Chinesische KI-Modelle erobern US-Firmen – über den Preis

Amerikanische Unternehmen bauen ihre KI auf Modellen von OpenAI und Anthropic – dachte man. Ein neuer Bericht des US-Senders CNBC vom 7. Juli zeigt ein anderes Bild: Bei den kostenpflichtigen Anfragen, die US-Firmen über die Entwickler-Plattform OpenRouter schicken, läuft inzwischen bis zu fast die Hälfte über chinesische Modelle.

Von 11 auf 46 Prozent in einem Jahr

OpenRouter ist eine Art Verteiler: Firmen schicken ihre Anfragen dorthin, und die Plattform leitet sie an das jeweils gewünschte KI-Modell weiter – egal von welchem Anbieter. Genau dieser Verkehr lässt sich messen, und er hat sich stark verschoben.

Seit dem 8. Februar liegt der Anteil chinesischer Modelle jede Woche über 30 Prozent, in Spitzenwochen bei 46 Prozent. Zum Vergleich: Im Schnitt der zwölf Monate davor waren es bloss 11 Prozent, in der ersten Hälfte 2025 zeitweise nur 4,5 Prozent. Der Aufstieg ist also nicht schleichend, sondern sprunghaft.

60 bis 90 Prozent günstiger

Der Grund ist unspektakulär: der Preis. Offene chinesische Modelle sind laut den bei CNBC zitierten Zahlen 60 bis 90 Prozent günstiger als die Spitzenmodelle von Anthropic und OpenAI. Und sie sind gut genug.

«Der Preis erledigt hier die Arbeit», sagt Harpreet Arora, bei der Plattform Vercel für die Agenten-Infrastruktur zuständig. «Wenn eine Aufgabe nicht das beste Modell braucht, schicken Teams sie zum günstigsten, das gut genug ist – und die jüngste Welle aus China gewinnt dieses Rennen.»

Konkret läuft das oft nach dem Berater-Prinzip: Ein billiges Modell erledigt den Grossteil der Routine – Texte zusammenfassen, Code vervollständigen, Daten extrahieren – und nur bei den wirklich schweren Aufgaben wird an ein teures Spitzenmodell weitergereicht.

GLM-5.2: 80-facher Kundenzuwachs in einer Woche

Wie schnell das geht, zeigt das Modell GLM-5.2 des chinesischen Anbieters Z.ai. Auf der Plattform Vercel legte es den schnellsten Start aller 2026 erfassten Modelle hin: In der ersten vollen Woche nach Veröffentlichung wuchs das tägliche Anfragevolumen laut Vercel um das rund 27-Fache, die Zahl der Kunden um das 80-Fache.

Beim Können ist der Abstand klein: GLM-5.2 landete auf einem viel beachteten Test für KI-Agenten innerhalb eines Prozentpunkts von Anthropics Spitzenmodell Opus 4.8 – zu ungefähr einem Fünftel der Kosten. Dazu sind die Modell-Gewichte offen verfügbar (sogenannte Open Weights), Firmen können GLM-5.2 also selbst betreiben und anpassen.

Wohin deine Daten wirklich fliessen

Der günstige Preis hat eine Kehrseite, die gerade für Schweizer Firmen zählt. Wer ein chinesisches Modell direkt über die Programmierschnittstelle (API) anspricht, dessen Anfragen laufen in der Regel über Server in China. Für regulierte Daten – Gesundheit, Finanzen, Rechtliches – kollidiert das schnell mit den Vorgaben zum Datenstandort und dem Schweizer Datenschutzgesetz.

Dazu kommen Inhaltsbeschränkungen bei politisch heiklen Themen und, laut CNBC, gelegentliche Lücken bei der zuverlässigen Anbindung von Werkzeugen. Wer solche Modelle nutzen will, ohne die Daten nach China zu schicken, kann sie über westlich gehostete Plattformen betreiben – dann aber fällt ein Teil des Preisvorteils weg.

Was das für Schweizer Firmen heisst

Die eigentliche Botschaft ist keine geopolitische, sondern eine ökonomische: Die westlichen Anbieter haben 2026 die Preise erhöht, genau als offene chinesische Modelle Spitzenniveau zu Tiefpreisen erreichten. Für dich als Firma, die KI im grösseren Stil einsetzt, heisst das: Es lohnt sich, die eigene Modell-Wahl zu prüfen. Muss wirklich jede Aufgabe an das teuerste Modell? Oder reicht für den Grossteil ein günstigeres – und das Spitzenmodell bleibt den harten Fällen vorbehalten?

Wichtig bleibt dabei die Datenfrage: Preis ist ein Argument, aber nicht das einzige. Wer sensible Daten verarbeitet, wägt den Spareffekt gegen den Server-Standort ab. Die Zahlen aus den USA zeigen vor allem eines – der Markt für das mittlere Preissegment ist umkämpft wie nie, und «gut genug zum kleinen Preis» ist zu einer echten Strategie geworden.