Das neueste Modell von Moonshot AI war bereits vor seiner Ankündigung zu einer der meistbeobachteten Veröffentlichungen im KI-Sektor geworden.

Mitte Juli begannen Online-Forscher, die Hinweise auf neue KI-Modelle verfolgen, Erwartungen an eine große Veröffentlichung von Moonshot AI zu verbreiten, dem in Peking ansässigen Startup für künstliche Intelligenz hinter dem großen Sprachmodell Kimi. Die nächste Veröffentlichung des Unternehmens wurde weithin als bedeutend erwartet.

Am 16. Juli stellte Moonshot Kimi K3 vor, das als das größte jemals veröffentlichte Open-Source-Modell beschrieben wird. Das Unternehmen erklärte, das Modell könne nahezu das Leistungsniveau von Anthropic’s Fable 5 erreichen, das weithin als eines der leistungsstärksten öffentlich verfügbaren Modelle gilt, während seine Nutzung deutlich weniger koste. Moonshots offizielle Benchmarks platzierten K3 durchweg unter den drei besten KI-Modellen, und ein unabhängiger Benchmark von Arena.AI stufte K3 als das zu diesem Zeitpunkt beste verfügbare Modell ein, noch vor Anthropic. Solche Ranglisten sind relevant, weil Unternehmenskunden und Entwickler Benchmark-Leistung, Preisgestaltung und Flexibilität bei der Bereitstellung häufig gemeinsam berücksichtigen, wenn sie entscheiden, welche Modelle sie im Produktivbetrieb testen.

Die Veröffentlichung markierte einen wichtigen Moment für Moonshot und seinen Gründer Yang Zhilin, einen 34-jährigen Absolventen der Tsinghua University und der Carnegie Mellon University. Yang, ein Pink-Floyd-Fan, lehnte den chinesischen Namen des Startups an sein Lieblingsalbum The Dark Side of the Moon an.

Die Markteinführung verunsicherte auch Investoren, weil sie die Annahme infrage stellte, dass US-Unternehmen im globalen KI-Wettlauf vor allem dadurch einen großen Vorsprung bewahren könnten, dass sie mehr als chinesische Wettbewerber für Rechenleistung ausgeben. Nach der Veröffentlichung fielen die asiatischen Märkte. Der Philadelphia Semiconductor Index, der stark auf Chipunternehmen ausgerichtet ist, gab um 1.6% nach. Nvidia verlor nahezu $600 billion an Marktwert und gab seine Position als wertvollstes Unternehmen der Welt kurzzeitig an Apple ab.

Viele Beobachter, darunter Anthropic-CEO Dario Amodei, hatten nicht erwartet, dass ein chinesisches KI-Labor mindestens in den nächsten sechs Monaten ein Modell veröffentlichen würde, das an die führenden US-Angebote heranreicht. Tesla-CEO Elon Musk hatte angedeutet, eine solche Entwicklung könne bis zum ersten Quartal des kommenden Jahres eintreten. Kimi K3 veränderte diesen Zeitplan. Chinesische KI-Modelle sind inzwischen leistungsfähig und günstig genug, dass einige US-Startups und Fortune-500-Unternehmen sie stillschweigend in ihre Abläufe integrieren, um steigende KI-Kosten zu kontrollieren.

Dieser Fortschritt ist trotz US-Exportkontrollen erfolgt, die Chinas Zugang zu den fortschrittlichsten Chips der Welt beschränken sollen. „The AI ecosystem in China is probably much better than people thought“, sagte Paul Triolo, Partner bei DGA–Albright Stonebridge Group.

Chinesische Entwickler arbeiten seit Jahren unter erheblichen Einschränkungen. Die USA begannen 2022, China den Zugang zu führenden KI-Prozessoren, darunter Nvidia-Chips, zu erschweren. Durch die Begrenzung des Verkaufs fortschrittlicher Chips, die zum Trainieren und Betreiben von KI-Modellen verwendet werden, sowie von Werkzeugen, mit denen solche Chips hergestellt werden könnten, wollte Washington Chinas Technologiesektor schwächen und den US-Vorsprung bei KI sichern.

DeepSeek, ein in Hangzhou ansässiges Labor mit Verbindung zu einem chinesischen Hedgefonds, stellte diese Strategie Anfang 2025 infrage. Es erregte in der KI-Branche große Aufmerksamkeit, als es seine Modelle V3 und R1 auf den Markt brachte, deren Leistung mit US-Pendants mithalten konnte. DeepSeek erklärte, die Modelle mit einem sehr kleinen Budget trainiert zu haben, indem es effiziente Technik, Programmiermethoden und mathematische Optimierungen einsetzte. Die Modelle zeigten, dass chinesische KI-Entwickler auch mit weniger leistungsfähiger Hardware weiter vorankommen können.

DeepSeek entwickelte sich zu einem frühen Spitzenreiter im chinesischen KI-Wettlauf, doch eine schnelle Abfolge neuer Modellveröffentlichungen lenkte die Aufmerksamkeit bald auf andere Unternehmen. Im Juni gewann das KI-Startup Z.ai mit der Veröffentlichung seines GLM-5.2-Modells an Bedeutung, das besonders stark beim Programmieren und im kreativen Design war. Die neu notierte Aktie war bis Mitte Juli um mehr als 1,100% gestiegen. Zeitweise überstieg die Marktkapitalisierung von Z.ai 1 trillion Hong Kong dollars beziehungsweise $127.6 billion, womit ein Unternehmen, das im vergangenen Jahr $106 million Umsatz erzielte, ungefähr auf dem Niveau von BYD und Starbucks bewertet wurde. Die Einführung von Moonshots Kimi K3 trug anschließend dazu bei, dass die Z.ai-Aktie innerhalb von zwei Tagen um 40% fiel.

Auch Chinas große Consumer-Internet-Konzerne steigen in den Wettbewerb um Frontier-Modelle ein. Meituans Modell LongCat-2.0 nutzte so viele Daten wie DeepSeek’s V4 und erreichte Leistungsniveaus, die mit Veröffentlichungen von OpenAI und Anthropic aus dem Februar vergleichbar waren. Meituan, vor allem als Plattform für Essenslieferungen bekannt, erklärte außerdem, das System vollständig auf in China hergestellten Prozessoren statt auf US-Chips trainiert zu haben.

„The idea that Meituan could train a 1.6 trillion-parameter model on domestic hardware would have been inconceivable in October 2022“, sagte Triolo und verwies damit auf den Monat, in dem die USA ihre KI-Exportkontrollen einführten.

KI-Nutzer weltweit stellen sich auf ein Umfeld ein, in dem chinesische Modelle bei der Leistungsfähigkeit mit US-Modellen konkurrieren können und oft deutlich günstiger sind. Chinesische Modelle machen inzwischen einen großen Teil der Aktivität auf OpenRouter aus, einem Marktplatz, über den Entwickler über eine einzige Schnittstelle auf mehrere KI-Modelle und Anbieter zugreifen können. Zu einem Zeitpunkt Mitte Juli stammten sechs der Top-10-Modelle auf OpenRouter — und alle fünf führenden — von chinesischen Unternehmen: Tencent, Xiaomi, DeepSeek, MiniMax, Moonshot und Z.ai.

Diese Ranglisten spiegeln vor allem die Nutzung durch Entwickler wider, doch die Einführung zeigt sich auch in etablierten Unternehmen. Im vergangenen Jahr sagte Airbnb-CEO Brian Chesky, das Unternehmen nutze Alibaba’s Qwen für den Kundenservice. Cursor, das KI-Coding-Startup, hat erklärt, Moonshot AI’s Kimi habe die Grundlage für Composer 2, sein Coding-Modell, geliefert. In einem Social-Media-Beitrag im Juni sagte Coinbase-CEO Brian Armstrong, die Kryptoplattform habe ihre KI-Ausgaben halbiert, indem sie mehr Mitarbeiter zur Nutzung von Kimi und Z.ai’s GLM-Modellen ermutigt habe.

Die Kostenlücke ist erheblich. Eine Million Ausgabetokens, also etwa 750,000 Wörter, kosten $50 bei Nutzung von Anthropic’s Fable-Modell. Die gleiche Zahl an Ausgabetokens kostet rund $0.87 bei DeepSeek-V4-Pro und $4.40 bei Z.ai GLM-5.2. Kimi K3 ist nach chinesischen Maßstäben mit $15 pro Million Ausgabetokens relativ teuer, liegt aber weiterhin unter Fable’s Tarif von $50. Nach Angaben von Moonshot AI und OpenRouter entfielen in einer Juli-Woche 57% der von US-Unternehmen auf OpenRouter genutzten Tokens auf chinesische KI-Modelle. Für Unternehmen, die KI im Kundensupport, beim Programmieren, in der Suche oder bei interner Automatisierung einsetzen, können Tokenpreise zu einem erheblichen operativen Kostenfaktor werden, weil jede Eingabe und jede Antwort abrechenbare Modellkapazität verbraucht.

Auch DoorDash verlagert Programmierarbeit auf chinesische Modelle. Chief Technology Officer Andy Fang sagte, das Unternehmen delegiere „lower-level work“ an Kimi, was zu „better quality [at] cheaper cost“ führe.

Mehrere Faktoren helfen, die niedrigeren Preise zu erklären. Strom ist in China günstiger als in vielen Teilen der USA, teilweise weil China in Stromerzeugung und -übertragung investiert hat, wodurch sich Rechenzentrumskapazitäten leichter ausbauen lassen. Neue US-Rechenzentren stoßen dagegen häufig auf politischen Widerstand wegen Bedenken über die Belastung der Stromnetze und den Wasserverbrauch.

Chinesische KI-Unternehmen sind außerdem bereit, niedrigere Gewinnmargen zu akzeptieren, während sie um Marktanteile konkurrieren und versuchen, ihre Modelle als De-facto-Standards zu etablieren. Auch US-Exportkontrollen könnten zu dieser Preisdynamik beigetragen haben. Weil chinesische Labore keinen Zugang zu den fortschrittlichsten KI-Prozessoren haben, mussten sie mehr Leistung aus weniger leistungsfähiger Hardware herausholen.

„Labs are so compute-constrained, capital-constrained, and talent-constrained that a lot of them are being cautious in how they use their resources“, sagte Grace Shao, KI-Analystin und Autorin des Newsletters AI Proem.

Neuere chinesische KI-Modelle sind zunehmend mit günstigeren heimischen Prozessoren kompatibel. „For the money [a Chinese AI company would] spend on an Nvidia chip, they can buy 10 local chips from Huawei or other local chipmakers“, sagte George Chen, Partner bei the Asia Group.

Chinesische Unternehmen haben zudem Open Source angenommen. Fast alle chinesischen Unternehmen veröffentlichen ihre Modelle unter freizügigen Lizenzen, sodass Nutzer sie kostenlos herunterladen, feinabstimmen und auf lokaler Hardware betreiben können, auch in den USA. In diesem Szenario seien die relevanten Kosten „GPUs and energy“, sagte Ameya Kanitkar, Mitgründer von Larridin, einer Plattform zur KI-Messung. Wenn Anthropic seine Modelle verkauft, kalkuliere das Unternehmen auch die Kosten für Forschung und Entwicklung ein, sagte er. Open-Source-Zugang gibt Unternehmen außerdem mehr Kontrolle darüber, wo Modelle laufen und wie sie angepasst werden, auch wenn er die Notwendigkeit von Sicherheits-, Compliance- und Leistungstests nicht beseitigt.

Geopolitische Bedenken bleiben bestehen. US-Behörden sind zunehmend besorgt darüber, dass amerikanische Unternehmen chinesische KI-Modelle nutzen, und verweisen auf Sicherheitsaspekte sowie auf die Sorge, chinesische Entwickler könnten US-Entwickler preislich weiter unterbieten. Der Kongress prüft den Einsatz chinesischer KI-Modelle durch US-Unternehmen, darunter Airbnb und Cursor. In einer Stellungnahme erklärte Airbnb, es nutze nur „a limited number“ chinesischer Modelle, die alle Open Source seien und über „approved U.S.-based service providers“ liefen. Cursor reagierte nicht auf Fortunes Bitte um Stellungnahme. Gesetzgeber prüfen außerdem, ob die USA mehr tun sollten, um eigene Open-Source-Modelle zu unterstützen.

Chinesische Entwickler nutzen diese Bedenken, um ihre eigene Position zu stärken. Z.ai kündigte sein Modell GLM-5.2 nur wenige Tage nachdem US-Behörden den Zugang zu Anthropic’s Fable- und Mythos-Modellen für einige Nutzer außerhalb der USA sowie für ausländische Staatsangehörige vorübergehend unterbrochen hatten. „Frontier intelligence should not belong to only a few people, nor be subject to withdrawal by a handful of rules at any moment“, schrieb Z.ai in einem begleitenden Social-Media-Beitrag.

Z.ai wirbt um Regierungen, die souveräne KI-Systeme oder Modelle suchen, die auf heimischer Hardware laufen können, mit lokaler Kontrolle über Daten und Upgrades. Die Nachfrage ist gestiegen, da die US-Politik protektionistischer und weniger vorhersehbar geworden ist. „The decision to restrict the latest models really backfired“, sagte Chen. „If you think about Singapore or India, there’s growing uncertainty around U.S. AI policy. One day, you’re told you can use the latest model; the next day, no foreign citizens can use it. How can any country deal with that kind of uncertainty?“

Peking sieht zudem einen Soft-Power-Vorteil in der breiteren globalen Nutzung chinesischer KI. Auf einer KI-Konferenz im Juli versprach Präsident Xi Jinping, bei der Technologie „uphold openness and win-win cooperation“ zu verfolgen. KI „should not be a solo performance by any one country“, sagte er, „but a symphony of global cooperation.“

Der Artikel erscheint in der Asia-Ausgabe von Fortune für August/September 2026 unter der Überschrift „China’s AI firms are catching up to U.S. labs—and beating them on cost.“ Er wurde ursprünglich auf Fortune.com veröffentlicht: https://fortune.com/2026/07/26/china-moonshot-deepseek-zai-kimi-challenging-us-ai-cost/