Hummerleichen, zerbrochene SaaS-Träume, die Ängste der großen Tech-Unternehmen: Was ist eigentlich KI-basiertes Büroarbeiten?
Im Jahr 2026 ist KI-gestütztes Bürogeschäft zu einem Geschäft geworden, das jedes große Technologieunternehmen unbedingt betreiben muss.
Drei Monate nach der Veröffentlichung von Tencents WorkBuddy erreichte das Produkt 20,97 Millionen PC-Zugriffe pro Monat; Alibaba hat die drei Agent-Produkte QoderWork, Wukong und MuleRun zu „Qianwen Office“ integriert; ByteDancees „Doubao Work“ zog innerhalb einer Woche nach dem Start mehr als 100.000 Unternehmen an, die sich für die interne Beta-Testphase bewarben.
Plötzlich waren Anzeigen für KI-gestütztes Bürogeschäft überall an Flughäfen, U-Bahnhöfen und in Aufzügen zu sehen. Wenn man Xiaohongshu und Bilibili öffnet, stößt man auf eine Überfülle an Tutorials und Empfehlungen zu KI-Büroanwendungen. Wenn man sich im Alltag nicht für KI interessiert, versteht man bei dem Anblick der überall verbreiteten Anzeigen möglicherweise gar nicht, was gerade passiert. Aber zumindest bekommt jeder diesen ersten Eindruck: KI-gestütztes Bürogeschäft ist absolut ein lukratives Geschäft, sonst würden die großen Technologieunternehmen nicht so dicht nacheinander in diesen Bereich einsteigen und so viele Ressourcen investieren.
Aber ist die Sache wirklich so? Ich möchte etwas Wasser ins Feuer gießen: Wenn man die Quelle des Booms um KI-Büroanwendungen durchgeht, stellt sich heraus, dass dies ein Geschäft ohne kommerzielle Perspektive ist. Dass die großen Unternehmen gemeinsam in diesen Bereich einsteigen, ist weniger eine aktive Wahl, sondern vielmehr eine erzwungene Teilnahme am Spiel. Unter dem kombinierten Einfluss externer Trends und internen Drucks wird KI-gestütztes Bürogeschäft höchstwahrscheinlich zu einem verzweifelten Kampf, dessen Ergebnis enttäuschend sein wird.
Alles beginnt mit der Aktion „die Überreste von Hummer aufsammeln“.
Die Überreste des Hummers
Zu Beginn dieses Jahres löste Hummer weltweit einen Trend um intelligente Agenten aus. Dieses anwendungsübergreifende, stark ausführende Anwendungsmodell entspricht logisch genau dem Narrativstandard von KI-Anwendungen und kann in der Praxis auch viele Vorteile für die Büroarbeit bringen, was für eine Weile unbegrenzte Vorstellungen weckte.
Auf der anderen Seite ist die Sicherheit von Hummer zweifelhaft, und die Installations- und Nutzungserfahrung ist zu kompliziert, was dazu bestimmt ist, dass diese Open-Source-Anwendung den kommerziellen Mainstream nicht langfristig besetzen kann. Als Hummer selbst von verschiedenen Kräften aus dem Spiel gedrängt wurde, wer soll den bereits geöffneten Marktraum füllen?
Das ist genau die Quelle aller aktuellen inländischen KI-Büroanwendungen: Man erstellt eine kommerzialisierbare nachgeahmte Version von Hummer und geht den bereits von Hummer erprobten Weg.
Was gibt es auf diesem alten Weg? Es gibt echten Token-Verbrauch: Im März dieses Jahres machte der Token-Aufrufvolumen von Hummer einmal 18% des weltweiten Volumens aus, was tatsächlich beweist, dass Kunden bereit sind, Geld für intelligente Agenten auszugeben. Gleichzeitig gab es echtes Anwendungswachstum: Hummer war nicht auf Modelle angewiesen, sondern eroberte die Nutzer mit dem Anwendungsmodell intelligenter Agenten. Das ließ die großen Technologieunternehmen, die sich im harten Wettbewerb um Grundmodelle sehr erschöpft hatten, eine neue Entwicklungsrichtung für KI sehen. Gleichzeitig hat Hummer von Natur aus eine gewisse Ökosystemaffinität: In der Phase, in der alle Nutzer „Hummer züchteten“, versuchten die Nutzer mit allen Mitteln, Hummer mit WeChat, Feishu und DingTalk kompatibel zu machen. Wenn diese Hersteller selbst KI-Büroanwendungen im Stil von Hummer herausbringen, sind sie dann nicht natürlich an ihren eigenen Wettbewerbsvorteil angeschlossen?
Auf diese Weise schloss das KI-Büro im Stil von Hummer die logische Schleife in Bezug auf Datenverkehr, Modell und Ökosystem. Daher musste man KI-Bürogeschäft betreiben – sonst würde man die größte KI-Anwendungschance der Welt vor den Augen vorbeiziehen lassen.
Es bleibt nur ein Problem: Hummer ist ein Open-Source-Projekt, es hat keinerlei kommerzielles Potenzial und kein Aufbauschema für Zahlungsgewohnheiten bewiesen.
Mit anderen Worten: Hummer verdient überhaupt kein Geld. Und die großen Unternehmen, die Geld verdienen müssen, haben kein Schema, das sie einfach übernehmen können.
Auf diese Weise haben die großen Unternehmen die Überreste von Hummer aufgesammelt. Genauer gesagt haben sie die leere Schale aufgenommen, die Hummer zurückgelassen hat. Diese Schale sieht glänzend und eindrucksvoll aus, aber das Problem ist, dass das „Fleisch“ namens Geld nicht auf der Schale wächst.
Wo wächst es dann? Die Antwort kennt niemand.
Der zerbrochene Traum von SaaS
Ein bekanntes Datenforschungsinstitut hat in seinem Bericht zu Unternehmenssoftware den chinesischen Markt für Unternehmensdienstleistungen als „SaaS-Wüste“ bezeichnet.
Es ist sehr grausam: Nach mehr als zwanzig Jahren Entwicklung hat China im Grunde bewiesen, dass SaaS ein völliger Misserfolg ist. Unternehmen zahlen lieber hohe Kosten für die Privatisierung von Rechenleistung und Lösungen, als auch nur einen winzigen Abonnementbetrag für Software zu zahlen. Jede Runde der Aktualisierung von Unternehmenssoftware kann eine neue Geschichte für SaaS erzählen: Abonnementsystem, Sitzplatzsystem, verbrauchsabhängige Abrechnung, Umwandlung zwischen kostenloser und kostenpflichtiger Version, private Bereitstellung für Großkunden. Jedes Mal klingt diese Geschichte aufregend, aber bei der Abrechnung ist man machtlos.
Leider scheint das neue fortschrittliche KI-Bürogeschäft mit der Token-Abrechnung im Wesentlichen genau eine solche neue SaaS-Geschichte zu sein. In dieser Geschichte scheint die Software Anwendungen durchdringen, selbstständig arbeiten und natürliche Sprache verstehen zu können, aber es gibt immer noch keine Antwort auf diese Frage: Warum sollten Nutzer kontinuierlich dafür bezahlen?
Die 20-jährige Notlage von SaaS in China lässt sich in einem Satz zusammenfassen: Der Wert der Software ist schwer wahrnehmbar, und die Zahlungsgewohnheit wurde nie entwickelt. Das liegt im Wesentlichen daran, dass es im chinesischen Internet nie an kostenlosen Dingen mangelt, und die kleinen und mittleren Unternehmen, die den Großteil der Unternehmen ausmachen, kümmern sich nicht um Effizienz, sondern nur um Umsatz. Große Unternehmen vertrauen eher lokalen Lösungen und wollen nicht von kostenpflichtiger Software abhängig gemacht werden. Diese Grundlagen bleiben im KI-Zeitalter vollständig erhalten. KI-Büroanwendungen können Mitarbeiter schneller arbeiten lassen – und dann? Werden die Kapitalgeber dafür bezahlen, damit alle früher Feierabend machen können?
Daher finden die von Hummer verursachten Veränderungen auf der Produkt- und Technologieebene statt. Dieses Produktmodell hat sich im Rahmen der kostenlosen Open-Source-Verbreitung als marktfähig erwiesen. Aber auf der kommerziellen Ebene kann die Situation völlig anders sein. Alle zerbrochenen Träume von SaaS spiegeln sich noch im KI-Bürogeschäft wider. Es gibt keine neuen Treiber für Unternehmenszahlungen, keine starken Faktoren, die die Zahlungsgewohnheiten grundlegend ändern. Sobald es um Bezahlung geht, ist nichts mehr da.
Im KI-Bürogeschäft werden höchstwahrscheinlich drei Dinge auf der kommerziellen Ebene passieren:
1. Man muss die Politik umsetzen, kostenlose Dienste für Größe und Subventionen für Nutzer zu nutzen, und der Wettbewerb ist sehr heftig. Danach wird die gestaffelte Gebührenerhebung zum Standardpfad, aber man stellt gleichzeitig fest, dass das trichterförmige Zahlungsmodell keine großen kommerziellen Erfolge bringt.
2. Der Privatmarkt bleibt ein Eingangstor für Datenverkehr, aber ein Gebiet mit geringem Zahlungsaufkommen. Die großen Unternehmen müssen immer noch über den Markt für Regierungs- und Unternehmenskunden sowie private Bereitstellungen Einnahmen erzielen, aber der Wettbewerb auf diesem Markt ist ein völlig neues Spiel. Die Entscheidungsfindung bei der Beschaffung durch Regierung und Unternehmen dauert länger, ist vorsichtiger und folgt den Anforderungen aus der SaaS-Ära „Private Bereitstellung + Anpassung + Daten bleiben im eigenen Bereich“, was für die großen Unternehmen hinter dem KI-Bürogeschäft nichts anderes als eine Wiederholung des Albtraums ist.
3. Der häufige gleichartige Wettbewerb wird den Gewinnraum schnell verkleinern. Die großen Unternehmen müssen wieder auf den alten Weg der Ökosystempositionierung zurückkehren, kleine Akteure werden schnell ausscheiden. Große Fische fressen kleine Fische, aber das ist sehr schmerzhaft.
Hohe Durchdringung, geringe Zahlungsbereitschaft, niedrige Bruttomarge, kostenlose Subventionen für Größe, aber die Größe bringt kein Geld. Diese Lehren aus SaaS werden höchstwahrscheinlich im KI-Bürogeschäft wiederholt.
Wer diesen Teufelskreis in der Kommerzialisierung durchbrechen kann, wird vielleicht der endgültige KI-König.
Aber die Mittel und Methoden dafür kennen wir derzeit noch nicht.
Die Angst der großen Technologieunternehmen
Auf der einen Seite gibt es technische Chancen, auf der anderen Seite eine düstere kommerzielle Perspektive. Trotzdem setzen die großen Unternehmen alles daran, in den KI-Büro-Wettbewerb einzusteigen – nicht weil sie an KI glauben, sondern weil sie zutiefst ängstlich sind.
In der aktuellen Phase ist die Situation der großen Unternehmen im Bereich KI: Es ist absolut richtig, es wird massiv investiert, aber die Rendite ist ungewiss.
Sowohl die Politik, die öffentliche Meinung als auch der Kapitalmarkt drängen die großen Unternehmen, KI zu entwickeln. Die großen Unternehmen haben tatsächlich astronomische Kosten für KI einschließlich des Einkaufs von Rechenleistung investiert. Aber nach der Investition brauchen sie Ergebnisse, und die großen Unternehmen stellen fest, dass KI als „Geldfresser“ kaum Kunden findet, die diese Kosten übernehmen.
Die Situation auf dem C-End-Markt ist: Viele Nutzer, aber wenig Geld. Die monatlich aktiven KI-Nutzer haben bereits mehr als die Hälfte der chinesischen Internetnutzer überschritten, die großflächige Verbreitung wurde rasant abgeschlossen. Aber das kostenlose Modell macht es schwer, direkt Einnahmen zu erzielen, die überwiegende Mehrheit der Nutzer will überhaupt nicht für KI bezahlen, während die Hersteller ständig die Inferenzkosten der Modelle bezahlen müssen. Dieses verlustbringende Geschäft ist in der Internetära nie gesehen worden, dazu kommt, dass sich die Unterschiede zwischen den Modellen verringern, und der Wettbewerb zwischen den Herstellern wird noch heftiger. Und die wenigen Nutzer mit hohem Einkommen und hohen technischen Anforderungen strömen zu ausländischen Produkten wie GPT und Claude Code.
In dieser Situation, in der „das Haus endlich fertig gebaut ist, aber es an allen Stellen undicht ist“, schrumpft die Geduld des Kapitalmarktes, und die großen Unternehmen müssen aktiv nach Cashflow suchen, den sie einbringen können. So wird der B-End-Markt fast der einzige sichere Ausweg. Schließlich ist der Cashflow auf dem B-End vorhersehbar, messbar, verlängerbar, und die Migrationskosten für Unternehmen sind sehr hoch, die Nutzerbindung ist viel höher als bei Privatpersonen.
Daher wollen die großen Unternehmen KI-Bürogeschäft nicht von Natur aus betreiben, sondern es ist die letzte verbleibende Wahl, die sie treffen müssen, nachdem sie alle anderen Faktoren ausgeschlossen haben. Sie gehen in diese Richtung nicht, weil es sehr profitabel ist, sondern weil es am meisten wie ein Geschäft aussieht, bei dem man die Rechnung klar berechnen kann.
Neue Flasche mit altem Wein
Meine allgemeine Einschätzung ist, dass die Kommerzialisierung des KI-Bürogeschäfts insgesamt pessimistisch ist, zumindest mittelfristig.
Der Kerngrund liegt darin, dass in der neuen Flasche namens KI immer noch der alte Wein der Bezahlung für Unternehmenssoftware steckt. Und dieser alte Wein schmeckt für die Unternehmen dieses Mal möglicherweise noch schwächer als je zuvor.
Der Grund dafür ist, dass KI-Büroanwendungen hauptsächlich die Effizienz der Büroarbeit verbessern, und Mitarbeiter müssen nicht mehr viele komplexe und redundante Arbeiten erledigen. Zum Beispiel schreibt KI das gleiche Dokument, und erstellt die gleiche Tabelle schneller. Diese Richtung hat theoretisch einen sehr hohen industriellen Wert, aber in der Praxis ist die kommerzielle Obergrenze sehr niedrig. Denn der Zahler für die Effizienzsteigerung ist sehr unklar: Die direkten Nutznießer sind die Mitarbeiter, aber das Geld zahlen die Chefs. Und Chefs können kaum dafür bezahlen, dass ihre Mitarbeiter schneller arbeiten, besonders wenn sie nicht an Softwarezahlungen gewöhnt sind und den Mitarbeitern keine zusätzlichen Aufgaben geben können.
