Chinas KI-Hoffnungen stoßen auf Widerstand, da der Chipmangel die Kluft zu Amerika vergrößert

Führende KI-Forscher in China äußern sich nun entgegen den optimistischen Schlagzeilen des vergangenen Jahres. Ihr Land wird die USA wohl so schnell nicht einholen. Das Problem liegt letztlich an den Computerchips.

„Die Wahrheit ist vielleicht, dass sich die Kluft sogar noch vergrößert“, sagte Tang Jie, Gründer des chinesischen KI-Unternehmens Zhipu, letztes Wochenende auf einer Konferenz in Peking. „Auch wenn wir in einigen Bereichen gute Ergebnisse erzielen, müssen wir die Herausforderungen und Ungleichheiten, mit denen wir konfrontiert sind, anerkennen.“

Der Chipmangel wurde deutlich, als Nvidia im Januar seine neue Rubin-Hardware . Das Unternehmen nannte mehrere amerikanische Firmen als Abnehmer, ließ aber alle chinesischen KI-Entwickler außen vor. Amerikanische Bestimmungen untersagen Nvidia den Direktverkauf nach China.

Chinesische Unternehmen erwägen laut Insidern gegenüber dem WSJ, Rechenleistung aus Rechenzentren in Südostasien und dem Nahen Osten anzumieten, um an Rubin-Chips zu gelangen. Dies folgt auf die Bemühungen des letzten Jahres, Chips der Blackwell-Reihe von Nvidia zu erwerben.

Diese Umgehungslösungen über andere Länder sind größtenteils legal. Sie bedeuten aber, dass chinesische KI-Entwickler am Ende weniger Chips zur Verfügung haben und mit mehr Problemen zu kämpfen haben als ihre finanzstarken amerikanischen Konkurrenten.

Branchenführer schätzen die Chancen auf ein Aufholen auf 20 % oder weniger

Auf derselben Konferenz wurde Justin Lin, der die Entwicklung des KI-Modells Qwen von Alibaba , gefragt, ob es einem chinesischen Unternehmen in den nächsten drei bis fünf Jahren gelingen könnte, OpenAI und Anthropic zu überholen. Er schätzte die Wahrscheinlichkeit auf 20 % oder weniger.

Amerikanische Exportkontrollen haben viele chinesische Unternehmen davon abgehalten, Spitzentechnologie im Bereich KI zu entwickeln, die enorme Rechenleistung erfordert. Stattdessen konzentrieren sie sich darauf, KI in Alltagsprodukten einzusetzen. Gleichzeitig kaufen amerikanische Unternehmen weiterhin die neuesten Chips, um ihre technologischen Fortschritte voranzutreiben.

„Bei OpenAI und anderen amerikanischen Unternehmen steht eine enorme Rechenleistung für die Forschung der nächsten Generation zur Verfügung, während wir finanziell stark ausgelastet sind“, sagte Lin. „Allein die Erfüllung der Lieferanforderungen beansprucht den Großteil unserer Ressourcen.“

Analysten der UBS schätzen, dass Chinas größte Internetunternehmen im vergangenen Jahr rund 57 Milliarden US-Dollar für Investitionsprojekte ausgegeben haben, wobei ein Großteil davon in KI floss. Das entspricht etwa einem Zehntel der Ausgaben amerikanischer Unternehmen.

Dennoch hat noch niemand China abgeschrieben. Entwickler wie DeepSeek haben bewiesen, dass sie mit begrenzten Mitteln Großes erreichen können. Zwei weitere KI-Firmen, Zhipu und MiniMax, haben diesen Monat durch Börsengänge in Hongkong zusammen über eine Milliarde US-Dollar eingenommen. Die MiniMax-Aktien haben sich seit ihrem Ausgabepreis mehr als verdoppelt.

„Trotz des schwierigeren Marktumfelds preisen Investoren weiterhin die Möglichkeit eines technologischen Aufholprozesses oder gar eines Durchbruchs ein“, sagte Alyssa Lee, eine langjährige Technologieinvestorin, die jetzt bei einem KI-Startup arbeitet. „Dieser Optimismus allein zeugt von der Innovationskraft chinesischer Unternehmen.“

DeepSeek schließt die Lücke durch Effizienz

Aufsehentron. Seitdem hat das Unternehmen Methoden zur effizienteren KI-Entwicklung veröffentlicht, die von einigen westlichen Forschern aufgegriffen wurden. Diesen Monat veröffentlichte DeepSeek zwei Fachartikel, die ein neues Trainings- Setup , mit dem Entwickler größere Modelle mit weniger Chips erstellen können, sowie ein Speicherdesign , das die Leistung der Modelle verbessert.

Laut Epoch AI haben die Modelle von DeepSeek und Alibaba den Abstand zu führenden amerikanischen Modellen auf nur noch vier Monate verringert, verglichen mit durchschnittlich sieben Monaten in den letzten Jahren. Viele der führenden chinesischen Modelle sind Open Source, das heißt, jeder kann sie herunterladen und anpassen. Dies steigert das Ansehen chinesischer Unternehmen, während die führenden amerikanischen Modelle weiterhin nicht öffentlich zugänglich sind.

DeepSeek hatte jedoch mit Schwierigkeiten zu kämpfen. Beim Bau seines neuen Hauptmodells im letzten Jahr testete das Unternehmen Chips von Huawei und anderen chinesischen Herstellern. Die Ergebnisse blieben hinter den Erwartungen zurück, weshalb man für einige Entwicklungsarbeiten auf Nvidia-Chips umstieg, wie mit dem Projekt vertraute Personen berichteten. Das Unternehmen erzielte Fortschritte und plant, das Modell in den kommenden Wochen auf den Markt zu bringen.

„Der Hauptengpass liegt in der Chipfertigungskapazität“, sagte Yao Shunyu von Tencent auf der Veranstaltung in Peking. Yao verließ kürzlich OpenAI, um die KI-Aktivitäten von Tencent zu leiten.

Die Zulassung des H200-Chips wird voraussichtlich nichts am Spiel ändern

Die jüngste Entscheidung Washingtons, Nvidia den Verkauf seines H200-Chips nach China , wird laut Branchenkennern wahrscheinlich nicht viel ändern. Der H200 ist zwei Generationen hinter der Rubin-Reihe zurück und für das Training von KI-Modellen der Spitzenklasse zu leistungsschwach. Unternehmen warten weiterhin auf die Genehmigung Pekings für den Kauf der Chips, da chinesische Beamte, wie Cryptopolitan bereits berichtete, derzeit Regeln zur Regulierung der Käufe ausarbeiten.

Nvidias China-Geschäft sieht sich weiterhin mit politischen Hürden konfrontiert. Der Umsatz in China sank im letzten Quartal im Vergleich zum Vorjahr um 45 % auf rund 3 Milliarden US-Dollar. Insgesamt erzielte Nvidia im dritten Quartal jedoch einen Umsatz von 57 Milliarden US-Dollar, ein Plus von über 60 %, und war im vergangenen Herbst das erste Unternehmen mit einem Wert von 5 Billionen US-Dollar.

Die langfristige Sorge für Nvidia besteht darin, dass chinesische Unternehmen Open-Source-Software entwickeln könnten, die auf vielen Chiptypen läuft, nicht nur auf Nvidias. Nvidias Wettbewerbsvorteil beruht größtenteils auf seiner CUDA-Softwareplattform, die Entwickler an die Verwendung seiner Chips bindet.

„Das ist das absolute Horrorszenario“, sagte Seaport-Analyst Jay Goldberg.

Wenn chinesische Entwickler, die gezwungen sind, einheimische Chips zu verwenden, Softwaretools entwickeln, die weltweit Anklang finden, könnte dies einen schweren Schlag für Nvidias Wettbewerbsvorteil bedeuten.

Nvidia-Chef Jensen Huang sieht das anders. „Wie ich schon lange sage, hinkt China den USA in Sachen KI nur Nanosekunden hinterher“, schrieb er im November auf X. „Es ist entscheidend, dass die USA gewinnen, indem sie einen Vorsprung herausfahren und Entwickler weltweit für sich gewinnen.“