Demis Hassabis, CEO von Google DeepMind, erklärte am CNBCIn seinem Podcast „The Tech Download“ heißt es, dass chinesische KI-Modelle den Fähigkeiten der USA und des Westens nur um Monate hinterherhinken, was der Wahrnehmung einer größeren Lücke widerspricht. Diese Beobachtung machte Hassabis während des Podcasts, der am Freitag startete. Er wies darauf hin, dass chinesische KI-Modelle näher am US-amerikanischen und westlichen Niveau liegen als vor ein oder zwei Jahren erwartet. „Vielleicht liegen sie zu diesem Zeitpunkt nur ein paar Monate zurück“, sagte Hassabis gegenüber The Tech Download. Diese Ansicht bringt China näher an eine Parität in der KI-Entwicklung als zuvor von einigen Beobachtern geschätzt. Vor etwa einem Jahr veröffentlichte das chinesische KI-Labor DeepSeek ein Modell, das die Märkte revolutionierte. Dieses Modell lieferte eine starke Leistung mit weniger fortschrittlichen Chips und zu geringeren Kosten als die amerikanischen Pendants. In der Pressemitteilung wurde die Fähigkeit Chinas hervorgehoben, unter Ressourcenbeschränkungen wettbewerbsfähige KI-Systeme zu produzieren. Seitdem hat DeepSeek weitere Modelle eingeführt, was die anfängliche Überraschung abmildert, aber die Aufmerksamkeit weiterhin auf seine Fortschritte richtet. Nach dem Einstieg von DeepSeek verstärkten etablierte chinesische Technologiegiganten und aufstrebende Unternehmen ihre Bemühungen. Alibaba, ein wichtiger Anbieter im Bereich Cloud Computing und E-Commerce, stellte hochleistungsfähige KI-Modelle vor. Startups wie Moonshot AI und Zhipu brachten ebenfalls Modelle auf den Markt, die erhebliche Kompetenz demonstrierten. Zusammengenommen veranschaulichen diese Entwicklungen eine schnelle Expansion des chinesischen KI-Ökosystems, wobei mehrere Unternehmen hochentwickelte Systeme beisteuern. Hassabis würdigte die Fähigkeit Chinas, Lücken zu schließen, stellte jedoch seine Erfolgsbilanz in Bezug auf bahnbrechende Fortschritte in Frage. „Die Frage ist, können sie etwas Neues über die Grenzen hinaus innovieren? Ich denke, sie haben gezeigt, dass sie aufholen können … und sehr nah an der Grenze sein können … Aber können sie tatsächlich etwas Neues innovieren, wie einen neuen Transformator … der über die Grenzen hinausgeht? Ich glaube nicht, dass das bisher gezeigt wurde“, sagte Hassabis. Diese Aussage unterstreicht die Unterscheidung zwischen Replikation und Entstehung im KI-Fortschritt. Die von Hassabis genannte Transformer-Architektur entstand aus einem wissenschaftlichen Durchbruch von Google-Forschern im Jahr 2017. Diese Innovation bildet die Grundstruktur für große Sprachmodelle, die in den Folgejahren in KI-Labors entwickelt wurden. Produkte wie ChatGPT von OpenAI und Gemini von Google basieren auf transformatorbasierten Systemen, um Sprache in großem Maßstab zu verarbeiten und zu generieren. Auch andere prominente Technologiemanager äußerten ihre Anerkennung für die Fortschritte Chinas. Jensen Huang, CEO von Nvidia, bemerkte letztes Jahr, dass die USA im KI-Wettbewerb keinen nennenswerten Vorsprung haben. „China ist uns im Energiebereich weit voraus. Bei Chips sind wir weit vorne. Bei der Infrastruktur sind sie ganz vorne. Bei den KI-Modellen liegen sie ganz oben“, sagte Huang. Diese Bemerkungen gehen detailliert auf bestimmte Bereiche ein, in denen China mit den Stärken der USA mithalten oder diese sogar übertreffen kann. Chinesische Technologieunternehmen stoßen vor allem beim Hardware-Zugriff auf erhebliche Hürden. Ein US-Exportverbot schränkt den Versand von Nvidias Spitzenhalbleitern ein, die für das Training fortschrittlicher KI-Modelle unerlässlich sind. Das Weiße Haus hat eine mögliche Genehmigung für den Verkauf des H200-Chips von Nvidia nach China signalisiert. Dies stellt ein Upgrade gegenüber bisher erhältlichen Versionen dar, ist aber nicht das fortschrittlichste Produkt von Nvidia. Inländische Alternativen von Unternehmen wie Huawei versuchen, dieses Defizit zu beheben, obwohl ihre Leistung nach wie vor schlechter ist als die von Nvidias Halbleitern. Analysten gehen von möglichen langfristigen Folgen dieser Hardware-Einschränkungen aus. Richard Clode, Portfoliomanager bei Janus Henderson, sprach letzte Woche in der CNBC-Sendung „The China Connection“ darüber. „Ich vermute jedoch, dass wir eine Divergenz feststellen werden, wenn die überlegene KI-Infrastruktur der USA beginnt, diese Modelle zu iterieren und diese Modelle in den kommenden Jahren im Laufe der Zeit leistungsfähiger zu machen. Daher gehe ich davon aus, dass wir von hier aus wahrscheinlich auf dem Höhepunkt der relativen chinesischen KI-Fähigkeit im Vergleich zu China sind.“ [U.S.]„, sagte Clode der Sendung. Diese Perspektive unterstreicht die Rolle der Infrastruktur bei der nachhaltigen KI-Iteration. Selbst innerhalb Chinas geben Branchenführer Herausforderungen zu. Lin Junyang, technischer Leiter des Qwen-Teams von Alibaba, sprach letzte Woche auf einer KI-Konferenz in Peking. Er schätzte die Wahrscheinlichkeit, dass ein chinesisches Unternehmen in den nächsten drei bis fünf Jahren US-amerikanische Technologiegiganten im KI-Bereich überholen würde, auf weniger als 20 %, so die South China Morning Post. Lin führte dies darauf zurück, dass die US-amerikanische Computerinfrastruktur um ein bis zwei Größenordnungen größer sei als Chinas. Hassabis führt das Fehlen bahnbrechender Durchbrüche in China in erster Linie auf die Denkweise und nicht auf technologische Barrieren zurück. Er beschrieb DeepMind als „modernes Bell Labs“, das „explorative Innovation“ fördert, anstatt nur „das auszuweiten, was heute bekannt ist“. Die im frühen 20. Jahrhundert gegründeten Bell Labs brachten zahlreiche mit Nobelpreisen ausgezeichnete Entdeckungen hervor. „Und das ist natürlich schon sehr schwierig, denn dafür braucht man bereits erstklassige Ingenieurskunst.“ Und China hat das definitiv“, sagte Hassabis. „Der Teil der wissenschaftlichen Innovation ist viel schwieriger.“ Etwas zu erfinden ist etwa hundertmal schwieriger als es zu kopieren. … Das ist wirklich die nächste Grenze, und ich habe noch keine Beweise dafür gesehen, aber es ist sehr schwierig“, fügte er hinzu. Diese Kommentare unterscheiden die technische Umsetzung von erfinderischen Prozessen. Hassabis zählt zu den führenden Persönlichkeiten im Bereich der KI. Er gründete DeepMind vor über zehn Jahren; Google übernahm das Unternehmen im Jahr 2014. DeepMind hat die KI-Initiativen des Alphabet-eigenen Google vorangetrieben, einschließlich des Gemini-Assistenten. Im November veröffentlichte Google Gemini 3, sein neuestes Modell. Benutzer und Markt haben Gemini 3 positiv aufgenommen, da Google Bedenken ausgeräumt hat, hinter Konkurrenten wie OpenAI zurückzubleiben.
