Chinas AI-Push und seine Folgen

Nach einer Woche intensiver Gespräche in Asien lohnt sich ein Rückblick. Ein Thema zog sich dabei wie ein roter Faden durch nahezu jedes Gespräch: künstliche Intelligenz und die rasant steigenden Kosten, die AI-Funktionen für Kunden im großen Maßstab mit sich bringen.

Für Softwareanbieter ist mit tokenbasierten AI-Nutzungsgebühren eine neue Kostenkategorie entstanden, die sich schwer prognostizieren lässt und von klassischen Lizenzmodellen pro Display nicht abgedeckt wird. Die zentrale Frage lautet daher: Werden nutzungsbasierte AI-Gebühren künftig zum Standardbestandteil von Display-Lizenzen? Oder bieten deutlich günstigere chinesische AI-Modelle einen Ausweg aus der Kostenfalle?

China investiert in AI

Der globale AI-Markt wird von US-Unternehmen wie OpenAI, Anthropic, Google und Microsoft dominiert. Eine neue Herausforderung entsteht jedoch in China. Dort profitieren AI-Entwickler von starker staatlicher Unterstützung, reichlich Investitionskapital und deutlich niedrigeren Betriebskosten.

Einer der größten Vorteile Chinas: Energie. AI-Rechenzentren verbrauchen enorme Mengen Strom, wodurch Energiekosten zu einem entscheidenden Faktor für die Wirtschaftlichkeit großer Sprachmodelle werden. In China bleibt Energie vergleichsweise günstig, was lokalen AI-Anbietern deutlich niedrigere Kostenniveaus verschafft als vielen westlichen Wettbewerbern.

In Kombination mit subventionierter Infrastruktur und aggressiven Investitionsstrategien setzen chinesische AI-Unternehmen Preise inzwischen gezielt als strategische Waffe ein.

AI-Leistung zum Bruchteil der Kosten

Die unterschiedlichen Kosten für Unternehmen lassen sich nicht weiter ignorieren.

Laut Daten von AI-Benchmarking-Plattformen kann eine standardisierte Intelligenzaufgabe mit Deepseek bereits ab 0,02 US-Dollar erledigt werden, verglichen mit rund 2,75 US-Dollar für dieselbe Aufgabe mit Anthropics Claude. Konkrete Unternehmenseinsätze variieren zwar deutlich, viele Großkunden berichten laut eigenen Angaben aber von Einsparungen von bis zu 90 Prozent bei der Integration chinesischer AI-Modelle in ihre Arbeitsabläufe.

Für Einkaufsabteilungen mit wachsenden AI-Budgets sind solche Zahlen schwer zu übersehen. Die Folge ist eine wachsende Bereitschaft westlicher Unternehmen, chinesische Alternativen zu prüfen – insbesondere für Anfragen mit geringerer Relevanz für Datenschutz und Cybersicherheit.

Disruption durch Open Source

Aber nicht nur die niedrigen Preise bedrohen den Wettbewerb. Viele chinesische AI-Entwickler setzen auf Open-Source-Strategien. Damit können Unternehmen Modelle auf eigener Infrastruktur oder über Drittanbieter-Clouds betreiben. Das reduziert die Abhängigkeit von einzelnen Anbietern und senkt die Kosten zusätzlich.

Das fordert westliche AI-Unternehmen wie OpenAI und Anthropic besonders heraus. Denn: Ihre Geschäftsmodelle basieren auf Premium-AI-Diensten und verbrauchsbasierten Gebühren. Wenn zunehmend leistungsfähige chinesische Modelle zu einem Bruchteil des Preises verfügbar sind, geraten Margen und internationale Wachstumsaussichten unter Druck.

Besonders ausgeprägt ist dieses Risiko in Überseemärkten, in denen Unternehmen sich vor allem am Verhältnis von Leistung zu Kosten orientieren und geopolitische Erwägungen eine untergeordnete Rolle spielen.

Unternehmen mischen AI-Modelle

Statt sich auf einen einzelnen AI-Anbieter festzulegen, setzen viele westliche Unternehmen auf eine Multi-Modell-Strategie.

AI-Aggregationsplattformen wie Perplexity und andere Modell-Routing-Dienste erlauben den Zugriff auf mehrere AI-Engines über eine einzige Oberfläche. Unternehmen können so für jede Aufgabe das kosteneffizienteste Modell wählen und dabei Leistung, Compliance-Anforderungen und Budget gegeneinander abwägen.

Diese Modell-Arbitrage verbreitet sich zunehmend. Anspruchsvolle Aufgaben laufen weiterhin über führende US-Modelle, während Routineaufgaben an günstigere chinesische Alternativen gehen.

Der Wettbewerb verlagert sich damit von reiner Modellqualität hin zu einer Kombination aus Qualität, Verfügbarkeit und Preis.

Folgen für Digital Signage

Für die Digital Signage-Branche könnten günstigere AI-Modelle zu einem wichtigen Katalysator für die breite AI-Nutzung werden. Netzwerkbetreiber, Retailer und DooH-Medieneigentümer setzen zunehmend auf AI-generierte Inhalte, automatisierte Kampagnenerstellung, Audience Analytics und Echtzeit-Contentanpassung. Content-Erstellung könnte künftig an chinesische AI-Modelle ausgelagert werden, während Audience Analytics und Coding aus Gründen der Cybersicherheit voraussichtlich auf westlichen Modellen verbleiben.

Chinesische AI-Modelle mit deutlich niedrigeren Betriebskosten könnten AI-gestützte Signage-Anwendungen wirtschaftlich tragfähig machen. Im April präsentierten Anbieter auf der Infocomm China bereits einsatzbereite AI-Edge-Server mit chinesischen Open-Source-AI-Modellen für Digital Signage-Unternehmen. invidis sprach mit einigen ISVs und Integratoren, überwiegend aus dem Nahen Osten, Afrika und Lateinamerika, die die niedrigen Kosten und die hohe Leistung positiv hervorhoben.

Neue Phase im AI-Wettlauf

Die erste Phase des AI-Booms war von technologischen Durchbrüchen geprägt. Die nächste Phase könnte über Wirtschaftlichkeit entschieden werden.

Chinesische AI-Anbieter treten mit einer Kostenstruktur an, die viele westliche Konkurrenten kaum erreichen können. Gestützt durch staatliche Förderung, privates Kapital und günstige Energie positionieren sie sich für globales Wachstum und unterbieten dabei etablierte US-Anbieter.

Für OpenAI, Anthropic und andere Anbieter aus dem Silicon Valley besteht die Herausforderung nicht mehr allein darin, das leistungsfähigste Modell zu bauen. Sie müssen zeigen, warum Kunden weiterhin einen Aufpreis zahlen sollten, wenn zunehmend leistungsfähige Alternativen zu einem Bruchteil der Kosten verfügbar sind.

Westliche Digital Signage-Anbieter zeigen sich verständlicherweise zurückhaltend gegenüber chinesischen AI-Modellen. Allerdings werfen nicht alle AI-Aufgaben Datenschutzbedenken auf. Die Branche sollte die verfügbaren Optionen zumindest in Betracht ziehen.