Die kollektive verdeckte Auslandsexpansion chinesischer Großmodelle

Am 12. Juni 2026 erließ das US-Handelsministerium eine Anordnung zur Exportkontrolle an Anthropic.

Die Anordnung schreibt vor, dass die beiden stärksten Modelle Fable 5 und Mythos 5 ab diesem Tag keiner Person mit ausländischer Staatsangehörigkeit zugänglich sein dürfen, auch nicht den ausländischen Mitarbeitern von Anthropic außerhalb der USA.

Da Anthropic nicht innerhalb weniger Sekunden prüfen kann, welche Nationalität jeder Nutzer hat, traf es eine noch radikalere Entscheidung: Die Modelle wurden weltweit offline geschaltet, sodass niemand sie mehr nutzen konnte.

Ich gehe davon aus, dass Sie diese Information in den letzten Tagen alle gesehen haben.

An diesem Tag war dieses weltweit stärkste Modell für Menschen auf der ganzen Welt nicht mehr erreichbar. Unternehmenskunden sahen, dass die Kerndienste über Nacht verschwunden waren – ohne Vorwarnung, ohne Beschwerdekanal, und das galt für alle Dienstleister im Finanz-, Gesundheits- und Softwarebereich.

18 Tage später wurde die Kontrolle aufgehoben, die Modelle wurden wieder online geschaltet, und die Rückkehr war an Bedingungen geknüpft: Anthropic verpflichtete sich, die Überprüfung neuer Modellveröffentlichungen durch die Regierung zu unterstützen und Sicherheitsrisiken aktiv zu melden, während das Handelsministerium das Recht behält, die Dienste jederzeit wieder abzuschalten.

US-Medien verwendeten bei der Nachverfolgung dieses Vorfalls den Begriff „regulatory kill-switch“ – der regulatorische Hauptschalter. Innerhalb eines Nachmittags wurde er von einer theoretischen Möglichkeit zu einer betrieblichen Realität.

Zu diesem Zeitpunkt haben eine Reihe von Cybersicherheitsforschern gemeinsam öffentlich gegen diese Anordnung protestiert und erklärt, dass ein solcher pauschaler Ansatz zuerst diejenigen schädigen würde, die selbst Verteidigungsmaßnahmen entwickeln. Es gab noch eine weitere, noch kältere Rechnung: Die Tage, an denen die Dienste abgeschaltet waren, bedeuteten, dass das Zeitfenster an die Open-Source-Kollegen auf der anderen Seite des Ozeans übergeben wurde.

Interessanterweise wurden andere Modelle von Anthropic während des gesamten Zeitraums nicht beeinträchtigt, nur die beiden stärksten wurden 18 Tage lang abgeschaltet. Wenn der Schalter betätigt werden soll, trifft es immer die stärksten.

Ich erzähle diese Geschichte, weil ich im Folgenden eine noch größere Veränderung erläutern möchte.

In den letzten sechs Monaten haben mehrere der weltweit teuersten KI-Unternehmen – Cursor, Harvey und Thomson Reuters – nacheinander die Grundlagen ihrer eigenen Modelle von US-amerikanischen Closed-Source-Modellen auf chinesische Open-Source-Modelle umgestellt.

Harvey ist ein von OpenAI investiertes Unternehmen mit einer Bewertung von 11 Milliarden US-Dollar, das mehr als 2.000 Institutionen bedient.

Um diese kollektive Entscheidung zu verstehen, muss man zuerst verstehen, wovor sie Angst haben.

Sie fürchten sich vor einem Schalter. Es gibt zwei Schalter. Der erste ist politisch, die US-Regierung hat gerade demonstriert, wie man ihn betätigt. Der zweite ist kommerziell und liegt in der Hand der API-Anbieter.

Der zweite Schalter bleibt normalerweise inaktiv, aber wenn er betätigt wird, führt er zu Preisänderungen, geänderten Nutzungsbedingungen und veränderten Produktausrichtungen.

Wenn Sie ein Unternehmen sind, das von dem Aufruf der APIs anderer lebt, müssen Sie die Preiserhöhungen des Anbieters heute akzeptieren, morgen warten Sie nur auf seine Dienstleistungsanpassungen, und übermorgen, wenn er selbst in Ihr Geschäftsfeld eintritt, haben Sie nicht einmal einen Ort, um Ihre Argumente vorzubringen.

Sowohl OpenAI als auch Anthropic dringen in vertikale Branchen wie Recht und Programmierung vor.

Harvey, das KI für Rechtsbereiche entwickelt, wird von OpenAI investiert. Es versteht besser als jeder andere, dass der Anbieter, dessen APIs es täglich aufruft, früher oder später seinen eigenen Arbeitsplatz übernehmen wird.

Auch die Anbieter selbst können diesem politischen Schalter nicht entkommen. Nach der Veröffentlichung des neuen Flaggschiffs von OpenAI wurden die modernsten Cybersicherheitsfunktionen nicht vollständig freigegeben, sondern zunächst nur an eine Gruppe geprüfter Institutionen vergeben. Die stärkste Intelligenz trägt von Geburt an ein Schloss.

Der technische Leiter von Thomson Reuters drückte diese Angst noch direkter aus. Er sagte:

Früher war das Aufrufen von Modellen anderer wie das Mieten einer Wohnung: Man hat ein Dach über dem Kopf, jemand kümmert sich um die Wartung, und man wohnt darin gut. Aber das Haus gehört nicht Ihnen, und egal wie lange Sie darin wohnen, Sie sammeln kein eigenes Vermögen an.

Ein eigenes Modell zu trainieren ist wie der Kauf eines Hauses: Die Anfangsinvestition ist hoch, Sie müssen alle Rechnungen selbst berechnen, aber das Haus gehört von nun an Ihnen. Diese Worte stammen von dem für Technik zuständigen Leiter der Muttergesellschaft von Reuters, die seit über hundert Jahren im Informationsgeschäft tätig ist.

Der Schalter wird nicht oft im Jahr betätigt, aber die Miete muss jeden Monat gezahlt werden. Die gemietete Intelligenz hat ihre Schwachstelle immer in der Hand anderer. Wohin können sie fliehen?

......

Sie fliehen zu Modellen, die Sie auf Ihre Festplatte herunterladen können. Die leistungsstärksten unter diesen Modellen stammen fast alle aus China.

Die ersten, die handelten, waren die Entwickler. Im März veröffentlichte Cursor das selbst entwickelte Modell Composer 2. In seinem Blogbeitrag wurde ausführlich über kontinuierliches Vortraining und Verstärkungslernen geschrieben, aber kein Wort über die Grundlagen des Modells erwähnt.

Dieses Unternehmen hatte zu diesem Zeitpunkt eine Bewertung von rund 30 Milliarden US-Dollar und war das beliebteste Programmierwerkzeug im Silicon Valley.

Innerhalb von 24 Stunden nach der Veröffentlichung ging es schief: Ein Entwickler durchsuchte die API-Protokolle und sah eine Zeile mit der Modell-ID „kimi-k2p5-rl-0317-s515“, deren Präfix Kimi K2.5 ist, „rl“ steht für Verstärkungslernen und „0317“ für das Trainingsdatum.

Elon Musk teilte dies persönlich und bestätigte: Ja, es ist Kimi K2.5.

Die Mitarbeiter von Moonshot AI fügten hinzu, dass der Tokenizer identisch sei und niemand eine Lizenz dafür beantragt habe.

Ihre Wut ist begründet: In der Lizenzvereinbarung von K2.5 steht klar, dass Produkte mit mehr als 100 Millionen monatlichen aktiven Nutzern oder einem monatlichen Einkommen von mehr als 20 Millionen US-Dollar Kimi K2.5 deutlich in der Benutzeroberfläche kennzeichnen müssen.

Zu diesem Zeitpunkt erzielte Cursor einen monatlichen Umsatz von etwa 167 Millionen US-Dollar, also das Achtfache der Grenze, aber die Benutzeroberfläche war völlig sauber und trug nur die Aufschrift „Composer 2“.

Schließlich gab der Gründer von Cursor zu, dass er alle Basismodelle bewertet habe und Kimi K2.5 das stärkste sei – die fehlende Namensnennung sei ein Fehler gewesen.

Am dritten Tag dieses Streits gab das offizielle Team von Kimi bekannt, dass es sich um eine lizenzierte Zusammenarbeit handelt: Cursor greift über die Plattform von Fireworks auf das Modell zu, alle Formalitäten sind erledigt, und die Angelegenheit endete auf respektvolle Weise.

Bei dem Vorfall im März war Cursor kein Einzelfall. Der japanische Konzern Rakuten veröffentlichte zwei Tage früher ein großes Modell, das angeblich das stärkste im Land ist. Weniger als 12 Stunden nach der Veröffentlichung wurde aufgedeckt, dass seine Grundlage DeepSeek-V3 war – es hatte nicht einmal die ursprüngliche Lizenzdatei hinzugefügt, und erst nachdem die Gemeinschaft es aufgedeckt hatte, wurde sie nachgerüstet.

Die beiden Wörter „selbst entwickelt“ wurden vorübergehend zum teuersten Schmuckstück der Branche.

Zwei Monate später veröffentlichte Cursor Composer 2.5, und der erste Satz des Textes machte die Grundlagen des Modells deutlich, ohne es zu verstecken. Das gleiche Unternehmen, das im März noch alles verborgen hielt, gab im Mai freiwillig Auskunft – die Stimmung änderte sich schneller als die Modelle selbst.

Die Geschichte ist hier noch nicht zu Ende.

Im Juni kündigte Elon Musks SpaceX offiziell an, Cursor für 60 Milliarden US-Dollar zu erwerben, die Abwicklung findet im August statt. Die Person, die im März persönlich spottete, hat schließlich das Unternehmen, das Kimi nutzt, gekauft.

Nachdem die Programmiergemeinde es erkannt hat, folgt die Rechtsbranche. Im August veröffentlichte Harvey offiziell sein selbst entwickeltes Modell, und die Grundlagen wurden direkt im Titel genannt, ohne versteckt zu werden. In der Veröffentlichungsmitteilung steht klar, dass die Kosten eine offensichtliche Rechnung sind, aber der tiefere Grund die Kontrolle ist.

Mit 150 Nvidia-B300-Grafikkarten wurde zwei Monate lang trainiert, um die volle Erfolgsquote von Kimi K3 bei rechtlichen Aufgaben von 10,8 % auf 19,7 % zu heben. Die Anzahl der vollständig erledigbaren Aufgaben hat sich verdoppelt, und die Kosten pro Aufgabe sind mit denen des Basismodells gleich.

Gleichzeitig verwendete OpenAI mehr als 100.000 GPUs, um sein neues Flaggschiff zu trainieren. Ein Anwendungsunternehmen hat mit hunderten von Karten ein professionelles Modell trainiert – die Schwelle für den Wechsel der Modellgrundlage ist nicht so hoch wie man denkt.

Das alte Kapital kam zuletzt, aber versteckte sich am besten: Ende August investierte Thomson Reuters 40 Millionen US-Dollar in die Entwicklung seines eigenen großen Modells.

Dieses Unternehmen verfügt über 150 Jahre an Rechtsprechungen und Vorschriften, und die Datenbank Westlaw ist so wertvoll wie eine ganze Branche anderer Anbieter. Die offizielle Mitteilung war sehr vorsichtig formuliert: Es wurde nur angegeben, dass das Modell auf einer „starken Open-Source-Grundlage“ basiert, aber nicht, von welchem Anbieter genau.

Erst als der CTO in einem Interview gefragt wurde, gab er zu, dass die Grundlage Qwen 3.5 von Alibaba ist.

Vor der Nutzung hat es mehrere Monate lang mit dem Imperial College London zusammengearbeitet, um das Modell neu zu kalibrieren, die Grundlage eines Dritten zu einem eigenen Zwischenmodell umzuwandeln und ihm den Namen Snowdon zu geben.

Das Geld wurde ausgegeben, die Arbeit erledigt, aber der Name des ursprünglichen Anbieters wird nicht genannt – die Nutzung ist erlaubt, aber die Anerkennung der Herkunft nicht. Das ist der tatsächliche Preis für die Sensibilität bei der Namensnennung.

An dieser Stelle fragen sich manche: Wo sind die eigenen Open-Source-Modelle der USA? Warum laden sie nicht diese herunter?

Vor drei Jahren gehörte die Welt der Open-Source-Modelle Llama: Als Meta sein Modell als Open Source veröffentlichte, drehten sich alle Entwickler weltweit darum. Jetzt sitzt jemand anderer an dieser Position: Die Namen, die an der Spitze stehen, kommen nicht mehr aus San Francisco, sondern aus Hangzhou und Peking.

Die USA sind nicht nicht zur Besinnung gekommen.

Meta schloss sich im ersten Halbjahr vorübergehend ab: Das Flaggschiff wurde nur verkauft, nicht freigegeben. Am 10. August änderte es jedoch den Kurs: Mark Zuckerberg veröffentlichte einen langen Text, in dem er sich wieder zum Open-Source-Gedanken bekannte, ein lokales Modell mit 30 Milliarden Parametern veröffentlichte und versprach, die Gewichte des Flaggschiffs schrittweise freizugeben.

OpenAI war noch früher dran: Im vergangenen August veröffentlichte es sein erstes Open-Source-Modell seit GPT-2 mit 120 Milliarden Parametern.

Aber an der Spitze der Open-Source-Ranglisten stehen ausnahmslos chinesische Teams.

Europäische Unternehmen rechnen noch genauer. Ein Partner eines deutschen Beratungsunternehmens sagte, dass chinesische Open-Source-Gewichte auf lokalen Servern in Europa ausgeführt werden können, sodass die Daten in der eigenen Hand bleiben – das entspricht dem Begriff der Souveränität viel besser als der Aufruf von US-APIs, die jederzeit ferngesteuert preislich angepasst oder zurückgezogen werden können.

Siemens hat bereits Alibaba-Modelle in seine Industriesoftware integriert. Sie sind nicht unbedingt pro-chinesisch, aber sie wollen nicht mehr auf den Schalter einer Seite setzen.

Auf der Modellaggregationsplattform OpenRouter ist der Anteil chinesischer Modelle am Traffic von US-Unternehmen in diesem Jahr stetig gestiegen. Nach Februar überschritt er jede Woche 30 %, mit einem Spitzenwert von 46 %.

Die Entwicklung des Preisunterschieds ist noch subtiler: Vor August galten chinesische Modelle als extrem günstig. Für die gleiche Aufgabe betrugen die Preise nur einen Bruchteil des Preises der US-Flaggschiffmodelle. Selbst das reichste Silicon Valley konnte nicht widerstehen, wenn diese Zahl täglich auf der Rechnung auftaucht.

Am 17. August änderte sich die Stimmung. DeepSeek erhöhte den Ausgabepreis seines Flaggschiffs um 350 % – in Spitzenzeiten wurden 27 Yuan pro Million Token berechnet.

In derselben Woche senkte OpenAI den Preis seines Flaggschiffs um 80 % und bot es fast kostenlos an. Die chinesischen Anbieter erhöhen die Preise, die US-Anbieter senken sie – der Preisunterschied schrumpft, aber die Downloadzahlen gehen nicht zurück.

Der jährisierte Umsatz von Kimi hat sich in drei Monaten fast verdreifacht. Auf der einen Seite laden mehr Menschen die Modelle herunter, auf der anderen Seite verlieren die Anbieter, die dafür Geld verlangen, nichts.

Der Umzug ist so groß, dass beide Seiten ihn nicht übersehen können.

......

Washington handelte zuerst. Ende Juli schrieb der republikanische Senator Tom Cotton einen langen Brief an den Handelsminister.

In dem Brief wurde ein Bericht zitiert, dem zufolge fast 80 % der US-Startups ihre Anwendungen auf chinesischen Modellen aufbauen.

Er nannte namentlich, dass der Kundenservice-Roboter von Airbnb das Qwen-Modell von Alibaba nutzt und die Programmiergrundlage von Cursor Kimi ist. Er fügte hinzu, dass Verteidigungsunternehmen Cursor verwenden, um Software für das Kriegsministerium zu schreiben – was, falls eine Hintertür in den Gewichten eingebettet ist, passieren könnte.

Er schlug vor, das Verbot von DeepSeek auf alle chinesischen Modelle auszuweiten, sodass Regierungsauftragnehmer sie überhaupt nicht berühren dürfen.

Cottons Worte waren sehr hart, aber dieser Brief ist bis heute nur ein Brief und nicht in Kraft getreten.

AT&T, das größte Telekommunikationsunternehmen der USA, führt 40 % seiner internen KI-Abfragen auf Open-Source-Modellen von Nvidia aus, gibt aber öffentlich an, keine chinesischen Modelle verwendet zu haben – DeepSeek und Kimi werden noch auf Risiken geprüft.

Sie genießen die Vorteile von Open Source, vermeiden aber gleichzeitig die leistungsstärksten Modelle in der Open-Source-Welt. Sie wollen sie nutzen, trauen sich aber nicht – diese sechs Worte stehen im Gesicht vieler US-Unternehmen, auch Microsoft prüft, ob DeepSeek einen Teil der Aufgaben von Copilot übernehmen soll. Cotton hat dies in seinem Brief ausdrücklich als Beweis erwähnt.

Bisher hat nur die USA die Nutzung blockiert. Wenn man nach Peking blickt, streckt auch eine andere Hand nach dem Schalter aus.

Das Handelsministerium verhandelt derzeit mit Alibaba, ByteDance, Z