Die chinesische Version von Muse, lohnt es sich für die BAT-Unternehmen, darauf zu setzen?

Die Handlungen der BAT-Konzerne liefern bereits die Antwort: Das blinde Kopieren von Metas Konzept wird unweigerlich auf lokale Probleme stoßen, aber im Bereich der persönlichen KI-Agenten ist die strategische Positionierung unumgänglich.

Nachdem der von Meta vorgestellte persönliche KI-Agent Muse populär geworden ist, haben auch chinesische Technologieunternehmen Maßnahmen ergriffen. ByteDance hat vor den Nationalfeiertagen seine Forschungs- und Entwicklungsanstrengungen verstärkt, während das Doubao-Team an einem persönlichen Assistentenprojekt mit dem Codenamen „Spell“ in Form einer eigenständigen App arbeitet; Tencent hat Ende September den cloudbasierten persönlichen Assistenten LightVela veröffentlicht und befindet sich derzeit in der internen Testphase eines persönlichen Agent-Produkts namens Handy Bot, das als eigenständige App betrieben wird.

Muse hat innerhalb von nur 3 Wochen nach seiner Markteinführung 5 Millionen Downloads erzielt und große Konzerne wie OpenAI, Google und Anthropic dazu veranlasst, diesem Trend zu folgen. Vor diesem Hintergrund ist es nicht verwunderlich, dass die großen inländischen Technologiekonzerne sofort aktiv werden – das Muster „Silicon Valley geht voran, der Inland folgt“ ist bereits zur Normalität geworden.

Nun stellt sich die Frage: Der Fokus des KI-Wettbewerbs hat sich in diesem Jahr ständig verschoben, von OpenClaw über Vibe Coding bis hin zur KI-gestützten Büroarbeit. Ist es für die BAT-Konzerne noch notwendig, dem Rhythmus von Meta zu folgen?

Die Handlungen der BAT-Konzerne liefern bereits die Antwort: Das blinde Kopieren von Metas Konzept wird unweigerlich auf lokale Probleme stoßen, aber im Bereich der persönlichen KI-Agenten ist die strategische Positionierung unumgänglich.

Viele Menschen glauben, dass die BAT-Konzerne eine „chinesische Version von Muse“ schaffen wollen, doch dies ignoriert die Unterschiede im Umsetzungsweg: Obwohl beide persönliche KI-Agenten sind, verwendet Muse eine eigenständige cloudbasierte virtuelle Maschinenarchitektur und konzentriert sich auf die allgemeine, autonome Erledigung von Aufgaben. Die BAT-Konzerne hingegen verfolgen einen Weg der Anbindung an ihre bestehenden Ökosysteme und neigen dazu, die Agenten in ihre bereits vorhandenen Dienstleistungssysteme einzubetten, wobei die Zugriffssteuerung deutlich zurückhaltender ausgelegt ist.

Der Grund ist einfach: Die „Netzwerkumgebung“ ist unterschiedlich. Dass Muse in den USA funktionieren kann, verdankt sich zu einem großen Teil der relativ offenen Webökosysteme. Meta kann auf Google Workspace zugreifen, da es öffentliche APIs und ein System offener Autorisierungsprotokolle gibt. In China hingegen sind die führenden Apps voneinander getrennt – es ist fast unmöglich, einen Agenten zu erstellen, der gleichzeitig WeChat-Chatprotokolle liest, Inhalte von Douyin empfiehlt und Einkäufe auf Taobao tätigt.

Derzeit ist das Phänomen der „Agenteninseln“ im Inland sehr ausgeprägt: Alibaba wird sein eigenes Anwendungsökosystem als Fähigkeiten kapseln, die von seinen eigenen Agenten aufgerufen werden können. ByteDances ArkClaw wird tief in Feishu und Douyin-Plugins integriert, und Tencent wird sich darauf konzentrieren, sein eigenes SkillHub (KI-Fähigkeitsgemeinschaft) aufzubauen. Das wahrscheinliche Szenario für die Zukunft ist, dass diese Super-Apps jeweils ihren eigenen persönlichen KI-Agenten beherbergen, während es in China kaum eine Spiegelversion eines allgemeinen persönlichen Agenten wie Muse geben wird.

Obwohl es unmöglich ist, Muse direkt zu kopieren, müssen die BAT-Konzerne trotzdem am Spieltisch bleiben und den Einsatz mitgehen. Dies ist weniger ein blinder Nachahmungstrend als vielmehr eine Maßnahme, um das Zeitfenster des Paradigmenwechsels nicht zu verpassen und eine strategische Position für den zukünftigen Wettbewerb einzunehmen.

Warum ist Muse so erfolgreich? Zu einem großen Teil liegt das daran, dass ihm die Erwartung zugeschrieben wird, die großen Traffic-Einstiegsstellen neu zu gestalten.

In den letzten 20 Jahren waren Suchmaschinen, soziale Plattformen und Super-Apps nacheinander die markanten großen Traffic-Einstiegsstellen. Mit dem Übergang ins KI-Zeitalter fällt die Hoffnung, die nächste Generation der großen Traffic-Einstiegsstellen zu tragen, auf KI-Agenten zu, die die Bedürfnisse der Nutzer verstehen, plattformübergreifend Dienste aufrufen und komplexe Aufgaben automatisch erledigen können.

Derzeit laufen die von Muse repräsentierten persönlichen KI-Agenten auf persistenten virtuellen Maschinen in der Cloud und eignen sich hervorragend für langwierige, mehrstufige Aufgaben, die sich über verschiedene Zeiträume erstrecken. Sie sind deutlich weiter entwickelt als frühere Agenten, die zwar plattformübergreifend autonom agieren konnten, aber auf einzelne Anweisungen beschränkt waren und deren Sitzungen nach Abschluss der Aufgabe zurückgesetzt wurden – sie ähneln viel mehr dem „nächsten großen Einstiegspunkt“.

Da persönliche KI-Agenten mit der Vorstellung verbunden sind, die zukünftige Verteilung der Traffic-Rechte zu bestimmen, besteht die Gefahr, zu einem „Anbieter von Hintergrunddiensten“ degradiert zu werden, wenn man sich die Einstiegsstelle nicht sichert. Daher ist das Engagement der BAT-Konzerne im Bereich persönlicher KI-Agenten durchaus nachvollziehbar.

Man muss aber auch bedenken, dass der tägliche Zuwachs an neuen Nutzern bei Muse derzeit deutlich nachlässt und der Weg vor den persönlichen KI-Agenten nicht unbedingt völlig reibungslos ist. Probleme beim Schutz der Privatsphäre und unklare Erlösmodelle könnten wichtige Hemmnisse für ihre Verbreitung sein.

Der Wert und das Risiko persönlicher KI-Agenten stammen aus einem einzigen Punkt: Sie melden sich für Sie an, zahlen für Sie und treffen Entscheidungen für Sie. Sobald Nutzer dem Agenten durch eine „pauschale Autorisierung“ die Zugriffsrechte übergeben, entstehen Probleme wie unklare Zuständigkeitszuweisungen im Schadensfall.

Metas Lösung besteht darin, die Anmeldeinformationen getrennt zu speichern und sie durch einen „Wächter“ zu überwachen, sodass sensible Vorgänge einer manuellen Bestätigung unterliegen. Umfragen zeigen jedoch, dass nur 8 % der US-Nutzer bereit sind, Meta ihre Passwörter für die Nutzung durch Agenten zu übergeben. Zwei Wochen nach der Markteinführung von Muse wurde zudem eine „Zero-Day-Lücke“ bekannt: Ein einfacher Angriff kann den Agenten vollständig übernehmen und auf alle autorisierten Zugriffsrechte der Plattformen zugreifen, einschließlich Einkaufskonten und Zahlungsinformationen. Das zeigt, dass es noch weit davon entfernt ist, wirklich zuverlässig zu funktionieren.

Muse bietet derzeit neben der kostenlosen Basisversion auch eine kostenpflichtige Version an. Ein leitender Angestellter von Meta erklärte, dass „letztendlich möglicherweise eine Provision aus Transaktionen entnommen wird“, aber diese Rechnung ist komplizierter als die Abrechnung nach dem Verbrauch von Tokens.

Im Gegensatz zu konversationeller KI, deren Kosten hauptsächlich durch die GPU-Rechenleistung für die Inferenz verursacht werden, erfordern die mehrstufigen Aufgaben von Agenten Browseraufrufe, API-Aufrufe, virtuelle Maschinen und Aufgabenplanung. Die CPU wird zur Rechenleistungsgrundlage für den skalierbaren Betrieb und wird die Betriebskosten pro Aufgabe zwangsläufig weiter erhöhen. Ob das Erlösmodell funktionieren kann, ist derzeit noch ungewiss.

Unter Berücksichtigung von Faktoren wie der möglichen Einschränkung der Zugriffsrechte und dem Ende der Experimentierphase der Nutzer lässt sich nur sagen: Der Erfolg von Muse beweist zwar, dass eine Nachfrage besteht, aber die Vertrauenslücke ist nicht so leicht zu überwinden und das Erlösmodell nicht so einfach umzusetzen. Aus diesem Grund ist die Einstellung bei Meta intern zu den Muse-Tests „gemischt“, und die inländischen Hersteller probieren das Thema in der Regel über die „Entwicklererfahrung“ aus. All dies zeigt, dass persönliche KI-Agenten noch weit von einer breiten, massenhaften Verbreitung entfernt sind.

Langfristig ist es ein unumgänglicher Trend, dass der nächste „Internet-Einstiegspunkt“ der Agent ist. Wer das richtige Gleichgewicht zwischen Sicherheit, Privatsphäre, Offenheit und Nutzererfahrung findet, hat größere Chancen, diesen Wettbewerb um den Einstiegspunkt zu gewinnen. In diesem Sinne ist Muse keine fertige Antwort, sondern eine Prüfungsaufgabe, die die Technologieunternehmen noch beantworten müssen.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Offiziellen Konto „Economic Observer“, Autor: SHE Zongming, veröffentlicht mit Genehmigung von 36Kr.