Chinesische KI-Modelle übernehmen inzwischen den Großteil der von US-Unternehmen auf OpenRouter erzeugten Token-Nutzung und stellen Washington damit vor eine neue Herausforderung.
Laut Bloomberg entfallen inzwischen rund 60 % der Token-Nutzung durch US-Unternehmen auf OpenRouter auf chinesische KI-Systeme. OpenRouter ist ein beliebter Marktplatz, auf dem Entwickler ihre Arbeit über konkurrierende Modelle verteilen.
GuruFocus schätzte den Anteil sogar noch höher ein: In der ersten Juliwoche lag er bei 63 %, verglichen mit weniger als 10 % ein Jahr zuvor. Modelle wie DeepSeek, Alibaba's Qwen und Moonshot AI's Kimi K3 haben sich von Kuriositäten zu einer täglichen Infrastruktur für US-Start-ups, Forschende und größere Unternehmenskunden entwickelt. DoorDash und Airbnb setzen beide chinesische Modelle als günstigere Alternativen zu den Angeboten von OpenAI und Anthropic ein, berichtet Bloomberg.
Warum chinesische KI-Modelle an Boden gewinnen
Kosten sind die naheliegendste Erklärung. Das KI-Assistenten-Start-up Lindy AI erklärte, der Wechsel von Anthropic's models zu DeepSeek habe seine Inferenzkosten laut GuruFocus um 90 % gesenkt.
Airbnb CEO Brian Chesky sagte zuvor, das Unternehmen setze stark auf Qwen, und bezeichnete das Modell laut einem von The Hill zitierten Bericht als „sehr gut“ sowie „schnell und günstig“. Untersuchungen von Andreessen Horowitz ergaben, dass weltweit 80 % der Entwickler, die Open-Source-Tools nutzen, mit chinesischen Modellen arbeiten – vor allem wegen der steigenden Kosten privater, geschlossener Systeme.
Für viele Unternehmen bleiben Leistung und Kosten die wichtigsten Kriterien bei der Auswahl von KI-Modellen. Die weitverbreitete Nutzung könnte jedoch neue Fragen aufwerfen: Sollten Unternehmen offenlegen, welche Modelle ihre Produkte antreiben und wie mit Kundendaten umgegangen wird?
Die Auswirkungen reichen auch bis zu den Märkten. Die Veröffentlichung von Moonshot's Kimi K3 versetzte KI- und Chip-Aktien kurzzeitig in Aufruhr und erinnerte an die Marktreaktion auf den DeepSeek-Schock des vergangenen Jahres.
Washington wägt seine Optionen ab
Der Trend ist auch den führenden Regierungsvertretern aufgefallen. In einem Bericht von Fox Business sagte Treasury Secretary Scott Bessent zuvor, die Regierung könne ausländische Modelle sanktionieren, wenn sich herausstelle, dass sie mithilfe gestohlener US-Technologie entwickelt wurden.
„Wenn wir feststellen, dass insbesondere ausländische Modelle unsere großartigen Unternehmen bestehlen, können wir sie wegen dieses Diebstahls sanktionieren“, sagte Bessent.
Unterdessen sagte der U.S. Trade Representative Jamieson Greer auf CNBC, die Behörden würden „sehr genau prüfen, wie China seine KI-Entwicklung vorantreibt“.
Doch die Maßnahmen, die gegen chinesische Hardware funktioniert haben, lassen sich nicht ohne Weiteres auf Software übertragen. In einem Bericht von Bloomberg sagte Kristy Loke, Fellow bei MATS Research: „Das ist etwas völlig anderes als das Verbot von Huawei 5G im Jahr 2018“, und fügte hinzu: „Es ist eine andere Welt.“ Sobald die Gewichte eines Modells heruntergeladen wurden, kann es kopiert, verändert und lokal ausgeführt werden – ohne Einfallstor, das sich blockieren ließe.
Warum sich chinesische KI-Modelle nur schwer einschränken lassen
Jahrelang zielte die US-Politik darauf ab, chinesische Entwickler von amerikanischen Chips abhängig zu halten. Die Ironie besteht nun darin, dass amerikanische Unternehmen ihre eigene Abhängigkeit aufgebaut haben – von chinesischer Software.
Start-ups haben monatelang Code, Prompts und interne Tools rund um bestimmte chinesische Modelle entwickelt. Das wieder herauszureißen ist keine politische Stellschraube, sondern ein Engineering-Projekt mit einer entsprechenden Rechnung. Diese Asymmetrie – Hardwarebeschränkungen treffen eine Lieferkette, während Softwarebeschränkungen möglicherweise bereits in Produktion befindliche Codebasen beeinträchtigen – macht diesen Konflikt strukturell anders als den Chipkrieg.
Die bevorstehenden Zielkonflikte
Nichts davon lässt die Sicherheitsbedenken verschwinden. Anthropic hat Alibaba vorgeworfen, eine nach eigener Darstellung groß angelegte Modell-Destillation betrieben zu haben – eine Behauptung, die Teil einer breiteren Debatte über geistiges Eigentum und Praktiken beim KI-Training geworden ist.
Jedes Vorgehen gegen diese Praxis birgt jedoch das Risiko, Entwickler in schwerer zu überwachende Kanäle zu treiben, statt die Praxis zu beenden. Washington steht also nicht vor der Wahl zwischen Risiko und keinem Risiko, sondern zwischen sichtbarer und versteckter Abhängigkeit.
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