China mobilisiert Industrie für eigene KI‑Chips. Nvidia bleibt vorn.
In Kürze
- Heimische Chips <60% (2025)
- Nvidia ≈4× stärker
- EUV fehlt; Ausweichstrategien laufen
China zieht alle Register, um bei der KI‑Hardware aufzuholen — aber die Lücke zu Nvidia bleibt groß.
Politische Mobilmachung
Im Sommer 2025 trafen sich hochrangige Vertreter chinesischer Industrie und Politik in einem vertraulichen Kreis, zu dem auch Vize‑Premier Ding Xuexiang gehörte. Huawei behauptete dort, China könne in einigen Schlüsselbereichen der KI‑Hardware binnen drei Jahren unabhängig von US‑Technologie werden. Die Antwort aus Peking: eine konzertierte Mobilmachung. Ein Sonderkomitee bündelt Top‑Wissenschaftler und Firmen, Teams sollen jede Stufe der Halbleiter‑Lieferkette beherrschen, und Unternehmen werden angehalten, heimische Chips verstärkt zu nutzen.
Konkrete Fortschritte
Konkrete Fortschritte sind bereits messbar. Nach Schätzung von Morgan Stanley sank der Anteil ausländischer KI‑Chips in China zwischen 2021 und 2025 von rund 90 Prozent auf unter 60 Prozent. Neue Chipgenerationen könnten diesen Anteil in den nächsten fünf Jahren weiter auf etwa 25 Prozent drücken. Huawei selbst meldete mit dem Ascend 950 einen KI‑Prozessor, der in Tests positiv auffiel. Auch Anwenderberichte sprechen eine klare Sprache: Plattformen wie Meituan trainieren Sprachmodelle inzwischen nur noch auf chinesischer Hardware.
KI‑Software
Bei KI‑Software holt die Szene auf. Das Startup Moonshot AI stellte mit Kimi K3 ein Modell vor, das in Benchmarks nahe an westliche Konkurrenten herankommt. Gleichzeitig stieß das Projekt sofort an Infrastrukturgrenzen: Rechenkapazität reichte nicht aus, sodass Moonshot kurz nach dem Start Premium‑Registrierungen stoppen musste.
Leistungslücke und Lithografie
Trotz dieser Erfolge bleibt die Lücke in der Rohleistung beträchtlich. Analysten von Bernstein schätzen, dass Nvidias Spitzenchips in puncto Leistung etwa viermal so stark sind wie die besten chinesischen Modelle. Und Chinas gesamte KI‑Rechenkapazität erreichte 2025 nur rund 14 Prozent der US‑Kapazität. Ein zentraler Flaschenhals sind die US‑Exportbeschränkungen für moderne Lithografie‑Technik: Für Spitzenchips ist EUV (Extreme‑Ultraviolet‑Lithography) nötig, China kann bislang oft nur auf ältere DUV (Deep‑Ultraviolet)‑Systeme zurückgreifen. Es gibt Berichte, dass dennoch ein EUV‑System eines Herstellers wie ASML über Umwege nach China gelangt sein könnte.
Technische Ausweichmanöver
Die Industrie antwortet mit technischen Ausweichmanövern. Mehrfachbelichtung (Multipatterning) und komplexe Design‑Tricks helfen, auf etwa 7 Nanometer vorzustoßen, bringen aber höhere Kosten, niedrigere Ausbeuten und mehr Ausschuss mit sich. Um die Nachteile einzelner Chips zu kompensieren, setzt etwa Huawei stärker auf Vernetzung: Viele Prozessoren werden so zusammengeschaltet, dass sie gemeinsam wie ein Supercomputer arbeiten — ein Weg, Rohleistung durch Skalierung zu ersetzen.
Graumärkte und politische Reaktion
Parallel dazu fließen weiterhin große Mengen an Nvidia‑Prozessoren über Graumärkte, Drittstaaten oder durch Nutzung fremder Rechenzentren nach China. Eine öffentliche Verstimmung gab es, als Nvidia ein China‑Spezialmodell drosselte; die chinesische Führung nutzte das Ereignis, um Unternehmen zu ermahnen, US‑Einkäufe zu reduzieren und die Abhängigkeit zu verringern.
Langfristige Herausforderungen
Fachleute warnen, dass der Aufbau eigener EUV‑Fertigung extrem anspruchsvoll ist. Die Entwicklung solcher Systeme sei technisch deutlich komplexer als viele frühere Großprojekte und könne Jahrzehnte dauern. Dennoch ist die staatliche Kraftanstrengung in Peking deutlich:
- Forschungsgelder
- Industriekooperationen
- politische Hebel
Diese Maßnahmen werden gebündelt, um den Abstand zur US‑Spitze zu verkleinern.
Zeitpläne und Ambitionen klaffen noch auseinander: Während die Regierung auf Unabhängigkeit in bestimmten Bereichen innerhalb weniger Jahre setzt, zeigen Leistungsmessungen und Fertigungsrealitäten, dass bei Spitzenchips weiter große technische Hindernisse bestehen.
Quellen
- Quelle: Peking / Huawei / Nvidia
- Der ursprüngliche Artikel wurde hier veröffentlicht
- Dieser Artikel wurde im Podcast KI-Briefing-Daily behandelt. Die Folge kannst du hier anhören.
