Chinas KI-Konkurrenz bedroht die US-Margen, aber nicht das KI-Ökosystem der USA

Chinesische KI-Modelle verringern den Leistungsabstand zu ihren US-Konkurrenten, offenbar häufig zu einem Bruchteil der Kosten. Dies wirft Fragen auf – sowohl zu den Renditen der KI-Infrastrukturausgaben in den USA als auch zu den Bewertungen vieler führender US-Technologieunternehmen.

Auf den ersten Blick scheinen einige chinesische Modelle mit weniger Ressourcen und zu tieferen Kosten für Endnutzer nahezu Spitzenfähigkeiten zu bieten. Einige davon sind Open-Weight-Modelle. Das heisst, ihre zugrunde liegenden Parameter können heruntergeladen und in lokalen Netzwerken ausgeführt werden. Dies mindert die Bedenken bezüglich Datenschutz. Weshalb sollen Unternehmen also weiterhin einen Aufpreis für die führenden Modelle (Frontier-Modelle) zahlen? Diese Frage stellt sich umso mehr, als US-Technologiekonzerne weiterhin in KI-Infrastruktur investieren. Die Anlegerinnen und Anleger machen sich Sorgen, ob der Sektor Renditen erzielen kann, welche die hohen Ausgaben rechtfertigen.

Diese Interpretation greift jedoch zu kurz. Chinesische Open-Weight-Modelle dürften zwar die Preissetzungsmacht und die Gewinnmargen der US-Modellanbieter unter Druck setzen. Doch sie sind unseres Erachtens keine grundlegende Bedrohung für das KI-Ökosystem der USA. Günstigere und leistungsfähigere Modelle dürften die KI-Einführung beschleunigen und die Nachfrage in den Bereichen Infrastruktur, Halbleiter, Cloud und Anwendungen entlang der Wertschöpfungskette erhöhen. In diesen Bereichen dürfte ein wesentlicher Teil der langfristigen Wertschöpfung entstehen.

Chinas Kostenvorteile sind geringer, als sie scheinen

Die zunehmende Wahrnehmung, China entwickle gleichwertige oder bessere KI zu einem Bruchteil der Kosten, ist irreführend. Viele Aussagen über die Kostenvorteile chinesischer Modelle in Bezug auf die Investitionsausgaben unterschätzen wahrscheinlich die Auswirkungen der sogenannten „Destillation“, also des Trainierens eines Modells mithilfe der Ergebnisse eines fortschrittlicheren US-Systems. Vor allem bedeutet bei der Nutzung des Modells ein niedriger Preis pro Token für chinesische Modelle nicht zwangsläufig niedrige Kosten pro Ergebnis. Ein weniger leistungsfähiges Modell benötigt möglicherweise mehr Tokens, Rechenleistung, Energie und Zeit, um dieselbe Aufgabe zu erledigen. Daher sind die Kosten pro abgeschlossene Aufgabe und die Zeit pro Aufgabe die aussagekräftigeren Vergleichsgrössen. Gemessen daran brauchen viele US-Modelle den Vergleich mit chinesischen Konkurrenten nicht zu scheuen.

Die US-Entwickler bleiben nicht untätig. Sie haben ihre Preise stark gesenkt, und einige von ihnen, darunter Meta, Nvidia und OpenAI, stellen ebenfalls Open-Weight-Modelle bereit. Weitere werden folgen.

Viele US-Modelle brauchen den Vergleich mit chinesischen Konkurrenten nicht zu scheuen

Technologiediffusion versus Frontier-Modelle

Wenn günstige oder lokal betriebene Modelle für viele Anwendungen zum Standard werden: Könnte das die Bewertungen im KI-Ökosystem der USA belasten? Aus drei Gründen gehen wir nicht davon aus.

Erstens dürften niedrigere Kosten für KI die Nachfrage steigern. Dies entspricht einer Version des Jevons-Paradoxons: Wenn eine Technologie günstiger wird, wird sie oft intensiver genutzt. Im Fall von KI sollten niedrigere Kosten pro Aufgabe zu mehr Aufgaben, längeren Denkprozessen und mehr autonomen Agenten führen. Das von den USA angeführte KI-Ökosystem könnte daher weiterhin florieren, gestützt auf seine starke Position in den Bereichen Cloud-Infrastruktur, globale Netzwerke und proprietäre Daten. Keiner dieser Bereiche ist wesentlich davon abhängig, welches KI-Modell zum Einsatz kommt.

Zweitens könnten Frontier-Modelle weiterhin einen Preisaufschlag erzielen. Die stärksten US-Modelle behalten insgesamt einen Vorsprung in Bezug auf ihre Fähigkeiten bei. Chinesische Modelle erreichen gemäss einigen Indikatoren ein vergleichbares Niveau. Doch bei anspruchsvollen Tests in den Bereichen Cybersicherheit, Wissenschaft und Agenten bestehen weiterhin Lücken. Dabei handelt es sich um komplexe, mehrstufige Aufgaben, die KI-Systeme über einen längeren Zeitraum hinweg selbstständig bewältigen müssen. Bei bestimmten Anwendungen, etwa in der wissenschaftlichen Forschung, dürfte der Einsatz der leistungsfähigsten verfügbaren KI weiterhin einen Vorteil bieten. Dies sollte den Anbietern der fortschrittlichsten Modelle eine gewisse Preissetzungsmacht verschaffen. Solche Fähigkeiten im grossen Massstab lassen sich durchaus monetarisieren, möglicherweise sogar sehr erfolgreich. Das könnte positive Bewertungen für die Entwickler führender Modelle in den USA – wie Anthropic und OpenAI – rechtfertigen; dies gilt auch, wenn die Margen bei technologisch weniger fortschrittlichen Anwendungen unter Druck geraten.

Drittens sprechen Sicherheits- und Souveränitätsbedenken für einen hybriden Markt, in dem amerikanische wie auch chinesische Modelle eine Rolle spielen. Die zeitweiligen US-Beschränkungen des Zugangs ausländischer Nutzer zu den Anthropic-Modellen Fable 5 und Mythos 5 haben die Risiken verdeutlicht. Es handelt sich um Risiken, die mit der Abhängigkeit von Technologie aus nur einem Land verbunden sind. Zugleich kommen Initiativen für „souveräne KI“ ausserhalb der USA nur langsam voran. Denn der Aufbau eines wettbewerbsfähigen KI-Stacks von Grund auf ist nach wie vor extrem teuer. Zudem könnten grosse ausländische Nutzer von KI- und Cloud-Diensten mangels Alternativen aus Gründen der Governance und Sicherheit US-Modelle chinesischen Modellen vorziehen.

Wir erwarten, dass beide Systeme nebeneinander bestehen

Mit anderen Worten: Es ist denkbar, dass sich die KI-Nachfrage in Richtung einer breiten Nutzung günstigerer Modelle entwickelt, darunter lokal betriebene Open-Weight-Modelle für zahlreiche Anwendungen. Das würde es Anbietern führender Modelle wie OpenAI oder Anthropic erschweren, ihre Premiumpreise, Gewinnmargen und Bewertungen aufrechtzuerhalten. Es bedeutet aber nicht, dass die Nutzer US-Modelle aufgeben und ausschliesslich auf chinesische Alternativen setzen. Wir erwarten, dass beide Systeme nebeneinander bestehen und Unternehmen für sensible oder umfangreiche Anwendungen lokale oder Open-Weight-Modelle aus China oder den USA einsetzen. Für Aufgaben, bei denen überlegene Leistungsfähigkeit oder eine einfachere Nutzung die Risiken eines externen Anbieters überwiegen, dürften sie weiterhin auf gehostete Frontier-Modelle zurückgreifen.

Lesen Sie auch: Ölmarktausblick – Chinas Nachfrage und Lehren aus dem Konflikt

Die nächste Etappe im Wettlauf zwischen den USA und China

Das von den USA angeführte KI-Ökosystem bietet bedeutende Vorteile in Bezug auf fortschrittliche Beschleuniger, also spezialisierten Chips für KI-Anwendungen, sowie High-Bandwidth Memory (HBM); bei HBM handelt es sich um Speicher mit hoher Bandbreite, die diese Chips besonders schnell mit Daten versorgen. Hinzu kommen High-Speed-Links (Hochgeschwindigkeitsverbindungen), die es ermöglichen, viele Chips als ein einziges System zusammenarbeiten zu lassen. Die US-Exportkontrollen für modernste Chips und Ausrüstung zur Chipfertigung dürften helfen, diese Vorteile kurzfristig zu sichern. Sollten neue chinesische Innovationen die Bedenken Washingtons verstärken, könnten die Beschränkungen verschärft werden.

Zugehöriger Inhalt.

Investment Solutions.

Mehr erfahren

investment insights

The Intelligent Allocator: Die anspruchsvolle Kunst der Aktienselektion

11. August 2026

Wie China mit diesen Einschränkungen umgeht, wird in den kommenden Jahren eine der zentralen Fragen im Bereich KI sein. Kurzfristig könnte ein Mangel an fortschrittlichen Rechenkapazitäten das Land weiterhin bremsen. Zugleich wird China seine heimischen Fähigkeiten in der Chipfertigung, einschliesslich der Lithografietechnologie, weiter ausbauen. Es wird die Zusammenarbeit zwischen seinen Technologieunternehmen fördern und alternative Chiparchitekturen erforschen.

China verfügt indessen über einen entscheidenden Vorteil bei der Stromerzeugung. Das Land produzierte 2025 rund 10,6 Petawattstunden (PWh) Strom und damit mehr als doppelt so viel wie die USA. Zudem baut es sowohl die Erzeugungskapazitäten als auch die Stromübertragungsnetze für grosse Entfernungen schneller aus. Wesentlich ist hierbei die „Speed-to-Power“, also wie schnell sich ein neuer Rechenzentrumsstandort eine zuverlässige Stromanbindung sichern kann. In China kann der Bau eines Rechenzentrums einschliesslich Stromversorgung zwischen einem und drei Jahren dauern. In den USA braucht es für einen bedeutenden Ausbau des Netzanschlusses und der Übertragungsinfrastruktur fünf bis zehn Jahre. Solche Verzögerungen könnten die Verbreitung von KI-Anwendungen in den USA bremsen und Unternehmen zwingen, teure Stromerzeugungskapazitäten vor Ort aufzubauen.

Der Wettlauf wird auch künftig für wirtschaftliche Dynamik und positive Wachstumseffekte in beiden Ländern sorgen

Vorerst verfügen die USA jedoch weiterhin über einen markanten Vorsprung bei den installierten KI-Rechenkapazitäten, was ihren Hardware-Vorteil widerspiegelt. Dieser gleicht Chinas grössere Stromversorgung mehr als aus, auch wenn einzelne US-Projekte durch Engpässe beim Netzanschluss gebremst werden. Chinas Vorteil bei der Energieversorgung bleibt damit eine strategische Chance, die entscheidend werden könnte, falls das Land den Rückstand bei Chips und Talenten aufholt.

Lesen Sie auch: Energieschock offenbart Asymmetrien in Asien

Der KI-Zyklus setzt sich in beiden Supermächten fort

Im KI-Rennen stehen sich demnach weiterhin Frontier-Technologie und breite KI-Einführung gegenüber. Die USA bleiben bei den KI-Fähigkeiten führend, während China gut positioniert ist, um dank günstigerer Modelle und einer grossflächigen Implementierung die KI-Einführung voranzutreiben. Das Rennen ist aber noch lange nicht gelaufen. Die US-Entwickler reagieren mit Preissenkungen und Open-Weight-Angeboten, während China die Lücke mit erstklassigen Fähigkeiten füllen will.

Keines der beiden Länder wird die Führungsposition des jeweils anderen hinnehmen, weder bei Frontier-Modellen noch bei der KI-Implementierung. Statt dass sich ein Gewinner durchsetzt, erwarten wir, dass sich die beiden Ökosysteme parallel weiterentwickeln. Dies dürfte KI-bezogene Innovationen und Investitionen weltweit vorantreiben. Es ist mit Volatilität zu rechnen, während jeweils eines der beiden Länder vorübergehend auf Kosten des anderen an Boden gewinnt. Der Wettlauf wird auch künftig für wirtschaftliche Dynamik und positive Wachstumseffekte in beiden Ländern sorgen.

Aus Anlegersicht ist festzuhalten, dass die Wertschöpfung den Eigentümern von KI-Infrastruktur, Chips, Daten und Vertriebsnetzen zugutekommen dürfte statt nur den Entwicklern führender Modelle. Deshalb bleibt unsere positive Beurteilung von Hyperscalern und Halbleiterunternehmen gegenüber reinen Anbietern von KI-Modellen intakt.