Tencents Hunyuan durchläuft eine schmerzhafte Übergangsphase: Die neue Führungskraft tritt ihr Amt an, während die langjährigen ehemaligen Mitarbeiter das Unternehmen verlassen.
Im dritten Jahr des rasanten Vormarschs der Großmodelle hat die Organisationsstruktur innerhalb der großen Technologiekonzerne endlich die erste Welle substanzieller tiefgreifender Umgestaltung erlebt.
Kürzlich haben Nachrichten über die organisatorische Anpassung und den teilweisen Personalwechsel im Hunyuan-Team von Tencent in beruflichen sozialen Netzwerken und im KI-Kreis Diskussionen ausgelöst. Die Überraschung und das Entsetzen vieler Mitarbeiter sind unübersehbar. Dieses Entsetzen ist nicht schwer zu verstehen: Schließlich hat das Team kurz vor der Veröffentlichung von HY4 Preview gerade eine intensive Phase der Arbeit und einen kurzen Urlaub erlebt; zudem ist Yao Shunyu, ein ehemaliger Kernforscher von OpenAI, der von der Außenwelt als der „neue Anführer“ von Tencents KI angesehen wird, gerade eingetroffen, um die Entwicklung der Grundlagenmodelle zu leiten. Aus Sicht der Außenwelt sollte dies ein Moment sein, in dem man sich wappnet und massiv expandiert – warum kommt es stattdessen zu einer Personalreduzierung?
Zuerst muss eine Tatsachengrenze klargestellt werden: Die offizielle Seite von Tencent hat die Veränderungen bei Hunyuan nie als „Kündigungswelle“ oder „umfangreiche Personaloptimierung“ eingestuft. Auf der Hauptversammlung von Tencent im Mai 2026 antwortete der Präsident Liu Chiping klar: „Es gibt definitiv keinen Plan für große Kündigungen, Tencent unterscheidet sich von Unternehmen im Silicon Valley.“ Was bei Hunyuan geschieht, ist keine von oben nach unten durchgeführte Kündigungswelle, sondern eine Umstrukturierung der Organisation, die durch Zusammenlegungen von Abteilungen, Verkürzung von Berichtslinien und teilweisen Personalwechsel in den Teams gekennzeichnet ist, nachdem Yao Shunyu seine Position angetreten hat. Der Unterschied zwischen beiden ist kein Wortspiel, sondern der Schlüssel zum Verständnis der Richtung der KI-Strategie von Tencent.
Wenn man den Blick nur auf das Vorankommen und Zurückweichen eines einzelnen Teams richtet, ist es leicht, dies als Rückschlag eines einzelnen Geschäfts zu missverstehen. Aber aus der makroskopischen Perspektive der gesamten KI-Strategie von Tencent und des Zyklus der chinesischen Großmodellindustrie ist dieser „Wechsel zwischen Altem und Neuem“ nicht nur unvermeidlich, sondern sogar der einzige Weg für Tencent, um sich im tiefen Bereich der KI selbst zu erlösen.
Dies ist nicht nur eine einfache Personalveränderung, sondern eine vollständige Umstellung des Tencent-Großmodells von der „extensiven Gebietseroberung mit Massentaktik“ zum „konzentrierten Angriff mit Kern-Elitekräften“.
Die Abrechnungsperiode nach der Begeisterung: das „Wasser“ aus den Großmodell-Teams herausdrücken
Rückblickend auf die Jahre 2023 und 2024 war das das goldene Zeitalter der gesamten chinesischen Großmodell-Branche. Um schnell dem von ChatGPT ausgelösten technologischen Trend zu folgen, haben die großen Technologiekonzerne ein kostenneutrales Wettrüsten gestartet.
In dieser Phase war die Expansion der Großmodell-Teams extensiv und gewalttätig. Zehntausende von Algorithmen-Ingenieuren, Datenannotatoren und Bewertern wurden mit hohen Gehältern eingestellt. Der damalige Branchenkonsens lautete: „Große Anstrengungen erzeugen Wunder“. Um die Generationenlücke zu ausländischen Giganten schnell zu schließen, mussten die großen Konzerne auf die effizienteste Weise eine vollständige Pipeline aufbauen, die von Datenbereinigung, manueller Annotation, grundlegender Feinabstimmung bis zur Modellbewertung reicht. In diesem Prozess wuchs das Hunyuan-Team schnell an, und eine große Anzahl von Junior-Ingenieuren und mittleren Führungskräften wurden aufgenommen.
Aber bis zum Jahr 2026 hat sich die Situation grundlegend umgekehrt. Das zugrundeliegende technologische Paradigma der Großmodelle ist relativ stabil geworden, und der Grenznutzen des Scaling Law (Skalierungsgesetz) beginnt abzunehmen. Wenn die Parametergröße des Modells Billionen erreicht, kann das blosse Aufstapeln von Rechenleistung und Erhöhung der Datenmenge kaum noch zu beeindruckenden qualitativen Veränderungen führen. Gleichzeitig zwingt die extreme Expansion der Rechenkosten die CFOs der großen Konzerne, ihren Blick auf die Personalkosten zu lenken.
Noch fataler ist: Mit der Verbesserung der Fähigkeiten der Großmodelle selbst und der Reifung der internen Werkzeugketten werden jene „schmutzigen und anstrengenden Arbeiten“, die früher eine große Menge an menschlicher Arbeit erforderten – wie grundlegende Datenbereinigung, konventionelle Feinabstimmungstests und Anpassung von Rand-Szenarien – durch Automatisierung und fortschrittlichere Modelle ersetzt.
Die Begeisterung ebbt ab, und die großen Konzerne beginnen abzurechnen. Wenn das Großmodell-Geschäft von der ersten Phase, in der man „beweisen muss, dass man es herstellen kann“, in die zweite Phase eintritt, in der man „beweisen muss, dass man damit Geld verdienen kann“, überträgt sich der Effizienzdruck unweigerlich auf die Abteilungen, die am meisten Geld verschwenden. Für große Konzerne ist die Entwicklung von Grundlagenmodellen bereits zu einem Oligopol-Spiel geworden. Die Fortführung einer großen regulären Armee bringt nicht nur niedrige Grenzerträge, sondern führt auch zu schwerer organisatorischer Überlastung. Das Kürzen redundanter Stellen in den Rand-Geschäftslinien und die Verlagerung von Ressourcen auf die Kern-Teams für schwierige Aufgaben ist die einzige Lösung, um die Wettbewerbsfähigkeit zu erhalten.
Die Ankunft des neuen Anführers und die Abstoßungsreaktion der Technologie
Hinter dieser organisatorischen Schrumpfung folgt eine drastische Umgestaltung der technologischen Route.
Die Einstellung von Yao Shunyu ist eine äußerst seltene großangelegte Personalentscheidung von Tencent im KI-Bereich. Der 1998 geborene Absolvent des Yao-Kurses der Tsinghua-Universität und promovierte der Princeton-Universität trat 2024 bei OpenAI ein, um an der Entwicklung von Agent-Produkten mitzuwirken. Im Dezember 2025 trat er bei Tencent ein, um als leitender KI-Wissenschaftler im „Büro des CEO/Präsidenten“ zu fungieren, berichtet direkt an Liu Chiping und ist gleichzeitig Leiter der KI-Infrastruktur-Abteilung und der Abteilung für große Sprachmodelle. Im Juli 2026 fusionierte Tencent die Abteilung für große Sprachmodelle und die Abteilung für multimodale Modelle zur Abteilung für Grundlagenmodelle, die von Yao Shunyu einheitlich verwaltet wird und die Richtungen von Sprache, Multimodalität, bestärkendem Lernen und Agent koordiniert. Er ist damit tatsächlich die „Nummer eins“ im technischen Entwicklungssystem von Hunyuan. Aus Sicht der Außenwelt ist dies der „Retter“, den Tencent eingeladen hat, um im nächsten Generationmodell (HY4 und nachfolgende Versionen) einen Gegenschlag zu führen. Die Ankunft eines Spitzenwissenschaftlers bringt zwangsläufig die modernste technologische Vision, Trainingsmethodik und neues Nachdenken über die zugrundeliegende Architektur mit sich.
Aber hinter dem Glanz des Wissenschaftlers steht die kalte metabolische Erneuerung der Organisation.
Die Festlegung einer neuen technologischen Route bedeutet oft das Ende einer alten Entwicklungslogik. Wenn Yao Shunyu den zugrundeliegenden Technologie-Stack von Hunyuan neu gestalten und sich auf natives Multimodalität, komplexes logisches Schlussfolgern (CoT) und effizientere Frameworks für bestärkendes Lernen (RL) konzentrieren will, steht die Wissensstruktur des ursprünglichen Teams vor einer harten Herausforderung.
Jene Teams, die früher nur für die Feinabstimmung bestimmter Geschäftslinien oder die Wartung alter Architekturen verantwortlich waren, können in der neuen Blaupause kaum ihre Position finden. Der Amtsantritt eines neuen Anführers geht oft mit dem Abgang der alten Mitarbeiter einher. Dies ist keine gegen Einzelpersonen gerichtete berufliche Unterdrückung, sondern eine unvermeidliche „Abstoßungsreaktion“ im Zuge der technologischen Entwicklung. Wenn Tencent eine „Spezialeinheit“ aufbauen will, die mit OpenAI und DeepMind gleichziehen kann, muss es die überladene Befehlskette verschlanken und Ressourcen in die Hände weniger Spitzen-Führungskräfte konzentrieren, anstatt weiterhin eine reguläre Armee zu unterhalten, die nur durch die Anzahl der Personen die Punktzahlen der Ranglisten aufstockt.
Von dem „Wettbewerb um Ranglistenpunkte“ zum „Wettbewerb um praktische Umsetzung“: die strategische Pragmatik von Tencent
Die Rückschau auf die Entwicklung der Position des Hunyuan-Teams innerhalb von Tencent kann die interne Logik dieser Runde von Anpassungen klarer zeigen.
In der ersten Phase des „Kriegs der hundert Modelle“ bestand die Kernaufgabe von Hunyuan darin, „sicherzustellen, dass man nicht zurückbleibt“. Aber in der zweiten Phase hat Tencents Überlegungen zur KI vollständig auf die praktische Anwendung und den ROI (Return on Investment) umgestellt.
Kürzlich sind die Aktionen von Tencent im KI-Bereich äußerst pragmatisch. Im B2B-Bereich hat WorkBuddy durch die ökologischen Vorteile von WeCom und seine Produktisierungsfähigkeit eine führende Position im Bereich der Büro-Agenten eingenommen. Nach Daten von QuestMobile erreichte die monatliche aktive Nutzerzahl von WorkBuddy auf allen Plattformen im September 2026 insgesamt 32,353 Millionen, rangiert auf Platz eins unter den typischen Büro-Agent-Kategorien und weist ein vierteljährliches Wachstum von 647,1% auf. Im C2C-Bereich steht Yuanbao zwar unter dem starken Druck von Doubao – im September 2026 hatte Doubao 419 Millionen monatlich aktive Nutzer und Yuanbao 37,33 Millionen, die beiden befinden sich nicht mehr in der gleichen Größenordnung – aber Tencent folgt nicht blind dem Trend, Geld für Nutzerakquise auszugeben, sondern integriert die KI-Fähigkeiten tiefer in die volksweiten Anwendungen mit einer großen Anzahl täglich aktiver Nutzer wie WeChat, QQ und Tencent Meeting.
Diese Verlagerung des strategischen Schwerpunkts bestimmt direkt den Personalbedarf des Hunyuan-Teams.
Früher war die Entwicklung von Großmodellen „technologiegetrieben“, und die Wettbewerber wetteiferten um Ranglistenpunkte und Parameter. Jetzt ist die Entwicklung von Großmodellen „szenariogetrieben“, und es wird gewettbewerbt, wer spezifische Geschäftsprobleme mit niedrigeren Inferenzkosten lösen kann. Tencent braucht nicht mehr so viele Personen, die nur allgemeine Algorithmen schreiben können, sondern dringend interdisziplinäre Talente, die sowohl Großmodelle als auch Geschäftsszenarien verstehen und die KI nahtlos in die Ökosysteme von WeCom und WeChat integrieren können. Jene Mitarbeiter, die sich nicht an den Wandel von der „technologieorientierten“ zur „geschäftsorientierten“ Ausrichtung anpassen können, werden natürlich zum Preis dieser Runde von Architekturanpassungen.
Der Erwachsenenritus der KI bei großen Technologiekonzernen: Romantik verlassen, gesunden Menschenverstand annehmen
Diese Runde von Anpassungen bei Tencent Hunyuan ist nicht nur eine Korrektur der eigenen Strategie, sondern auch ein Miniaturbild der Reifung der gesamten chinesischen Großmodell-Branche.
Nicht nur Tencent, sondern auch große Konzerne wie Alibaba, ByteDance und Baidu führen nach den radikalen Expansionen der letzten zwei Jahre derzeit in unterschiedlichem Maße die „Fettreduzierung und Muskelaufbau“ bei ihren Großmodell-Teams durch. In der ersten Hälfte des Jahres 2026 haben die vier Giganten alle die Maßnahme abgeschlossen, „die verstreuten Modell-Teams zu einer Kernabteilung zusammenzulegen“: ByteDance integriert Seed kontinuierlich, Alibaba hat die Token Foundry-Abteilung gegründet, Tencent hat die Abteilung für Grundlagenmodelle aufgebaut, und Baidu treibt die BMC-Integration voran. Die Spielregeln der gesamten Branche haben sich geändert: Die Phase der blinden Verfolgung der Parametergröße von Modellen und der Anzahl der Teammitglieder ist vorbei. Der nächste Wettbewerb konzentriert sich auf die extremste Kontrolle der Inferenzkosten, tiefe Datenbarrieren und killerartige Anwendungsszenarien.
Für die Mitarbeiter, die in dieser Runde von Anpassungen Hunyuan verlassen haben, ist das persönliche Gefühl der Enttäuschung real. Aber aus der objektiven Perspektive der industriellen Entwicklung beschleunigen diese Ingenieure, die praktische Erfahrung bei großen Konzernen gesammelt haben und die Ausbildung bei Cluster-Trainings mit tausenden oder zehntausenden von Grafikprozessoren durchlaufen haben, die Verbreitung der Technologie, wenn sie in die KI-Anwendungen in allen Branchen einfließen. Sie sind nicht mehr nur „Aufgabenlöser“, die Parameter in der Cloud ableiten, sondern werden zu Funken, die die KI-Technologie in der Geschäftswelt tatsächlich in Wert umwandeln.
Für Tencent muss diese schmerzhafte Phase ertragen werden. Die Entwicklung von Großmodellen ist kein Spiel mehr, bei dem man nur ein paar Zeilen Frontend-Code schreiben muss, um es online zu stellen. Es ist ein Marathon über zugrundeliegende Rechenleistung, Spitzen-Talente und die Effizienz des Ökosystems. Am kritischen Punkt, an dem Yao Shunyu seine Position angetreten hat und der Wechsel zwischen Altem und Neuem stattfindet, kann man nur die Faust zurückziehen und mit dem elitärsten Team die Kerntechnik intensiv bearbeiten, um im bevorstehenden KI-Entscheidungskampf sicherzustellen, dass man weiterhin im Spiel bleibt.
Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Offiziellen Konto „Tech Business“, Autor: Tech Business, veröffentlicht mit Genehmigung von 36Kr.