Chinesische Open-Source-KI gewinnt bei US-Unternehmen an Zugkraft, da sie nach günstigeren, anpassungsfähigeren Alternativen zu proprietären Systemen aus amerikanischen Laboren suchen. Aktuelle Ausgabendaten zeigen einen bescheidenen, aber deutlichen Anstieg des Anteils von Unternehmen, die für Modell-Serving-Plattformen zahlen, die Zugriff auf diese Modelle ermöglichen.
Steigender Anteil der Ausgaben für Open-Source-Modelle
Der AI Index von Ramp, der den Token- und Abonnement-Ausgaben seiner Kunden überwacht, verzeichnete, dass der Anteil der Unternehmen, die Modell-Serving-Plattformen nutzen, im Juli auf 6,1 % der gesamten KI-ausgebenden Unternehmen gestiegen ist, gegenüber 4,5 % im Januar 2026. Der Index erfasst Käufe sowohl offener Gewichtungs- als auch chinesisch entwickelter Modelle und weist damit ein wachsendes Interesse über die dominierenden US-Anbieter hinaus.
Wichtige chinesische Akteure und Preisgestaltung
Zu den am meisten diskutierten Modellen gehört Moonshots Kimi K3, ein ungewöhnlich großes Open-Weight-Modell, das Codierungs- und agentenbasierte Leistungen zeigt, die führenden proprietären Systemen nahekommen. Ein weiteres Labor, Z.AI, kündigte die Einführung von GLM-5.3-Flash an und legt den Preis für seinen Service auf 0,15 $ pro Million Eingabetoken und 0,50 $ pro Million Ausgabetoken fest. Die aggressive Preisgestaltung folgt ähnlichen Schritten von DeepSeek, das eine Kapitalerhöhung von 7,4 Milliarden $ bei einer Bewertung von 74 Milliarden $ anstrebt.
Beispiele für Unternehmensadoption
Zwei etablierte Unternehmen haben öffentlich Teile ihrer Abläufe auf Open-Source-Modelle umgestellt. Thomson Reuters entwickelte ein internes Modell namens Thomson-1, das auf Snowdon basiert, einer Anpassung des Open-Source-Qwen-Modells von Alibaba. Das Modell übernimmt nun Dokumenten-Review-Aufgaben, die zuvor auf Claude liefen. CTO Joel Hron erklärte: „Unternehmen benötigen nicht immer größere, teurere Modelle, um nützliche Ergebnisse zu erzielen, und dass ein starker offener Grundstock, der tiefgehend spezialisiert wird, fähige KI zu geringeren Kosten erzeugen kann."
Legal-Tech-Firma Harvey, unterstützt von OpenAI und anderen Investoren, veröffentlichte Harvey Tenet, ein Modell, das nachträglich auf Moonshots Kimi K3 trainiert wurde. Das Unternehmen behauptet, das neue Modell übertreffe sowohl sein Basismodell als auch US-Spitzen-Systeme bei komplexen juristischen Aufgaben.
Auswirkungen auf US-KI-Führungsunternehmen
Trotz des Wandels beherrschen die dominierenden US-Labore weiterhin den Großteil der Ausgaben. Im Juli hielt Anthropic 43,5 % des Marktanteils unter Unternehmen, während OpenAI 39,7 % ausmachte. Das fortschrittlichste Modell von Anthropic, Fable 5, machte jedoch nur 6 % der von dem Unternehmen gekauften Token aus, was darauf hindeutet, dass Kunden zögern, für Spitzenleistung einen Aufpreis zu zahlen, wenn günstigere Alternativen ihren Bedarf decken.
„Wir haben gesehen, dass viele Unternehmen branchenspezifische Grundmodelle entwickeln, indem sie Open-Source-Modelle nutzen, die dann auf sehr spezielle Datensätze feinabgestimmt werden", sagte Alex Brunicki, Partner bei Backed VC. „Sie verwenden nicht zwangsläufig die Spitzenmodelle für sämtliche Aufgaben. Stattdessen setzen sie tatsächlich diese kostenlosen Open-Source-Modelle ein."
Die Daten deuten darauf hin, dass die US-Spitzenlabore eine Obergrenze erreicht haben könnten, was Kunden bereit sind, für die neuesten, teuersten Modelle zu zahlen. Open-Source-Angebote scheinen bereit zu sein, diese Lücke zu schließen, indem sie vergleichbare Fähigkeiten zu einem Bruchteil der Kosten bereitstellen.
Zukünftige Aussichten
Analysten erwarten, dass sich der Trend fortsetzt, da weitere chinesische Labore größere, leistungsfähigere Modelle veröffentlichen und US-Unternehmen die Datennutzung kontrollieren sowie Kosten senken wollen. Gespräche laufen bereits zwischen Moonshot und großen US-Cloud-Anbietern über Umsatzbeteiligungsvereinbarungen, die die Verfügbarkeit von Kimi K3 erweitern könnten. Gelingen diese Verhandlungen, könnten chinesische Open-Source-Modelle zu einer gängigen Option für ein breiteres Spektrum von Unternehmen werden und die Dominanz US-basierter KI-Anbieter weiter infrage stellen.
Vorerst signalisiert der bescheidene Anstieg der Ausgaben für Open-Source-Modelle einen Wandel in der Unternehmensstrategie: Anstatt dem fortschrittlichsten proprietären System nachzujagen, entscheiden sich viele Unternehmen für flexible, kostengünstige Lösungen, die an ihre spezifischen Bedürfnisse angepasst werden können.