Führende Forscher im Bereich künstliche Intelligenz in China äußern nun etwas, das den optimistischen Schlagzeilen des vergangenen Jahres widerspricht: Ihr Land wird die Vereinigten Staaten wohl in absehbarer Zeit nicht einholen. Das Problem sind Computerchips.
„Die Wahrheit ist vielleicht, dass der Abstand tatsächlich größer wird“, sagte Tang Jie, Gründer des chinesischen KI-Unternehmens Zhipu, am vergangenen Wochenende auf einer Konferenz in Peking. „Obwohl wir in bestimmten Bereichen gut abschneiden, müssen wir immer noch die Herausforderungen und Unterschiede anerkennen, denen wir gegenüberstehen.“
Der Chipmangel wurde deutlich, als Nvidia im Januar seine neue Rubin-Hardware vorstellte. Das Unternehmen nannte mehrere amerikanische Firmen als Käufer, ließ jedoch alle chinesischen KI-Entwickler außen vor. Amerikanische Vorschriften verbieten Nvidia den direkten Verkauf nach China.
Chinesische Unternehmen haben begonnen, über das Anmieten von Rechenleistung aus Rechenzentren in Südostasien und dem Nahen Osten zu sprechen, um an Rubin-Chips zu gelangen, wie mit den Gesprächen vertraute Personen dem WSJ mitteilten. Dies folgt auf die Bemühungen des vergangenen Jahres, Chips aus Nvidias Blackwell-Serie zu bekommen.
Diese Umgehungslösungen über andere Länder sind größtenteils legal. Aber sie bedeuten, dass chinesische KI-Entwickler mit weniger Chips und mehr Schwierigkeiten auskommen müssen als ihre amerikanischen Konkurrenten mit großen finanziellen Ressourcen.
Branchenführer sehen die Chancen zum Aufholen bei 20% oder weniger
Auf derselben Konferenz wurde Justin Lin, der die Entwicklung von Alibabas KI-Modell Qwen leitet, gefragt, ob ein chinesisches Unternehmen in den nächsten drei bis fünf Jahren OpenAI und Anthropic überholen könne. Er schätzte die Chancen auf 20% oder weniger.
Die amerikanischen Exportkontrollen haben viele chinesische Firmen davon abgeschreckt, Spitzen-KI zu entwickeln, da dies enorme Rechenleistung erfordert. Stattdessen konzentrieren sie sich darauf, KI in Alltagsprodukte zu integrieren. Währenddessen kaufen amerikanische Unternehmen weiterhin die neuesten Chips, um Fortschritte zu erzielen.
„Eine enorme Menge an Rechenleistung bei OpenAI und anderen amerikanischen Unternehmen ist für die Forschung der nächsten Generation reserviert, während wir sehr knapp aufgestellt sind“, sagte Lin. „Allein das Erfüllen der Lieferanforderungen verbraucht den Großteil unserer Ressourcen.“
UBS-Analysten schätzen, dass die größten chinesischen Internetfirmen im vergangenen Jahr etwa 57 Milliarden US-Dollar in Kapitalprojekte investierten, wobei ein Großteil davon in KI floss. Das entspricht etwa einem Zehntel der Ausgaben amerikanischer Unternehmen.
Dennoch wird China noch nicht abgeschrieben. Entwickler wie DeepSeek haben bewiesen, dass sie mit wenig viel erreichen können. Zwei weitere KI-Firmen, Zhipu und MiniMax, haben diesen Monat gemeinsam mehr als 1 Milliarde US-Dollar durch Börsengänge in Hongkong eingesammelt. Die MiniMax-Aktien haben sich seit dem Startpreis mehr als verdoppelt.
„Trotz eines schwierigeren Geschäftsumfelds kalkulieren Investoren weiterhin die Möglichkeit eines technologischen Aufholens oder Durchbruchs ein“, sagte Alyssa Lee, langjährige Tech-Investorin, die nun bei einem KI-Startup arbeitet. „Dieser Optimismus allein spricht für das Maß an Innovation, das chinesische Unternehmen gezeigt haben.“
DeepSeek verringert den Abstand durch Effizienz
DeepSeek erregte vor einem Jahr in den USA mit einem leistungsstarken KI-Modell Aufmerksamkeit. Seitdem hat das Unternehmen Methoden veröffentlicht, um die KI-Entwicklung effizienter zu gestalten, und einige westliche Forscher haben diese übernommen. In diesem Monat veröffentlichte DeepSeek zwei Arbeiten, die ein neues Trainingssetup beschreiben, mit dem Entwickler größere Modelle mit weniger Chips erstellen können, sowie ein Speicherdesign, das die Leistung der Modelle verbessert.
Laut Epoch AI haben Modelle von DeepSeek und Alibaba den Abstand zu den führenden amerikanischen Modellen auf nur vier Monate verkürzt, während es in den letzten Jahren im Durchschnitt sieben Monate waren. Viele führende chinesische Modelle sind Open-Source, was bedeutet, dass jeder sie herunterladen und anpassen kann. Das steigert das Ansehen chinesischer Unternehmen, während die führenden amerikanischen Modelle weiterhin geschlossen bleiben.
Aber auch DeepSeek ist auf Probleme gestoßen. Beim Bau seines neuen Hauptmodells im vergangenen Jahr testete das Unternehmen Chips von Huawei und anderen chinesischen Herstellern. Die Ergebnisse waren enttäuschend, sodass für einige Aufgaben auf Nvidia-Chips umgestellt wurde, wie mit dem Projekt vertraute Personen berichten. Das Unternehmen machte Fortschritte und plant, das Modell in den kommenden Wochen zu veröffentlichen.
„Der Hauptengpass ist die Chip-Fertigungskapazität“, sagte Yao Shunyu von Tencent auf der Veranstaltung in Peking. Yao verließ kürzlich OpenAI, um die KI-Aktivitäten von Tencent zu leiten.
Zulassung des H200-Chips dürfte wenig verändern
Die jüngste Entscheidung Washingtons, Nvidia den Verkauf seines H200-Chips nach China zu erlauben, dürfte laut Brancheninsidern wenig verändern. Der H200 ist zwei Generationen älter als die Rubin-Serie und für das Training führender KI-Modelle mittlerweile zu schwach. Unternehmen warten weiterhin auf die Genehmigung aus Peking, um die Chips kaufen zu dürfen, während chinesische Behörden an Vorschriften für den Erwerb arbeiten, wie bereits berichtet wurde.
Nvidias China-Geschäft stößt weiterhin auf politische Hürden. Der Umsatz in China sank im jüngsten Quartal im Vergleich zum Vorjahr um 45% auf etwa 3 Milliarden US-Dollar. Dennoch erreichte Nvidia insgesamt einen Quartalsumsatz von 57 Milliarden US-Dollar, ein Anstieg von mehr als 60%, und wurde im vergangenen Herbst das erste Unternehmen mit einem Wert von 5 Billionen US-Dollar.
Die langfristige Sorge für Nvidia ist, dass chinesische Unternehmen Open-Source-Software entwickeln könnten, die auf vielen Chiptypen läuft – nicht nur auf denen von Nvidia. Ein Großteil von Nvidias Vorteil beruht auf seiner CUDA-Softwareplattform, die Entwickler an die Nutzung seiner Chips bindet.
„Das ist das wahre Albtraumszenario“, sagte Seaport-Analyst Jay Goldberg.
Falls chinesische Entwickler, gezwungen auf heimische Chips zu setzen, Software-Tools schaffen, die weltweit Verbreitung finden, könnte dies Nvidias Wettbewerbsvorteil gefährden.
Nvidia CEO Jensen Huang sieht das anders. „Wie ich schon lange sage, liegt China in Sachen KI nur Nanosekunden hinter Amerika“, schrieb er im November auf X. „Es ist entscheidend, dass Amerika gewinnt, indem es vorausrennt und Entwickler weltweit für sich gewinnt.“
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