Künstliche Intelligenz ist der neue Stahl. Der „DeepSeek Moment“ definiert den globalen Wettbewerb neu

Der folgende Beitrag präsentiert die Analyse des Autors im Kontext des 15. April 2026. Verweise auf kommende Modelle und Marktbewertungen sind vor diesem Datum zu lesen. Ein abschließender redaktioneller Hinweis trennt spätere Entwicklungen und Klarstellungen vom Originalinhalt.

Das Jahr des Feuerpferds entwickelt sich zu einem Rennen zwischen zwei grundverschiedenen KI-Modellen. Auf der einen Seite des Pazifiks investieren die großen US-Tech-Konzerne enorme Summen in fortschrittliche Chips und in die Entwicklung immer leistungsfähigerer Modelle – auf der Suche nach der Allgemeinen Künstlichen Intelligenz, mitunter provokativ auch „God-in-a-Box“ genannt, also einer extrem autonomen und leistungsfähigen Superintelligenz. Eine Suche, die die Kosten nach oben treibt und die Unternehmensbilanzen unter Druck setzt. Auf der anderen Seite des Ozeans setzt China darauf, die KI-Inferenz so zugänglich und kostengünstig wie möglich zu machen und ihre breite Einführung zu beschleunigen.

Diese unterschiedlichen Strategien spiegeln sowohl kulturelle Faktoren als auch strukturelle Unterschiede wider. Chinesische Unternehmen waren schon immer wenig bereit, für Softwarelizenzen zu zahlen, und bevorzugen kostenlose, Open-Source- oder in digitale Dienste integrierte Lösungen. Die SaaS-Branche (Software as a Service) des Landes litt lange unter einem Monetarisierungsproblem, und noch heute liegen die Gesamtumsätze des Sektors bei etwa einem Zehntel derjenigen der Vereinigten Staaten. Folglich ist die direkte Monetarisierung von Large Language Models (LLM) über Retail- und Corporate-Abonnements in China weitaus schwieriger, was die Entwickler dazu zwingt, dem Open-Source-Ansatz den Vorzug zu geben.

Noch entscheidender sind die strukturellen Unterschiede zwischen den beiden Volkswirtschaften. Während die Vereinigten Staaten über die fortschrittlichsten Chips verfügen, kann China auf eine deutlich größere installierte Stromerzeugungskapazität bauen. Zwar gelingt es Peking nicht, Halbleiter der neuesten Generation herzustellen, da das Land von den wichtigsten globalen Lieferanten fortschrittlicher Maschinen zur Chipfertigung ausgeschlossen ist, doch Washington muss mit einem erheblichen Energieengpass leben, der die Ausweitung von KI komplex und teuer macht.

Der Sieg im KI-Rennen wird teilweise davon abhängen, wer zuerst seine strukturellen Grenzen überwindet: die Energieprobleme in den Vereinigten Staaten oder die Chips in China. Im Januar 2025 zog DeepSeek mit der Einführung von R1 weltweite Aufmerksamkeit auf sich, einem Modell für fortgeschrittene Reasoning-Aufgaben, das die Leistungen des besten OpenAI-Systems jener Zeit – nämlich „o1“ – annähernd erreichte, jedoch zu drastisch niedrigeren Kosten. R1 zeigte, dass Open-Weight-Modelle mit hoher Kosteneffizienz technologisch nahe an der Spitze liegen und für die meisten kommerziellen Anwendungen ausreichen können. Diese Entwicklung stellte die Vorstellung infrage, dass nur wenige große US-Labors die Branche dominieren könnten.

Ein Jahr später verfügt China weiterhin nicht über die fortschrittlichsten US-Chips. Chinesische Modelle arbeiten unter strengen regulatorischen Vorgaben und vermeiden politisch sensible Inhalte, und DeepSeek wurde ebenso wie andere Entwickler beschuldigt, US-Modelle für das Training der eigenen Systeme genutzt zu haben.

Doch oft werden äußere Zwänge zum Katalysator für Innovation. Die Lehre aus dem „DeepSeek-Schock“ ist nicht, dass ehrgeizige Start-ups Abkürzungen nehmen, sondern dass algorithmische Fortschritte die Hardwaregrenzen in erheblichem Maß ausgleichen können. Und was wäre, wenn der „DeepSeek-Moment“ nicht nur einen technischen Fortschritt markierte, sondern das Signal dafür wäre, dass das Ökosystem eine kritische Masse erreicht hat? Das Wachstum der wissenschaftlichen Produktion im Bereich der Künstlichen Intelligenz verdeutlicht genau die Expansion des chinesischen Forschungs- und Innovationsökosystems in den vergangenen Jahren.

Der XV. Fünfjahresplan (2026–2030) Chinas macht die „eingebettete Künstliche Intelligenz“ zum strategischen Ziel des Landes: Vorrang hat es, KI so schnell wie möglich in die größtmögliche Zahl von Produkten und Dienstleistungen zu integrieren. In dieser Perspektive werden KI-Modelle als nationale Infrastruktur verstanden, als grundlegende Commodity, die der gesamten Wirtschaft als ermöglichende Plattform dienen soll – ähnlich wie Elektrizität oder Stahl. Im Jahr 2025 fügte China rund ein halbes Terawatt an neuer Stromerzeugungskapazität hinzu, ein Maß für die rasche Ausweitung der Erzeugungsleistung des Landes. Mit der Initiative „East Data West Computing“ werden digitale Workloads von der stärker entwickelten Ostküste in die ressourcen- und energiereichen westlichen Regionen verlagert, über leistungsfähige Infrastrukturen für den Transport von Daten und Strom.

Um die Einführung zu fördern und die wirtschaftliche Tragfähigkeit zu sichern, haben lokale Regierungen Subventionen für die Nutzung von Recheneinheiten-Token und für Cloud-Storage eingeführt, mit dem ausdrücklichen Ziel, Zeit zu gewinnen, während die heimische Halbleiterindustrie die Lücke bei der Energieeffizienz zu den fortschrittlichsten GPUs von Nvidia schließt. Parallel dazu sendet die Zentralregierung klare Signale, dass inländische Unternehmen heimische Hardware bevorzugen sollen. Gleichzeitig haben sich chinesische Labore als besonders wirksame Fast Follower etabliert und Lösungen entwickelt, die den Rechenbedarf senken und dennoch nahezu vergleichbare Leistungen erzielen.

Nach der Veröffentlichung von Opus 4.6 durch Anthropic stellte Zhipu AI ein Modell vor, dessen Leistung mit High-End-Systemen vergleichbar ist, und zielt darauf ab, die Inferenzkosten deutlich zu senken. Nach der Ankündigung von Genie 3 durch Google brachte ByteDance Seedance 2 auf den Markt, das ein Storyboard in eine vollständige filmische Vorschau verwandeln kann. Unterdessen bereitet sich DeepSeek auf die Veröffentlichung des Modells V4 vor, das die Inferenzkosten weiter senken dürfte. Die Logik von Open Source und großflächiger Einführung besteht darin, dass eine breitere Verbreitung die Hardware-Ökonomie verbessert, die verfügbaren Daten vermehrt, die Anwendungsfälle vervielfacht und weitere algorithmische Innovation anstößt – in einem virtuosen Kreislauf, der immer leistungsfähigere Modelle hervorbringt.

Die Einführung zu beschleunigen bedeutet nicht nur, die vorhandene Kapazität auszulasten, sondern auch den technologischen Fortschritt zu beschleunigen. Wenn die neue Generation KI-basierter Systeme Produktionslinien und Robotersysteme automatisieren oder pharmazeutische Experimente durchführen kann, würden die Produktivitätsgewinne die Anfangsinvestitionen mehr als ausgleichen und chinesische Produkte und Dienstleistungen auf den globalen Märkten noch wettbewerbsfähiger machen. Schließlich ist die Weltwirtschaft vor einer Generation von der kostengünstigen chinesischen Fertigung abhängig geworden. Und wenn sie morgen von chinesischen Daten und chinesischer Künstlicher Intelligenz abhängig würde?

Es mag verlockend sein zu glauben, das aktuelle geopolitische Umfeld mache den chinesischen Ansatz unhaltbar und begrenze das internationale Expansionspotenzial dieser Technologien. Die Immobilienkrise bremst das Wirtschaftswachstum weiterhin erheblich, und die Herausforderungen, denen sich Chinas KI-Strategie stellen muss, sind real: Der Entscheidungsprozess ist alles andere als perfekt, und die geringe Transparenz über das Ausmaß staatlicher Unterstützung für Trainings- und Inferenzaktivitäten macht jede lineare ökonomische Bewertung äußerst schwierig. Dennoch erscheint aus Sicht der Investoren selbst ein Szenario nur teilweisen Erfolgs weit davon entfernt, in den Marktbewertungen berücksichtigt zu sein. Laut den in der April-Analyse zitierten Bloomberg-Daten wurde der MSCI China Index mit rund dem 12-Fachen der erwarteten Gewinne für 2026 gehandelt, gegenüber dem 22-Fachen beim S&P 500, bei im Wesentlichen vergleichbaren erwarteten Wachstumsraten im mittleren zweistelligen Bereich.

Wenn Chinas Wette auf KI aufgeht, könnte sich die Produktivität des Landes im kommenden Jahrzehnt deutlich beschleunigen. Die Gewinner werden nicht zwangsläufig die Anbieter von KI-Infrastruktur oder die Modellhersteller sein. Ziel der Regierung ist es, dass sich die Vorteile in der Gesamtwirtschaft verbreiten und auf sehr viel mehr Sektoren wie die Industrie und das Gesundheitswesen übergehen. In den 2000er-Jahren subventionierte der Staat die Produktion kritischer Ressourcen wie Stahl und ermöglichte es damit nationalen Champions, Branchen wie Schiffbau, Logistik und fortschrittliche Fertigung zu dominieren. Heute könnte der eigentliche Wert der chinesischen KI weiter unten in der Wertschöpfungskette abgeschöpft werden – von Unternehmen, die günstige Inputs nutzen, um ihre Wettbewerbsvorteile weiter auszubauen.

Hinweis der Redaktion vom 14. Oktober 2026

Der Verweis auf DeepSeek V4 als noch in Vorbereitung befindliches Modell gehört zum April-Kontext: DeepSeek kündigte V4 Preview am 24. April 2026 und V4.1-Flash am 10. September an. Diese Veröffentlichungen zeigen, dass die Entwicklung fortgesetzt wurde; die vom Hersteller verbreiteten Angaben zu Leistung und Effizienz belegen jedoch für sich allein weder einen Anstieg der chinesischen Produktivität noch die Rendite der Investitionen. Die These des Autors bleibt ein Szenario, das über die tatsächliche Einführung, die Gesamtkosten und die Ergebnisse der nutzenden Unternehmen zu bewerten ist.

Auf der Energieseite weist die chinesische National Energy Administration zum Jahresende 2025 eine gesamte installierte Erzeugungskapazität von 3,89 Terawatt aus, ein Plus von 16,1 %. Dabei handelt es sich um installierte Leistung, nicht um erzeugten oder für Rechenzentren dauerhaft verfügbaren Strom. Der ursprüngliche Vergleich mit „50 % des gesamten US-Netzes“ wurde durch eine vorsichtigere Formulierung ersetzt: Ohne einen einheitlichen statistischen Rahmen ist ein direkter Vergleich nicht brauchbar. Netzanbindung, Versorgungssicherheit und die geografische Verteilung der Lasten bleiben von der Größe der nationalen Kapazität zu trennende Fragen.

Die Multiplikatoren von 12 und 22 Mal den erwarteten Gewinnen sind diejenigen, die der Autor im April-Kontext angab, und keine im Oktober aktualisierten Notierungen. Auch der Vergleich zwischen Modellen erfordert Vorsicht: Benchmark-Leistungen, API-Preise und Gesamtkosten der Entwicklung messen nicht dasselbe. Genie und Seedance, die im Beitrag erwähnt werden, gehören zudem zu Produkten mit unterschiedlichen Zielsetzungen, und die Abfolge ihrer Ankündigungen stellt keinen direkten technischen Vergleich dar. Diese Klarstellungen ändern nichts an der zentralen Hypothese: Ein Teil des Werts könnte bei den Unternehmen entstehen, die KI einsetzen, doch wirtschaftlicher Erfolg ergibt sich nicht automatisch aus der Veröffentlichung neuer Modelle.

DeepSeek — Ankündigung von V4 Preview vom 24. April 2026

DeepSeek — Ankündigung von V4.1-Flash vom 10. September 2026

National Energy Administration — Stromstatistiken 2025

Originaler Haftungsausschluss des Beitrags

Diese Analyse bezieht sich auf Plenisfer Investments SGR S.p.A. (“Plenisfer Investments”) und ist keine Marketingmitteilung in Bezug auf einen Fonds, ein Anlageprodukt oder Wertpapierdienstleistungen in Ihrem Land. Das vorliegende Dokument stellt weder ein Angebot noch eine Aufforderung zum Verkauf oder Kauf von Wertpapieren oder eines hier beschriebenen Vermögenswerts oder Unternehmens dar und bildet auch nicht die Grundlage für irgendeinen Vertrag. Etwaige geäußerte Ansichten oder Prognosen beziehen sich auf das angegebene Datum, können sich ohne Vorankündigung ändern, sagen künftige Ergebnisse nicht voraus und stellen keine Empfehlung oder ein Angebot eines Anlageprodukts oder einer Dienstleistung dar. Frühere Wertentwicklungen sind kein Hinweis auf zukünftige Erträge. Es kann keine Garantie dafür gegeben werden, dass ein Anlageziel erreicht wird oder dass eine Kapitalrendite erzielt wird. Die vorliegende Analyse richtet sich ausschließlich an professionelle Anleger in Italien im Sinne der Richtlinie über Märkte für Finanzinstrumente 2014/65/EU (MiFID). Sie ist nicht für Privatanleger oder US Persons bestimmt, wie sie in Regulation S des United States Securities Act von 1933 in der jeweils geänderten Fassung definiert sind. Die Informationen werden von Plenisfer Investments bereitgestellt, zugelassen als Verwaltungsgesellschaft für OICVM in Italien, beaufsichtigt von der Banca d'Italia - Via Niccolò Machiavelli 4, Triest, 34132, Italien - CM: 15404 - LEI: 984500E9CB9BBCE3E272. Alle in dieser Analyse verwendeten Daten stammen, sofern nicht anders angegeben, von Plenisfer Investments. Dieses Material und sein Inhalt dürfen ohne ausdrückliche schriftliche Zustimmung von Plenisfer Investments weder ganz noch teilweise vervielfältigt oder verbreitet werden.