Vor einem Jahr hätte ich jeden ausgelacht, der mir gesagt hätte, ich würde 2026 für Businessprojekte ernsthaft chinesische KI-Modelle prüfen. Heute gehört genau das zu meiner Arbeit. Der Grund sind ein paar Zahlen, die ich vor ein paar Wochen gesehen habe und die mich seither nicht loslassen.
Ich bin Investor. Ich soll solche Verschiebungen früh sehen, bevor sie in jeder Zeitung stehen. Diese hier hätte ich fast verschlafen.
Die Zahlen, die mich wachgerüttelt haben
OpenRouter ist eine der großen Plattformen, über die Entwickler weltweit KI-Modelle ansteuern, ein guter Seismograf dafür, was tatsächlich genutzt wird. Vor gut einem Jahr lag der Anteil chinesischer Anbieter am Datenverkehr dort bei knapp über einem Prozent. Im April 2026 kommen die chinesischen Modelle zusammen auf über 45 Prozent des wöchentlichen Volumens. Xiaomi allein verarbeitet mit seinem Modell MiMo 4,21 Billionen Tokens pro Woche, ein Anteil von 21,1 Prozent, mehr als OpenAI mit 7,5 Prozent. Alibabas Qwen-Familie liegt separat bei knapp 14 Prozent. Kimi K2.6 von Moonshot ist inzwischen das zweitmeistgenutzte Sprachmodell auf der Plattform. DeepSeek V3.2, ein im Dezember 2025 veröffentlichtes Modell mit 671 Milliarden Parametern, bleibt mit rund 0,23 bis 0,34 Dollar pro Million Tokens eine der günstigsten Optionen überhaupt.
Das ist kein Nischenphänomen. Moonshot, das Unternehmen hinter Kimi, hat im April 2026 die Marke von 200 Millionen Dollar wiederkehrendem Jahresumsatz überschritten und im Mai bei einer Bewertung von 20 Milliarden Dollar zwei Milliarden Dollar frisches Kapital eingesammelt. Das sind keine Zahlen eines Hobbyprojekts. Auch Zhipu mischt vorne mit: Sein Modell GLM-5 erreichte bei Erscheinen mit 77,8 Prozent auf dem SWE-Bench-Verified-Test für Programmieraufgaben den besten Wert unter den offenen Modellen. Vor zwei Jahren hätte ich diese Firmennamen nicht gekannt.
Was die Chip-Sperren tatsächlich bewirkt haben
Der eigentliche Beschleuniger war eine amerikanische Entscheidung, die das Gegenteil erreichen wollte. Im April 2025 verbot die US-Regierung selbst den H20-Chip von Nvidia, ein Modell, das eigens so gebaut war, dass es knapp unter den damaligen Exportgrenzen blieb. Im Dezember 2025 kündigte Trump an, den stärkeren H200-Chip wieder für China freizugeben, gedeckelt auf rund 850.000 Stück und verbunden mit einer Abgabe von 25 Prozent auf die Verkäufe.
Das Ergebnis der ganzen Übung: Chinesische Unternehmen kaufen die freigegebenen Chips bislang kaum, weil ihre eigenen Behörden amerikanische Anbieter nicht mehr für verlässliche Geschäftspartner halten. Ein Analyst der Brookings Institution hat seinen Beitrag dazu schlicht überschrieben mit „Das Spiel ist aus, die USA sind raus aus dem KI-Chip-Markt in China“. Statt die Entwicklung auszubremsen, haben die Exportkontrollen genau das erzwungen, was für westliche Anbieter am unangenehmsten ist. Chinesische Labore mussten mit weniger Rechenleistung effizientere Modelle bauen und sie günstig genug anbieten, um überhaupt Kunden zu gewinnen. Bei der API-Nutzung liegen sie heute um das Fünf- bis Dreißigfache unter westlichen Preisen.
Der Westen steht dabei nicht still. OpenAI hat gerade mit GPT-5.6 drei gestaffelte Modelle vorgestellt, von Sol als Spitze über Terra bis Luna für rund einen Dollar pro Million Tokens. Google zieht mit Gemini 3.5 Pro und der schnelleren 3.5-Flash-Variante nach, Anthropic hat mit Fable 5 eine eigene Modellklasse oberhalb der bisherigen Opus-Reihe aufgemacht. Der Wettlauf läuft also überall gleichzeitig, mit einem Unterschied: Die chinesischen Modelle sind meistens offen zugänglich, während die großen amerikanischen Flaggschiffe geschlossen bleiben.
Meine Haltung: Bei vielen Aufgaben zählt der Preis mehr als die Herkunft
Für einen Teil meiner Textarbeit, für interne Auswertungen, für schnelle Entwürfe nutze ich inzwischen bewusst auch günstigere Modelle, solange die Qualität stimmt. Ich rechne damit, dass sich in den nächsten Jahren viele Standardaufgaben in Unternehmen zu den billigsten brauchbaren Modellen verschieben, unabhängig davon, aus welchem Land sie kommen. Wer aus reinem Reflex bei den teuren US-Flaggschiffen bleibt, verschenkt Geld.
Für die regulierten Bereiche meiner Betriebe sieht das anders aus. Für Gästedaten im Hotel oder Gesundheitsdaten im Fitnessumfeld würde ich heute kein chinesisches Modell einsetzen. Das hat nichts mit Vorbehalten gegen die Technik zu tun. Mir fehlt für diese Fälle die rechtliche Klarheit, wo diese Daten am Ende landen. Günstige Werkzeuge für unkritische Aufgaben, etablierte Anbieter mit klaren Verträgen für alles, was mit Menschen und ihren Daten zu tun hat: diese Trennung halte ich für vernünftiger als eine pauschale Haltung in die eine oder andere Richtung.
Vor einem Jahr wäre mir dieser Satz nicht über die Lippen gekommen. Heute gehört er zu meiner Arbeit.
Als Business Angel sitze ich oft mit Gründern zusammen, die ihr ganzes Geschäftsmodell auf ein einziges amerikanisches Spitzenmodell aufbauen wollen. Ich rate inzwischen fast jedem, mindestens ein zweites, deutlich günstigeres Modell parallel zu testen, egal woher es kommt. Wer das nicht tut, kalkuliert mit den Preisen von heute für ein Geschäft von morgen. Diesen Fehler habe ich bei HolidayCheck einmal gemacht. Ein zweites Mal muss es nicht sein.
Quellen und Inspiration
- Digital Applied: OpenRouter Rankings April 2026
- OfficeChai: Share of US models on OpenRouter collapsed 70% to 30%
- TechCrunch: Moonshot AI raises $2B at $20B valuation
- OpenRouter: DeepSeek V3.2 Modell- und Preisdaten
- Brookings Institution: Ball game’s over — the US is out of the AI chip market in China
- TechCrunch: OpenAI launches its new family of models with GPT-5.6
- Anthropic: Claude Fable 5 and Claude Mythos 5
