Measuring the US-China AI Gap

Executive Summary

China hat sich zum Ziel gesetzt, bis zum Jahr 2030 weltweit führend im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) zu werden. Dieses Ziel umfasst nicht nur die Leistung einzelner KI-Modelle, die oft große Aufmerksamkeit in den Medien auf sich ziehen, sondern auch KI-Innovationen im Allgemeinen und die weit verbreitete Anwendung von KI zum wirtschaftlichen und geopolitischen Nutzen. Auf der Grundlage einer Analyse der wichtigsten Säulen der Branche, die den Wettbewerb zwischen den USA und China um die Vorherrschaft im Bereich der KI bestimmen – einschließlich der Finanzierung durch Regierung und Risikokapital (VC), der Regulierung der Branche, der Talente, der Technologieverbreitung, der Modellleistung und der Rechenkapazitäten – kommt die Insikt Group zu dem Schluss, dass es unwahrscheinlich ist, dass China die Vereinigten Staaten (USA) in der von ihm gewünschten Zeitspanne nachhaltig überholen wird. Gegenwärtig liegt China in keiner dieser Säulen deutlich vor den USA oder hinter ihnen zurück. Der Wettbewerb zwischen den USA und China im Bereich der KI wird sich wahrscheinlich noch verschärfen, wobei Chinas KI-Industrie den USA weltweit wahrscheinlich dicht auf den Fersen ist und seine KI-Modelle die der USA möglicherweise zeitweise oder in einigen Sektoren übertreffen. Basierend auf einer Analyse der Insikt Group von öffentlich zugänglichen Elo-Benchmarks liegen chinesische generative KI-Modelle zum jetzigen Zeitpunkt wahrscheinlich etwa drei bis sechs Monate hinter den US-Wettbewerbern zurück. Potenzielle neue algorithmische Durchbrüche in Verbindung mit agentenbasierten und kollaborativen KI-Systemen könnten jedoch die Wettbewerbsfähigkeit der US-amerikanischen oder chinesischen Modelle vor 2030 erheblich beeinflussen.

Chinas Regierung ist seit 2017 bestrebt, die Entwicklung einer weltweit führenden und einflussreichen KI-Industrie zu beschleunigen, als die Behörden einen speziellen Plan zur Erreichung dieses Ziels verabschiedeten. Die Vorstellung von DeepSeek R1 im Januar 2025 war ein wichtiger Meilenstein in diesem Bestreben. Die Fähigkeiten von R1 spiegeln bemerkenswerte Fortschritte und Bestrebungen im chinesischen KI-Ökosystem wider – und unterstützen diese auch weiterhin. Chinas KI-Forschungsgemeinschaft profitiert höchstwahrscheinlich von den unterstützenden politischen Rahmenbedingungen der Regierung, von staatlich geleiteten Investitionsinitiativen, dem Zugang zu einem zunehmend hochwertigen Talentpool und den zunehmenden Verbindungen zwischen Wissenschaft und Industrie. Chinesische KI-Unternehmen wie DeepSeek haben durch Innovationen und die Nutzung von Open Source Leistungssteigerungen erzielt. Diese Unternehmen sind auch darin geübt, Techniken zu übernehmen, die von US-Konkurrenten und inländischen Konkurrenten eingeführt wurden, und der Kosteneffizienz Vorrang zu geben, um auf den heimischen Märkten wettbewerbsfähig zu bleiben. Chinesische Open-Source-Modelle werden im In- und Ausland übernommen, während Erfinder und Organisationen in China mehr Patente für generative KI-Anwendungen in vielen Schlüsselindustrien wie Software, Finanzen und Energie anmelden.

Trotz dieser Fortschritte steht die chinesische KI-Industrie vor großen Herausforderungen. Die Gesamtinvestitionen des privaten Sektors in KI liegen weit hinter denen der USA zurück, und die Finanzierung durch die Zentralregierung liegt wahrscheinlich nur knapp hinter den Investitionen der US-Regierung. Chinas Zugang zu einheimischen KI-relevanten Talenten verbessert sich und die Attraktivität der einheimischen Industrie nimmt zu, ist aber immer noch unzureichend, und die USA behalten wahrscheinlich ihre historischen Vorteile. Chinas Vorschriften sind zwar bahnbrechend, stellen aber für Teams, die ein Interesse daran haben, ihre Produkte zu veröffentlichen, ein Innovationshemmnis dar. Darüber hinaus ist es unwahrscheinlich, dass die chinesische Halbleiterindustrie – obwohl sie trotz internationaler Exportkontrollen für Spezialtechnologien beachtliche Fortschritte erzielt hat – die schnell wachsende Nachfrage nach KI-Beschleunigerchips decken kann.

Die Aufrechterhaltung der Führungsposition im Wettlauf um künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) wird in China und den USA mit Sicherheit als entscheidend für die nationale Sicherheit angesehen. Zu diesem Zweck wird China mit ziemlicher Sicherheit weiterhin sein ganzes Arsenal an legalen und illegalen Instrumenten einsetzen, um die nationale Entwicklung voranzutreiben, darunter auch Wirtschaftsspionage und die Anwerbung ausländischer Talente. Die USA und die mit ihnen verbündeten Regierungen sollten die wichtigsten Entwicklungen chinesischer generativer KI-Unternehmen sowie öffentliche und private Investitionen in Forschung und Entwicklung (F&E) genau beobachten und darüber hinaus Indikatoren für die Verbreitung von KI wie Anwendungen und Patente überwachen. Westliche KI-Unternehmen sollten darüber nachdenken, sich proaktiv vor dem Diebstahl von Modellen und geistigem Eigentum (IP) zu schützen. Westliche Hardware-Hersteller, die Exportkontrollen unterliegen, sollten ihre Prozesse zur Überprüfung der Sorgfaltspflicht gegenüber Endkunden weiter verbessern, um konform zu bleiben und Verkäufe an Stellvertreter von durch die USA sanktionierten Organisationen zu vermeiden. Westliche Regierungen, akademische Einrichtungen und Unternehmen sollten Maßnahmen ergreifen, die die Anwerbung und Bindung globaler KI-Talente erleichtern.

Wichtige Erkenntnisse

• Chinas schnell reifendes KI-Ökosystem fördert höchstwahrscheinlich zunehmend die Zusammenarbeit zwischen Regierung, Industrie und Wissenschaft und wird durch stetige Fortschritte in der Halbleiterherstellung unterstützt.
• Die staatliche Finanzierung von KI-Technologien dürfte sowohl in den USA als auch in China ab Anfang 2025 zunehmen, und die staatliche Finanzierung in China übersteigt wahrscheinlich die Investitionen der Bundes- und Landesregierungen in den USA; die Gesamtinvestitionen des privaten Sektors in KI-Unternehmen in den USA übertreffen jedoch bei weitem die Investitionen des privaten Sektors in China.
• Chinas Regulierungssystem behindert wahrscheinlich die chinesischen KI-Fähigkeiten und verlängert die Entwicklungs- und Einsatzzeiten – allerdings nur bei Entwicklern, die auf öffentlich zugängliche Produkte abzielen.
• Der internationale Pool an KI-Talenten wird wahrscheinlich weiterhin die USA begünstigen, was auf einen anhaltenden – wenn auch abnehmenden – Vorteil bei der Einwanderung und die Qualität der Elite-Bildungseinrichtungen zurückzuführen ist, aber die praktischen Auswirkungen dieses Vorsprungs für den KI-Wettbewerb werden wahrscheinlich abnehmen.
• Der „Gewinner“ im Wettbewerb um den wirtschaftlichen und geopolitischen Nutzen der Technologie wird höchstwahrscheinlich eher durch die Verbreitung von KI als durch Innovationen bestimmt. Ob die Verbreitung in den USA oder in China größer ist, ist jedoch unklar. Ein Indikator (Patente) zeigt jedoch, dass China in vielen Branchen führend ist.
• Laut einer Analyse der Insikt Group von Modell-Benchmarks, Elo-Bewertungen und Einschätzungen von Branchenexperten haben chinesische generative KI-Modelle derzeit wahrscheinlich einen Leistungsrückstand von drei bis sechs Monaten gegenüber den US-Konkurrenten, wobei sich diese Zeitspanne allerdings verkürzt.
• Es ist sehr wahrscheinlich, dass sich die Schließung der Leistungslücke bei gleichzeitiger Kostenwettbewerbsfähigkeit für China auszahlen wird, indem es die Übernahme chinesischer generativer KI-Modelle im In- und Ausland vorantreibt.
• Der Zugang zu hochwertigen Trainingsdaten und geistigem Eigentum ist ein zunehmend umkämpfter Bereich, in dem die USA wahrscheinlich einen Wettbewerbsvorteil behalten. Unternehmen in beiden Ländern nutzen wahrscheinlich nutzergenerierte Inhalte (UGC), um generative KI-Modelle zu trainieren.
• Die Übernahme von Open Source ist bei chinesischen KI-Unternehmen weiter verbreitet und ermöglicht es China wahrscheinlich, seine Modelle weiter zu verbreiten als die proprietären Modelle der USA.
• Die US-Exportkontrollen haben die chinesische Regierung mit ziemlicher Sicherheit auch dazu veranlasst, die Finanzierung ihrer KI-Hardware- und Halbleiterindustrie sowie ihrer Hochleistungsrechner-Infrastruktur für das Training und Hosting von KI-Modellen zu beschleunigen.
• Chinas Halbleiterindustrie sieht sich wahrscheinlich immer noch einem Engpass bei der Produktion von Chips mit einer Größe von weniger als 7 Nanometern (nm) gegenüber und versucht mit ziemlicher Sicherheit, mit alternativen Techniken eigene Lithographie-Werkzeuge für extremes Ultraviolett (EUV) zu entwickeln, um die heimische Produktion von KI-Beschleunigern voranzutreiben.
• Obwohl die derzeitige US-Regierung signalisiert hat, dass die Aufrechterhaltung der führenden Position der USA in der KI-Entwicklung eine Priorität ist, drohen die ersten Maßnahmen zur Kürzung der öffentlichen Mittel für die Wissenschaft und die gezielte Ansprache internationaler Studenten wegen angeblicher Visumsverstöße dieses Ziel zu untergraben.

Hintergrund

Der Wettlauf zu AGI, der nach Schätzungen von KI-Experten und Branchenführern innerhalb der nächsten fünf bis zehn Jahre abgeschlossen sein wird, birgt erhebliche Risiken für die nationale Sicherheit und das Wirtschaftswachstum. Sinkende Kosten und die allgemeine Verfügbarkeit von KI-Modellen auf menschlichem Niveau – was bedeutet, dass KI die meisten Aufgaben, die bisher von Menschen erledigt wurden, besser als Menschen erledigen kann – werden sehr wahrscheinlich die Zukunft der Arbeit stören und gleichzeitig zu einem explosiven Wirtschaftswachstum führen,wobei geschätzt wird, dass die KI bis 2030 15,7 Billionen US-Dollar zur Weltwirtschaft beitragen wird. Forscher debattieren weiterhin über die existenziellen Risiken und die gegnerische Nutzung von KI, die von Erleichterung chemischer, biologischer, radiologischer, und nuklearen (CBRN) Bedrohungen bis hin zu Angriffen auf demokratische Prozesse und der Unterstützung offensiver Cyberoperationen. Der Begriff „KI-Vorherrschaft“ fasst die geopolitische Bedeutung des AGI-Wettlaufs zusammen, wobei die USA und China von vielen als Vorreiter angesehen werden.

Am 20. Januar 2025 veröffentlichte das chinesische KI-Forschungsunternehmen DeepSeek R1, ein Open-Source-Reasoning-Large-Language-Model (LLM), das mit dem damals hochmodernen o1-Modell von OpenAI konkurrierte. In der darauffolgenden Woche verlor das US-amerikanische KI-Hardwareunternehmen Nvidia daraufhin 593 Mrd. US-Dollar an Marktwert, was den größten Verlust an Marktkapitalisierung in der Geschichte der USA darstellt. Die Schlagzeilen in den Medien vergleichen die Veröffentlichung von R1 durch DeepSeek mit dem „Sputnik-Moment“ des Weltraumwettlaufs, der sich auf eine schnelle und unerwartete Veränderung der wahrgenommenen gegnerischen Fähigkeiten nach dem überraschenden Start des Sputnik-Satelliten in die Umlaufbahn durch die Sowjetunion am 4. Oktober 1957 bezieht.

Die Theorie der „Raketenlücke“ zwischen den USA und der Sowjetunion ist eine wahrscheinlich genauere Analogie des Kalten Krieges zu den aktuellen Bedrohungswahrnehmungen. Wie bei der Raketenproduktion wird der AGI-Wettlauf nicht nur durch die Innovationskapazität (Sputnik-Start) bestimmt, sondern auch durch die Verbreitungskapazität, also die Fähigkeit nationaler Ökosysteme, Kapital, Talente und politische Maßnahmen zu koordinieren, um Innovationen schnell in wirtschaftlich produktive Prozesse umzuwandeln (den Kalten Krieg gewinnen). Die Analogie zur Raketenlücke ist auch insofern zutreffend, als die US-Führung lange Zeit ungenaue Daten über die sowjetischen Raketenfähigkeiten besaß; erst 1961 ermöglichten Innovationen in der Satellitenbildtechnik den Entscheidungsträgern, zuverlässige Daten über diese so genannte „Raketenlücke“ zu erhalten. Nach dem Start des CORONA-Satellitenprojekts zur Überwachung der sowjetischen ICBM-Kapazitäten und der chinesischen Atomtests gab US-Präsident Lyndon Johnson im Jahr 1967 zu: „Wir haben 35 oder 40 Mrd. US-Dollar für das Weltraumprogramm ausgegeben. [...] Wir haben Dinge getan, die wir nicht hätten tun müssen. Wir bauten Dinge, die wir nicht hätten bauen müssen. Wir hegten Ängste, die wir nicht zu hegen brauchten.“ Ebenso werden die (realen oder spekulativen) Fortschritte in der chinesischen KI-Entwicklung höchstwahrscheinlich die Finanzierung der KI-Forschung in den USA ankurbeln, wo die KI-Investitionen prognostiziert werden, dass sie 2025 über 320 Mrd. US-Dollar erreichen werden, und die Meinungen zu Themen wie der KI-Regulierung beeinflussen.

Die Aufrechterhaltung einer akkuraten Bedrohungswahrnehmung der chinesischen KI wird in den kommenden Jahren für wichtige Entscheidungsträger in der Wirtschaft und der nationalen Sicherheit in den USA und ihren Partnern mit Sicherheit von zentraler Bedeutung sein. Trotz der öffentlichen Wahrnehmung des plötzlichen und undurchsichtigen Fortschritts durch die Linse eines „Sputnik-Moments“ ist die Entwicklung von Chinas KI-Ökosystem mit ziemlicher Sicherheit das Ergebnis langfristiger Investitionen, iterativer Innovationen und der Notwendigkeit von Effizienzsteigerungen angesichts der verschärften Chip-Exportkontrollen.

Chinas KI-Industrie und -Umgebung

Im Juli 2017 veröffentlichte das China State Council den „New Generation Artificial Intelligence Development Plan“ (AIDP; 新一代人工智能发展规划), der einen ehrgeizigen Weg zur Erreichung „weltweit führender“ KI-Theorien, -Technologien und -Anwendungen und zur Entwicklung zum „wichtigsten KI-Innovationszentrum der Welt“ bis 2030 skizziert. Um diese Ziele zu erreichen, fordert das AIDP (zum Teil) die unten aufgeführten Aktivitäten. Das AIDP beschreibt auch die wichtigsten Herausforderungen, vor denen China damals stand – und in gewissem Maße auch heute noch steht – einschließlich des Mangels an Durchbrüchen bei der grundlegenden KI-Theorie, Algorithmen, High-End-Chips und anderen Ressourcen und Leistungen. Seit jener Zeit haben sich chinesische Universitäten und Unternehmen zunehmend an KI-Konferenzen an den Grenzen der KI-Forschung beteiligt und Hunderte von generativen KI-Modellen veröffentlicht. Gleichzeitig entwickelt die chinesische Halbleiterindustrie ihre Fähigkeiten trotz internationaler Beschränkungen stetig weiter.

Laut AIDP würde China Folgendes anstreben – und hat, wie in diesem Bericht dokumentiert, in vielerlei Hinsicht bereits damit begonnen:

• Unterstützung eines Entwicklungsrahmens, der es der Industrie, der akademischen Welt und anderen Sektoren ermöglicht, gemeinsame und disziplinübergreifende Innovationen zu verfolgen
• Suche nach Durchbrüchen in F&E, Anwendungen und der gesamten Industrie, auch entlang der KI-relevanten industriellen Kette
• Verbessern Sie die Ausbildung und Rekrutierung von Talenten und konzentrieren Sie sich dabei auf KI im Speziellen sowie auf die Anwendung von KI in anderen Bereichen
• Förderung von KI-Anwendungen und KI-bezogenen Innovationen in allen Branchen, Unternehmen und Dienstleistungen
• Koordinierung der Unterstützung für KI über Chinas wichtigste Wissenschafts- und Technologiesäulen hinweg, einschließlich wichtiger Programme, Megaprojekte, Basen und Talentpläne
• Einführung eines Systems von Gesetzen, Vorschriften und Normen zur Unterstützung der Entwicklung von KI
• Verbreitung von Nachrichten über Chinas KI-Fortschritte, um eine Gesellschaft zu fördern, die sich für die KI-Entwicklung begeistert und sie unterstützt

Der Apparat der chinesischen W&T-Innovation betont höchstwahrscheinlich die Zusammenarbeit zwischen der Regierung – einschließlich der Labors und der staatlichen Unternehmen [SOE] –, der Industrie und der akademischen Welt (auch wenn sie als mangelhaft angesehen wird). Dementsprechend tragen Unternehmen aus jedem dieser Sektoren zur Entwicklung von Chinas KI-Unternehmen bei. Einheiten aus allen drei Sektoren leisten zunehmend bemerkenswerte Beiträge zur KI-Forschung und -Entwicklung sowie zu Anwendungen. Beiträge zur theoretischen Forschung können in wissenschaftlichen Arbeiten beobachtet werden, die seit 2021 bei der renommierten, auf KI fokussierten Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS) angenommen wurden. Tabelle 1 listet Beispiele von Regierungs-, Industrie- und akademischen Einrichtungen aus den fünfzehn wichtigsten Institutionen auf, die als Zugehörigkeit eines oder mehrerer Co-Autoren der von der Konferenz angenommenen Papiere (2021–2024) genannt werden. Beachten Sie, dass unter den fünfzehn besten NeurIPS-Beitragenden aus China keine SOEs sind. Zwei sind in Tabelle 1 enthalten, um zu zeigen, dass einige SOEs dennoch versuchen und gelegentlich auch erfolgreich sind, zur Weiterentwicklung der KI beizutragen.

Sektor	Entität	Anzahl der Dokumente (Rang)
Die akademische Welt	Tsinghua Universität	643 (1.)
Die akademische Welt	Peking University	458 (2.)
Industrie	Huawei Technologies	228 (6.)
Industrie	Tencent AI Lab	197 (7.)
Regierungsbehörde (Forschungsinstitut)	Shanghai AI Laboratory	141 (11.)
Regierungsbehörde (Forschungsinstitut)	Institut für Automatisierung der Chinesischen Akademie der Wissenschaften	118 (12.)
Government (SOE)	Akademie für Intelligente Wissenschaft und Technologie der China Aerospace Science and Industry Corporation	9 (N/A)
Government (SOE)	China Telecommunications Corporation	2 (N/A)

Tabelle 1: Chinesische Regierungs-, Industrie- und akademische Einrichtungen mit der höchsten Anzahl akzeptierter NeurIPS-Einreichungen (2021–2024) (Quelle: PaperCopilot)

Das Shanghai AI Laboratory (SHLAB; 上海人工智能实验室) ist ein Beispiel dafür, wie Chinas S&T-System die Zusammenarbeit zwischen und innerhalb der Sektoren unterstützt. Das SHLAB wurde 2020 als mit ziemlicher Sicherheit staatsnahe „wissenschaftliche Forschungseinrichtung neuen Typs“ (新型科研机构) gegründet . SHLAB wird als „groß angelegte, umfassende Forschungsbasis“ (大型综合性研究基地) beschrieben und bietet Open-Source-Informationsrepositorien und Plattformen, die die Entwicklung von KI in bestimmten Bereichen erleichtern. Zum Beispiel ist OpenMMLab ein „Open-Source-Computer-Vision-Algorithmus- System“, das akademische und industrielle Anwendungen erleichtern soll; es gibt an, Benutzer aus mehr als 100 Ländern und Gebieten zu haben (Abbildung 1 zeigt die gemeldeten Benutzerzugehörigkeiten). Auf der Website von SHLAB werden außerdem strategische Partnerschaften mit mindestens dreizehn Universitäten in ganz China angegeben. Die Forschungseinrichtung ist auch ein bedeutender Beitragender zur „technischen Forschung zur KI-Sicherheit“ in China und hat begonnen, begleitende Strategiepapiere zu erstellen, um die KI-Sicherheit zu fördern. Im Juli 2023 kündigte Chinas National Artificial Intelligence Standardization General Working Group (国家人工智能标准化总体组) die Einrichtung einer großen, modellorientierten Arbeitsgruppe (大模型专题组) an, die von SHLAB geleitet wird und die Unternehmen Baidu, Huawei, Qihoo 360, China Mobile, iFlytek und Alibaba umfasst.

Abbildung 1: Institutionen, die Berichten zufolge OpenMMLab nutzen oder mit Nutzern verbunden sind, Stand September 2024 (Quelle: OpenMMLab)

Nach Angaben der Cyberspace Administration of China sind 302 Modelle generativer KI-Dienste ab Januar 2025 in China vollständig registriert. Zu den bemerkenswerten Pionierunternehmen, die zu Chinas LLM-Kapazitäten beitragen — meist aus dem privaten Sektor, wobei einige in den NeurIPS-Daten zu finden sind — gehören DeepSeek, Alibaba, Baidu, 01.AI, Tencent, Stepfun, ByteDance, Infinigence AI und ModelBest. Chinas „neue KI-Tiger“ — Baichuan AI, MiniMax, Moonshot AI und Zhipu AI — wurden von Dozenten und Absolventen der Universität Tsinghua gegründet, was die wichtige Rolle der Verbindungen zwischen Wissenschaft und Industrie verdeutlicht.

Die Halbleiterindustrie Chinas spielt eine Schlüsselrolle bei der Unterstützung des nationalen Ökosystems für die Entwicklung von KI, was fast sicher entscheidend für das Erreichen der Ziele des AIDP ist. Angesichts der ausdrücklichen Bemühungen der USA, Chinas Fortschritte in den Bereichen KI und Halbleiter zu beschneiden, hat sich Chinas Unterstützung – einschließlich der finanziellen Unterstützung – für die heimische Halbleiterindustrie mit Sicherheit beschleunigt. Ein Vehikel für staatlich gelenkte Investitionen, der mehrstufige China Integrated Circuit Industry Investment Fund („Big Fund“; 国家集成电路产业投资基金) hielt im Februar 2023 Minderheitsbeteiligungen an mindestens 74 inländischen Halbleiterunternehmen. Huawei ist ein besonders wichtiger und aufstrebender Beitragender zur chinesischen Halbleiterindustrie, aber mehrere chinesische Unternehmen machen Fortschritte oder experimentieren mit Methoden (Tabelle 2), die zwar weit von den neuesten Fähigkeiten entfernt sind und derzeit wahrscheinlich nicht für die Binnennachfrage ausreichen, aber wahrscheinlich das Potenzial haben, Chinas Abhängigkeit von den USA und anderen Ländern langfristig zu verringern. Im März 2025 berichtete Bloomberg (unter Berufung auf ungenannte Quellen), dass die Ant Group aus China einen Weg gefunden habe, KI-Modelle mit im Inland produzierten Chips zu geringeren Kosten zu trainieren, jedoch mit ähnlichen Ergebnissen wie mit US-Chips.

Die Halbleiterentwicklung Chinas
Huawei produziert jetzt 7-Nanometer (nm) Ascend 910B und 910C KI-Chips in Massenproduktion. Dies ist ein bedeutender Fortschritt, obwohl die Ausbeute angeblich nur 40 % beträgt – obwohl Huawei vor einem Jahr noch bei 20 % gelegen haben soll.
Prognosen zufolge wird China bis 2026 zur weltweit größten Quelle für die Herstellung von IC-Wafern werden, wahrscheinlich angeführt vom Wachstum der 12-Zoll-Waferfabriken von Big Fund-Beteiligungen wie Semiconductor Manufacturing International Corporation (SMIC), Hua Hong Semiconductor, Runpeng Semiconductor (润鹏半导体, eine Tochtergesellschaft von China Resources Microelectronics), Tiancheng Advanced (天成先进), Yandong Microelectronics (燕东微) und Zensemi (广州增芯).
Chinesische Unternehmen erforschen derzeit alternative Techniken zur Herstellung von extrem ultravioletten (EUV) Lithographieanlagen, mit Patenten des Harbin Institute of Technology (哈尔滨工业大学) und Shanghai Micro Electronics Equipment (SMEE), „上海微电子") erforschen laserinduzierte Entladungsplasmen (LDP, ‚激光诱导放电等离子体‘) bzw. lasererzeugte Plasmen (LPP, ‚激光产生的等离子体‘) als EUV-Quellen.
China macht Fortschritte bei der inländischen Produktion von Deep Ultraviolet (DUV)-Lithographieanlagen, einschließlich der jüngsten Durchbrüche bei der inländischen Herstellung von DUV-Fotoresisten durch Hubei Dinglong (鼎龙) und Shenzhen Rongda (容大感光).

Tabelle 2: Nachweise für Entwicklungen und Meilensteine in der chinesischen Halbleiterindustrie (Quelle: Insikt Group)

Wirtschaftsspionage, ob staatlich gelenkt oder nicht, unterstützt sehr wahrscheinlich auch Chinas Fortschritte bei der Weiterentwicklung seiner KI- und Halbleiterindustrie. Es wäre verfehlt, alle Fortschritte dieser Aktivität zuzuschreiben, aber die von der Regierung gelenkte und stillschweigend erlaubte Spionage bleibt mit ziemlicher Sicherheit ein wichtiges Instrument in Chinas Werkzeugkasten, um Modernisierung zu erreichen. Im Oktober 2023 nannten die Geheimdienstchefs der Five Eyes Allianz KI einen Sektor, der von Chinas illegalen Aktionen betroffen ist. Im Februar 2025 erhob das US-Justizministerium Anklage gegen einen ehemaligen Software-Ingenieur von Google wegen angeblicher Versuche, zwischen Mitte 2022 und Mitte 2023 geschützte Informationen über Hardware und Software zu stehlen, die Supercomputing zur Unterstützung großer KI-Modelle ermöglichen. Der Ingenieur beabsichtigte angeblich, die Informationen zu nutzen, um sein eigenes und ein weiteres KI-bezogenes Unternehmen in der Frühphase zu unterstützen. Im November 2024 wurde eine ehemalige Mitarbeiterin des südkoreanischen Unternehmens SK Hynix Inc. verurteilt, weil sie Mitte 2022 urheberrechtlich geschützte Dokumente über Lösungen für die Halbleiterherstellung gedruckt und behalten wollte, wahrscheinlich um ihre Rolle in einer neuen Position bei Huawei zu begünstigen. Obwohl es sich nicht immer um eine Form der Spionage handelt, profitiert Chinas KI-Sektor höchstwahrscheinlich weiterhin von den konzertierten Bemühungen, ausländische Talente anzuziehen und zu rekrutieren. Zusätzlich gibt es Beweise dafür, dass chinesische Unternehmen die Nutzungsbedingungen ausländischer Plattformen umgangen haben, um ihre eigenen Modelle durch Modelldestillationstechniken zu verbessern.

Staatliche Mittel und VC-Finanzierung (Venture Capital)

Die Finanzierung von KI-Technologien dürfte sowohl in den USA als auch in China ab Anfang 2025 auf einem Aufwärtstrend sein. Direkte Vergleiche sind aufgrund von Definitionsfragen und – insbesondere im Hinblick auf China – der Intransparenz der Daten schwierig, aber die von der US-Bundesregierung bereitgestellten Mittel für zivile (nicht-militärische) KI übersteigen die Mittel der chinesischen Zentralregierung wahrscheinlich um bis zu mehrere Mrd. USD pro Jahr, insbesondere angesichts der Anzeichen für sinkende Ausgaben Pekings bis etwa 2023 (wahrscheinlich teilweise aufgrund von COVID-19). Wenn man die Aktivitäten auf staatlicher und provinzieller Ebene mit einbezieht, dürfte die Bilanz der staatlich geführten Investitionen zugunsten Chinas ausfallen, wo Beratungsfonds öffentliches und privates Kapital kombinieren, um jährlich etwa 16 Mrd. US-Dollar in Unternehmen zu investieren, die mit KI zu tun haben (im weitesten Sinne). Die Gesamtinvestitionen des Privatsektors in KI-Unternehmen in den USA übertreffen bei weitem die Investitionen des Privatsektors in China.

Laut Federal Budget IQ hat die US-Bundesregierung ihre Ausgaben für KI und IT-Forschung und -Entwicklung von 8,2 Mrd. US-Dollar im Jahr 2021 auf 10,4 Mrd. US-Dollar im Jahr 2024 erhöht, was einem Anstieg von fast 27 % entspricht. Im Haushalt für das Haushaltsjahr 2025 sind 11,2 Mrd. US-Dollar für KI- und IT-F&E-Ausgaben vorgesehen. Zieht man die Ausgaben des US-Verteidigungsministeriums (DoD; 2,035 Mrd. US-Dollar) und der Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA; 1,41 Mrd. US-Dollar) ab, belaufen sich die US-Bundesausgaben für KI und IT-F&E für zivile Anwendungen auf etwa 7,33 Mrd. US-Dollar. Dabei ist das Budget für den Kernbereich der KI (1,955 Mrd. US-Dollar) die größte Komponente, obwohl die Mittel für den wahrscheinlich KI-relevanten Bereich des Hochleistungsrechnens ebenfalls schnell steigen. Der US-Bundeshaushalt für „Kern-“ und „Cross-Cut“-KI im Haushaltsjahr 2025 beträgt insgesamt 2,8 Mrd. US-Dollar (ohne US-Verteidigungsministerium und DARPA).

In China ist die Gesamtfinanzierung der Zentralregierung für KI viel undurchsichtiger. Abbildung 2 und Abbildung 3 zeigen die wahrscheinlichen KI-bezogenen Investitionen in grundlegende, angewandte und experimentelle F&E in den letzten Jahren für zwei der größten staatlichen Institutionen Chinas: die National Natural Science Foundation of China (NSFC) und die Chinese Academy of Sciences (CAS). Abbildung 3 zeigt Daten aus den Budgets von drei CAS-Instituten, die sich besonders auf KI konzentrieren. Abbildung 4 zeigt die fiktiven Mittel, die für die Forschung im Rahmen von Chinas Megaprojekt „New Generation Artificial Intelligence“ (科技创新 2030-"新一代人工智能 “重大项目) vorgesehen sind. Zusätzlich zu diesen Daten und Trends haben die beiden Organisationen, die fast die Hälfte der staatlichen Key Labs (SKLs) Chinas beaufsichtigen – das Bildungsministerium und die CAS – insgesamt 2,4 Mrd. RMB (327 Mio. US-Dollar) unter den entsprechenden F&E-Posten budgetiert. Davon würden etwa 29 % an SKLs im Bereich der Informations- und Kommunikationstechnologie gehen, vorausgesetzt, die Mittel würden gleichmäßig auf alle von diesen Organisationen betreuten SKLs verteilt und andere bekannte Unbekannte nicht berücksichtigt.

Die Überprüfung der oben zusammengefassten Daten durch die Insikt Group und die Belege aus anderen Finanzierungskanälen der Zentralregierung führt uns zu einer Schätzung mit geringem Vertrauen, dass die chinesische Zentralregierung jährlich mehrere Mrd. USD für wahrscheinlich KI-bezogene Forschung und Entwicklung ausgibt, was in etwa den Ausgaben der US-Regierung für „Kern“- und „Querschnitts“-KI (ohne US DoD und DARPA) entspricht. Da es klare Definitionen für „Kern-“ und „Querschnitts-“KI gibt und die Schätzung der chinesischen Finanzierung auf unzureichenden Einblicken in das jeweilige Forschungsprogramm beruht, ist es wahrscheinlich, dass die Finanzierung der KI durch die US-Bundesregierung höher ist als die der chinesischen Zentralregierung. Die Gesamtinvestitionen der chinesischen Regierung in KI – über Lenkungsfonds – übersteigen jedoch wahrscheinlich die kumulierten Investitionen des Bundes und der Bundesstaaten in den USA (siehe weiter unten).

Abbildung 2: NSFC National Natural Sciences Fund Information Science Department (ISD) F&E-Ausgaben (tatsächlich) für KI und Automatisierung, 2018–2024 (RMB alle Jahre in 2025 US-Dollar umgerechnet) (Quelle: Insikt Group)

Abbildung 3: F&E-Ausgaben (2018–2023 tatsächlich; 2024 budgetiert) für KI-fokussierte CAS-Forschungsinstitute, 2018–2024 (RMB alle Jahre in 2025 Dollar umgerechnet) (Quelle: Insikt Group)

Abbildung 4: Jährlich vorgeschlagene Finanzierung für Projekte, die im Rahmen des Megaprojekts „New Generation Artificial Intelligence“ angekündigt wurden, 2018 und 2020–2022 (Daten für 2019 nicht verfügbar; RMB alle Jahre in 2025 US-Dollar umgerechnet) (Quelle: Insikt Group)

Der rückläufige Trend in den frühen 2020er Jahren hängt wahrscheinlich mit den Auswirkungen von COVID-19 auf die chinesische Wirtschaft zusammen, sollte aber auch mit Vorsicht betrachtet werden, da Daten aus anderen Finanzierungskanälen der Zentralregierung fehlen. Seit Anfang 2025 haben die Akteure der Zentralregierung zunehmendes Interesse an KI signalisiert. Im Januar 2025 kündigte die Bank of China einen Fünfjahresplan zur finanziellen Unterstützung der Wertschöpfungskette der KI-Industrie mit mindestens einer Billion RMB (138 Mrd. US-Dollar) an. Im März 2025 kündigte Chinas Nationale Entwicklungs- und Reformkommission die Einrichtung eines Nationalen Innovationsinvestitionsleitfonds (国家创业投资引导基金) an. Der neue Fonds wird als Fonds auf „Flugzeugträgerebene“ (航母级) bezeichnet und soll eine Billion RMB (138,2 Mrd. US-Dollar) einnehmen, wobei der Schwerpunkt auf Investitionen in Start-up-, Frühphasen-, kleine und mittlere Unternehmen in „Pionierbereichen“ wie KI, Quantenwissenschaft und Zukunftsenergie liegen soll. Die Laufzeit des Fonds wird auf zwanzig Jahre festgelegt, was darauf hindeutet, dass er sich auf das Konzept des „geduldigen Kapitals“ konzentriert – Berichten zufolge etwa fünf Jahre länger als die meisten anderen Beratungsfonds.

Staatliche Orientierungsfonds, wie der im März 2025 angekündigte, wurden auf mehreren Regierungsebenen in China eingerichtet und mischen Mittel aus staatlichen und nichtstaatlichen Quellen (einschließlich Unternehmensquellen). Dies stellt eine Herausforderung dar, wenn man versucht, nur die Mittel der Zentralregierung zu isolieren. Eine vom National Bureau of Economic Research (NBER) veröffentlichte Studie hat jedoch herausgefunden, dass diese Lenkungsfonds zwischen 2000 und 2023 über Zentral-, Provinz- und Lokalregierungen hinweg „in 9.623 einzelne KI-Firmen durch mehr als 20.000 Transaktionen mit einem Gesamtvolumen von 184 Mrd. US-Dollar“ investiert haben, wobei die meisten Transaktionen seit 2013 stattfanden. Wenn man diese Schätzung für den Zeitraum 2013–2023 auf das Jahr hochrechnet, ergeben sich durchschnittliche Ausgaben von 16,7 Mrd. US-Dollar pro Jahr. Allerdings war die Methode der NBER-Studie zur Identifizierung von KI-Unternehmen sehr breit gefächert und führt möglicherweise zu einer Überschätzung. In den USA gibt es Initiativen auf bundesstaatlicher Ebene, wie z. B. das New Yorker Empire AI-Konsortium, das 565 Mio. US-Dollar an Finanzierung aus öffentlichen und privaten Quellen erhalten hat, aber sie reichen wahrscheinlich nicht an die subnationale Finanzierung in China heran, die stetig zunimmt. Im Januar 2025 kündigten zwei staatlich unterstützte chinesische Investmentgesellschaften die Gründung eines Nationalen Fonds für Investitionen in die Künstliche Intelligenz-Industrie (国家人工智能产业投资基金) mit einem anfänglichen eingetragenen Kapital von 60 Mrd. RMB (8,2 Mrd. US-Dollar) an.

Auch wenn die chinesische Regierung bei den Gesamtinvestitionen in KI die Nase vorn haben mag – wenn man den wahrscheinlich geringen Rückstand bei den Ausgaben der Zentralregierung mit dem wahrscheinlich größeren Vorsprung bei den subnationalen Investitionen durch Beratungsfonds vergleicht – übersteigt die Gesamtinvestition des Privatsektors in KI-Unternehmen in den USA bei weitem die Investitionen des Privatsektors in China. Dies ist in den Daten (Abbildung 5) zu sehen, die sowohl vom Center for Human-Centered Artificial Intelligence (Stanford HAI) der Stanford University als auch vom Emerging Technology Observatory (ETO), einem Projekt des Center for Security and Emerging Technology (CSET) der Georgetown University, gesammelt wurden. Beachten Sie, dass es wahrscheinlich Überschneidungen zwischen den oben genannten Investitionen der chinesischen Leitungsfonds und den Investitionsdaten des privaten Sektors gibt; das heißt, diese Daten schließen Investitionen in KI-Unternehmen, die aus staatlichen Quellen stammen, wahrscheinlich nicht aus. Diese Investitionsdaten des privaten Sektors sind jedoch enger gefasst; die Daten von ETO spiegeln nur Investitionen in 2.100 chinesische KI-Unternehmen wider, verglichen mit den über 9.000 Unternehmen der NBER-Studie.

Abbildung 5: Offenlegung von Investitionen des privaten Sektors in China und den USA, 2013–2023 (Quellen: Stanford HAI; ETO)

Um die gesamte Analyse zu lesen, klicken Sie hier, um den Bericht als PDF herunterzuladen.