Chinas KI verbrennt zunehmend Geld
Qifan-Geschäft
2026.11.11 14:55
· Aus Jiangsu
Volltext 4448 Wörter
Text | Qifan Business, Herausgeber丨Lu Yao
Am 9. November tauchte ein Plan von SpaceX auf, geschätzte 24 Milliarden US-Dollar zu investieren. Den Dokumenten der öffentlichen Anhörung zufolge bereitet das Unternehmen den Bau eines Gaskraftwerks und eines Supercomputing-Zentrums in Texas, USA, vor.
Das Projekt wurde noch nicht genehmigt, aber ein Technologieunternehmen, das für sein Luft- und Raumfahrtgeschäft bekannt ist, hat begonnen, über eine eigene Stromversorgung für Rechenanlagen nachzudenken.
Microsoft, Google, Amazon und Meta erhöhen weiterhin ihre KI-Investitionen. Neben Chips, Servern und Rechenzentren ist die Stromversorgung nach und nach zu einem wichtigen Faktor geworden, der den Projektfortschritt und die Baukosten beeinflusst.
Der Investitionsumfang des KI-Wettbewerbs hat sich von Computerausrüstung bis hin zur Energieinfrastruktur ausgeweitet.
Auch Chinas große Internetunternehmen weiten ihre Investitionen aus. Alibaba, Tencent und Baidu kaufen weiterhin Chips und erweitern die Rechenkapazitäten, und auch der Umsatz ihres KI-Geschäfts wächst. Das Angebot an fortschrittlichen Chips ist begrenzt, der Wettbewerb bei Modelldienstleistungen ist hart und das Wachstum einiger etablierter Unternehmen verlangsamt sich. Chinesische Unternehmen stehen unter einem anderen Betriebsdruck als US-amerikanische Technologieunternehmen.
Immer mehr Gelder fließen in die KI, und die Finanzberichte zeigen allmählich eine andere Seite: Das Wachstum der Unternehmenserträge hält möglicherweise nicht mit der Investitionsgeschwindigkeit Schritt.
01 208 Milliarden Yuan, wo wurden sie ausgegeben?
Am 17. September veröffentlichte das Forschungsinstitut Rhodium Group einen Bericht über Chinas KI-Finanzierung. Die Untersuchung umfasst 13 Unternehmen, darunter Alibaba, Tencent, Baidu, Huawei, Telekommunikationsbetreiber, Modellunternehmen und unabhängige Rechenzentrumsbetreiber. Der Bericht schätzt, dass die Investitionen dieser Unternehmen in die KI-Infrastruktur im Jahr 2026 932 Milliarden Yuan erreichen werden, was einem Anstieg von 103 % gegenüber dem Vorjahr entspricht; im Jahr 2027 könnte es 1,2 Billionen Yuan überschreiten.
Der Investitionsumfang Chinas in die KI-Infrastruktur beträgt immer noch nur 15 bis 20 % des Investitionsumfangs der Vereinigten Staaten, doch in den Finanzberichten großer Internetunternehmen ist bereits finanzieller Druck zu erkennen. Laut Statistiken der Rhodium Group beliefen sich die Gesamtinvestitionen von Alibaba, Tencent und Baidu im ersten Halbjahr 2026 auf 208 Milliarden Yuan, und der gesamte freie Cashflow betrug im gleichen Zeitraum negative 16 Milliarden Yuan.
Die drei großen Hersteller investierten in einem halben Jahr mehr als 200 Milliarden Yuan, und der Cashflow aus der laufenden Geschäftstätigkeit reichte nicht mehr aus, um die Kapitalinvestitionen im gleichen Zeitraum zu decken. Nicht alle dieser Investitionen werden für KI verwendet, und der negative freie Cashflow bedeutet nicht, dass das Unternehmen Geld verliert. Was wirklich einer Analyse wert ist, ist die Tatsache, dass die anhaltende Ausweitung der Infrastrukturinvestitionen begonnen hat, die Art und Weise zu verändern, wie Internetunternehmen ihre Mittel verwenden.
Der Finanzbericht von Alibaba liefert ein konkretes Beispiel.
Im zweiten Quartal 2026 betrug Alis Netto-Cashflow aus betrieblicher Tätigkeit 22,945 Milliarden Yuan, ein Anstieg von 11 % gegenüber dem Vorjahr; Die Barausgaben für den Kauf von Immobilien und Ausrüstung beliefen sich auf etwa 67,660 Milliarden Yuan, und der freie Cashflow belief sich auf einen Nettoabfluss von 44,670 Milliarden Yuan, verglichen mit einem Nettoabfluss von 18,815 Milliarden Yuan im gleichen Zeitraum des Vorjahres.
Die Betriebsleistung von Alibaba Cloud ist nicht schlecht. Im selben Quartal verzeichneten die KI-bezogenen Produktumsätze im zwölften Quartal in Folge ein dreistelliges Wachstum gegenüber dem Vorjahr, und die bereinigte EBITA-Marge des Cloud-Segments erreichte 12 %. Ende Juni verfügte Alibaba über 474,505 Milliarden Yuan an Bargeld und anderen laufenden Investitionen, und die Kapitalreserven sind immer noch ausreichend.
Quelle: Alibaba-Beamter: Quartalsergebnisse vom Juni 2026
Alibaba mangelt es derzeit nicht an Geld, um weiterhin in KI zu investieren. Der eigentliche Druck ergibt sich aus der Kluft zwischen der Geschwindigkeit der Investitionen und der Geschwindigkeit der Umsatzrealisierung.
Für den Kauf von Chips, Servern und Netzwerkgeräten ist eine Vorauszahlung erforderlich, die Einnahmen aus der Nutzung von Cloud-Diensten durch die Kunden werden jedoch nach und nach realisiert. Alibaba muss außerdem die Kosten für Strom, Wartung und Geräteabschreibung des Rechenzentrums tragen. Der steigende Bedarf an Rechenleistung kann den Umsatz steigern, und die Frage, ob neue Geräte vollständig genutzt werden können, bestimmt die Kapitalrendite.
Nur weil ein Rechenzentrum gebaut wird, bedeutet das nicht, dass die entsprechende Rechenleistung verkauft wurde. Unternehmen müssen weiterhin Kundenaufträge erhalten, um die Geräteauslastung zu verbessern und die Fixkosten zu senken. Das KI-Geschäft von Alibaba Cloud wächst schnell, aber das Umsatzwachstum hat noch nicht dazu geführt, dass sich gleichzeitig der freie Cashflow der Gruppe verbessert hat.
Die Kapitalbesetzung durch Tencent hat eine andere Form angenommen. Unter Berufung auf von Tencent veröffentlichte Informationen sagte die Rhodium Group, dass im zweiten Quartal 2026 Tencents KI-bezogene Fortschritte in Höhe von etwa 51 Milliarden Yuan im operativen Cashflow enthalten seien und die Investitionsausgaben im Quartal etwa 59 Milliarden Yuan betrugen.
Anzahlungen und Kapitalaufwendungen sind unterschiedliche Buchhaltungsposten und können nicht direkt addiert werden. Zusammengenommen spiegeln sie ein Kaufmerkmal wider: Um sich fortschrittliche Chips und Rechenressourcen zu sichern, zahlen Unternehmen möglicherweise große Geldsummen, bevor die Ausrüstung geliefert und die Vermögenswerte bestätigt werden.
Beim Wettbewerb um Rechenleistung geht es nicht nur darum, wer Chips kaufen kann, sondern auch darum, wer im Voraus Geld aufbringen, den Lieferzyklus durchhalten und Beschaffungsressourcen in tatsächliche Geschäfte umwandeln kann. Je größer der Einkaufsumfang, desto wichtiger ist die Geräteauslastung und die daraus resultierende Marktnachfrage.
Baidus Situation ist komplizierter. Im zweiten Quartal 2026 belief sich der KI-gesteuerte Geschäftsumsatz von Baidu auf 12,5 Milliarden Yuan, was einer Steigerung von 25 % gegenüber dem Vorjahr entspricht; Der Umsatz mit KI-Cloud-Infrastruktur belief sich auf 7,3 Milliarden Yuan, was einer Steigerung von 50 % gegenüber dem Vorjahr entspricht. Das traditionelle Online-Marketing-Geschäft ist immer noch rückläufig, doch Basismodelle, Cloud Computing und autonomes Fahren erfordern kontinuierliche Investitionen.
Alibaba kann sich auf E-Commerce verlassen, Tencent verfügt über Spiele- und Werbegeschäfte und Baidu muss angesichts des Drucks auf das Wachstum der Suchmaschinenwerbung weiterhin neue Unternehmen finanzieren. Der Umsatz mit KI-Cloud wächst schnell, aber das reicht nicht aus, um zu beweisen, dass neue Unternehmen die Veränderungen in traditionellen Unternehmen vollständig ausgefüllt haben.
Wenn es um Investitionen in KI geht, muss Alibaba die Effizienz der Kapitalnutzung verbessern, Tencent muss umfangreiche Beschaffungs- und Geschäftsanforderungen in Einklang bringen und Baidu muss sich auch Veränderungen bei den Cash-Generierungsfähigkeiten reifer Unternehmen stellen.
Die drei Unternehmen erhöhen alle ihre Investitionen, stehen aber nicht auf derselben Ausgangslinie.
02 Wenn der Preis eines Modells steigt, verdienen Sie möglicherweise nicht mehr Geld
Bei der Kommerzialisierung des großen chinesischen Modellmarktes hat es Veränderungen gegeben.
Früher konkurrierten Modellanbieter mit preisgünstigen APIs, Open-Source-Modellen und kostenlosen Anwendungen um Entwickler. Unternehmenskunden können zwischen verschiedenen Modellen wechseln und selbst Open-Source-Modelle einsetzen, wobei der Preis zu einem wichtigen Faktor bei der Beschaffung wird.
Im Jahr 2026 werden einige Modellhersteller damit beginnen, die API-Preise zu erhöhen. Im Bericht der Rhodium Group wurde erwähnt, dass DeepSeek im August auch die Preise angepasst und höhere Spitzenpreise eingeführt hat. Obwohl eine kontinuierliche Preissenkung dazu beitragen wird, die Anzahl der Anrufe zu steigern, wird sie den Umsatzraum der Dienstanbieter verringern, insbesondere wenn die Rechenressourcen immer noch teuer sind.
Die Preiserhöhung löste das Rentabilitätsproblem nicht sofort.
Laut Statistiken der Rhodium Group werden die gesamten Bruttogewinnmargen von Zhipu und MiniMax von etwa 41 % bzw. 25 % im Jahr 2025 auf etwa 26 % bzw. 18 % im ersten Halbjahr 2026 sinken. Die Geschäftsstrukturen der beiden Unternehmen sind unterschiedlich und der Rückgang der Bruttogewinnmarge kann nicht ausschließlich auf die Modellpreisgestaltung zurückgeführt werden, aber die Kluft zwischen Umsatzwachstum und Rentabilität ist bereits aufgetaucht.
Quelle: Bericht der Rhodium Group, Kapitel „Probleme mit der letztendlichen Rentabilität“.
Unternehmensprojekte bieten oft einen höheren Stückumsatz, erfordern jedoch Vertriebs-, Liefer- und Anpassungsunterstützung und sind in der Geschwindigkeit der Marktexpansion begrenzt. Offene Plattformen machen es einfacher, eine große Anzahl von Entwicklern zu erreichen, der Umfang der Anrufe kann schnell wachsen und die Kunden sind preisbewusster.
Modellunternehmen stehen vor einer schwierigen Multiple-Choice-Frage: Unternehmen mit hohen Margen lassen sich möglicherweise nicht einfach ausbauen, und API-Unternehmen mit schnellerem Wachstum bringen möglicherweise nicht unbedingt gleich hohe Gewinne.
Auch MiniMax passt seine Kundenstruktur an. Von der Rhodium Group zitierte Daten zeigen, dass der Anteil des jährlichen wiederkehrenden Umsatzes im Zusammenhang mit seinen Firmenkunden von etwa 30 % im August 2025 auf etwa 80 % im August 2026 gestiegen ist. Eine Erhöhung des Anteils von Unternehmenskunden ist in der Regel förderlich für den Aufbau einer stabileren Zahlungsbeziehung, aber Produktbereitstellung, Leasing von Rechenleistung und Investitionen in Forschung und Entwicklung werden auch die Betriebskosten erhöhen.
Modellinferenz hat auch die Eigenschaft, kontinuierlich Rechenressourcen zu verbrauchen. Sobald der Benutzer eine Frage stellt, muss das System eine Berechnung durchführen. Komplexe Aufgaben erfordern längere Kontexte, mehrere Argumentationsrunden und Toolaufrufe, und eine einzelne Aufgabe erfordert möglicherweise mehr Rechenleistung.
Durch die Modelloptimierung können die Rechenkosten pro Einheit gesenkt werden, und neue Anwendungsformen erhöhen den Rechenbedarf weiter. Firmenkunden kaufen nicht nur Token, sondern auch, ob das Modell Aufgaben stabil erledigen und manuelle Investitionen reduzieren kann. Was Hersteller nachweisen müssen, ist, wie viel Kunden bereit sind, für die Erledigung einer Aufgabe zu zahlen, und nicht nur, wie viele Token das Modell generieren kann.
Noch schwieriger ist die Bilanzierung von KI-Anwendungen auf Verbraucherebene.
Im Bericht der Rhodium Group wurde erwähnt, dass Alibabas neu aufgeteiltes KI-Anwendungsgeschäft im zweiten Quartal 2026 einen Umsatz von etwa 3 Milliarden Yuan erzielte, bei einem bereinigten EBITA-Verlust von etwa 14 Milliarden Yuan. Der Umfang und die Kostenverteilung dieses Geschäftssegments können nicht einfach mit den Betriebsergebnissen eines einzelnen KI-Assistenten gleichgesetzt werden, aber die Lücke zwischen Umsatz und Verlust verdient Beachtung.
Kostenlose KI-Assistenten können schnell Nutzer gewinnen, müssen aber auch weiterhin die Kosten für die Argumentation und den Produktbetrieb tragen. Abonnements, Werbung, E-Commerce-Provisionen und Unternehmensdienstleistungen können alle zu Einnahmequellen werden. Ob die Benutzerskala in eine stabile Zahlung umgewandelt werden kann, muss noch durch weitere Betriebsdaten überprüft werden.
Alibaba Cloud und Baidu Smart Cloud verfügen über Kanäle zum Verkauf von Rechenleistung und Modelldiensten an Unternehmen, während KI-Assistenten auf Verbraucherebene eine weitere Gebührenlogik etablieren müssen. Eine große Anzahl aktiver Benutzer reicht nicht aus, um zu beweisen, dass das Unternehmen unabhängig profitabel sein kann.
Chinesische KI hat begonnen zu konkurrieren, vom Wettbewerb um Modellleistung, Entwickler und Benutzergröße bis hin zum Wettbewerb um Zahlungsmöglichkeiten für Kunden.
03 Wer kann die KI am Leben erhalten?
Der Kapitalmarkt stellt immer mehr Mittel für chinesische KI bereit.
Laut Statistiken der Rhodium Group haben große Modellunternehmen wie Zhipu, MiniMax, DeepSeek und Dark Side of the Moon in den ersten acht Monaten des Jahres 2026 durch Private-Equity-Finanzierung, Notierungen und Privatplatzierungen insgesamt 179 Milliarden Yuan an Mitteln erhalten. Im Jahr 2025 wird der Umfang der Private-Equity- und Risikokapitalfinanzierung dieser Unternehmen etwa 9 Milliarden Yuan betragen, und die Bandbreite der Finanzierungskanäle in den beiden Datensätzen ist nicht genau gleich.
Auch große Hersteller haben begonnen, ihre Kapitalregelungen anzupassen. Untersuchungen der Rhodium Group haben ergeben, dass einige Internetunternehmen ihre Aktienrückkäufe reduziert, kurzfristige Anlagewerte verkauft und die Kreditaufnahme erhöht haben, um Mittel für Investitionen in die KI-Infrastruktur freizusetzen. ByteDance erhielt im September einen Konsortialkredit in Höhe von 29,6 Milliarden US-Dollar. Laut Reuters soll der Großteil der Mittel für KI-bezogene Projekte verwendet werden.
Der Wettbewerb um KI erstreckt sich von unternehmensinternen F&E-Budgets bis hin zu Bankkrediten, Aktienmärkten und langfristiger Vermögensfinanzierung. Die technischen Fähigkeiten bestimmen, wie viel Kapital ein Unternehmen investieren muss, während die Finanzierungsfähigkeiten beeinflussen, ob es weiterhin investieren kann.
Die Kapitalstruktur chinesischer KI-Unternehmen unterscheidet sich deutlich von der der amerikanischen Technologiegiganten. Große US-amerikanische Technologieunternehmen nutzen den Anleihenmarkt stärker zur Finanzierung, während chinesische Unternehmen stärker auf den operativen Cashflow, Eigenkapitalfinanzierungen und Bankkredite angewiesen sind. Unterschiedliche Finanzierungskanäle führen dazu, dass Unternehmen unterschiedliche Risiken eingehen.
Große Internetunternehmen verfügen über ausgereifte Unternehmen und Bilanzen, die langfristige Investitionen durch Betriebseinnahmen, Darlehen und andere Finanzierungsvereinbarungen unterstützen können. Unabhängige Modellunternehmen verlassen sich stärker auf den Aktienmarkt, während Rechenzentrumsbetreiber auf Bankkredite, Vermögensverbriefungen, Immobilieninvestmentfonds und Finanzierungsleasing zurückgreifen müssen.
Was die Kluft wirklich vergrößert, könnte der Erholungszyklus der Investitionen sein.
Nachdem Cloud-Anbieter GPUs gekauft haben, müssen sie die Kosten schrittweise durch Kundenanrufe und Leasing von Rechenleistung decken. Modellunternehmen zahlen weiterhin F&E- und Inferenzkosten, aber das Umsatzwachstum deckt die Kosten möglicherweise nicht schnell ab. Betreiber von Rechenzentren müssen innerhalb der Abschreibungs- und Finanzierungsperiode der Geräte einen ausreichend hohen Mietzins aufrechterhalten.
Bei der KI-Infrastruktur handelt es sich um ein Geschäft, bei dem ein großer Geldbetrag im Voraus bezahlt werden muss und die künftigen Einnahmen dann zur langsamen Rückzahlung des Kapitals verwendet werden. Mit Abschluss der Ausrüstungsbeschaffung sind die vom Unternehmen getragenen finanziellen Risiken bereits festgelegt; Ob die Kundennachfrage weiter wachsen kann, wird einige Zeit in Anspruch nehmen.
In der Rechenzentrumsbranche zeichnen sich bereits entsprechende Risiken ab.
Unter Berufung auf Daten der China Academy of Information and Communications Technology sagte Rhodium Group, dass im ersten Halbjahr 2026 54,3 % der neuen Rechenzentrumsprojekte in China Finanzierungsleasing beinhalteten. Finanzierungsleasing senkt die finanzielle Hürde für Unternehmen, Ausrüstung auf einmal zu kaufen, und ermöglicht es einigen Betreibern auch, ihre Rechenleistung durch Hebelwirkung zu erweitern.
In dem Bericht wurde auch erwähnt, dass Sichuan Binji Technology GPUs über Sale-and-Leaseback-Methoden erworben hat. Nach der Insolvenz des Unternehmens erlitten 15 lizenzierte Leasinggesellschaften direkte Verluste.
Dieser Fall betrifft die Finanzierungs- und Betriebsfragen eines bestimmten Unternehmens und kann nicht die gesamte Branche der Vermietung von Rechenleistung abbilden. Es birgt jedoch das Risiko einer vermögensintensiven Expansion: Die Ausrüstungsbeschaffung hängt von der Finanzierung ab und zukünftige Einnahmen hängen von der Marktnachfrage ab. Sobald sich GPU-Preise, Mietpreise oder Kundenbestellungen ändern, kann der Rückzahlungsdruck schnell ansteigen.
Rechenleistungsanlagen sind nicht gleichbedeutend mit einem stabilen Cashflow. Server können erworben werden, Langzeitkunden können jedoch nicht direkt über eine Finanzierung erworben werden.
Hier spiegeln sich die Vorteile großer Internetunternehmen wider. Alibaba verfügt über ein E-Commerce-Geschäft, Tencent verfügt über Spiele- und Werbeeinnahmen und Baidu verfügt weiterhin über ein Suchgeschäft. Auch wenn das KI-Projekt seine Investition nicht amortisiert hat, können reife Unternehmen den finanziellen Druck bis zu einem gewissen Grad teilen.
Unabhängige Modellunternehmen verfügen nicht über etablierte Betriebe dieser Größenordnung. Die Finanzierung kann ihnen helfen, ihre F&E-Teams zu erweitern, Rechenleistung zu erwerben und Kunden zu gewinnen, sie kann jedoch nicht das Betriebseinkommen auf unbestimmte Zeit ersetzen. Wie hoch die Bewertung ist, die die Kapitalmärkte zu zahlen bereit sind und wie schnell das Unternehmen sein Umsatzwachstum aufrechterhalten kann, wird sich auf die nächste Finanzierungsrunde auswirken.
Für Rechenzentrumsbetreiber mit langfristigen Verträgen kann eine stabile Kundennachfrage das Investitionsrisiko reduzieren. Unternehmen, die auf kurzfristiges Leasing von Rechenleistung angewiesen sind und eine hohe Verschuldungsquote aufweisen, sind anfälliger für Änderungen der Gerätepreise und der Marktnachfrage.
Chinas KI-Industrie hat noch Raum für Wachstum. Unternehmensanwendungen, Agenten, heimische Chips und Inferenzoptimierung können zukünftige Anforderungen an die Rechenleistung und Servicekosten verändern. Die Ausweitung der Branchengröße garantiert nicht, dass alle Teilnehmer die gleichen Erträge erhalten.
Die Herstellung des Modells ist nur der erste Schritt zur Teilnahme am Wettbewerb. Wie weit ein Unternehmen gehen kann, hängt davon ab, ob es weiterhin die Kosten für Forschung und Entwicklung sowie Rechenleistung bezahlen, Kunden binden und Investitionen amortisieren kann, bevor die Ausrüstung aktualisiert wird.
Chinas KI verbrennt zunehmend Geld. Gut finanzierte Unternehmen können längere Amortisationszyklen anstreben, während Unternehmen, die auf externe Finanzierung angewiesen sind, den Geschäftswert schneller nachweisen müssen. Auch in der nächsten Wettbewerbsrunde werden die Modellfähigkeiten wichtig sein. Wie lange Unternehmen durchhalten können und wie viel Kunden bereit sind zu zahlen, wird nach und nach über ihre jeweilige Position entscheiden.
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