Die USA und China im "Kalten KI-Krieg"

Blitzzusammenfassung_ (in 30 Sekunden)
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• China und die USA dominieren die globale KI-Entwicklung. Zwischen den zwei Seiten ist eine Art "Kalter KI-Krieg" ausgebrochen.
• Die USA dominieren zwar technologisch, doch chinesische Durchbrüche sorgten im Westen für Aufsehen und Zweifel.
• Sie zeigten zwar tatsächlich die Fähigkeit des chinesischen Sektors an, aber die USA sind bei der Leistungsfähigkeit weiterhin vorne.
• Ihnen kommt zugute, dass sie in Sachen Investitionen und Rechenkapazität absolut dominieren. China kompensiert das in Teilen durch höhere Kosteneffizienz.
• Ein weiterer Unterschied ist, dass chinesische Firmen auf Open Source setzen, was ihnen globale Marktanteile verschafft – OpenAI und Co. allerdings nicht unbedingt gefährdet.
• Chinas Hoffnungen, die USA doch noch irgendwann zu überholen, entstehen aus mehr Krisenresilienz, weniger Regulierungsdruck und etwas freundlichen Trends bei Humankapital und Forschungsoutput.
• Strukturelle Herausforderungen, vor allem die relative Schwäche der heimischen Chipindustrie, werden allerdings schwierig zu überwinden sein. Auf absehbare Zeit dürften die USA somit Technologieführer bleiben. Im KI-Feld ist "absehbar" allerdings stets nur einige Monate entfernt.

Chinas Kapazitäten_

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‍Es ist sicherlich nicht zu viel gesagt, dass sich die Welt in einer transformativen Ära befindet. Es gibt viele Richtungen, entlang welcher Künstliche Intelligenz derzeit aufrüttelt, überrascht, ermöglicht und verunsichert. Es geht um den Arbeitsmarkt der Zukunft, um Vermögensverteilung, um Regulation, um Fortschritte in der Wissenschaft, um Cybersicherheit, um neue Kriegsführung, um menschliche Intelligenz und um die schiere Existenz der Spezies.

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‍Rund um KI ist heute eine Art chinesisch-amerikanischer "Kalter Krieg" ausgebrochen. Er hat eine klare geopolitische Dimension, doch unabhängig davon beschreibt er auch einfach, wie sich die KI-Entwicklung heute auf diese zwei Länder konzentriert.

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‍Gut zu wissen: Die whathappened-Redaktion veröffentlichte zu KI bislang Explainer über den rasanten Rechenzentrumshochbau (2026), damit zusammenhängend IPO-Spektakel (2026) und Blasen-Sorgen (2025); über Implikationen für die menschliche Intelligenz (2025) und für das Internet (2025); über Katastrophenszenarien (2023), über Talentkriege (2025), über die Geschichte der Adoption transformativer Technologien (2024) und über die Firmen OpenAI (2023), Anthropic (2026) und SpaceX (2026).

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DeepSeek und der "Sputnik-Moment"‍

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‍Die USA dominierten die KI-Entwicklung als First Mover früh, mit wenigen kleineren europäischen Playern an der Seite. Doch mehrere "China-Momente" sorgten global für Aufsehen, da sie andeuteten, dass die chinesische KI-Branche technologisch näher an der westlichen sein könnte, als angenommen. Der erste und größte war die Veröffentlichung des R1-Modells durch das bis dahin kaum bekannte Startup DeepSeek. Die Firma setzte fürs Training des Modells nur rund ein Fünftel der Nvidia-GPUs ein, welche z.B. OpenAI benötigt hatte, und zahlte offenbar nur 5,6 Millionen USD – ein Bruchteil der über 100 Millionen, welche die westlichen Rivalen benötigt hatten. Gelungen ist das offenbar durch effizientere Algorithmen, auch wenn die Zahl von Beobachtern dafür kritisiert wurde, viele Kostenposten auszublenden. Andere Schätzungen reichen von 100 bis 500 Millionen USD, also deutlich näher an den westlichen Entwicklungskosten.

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‍Am Anfang stand nur die niedrige Zahl, und das Ergebnis war regelrechte Furore: Einige Medien schrieben von einem "Sputnik-Moment", also bezogen auf den überraschenden Meilenstein der Sowjetunion, als sie 1957 den ersten Satelliten ins All brachte. Beobachter sagten Börsencrashs und einen Einflussverlust Nvidias voraus, schließlich würde DeepSeeks beeindruckende Effizienz die hohen KI-Investitionen im Westen ad absurdum führen. Wie so häufig mischte sich viel Hysterie in den medialen Tenor, und Ökonomen ahnten früh, dass mit falschen Annahmen gearbeitet wurde: Wenn ein Produkt dank Effizienzgewinnen günstiger wird, steigt die Nachfrage in der Regel – sprich: mehr Nvidia-Chips, höhere Investitionen, steigende Aktienwerte.

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Alles halb so wild‍

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‍Darüber hinaus war gar nicht so klar, inwieweit DeepSeeks Erfolg einen unipolaren Durchbruch darstellte, und nicht eher einfach den nächsten Schritt auf einer Trendkurve. Anthropic-CEO Dario Amodei, welchem selbstverständlich eine gewisse Befangenheit unterstellt werden kann, argumentierte in einem langen Blogartikel, dass DeepSeeks Effizienzgewinn eigentlich sehr gut in den historischen Trend einer sinkenden Kostenkurve passe – oder sogar etwas drunter lag. DeepSeek hätte nach dieser Lesart zwar tatsächlich zur Entwicklung beigetragen, allerdings eher auf der Kosten- als auf der Leistungsfähigkeitsseite, und nur in konventionellem Maße.

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‍In den DeepSeek-Moment mag sich Übertreibung gemischt haben, doch das änderte nichts daran, dass er zeigte, dass China ein ernsthafter Player in der KI-Entwicklung ist. Dafür gab es seitdem viele weitere Beweise. Die Modelle der chinesischen Firmen schafften es häufig zumindest in Reichweite ihrer US-Rivalen. Und manchmal sogar mehr als das: Das im Juli veröffentlichte Kimi K3 von Moonshot und GLM-5.3 von Z.ai im August schienen praktisch so leistungsfähig wie die besten amerikanischen Modelle abzuschneiden. Dafür werden Benchmark-Tests herangezogen, bei welchen KI-Modelle mit einer Reihe von Aufgaben getestet werden. Im "CyberGym", wo es um Cybersecurity-Lücken geht, schnitt GLM-5.3 mit 84,5 Prozent sogar minimal besser ab als das amerikanische Mythos‑5-Modell von Anthropic mit 83,8 Prozent.

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‍Auch das ist allerdings nicht die gesamte Wahrheit. In anderen Tests schnitt GLM-5.3 schwächer als Mythos 5 ab, z.B. bei der Ausnutzung von Sicherheitslücken im ExploitBench-Test. Und noch wichtiger: Mythos ist knapp ein halbes Jahr älter, wurde von Anthropic aber zurückgehalten, und schlussendlich im April veröffentlicht. Inwieweit GLM-5.3 derzeit das leistungsfähigste chinesische Modell ist, wissen wir nicht; dass Mythos 5 nicht das leistungsfähigste amerikanische Modell war, ist hingegen gesichert.

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Alles nur geklaut?‍

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‍Gesichert ist es auch, weil OpenAI bereits die Technologieführerschaft zurückerlangt hat: Dessen neues Astra-Modell (auch als GPT-6 bezeichnet) stellt noch einmal einen Leistungssprung dar. Bei ExploitBench erzielt es 100 Prozent - gegenüber 78 Prozent für Mythos 5 und 54 Prozent für GLM-5.3. Und auch im wichtigsten Benchmark, dem Epoch Capabilities Index (ECI) ist GPT-6 Astra ein auffälliges Stück leistungsfähiger als das bisherige Frontier-Modell Mythos 5 (also der bisherige Technologieführer).

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‍Mit dem Astra-Sprung scheint der amerikanische Vorsprung vor China auf das höchste Niveau seit Anfang 2025 – also vor dem DeepSeek-Moment – gestiegen zu sein, zumindest gemessen an ECI-Ergebnissen. Dazu kommt, dass die chinesischen Firmen mutmaßlich eine Technik namens Distillation einsetzen: Sie trainieren ihre Modelle also, indem sie westliche Modelle konsultieren, was die Entwicklungsdauer und -kosten deutlich senkt. Anthropic-CEO Amodei spricht von "Kampagnen in industrieller Größenordnung", welche gegen die Modelle seiner Firma gefahren würden, um sie zu distillieren.

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Die genaue Gemengelage im chinesisch-amerikanischen KI-Rennen lässt sich also nicht völlig sauber einschätzen, auch nicht durch den Blick auf Benchmarks. Trifft der Distillationsvorwurf zu, würde das einen strukturellen Nachteil der Chinesen andeuten: Sie könnten stets nur nah an die amerikanischen Modelle heranrücken, sie aber nicht überholen. Zumindest bis zu dem Moment, an welchem chinesische Akteure eben doch genug Expertise und Infrastruktur erlangt haben, um nicht mehr auf Distillation angewiesen zu sein. Bis dahin stellt die Methode sicher, dass sie zumindest in Reichweite ihrer amerikanischen Konkurrenz bleiben – und das bei relativ geringen Kosten.

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Die Rechenzentren-Frage‍

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‍Chinas Fähigkeit, mit den USA mitzuhalten und sie gegebenenfalls irgendwann abzuhängen, hat allerdings mit einem großen Flaschenhals zu kämpfen: Chips. Genauer, die Rechenkapazität ("compute"), welche für das Training und, im Anschluss, für das Verwenden der Modelle benötigt ist. In der Rechenleistung kommt China als Ganzes nur auf die Hälfte des Werts für den Techkonzern Meta oder Amazon, nämlich 1,16 Millionen H100e, so Daten von Epoch AI für das vierte Quartal 2025 (wobei H100e ausdrückt, wie vielen von Nvidias H100-Chps die gesamte Rechenleistung entspricht). Seitdem hat sich zwar sicherlich viel getan, doch das gilt für Chinas Firmen genauso wie für die US-Rivalen.

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Die offiziellen Zahlen haben einen großen blinden Fleck, denn China bezieht längst nicht alle seine KI-Chips auf offiziellem, legalem Wege. Einige schmuggelt es hinein, andere nutzt es praktisch "offshore", über das Rechenzentren-Pendant zu Briefkastenfirmen in Südostasien. Die Analyseseite ChinaTalk schätzt, dass Chinas wahres "Compute" knapp 2,8 Millionen H100e beträgt, also mehr doppelt so hoch – räumt aber ein, dass auch diese Zahl im Dunkeln stochert. Trifft sie zu, hätte China zwar mehr Compute als Meta (2,3 Millionen), doch deutlich weniger als Microsoft (3,42 Millionen) und Google (5,05 Millionen). Und hier geht es wohlgemerkt um den Vergleich einzelner Unternehmen mit dem Ökosystem eines gesamten Landes. Das Fazit: Selbst unter Berücksichtigung inoffizieller Kanäle könnten die USA Ende 2025 knapp fünfmal so viel KI-Rechenleistung wie China gehabt haben.

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‍Dieser Trend zeigt sich auch in anderen Metriken rund um das Investitionsaufkommen. Die Beratungsfirma BCG errechnet mit Verweis auf den Analysedienst Capital IQ, dass die 20 größten US-Techfirmen (was heute viel KI mitmeint, allerdings nicht ausschließlich) 2025 ganze 439 Milliarden USD an Kapitalausgaben (Capex) getätigt haben, gegenüber 63 Milliarden seitens der chinesischen Top 20. Selbst die Capex-Intensität liegt deutlich höher, mit 16 zu 9 Prozent vom Umsatz. Auch beim Wagniskapital liegen die USA weit vorne (380 zu 39 Milliarden USD, im Zeitraum 2023 bis 2026) und bei den Ausgaben für Forschung und Entwicklung durch Techfirmen ebenso (318 zu 68 Milliarden USD, 2024). Kurz gesagt: Die USA investieren deutlich mehr in KI als China.

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Strategien_

(10 Minuten Lesezeit)

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‍Exportkontrollen und Chiprennen‍Amerikanische Exportkontrollen nehmen in dem Wettrennen eine zentrale Rolle ein. Die USA haben bereits unter der Biden-Regierung den Export von KI-Chips nach China eingeschränkt. Die Trump-Regierung hat dieses Verbot zwar etwas gelockert, doch sperrt nach wie vor den Export der leistungsfähigsten Chips. Für China schafft das einen Anreiz, eine heimische, KI‑spezialisierte Chipindustrie hochzuziehen. Entsprechend verhängte Peking sogar kurzerhand Importsperren, als die USA ihre Exportsperren gelockert hatten, um die heimischen KI-Firmen und Rechenzentren zu zwingen, auf die Produkte heimischer Chiphersteller (z.B. Huawei) zu setzen.

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‍Dass Peking seine Sperren gegen Nvidia-Chips inzwischen gelockert hat, ist ein Hinweis auf die Abwägung, welche die Behörden treffen müssen: Helfen sie langfristig der heimischen Chipindustrie, indem sie den KI-Sektor zu ihren Produkten zwingen, oder helfen sie kurzfristig den KI-Firmen, indem sie ihnen den größtmöglichen Zugang zu den besseren, günstigeren ausländischen Chips erlauben? Dasselbe gilt auch andersherum: Die USA wollen den chinesischen KI-Sektor nicht durch ihre Exporte stärken, möchten aber gleichzeitig Abhängigkeiten beibehalten.

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‍Der Zustand der chinesischen Chipindustrie ist dabei relativ schwierig einzuschätzen. Klar ist, dass sie in den vergangenen Jahrzehnten bemerkenswerten Fortschritt erzielt hat, und heute mit Firmen wie SMIC und CXMT relevante Player aufweist, diese global aber nur in der zweiten Riege bleiben. Darüber hinaus gehen die Analystenmeinungen auseinander. Das American Enterprise Institute vermutet, dass China bis 2028 ganze 50 bis 87 Prozent seines Chipbedarfs mit heimischer Produktion decken könne, von derzeit schätzungsweise 20 Prozent (wobei die Verpackungsindustrie und Speicherchips Flaschenhälse seien). Der Wirtschaftshistoriker Chris Miller, Autor des Sachbuchs "Chip War", zweifelt hingegen daran, dass China in Kürze seine Produktion signifikant gesteigert bekommt. Epoch AI schätzt, dass Huawei derzeit nur 4 Prozent so viele KI-Chips wie Nvidia produziert (gemessen in H100e), und dass das bis 2028 auf 1 Prozent sinkt – China also relativ sogar hinter den USA zurückfallen könnte.

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Nicht an der Weltspitze‍

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‍Auch technologisch hängt die chinesische Chipindustrie hinter der Konkurrenz aus Südkorea, Taiwan und den USA merklich zurück; bei den höchstmodernen Chips spielt sie nach wie vor keine Rolle. Ein großer Faktor darin ist Lithographietechnologie, welche für das Herstellen der winzig kleinen Elemente auf den Chips vonnöten ist. Maschinen für die besonders moderne EUV-Lithographie werden derzeit nur vom niederländischen Hersteller ASML verkauft, und der Export nach China ist verboten. Berichte, wonach China seine eigenen Lithographiemaschinen herstellt, beziehen sich auf die weniger fortschrittliche Vorgängervariante: DUV-Lithographie. Allerdings gibt es auch Gerüchte, wonach China 2025 erstmals einen EUV-Prototyp fertiggestellt habe und nun in einem Hochsicherheitslabor in Shenzen teste.

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‍Selbst wenn die chinesischen Maschinen genauso leistungsfähig, zuverlässig und effizient wie die ASML-Varianten wären, hätte China damit gerade einmal das Niveau von ASML von vor vielen Jahren erreicht. Ein UBS-Analyst verortet Chinas Stand auf das Jahr 2004; eine typische Einschätzung ist, dass China frühstens in den 2030ern heimische EUV‑Kapazitäten erreichen werde, wenn sich der globale Industriestandard bereits verschoben hat. Das mag allzu pessimistisch sein, und China hat auch bewiesen, mit der älteren DUV-Technologie kreativ und überraschend effizient umgehen zu können. Doch die Kernaussage, dass Chinas Chipindustrie technologisch hinterherhängt, bleibt derzeit richtig.

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‍Gut zu wissen: US-Handelsminister Howard Lutnick beklagte im Sommer, dass eine EUV-Maschine von ASML nach China gelangt sein könnte. Das Unternehmen weist das als "unmöglich" zurück: Es kenne den genauen Standort all seiner 340 EUV-Maschinen, inklusive von 26, welche nicht mehr in Betrieb seien. Zudem sei nur ASML selbst imstande, die raumgroßen Geräte zu transportieren, sie könnten also nicht einfach geschmuggelt werden. Die Trump-Regierung ist für Falschaussagen bekannt und hat keine Beweise vorgelegt, womit es wahrscheinlich ist, dass das Gerücht nicht zutrifft. Womöglich verwechselte Lutnick EUV mit der älteren DUV-Technologie. Oder es sind womöglich doch Komponenten, wenn auch nicht ganze EUV-Maschinen, nach China gelangt. In jedem Fall ist der Vorgang ein Symbol dafür, wie nervös Washington auf Chinas technologische Aufholversuche blickt.

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Open Source‍

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‍Auffällig ist die chinesische Strategie, KI-Modelle meist Open-Source anzubieten. Nutzer (in der Regel meint das Entwickler) können also praktisch in das Modell "hineingucken", genauer in seine Parameter ("weights" genannt), und sie frei downloaden, anpassen und teilen. "Geschlossene" Modelle, was die allermeisten westlichen meint, erlauben das nicht. Open-Source-Modelle sind deswegen global recht beliebt, vor allem bei Entwicklern, und werden immer häufiger auch von Unternehmen genutzt. Dass diese nach einer Phase der intensiven Experimentierung mit KI-Nutzung etwas argwöhnischer auf die Kosten blicken, ist in den letzten Monaten von mehreren Stellen anekdotisch berichtet worden (darunter OpenAI-CEO Sam Altman), doch wird auch von der recht schwachen Nutzung des modernsten, teuersten öffentlichen Anthropic-Modells Fable 5 unterstrichen.

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‍Derzeit zeichnet sich jedoch nicht ab, dass chinesische Anbieter wie ByteDance, Alibaba, DeepSeek, Moonshot und Z.ai die westlichen Firmen aus dem Markt drängen. Es ist nicht einmal klar, wie viel Schaden sie tatsächlich anrichten. Der annualisierte Umsatz von OpenAI und Anthropic ist seit 2024 dermaßen explodiert – von kollektiv 2 Milliarden USD auf zuletzt 105 Milliarden USD –, dass jeglicher "China-Effekt" derzeit äußerst verkraftbar zu sein scheint. Perspektivisch könne die Konkurrenz sie allerdings dazu zwingen, niedrigere Preise zu verlangen und an Profitabilität einzubüßen.

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‍Doch selbst, wenn sich die chinesischen Modelle als Open-Source in der Breite langfristig durchsetzen, muss das für die westlichen Firmen nicht gefährlich werden. Der Wirtschaftsblogger Noah Smith zieht einen Vergleich zum Smartphone-Markt, wo Android zwar 75 Prozent des Marktes beherrscht, iOS aber über 75 Prozent des Profits einsammelt. Selbst wenn westliche Modelle von weniger Menschen und Firmen genutzt werden, würden sie durch ihren Leistungsvorsprung (sowie Sicherheitsbedenken) ein Preispremium durchsetzen und somit wettbewerbsfähig bleiben.

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‍Gut zu wissen: Chinesische Firmen setzen auf Open Source, da sie derzeit vor allem Marktanteile gewinnen möchten. Das scheint zu gelingen: Im Juli 2026 machten chinesische Modelle über 60 Prozent der globalen Token-Nutzung aus, gegenüber rund 35 Prozent für die US-Modelle, so die KI-Plattform OpenRouter. Und laut Hugging Face, einer anderen KI-Plattform (welche derzeit von Nvidia gekauft wird), machten chinesische Modelle jüngst 41,4 Prozent aller Downloads von Generative-AI-Modellen durch Entwickler aus, 5 Prozentpunkte über den USA. Einen Weg zur Profitabilität haben die chinesischen Firmen derzeit nicht. Die Open-Source-Strategie wird dabei auch von Peking unterstützt: Die Regierung will eine möglichst schnelle und weitreichende KI-Penetration der eigenen Wirtschaft erreichen, und sie will den chinesischen KI-Standard global so stark wie möglich etablieren.

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Wie China überholt‍

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‍Wo könnten Vorteile Chinas liegen? Erstens, dass das autoritäre System einen stärkeren Top-Down-Ansatz erlaubt, vor allem in der Regulation. Peking könnte entscheiden, dass die KI-Entwicklung die oberste Priorität hat und wettbewerbsrechtliche oder Datenschutzbedenken (letztere vornehmlich bei der Akquise von Trainingsdaten) zweitrangig sind. Im Westen wirken mehr Interessengruppen auf die Entscheidungsfindung ein, und die Entscheidung liegt gar nicht immer bei einem einzigen regulatorischen Akteur, sondern meist bei vielen unterschiedlichen (z.B. Bundesstaaten, Kommunen, Behörden). Wo im Westen der Ausbau von Rechenzentren und Kraftwerken durch die Bevölkerung verhindert werden könnte, ist das in China fast ausgeschlossen. Nur ist das bislang eben hypothetisch: Trotz eines sanften "data center backlash" in den USA bleibt KI im Westen bislang moderat bis gar nicht reguliert und der Hochbau von Stromkapazität läuft munter an (insbesondere in den USA). Das könnte sich allerdings noch ändern, was China zugutekäme.

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‍Zweitens, Pekings hohe Subventionen für den Sektor. China bleibt verschlossen bei seinen Subventionen, doch dass sie beträchtlich sind, ist fast garantiert. Bislang genügt das offenkundig nicht, um das KI-Rennen mit den USA zu gewinnen – siehe dieser Explainer. Das könnte sich jedoch verändern, sollte der KI-Sektor in einen Abschwung geraten, zum Beispiel, weil eine Blase um astronomisch hohe Investitionen und zutiefst vernetzte Firmen platzt. OpenAI und Co. wären womöglich gezwungen, ihre Investitionen für einige Zeit zurückzufahren (manch KI-Firma könnte auch komplett untergehen). Chinesische Firmen könnten ihre Kapitalausgaben hingegen dank der staatlichen Beihilfe hochhalten und damit die Lücke zum Westen verringern. Staatshilfen im Westen wirken in Anbetracht der durchmischten Reputation des Sektors zumindest fraglich.

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‍Drittens, der Kampf um Talente. Migranten stellen einen Großteil des amerikanischen KI-Sektors dar, und Chinesen nehmen eine überproportionale Rolle ein. Laut dem Analysedienst MacroPolo wurden 38 Prozent der Forscher, welche 2024 bei der Konferenz NeurIPS vorstellten, in China ausgebildet (vor den USA auf Platz 2 mit 24 Prozent; die EU kommt nur auf 9 Prozent); 72 Prozent der chinesischen KI-Forscher arbeiten in den USA und nur 11 Prozent verbleiben in China. Peking selbst berichtet, dass es dem Land an über 5 Millionen KI-Spezialisten fehle.

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‍Das scheint sich allerdings allmählich zu ändern: Der Economist schätzte separat (doch ebenfalls anhand von Daten von der NeurIPS), dass 2019 nur 12 Prozent der chinesischen KI-Forscher, welche im Ausland ihren Abschluss gemacht hatten, nach China zurückgekehrt waren. 2025 lag der Wert bereits bei 28 Prozent. Die Trumpsche Migrationspolitik (welche längst nicht nur illegale, sondern eben auch legale Migration einschränkt) spielt mit Sicherheit hinein, doch auch das Wachstum der chinesischen KI-Industrie. Sie lockt mit immer mehr Geld, aber dank des "DeepSeek-Moments" und des jüngeren Aufruhrs um Moonshot und Z.ai auch mit Reputation. Weniger romantisch gibt es auch reichlich Indizien, dass Peking auf KI-Forscher Druck macht, das Land nicht zu verlassen.

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‍Passend dazu macht China heute bereits ein Drittel der Top-10-Prozent an am häufigsten zitierten KI-Forschungspapieren aus, noch vor den USA mit 21 Prozent. 2019 herrschte noch Parität mit jeweils 26 Prozent. Auch bei den KI-Patenten liegt China heute vorne. Das Land hat also schon heute eine starke Forschungsbasis, und sollte sich der positive Trend bei der "Spezialistenbindung" verstetigen, dürfte sie noch weiter zunehmen. Hier lohnt sich allerdings etwas Einordnung: In den allermeisten Fällen wird es für KI-Forscher weiterhin am attraktivsten (und lukrativsten) sein, in den USA zu arbeiten; der "Humankapitalvorteil" der USA wird sich also höchstens verringern, doch nicht verlieren.

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Ein Fazit‍

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‍China hängt den USA nach allen öffentlich erkennbaren Metriken weiterhin hinterher. Strukturelle Herausforderungen wie die Verfügbarkeit von Compute und die Fähigkeiten der eigenen Chipindustrie machen es unwahrscheinlich, dass sich die Vorzeichen in nächster Zeit umdrehen. Die zwei Länder fahren allerdings unterschiedliche Strategien: Die USA tätigen Investitionen in spektakulärer Größenordnung in KI-Infrastruktur und in das Training von Frontier-Modellen. China mobilisiert nur einen Bruchteil des Kapitals, doch fokussiert sich auf die Kosteneffizienz seiner Modelle, welche qualitativ in der Nähe ihrer US-Rivalen bleiben. Dass China weiter aufholt, ist denkbar, aber nicht garantiert – einige Indizien, welche wir in diesem Explainer aufzeigten, könnten sogar das Argument eines Zurückfallens stützen.

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‍So oder so, der "Kalte KI-Krieg" zwischen China und den USA ist in vollem Gange. Beide Seiten versuchen, den technologischen Fortschritt des Gegenübers aufzuhalten (Washington durch Chip-Exportsperren; Peking zwang im Sommer den Techkonzern Meta, die Übernahme des chinesischen KI-Startups Manus AI zurückabzuwickeln). Damit ziehen sie eine Art "eisernen Vorhang" hoch, um in der Kalter-Krieg-Metapher zu bleiben, welcher zu unterschiedlichen technologischen Sphären führt.

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‍Dabei wäre ein solcher "Kalter Krieg" eine gefährliche Dynamik, denn KI hat inhärente Risiken, von Desinformation über Cyberangriffe und soziale Verwerfungen bis hin zu existenziellen Katastrophenszenarien. Regulatorische Kooperation zwischen China und den USA würde es aussichtsreicher machen, diese Gefahren einzudämmen und den Netto-Grenznutzen von KI zu erhöhen. Andersherum droht eine Dynamik, in welcher beide Länder wegen der Sorge, vom Gegenüber abgehängt bzw. eingeholt zu werden, ihre heimischen Sektoren fördern und Regulation vermeiden. Wenig überraschend haben Unternehmen einen Anreiz, in dieses Argument einzuzahlen: Regulation bremse den Fortschritt und stelle damit eine Gefahr für die nationale Sicherheit dar, so sinngemäß Wortmeldungen von OpenAI und Co.

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‍Die Lage erinnert ein wenig an den echten Kalten Krieg und die nukleare Aufrüstung darin. So wie damals ist es auch heute ein Dilemma des kollektiven Handelns (collective action problem). Es ist für keinen der beiden Akteure unilateral rational, vom KI‑Rennen zurückzutreten – doch tun sie es nicht, manövrieren sie sich in eine gefährlichere Gesamtlage, ohne ihre eigene strategische Situation verbessert zu haben. Ausgerechnet die Geschichte mag ein wenig Optimismus erlauben: Atomwaffen gibt es heute immer noch, doch nur in wenigen Ländern und zu 80 Prozent weniger als zum Höhepunkt – die koordinierte Abrüstung und Nichtverbreitung gelang in hohem Maße. Auch das Wettrennen rund um KI könnte sich noch entspannen. Noch scheinen die beiden Akteure dazu aber nicht bereit zu sein.

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Weiterlesen
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Explainer zu KI
Was ist eigentlich ein Rechenzentrum? (2026)
Der historische SpaceX-Börsengang (2026)
Das Jahr der Mega-IPOs (2026)
Anthropic: Was macht die KI-Firma aus? (2026)
Steckt die KI in einer Blase? (2025)
‍‍Der Krieg um Talente in der Künstlichen Intelligenz (2025)
Das Internet der Zukunft (2025)
‍Was bedeutet KI für die menschliche Intelligenz? (2025)
‍Wie steht es um die Adoption von KI? (2024)
‍Die Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft der Künstlichen Intelligenz (2023)
Apple am entscheidenden Moment (2024)
Nvidia auf dem Gipfel (2024)
‍OpenAI und der Streit um die Zukunft der KI (2023)

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‍Explainer zu anderen Technologien‍

‍(Xeno-)Transplantationen: Was ist der Stand? (2025)
‍Die Zukunft der Atomenergie: Small Modular Reactors (2024)
Novo Nordisk und das Ende der Adipositas (2024)
‍Arm: Der wichtigste Chipdesigner der Welt (2023)
Die Zukunft der Atomenergie: Die Endlagerung (2023)
‍Das Ende der Atomenergie (2023)
Die Weltraumindustrie und der Staat (2022)
‍Die Privatisierung der Raumstationen (2021)
Die Chipindustrie und die Juwelen der Moderne (2021)
‍Die goldene Ära der Cyberunsicherheit (2021)
‍Future of Food (2021)

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