Der Wettbewerb in Chinas KI dreht sich längst nicht mehr nur um Benchmark-Ergebnisse und die Größe von Modellen. Die eigentlichen Veränderungen finden im täglichen praktischen Einsatz statt.

Im Juni 2026 lag das tägliche Aufrufvolumen von KI in China bereits bei über 175 Billionen Token – mehr als tausendmal so hoch wie Anfang 2024. Der jüngste Bericht des CCID-Forschungsinstituts zeigt, dass das Volumen der Inferenzdaten in China erstmals das der Trainingsdaten übertroffen hat. Das bedeutet, dass sich die Branche von der Entwicklung und dem Training von Modellen hin zu ihrer Anwendung in großem Maßstab bewegt.

Auch die Modellgenerationen folgen immer schneller aufeinander. Die Aktualisierungszyklen führender großer Sprachmodelle haben sich von mehreren Monaten auf wenige Wochen, ja sogar Tage verkürzt.

Dieser Wandel hält nun auch in der Fertigungsindustrie Einzug:

* Landesweit wurden bereits über 500 intelligente Fabriken der Exzellenzklasse errichtet. Sie verteilen sich auf 31 Provinzen, autonome Gebiete und regierungsunmittelbare Städte und decken mehr als 80 % der Hauptbranchen des verarbeitenden Gewerbes ab.
* Rechenleistung aus chinesischer Produktion und große Modelle kommen bereits in über 1.000 Anwendungsszenarien in 20 Branchen zum Einsatz, darunter Stahl und Automobilbau.
* Neue Fertigungsmodelle wie die kundenspezifische Produktion und Dienstleistungen über den gesamten Lebenszyklus hinweg gewinnen an Bedeutung.

Auch die Zahl der Nutzer wächst. Im ersten Halbjahr 2026 gab es in China bereits über 700 Millionen Nutzer generativer KI; die Verbreitungsrate lag bei über 50 %.

Die Bedeutung von 175 Billionen Token beschränkt sich nicht auf eine enorme Zahl von Aufrufen. Sie zeigt, dass KI sich von einem technischen Werkzeug für wenige zu einer grundlegenden Fähigkeit in den Produktionsabläufen von Unternehmen und im Alltag gewöhnlicher Nutzer entwickelt.

In der nächsten Phase wird es im Wettbewerb immer stärker auf konkrete Ergebnisse ankommen: Wer KI tatsächlich in Geschäftsabläufe integrieren kann, hat bessere Chancen, technologische Vorteile in Produktivität umzuwandeln.