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Chinesische KI-Start-ups überarbeiten ihre Geschäftsmodelle, um wettbewerbsfähig zu bleiben, nachdem die Technologie ihres Rivalen DeepSeek landesweit weit verbreitet eingeführt wurde.
Zhipu, einst Chinas prominentestes Start-up für große Sprachmodelle, setzt seine Hoffnungen auf einen Börsengang, um sein kostenintensives Wachstum aufrechtzuerhalten, während es sich darauf konzentriert, sein Geschäft im Bereich Unternehmensvertrieb auszubauen, so zwei mit der Angelegenheit vertraute Personen.
Unter Chinas anderen führenden generativen KI-Start-ups hat 01.ai das „Vor-Training“ großer Sprachmodelle eingestellt, um sich auf den Verkauf maßgeschneiderter KI-Geschäftslösungen unter Verwendung der Modelle von DeepSeek zu konzentrieren; Baichuan hat sich entschieden, sich auf den Gesundheitsmarkt zu konzentrieren; und Moonshot hat sein Marketingbudget für seinen Kimi-Chatbot gekürzt, um sich auf das Modelltraining zu konzentrieren.
Menschen, die diesen Unternehmen nahestehen, die alle Anfragen ablehnten oder nicht reagierten, sagten, dass die Veränderungen zeigen, wie DeepSeek die Form der aufstrebenden KI-Industrie Chinas drastisch verändert hat.
Seit der Einführung seines bahnbrechenden R1-Modells Ende Januar wurde das in Hangzhou ansässige Start-up schnell vom Land zum KI-Champion gekrönt und hat eine blitzartige Verbreitung seiner Technologie überall von Krankenhäusern bis hin zu lokalen Regierungen erlebt.
Es hat einige der Top-KI-Start-ups des Landes — die in den letzten zwei Jahren erhebliche Unterstützung von inländischen Investoren im Zuge des KI-Booms erhalten haben — dazu gebracht, ihre bestehenden Strategien zu überdenken, um den Erfolg von DeepSeek zu replizieren.
„Der chinesische LLM-Markt konsolidiert sich schnell um eine Handvoll Führer“, sagte Wang Tiezhen, ein Ingenieur am KI-Forschungszentrum Hugging Face. „DeepSeek hat viele Unternehmen dazu veranlasst, Ressourcen auf Anwendungen statt auf die Entwicklung grundlegender Modelle umzuleiten.“
Das in Peking ansässige 01.ai, gegründet vom Risikokapitalgeber und ehemaligen Leiter von Google China, Kai-Fu Lee, hat sein Geschäft im sogenannten „DeepSeek-Zeitalter“ umgestellt.
Die Gruppe, die eine Reihe von Open-Source-Modellen namens Yi gestartet hat, hat das Vor-Training — bei dem Entwickler massive Datensätze verwenden, um Modelle zu trainieren — Ende 2024 aufgrund steigender Kosten eingestellt, während ihre Rivalen immer größere und leistungsstärkere Modelle trainierten. In einem Deal mit Alibaba wurde ihr Grundlagenmodellteam an den Internetriesen übertragen, so Personen, die mit der Angelegenheit vertraut sind.
Letzte Woche kündigte 01.ai an, maßgeschneiderte KI-Lösungen an Unternehmen zu verkaufen, die DeepSeek-Modelle einsetzen möchten. 01.ai preist sein Fachwissen in der sogenannten „Mischung von Experten“ als Wettbewerbsvorteil an, die Methode, die auch von DeepSeek zur Schulung seiner Modelle verwendet wird.
Anstatt ein „dichtes Modell“ auf einer riesigen Datenbank zu trainieren, die Daten aus dem Internet und anderen Quellen gesammelt hat, kombiniert der Ansatz viele kleinere Modelle, die auf branchenspezifischen Daten trainiert wurden. Die MOE-Struktur ermöglicht es chiparmen Unternehmen, größere Modelle mit weniger Rechenleistung zu trainieren, kann aber für Drittanbieterentwickler schwieriger einzusetzen sein.
DeepSeek, das beschlossen hat, sich auf Forschung zu konzentrieren, anstatt durch den Verkauf von Anwendungen an Unternehmen die Einnahmen zu maximieren, hat eine Lücke geschaffen, die von Vermittlern wie 01.ai gefüllt werden kann. Auch der Internetriese Baidu hat in den letzten Wochen umgestellt, um denselben Service anzubieten.
Moonshot erregte letztes Jahr Aufmerksamkeit für seinen viralen KI-Chatbot Kimi, aber seine Beliebtheit hat aufgrund häufiger Ausfälle und der Einführung konkurrierender Produkte von Rivalen gelitten.
In den letzten Wochen hat das Start-up die Marketingausgaben für Kimi reduziert, während es seinen Fokus auf das Modelltraining erhöht, um den Durchbruchserfolg von DeepSeek zu replizieren und die Leistung seines Chatbots zu verbessern, so zwei mit der Angelegenheit vertraute Personen.
Aber da Kimi von anderen Apps überholt wird, zeichnet Moonshot eine ungewisse Zukunft, da es Geld durch Modelltraining ohne stabile Einnahmen verbrennt. Das Start-up versuchte, Geld zu verdienen, indem es Benutzer einlud, virtuelle Geschenke an „Kimi“, die KI-Figur hinter dem Chatbot, zu senden.
Im letzten Jahr sammelte es über zwei Finanzierungsrunden hinweg mehr als 1,3 Mrd. US-Dollar ein, mit einem Mix aus Rechenkrediten des chinesischen Technologieriesen Alibaba und Bargeld von Risikokapitalfirmen, so Personen, die mit den Deals vertraut sind.
Anfang 2024 betrachtete Alibaba Moonshot als potenzielles Übernahmeziel und sicherte sich das erste Recht zum Kauf des Start-ups bei einem zukünftigen Verkauf im Rahmen ihrer 800-Millionen-Dollar-Investition, sagten die Personen. In den letzten Monaten hat Alibaba die Investitionen in Start-ups zurückgefahren, nachdem Gründer Jack Ma CEO Eddie Wu angewiesen hatte, sich stattdessen auf interne KI-Bemühungen zu konzentrieren. Die Umstellung macht es weniger wahrscheinlich, dass Alibaba Kimi in Zukunft erwerben wird, fügten die Personen hinzu.
Das in Peking ansässige Start-up Baichuan hat sein Healthcare-Geschäft verstärkt, nachdem es zuvor an Chatbots für Verbraucher und Unternehmenspräsentationen an Bildungs-, Finanz- und Gesundheitsunternehmen gearbeitet hatte.
Im Februar entließ Baichuan sein Verkaufsteam, das darauf abzielte, seine maßgeschneiderte Finanz-KI-Anwendung an Banken und Investmentfonds zu verkaufen, und beendete die Geschäftslinie, sagten zwei mit der Angelegenheit vertraute Personen.
Zu diesem Zeitpunkt kündigte die Unternehmensführung den Mitarbeitern an, dass man sich auf die Entwicklung der Technologie für Krankenhäuser konzentrieren werde, einschließlich eines KI-Arztes, der bei der Diagnose hilft.
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Im Gegensatz dazu verfolgt Zhipu, gegründet von Tang Jie, einem prominenten Informatiker der Tsinghua-Universität, weiterhin mehrere Geschäftslinien. Es hat mehrere Verbraucheranwendungen sowie ein Unternehmensgeschäft gestartet, das maßgeschneiderte KI-Anwendungen an lokale Regierungen und Unternehmen verkauft, ein in China berüchtigt wettbewerbsfähiges und margenschwaches Geschäft.
Das Start-up hat viel Geld verbrannt, während es sein Unternehmensgeschäft aufbaut. Im Jahr 2024 erzielte Zhipu einen Umsatz von 300 Mio. RMB (41 Mio. USD) und Verluste von 2 Mrd. RMB, so drei informierte Investoren.
Die steigenden Kosten haben bei einigen Investoren Bedenken ausgelöst, nachdem DeepSeek gezeigt hat, wie man Spitzenmodelle mit einem kleineren Budget aufbauen kann. Im Gegensatz zu DeepSeeks kleiner Belegschaft von etwa 160 Mitarbeitern beschäftigt Zhipu etwa 800 Personen und ist damit das größte LLM-Start-up nach Mitarbeiterzahl.
Zhipu hofft auf einen finanziellen Schub, nachdem es einen der begehrten Empfehlungsbriefe Beijings für einen Börsengang erhalten hat, so zwei mit der Angelegenheit vertraute Personen. Das Unternehmen benötigt die Zustimmung der Regulierungsbehörden, bevor es eine Notierung am technologieorientierten Star Innovation Board anstreben kann.
Das Start-up erhielt die Zustimmung Beijings, bevor DeepSeek die Wettbewerbslandschaft der KI-Akteure in China veränderte. Zuvor hatte Zhipu den Investoren mitgeteilt, dass es beabsichtige, noch vor Jahresende an die Börse zu gehen, sagten zwei Personen mit Kenntnis der Angelegenheit. Aber sie fügten hinzu, dass die Entwicklungen bei DeepSeek sich darauf auswirken könnten, wenn es mit einem Börsengang vorangeht.
Investoren des Unternehmens äußerten auch Bedenken, dass die Akzeptanz von DeepSeek durch die Regierung das Geschäftsmodell von Zhipu, das maßgeschneiderte KI-Lösungen an lokale Regierungen verkauft, gefährden könnte, so zwei mit der Angelegenheit vertraute Personen.
Aber DeepSeek hat das Rennen um KI in China durcheinandergewirbelt, was einige Rivalen dazu veranlasst hat, zu entscheiden, ob sie die Gruppe direkt herausfordern oder ihre Open-Source-Modelle übernehmen, um sich auf einen kleineren potenziellen Markt zu konzentrieren.
„Durch die Annahme erstklassiger Modelle können Unternehmen die Notwendigkeit beseitigen, jährlich zig Millionen Dollar in die Schulung minderwertiger hausinterner Alternativen zu investieren“, sagte Wang von Hugging Face.
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