe aufgestiegen ist, ist das Unternehmen der Ansicht, dass mehr technische Spitzenkräfte eingestellt werden müssen, um die Personalstärke des Grundmodellteams zu erhöhen. In diesem Prozess kam es zu Anpassungen im Verantwortungsbereich von Lin Junyang, die er nicht akzeptieren konnte, und deshalb trat er zurück."

Zwischen den Zeilen deutet sich an, dass Alibaba wahrscheinlich den Verantwortungsbereich von Lin Junyang anpassen wollte, um Raum für die Einstellung weiterer Spitzenfachkräfte im technischen Bereich zu schaffen. Dies löste aber den Unmut von Lin Junyang aus, der das Team von Grund auf aufgebaut hatte.

Heute zeigt sich, dass diese Vorgehensweise von Alibaba in der Branche bereits zur üblichen Praxis geworden ist. Alle großen Unternehmen geben viel Geld aus, um Talente zu gewinnen.

Abbildung | Nach öffentlichen Daten zusammengestellt, zum Vergrößern anklicken

Der Rücktritt von Lin Junyang löste auch zeitweise die Aufmerksamkeit des zentralen Managements von Alibaba aus. Ma Yun sagte offen, dass die Iteration von KI in "Wochen" gemessen wird: "Keiner von uns ist ausreichend vorbereitet, aber wir müssen mit voller Geschwindigkeit voranschreiten."

Nach dem Weggang von Lin Junyang vollzog Alibaba schnell die Managementanpassung. Zhou Jingren, CTO von Alibaba Cloud, übernahm die Leitung der Qwen-Modell, und Liu Daoyiheng, der ehemalige Leiter des Kernbereichs für Vortraining, erweiterte seine Befugnisse und übernahm das Post-Training- und das Codierungsteam.

Gleichzeitig holte Alibaba von außen Zhou Hao, einen ehemaligen leitenden Senior-Forscher bei Google DeepMind, ins Haus. Er war an der Kernentwicklung von Gemini 1.5 bis Gemini 3 Pro beteiligt. Nach seinem stillen Einstieg bei Alibaba Anfang 2026 übernahm Zhou Hao die Post-Training-Aufgaben, die durch den Rücktritt von Yu Bowen frei geworden waren, und berichtet direkt an Zhou Jingren.

Dies bestätigt auch die einfache Wahrheit, dass im Berufsleben niemand unersetzlich ist. Obwohl der 33-jährige Lin Junyang als jüngster P10 in der Geschichte von Alibaba die chinesischen Open-Source-Modelle selbst in die globale Spitzengruppe gebracht hat, ist sein Rücktritt zweifellos ein Verlust für Alibaba. Aber als großes Unternehmen kann jeder aus seinen Reservekräften jemanden finden, der die Position übernimmt.

Die "Absicherungslogik" von Tencent

Lin Junyang "stürzte" bei Alibaba, und Tencent reichte ihm sofort das Olivenzweig.

Für das geldreiche Tencent machen die 20 Millionen US-Dollar, die in Lin Junyang investiert werden, weniger als 0,07% des Jahresgewinns aus, was dem Gewinn von mehr als 5 Stunden entspricht – für Tencent ist das fast nichts. Aber man darf nicht übersehen, welche großen Dinge mit diesem kleinen Geldbetrag erreicht werden können.

Tencent hat viele Herausforderungen im KI-Bereich. Bevor WorkBuddy auf den Markt kam, hatten Tencents Yuanbao und das Hunyuan-Großmodell nicht viele herausragende Merkmale auf dem Markt. Glücklicherweise kam diese KI-Bürosoftware gerade rechtzeitig, um "einzugreifen".

Was Tencent zusätzlich unter Wettbewerbsdruck setzt, ist, dass die Investitionen und Erträge im KI-Bereich wie ein Fass ohne Boden wirken.

Im ersten Quartal 2026 beliefen sich die Kapitalausgaben von Tencent in einem einzigen Quartal auf 31,936 Milliarden Yuan, ein Anstieg von fast 63% gegenüber dem Vorquartal. Der Chef von Tencent gestand einmal auf einer Aktionärsversammlung: "Vor einem Jahr dachten wir, wir seien auf dem Schiff, dann stellten wir fest, dass das Schiff leckte. Jetzt haben wir das Gefühl, darauf zu stehen, aber noch nicht sitzen zu können."

Die Großmodelle haben bereits viele Teilbereiche der Anwendung hervorgebracht, von der Codierung bis zur Vibe-Arbeit. Jeder Bereich erfordert hohe Investitionen. Obwohl Tencent reich ist, sind seine Energien begrenzt. Es ist unmöglich, jeden Bereich abzudecken, also nutzt es seine "Geldmacht", um durch breite Streuung von Investitionen eine doppelte Strategie aus "Verteidigung und Angriff" umzusetzen.

In den vergangenen zwei Jahren hat Tencent bereits in Unternehmen für allgemeine Großmodelle wie Moonshot AI, MiniMax und Zhipu AI investiert. Auch DeepSeek gehört zu seinen Investitionszielen.

Abbildung | Nach öffentlichen Daten zusammengestellt, zum Vergrößern anklicken

Aber die Vision der Produkte dieser Unternehmen ist es alle, "KI zu einem Agenten zu machen, der Menschen beim Denken und Arbeiten unterstützt". Bei ihrer technischen Entwicklung müssen sie alle die Schwierigkeit überwinden, "dem Modell selbst stärkere Schlussfolgerungsfähigkeiten zu verleihen".

In diesem Moment zeigt sich der Wert der von Lin Junyang gewählten Gründungsrichtung. Er ist der Ansicht, dass im nächsten Stadium der KI das Kernproblem nicht mehr lautet "kann das Modell lange genug denken", sondern "kann das Modell auf eine Weise denken, die wirksame Handlungen unterstützt".

Wenn dieser Weg erfolgreich beschritten wird, sind 20 Millionen US-Dollar von Tencent für eine Eintrittskarte auf jeden Fall nicht teuer.

Natürlich gibt es auch eine Ansicht, dass die Investition von Tencent in Lin Junyang eine übliche "defensive" Investition großer Unternehmen ist. Lin Junyang stammt aus Alibaba und kann das Großmodellgeschäft von Alibaba beeinflussen. Indem Tencent in ihn investiert, bindet es das Talent ein, was einer "Sperrposition" gleicht.

Nach Informationen von Tianyancha wurde Pragmatik Labs am 13. Mai 2026 gegründet, mit einem eingetragenen Kapital von 1,25 Millionen Yuan. Lin Junyang hält über sich selbst und verbundene Subjekte insgesamt 88% der Unternehmensanteile, externe Investoren halten insgesamt 12% der Anteile – davon hält Tencent 1% über Shanghai Qishan Investment Co., Ltd.

Mit 1% der Anteile strebt Tencent nicht die Kontrolle an, sondern eine Positionierung, die Angriffe und Verteidigung gleichermaßen ermöglicht. In diesem Bereich der Weltmodelle und der zukünftigen verkörperten Intelligenz hat Tencent einen Platz.

Die nächste Station des KI-Wettbewerbs

Die offizielle Website von Lin Junyangs Unternehmen unterteilt das Geschäft in zwei Hauptbereiche: Digitale Agenten und physische Agenten.

Digitale Agenten: Allgemeine Agenten für Aufgaben in der digitalen Welt wie Wissensarbeit und Betriebsabläufe.

Physische Agenten: Verkörperte Intelligenzsysteme, die sich an die Umgebung anpassen, Handlungen ausführen und langfristige Aufgaben in der realen Welt erledigen können.

Warum hat Lin Junyang diese beiden "praxisorientierten" Richtungen gewählt, die "die Technik in die Grundlagen bringen"? Bislang scheint das keine spontane Idee zu sein.

Im Oktober 2025, als Lin Junyang noch bei Alibaba war, veröffentlichte er in den sozialen Medien, dass er innerhalb von Qwen ein Team für die Forschung an Robotik und verkörperter Intelligenz von Grund auf aufgebaut hat, und schrieb: "Multimodale Grundmodelle sollten aus der virtuellen Welt in die reale Welt übergehen."

Nach seinem Rücktritt im März dieses Jahres veröffentlichte er einen langen Artikel mit dem Titel "From 'Reasoning' Thinking to 'Agentic' Thinking" (Vom schlussfolgernden Denken zum agentischen Denken). Seine Kernaussage lautet: Im letzten Stadium des KI-Wettbewerbs haben die Modelle besser gelernt zu denken, im nächsten Stadium sollen die Modelle zum Handeln denken.

Das ist nicht nur die Richtung, die Lin Junyang allein gewählt hat. 2024 wechselte Zhou Chang, der ehemalige Leiter von Tongyi Qwen, zu ByteDance. Heute umfasst sein Verantwortungsbereich multimodale Großmodelle, Weltmodelle, visuelle Generierung und verkörperte Intelligenz. Und Kong Tao, der Leiter der Robotertechnik bei ByteDance, ist letztes Jahr zu Xiaomi gewechselt. Er plant, die Szenarien der Automobilherstellung zu nutzen, um Großmodelle, Roboter und Agenten zusammenwirken zu lassen, sodass sie an der Frontlinie wirklich wirken.

Man kann sagen, dass das Gründungsprojekt von Lin Junyang klug den Bereich der grundlegenden großen Sprachmodelle umgeht, der bereits von führenden Spielern überfüllt ist, und stattdessen einen neuen Bereich mit weniger Wettbewerbern und noch Entwicklungsmöglichkeiten wählt.

Das ist auch das, was Tencent will. Es will in das nächste Stadium der KI investieren, in dem Agenten in der physischen Welt wirklich arbeiten.

Mit dieser Investition von 20 Millionen US-Dollar kann Tencent drei Fliegen mit einer Klappe schlagen. Es bindet auf einen Schlag drei entscheidende Vorteile an sich: Eine Option für eine technische Richtung, eine Sperrposition für ein Spitzenteam und eine Absicherung des Wettbewerbsumfelds.

Bislang hat das neue Unternehmen von Lin Junyang noch keine Produkte veröffentlicht. Auf der offiziellen Website gibt es nur die Namen der beiden Bereiche und Beschreibungen ihrer Richtungen. Die Vorstellung der Produkte wird wahrscheinlich noch mehrere Monate oder sogar Jahre dauern.

Aber er hat bereits einen festen Platz in der Landschaft der chinesischen KI-Talente. Seine Besonderheit liegt darin, dass er ein Geisteswissenschaftler mit linguistischem Hintergrund ist, der im Bereich NLP (Natürliche Sprachverarbeitung) angefangen hat, die chinesischen Open-Source-Modelle selbst in die globale Spitzengruppe gebracht hat und nun am Wendepunkt des KI-Wettbewerbs auf eine neue Richtung setzt.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Offiziellen Konto "Muhe Business Finance", Autor: Gong Zheng, Redakteurin: Yang Jing, veröffentlicht mit Genehmigung von 36Kr.