Moonshot und der DeepSeek 2 Moment: Was sich im KI-Rennen ändert

Das größte Open-Source-Modell der Welt wurde in Peking geboren

Ein chinesisches Startup, das erst seit zwei Jahren besteht, hat gerade den Druck auf die Billionenbewertungen der amerikanischen Big Techs erhöht. Moonshot, gegründet 2023 von ehemaligen Studenten der Tsinghua-Universität, hat Kimi K3 veröffentlicht, ein Sprachmodell mit 2,8 Billionen Parametern. Es ist das größte jemals geschaffene Open-Source-Modell und wird ab dem 27. kostenlos zum Download verfügbar sein.

Um das einzuordnen: Je höher die Anzahl der Parameter, desto mehr "Neuronen" hat das Modell und theoretisch desto größer ist seine Fähigkeit, Informationen zu verarbeiten und Wissen zu speichern. Anthropic, das Unternehmen hinter Claude, veröffentlicht diese Zahl nicht offiziell, aber Forscher schätzen, dass Claude Opus 4.8, das im Mai veröffentlicht wurde, etwas mehr als 1,5 Billionen Parameter hat. Kimi K3 hat fast das Doppelte.

Laut Ergebnissen, die von Moonshot selbst präsentiert wurden, hat K3 die Opus 4.8 und GPT 5.5 von OpenAI in den meisten Programmier- und Agenten-Benchmarks übertroffen. Es bleibt jedoch leicht hinter den beiden fortschrittlichsten Modellen der Amerikaner zurück, Fable 5 (Anthropic) und GPT-5.6 Sol (OpenAI), aber der Unterschied ist marginal. In einem Blindtest zur Benutzerpräferenz für Web-Interface-Engineering belegte Kimi K3 den ersten Platz, vor Fable.

Warum das wichtig ist: Der Druck auf das Geschäftsmodell der Big Techs

Der Vorfall wird bereits als "DeepSeek 2 Moment" bezeichnet, in Anspielung auf den Schock, den die chinesische DeepSeek Anfang letzten Jahres an den Märkten auslöste, als sie ein Grenzmodell präsentierte, das zu einem Bruchteil der Kosten der amerikanischen Wettbewerber entwickelt wurde. Die Logik wiederholt sich jetzt mit Moonshot, jedoch in noch relevanterem Maßstab.

Der zentrale Punkt ist nicht nur die technische Leistung. Es ist die Wirtschaft. Wie wir bei der Analyse der Auswirkungen von KI im Technologiesektor detailliert haben, hängt das Geschäftsmodell der amerikanischen Big Techs im KI-Segment von der Abrechnung nach Tokens ab, den verarbeiteten Informationseinheiten durch die Tools. Wenn ein Open-Source-Modell gleichwertige Ergebnisse ohne Lizenzkosten liefert, ändert sich das Wertangebot drastisch.

Die Zahlen veranschaulichen das Problem. Die durchschnittlichen Kosten für chinesische KI-Dienste liegen bei etwa einem Zehntel der Kosten der amerikanischen Wettbewerber. Um eine standardisierte Aufgabe mit Kimi 2.6 oder V4 Flash von DeepSeek durchzuführen, variieren die Preise zwischen 0,02 USD und 0,33 USD. Die gleiche Aufgabe bei Claude Fable 5 kostet laut Daten von Artificial Analysis 2,75 USD.

Moonshot: Von der Referenz zu Pink Floyd zu einer Bewertung von 31,5 Milliarden USD

Moonshot wurde von Yang Zhilin gegründet, der 33 Jahre alt ist und zuvor bei Google und Meta tätig war. Das Startup hieß ursprünglich "Dark Side of the Moon" auf Chinesisch, eine Anspielung auf das Album von Pink Floyd. Die Besprechungsräume tragen Namen wie Radiohead, Led Zeppelin und Nirvana. Die Abonnementpläne für Kimi folgen den Fortschritten klassischer Musik: Adagio, Andante und Moderato.

Trotz des lässigen Tons sind die Zahlen ernst. Das Unternehmen erhielt Investitionen von Alibaba und Tencent, erreichte eine Bewertung von 31,5 Milliarden USD und erzielte im April einen annualisierten Umsatz von 200 Millionen USD. Das alles in etwas mehr als zwei Jahren Betrieb.

Für diejenigen, die die Finanzmärkte verfolgen, ist der Vergleich mit dem Werdegang von DeepSeek unvermeidlich. Beide entstanden aus führenden akademischen Ökosystemen in China, erhielten Kapital von großen Konglomeraten und konnten gleichwertig mit Unternehmen konkurrieren, die Dutzende von Milliarden Dollar in Infrastruktur investiert haben.

Die Reaktion des Marktes und die Debatte über Rechenzentren

Die Auswirkungen auf die Märkte waren sofort spürbar. Der Philadelphia SE Halbleiterindex fiel am Tag der Ankündigung um 1,9 % und hat in dieser Woche insgesamt 10 % verloren. Dennoch bleibt der Index im Jahresverlauf um 62 % im Plus, im Vergleich zu 9 % des S&P 500.

Nvidia hat den Titel des wertvollsten Unternehmens der Welt verloren. Mit einer Marktkapitalisierung von 4,8 Billionen US-Dollar liegt es wieder hinter Apple, das im Jahr um 22 % gestiegen ist und mit 4,9 Billionen US-Dollar auf einem historischen Höchststand handelt. Der ETF Round Hill Magnificent Seven, der die wichtigsten Big Techs vereint, ist um 1,9 % gefallen.

David Sacks, Technologieinvestor und Berater des Weißen Hauses zu diesem Thema, sagte in einem Beitrag auf X, dass die Vereinigten Staaten "auf dem Weg sind, das Rennen um die KI zu verlieren". Laut ihm, während China vorankommt, haben die USA Schwierigkeiten mit Verboten neuer Rechenzentren, einer Ansammlung von Landesgesetzen und dem Druck zur Schaffung von Bundesbehörden zur Vorabgenehmigung von Modellen.

Analysten der Bank of America haben diesen Punkt verstärkt. Trotz der anhaltenden Hardware- und Rechenkapazitätsbeschränkungen, die die USA China auferlegt haben, zeigt der K3, dass die Skalierung von Parametern in Verbindung mit architektonischer Innovation erhebliche Sprünge ermöglichen kann. Mit anderen Worten, die Exportbeschränkungen für Chips von Nvidia nach China könnten durch Softwareengineering umgangen werden.

Was das für Technologieinvestoren bedeutet

Die Debatte ist nicht nur geopolitisch. Für Investoren wirft der Fortschritt der Moonshot eine praktische Frage auf: Inwieweit sind die Bewertungen der amerikanischen Big Techs durch die Annahme gestützt, dass ihre Modelle überlegen bleiben?

Wenn chinesische Open-Source-Modelle 90-95 % der Leistung zu 10 % der Kosten liefern, könnte die Bereitschaft von Unternehmen und Entwicklern, für Premium-Token zu zahlen, sinken. Dies würde die Margen von Unternehmen wie OpenAI, Anthropic und Google direkt unter Druck setzen, die ihre Umsatzprognosen auf die Monetarisierung von generativer KI stützen.

Für diejenigen, die die Entwicklung der künstlichen Intelligenz verfolgen, ist der Trend klar: Der Wettbewerbsvorteil in der KI wird flüchtiger. Das Rennen um Investitionen in Rechenzentren, das weltweit Hunderte von Milliarden Dollar bewegt, könnte auf eine Realitätstest stoßen, wenn die algorithmische Effizienz weiterhin die rohe Rechenleistung ausgleicht.

Der "DeepSeek 2-Moment" wird vielleicht nicht den gleichen Marktschock wie der erste auslösen. Aber er verstärkt einen Trend, den Investoren nicht ignorieren sollten: Die Spitzentechnologie der KI wird schneller zur Ware, als es irgendjemand vorhergesehen hat.