Ein neuer Bericht der China Academy of Information and Communications Technology (CAICT) zeigt, dass die Preise für inländische KI-Token-Dienste im Vergleich zur zweiten Jahreshälfte 2025 um fast das Doppelte gestiegen sind,während sich die Nutzung verdreifacht hat.
Im Juni 2026 erreichte die durchschnittliche tägliche Nutzung von KI-Token etwa 500 Billionen, was fast dem Vierfachen des Wertes von Dezember 2025 entspricht und einen massiven Anstieg der Nachfrage nach KI-Anwendungen widerspiegelt.
Der durchschnittliche Preis für KI-Modell-Dienste in China stieg auf Basis der standardisierten Preisgrundlage der CAICT von 6,8 Yuan auf 13,46 Yuan.
Unterdessen kosteten internationale Modelle, die seit 2026 auf den Markt kamen, im Durchschnitt 117,8 Yuan, was etwa dem 8,7-Fachen der Inlandspeise entspricht.
Die CAICT stellte fest, dass sich der Markt für KI-Modell-Dienste in eine Phase des gleichzeitigen Preis- und Volumenwachstums verlagert, angetrieben durch die Entwicklung von Model-as-a-Service (MaaS)-Anbietern.
Am 24. Oktober stellte Moonshot AI den Kimi K3.1 Pro mit 3 Billionen Parametern und einem 1-Millionen-Token-Kontextfenster vor, der bei Terminal-Bench 4.0 65,7 % erreichte.
Den veröffentlichten Informationen zufolge betragen die Kosten für den Kimi K3.1 Pro etwa 1/5 von GPT-6 Astra und 1/2 von Claude Opus 5.5.
ByteDance testet sein Videoerstellungsmodell Seedance 2.5 4K bei 20 Filmstudios und Regisseuren mit dem Ziel der kommerziellen Anwendung.
In der Automobilindustrie kündigte eine KI-Testeinrichtung eine Recheninfrastruktur von 112,7 EFLOPS an und setzte 6 KI-Agenten für Design, Fertigung, Qualitätsprüfung und autonomes Fahren ein.
📌 Fazit: Der chinesische KI-Markt verlagert sich von einem Niedrigpreiskampf hin zu einem Wettbewerb über Qualität und Anwendungsnutzen. Die Token-Preise sind um fast 100 % gestiegen, aber die Nutzung hat sich dennoch verdreifacht, was zeigt, dass die Nachfrage stark genug ist, um das höhere Preisniveau zu absorbieren. Dennoch liegen die inländischen Dienstleistungspreise weiterhin rund 8,7 Mal unter dem internationalen Niveau. Dieser Trend spiegelt die zunehmend tiefgreifende Kommerzialisierung von KI in Unternehmen wider.
