Downloads, Token und der „Zwei-Schleifen“-Effekt: Wie China den Open-Weight-Markt dreht

Auch im Gesamtbild zeigte sich Chinas wachsender Einfluss. Zwischen August 2024 und August 2025 entfielen laut einer gemeinsamen Untersuchung des Massachusetts Institute of Technology (MIT) und Hugging Face 17 Prozent aller weltweiten Downloads auf chinesische Open-Weight-Modelle. Damit lagen sie erstmals vor US-amerikanischen Modellen, die auf 15,8 Prozent kamen .

Bei großen Sprachmodellen war der Abstand noch größer: Chinesische Entwickler standen in diesem Zeitraum für 41 Prozent aller LLM-Downloads auf Hugging Face . Bis Mitte 2026 summierten sich die weltweiten Downloads chinesischer Modelle laut von China Daily zitierten Hugging-Face-Daten auf mehr als 100 Millionen .

Token-Nutzung: Der Anteil chinesischer Modelle kippt zur Mehrheit

Downloads zeigen, welche Modelle Entwickler ausprobieren oder lokal einsetzen. Die Zahl der verarbeiteten Token – also der kleinsten Text- und Dateneinheiten, die ein Sprachmodell verarbeitet – gibt dagegen einen besseren Hinweis auf laufende Nutzung.

Auf OpenRouter, einem neutralen Vermittlungsdienst für den Zugriff auf verschiedene Sprachmodelle, ist dabei eine besonders starke Verschiebung zu erkennen. Die Plattform verarbeitete Anfang 2026 mehr als 20 Billionen Token pro Woche. Der Anteil chinesischer Modelle stieg dort innerhalb von rund 18 Monaten von weniger als 2 Prozent auf eine Mehrheitsposition .

Im Mai 2026 entfielen laut den ausgewerteten Daten ungefähr 61 Prozent des gesamten Token-Volumens auf chinesische Open-Weight-Modelle . Im Juli belegten chinesische Modelle erstmals alle fünf Spitzenplätze der weltweiten OpenRouter-Nutzungsrangliste: Xiaomis MiMo-V2.5 lag nach Token-Volumen vorn, gefolgt von Modellen von DeepSeek, MiniMax, Alibaba Qwen und Moonshot AI mit Kimi .

Die Zahlen von OpenRouter sind kein vollständiges Abbild des gesamten KI-Marktes. Sie zeigen jedoch, wie schnell sich die Kräfteverhältnisse in einem wichtigen, international genutzten Vertriebskanal verändert haben .

Auch US-Unternehmen greifen häufiger zu chinesischen Modellen

Besonders bemerkenswert ist die Entwicklung bei US-amerikanischen Unternehmen. Bis Mitte 2026 erreichten chinesische KI-Modelle auf OpenRouter zeitweise 46 Prozent des wöchentlichen Enterprise-API-Token-Volumens. US-amerikanische Modelle kamen im selben Vergleich auf 35,7 Prozent . Ein Jahr zuvor lag der chinesische Anteil noch bei unter 2 Prozent.

Seit der Woche vom 8. Februar 2026 entfielen auf chinesische Modelle in jeder Woche mindestens 30 Prozent des Enterprise-Token-Volumens auf der Plattform . Für Unternehmen zählt dabei weniger die Herkunft eines Modells als die Kombination aus Leistung, Preis, Verfügbarkeit und einfacher Integration.

Genau hier liegt ein zentraler Vorteil chinesischer Anbieter. Moonshots Kimi K2.5 kam bei einigen frühen Benchmarks nahe an Anthropics Claude Opus heran, kostete aber ungefähr ein Siebtel so viel . DeepSeek V3.1 verlangte 2 Yuan – rund 0,28 US-Dollar – pro Million Eingabe-Token und 8 Yuan beziehungsweise etwa 1,10 US-Dollar pro Million Ausgabe-Token .

Ein gewaltiger Wachstumsschub im chinesischen Inland

Die globale Verbreitung ist nur ein Teil der Geschichte. Auch innerhalb Chinas steigt die Nutzung in einem außergewöhnlichen Tempo.

Nach Angaben der chinesischen National Data Administration überschritt der tägliche Token-Verbrauch im Inland im März 2026 die Marke von 140 Billionen. Anfang 2024 waren es noch 100 Milliarden – ein Anstieg um mehr als das Tausendfache .

Der KI-Assistent Doubao von ByteDance verarbeitete im Mai 2024 etwa 100 Milliarden Token pro Tag. Im März 2026 waren es bereits mehr als 120 Billionen – ebenfalls ungefähr tausendmal so viel innerhalb von zwei Jahren .

Diese Größenordnung schafft für chinesische Labore einen großen heimischen Test- und Absatzmarkt. Viele Nutzer, Anwendungen und Rechenzentren liefern laufend Betriebserfahrung, während die Modelle gleichzeitig über internationale Plattformen weitere Entwickler erreichen.

Drei Bausteine hinter dem Vorsprung

1. Eine ungewöhnlich hohe Veröffentlichungsgeschwindigkeit

Chinesische Labore bringen neue leistungsfähige Modelle in kurzer Folge heraus. Zwischen Ende April und Mitte Juni 2026 veröffentlichten DeepSeek, Alibaba Qwen, Moonshot Kimi und Zhipu GLM innerhalb weniger Wochen jeweils Open-Weight-Modelle mit konkurrenzfähiger Spitzenleistung .

Bis Mitte 2026 hatten mindestens acht große chinesische Labore mehr wettbewerbsfähige Open-Weight-Modelle veröffentlicht als der Rest der Welt zusammen – eine Einschätzung, die allerdings auf einer weniger etablierten, nutzergenerierten Quelle beruht .

2. Lizenzen, die Verbreitung erleichtern

Viele Modelle werden unter MIT-, Apache-2.0- oder abgewandelten MIT-Lizenzen angeboten. Dadurch können Entwickler sie herunterladen, anpassen und in großem Maßstab selbst betreiben, sofern die jeweiligen Lizenzbedingungen eingehalten werden .

Wichtig ist die begriffliche Unterscheidung: Open Weight bedeutet in erster Linie, dass die trainierten Modellgewichte heruntergeladen und selbst gehostet werden können. Trainingsdaten und vollständiger Quellcode müssen deshalb nicht automatisch öffentlich sein .

3. Ein dauerhafter Kostenvorteil

Chinesische Anbieter bieten API-Zugriff häufig deutlich günstiger an als US-amerikanische Wettbewerber. Gleichzeitig hat sich die Leistungsdifferenz bei mehreren Anwendungen verringert . Für Entwickler und Unternehmen macht das einen großen Unterschied: Bei Milliarden oder Billionen verarbeiteten Token können selbst kleine Preisunterschiede die Betriebskosten stark verändern.

Der eigentliche Burggraben ist die Verbreitung

Chinas Erfolg beruht damit nicht nur auf einem einzelnen Durchbruchmodell. Entscheidend ist ein Ökosystem, das sich selbst verstärkt: Freie oder günstig zugängliche Modelle ziehen Entwickler an; mehr Nutzer erzeugen Feedback und Anwendungserfahrung; die wachsende Nutzung verbessert die wirtschaftliche Grundlage für die nächste Modellgeneration.

Bis Mitte 2026 hat diese Dynamik chinesischen Unternehmen einen klaren Vorsprung in der offenen KI-Schicht verschafft – also bei herunterladbaren Modellen, ihrer internationalen Weiterverbreitung und dem damit verbundenen Token-Verbrauch. Der Wettbewerb entscheidet sich damit nicht mehr allein an der Frage, welches Labor das leistungsfähigste Modell vorstellt. Ebenso wichtig ist, wer es am schnellsten, günstigsten und breitesten in die Hände von Entwicklern und Unternehmen bringt.