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Die Hauptakteure im Markt für Token

Die chinesische Token-Export-Offensive wird von einer Handvoll Tech-Giganten und aufstrebenden Einhörnern getragen. Jeder Akteur verfolgt dabei eine eigene Strategie, die auf seine spezifischen Stärken zugeschnitten ist.

Alibaba: Der integrierte Marktplatz. Kein Unternehmen hat die strategische Bedeutung von Token so früh erkannt und so konsequent umgesetzt wie die Alibaba Group. Die Mission des neuen Alibaba Token Hub (ATH) ist, Token zu produzieren, zu transportieren und anwenden. Die Plattform Wukong, die im März 2026 in die öffentliche Testphase ging, ist dabei mehr als nur eine weitere KI-Plattform. Unternehmen sollen komplette Geschäftsprozesse – von der Kundenakquise über die Auftragsabwicklung bis zur Logistik – mit KI-Agenten automatisieren können, wobei jeder Schritt in Token abgerechnet wird.

Tencent: Die Macht des Ökosystems. Während Alibaba auf die Integration von Handel und KI setzt, nutzt Tencent seine dominante Position im Bereich soziale Netzwerke und Gaming. Die Hunyuan-Modellfamilie profitiert von der riesigen Nutzerbasis von WeChat, das in China faktisch ein Betriebssystem für den Alltag darstellt. Tencent verfolgt eine Embedding-Strategie. KI-Funktionen werden direkt in bestehende Anwendungen integriert, statt als separate Produkte angeboten zu werden. Wenn ein WeChat-Nutzer mit einem KI-Assistenten kommuniziert oder ein Gamer von KI-gesteuerten Interaktionsfiguren (NPCs) unterstützt wird, generiert dies Token-Volumen.

Baidu: Der Pionier mit Geduld. Anders als Alibaba und Tencent fokussiert Baidu stärker auf die Bereiche, in denen das Unternehmen traditionell stark ist, nämlich Suche, autonomes Fahren und intelligente Sprachassistenten. Die Token-Exportstrategie von Baidu ist daher weniger offensiv, aber nicht weniger bedeutend. Das Unternehmen bietet seine KI-Dienste über die Baidu AI Cloud an, die insbesondere in Asien und Teilen Afrikas präsent ist.

Eine Besonderheit von Baidu ist die enge Verzahnung von Token-basierter Abrechnung mit anderen Cloud-Diensten. Kunden, die Spracherkennungs- oder Bildanalyse-APIs von Baidu nutzen, können diese nahtlos mit LLM-Funktionen kombinieren. Alles wird über einheitliche Token-Kontingente abgerechnet.

Neue Generation von KI-Anbietern

Mit MiniMax, DeepSeek, Kimi und Zhipu hat sich neben den etablierten Tech-Giganten in China eine neue Generation von KI-Spezialisten herausgebildet. MiniMax belegte mit seinem Modell M2.5 im Februar 2026 unter allen Modellen weltweit den ersten Platz im Token-Verbrauch. Der Erfolg basiert auf einer Doppelstrategie. Zum einen wird das Modell über API für Entwickler zugänglich gemacht, zum anderen hat das Unternehmen eigene Konsumenten-Anwendungen generiert, insbesondere im Bereich der emotionalen Begleitung und Unterhaltung. Mit über 200 Millionen Nutzern weltweit und einem Auslandsanteil von mehr als 70 Prozent am Umsatz ist MiniMax ein Paradebeispiel für gelungenen Token-Export. 

DeepSeek hat den Weg des Open-Source-Modells gewählt. Durch die Freigabe seiner Modellgewichte hat DeepSeek eine globale Entwickler-Community aufgebaut, die das Modell weiterentwickelt und in eigene Produkte integriert. Diese Strategie erinnert an den Erfolg von Linux oder Android. Das Basismodell ist kostenlos, aber für skalierte kommerzielle Nutzung, etwa über APIs mit höheren Verfügbarkeitsgarantien, wird eine Token-basierte Gebühr erhoben. DeepSeek ist inzwischen in vielen Silicon-Valley-Startups das Standardmodell für erste Prototypen. 

Kimi, entwickelt von der Firma Moonshot AI, hat sich auf extrem lange Kontextfenster spezialisiert. Während viele Modelle bei wenigen tausend Token an ihre Grenzen stoßen, kann Kimi Hunderttausende in einem Durchgang verarbeiten, ideal für die Analyse ganzer Buchkapitel oder umfangreicher juristischer Dokumente. Diese Nischenstrategie hat Kimi besonders bei Forschungseinrichtungen und Anwaltskanzleien beliebt gemacht.

Zhipu AI wurde von der Tsinghua-Universität ausgegliedert und zählt Alibaba und Tencent zu seinen frühen Investoren. Das Unternehmen erhielt später Milliarden-Investitionen von staatlich kontrollierten chinesischen Fonds und veröffentlichte im April 2026 das Modell GLM-4.5, das in zwölf Benchmarks den dritten Platz weltweit belegte.

Token-Ökonomie: Handlungsempfehlungen für Unternehmen

Unternehmen sollten eine klar definierte KI-Strategie verfolgen, in der die Token-Ökonomie als zentraler Steuerungsfaktor verankert ist. Anstatt sich auf einen einzelnen Anbieter zu verlassen, empfiehlt sich ein Dual-Sourcing-Ansatz mit modularer, flexibel austauschbarer Architektur. So lassen sich Preisrisiken, Systemausfälle und regulatorische Einschränkungen wirksam abfedern.

Gleichzeitig ist ein konsequentes Management der Kosten unerlässlich. Token sind nicht gleich Token: Die tatsächlichen Kosten variieren je nach Modell, Auslastung und Nutzungszeit teils erheblich. Entsprechend sollten Unternehmen Monitoring-Tools auf Anwendungsebene einsetzen und ihre Prompts systematisch optimieren, um den Token-Verbrauch zu reduzieren.

Parallel dazu erfordert der Einsatz von KI eine frühzeitige Berücksichtigung regionaler Compliance-Vorgaben. Regulierungen wie der AI Act und die DSGVO in der EU sowie lokale Datenvorschriften in China können die Nutzung ausländischer Modelle erheblich einschränken oder beeinflussen. Schließlich ist die Sicherheit von Prompts strikt zu gewährleisten: Über externe Modelle sollten ausschließlich unkritische Daten verarbeitet werden. Sensible Informationen – etwa Geschäftsgeheimnisse oder personenbezogene Daten – dürfen nur dann eingebracht werden, wenn vollständige Kontrolle über Verarbeitung, Speicherung und Zugriff sichergestellt ist.