Liu Yiang, Partner von CCV: Der Token-Verbrauch ist innerhalb eines halben Jahres um das Zehnfache gestiegen, die Startup-Chancen im KI-Bereich liegen in der Neugestaltung der Industriekette.

Im Jahr 2026 übersteigt die Umsetzungsgeschwindigkeit von KI-Anwendungen die Erwartungen der meisten Menschen.

Der Token-Verbrauch hat sich innerhalb eines halben Jahres verzehnfacht, Coding Agenten ersetzen zunehmend IDEs, und OpenClaw hat den vollständigen Lebenszyklus eines Open-Source-Projekts in nur vier Monaten durchlaufen – von großen Modellen bis zur Anwendungsebene wird jedes Glied der Industriekette neu geordnet.

Vor diesem Hintergrund ändert sich auch die Logik, mit der führende Investoren die Marktsegmente beobachten.

Kürzlich hat Liu Yiang, Partner von Creation Ventures (CCV), bei der Eröffnungszeremonie der dritten Phase des Star-Erde-KI-Anwendungsinkubators einen tiefgehenden Beitrag zum Thema „Gründungsrichtungen und Investitionsmöglichkeiten für KI-Anwendungen“ geleistet.

Er begann mit der explosionsartigen Zunahme des Token-Verbrauchs, erläuterte den vollständigen Zyklus von OpenClaw von der großen Beliebtheit bis zum Rückgang, analysierte die Unterschiede in den Wegen der KI-Industrie zwischen China und den USA und gab zuletzt konkrete Ratschläge für KI-Gründer.

Im Folgenden das von Tide Surge AI aufbereitete Redeprotokoll:

01 Der Token-Verbrauch hat sich innerhalb eines halben Jahres verzehnfacht, die Inferenzkosten sinken rasant

Ich beginne mit einigen Zahlen, aber die Zahlen von vor zwei oder drei Monaten sind heute wahrscheinlich bereits veraltet.

Von 2024 bis 2026 hat sich der Token-Verbrauch um das 150-fache erhöht.

OpenRouter ist ein bekannter Token-Router und -Vertriebspartner in den USA. Obwohl sein Marktanteil nur wenige Prozentpunkte beträgt, kann er den gesamten Markt überblicken. In diesem Jahr ist sein wöchentlicher Verbrauch von 2,1 T auf 24,5 T gestiegen. Keine frühere Infrastruktur (sei es Stromnetz, Internetverkehr oder Rechenleistung) hat eine solche Wachstumsrate innerhalb eines halben Jahres erreicht. Der tägliche durchschnittliche Token-Verbrauch im März hat bereits 140 Billionen überschritten.

Gleichzeitig sinken die Kosten rasant.

Als ChatGPT 4 gerade veröffentlicht wurde, kostete ein Million Token ungefähr 20 Einheiten, heute sind es nur noch 0,4.

Die gesamten Inferenzkosten der Branche befinden sich in einem Kanal des raschen Rückgangs.

Das neue 5.6 Luna, das OpenAI Ende Juli veröffentlicht hat, hat den Preis erneut auf ein Fünftel gesenkt.

Noch wichtiger ist, dass sich die Verbrauchsstruktur ändert.

Früher nutzten die meisten Menschen KI nur zum Chatten, der Token-Verbrauch war sehr gering. Aber heute hat der Verbrauch einer einzelnen Agent-Aufgabe das 50- bis 100-fache des Chat-Szenarios erreicht. Bei Langzeitaufgaben (z. B. wenn die KI während des Schlafs für Sie arbeitet) kann der Token-Verbrauch einer Nacht zehntausendfach höher sein.

Im Bereich der Videogenerierung haben chinesische Unternehmen (z. B. Keling, Seedance 2.0) bereits einen sehr hohen Anteil am globalen Markt erobert, wo der Token-Verbrauch noch größer ist.

Einige Institutionen prognostizieren, dass der chinesische Inferenzmarkt von 2025 bis 2030 um das 370-fache wachsen wird – ich halte diese Prognose für eher konservativ.

02 Strukturelle Unterschiede der KI-Industrie zwischen China und den USA

Vom Umfang her übersteigt der gesamte Token-Verbrauch Chinas den der USA bei weitem. Aber das jährliche wiederkehrende Einkommen (ARR) der USA liegt weit über dem Chinas, es gibt einen Unterschied in der Größenordnung.

In den USA konkurrieren hauptsächlich drei große Unternehmen – OpenAI, Anthropic und Google (obwohl Google bereits zurückgefallen ist, behauptet es, innerhalb von 6 Monaten aufzuholen). Ihr Weg ist es, große Fähigkeitsmodelle mit hohen Preisen zu entwickeln.

China hingegen setzt seine traditionellen Stärken fort: Fähigkeit zu Preiskämpfen und starke Ingenieurskapazitäten.

Es ist sehr interessant, dass die Geschwindigkeit des kommerziellen Austauschs zwischen China und den USA im Bereich der KI- und Token-Verteilung die der vorherigen Technologiewellen weit übersteigt. Die Download-Zahlen von Hangingface in China haben die der USA bereits übertroffen, und die sechs größten Modelle auf OpenRouter stammen alle aus China.

HuggingFace Frühjahrsbericht 2026

Vom Einkommensstruktur her setzen amerikanische Anbieter auf hohe Preise, während die Einnahmen chinesischer Anbieter hauptsächlich aus privaten Bereitstellungen für Unternehmen stammen. Die Zahlungsbereitschaft von C-End-Nutzern und kleinen Unternehmen in China ist relativ schwach, die Hauptkunden konzentrieren sich auf große Unternehmen sowie staatliche und zentrale Staatsunternehmen.

Auch auf Ebene der Industriekette findet eine Differenzierung statt.

Amerikanische Modellanbieter haben Modelle und Ökosystem bereits zu einem einheitlichen Produkt verschmolzen. Obwohl große chinesische Unternehmen auch Versuche unternehmen, dominiert heute noch das Geschäft mit „Versorgung wie Wasser, Strom und Kohle“.

Das bedeutet, dass es in der Industriekette noch Chancen für Gründer gibt, es ist noch nicht der Zustand erreicht, in dem ein Gewinner alles bekommt.

03 Vom Chat zum Agenten: Der Workflow durchläuft einen strukturellen Wandel

Eines der größten Themen im ersten Halbjahr 2026 ist der Wandel des Workflows von Chat zu Agenten.

Coding Agenten sind das größte globale Thema im ersten Halbjahr dieses Jahres und gleichzeitig das Kernsegment für den Wettbewerb großer Unternehmen.

Codex, Claude Code und auch Cursor – das Unternehmen befindet sich derzeit in einer heiklen Lage.

Vor einigen Monaten war der Wettbewerb um IDEs noch sehr intensiv, aber heute lautet die neue These: Wir brauchen keine IDEs mehr.

Neue Harness-Tools wie Claude Code und Codex können IDEs bereits in hohem Maße ersetzen. Der traditionelle IDE-Pfad von Cursor, der keine Fähigkeiten zur Eigenentwicklung von Modellen hat, steht heute vor einer großen Krise.

Videogenerierung ist eine weitere Richtung mit hohem Wachstum. Große Konzerne bevorzugen diese Richtung, weil der Token-Verbrauch sehr groß ist.

OPC für Kundenservice und Marketing haben sich vom Konzept zu industriellem Umfang entwickelt. Viele Lokalregierungen bauen OPC-Industrieparks. Ein Unternehmen mit zwei Mitarbeitern, das zehn andere Unternehmen bedient, kann bereits sehr gut bestehen. Wenn dieser Trend anhält, kann er einige Muster des bisherigen SaaS-Marktes durchbrechen.

KI für die Naturwissenschaft ist ebenfalls eine gerade in diesem Jahr aufkommende Richtung. Die Entwicklung von AlphaFold schreitet schnell voran, die neueste Generation erlaubt keine kommerzielle Nutzung mehr. Das Team hat ein neues Unternehmen gegründet, das in diesem Jahr mehr als 2 Milliarden US-Dollar eingesammelt hat. Auch in China gibt es ähnliche Unternehmen, die sich sehr schnell entwickeln.

04 Der Aufstieg und Rückgang von OpenClaw: Das Schicksal eines Open-Source-Projekts

Ich möchte den Aufstieg und Niedergang von OpenClaw vollständig nachvollziehen, weil ich es selbst seit Februar genutzt habe und im Mai zu Hermes gewechselt bin – ich habe den gesamten Prozess miterlebt.

Es handelt sich um ein persönliches Open-Source-Projekt.

In vier Monaten hat es auf GitHub mehr als 300.000 Sterne erreicht, mit einem täglichen Höchstzuwachs von 17.000 Sternen – das ist ein epischer Durchbruch in der Open-Source-Szene. Es hat die Mac mini ausverkauft gemacht. Dieses Produkt war damals eine Produktlinie, die Apple fast eingestellt hätte, aber OpenClaw hat ihm neues Leben eingehaucht.

Noch wichtiger ist, dass OpenClaw die inländischen großen Modelle zum Durchbruch gebracht hat. In der ersten Woche nach dem Frühlingsfest dieses Jahres hat das Einkommen von Kimi das des gesamten Jahres 2025 überstiegen. Der Wandel vom Dialog zum Agenten ist ein Thema, über das alle in diesem Jahr und sogar in den nächsten fünf Jahren gerne sprechen werden.

Aber OpenClaw ist bald danach zurückgegangen. Sicherheitsprobleme sind wahrscheinlich nur einer der Gründe. Als Nutzer ist meine Erfahrung:

Erstens: Früher gab es fast täglich eine neue Version, aber nach dem Update funktionierten alle Plugins nicht mehr und mussten neu angepasst werden – dieser Prozess ist sehr mühsam;

Zweitens: Der Token-Verbrauch ist eine Blackbox. Sie wissen nicht, was er tut, und eine Endlosschleife kann Ihr Token-Kontingent von 5 Stunden in nur 5 Minuten aufbrauchen.

Ich halte das für das Schicksal unabhängiger Open-Source-Software. Der Aufstieg und Fall von OpenClaw ist für das Unternehmen selbst nachdenkenswert, aber für unsere gesamte Branche ist es ein Warnsignal – es zeigt uns, dass sich die Branche verändert.

Nach dem Rückgang von OpenClaw wächst die gesamte Agenten-Branche weiter.

Anthropic ist heute bereits der internationale Spitzenreiter mit einem ARR von 45 Milliarden US-Dollar, davon entfallen mehr als 4 Milliarden US-Dollar auf das Softwareprodukt Claude Code – beachten Sie: Das sind keine Einnahmen aus Modellen, sondern aus Softwareprodukten, und das nur 14 Monate nach der Veröffentlichung.

Auch Codex aktualisiert sich in letzter Zeit ständig und holt auf.

Der Wettbewerb zwischen den beiden starken Seiten macht dieses Jahr sehr spannend.

05 Die Token-Verteilungs-Industriekette: Neue kommerzielle Logik entsteht

Ich möchte eine These aufstellen: Das zukünftige Ökosystem der KI-Industrie wird auf dem Geschäftsmodell der Token-Verteilung aufbauen.

Wer die wichtigsten Knotenpunkte der Token-Verteilung beherrscht, kann die größten Früchte in dieser Industriekette ernten. Das folgt der gleichen Logik wie die großen Konzerne im Internetzeitalter, die die Knotenpunkte der Verkehrsverteilung beherrschen.

Aber es gibt strukturelle Unterschiede zwischen Token-Verteilung und Verkehrsverteilung:

Erstens sind die Wechselkosten für große Modelle extrem niedrig. Sie können das Modell mit nur einem Befehl wechseln, fast nahtlos und unbemerkt. Große Modelle selbst haben kaum Netzwerkeffekte – im Gegensatz zu WeChat, das man gar nicht wechseln kann.

Zweitens hat die Produktion von Token klare Kosten. Obwohl die Produktionskosten pro Token schnell sinken, sind die Grenzerträge nicht so deutlich. Es gibt sicherlich Größeneffekte, aber nicht so stark wie in der traditionellen Internetindustrie.

Daher ändert sich heute die Struktur der Industriekette: Modellanbieter → Token-Router/Fabrik (Alibaba Bailian, ByteDance Volcano Engine, SiliconFlow) → Agenten-Ebene (Work Buddy, Codex, Claude Code, Open-Source-Projekte) → Endanwendungen.

Auch Endanwendungen verteilen Token. Viele Anwendungen sind im Grunde nur „in eine Hülle gesteckt“, um Token weiterzuverkaufen. Ob dieses Modell funktioniert, muss heute noch beobachtet werden.

Auf dem chinesischen Markt ist Alibaba Cloud ein sehr typischer Akteur. Alle diskutieren über Zhipu und MiniMax, aber man sollte sich mehr Alibaba und ByteDance ansehen – sie sind heute die größten Ökosystemakteure in China.

DeepSeek verfolgt einen anderen Weg: Es entwickelt nur Modelle (kürzlich wird auch ein Harness veröffentlicht, aber das Produkt strebt nicht nach Größe und Vollständigkeit), mit extrem hohem Preis-Leistungs-Verhältnis und konzentrierter Kraft auf punktuelle Durchbrüche. Das hängt eng mit der Fähigkeit und Architektur der inländischen Huawei Ascend-Chips zusammen.

06 Gründungschancen: Wo Infrastruktur fehlt und zwischen den Spielen der großen Konzerne

In der heutigen Architektur fehlen noch einige Infrastrukturen, die in den nächsten ein bis zwei Jahren ergänzt werden könnten. Aber unter dem Umfeld des Wettbewerbs großer Konzerne haben Gründungsunternehmen immer noch Chancen – weil am Ende wahrscheinlich nicht ein einziges Unternehmen alles beherrscht.

Erstens: Die Interaktionsebene der Agenten.

MCP und ACP sind heute bereits relativ standardisierte Protokolle, aber es gibt noch viele unvollständige Stellen. Dazu gehören auch Zahlungsprotokolle zwischen Agenten – große Konzerne wie Visa und Coinbase arbeiten daran, aber das Endergebnis ist noch unbestimmt. Nicht nur die Zahlung, sondern auch viele Interaktionsebenen zwischen Agenten sowie zwischen Agenten und traditionellen Diensten sind beachtenswert.

Zweitens: Die Gedächtnisebene.

Der Wechsel großer Modelle ist kostengünstig, aber Memory ist heute eine sehr wichtige Infrastruktur. Ob es sich um Endgeräte-Memory oder Cloud-Memory handelt, die Wechselkosten sind sehr hoch. Wenn Sie heute zu Codex, Claude Code oder WorkBuddy wechseln, ist das Gedächtnis schwer zu migrieren. Ein einheitliches Gedächtnislayer hat einen sehr hohen Wert.

Drittens: Die Ops-Ebene.

In der neuen KI-Ära wird sich die gesamte Softwarebranche grundlegend verändern. Auf der MMOPS-Ebene und der LMOPS-Ebene gibt es sehr gute Chancen.

Viertens: Die Ebene der Edge-Geräte.

Jede Token-Produktion hat Kosten, sie kann in der Cloud gemietet werden, auf dem Endgerät oder in der Edge-Cloud platziert werden. Das 35B-Modell von Qianwen kann bereits sehr viele Probleme lösen. Dass die Mac mini in diesem Jahr ausverkauft ist, zeigt, dass die Nachfrage nach Rechenleistung für die Ausführung von Modellen auf Endgeräten explodiert. Die Verbesserung der Modellfähigkeiten, der Hardwarefähigkeiten auf Endgeräten und die Optimierung auf KV-Cache-Ebene – diese beiden Richtungen bringen allen große Chancen.

Fünftens: Die Videogenerierung.

Keling (ausgespalten von Kuaishou) wurde im Juni 2025 veröffentlicht, heute hat sein ARR bereits 700 Millionen US-Dollar überschritten. Chinesische Unternehmen haben weltweit eine sehr dominante Position eingenommen. Das ist ein mittelfristiges Segment mit hoher Sicherheit, abgesehen von den Basismodellen und dem Wettbewerb großer Konzerne.

Sechstens: KI für die Naturwissenschaft.

Das ist nicht das wichtigste Segment, auf das große Konzerne achten, die Industriekette ist relativ unabhängig. Die KI-Pharmaindustrie hat sich in den letzten zwei Jahren sehr schnell entwickelt. Einige inländische Unternehmen kombinieren KI-Effizienz mit chinesischer Effizienz, und die Anzahl der in Entwicklung befindlichen Pipelines nähert sich bereits der von führenden ausländischen Pharmakonzernen an. Aber nur KI als Werkzeug und Software zu nutzen ist zu oberflächlich – man muss wirklich tief in die Industrie eintreten, um ineffiziente Glieder zu ersetzen.

Gründer sollten sich merken: Coding ist bereits