Haben Han Wang und Mo Wang die „Zwischenprüfung“ nicht bestanden?

Ein einzelner B300 wird für 10 Millionen Yuan angeboten, der Preis hat sich verdreifacht. Die ausländischen Grafikkarten sind zwar teuer, aber kaum verfügbar, sodass eine große Lücke bei der Rechenkapazitätsnachfrage auf inländische Anbieter verlagert wird.

Auf der anderen Seite der Nachfrage stehen die sich rasant ausweitenden chinesischen Anbieter von Großmodellen.

DeepSeek hat zwei Finanzierungsrunden nacheinander durchgeführt, um sein Rechenzentrum auszubauen. Kimi, das mit dem 3-Billionen-Parameter-Modell K3 bekannt wurde, musste die Aufnahme neuer Nutzer vorübergehend aussetzen, da „die vorhandene Rechenkapazität nicht ausreicht und bereits an ihre Grenzen stößt“. Gleichzeitig gab Zhipu bekannt, dass 1 GW rein inländische Rechenkapazität in Betrieb genommen wurde.

Wenn die Suche nach Rechenkapazität zur obersten Priorität der inländischen Großmodellanbieter wird, bewertet der Markt die chinesische Rechenkapazität neu – die Marktkapitalisierung von Cambricon, die 1 Billion Yuan überschritten hat, ist ein markantes Ereignis – und diese Neubewertung spiegelt sich nicht nur in Marktkapitalisierung und Aktienkurs wider, sondern auch in den Leistungsberichten der „Wasserlieferanten“.

In der vergangenen Woche haben Cambricon und Moore Threads, die als „König Han“ und „König Mo“ bezeichnet werden, nacheinander ihre Halbjahresberichte veröffentlicht. Dabei erzielte Cambricon einen Halbjahresumsatz von 5,996 Milliarden Yuan, was einem Jahresanstieg von 108,1 % entspricht. Moore Threads erzielte einen Halbjahresumsatz von 1,736 Milliarden Yuan, ein Jahresanstieg von 147,4 %. Betrachtet man nur die Umsätze, haben beide Unternehmen die für das gesamte Jahr geplanten Leistungen bereits nach nur sechs Monaten erreicht.

Mit der steigenden Nachfrage und dem wachsenden Umsatz stößt die inländische Rechenkapazität auch ständig an die Grenzen der Lieferkette. In der Vergangenheit wurde viel über die Waferkapazität diskutiert, hinzu kommen nun weitere Faktoren wie Speicher. Daher müssen Investoren bei der Betrachtung des Umsatzwachstums unweigerlich die Frage stellen: Wie nachhaltig ist das Wachstum von weiteren inländischen Rechenkapazitätsanbietern wie „König Han“ und „König Mo“ in den nächsten sechs Monaten und darüber hinaus?

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„Ansteckendes“ hohes Wachstum

Das hohe Umsatzwachstum der beiden Unternehmen ist unbestreitbar, und dieses Wachstum ist zweifellos der gemeinsame Grundton aller inländischen Anbieter im vergangenen Halbjahr. Man kann mutig vorhersagen: Die Leistungen von Muxi, Biren und Tianshu werden in der kommenden Zeit ebenfalls stark ansteigen.

Wenn man unbedingt ein Konzept dafür finden möchte, lässt es sich als „ansteckendes“ hohes Wachstum zusammenfassen.

Cambricon erzielte im laufenden Quartal einen Umsatz von 3,111 Milliarden Yuan und einen den Aktionären zurechenbaren Nettogewinn von 1,298 Milliarden Yuan, was einem sequenziellen Wachstum von 28 % entspricht. Fast alle wichtigen Leistungsindikatoren sind angestiegen. Gleichzeitig sind die Forderungen aus Lieferungen und Leistungen zum Ende der Periode im Jahresvergleich um 67 % stark gesunken, was bedeutet, dass die Kunden eine sehr hohe Zahlungsbereitschaft zeigen und die gelieferten Chips zu „barem Geld“ umgewandelt wurden.

Am ersten Handelstag nach der Veröffentlichung der Ergebnisse fiel der Aktienkurs von Cambricon jedoch um mehr als 6 %. Morgan Stanley erklärte in einem Forschungsbericht die „Abweichung“ zwischen Leistung und Aktienkurs. Morgan Stanley gab an, dass der Umsatz von 3,111 Milliarden Yuan unter den Erwartungen lag, und diese Erwartungen bereits zuvor nach unten korrigiert wurden. Einfach ausgedrückt: Selbst nach unseren niedrigeren Erwartungen hast du sie immer noch nicht erreicht. Morgan Stanley betonte, dass dieser Zustand die Verzögerung bei der Auslieferung von Produkten und die Verlangsamung der Umsatzrealisierung bei Cambricon widerspiegelt.

Obwohl sich das sequenzielle Umsatzwachstum verlangsamt hat, ist die Stärke von „König Han“ auf Gewinnebene nach wie vor vorhanden. Im zweiten Quartal erreichte die Nettogewinnmarge 41,71 %, den höchsten Stand in einem einzelnen Quartal seit dem Börsengang des Unternehmens. Das bedeutet, dass die Gewinnkurve von Cambricon klar und vorhersehbar ist – der operative Hebel der massenhaften Auslieferung von Cloud-AI-Chips setzt sich weiter frei.

Im Vergleich zum moderaten Umsatzwachstum von Cambricon hat Moore Threads mit seiner relativ niedrigen Basis ein starkes Expansionstempo vorgelegt: Der Halbjahresumsatz von 1,736 Milliarden Yuan hat bereits den Gesamtjahresumsatz des Vorjahres von 1,506 Milliarden Yuan übertroffen. Der Verlust im ersten Halbjahr ist von 274 Millionen Yuan im Vorjahreszeitraum stark auf 12 Millionen Yuan gesunken, eine Verringerung um 95,8 %, sodass das Unternehmen nur noch einen Schritt von der Gewinnschwelle entfernt ist.

Obwohl das Umsatzwachstum von Moore Threads „stark“ ist, gibt es auch Probleme mit ungleichmäßigen Wachstumsraten. Im ersten Quartal wurde ein Gewinn erzielt, im zweiten Quartal kehrte das Unternehmen jedoch wieder in die Verlustzone zurück. Der direkte Auslöser für diese Schwankung ist der Rückgang der Bruttogewinnmarge – sie lag im ersten Quartal bei 67,35 %, fiel im zweiten Quartal auf 49,26 % und sank innerhalb eines einzelnen Quartals um 18,1 Prozentpunkte. Die gesamte Bruttogewinnmarge im ersten Halbjahr 2026 beträgt 56,95 %, was einem Rückgang von 12,19 Prozentpunkten gegenüber dem Vorjahreszeitraum entspricht.

Der Rückgang der Bruttogewinnmarge ergibt sich hauptsächlich aus zwei Gründen. Erstens sind die Betriebskosten stark angestiegen, ihre Wachstumsrate beträgt 245,2 % und übersteigt die Umsatzwachstumsrate von 147,4 %. Das Umsatzwachstum kann nicht mit dem Kostenwachstum Schritt halten, die Rohstoffe sind zu teuer und verwässern direkt die Bruttogewinnmarge. Zweitens hat Moore Threads im zweiten Quartal einen großen Cluster-Auftrag im Wert von 660 Millionen Yuan abgeschlossen. Die Auslieferung von Clustern unterscheidet sich von der Auslieferung einzelner Chips: Da zusätzliche Hardware wie CPUs, Speicher und Switches eingekauft werden muss, liegt die Bruttogewinnmarge naturgemäß unter der von Standard-Boardkartenprodukten.

Auch Cambricon steht vor dem Problem steigender Kosten: Die Wachstumsrate der Betriebskosten im zweiten Quartal beträgt 111,3 % und übersteigt damit geringfügig die Umsatzwachstumsrate von 108,1 %. Die Preiserhöhungen bei vorgelagerten Materialien und Komponenten einschließlich Speicher belasten gemeinsam die Bruttogewinnmarge.

Auf der einen Seite steigen die Preise, auf der anderen Seite muss der Einkauf von Lagerbeständen ausgeweitet werden, um die Versorgung zu gewährleisten. Diese Veränderung spiegelt sich direkt in den Kapitalflussrechnungen der beiden Unternehmen wider.

Cambricon mit einem Nettogewinn von 2,311 Milliarden Yuan verzeichnete im ersten Halbjahr einen operativen Cashflow von 311 Millionen Yuan, was einem starken Rückgang von 65,9 % im Jahresvergleich entspricht. Ein großer Teil der Buchgewinne wurde in Lagerprodukte und Anzahlungen für Produktionskapazitäten umgewandelt.

Laut den von Cambricon veröffentlichten Daten beliefen sich die Lagerbestände Ende Juni auf 8,247 Milliarden Yuan, ein Anstieg von 66,6 % im Jahresvergleich und 45,32 % des Gesamtvermögens. Die Vorauszahlungen betrugen 2,914 Milliarden Yuan, was einem Anstieg von 291 % im Jahresvergleich entspricht. Diese Lagerbestände und Anzahlungen werden in den nächsten zwei Quartalen wieder zu Umsätzen umgewandelt.

Der operative Cashflow von Moore Threads beträgt -2,169 Milliarden Yuan, was einer Ausweitung um 86,3 % gegenüber dem Vorjahreszeitraum entspricht. Die Lagerbestände belaufen sich sogar auf 3,55 Milliarden Yuan, ein Anstieg von 166,5 % gegenüber Ende letzten Jahres. Daher ist das Bestreben von „König Mo“, Geld für die Zukunft auszugeben, nicht geringer als das von Cambricon.

Ein Risikopunkt besteht darin: Was passiert, wenn die heute teuer eingekauften Lagerbestände in Zukunft aus verschiedenen Gründen an Wert verlieren?

Wenn es keine Beschränkungen im vorgelagerten Bereich gibt und ein hochgradig freier Wettbewerb herrscht, ist diese Annahme angemessen. Aber die Realität weicht von dieser Annahme ab: Die Versorgungsbeschränkungen sind gravierend, und die Nachfrage nach Modellen steigt nur weiter. Unter diesen Umständen ist die Erhöhung des Lagerbestandsniveaus kein negativer Faktor, sondern eine Sicherheit für die Zukunft.

Aus der Perspektive des börsennotierten Unternehmens wurde jedoch wie üblich ein Risikohinweis gegeben. Auf der Leistungserklärungssitzung sagte Chen Tianzhuo, Vorsitzender von Cambricon: „Das Unternehmen erstellt Einkaufspläne auf Grundlage der Kundenbestellungen und der Prognose der zukünftigen Marktnachfrage. Wenn sich das Marktumfeld in Zukunft ändert, kann das Risiko von Wertminderungen der Lagerbestände des Unternehmens steigen und die Ertragskraft des Unternehmens negativ beeinflussen.“

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Der Prüfer, der die Abgabe der Arbeit beschleunigt

Auf der WAIC-Konferenz im Juli dieses Jahres traten alle bekannten inländischen Rechenkapazitätsanbieter wie Huawei, Kunlunxin, Moore Threads, Muxi und Tianshu mit Superknoten auf. „Ohne einen eigenen Superknoten schämt man sich fast, einen Stand auf der WAIC aufzubauen“, schrieb ein Branchenkenner zuvor in seinem Freundeskreis auf WeChat.

Die Wettbewerbsintensität und die Iterationsgeschwindigkeit chinesischer Großmodelle steigen spiralförmig an und veranlassen inländische Rechenkapazitätsanbieter, ihre Entwicklungen zu beschleunigen. Der 30. Juni ist ein markanter Zeitpunkt.

An diesem Tag veröffentlichten Meituan und Huawei am selben Tag Open-Source-Modelle, und die Marktkapitalisierung von Cambricon überschritt im Handelsverlauf 1 Billion Yuan. Das neue Open-Source-Modell LongCat-2.0 von Meituan hat insgesamt 1,6 Billionen Parameter und wurde „vollständig auf Basis inländischer Rechenkapazität trainiert“.

„Meituan nutzt seit langem Chips von Huawei und ist eines der wenigen Unternehmen, die tatsächlich Ascend-Chips für das Training einsetzen“, sagte ein erfahrener Experte für Rechenkapazität gegenüber Tencent Technology.

Neben Meituan ist iFlytek einer der ersten Anbieter von inländischen Modellen, die sich der inländischen Rechenkapazität zugewandt haben. Als iFlytek sein Großmodell entwickelte, wurden die ersten 910B-Server im Rechenzentrum von iFlytek installiert, Huawei verlangte sogar, dass der Projektleiter von iFlytek persönlich vor Ort an der Einrichtung der Geräte teilnahm.

In den technischen Berichten und Artikeln von DeepSeek und Kimi wurden Signale für die Nutzung inländischer Rechenkapazitäten gesetzt. Liang Wenfeng sagte einmal: „Hardware und Ökosystem der inländischen AI-Chips sind in Ordnung, das einzige Problem ist die unzureichende Produktionskapazität.“

In dem Artikel „Prefill-as-a-Service“ erwähnte Kimi das Konzept der heterogenen Rechenkapazität und betonte auf seinem offiziellen Konto „dass die Kombination aus mehreren Rechenzentren und heterogener Hardware das Potenzial hat, die Kosten pro Token deutlich zu senken“, was eine indirekte Hinwendung zu inländischen Lösungen bedeutet.

Öffentlichen Quellen zufolge plant DeepSeek derzeit den Bau eines eigenen Rechenzentrums. In der Beschreibung der Stellenausschreibung gibt das Unternehmen an: „Jedes von Ihnen entworfene System, jeder Parameter und jede Entscheidung kann die Betriebseffizienz und Zuverlässigkeit von zehntausenden GPUs und hunderttausenden Servern in der Zukunft beeinflussen.“

Auch Zhipu hat die Nachricht verbreitet, dass 1 GW rein inländische Rechenkapazität in Betrieb genommen wurde. Umgerechnet auf einen maximalen Stromverbrauch von 100 kW pro Schrank mit 64 Karten entspricht 1 GW ohne Berücksichtigung von Geräten wie Switches 640.000 NPUs. Wenn man weiter annimmt, dass der Preis pro Karte 100.000 Yuan beträgt, wird der gesamte Auftrag allein für den Teil der Rechenkapazität über 64 Milliarden Yuan liegen.

Dass chinesische Modellanbieter Geld ausgeben, um Rechenkapazität aufzubauen und Infrastruktur zu schaffen, lässt sich auch an ausländischen Großkonzernen als Referenz erkennen.

Laut Finanzdaten haben die gesamten Kapitalausgaben von Unternehmen wie Google und Amazon in diesem Jahr bereits 850 Milliarden US-Dollar überschritten, bis zum Ende des Jahres werden sie voraussichtlich über 1 Billion US-Dollar liegen. Die gesamten Kapitalausgaben für 2027 werden voraussichtlich 1,5 Billionen US-Dollar erreichen. Gleichzeitig kaufen OpenAI und Anthropic auf verschiedene Weise wie Eigenentwicklung und wiederholte Finanzierungen massenhaft alle verfügbaren Rechenkapazitäten von vorgelagerten Anbietern ein.

Im Wettbewerbsrhythmus, in dem Modelle täglich aktualisiert werden, gibt es keinen Grund für chinesische Modellanbieter und Cloud-Unternehmen, langsamer zu werden. Aus dieser Perspektive sind chinesische Modellanbieter und Cloud-Unternehmen die „Prüfungsaufseher“, die die inländischen Rechenkapazitätsanbieter dazu drängen, ihre Ergebnisse abzuliefern.

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Die Obergrenze der Versorgung

Seit dem Lieferstopp von H20 im April 2025 befindet sich Nvidia auf dem chinesischen GPU-Rechenkapazitätsmarkt in einer de facto leeren Position. Dies lässt sich auch aus dem kürzlich veröffentlichten Finanzbericht von Lenovo ersehen.

Lenovo gab an, dass der Umsatz mit internationalen GPU-Servern in der chinesischen Region gestiegen ist, während der Umsatz mit AI-Servern auf dem internationalen Markt ein dreistelliges sequenzielles Wachstum verzeichnete. Wenn es in der chinesischen Region Einnahmen gäbe, könnte das Jahreswachstum normal berechnet werden. Tatsächlich können H200 in diesem Jahr nicht verkauft werden, sodass keine Einnahmen erzielt werden. Ohne die Eliminierung der entsprechenden Daten würden die Wachstumszahlen ungenau.

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