Moonshot AI hat es in die Finalrunde geschafft.

Am 6. Oktober lenkte eine Enthüllung von Bloomberg die Aufmerksamkeit der gesamten KI-Branche erneut auf Moonshot AI.

Laut informierten Quellen hat Moonshot AI die letzte Finanzierungsrunde abgeschlossen, mit einer Bewertung von etwa 50 Milliarden US-Dollar, und plant, im ersten Quartal 2027 an der Hongkonger Börse zu notieren. Dies geschieht nur einen Monat, nachdem bekannt wurde, dass es vertraulich den A1-Börsenantrag bei der Hongkonger Börse eingereicht hat.

Ende 2025 sagte Yang Zhilin, Gründer von Moonshot AI, in einem internen Brief: „Wir beeilen uns nicht kurzfristig mit dem Börsengang, die Initiative für die Zukunft liegt in unseren Händen.“

Doch zwischen „keine Eile“ und „leisem Vorpreschen“ liegen weniger als ein Jahr. Wenn man jedoch die globale Großmodellbranche betrachtet, ist der Positionswechsel von Moonshot AI leicht verständlich.

In diesem Januar gingen Zhipu und MiniMax nacheinander an die Hongkonger Börse; im Oktober wird DeepSeek nachgesagt, eine neue Finanzierungsrunde abzuschließen und den Börsengang Anfang 2027 zu vollziehen; auf der anderen Seite des Ozeans sind OpenAI und Anthropic ebenfalls in die Countdown-Phase für den Börsengang eingetreten.

Die führenden Akteure im Bereich der Großmodelle strömen eifrig auf den Kapitalmarkt, und ihr Sogeffekt auf Kapital wird immer deutlicher. Diese Kapitalfeier der Großmodellbranche ist ebenfalls in die Countdown-Phase eingetreten.

Der Druck, „die Arbeit abzugeben“, steht unmittelbar bevor

In den vergangenen Monaten hat Moonshot AI von Modellen und Produkten bis hin zur Kommerzialisierung intensiv Maßnahmen ergriffen.

In diesem Juli veröffentlichte Moonshot AI das derzeit leistungsstärkste Großmodell K3, das bereits 30 Minuten nach seiner Veröffentlichung die Spitze der Hugging-Face-Trendliste erreichte. Der annualisierte wiederkehrende Umsatz (ARR) vervielfachte sich ebenfalls, von 100 Millionen US-Dollar im März auf 1 Milliarde US-Dollar im August. Laut Bloomberg, das auf Aussagen informierter Quellen verweist, soll der ARR bis zum Jahresende voraussichtlich auf 2 Milliarden US-Dollar steigen und sich damit gegenüber August verdoppeln.

Ab September wurden die Maßnahmen von Moonshot AI noch intensiver.

Am 10. September startete es das Unternehmenspartnerprogramm „Mondlandungsprojekt“, am 11. ging K2.8 Preview vollständig online, am 17. veröffentlichte es die Branchenlösung für den Finanzbereich, am 18. wurde Kimi K3 auf der Amazon-Plattform eingeführt, am 21. wurde Kimi Code Desktop offiziell veröffentlicht…

Gleichzeitig schoss die Bewertung von Moonshot AI in die Höhe. Von Januar bis Mai dieses Jahres schloss es nacheinander vier Finanzierungsrunden ab, wobei die Bewertung von mehreren zehn Milliarden US-Dollar auf über 20 Milliarden US-Dollar stieg; im Juni und Juli folgten die E- und F-Runden, sodass die Bewertung nach der Finanzierung 35 Milliarden US-Dollar erreichte; laut Marktinformationen liegt die Bewertung nach Abschluss der neuesten Pre-IPO-Runde bei etwa 50 Milliarden US-Dollar.

All diese Maßnahmen scheinen auf eines hinzuweisen: Moonshot AI befindet sich im letzten Ansturm vor dem Börsengang. Vielleicht hat es tatsächlich keinen Mangel an Bargeld auf dem Konto, aber in der KI-Branche, in der sich die Produkte wöchentlich weiterentwickeln, gibt es keinen Grund, an Ort und Stelle zu verharren.

Wenn man den Blick auf die ganze Welt richtet, ist Moonshot AI nicht das einzige Unternehmen, das den Börsengang beschleunigt.

DeepSeek, das zuvor erklärte, „kein externes Kapital einzuführen“, schloss im Juni dieses Jahres die erste Finanzierungsrunde mit über 7 Milliarden US-Dollar ab und stellte damit den nationalen Rekord für eine einzelne KI-Finanzierungsrunde auf. Im Oktober wurde dann berichtet, dass die neue Finanzierungsrunde mindestens 800 Milliarden Yuan beträgt, um den Börsengang 2027 vorzubereiten.

In diesem Mai wurde bekannt, dass Stepfun eine Finanzierung von fast 2,5 Milliarden US-Dollar abschließen und die Red-Chip-Struktur abbauen wird, um sich vollständig auf den Börsengang an der Hongkonger Börse vorzubereiten; 01.AI treibt ebenfalls die Pre-IPO-Finanzierung voran und plant, 2027 an der Hongkonger Börse notiert zu werden.

Auf der anderen Seite des Ozeans haben die beiden Giganten Anthropic und OpenAI nacheinander ihre Börsenanträge eingereicht. Ausländische Medien berichten, dass Anthropic plant, den Börsengang frühestens Mitte November zu starten; OpenAI soll im nächsten Jahr folgen, beide zielen auf eine Bewertung von einer Billion US-Dollar ab.

Wenn mehr hochwertige Anlageobjekte auf den Tisch kommen, wird die alte Logik, nach der Großmodellunternehmen ihre Bewertung durch „Geschichtenerzählen“ stützten, immer schwerer umzusetzen. Die bereits notierten Unternehmen Zhipu und MiniMax dienen dabei als Spiegel.

In diesem Januar gingen beide Unternehmen nacheinander an die Hongkonger Börse, ihr maximaler Marktwert überschritt jeweils eine Billion Hongkong-Dollar und näherte sich 400 Milliarden Hongkong-Dollar. Heute sind ihre Marktkapitalisierungen auf etwa 300 Milliarden Hongkong-Dollar bzw. über 70 Milliarden Hongkong-Dollar gefallen.

Der Rückgang der Marktkapitalisierung beider Unternehmen hängt mit Marktanpassungen, der Freigabe von gesperrten Aktien und anderen Faktoren zusammen, aber der grundlegendere Grund für die Rückkehr der Bewertung liegt in der finanziellen Fundamentaldaten des Unternehmens: Der Umsatz steigt, aber die Fähigkeit des Unternehmens, Gewinne zu erzielen, hält nicht Schritt.

Laut den Halbjahresberichten 2026 von Zhipu und MiniMax überstiegen die Einnahmen beider Unternehmen in den vergangenen sechs Monaten bereits die des gesamten Vorjahres. Nach Abzug buchhalterischer Faktoren wie der Neubewertung des beizulegenden Zeitwerts von Vorzugsaktien durch den Börsengang weiteten sich jedoch die bereinigten Nettoverluste beider Unternehmen aus.

Die Gründe sind sehr ähnlich: Die hohen Trainingskosten der neuen Generation von Modellen sowie die stetig steigenden Rechen- und Inferenzkosten mit wachsender Nutzerzahl und Anzahl von API-Aufrufen fressen die Gewinne wieder auf.

Es ist eine Tatsache, dass stärkere und größere Modelle nicht unbedingt leichter Gewinne erzielen.

Dies verdeutlicht auch die derzeitige missliche Lage von Moonshot AI. Je mehr KI-Anlageobjekte es auf dem Markt gibt, desto mehr Referenzpunkte haben Investoren für die Bewertung von Großmodellunternehmen. Diese offene Rechnung drückt ständig den Bewertungsspielraum nicht notierter Großmodellunternehmen.

Das bedeutet auch, dass je später ein Großmodellunternehmen an die Börse geht, desto begrenzter der Kuchen ist, den es sich sichern kann.

Das Marktkapital bewegt sich weiter in Richtung hochwertiger KI-Anlageobjekte. Investoren bevorzugen sichtbares, echtes Geld statt schwebender Geschichten – das ist auch der Grund, warum Moonshot AI den Börsengang so schnell wie möglich abschließen will.

Die Branchenerzählung wandelt sich

Die Erzähllogik der Großmodellbranche wandelt sich.

In der Phase des „Kampfes der hundert Modelle“ wetteiferten die Unternehmen darum, wer die größeren Modellparameter hat, wer das Modell schneller weiterentwickelt und intelligenter macht. Aber mit der zunehmenden Verbreitung von Großmodellen erkennt der Markt, dass die praktische Funktionsfähigkeit wichtiger ist als die reine Intelligenz.

Daher sind Agenten zum neuen Trend in der Großmodellbranche geworden. Nach dem Ausbruch des „Hummer-Hypes“ Anfang dieses Jahres ist die Branche offiziell in die Ära der langfristigen Agenten eingetreten, die komplexe Aufgaben aktiv bearbeiten können.

Das Problem ist jedoch, dass die aktive Arbeitsfähigkeit von Agenten nicht nur von der „Intelligenz“ abhängt, sondern auch von der Informationsdichte des Kontexts sowie dem Gedächtnis und Verständnis für diesen Kontext: Je komplexer die Aufgabe ist, desto mehr Dialoge muss es sich merken und desto mehr Inferenzen werden ausgelöst.

Darüber hinaus können Agenten 7 Tage die Woche, 24 Stunden am Tag ununterbrochen arbeiten. Jede Bearbeitung einer komplexen Aufgabe löst mehrere Modellinferenzen aus, und jede Interaktion führt zu einer längeren Token-Rechnung.

In diesem Juli veröffentlichte Moonshot AI das Kimi K3-Modell mit 2,8 Billionen Parametern, das derzeit größte Open-Source-Modell der Welt. Doch weniger als 48 Stunden später veröffentlichte Moonshot AI einen offenen Brief, in dem es erklärte, dass es aufgrund von Rechenkapazitätsmangel das Abonnement neuer C-End-Nutzer für Kimi K3 aussetzen wird.

Obwohl Großmodelle intelligenter und benutzerfreundlicher werden, verbrauchen sie gleichzeitig umso mehr Rechenkapazität, je mehr Token sie verkaufen. Wenn der Bruttogewinn pro Token nicht hoch genug ist, können die Verluste mit zunehmender Größe noch stärker ansteigen.

Daher haben Investoren gelernt, vorsichtig zu kalkulieren. AGI ist nach wie vor das ultimative Ziel der Branche, aber davor ist es ebenso wichtig, welcher Hersteller die Rechnung für das Rechenkapazität ausgleichen kann.

Schließlich ist es weder auf dem Primärmarkt noch auf dem Sekundärmarkt möglich, dauerhaft Träume zu „finanzieren“. Je näher das Ende des Wettbewerbs rückt, desto mehr muss die Branche die Spieler auswählen, die am Ende überleben können.

Ein branchenweiter Konsens wird immer klarer: Wer mehr Rechenkapazitätsressourcen beherrscht, Token zu niedrigeren Kosten produziert und ein reibungsloseres Geschäftsmodell aufbaut, hat den echten Burggraben eines Großmodellunternehmens.

In den vergangenen sechs Monaten hat die gesamte Branche stillschweigend die „Muskelspiele“ beim Token-Verbrauch beendet und sich darauf konzentriert, die Produktionseffizienz von Token durch technische Upgrades, Investitionen in Recheninfrastruktur und die Bindung an die Industriekette zu verbessern.

In diesem Mai stellte Yang Zhilin das Ziel vor, „die ultimative Token-Effizienz anzustreben“. Er wies darauf hin: „Eine höhere Token-Effizienz bedeutet, dass Unternehmen mit möglichst wenig Token die gleichen Ergebnisse erzielen können.“

Gleichzeitig treiben Zhipu, DeepSeek und andere Unternehmen die Full-Stack-Infra-Strategie voran: Zhipu realisiert den Bau eines 1-GW-Level nationalen KI-Rechenzentrums; DeepSeek plant einen 1-GW-eigenen intelligenten Rechenstandort in Ulanqab.

Auf der anderen Seite wandelt sich auch das Geschäftsmodell von Großmodellen leise.

Kürzlich berichteten mehrere Medien wie CCTV Finance, dass der ARR von OpenAI im September laut der Umsatzübersicht für Investoren 500 Milliarden US-Dollar betrug, etwa 30 % niedriger als die frühere Konsenserwartung des Kapitalmarkts von 700 Milliarden US-Dollar.

Aber in diesem Moment kündigte OpenAI an, GPT-6 Luna direkt für kostenlose Nutzer freizugeben.

Fast zur gleichen Zeit brachte Anthropic das leichtgewichtige Modell Claude Haiku 5.5 auf den Markt, dessen Preis auf ein Zehntel des Vorgängermodells gesenkt wurde.

Auf der einen Seite steht die Erwartung des Kapitalmarkts an den Umsatzumfang, auf der anderen Seite senken Großmodellunternehmen aktiv die Eintrittsschwelle für Einnahmen. Sowohl OpenAI als auch Anthropic haben sich übereinstimmend für eine gestaffelte Preisgestaltung ihrer Modelle entschieden.

Ihre Logik ist einheitlich: Unternehmen dürfen nicht nur das stärkste Modell anstreben, sondern müssen auch lernen, zu kalkulieren: Zuerst Nutzer mit einem leichtgewichtigen, kostengünstigen Modell anziehen, dann die abgegebenen Gewinne durch kostenpflichtige Modelle, Unternehmensdienstleistungen und andere Maßnahmen zurückverdienen.

Wenn das Ökosystem aufgebaut ist, kann die anschließende kommerzielle Verwertung erst stattfinden.

Die Kommerzialisierungsfähigkeit ausbauen

Angesichts des Wandels der Branchenrichtung läuft Moonshot AI ebenfalls schnell voran.

Zuerst geht es um die Gestaffelung der Modelle.

Nachdem Moonshot AI das K3-Modell eingeführt hatte, führte die hohe Empfindlichkeit von K3 gegenüber historischen Denkinhalten zu längeren Bearbeitungszeiten von Aufgaben und höherem Token-Verbrauch, was viele Nutzer zur Kritik veranlasste.

Ein intelligenteres Modell ist nicht unbedingt die beste Wahl für alle Nutzer. Daher brachte Moonshot AI Anfang September K2.8 Preview auf den Markt.

Was den Anwendungsbereich betrifft: Nur Kimi-Mitglieder mit einem Abonnement ab 99 Yuan pro Monat können auf K3 zugreifen, während K2.8 Preview für alle Mitglieder verfügbar ist und direkt einen 1M-Kontext bietet. In der Öffentlichkeit wird K2.8 eher als „kleines K3“ angesehen.

Moonshot AI erkennt nun, dass es nach der Besetzung des „Leistungsbewusstseins“ durch K3 ein Modell mit niedrigeren Stückkosten und niedrigeren Zugriffsschwellen benötigt, um die Nutzerzahl zu erweitern, sodass mehr Menschen es sich leisten können – damit die Kommerzialisierung eine Grundlage erhält.

Zweitens beschleunigt es die Kommerzialisierung.

Am 10. September startete es offiziell das „Mondlandungsprojekt“, kooperiert mit fünf Systemintegratoren, um ein Team von Front Deployment Engineers (FDE) aufzubauen, vertieft und intensiviert die Dienstleistungen und sichert sich vorab eine Gruppe langfristiger Kunden mit stabiler Kooperationsbereitschaft.

Am 18. September wurde das K3-Modell auf Amazon Bedrock eingeführt, sodass globale Unternehmensentwickler es direkt aufrufen können. Ausländische Medien berichten, dass Moonshot AI einen Anteil von bis zu 30 % an den Einnahmen aus K3