Chinas KI-Branche wurde als schnell aufholender Herausforderer der USA im Rennen um die Führung auf dem globalen KI-Markt dargestellt. Die Experten von heute zeichnen jedoch ein bodenständigeres Bild davon, ob China tatsächlich vorpreschen wird.
Die neuen Modelle des Landes, spektakuläre Demos und ehrgeizige Regierungsziele haben den Eindruck genährt, dass ein Wendepunkt unmittelbar bevorsteht. Doch obwohl Chinas KI-Branche im vergangenen Jahrzehnt rasante Fortschritte gemacht hat, sagen führende Forscher im Land, dass diese Fortschritte im Vergleich zu den USA an Grenzen stoßen.
Einige der prominentesten KI-Wissenschaftler Chinas zeichnen inzwischen ein nüchterneres Bild der Zukunft. Auf einer großen KI-Konferenz in Peking sagten Forscher von Alibaba, Tencent und führenden Start-ups, dass die Wahrscheinlichkeit, dass ein chinesisches Unternehmen US-KI-Giganten wie OpenAI oder Google DeepMind in den nächsten drei bis fünf Jahren überholt, gering sei – ihren Schätzungen zufolge liegt sie bei weniger als 20 %. Selbst das, so deutete ein Redner an, könnte „höchst optimistisch“ sein.
Die Äußerungen auf dem von der Tsinghua-Universität veranstalteten AGI-Next-Gipfel verdeutlichen eine ernüchternde Neubewertung von Chinas kurzfristigen KI-Ambitionen. Zwar haben sich heimische Modelle schnell verbessert und internationale Aufmerksamkeit erlangt, doch die Redner warnten, dass der strukturelle Abstand zu den USA nur schwer zu überwinden sei.
Ein wachsender Abstand bei der Rechenleistung
Laut einem Bericht der South China Morning Post liegt das Hauptproblem bei der Rechenleistung. Lin Junyang, technischer Leiter des Teams für das große Sprachmodell Alibaba’s Qwen, sagte, der größte Nachteil liege im Umfang der Rechenkapazitäten: US-amerikanische KI-Labore verfügten über ein bis zwei Größenordnungen mehr Rechenressourcen als ihre chinesischen Pendants. Dieser Unterschied ermöglicht es amerikanischen Unternehmen, größere und experimentellere Modelle zu trainieren und langfristige Forschungsprojekte zu verfolgen, die unter strengeren Einschränkungen nur schwer nachzubilden sind.
„Am kritischsten ist, dass OpenAI und andere riesige Rechenressourcen in die Forschung an der nächsten Generation investieren“, sagte Lin. „In China hingegen sind wir allein mit der Deckung der täglichen Nachfrage bis an die Grenzen ausgelastet – sie beansprucht bereits den überwiegenden Teil unserer Rechenkapazität“, fügte er hinzu. Dadurch bleibe kaum Spielraum für langfristige Forschung mit hohem Risiko.
Die Situation beim Zugang zu Halbleitern verschärft das Problem zusätzlich, da China nach wie vor keine im Inland produzierten Extrem-Ultraviolett-Lithografiemaschinen (EUV) besitzt, die für die Herstellung modernster Halbleiter benötigt werden.
US-Exportkontrollen haben den Zugang zu den leistungsfähigsten und modernsten Chips weiter eingeschränkt, obwohl Washington Ende vergangenen Jahres kürzlich den Verkauf von Nvidias H200-KI-Prozessoren an China genehmigt hat. Die Lage wird dadurch zusätzlich erschwert, dass Peking einige Unternehmen Berichten zufolge aufgefordert hat, diese Käufe auszusetzen und ausländische Chips durch heimische Alternativen zu ersetzen.
Tang Jie, Mitgründer und leitender KI-Wissenschaftler bei Zhipu AI, warnte, dass die jüngste Begeisterung für chinesische Open-Source-Modelle ein irreführendes Bild des größeren Wettbewerbs vermitteln könne. Während chinesische Entwickler viele ihrer leistungsfähigsten Systeme öffentlich veröffentlicht haben, halten US-Unternehmen ihre stärksten Modelle weitgehend unter Verschluss.
„Der Abstand zwischen China und den USA könnte sich tatsächlich vergrößern, weil die USA viele Modelle haben, die sie nicht öffentlich gemacht haben“, sagte er und wies darauf hin, dass Leistungsbenchmarks nur das erfassen, was öffentlich verfügbar ist. Seiner Einschätzung nach verfügen amerikanische Unternehmen wahrscheinlich über fortschrittlichere interne Systeme, die von deutlich mehr Rechenleistung und Kapital unterstützt werden.
Open-Source-Modelle und der verborgene Wettbewerb
Ein Bereich, in dem China an Stärke gewonnen hat, ist Open-Source-KI. Chinesische Entwickler haben sich mit überwältigender Mehrheit dafür entschieden, ihre Modelle offen zu veröffentlichen, und dadurch deren Verbreitung in Branchen und Märkten beschleunigt. Diese Strategie hat chinesischen Systemen zu Sichtbarkeit und praktischer Durchsetzungskraft verholfen, insbesondere in Regionen und Branchen, die nach Alternativen zu proprietären US-Plattformen suchen.
Dennoch sagen die Redner, dass Offenheit allein das Land nicht an die Spitze bringen werde. US-Unternehmen haben Zugang zu riesigen privaten Rechenclustern, umfangreichen Kapitalreserven und fortschrittlichen Chips. Dadurch können sie parallel an Forschungsprojekten arbeiten, die möglicherweise nie öffentlich bekannt werden. Chinas scheinbare Fortschritte könnten daher auch auf einen tieferen, weniger sichtbaren Vorsprung der USA bei den grundlegenden KI-Fähigkeiten treffen.
Langfristiger Optimismus und Erwartungen
Nicht alle Teilnehmer des Podiums waren so pessimistisch. Yao Shunyu, der neu ernannte leitende KI-Wissenschaftler von Tencent und ehemalige OpenAI-Forscher, sagte, Chinas Geschichte der schnellen Skalierung von Technologien dürfe nicht unterschätzt werden. Das weltweit führende KI-Unternehmen in drei bis fünf Jahren könnte chinesisch sein. Er verwies auf Branchen wie Elektrofahrzeuge und die fortschrittliche Fertigung, in denen chinesische Unternehmen innerhalb relativ kurzer Zeit zu globalen Marktführern geworden sind.
Dennoch räumte Yao ein, dass Größe allein nicht ausreichen werde. China müsse bei der Fertigung fortschrittlicher Chips vorankommen, eine breitere Nutzung von KI in Unternehmen fördern und mehr Ressourcen in die Grundlagenforschung statt in die Bereitstellung investieren. „Wir sind Experten darin, innerhalb bestehender Rahmenbedingungen zu optimieren und aus möglichst wenigen GPUs so viel wie möglich herauszuholen. Was uns jedoch noch fehlt, ist der Mut zum Risiko, um das nächste Paradigma zu definieren“, sagte er.
Tang zeigte sich zuversichtlich, was eine neue Generation chinesischer Forscher betrifft, die in den 1990er- und 2000er-Jahren geboren wurde. Wenn sich das Innovationsumfeld verbessere und der Druck zur ständigen Auslieferung von Produkten nachlasse, könnten sich diese Forscher, so argumentierte er, intensiver auf Durchbrüche statt auf schrittweise Verbesserungen konzentrieren.
Vorerst blickt Chinas KI-Elite mit klarem Blick und nicht etwa mit einer Haltung der Niederlage in die Zukunft. Zwar wurden bedeutende Fortschritte erzielt, doch die Kombination aus Chipmangel, begrenzter Rechenleistung und verborgenen Vorteilen der USA macht eine kurzfristige Überraschung unwahrscheinlich.
Ob es China gelingt, Effizienz, Talent und den Schwung der Open-Source-Entwicklung in eine echte Führungsposition zu verwandeln, könnte letztlich seine Stellung im globalen KI-Rennen im kommenden Jahrzehnt bestimmen.
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