Chinas KI-Aufstieg: Ein Startup erschüttert Silicon Valley

Der Mythos der unangreifbaren amerikanischen Innovation zerbröckelt

Jahrelang prägte eine bequeme Erzählung die Diskussionen über den Vergleich der Wirtschaftsmotoren der Vereinigten Staaten und Chinas. Die USA, so die Geschichte, seien die Quelle wahrer Innovation, der Pionier, der den Kurs an der technologischen Front vorgibt. China sei in dieser Darstellung der fleißige, vielleicht derivative Nachfolger – geschickt in der Iteration, Imitation und letztlich in der Produktion kostengünstigerer Versionen amerikanischer Durchbrüche. Diese Ansicht, manchmal unverblümter als ‘China imitiert’ formuliert, schien besonders im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) verankert zu sein. Hier schienen amerikanische Tech-Giganten, reich an Geld und Magneten für globale Talente, einen uneinholbaren Vorsprung zu haben. Chinesische Firmen schienen trotz ihrer Bemühungen konstant einen Schritt zurückzuliegen.

Diese lange gehegte Annahme geriet nicht nur ins Wanken; sie zerbrach im Januar dramatisch. Die Quelle des Bebens war nicht einer der etablierten Riesen, sondern ein relativ unbekanntes Startup aus Hangzhou namens DeepSeek. Die Enthüllung von R1, einem ‘Reasoning’ Large Language Model (LLM), löste Schockwellen in der Branche aus. Der Grund? R1 lag nicht nur hinter seinem amerikanischen Gegenstück, OpenAI’s o1 (das nur Monate zuvor veröffentlicht wurde), zurück; es erreichte dessen Leistung. Diese Leistung allein wäre schon bemerkenswert gewesen, aber zwei zusätzliche Faktoren machten sie zu einem seismischen Ereignis: R1 schien fast über Nacht aufzutauchen, und es wurde mit erstaunlicher Effizienz entwickelt. DeepSeek enthüllte, dass der letzte ‘Training Run’ für V3, den direkten Vorgänger von R1, lediglich 6 Millionen Dollar kostete. Um diese Zahl ins rechte Licht zu rücken: Andrej Karpathy, ein ehemaliger KI-Wissenschaftler bei Tesla, nannte es unverblümt ‘ein Witz von einem Budget’ im Vergleich zu den zehn, sogar hunderten Millionen, die in das Training vergleichbarer US-Modelle flossen.

Die Folgen waren unmittelbar und immens. Als die Downloads von R1 in die Höhe schnellten, breitete sich Panik an der Wall Street aus. Investoren, die plötzlich die angenommene langfristige Dominanz der US-Technologie in Frage stellten, suchten überstürzt das Weite. Über 1 Billion Dollar an Marktwert lösten sich bei Branchengrößen wie Nvidia und Microsoft in Luft auf. Die Nachwirkungen erreichten die höchsten Ebenen der Führung im Silicon Valley. OpenAI’s CEO, Sam Altman, äußerte öffentlich Bestürzung und brachte sogar die Idee ins Spiel, sich in Richtung eines Open-Source-Modells zu bewegen – genau den Weg, den DeepSeek eingeschlagen hatte. Indem DeepSeek sein Modell öffentlich zugänglich und modifizierbar machte, senkte es die Eintrittsbarriere und die Nutzungskosten für andere drastisch, ein Schritt, der stark nachhallte.

‘Eine beträchtliche Anzahl von uns, mich eingeschlossen, hat Chinas Fähigkeit, diese Art von bahnbrechenden Durchbrüchen zu generieren, grundlegend falsch eingeschätzt’, gibt Jeffrey Ding zu, Assistenzprofessor für Politikwissenschaft an der George Washington University und der aufschlussreiche Autor hinter dem ChinAI-Newsletter. Die Erzählung war beruhigend gewesen, aber die Realität erwies sich als weitaus komplexer.

Von der Unterschätzung zur dringenden Neubewertung

Während Unbehagen die US-Tech- und Investmentgemeinschaften durchdrang, war die Stimmung in China deutlich anders. DeepSeek’s Gründer, Liang Wenfeng, fand sich in die oberen Ränge des chinesischen Geschäftseinflusses katapultiert und sicherte sich einen prestigeträchtigen Platz bei einem Treffen mit Präsident Xi Jinping im Februar. Er teilte den Raum mit etablierten Koryphäen wie Alibaba’s Jack Ma und Huawei’s Ren Zhengfei – ein klares Signal staatlicher Unterstützung. Diese hochrangige Anerkennung war nicht nur symbolisch. Große chinesische Konzerne, darunter der Elektrofahrzeugführer BYD und der Haushaltsgerätegigant Midea, kündigten schnell Pläne an, DeepSeek’s potente und kosteneffektive KI in ihre Produktlinien zu integrieren.

Dieser plötzliche Erfolg sorgte für einen dringend benötigten Optimismusschub in einer chinesischen Wirtschaft, die mit tiefgreifendem Pessimismus zu kämpfen hatte. ‘DeepSeek besitzt das Potenzial, die Wirtschaft im Alleingang auf eine Weise wiederzubeleben, wie es Regierungsinitiativen nur schwerlich gelungen ist’, beobachtet Paul Triolo, der die Technologiepolitikanalyse bei der Beratungsfirma DGA–Albright Stonebridge Group leitet. Das Startup wurde zum Symbol für einheimische Innovation, die auf der globalen Bühne konkurrieren kann.

Es ist jedoch entscheidend zu verstehen, dass DeepSeek kein isoliertes Phänomen ist. Es entstand aus einem dynamischen und sich schnell entwickelnden chinesischen KI-Sektor, den viele US-Beobachter weitgehend übersehen hatten. Etablierte Tech-Schwergewichte wie Alibaba und ByteDance (die Muttergesellschaft von TikTok) haben ihre eigenen KI-Modelle veröffentlicht, von denen einige westliche Pendants bei kritischen Reasoning-Benchmarks übertroffen haben. Jenseits dieser Giganten setzt ein lebendiges Ökosystem kleinerer, agiler Startups – manchmal als ‘AI dragons’ oder ‘AI tigers’ bezeichnet – Chinas Marke effizienter KI aktiv in praktische Anwendungen um und treibt mobile Apps, hochentwickelte KI-Agenten und zunehmend fähige Roboter an.

Dieser Wiederaufstieg ist den Investoren nicht entgangen, die nun die Landschaft neu bewerten. Kapital fließt zurück in chinesische Technologieaktien. Der Hang Seng Tech Index, ein wichtiger Barometer für in Hongkong notierte Tech-Firmen, ist seit Jahresbeginn um 35% gestiegen. Angeführt wird diese Rallye von Unternehmen, die direkt oder indirekt vom KI-Boom profitieren: Alibaba, ein wichtiger Akteur im Cloud Computing und der Entwicklung von KI-Modellen; Kuaishou, der Schöpfer des beeindruckenden Text-zu-Video-KI-Modells Kling; und SMIC, Chinas designierter ‘nationaler Champion’ in der Halbleiterfertigung, der eine entscheidende Rolle bei der Versorgung von Huawei mit im Inland produzierten KI-Chips spielt.

Chinas bewährtes Drehbuch: Der Vorteil des schnellen Verfolgers

Während DeepSeek’s rasanter Aufstieg viele Investoren auf dem falschen Fuß erwischte, erkannten erfahrene Beobachter von Chinas wirtschaftlicher Entwicklung bekannte Muster. Der KI-Sektor scheint bereit zu sein, die nächste Branche zu werden, in der China seine ‘Fast Follower’-Strategie nutzt, um Parität und potenziell globale Führung zu erreichen. Dies ist kein neues Phänomen. Betrachten Sie Folgendes:

• Erneuerbare Energien: Chinesische Hersteller dominieren die globalen Lieferketten für Solarmodule und Windturbinen, kritische Komponenten im weltweiten Übergang zu sauberer Energie.
• Elektrofahrzeuge: Der Aufstieg chinesischer EV-Hersteller hat die Automobillandschaft verändert und China zum weltweit größten Autoexporteur gemacht. Selbst EVs westlicher Marken sind oft stark von in China hergestellten Batterien abhängig.
• Andere Fronten: In so unterschiedlichen Bereichen wie kommerziellen Drohnen, Industrierobotik und Biotechnologie haben sich chinesische Unternehmen als formidable globale Wettbewerber etabliert.

Skeptiker im Westen versuchen oft, diese Erfolge abzutun und schreiben sie hauptsächlich unfairen Vorteilen wie erheblichen staatlichen Subventionen, Diebstahl geistigen Eigentums, illegalem Schmuggel oder Verstößen gegen Exportkontrollen zu. Während diese Faktoren in bestimmten Fällen eine Rolle spielen mögen, übersehen sie die grundlegenderen und nachhaltigeren Treiber der technologischen Wettbewerbsfähigkeit Chinas. Zu diesen dauerhaften Stärken gehören:

• Ein riesiges Produktionsökosystem: Chinas beispiellose industrielle Basis bietet den Maßstab und die Infrastruktur, die notwendig sind, um neue Technologien schnell zu kommerzialisieren und in Massenproduktion herzustellen.
• Strategische Nachahmung: Eine tief verwurzelte Bereitschaft, von anderswo entwickelten Innovationen zu lernen, sie anzupassen und zu verbessern, ermöglicht es chinesischen Firmen, technologische Lücken schnell zu schließen.
• Ein tiefer Talentpool: China bildet jährlich eine massive Anzahl von Ingenieuren und technischen Experten aus und stellt das Humankapital bereit, das zur Förderung von Innovationen benötigt wird.
• Proaktive staatliche Unterstützung: Der chinesische Staat fungiert oft als starker Katalysator, stellt Finanzmittel bereit, setzt strategische Prioritäten und fördert aktiv heimische Industrien.

Keyu Jin, Ökonomin und Autorin von The New China Playbook, bietet eine nuancierte Perspektive auf Chinas Innovationsstil. Sie legt nahe, dass er oft stärker auf ‘maßgeschneiderte Problemlösungen’ ausgerichtet ist als auf das ‘bahnbrechende, systemweite Denken’, das häufig mit US-Innovationszentren assoziiert wird. Dieser pragmatische Ansatz, der gezielte, ‘gut genug’-Lösungen priorisiert, ermöglicht es chinesischen Unternehmen, sich bei der Massenproduktion fortschrittlicher Technologie – wie DeepSeek’s R1 – hervorzutun, die sich der Spitzenklasse nähert und dabei bemerkenswert erschwinglich bleibt. Während westliche Unternehmen mit den eskalierenden Kosten der KI-Entwicklung und -Bereitstellung zu kämpfen haben, positioniert sich China, um genau das anzubieten, was ein kostenbewusster globaler Markt verlangt.

Gegenwind meistern: Vom Durchgreifen zum Comeback

Der aktuelle KI-Boom in China stellt eine bemerkenswerte Wende gegenüber der Situation vor nur wenigen Jahren dar. Noch 2022 galt die konventionelle Weisheit, dass China dazu bestimmt sei, in der künstlichen Intelligenz deutlich hinter den USA zurückzubleiben. Diese Wahrnehmung wurde durch Pekings umfassendes regulatorisches Durchgreifen gegen seinen heimischen Technologiesektor genährt, das 2020 eingeleitet wurde. Politische Führer, besorgt über die wachsende Macht und die wahrgenommene Verantwortungslosigkeit von Tech-Giganten, implementierten Maßnahmen, die Wachstum und Innovation erstickten. Strengere Datenschutzbestimmungen beispielsweise ließen die einst üppige Pipeline chinesischer Tech-IPOs an internationalen Börsen praktisch versiegen.

Die Veröffentlichung von OpenAI’s ChatGPT Ende 2022 machte die wahrgenommene Lücke deutlich sichtbar. Nachfolgende LLMs, die von chinesischen Unternehmen entwickelt wurden, konnten im Allgemeinen nicht mit den Fähigkeiten von ChatGPT mithalten, selbst wenn sie ausschließlich in chinesischer Sprache operierten. Verschärft wurden diese Herausforderungen durch strenge US-Exportkontrollen, die speziell auf die leistungsstarken Nvidia-KI-Chips abzielten, die für das Training und den Betrieb hochentwickelter LLMs unerlässlich sind. Der Zugang zu dieser kritischen Hardware wurde für chinesische Firmen stark eingeschränkt, was Amerikas Vorsprung scheinbar zementierte.

Laut Beobachtern wie Jeffrey Ding begann sich die Erzählung jedoch um den Herbst 2024 herum subtil zu verschieben. ‘Man begann zu beobachten, wie sich die Lücke verringerte’, bemerkt er und hebt Fortschritte insbesondere innerhalb der Open-Source-Community hervor. Chinesische Unternehmen erkannten eine Chance. Sie begannen, ‘auf kleinere Modelle zu optimieren, die effizienter trainiert werden konnten’, umgingen so den Bedarf an der leistungsstärksten, eingeschränkten Hardware und konzentrierten sich stattdessen auf clevere Softwareoptimierung und Zugänglichkeit.

Gleichzeitig brütete Chinas KI-Sektor unter der Oberfläche regulatorischer Gegenwinde stillschweigend aufeinanderfolgende Wellen innovativer Startups aus. Die erste Kohorte umfasste die ‘kleinen Drachen’ – Unternehmen wie SenseTime und Megvii, die sich auf maschinelles Lernen und Computer Vision spezialisierten und erhebliche internationale Aufmerksamkeit erregten. Als sich der Fokus auf generative KI verlagerte, trat eine neue Gruppe hervor: die ‘AI tigers’, bestehend aus Firmen wie Baichuan, Moonshot, MiniMax und Zhipu. Nun finden sich selbst diese namhaften Akteure etwas von der neuesten Generation von ‘Drachen’ überschattet, einer Gruppe von sechs vielversprechenden Startups mit Sitz in Hangzhou, angeführt von DeepSeek.

Die Anatomie von Chinas KI-Beschleunigung

Hangzhou, die weitläufige Metropole, die am besten als Geburtsort von Alibaba bekannt ist, hat sich unerwartet zum Schmelztiegel der aktuellen KI-Revolution in China entwickelt. Ihre einzigartige Positionierung bietet mehrere Vorteile. ‘Sie profitiert davon, ausreichend weit von Peking entfernt zu sein, um umständliche bürokratische Hürden zu umgehen’, erklärt Grace Shao, Gründerin der KI-Beratung Proem. ‘Dennoch genießt sie die Nähe zu Shanghai, was den Zugang zu internationalem Kapital und Talent erleichtert.’ Darüber hinaus verfügt Hangzhou über einen ‘extrem starken Talentpool, der über Jahre durch die Präsenz von Tech-Giganten wie Alibaba, NetEase und anderen kultiviert wurde’, fügt Shao hinzu. Alibaba selbst hat eine bedeutende Rolle bei der Förderung der Open-Source-Umgebung gespielt; bemerkenswerterweise wurden die Top-10-LLMs, gemessen an ihrer Leistung auf Hugging Face, einer führenden Open-Source-KI-Plattform, mit Alibaba’s eigenen Tongyi Qianwen-Modellen trainiert.

Mehrere Schlüsselfaktoren untermauern Chinas Fähigkeit, im KI-Rennen so schnell aufzuholen:

1. Unübertroffene Skalierung: Chinas schiere Größe bietet einen inhärenten Vorteil. Shao weist darauf hin, dass DeepSeek einen monumentalen Anstieg seiner Nutzerbasis fast über Nacht erlebte, als Tencent, der Betreiber der allgegenwärtigen Super-App WeChat, DeepSeek’s LLM integrierte und es seinen über einer Milliarde Nutzern zur Verfügung stellte. Dies verwandelte das Startup sofort in einen bekannten Namen innerhalb Chinas riesigem digitalen Ökosystem.
2. Koordinierte staatliche Strategie: Die Rolle der Regierung geht über die bloße Regulierung hinaus; sie gestaltet aktiv die Innovationslandschaft. Durch gezielte Politik, finanzielle Anreize und regulatorische Rahmenbedingungen fördern Beamte ein ‘staatlich koordiniertes’ Innovationssystem. Der Privatsektor richtet sich im Allgemeinen nach den Prioritäten aus, die innerhalb dieses Systems festgelegt werden. Die Regierung fungiert effektiv als ‘Cheerleader’, so Triolo. ‘Wenn Liang Wenfeng Treffen mit Premierminister Li Qiang und Präsident Xi Jinping erhält, sendet das ein starkes Signal durch das gesamte System’, erklärt er. Diese hochrangige Unterstützung im Februar löste einen Kaskadeneffekt aus: Staatliche Telekommunikationsunternehmen übernahmen DeepSeek’s LLMs, gefolgt von Tech- und Konsumgüterriesen und schließlich unterstützenden lokalen Regierungsinitiativen.
3. Exportkontrollen als unbeabsichtigter Katalysator: Ironischerweise könnten die US-Restriktionen, die darauf abzielten, Chinas KI-Fortschritt zu lähmen, unbeabsichtigt die heimische Innovation angekurbelt haben. ‘Die Sicherung der Finanzierung war nie unser Haupthindernis; die Verbote von Lieferungen fortschrittlicher Chips sind die eigentliche Herausforderung’, sagte Liang Wenfeng letztes Jahr offen gegenüber chinesischen Medien. Jahrelang stagnierte Chinas heimische Chipindustrie, weil überlegene Alternativen von ausländischen Lieferanten leicht verfügbar waren. Die US-Handelsbeschränkungen jedoch ‘mobilisierten die gesamte Nation, um die Spitzenklasse zu verfolgen’, argumentiert die Ökonomin Keyu Jin. Der Telekommunikationsriese Huawei hat sich trotz des intensiven Drucks aus den USA als Dreh- und Angelpunkt in Chinas Bemühungen herauskristallisiert, eine autarke Lieferkette für fortschrittliche Chips aufzubauen. Seine Ascend-KI-Chips, obwohl sie vielleicht noch nicht die Spitzenleistung von Nvidia erreichen, werden zunehmend von Startups wie DeepSeek für ‘Inferenz’ eingesetzt – die entscheidende Aufgabe, trainierte KI-Modelle in realen Anwendungen auszuführen.
4. Reichlich vorhandenes und sich entwickelndes Talent: Chinas Universitäten produzieren einen Strom leidenschaftlicher und qualifizierter Ingenieure, die begierig darauf sind, zum KI-Bereich beizutragen. Während einige Schlüsselpersonen bei Firmen wie DeepSeek eine westliche Ausbildung besitzen, betont Triolo einen signifikanten Trend: ‘Liang Wenfeng rekrutierte aktiv erstklassige junge Talente ohne vorherige Erfahrung im Westen, Personen, die nicht an Institutionen wie dem MIT oder Stanford ausgebildet wurden.’ Er fügt hinzu, dass besuchende CEOs durchweg ‘beeindruckt sind vom Kaliber der Personen, die von zweit-, dritt- und sogar viertrangigen Universitäten in China abschließen. Diese Tiefe und Menge an rohem Talent in den USA zu finden, ist herausfordernd.’ Darüber hinaus erkennen Beobachter wie Grace Shao einen spürbaren Mentalitätswandel bei Chinas Gründern der ‘Post-90er-Generation’. Während ältere Generationen vielleicht zufrieden gewesen wären, zu ‘kopieren, aber zu verbessern’, schlägt Shao vor, ‘sehen die heutigen Unternehmer Open Source nicht nur als Taktik, sondern als philosophische Entscheidung. Es gibt ein wachsendes Vertrauen, dass China originelle Lösungen entwickeln kann und sollte, nicht nur bestehende replizieren.’

Anhaltende Hürden auf dem Weg zur Dominanz

Trotz der bemerkenswerten Fortschritte, die durch den Erfolg von DeepSeek veranschaulicht werden, ist es verfrüht zu erklären, dass China dazu bestimmt ist, in der KI das gleiche Maß an globaler Dominanz zu erreichen, wie es derzeit in Sektoren wie der Solarmodulherstellung oder der Produktion von Elektrofahrzeugen genießt. Erhebliche Hindernisse bleiben bestehen und werfen Schatten auf die langfristige Entwicklung.

Die vielleicht gewaltigste Herausforderung liegt im unterentwickelten Zustand der chinesischen Kapitalmärkte, insbesondere hinsichtlich der Möglichkeiten für Tech-Startups. Das regulatorische Durchgreifen der frühen 2020er Jahre versetzte einer bereits relativ trägen heimischen Risikokapitalszene einen schweren Schlag und brachte die Aktivitäten fast zum Erliegen. Erschwerend kam hinzu, dass die zunehmenden geopolitischen Spannungen zwischen Peking und Washington viele ausländische Risikoinvestoren dazu veranlassten, ihr Engagement in chinesischer Technologie erheblich zu reduzieren. DeepSeek’s eigene Finanzierungsgeschichte ist bezeichnend: Da es an traditioneller Risikokapitalunterstützung mangelte, stützte es sich auf die erheblichen finanziellen Ressourcen seiner Muttergesellschaft, eines Hedgefonds. Diese Abhängigkeit von unkonventionellen Finanzierungsquellen unterstreicht die Schwierigkeiten, mit denen viele andere vielversprechende KI-Startups konfrontiert sind, um das für Wachstum und Skalierung erforderliche Kapital zu sichern.

Darüber hinaus waren Chinas heimische Börsen historisch zögerlich, unrentable Startups zu listen, ein häufiges Merkmal von Tech-Unternehmen in der Frühphase, die stark in Forschung und Entwicklung investieren. Eine Zeit lang blickten vielversprechende chinesische Firmen für ihre Börsengänge (IPOs) nach New York, um Zugang zu tieferen Kapitalpools und entgegenkommenderen Listungsanforderungen zu erhalten. Eine verschärfte Prüfung durch Regulierungsbehörden sowohl in Washington als auch in Peking hat diesen wichtigen grenzüberschreitenden Kapitalfluss jedoch weitgehend unterbunden. ‘Die Kapitalmärkte bleiben zutiefst unterentwickelt, unreif und es mangelt ihnen an Liquidität’, stellt Triolo unverblümt fest. ‘Dies stellt einen großen Engpass dar. Es ist ein Problem, das bis spät in die Nacht in Peking erhebliche Besorgnis hervorruft.’

In Anerkennung dieser kritischen Schwäche signalisierte die chinesische Führung während der jährlichen politischen Tagung der ‘Zwei Sitzungen’ im März die Absicht zu intervenieren. Peking enthüllte Pläne zur Einrichtung eines ‘nationalen Risikokapital-Lenkungsfonds’, der die Aufgabe hat, eine erstaunliche Summe von 1 Billion chinesischer Yuan (ca. 138 Milliarden US-Dollar) speziell für ‘harte Technologie’-Sektoren wie KI zu mobilisieren. Dieser Schritt stellt eine stillschweigende Anerkennung dar, dass der Privatsektor allein die Finanzierungslücke nicht schließen kann und erhebliche staatlich gelenkte Unterstützung benötigt, um global wettbewerbsfähige Technologieunternehmen zu fördern.

Das globale Spiel: Open Source und Schwellenmärkte

Selbst mit den Herausforderungen bei der Kapitalisierung deutet die Entwicklung chinesischer KI-Startups darauf hin, dass sie möglicherweise nicht die kolossalen Finanzierungsrunden benötigen, die im Silicon Valley typisch sind, um einen signifikanten globalen Einfluss zu erzielen. Die strategische Umarmung der Open-Source-Entwicklung, aktiv unterstützt von chinesischen Beamten und gefördert von Unternehmen wie Alibaba, bietet einen potenziell kapitaleffizienteren Weg. Durch die Förderung offener Ökosysteme zielen sie darauf ab, eine breitere Akzeptanz von in China entwickelten KI-Technologien zu fördern und sie in verschiedene Anwendungen und Plattformen einzubetten. Unternehmen wie Alibaba sehen auch einen kommerziellen Vorteil und argumentieren, dass florierende Open-Source-Modelle letztendlich mehr Kunden zu ihren breiteren Cloud-Computing- und Service-Ökosystemen führen werden.

Während KI-Modelle aus China Hürden bei der breiten Akzeptanz in den Vereinigten Staaten überwinden müssen, insbesondere unter potenziell protektionistischeren Handelspolitiken, könnte ihre Attraktivität in anderen Teilen der Welt erheblich sein. DeepSeek’s Betonung von Effizienz und Offenheit stellt eine überzeugende Alternative zu den teuren, proprietären Modellen dar, die von führenden US-Akteuren wie OpenAI bevorzugt werden. Dieser Ansatz könnte in Schwellenmärkten in Asien, Afrika und Lateinamerika stark Anklang finden – Regionen, die oft durch reichlich Einfallsreichtum, aber begrenzte Rechenressourcen und Kapital gekennzeichnet sind.

Chinesische Unternehmen haben bereits ihre Fähigkeit unter Beweis gestellt, ausländische Märkte effektiv zu durchdringen, indem sie zuverlässige, kostengünstigere Alternativen in verschiedenen Technologiesektoren anbieten: erschwingliche Solarmodule, preisgünstige Elektrofahrzeuge und funktionsreiche Smartphones zu wettbewerbsfähigen Preisen. Wenn Innovatoren wie DeepSeek und etablierte Akteure wie Alibaba erfolgreich die Abhängigkeit von der teuersten High-End-Computerinfrastruktur für effektive KI weiter reduzieren können, könnten sich die riesigen Märkte des ‘Globalen Südens’ sehr wohl für die fähigste KI entscheiden, die sie sich leisten können, anstatt nach der absoluten Spitzenklasse zu streben, die von westlichen Firmen zu einem Premiumpreis angeboten wird. Der Kampf um die KI-Vorherrschaft könnte zunehmend nicht nur anhand von Leistungsbenchmarks, sondern auch anhand von Zugänglichkeit und Kosteneffizienz auf globaler Ebene ausgetragen werden.