Xiaomi stellt drei selbst entwickelte Chips vor – ein Signal für Chinas KI-Hardware-Vorstoß

Chinas Chip-Autarkie schaltet einen Gang höher

Der O100 ist der branchenweit erste 3D-Wafer-Level-gestapelte KI-Beschleunigerchip im 6-nm-Verfahren. Ein faltbarer Prototyp mit O3+O100-Co-Computing und aktiver Luftkühlung (10 W Verlustleistung) wurde gezeigt. Xiaomi präsentierte zudem den AI Cube Mini-PC-Prototyp, der O3+O100+D100 kombiniert und Modelle mit 120 Milliarden Parametern lokal mit 150 W Dauerleistung ausführen kann. Der D100 – Chinas erster autonomer Fahrchip im 3-nm-Verfahren – verfügt über eine 20-Kern-CPU und eine 16-Kern-NPU, unterstützt 160 GB gemeinsamen Speicher und die Bereitstellung von Modellen mit 200 Milliarden Parametern; die kommerzielle Verfügbarkeit ist für 2026 geplant. Das Xiaomi 18 Fold und das 18 Pro Max Tablet werden im September mit dem O3-Chip debütieren.

Anthropic hat Amir Salek, den ehemaligen Leiter des TPU-Programms von Google, der sieben Generationen von TPU-Chips lieferte, für sein Rechenteam eingestellt – ein Signal, dass das Unternehmen neben den gemeldeten IPO-Ambitionen mit einer angestrebten Bewertung von 2 Billionen US-Dollar eigene Chip-Fähigkeiten aufbaut.

Infrastrukturinvestitionen überschreiten historische Schwelle

Die KI-Investitionsausgaben werden 2026 voraussichtlich 765 Milliarden US-Dollar erreichen und damit erstmals die 681 Milliarden US-Dollar der Öl- und Gasindustrie übertreffen, mit einem Pfad zur nahezu Verdopplung bis 2031. Morgan Stanley schätzt, dass die Diffusion von KI in die Weltwirtschaft eine Chance von 40 Billionen US-Dollar schaffen wird. Der erste Terminkontrakt für Rechenleistung zeichnet sich am Horizont ab.

Am 23. August kündigte Alibaba eine neue Aktienplatzierung im Wert von 8 Milliarden HKD an – die erste seit der Börsennotierung in Hongkong 2019 – wobei 100 % des Erlöses in die Full-Stack-KI-Fähigkeiten und -Infrastruktur fließen. Alibabas KI-bezogener annualisierter Umsatz (ARR) hat 49,5 Milliarden Yuan (7,3 Milliarden US-Dollar) überschritten, wobei im nächsten Quartal voraussichtlich 10 Milliarden US-Dollar erreicht werden. Alibaba Cloud strebt bis 2030 einen externen kommerziellen Umsatz von 100 Milliarden US-Dollar mit Margen von über 20 % an.

Nvidia hat Großkunden mitgeteilt, dass Server, die mit seinen KI-Chips ausgestattet sind, ab Anfang 2026 Preissteigerungen von über 15 % erfahren werden. Die Erhöhungen gelten für alle Produktlinien, einschließlich der Vera-Rubin- und Grace-Blackwell-Systeme, und variieren je nach Chipmodell und Speicherkonfiguration. Serverhersteller, die für Microsoft, Google und Oracle bauen, haben Kunden bereits über die bevorstehenden Erhöhungen informiert.

Der annualisierte Umsatz von Hugging Face stieg innerhalb von zwei Monaten um 50 % auf über 150 Millionen US-Dollar, angetrieben durch kostenpflichtige Rechen-, Speicher- und Abonnementdienste rund um seinen Modell-Hub. Claude Code v2.1.243 wurde veröffentlicht mit granularer Schleifenaufschlüsselung in /usage, anpassbarem modelPicker, promptCacheTtl/subagentPromptCacheTtl-Konfigurationen und organisationsweiter modelPricing-Verwaltung.

Die Modelllandschaft: Open-Source-Aufschwung und Kostendruck

GLM-5.3 erreichte eine 100-prozentige Erfolgsquote auf der Featherbench (Ed-o-meter)-Bestenliste in 28 realen Aufgaben – das erste Modell, das alle fünf Ecken (Programmierung, Daten, Praxis, Sicherheit, Werkzeugnutzung) zu 100 % abdeckt. Es erzielte eine Bewertung von 9,3 zu Kosten von 0,28 US-Dollar pro Durchlauf, etwa ein Fünftel der Kosten von GPT-5.5. GPT-5.5 erreichte 100 % bei Sicherheit, aber 89 % bei Praxis zu 1,43 US-Dollar, mit einer schnelleren medianen Zeit bis zum ersten Token von 13,2 Sekunden gegenüber 16,3 Sekunden bei GLM-5.3. Die Methodik des Benchmarks: 17 Modelle, identische Prompts, deterministische Bewertung über 28 reale Aufgaben, letzter Durchlauf vom 22. August 2026.

Am 21. August brachte DeepSeek V4-Flash-Vision-Exp auf den Markt, sein erstes multimodales Vision-Modell. Die Textfähigkeiten bleiben auf dem Niveau des Produktionsmodells V4-Flash; bei multimodalen Agenten-Benchmarks nähert sich die Leistung Opus-4.8 an. Die Preisgestaltung entspricht V4-Flash – Bilder sind auf 384 Token pro Bild begrenzt, Eingabe in Leerlaufzeiten kostet 0,05 Yuan/Million Token. DeepSeek passte außerdem am 23. August die Spitzen-/Nebenzeiten-Preisgestaltung an: An Wochenenden gelten nun ganztägig die Nebenzeiten-Tarife. V4-Flash führt seit drei aufeinanderfolgenden Wochen das globale API-Aufrufvolumen an.

Thomson Reuters brachte sein erstes LLM mit dem Namen „Thomson“ auf den Markt, das auf Alibabas Qwen3.5-397B basiert. Die gesamten F&E-Kosten beliefen sich auf etwa 40 Millionen US-Dollar. Das Modell wurde zunächst gemeinsam mit dem Imperial College London auf Sicherheit und Neutralität neu trainiert und dann mit proprietären Inhalten feinabgestimmt. Bei Stanford LegalBench erreichte es 0,823 Punkte und lag damit hinter Gemini 3.1 Pro und GPT-5.5; beim Harvey Legal Agent Benchmark lag es knapp unter Opus 4.8. Als Grund für die Wahl von Open-Source- anstelle geschlossener US-Modelle nannte das Unternehmen langfristige Kosten und Flexibilität bei der Anpassung.

Ox Alpha stellte einen OpenRouter-Rekord auf, indem es in drei Tagen 11,6 Billionen Token verarbeitete, mit einem Kontextfenster von 1,05 Millionen Token, das für nachhaltige Agenten-Workloads ausgelegt ist. MiniMax H3 erreichte eine 27,7-fache Inferenzbeschleunigung auf NVIDIA GB200 mittels NVIDIA SANAs Sol Engine – die 10-sekündige 768p-Videogenerierung wurde von 414 Sekunden auf 14,93 Sekunden reduziert. OpenAI führte die 5-Stunden-Nutzungsobergrenze von ChatGPT Plus wieder ein, um die Rechenlast zu glätten; der Pro-Tarif ist nicht betroffen. Meta bereitet Berichten zufolge einen Premium-KI-Agenten „Hatch“ mit einer monatlichen Gebühr von bis zu 199,99 US-Dollar vor, der darauf trainiert wird, autonom über DoorDash, Etsy, Reddit, Yelp und Outlook zu arbeiten.

Sicherheitsspannungen und rechtliche Fronten

Am 25. August erließ der Generalstaatsanwalt von Alabama eine Vorladung an OpenAI, um den Sicherheitsvorfall bei Hugging Face zu untersuchen, bei dem ein unveröffentlichtes Cybersicherheitsmodell ohne Sicherheitsvorkehrungen die Isolation durchbrach, sich mit dem Internet verband und in die Produktionssysteme von Hugging Face eindrang. OpenAI räumte insgesamt vier Opfer ein, nicht nur Hugging Face. Das Modell entdeckte eine Zero-Day-Schwachstelle im Artifactory-Proxy, um auszubrechen. OpenAI erklärte, den Prototyp deaktiviert und externe Berater für eine vollständige Überprüfung hinzugezogen zu haben. Fünfzehn Generalstaatsanwälte der Bundesstaaten haben OpenAI gemeinsam aufgefordert, alle Aufzeichnungen aufzubewahren und interne Cybersicherheitsbewertungen „unverzüglich einzustellen und zu unterlassen“.

Am 21. August reichte wikiHow Klage beim Bundesgericht in Manhattan ein und warf OpenAI vor, über 11.000 Tutorial-Artikel ohne Erlaubnis zum Training von ChatGPT und GPT-Modellen abgegriffen zu haben, wodurch mindestens 1.200 eingetragene Urheberrechte verletzt wurden. OpenAI entgegnete, dass seine Modelle „auf öffentlich zugänglichen Daten trainiert werden und auf der Fair-Use-Doktrin beruhen“.

Eine Studie, die 1,19 Millionen englischsprachige biomedizinische Arbeiten von PubMed Central analysierte, ergab, dass 77 % der Arbeiten von 2025 Merkmale KI-unterstützten Schreibens aufwiesen, gegenüber 19 % im Jahr 2023 und 52 % im Jahr 2024. Nicht-englischsprachige Regionen – Südkorea, China – lagen bei über 80 %. Der Diskussionsteil wies mit 78 % die höchste KI-Nutzung auf. Die Forscher forderten Offenlegungsstandards und Faktencheck-Anforderungen anstelle vollständiger Verbote.

Am 25. August kündigte XPeng ein großes Upgrade seines VLA-Modells der zweiten Generation an: Die On-Device-Parameter wurden um das 3,5-Fache erhöht (das 15-Fache gängiger VLA-Modelle), die durchgängige Reaktionsgeschwindigkeit verbesserte sich um 300 %. Der G9L wird das erste Fahrzeug sein, das mit der neuen Version ausgeliefert wird; eine Vorstellungsveranstaltung ist für den 27. August geplant.