Zhu Xiaohu von GSR Ventures: Nach der technologischen Demokratisierung sind nur noch Humanismus und Geschäftslogik die einzigen verbleibenden entscheidenden Faktoren für den Erfolg von KI-Gründungen.
Am 16. September trat Zhu Xiahu, der geschäftsführende Partner von Jeneration Capital, in die Schule für Innovation und Unternehmertum der Peking-Universität ein und hielt einen mehr als zweistündigen thematischen Vortrag mit dem Titel „Wagniskapital im KI-Zyklus“.
Dieser Investor, der in Didi und Ele.me investiert hat und sich auch entschieden hat, massiv auszusteigen, als der Hype um humanoide Roboter am größten war, stellte das Referenzsystem für KI-Unternehmertum direkt vor zwanzig Jahre zurück: Wenn die Geschwindigkeit der Verbreitung und Gleichstellung von Technologie die Geschwindigkeit des technologischen Fortschritts übertrifft, bleiben nur noch Humanismus und Geschäft als entscheidende Faktoren übrig.
Zuerst drei Punkte klären:
1. Dieser Artikel wird von TideAI basierend auf der Live-Aufzeichnung von Zhu Xiahus Vortrag an der Peking-Universität zusammengestellt;
2. Wir haben hauptsächlich den Inhalt des KI-Geschäftsteils zusammengestellt;
3. Zhu Xiahu hat auch viele Inhalte zum Verbraucher-Internet besprochen, darunter die Traffic-Logik von Tencent und Alibaba, den Wettbewerb zwischen Didi und Yidao sowie die Geschichte von Gruppenkäufen und Mobike. Dieser Teil ist nicht in diesem Artikel enthalten, Sie können selbst im Internet nach der vollständigen Live-Aufzeichnung suchen.
Kerninhalt dieses mündlichen Manuskripts:
Zhu Xiahu hat das erste Rahmenwerk zur Beurteilung des Zeitpunkts für KI-Unternehmertum vorgelegt (der Wettbewerb zwischen der Geschwindigkeit des technologischen Fortschritts und der Geschwindigkeit der technologischen Verbreitung) und erklärt, warum die Magie der Kundengewinnung durch Spitzenmodelle nicht mehr wirkt, Open-Source-Modelle den 30-jährigen Weg von Linux in 5 Jahren zurücklegen werden und warum Kunden nach der technologischen Verbreitung zu Konkurrenten werden.
Zhu Xiahu, geschäftsführender Partner von Jeneration Capital
Er wies auf drei KI-Szenarien hin, die bereits hohe Gewinne erzielen (Rollenspiel, Schlussfolgerung, Video), sowie auf die Investitionslogik von Jeneration Capital „einen Sprung machen, um es zu erreichen“ bei Unterwasserrobotern, flexiblen mechanischen Armen und Lager-Sortierung. In der zweiten Hälfte des Vortrags nahm Wang Xiaochuan, Gründer von Baichuan Intelligence, an der Diskussion teil. Die beiden sprachen von „Lenkrad und Motor“ bis zum „Phasenübergang vom wissenschaftlichen Zeitalter zum intelligenten Zeitalter“.
Im Folgenden der Hauptteil der Vortragsaufzeichnung ——
(Anmerkung zur Zusammenstellung: Im Folgenden handelt es sich um eine mündliche Zusammenstellung des Vortrags von Zhu Xiahu, geschäftsführendem Partner von Jeneration Capital, im Unterricht für Innovation und Unternehmertum der Peking-Universität am 16. September 2026, ein Auszug aus dem KI-Geschäftsteil, einschließlich der Diskussion in der zweiten Hälfte des Vortrags mit Wang Xiaochuan, Gründer von Baichuan Intelligence. Basierend auf der Live-Aufzeichnung wird es in der ersten Person dargestellt, wobei einige mündliche Ausdrücke gekürzt wurden.)
Ich freue mich sehr, an der Peking-Universität zu sein. Letzte Woche hat Herr Xiaochuan hier über KI gesprochen. Ich möchte sagen, dass Technologie sehr wichtig ist, aber noch wichtiger sind Humanismus und Geschäft.
Ich selbst habe auch einen technischen Hintergrund. Mein Bachelor-Studium absolvierte ich im Pilotprogramm der Shanghai Jiao Tong Universität mit dem Fach Kommunikationstechnik, das dem Yao-Klassenprogramm der Tsinghua-Universität entspricht.
Ehrlich gesagt ist jeder technologische Zyklus sehr ähnlich: Wenn der Zyklus gerade beginnt, ist die Technologie wichtig, es geht um technologische Führerschaft und Infrastruktur.
Aber es gibt zu viele kluge Menschen auf der ganzen Welt, und die Geschwindigkeit der Verbreitung und Gleichstellung von Technologie ist sehr schnell. Sobald die Technologie verbreitet und gleichgestellt ist, sind Humanismus und Geschäft immer das Wichtigste.
Warum bin ich also immer so begeistert von der Peking-Universität? Weil ich denke, dass es an der Peking-Universität sehr viele Möglichkeiten gibt.
Heute sprechen wir über KI. Viele Lehren aus dem Internet und mobilen Internet der letzten zwanzig Jahre sind für das heutige KI-Zeitalter wertvoll, um daraus zu lernen. Wenn sich die KI-Technologie verbreitet, werden die wichtigsten Leistungsindikatoren für Unternehmertum und Investitionen denen des damaligen Internets und mobilen Internets sehr ähnlich sein.
Geschwindigkeit des technologischen Fortschritts und Geschwindigkeit der technologischen Verbreitung: Das erste Rahmenwerk zur Beurteilung des KI-Zeitpunkts
Mein Rahmenwerk zur Beurteilung des Zeitpunkts für KI-Unternehmertum ist sehr einfach: Welche der beiden Geschwindigkeiten dominiert, die des technologischen Fortschritts oder die der technologischen Verbreitung.
In den letzten zwei Jahren hat der technologische Fortschritt definitiv dominiert.
Damals konnte jedes neue veröffentlichte Spitzenmodell sehr viele Nutzer gewinnen, und das alles kostenlos durch Mundpropaganda.
Aber warum sagt OpenAI heute, dass es „die Spitzenentwicklung anhalten“ und die Geschwindigkeit verlangsamen will?
OpenAI-CEO Sam Altman unterstützt öffentlich, „die Geschwindigkeit der Verbesserung der KI-Modellfähigkeiten zu verlangsamen“
Weil die Veröffentlichung von Spitzenmodellen keine Kunden mehr gewinnen kann.
Bis heute liegt der Nutzungsanteil von GPT-5 nie über 10 %. Heute habe ich noch umfassendere Daten gesehen: Der Nutzungsanteil von Spitzenmodellen ist von seinem Höchstwert von weniger als 48 % bis 50 % auf heute etwa 45 % gesunken.
Warum? Spitzenmodelle sind zwar besser zu bedienen, aber zu teuer.
Außerdem können ausreichend gute Modelle die meisten meiner Probleme lösen, sodass ich keine Spitzenmodelle verwenden muss.
In der ersten Hälfte dieses Jahres sprachen alle noch von „Token-Max“, bei dem alles zuerst mit dem teuersten Modell ausgeführt wird; heute sprechen alle von „Value-Max“, niemand spricht mehr von „Token-Max“. „Token-Max“ kostet zu viel Geld und erzeugt nur einen sehr geringen Wert.
Wenn ich ein Spitzenmodell veröffentliche, das mir keine Kunden gewinnen und kein Umsatzwachstum bringen kann, sondern stattdessen meine Fähigkeiten offenlegt und es Konkurrenten leicht macht, aufzuholen – warum sollte ich dann ein Spitzenmodell veröffentlichen?
Das ist ein wichtiger Grund, warum OpenAI die Geschwindigkeit verlangsamen will. Das ist der Beweis dafür, dass das große Modell bereits feststeht und Nachzügler Vorteile haben.
Letztes Jahr kostete die Entwicklung eines Spitzenmodells in den USA 500 bis 1 Milliarde US-Dollar, in China betrugen die Kosten möglicherweise nur 1 % bis 2 % davon, sodass man in zwei bis drei Monaten aufholen kann.
Die Geschichte wiederholt sich ständig: Solarenergie, Elektroautos und zweihundert Roboterunternehmen
Sobald die Phase der technologischen Verbreitung dominiert, wiederholt sich die Geschichte ständig. Die Pioniere müssen viel Geld ausgeben, um alle Fallen zu durchlaufen; aber sobald sie Erfolg haben, folgen die Nachzügler sehr schnell.
Die Solarenergie hat bereits drei Zyklen der Bereinigung durchlaufen. Erinnern Sie sich noch an Suntech Power aus Wuxi? Damals kehrte Dr. Shi aus Australien zurück, um ein Unternehmen zu gründen, das an der US-Börse notiert war und einen hohen Marktwert hatte – heute existiert es nicht mehr. Wer ist heute der führende Akteur? Tongwei Co., Ltd. Was ist sein Hauptgeschäft? Fischfutter herstellen. Heute gibt es keine technologischen Barrieren mehr für Solarpaneele. Die Barrieren bestehen darin, ob Sie billiges Kapital haben, Kreditlinien von Banken erhalten und genügend Kapitalstärke haben, um mit Konkurrenten zu konkurrieren, und wer bis zum letzten Moment überlebt. Das ist die Wettbewerbslogik nach der technologischen Verbreitung.
Bei Elektroautos ist es genauso, sie haben bereits drei Bereinigungszyklen durchlaufen. Warum können Xiaomi und Huawei heute führend sein? Sie haben Vorteile in der Lieferkette, Vorteile bei Vertriebskanälen und Marken sowie Vorteile bei den Kapitalkosten – Dinge, die Startups einfach nicht haben. Wenn es um Vielfalt geht, sind Startups oft sehr gut, aber in solchen Phasen dienen sie im Grunde nur großen Unternehmen als Vorlage.
Bei Robotern ist es genauso. Es gibt heute ungefähr mehr als zweihundert Roboterunternehmen in China. Welcher Roboter kann nicht tanzen? Welcher kann nicht boxen? Deshalb halte ich es für gerechtfertigt, dass der Aktienkurs des führenden Herstellers humanoider Roboter kürzlich gefallen ist – dieser Markt ist viel zu klein. Ich denke, die überwiegende Mehrheit der zweihundert Roboterunternehmen wird keine zehn Jahre überleben.
Und dann gibt es noch die Weltmodelle. In diesem Jahr wurden ungefähr an einem einzigen Tag hundert Weltmodelle veröffentlicht. Jeder Professor, selbst Professoren der Tsinghua- und Peking-Universität, die ein Unternehmen gründen, traut sich, eine Bewertung von mehreren Hundert Millionen, über einer Milliarde oder zwei Milliarden Yuan zu verlangen. Die technologische Route der Weltmodelle ist ehrlich gesagt noch völlig unklar. Das GPT-6 von OpenAI kann direkt VLA-Modelle erzeugen. Wenn die Geschwindigkeit des technologischen Fortschritts noch nicht klar ist, aber die Verbreitungsgeschwindigkeit so hoch ist, ist Unternehmertum sehr anstrengend. Für Investoren ist das alles eine sehr risikoreiche Angelegenheit.
Open-Source-Modelle: Der 30-jährige Weg von Linux in 5 Jahren zurücklegen
Meine Einschätzung zu Open Source ist eindeutig: Sobald das MIT-Lizenzmodell vollständig Open Source wird, werden Open-Source-Modelle zur Basis der allgemeinen Intelligenz.
Diesen Weg ist Linux zu Beginn des Internets einmal gegangen.
Damals vor Linux gab es drei proprietäre Unix-Systeme von Sun, HP und IBM, die jeweils an ihre eigene Hardware gebunden waren und sehr teuer verkauft wurden. Warum war Linux erfolgreich? Es lief auf x86-Servern und war extrem günstig. Als das Internet aufkam, legten Internetunternehmen großen Wert auf Kosteneffizienz, x86 wurde zum Mainstream, und Linux brauchte dreißig Jahre, um alle Unix-Systeme zu ersetzen. Heute finden sich nur noch Überreste von proprietärem Unix in sehr alten Systemen wie Banken. Diese Geschwindigkeit wird im KI-Zeitalter viel höher sein, möglicherweise nur fünf Jahre.
Wo liegt die Logik? In den Büchern der Cloud-Anbieter.
Wenn ein Closed-Source-Modell bereitgestellt wird, müssen die Cloud-Anbieter mehr als 30 % bis 40 % ihrer Einnahmen an die Modellunternehmen abgeben. Bei der Bereitstellung von Open-Source-Modellen sind die Bruttomargen deutlich gesünder.
Open Source schreibt auch die Preiskurve von Tokens neu.
Der Token-Preis in den USA ist seit Juni/Juli ständig gefallen, weil Open-Source-Modelle ausreichend gut und billig genug sind – ihre Kosten betragen nur 5 % der Kosten von Closed-Source-Modellen. Wenn Sie nicht den Preis senken, werden die meisten Nutzer wechseln. Der Preis von Open-Source-Modellen in China steigt stattdessen an – nicht weil die Unternehmen den Preis erhöhen wollen, sondern weil die Rechenkapazität nicht ausreicht.
Der Token-Preis in den USA sinkt kontinuierlich
Liang Wenfeng selbst hat es klar gesagt: Ohne Preiserhöhung amortisiert sich das Geschäft in zehn Monaten, die Bruttomarge ist eigentlich sehr gut – aber er ist gezwungen, den Preis zu erhöhen, weil die Rechenkapazität nicht ausreicht.
Deshalb hängen die Einnahmen von Open-Source-Modellen heute davon ab, wie viel Rechenkapazität Sie haben und erzeugen können, um entsprechende Einnahmen zu erzielen.
Ich denke, dass der Raum für unabhängige Closed-Source-Modellunternehmen in Zukunft immer kleiner wird.
Liang Wenfeng hat noch einen sehr guten Satz gesagt: Der KI-Kuchen ist so groß, dass es unmöglich ist, das gesamte Geld selbst zu verdienen. Man muss 90 % des Gewinns abgeben und selbst weniger als 1 % verdienen, um die Sache wirklich zum Erfolg zu bringen.
Deshalb muss man Open Source machen.
Nach der technologischen Verbreitung werden Kunden zu Konkurrenten
In China ist es noch erschreckender: Nach der technologischen Verbreitung werden Ihre Kunden zu Ihren Konkurrenten.
Horizon Robotics ist ein Beispiel. Sein Aktienkurs ist nach dem Börsengang stark gefallen. Warum? BYD will möglicherweise auch eigene Chips entwickeln. Man hat eine Rechnung aufgestellt: Solange die jährliche Auslieferungsmenge über einer Million Fahrzeugen liegt, lohnt sich die Eigenentwicklung von Chips mehr als der Kauf von Chips. Heute gibt es in China viele Automobilhersteller, die mehr als eine Million Fahrzeuge pro Jahr ausliefern, und die Entwicklung von Fahrzeugchips ist nicht so schwierig – die Technologie ist bereits vollständig verbreitet. Yu Kai hat es klar gesagt: Wenn Sie die Chips selbst entwickeln wollen, dann arbeiten wir zusammen, ich lizenziere Ihnen mein geistiges Eigentum. Aber der Umfang der Einnahmen aus lizenziertem geistigem Eigentum unterscheidet sich völlig von dem aus dem Chipverkauf: Statt 100 Yuan pro Chip kann man jetzt nur 20 Yuan an Lizenzgebühren einnehmen – die Einnahmen unterscheiden sich himmelweit. Das Gleiche gilt für Cambricon: Nach dem Börsengang war Huawei sein größter Kunde, aber später entwickelte Huawei selbst eigene Chips.
In den USA ist kürzlich dasselbe passiert. Es gibt ein sehr berühmtes vertikales KI-Unternehmen namens Abridge, das nur eine Sache macht: Es zeichnet automatisch die Gespräche zwischen Ärzten und Patienten auf und schreibt sie in das Krankenakten-System. Es gibt zwei große Anbieter von Krankenakten-Systemen in den USA, wobei Epic 50 % des Marktanteils hält. Epic ist sowohl Abridges Aktionär und Investor als auch sein Vertriebskanal. Heute sagt Epic, dass es diese Funktion kostenlos anbieten wird. Warum? Weil Epic der Meinung ist, dass Abridge, wenn es weiter wächst und größer wird, umgekehrt das Krankenakten-System kostenlos anbieten könnte – also muss es zu