Laut neuen Daten von OpenRouter, der weltweit größten Aggregationsplattform für große Sprachmodelle, haben chinesische Modelle für künstliche Intelligenz ihre US-Konkurrenten bei der weltweiten Nutzung überholt. Die Zahlen, die am 20. Juni 2026 von mehreren Medien veröffentlicht wurden, zeigen, dass von chinesischen Labors gebaute Systeme mittlerweile weltweit mehr Token verbrauchen als die von OpenAI, Google oder Anthropic – eine Verschiebung, die durch aggressive Preise, steigende Arbeitsbelastung der KI-Agenten und eine Welle von Effizienzsteigerungen, die durch US-Chip-Exportkontrollen erzwungen werden, verursacht wird.
DeepSeek V4 Flash führt ein von China dominiertes Ranking an Weitere Informationen zu dieser Geschichte finden Sie in unserer mehr KI-Geschichten.
Laut OpenRouter-Daten, die von The News International zitiert und von CGTN und Firstpost bestätigt wurden, stehen chinesische Modelle mittlerweile an der Spitze der globalen Rangliste des Token-Verbrauchs. DeepSeek V4 Flash belegte mit 4,63 Billionen verarbeiteten Token den ersten Platz, gefolgt von MiniMax M3 mit 4,13 Billionen Token und Xiaomis MiMo-V2.5 mit 3,8 Billionen Token.
Zu den breiteren Top 10 gehörten auch Tencents Hy3, DeepSeek V4 Pro und Owl Alpha von chinesischen Entwicklern sowie Claude Opus 4.7, Claude Sonnet 4.6 und Claude Opus 4 von Anthropic. Anthropic war das einzige in den USA ansässige Unternehmen, das es unter die ersten fünf schaffte. Googles Gemini 2 und OpenAIs GPT-5.5 schnitten deutlich schlechter ab und landeten auf den Plätzen 12 und 13.
Das Ergebnis ist frappierend, denn OpenRouter ist keine chinesische Plattform. Das von Alex Atallah, dem ehemaligen CTO des NFT-Marktplatzes OpenSea, gegründete Unternehmen bietet ein einziges API-Gateway für mehr als 400 Modelle von über 60 Anbietern und seine transparenten Nutzungsdaten gelten weithin als Branchenbarometer dafür, welche Modelle Entwickler und Unternehmen tatsächlich verwenden.
Warum Token zum neuen Schlachtfeld geworden sind
Ein Token ist die kleinste Einheit, die ein KI-Modell verarbeitet – ein ganzes Wort, ein Fragment oder sogar ein einzelnes Zeichen – und Anbieter berechnen die Menge der verarbeiteten Token sowohl für die Eingabe als auch für die Ausgabe. Damit ist der Token-Verbrauch ein direkter Indikator dafür, wie stark ein Modell genutzt wird, und ist zum zentralen Preisfaktor in der Branche geworden.
Dank KI-Agenten steigt der Einsatz rasant. Ein einfacher Chatbot könnte rund 30.000 Token verbrennen, um Shakespeares „Hamlet“ zusammenzufassen, aber ein autonomer Agent, der eine Codierungsaufgabe ausführt, kann bis zu 20 Millionen Token verbrauchen. Goldman Sachs hat vorhergesagt, dass die Verbreitung von KI-Agenten bis 2030 zu einem 24-fachen Anstieg des Token-Verbrauchs führen wird, was zu einem erwarteten Engpass bei der Chipversorgung in den nächsten 12 bis 18 Monaten beitragen wird.
Chinesische Modelle gewinnen bei den Kosten
Der Hauptgrund für Chinas Vorsprung ist der Preis. Eine auf OpenRouter-Preisdaten basierende Berichterstattung von Trending Topics zeigt, dass chinesische Modelle etwa zehn- bis zwanzigmal günstiger sind als führende US-Alternativen. MiniMax M2.5 beispielsweise verlangt etwa 0,30 US-Dollar pro Million Input-Tokens und 1,10 US-Dollar pro Million Output-Tokens, verglichen mit etwa 5,00 US-Dollar und 25,00 US-Dollar für Claude Opus 4.6 von Anthropic.
Diese Lücke ist für Agenten-Workloads, die kontinuierlich große Token-Volumen verarbeiten, von enormer Bedeutung. Mehrere Faktoren untermauern den Kostenvorteil: billigere Energie, unterstützt durch hohe staatliche Investitionen in erneuerbare Energien, effizientere „Mixture-of-Experts“-Architekturen und die Disziplin, die durch US-Exportbeschränkungen für fortschrittliche Chips auferlegt wurde, die chinesische Entwickler dazu zwang, mit weniger Rechenleistung mehr zu erreichen. Chinas Regierung hat in ihrem Arbeitsplan 2026 Energiepolitik und KI-Wettbewerbsfähigkeit ausdrücklich als nationale Priorität verknüpft.
Leistung schließt die Lücke
Der Preis allein würde nicht ausreichen, wenn die Modelle qualitativ zurückbleiben würden. Aber die technische Lücke hat sich stark verringert. MiniMax M2.5 erzielte beim SWE-Bench Verified, einem Standard-Benchmark für Software-Engineering-Fähigkeiten, eine Punktzahl von 80,2 % und lag nur knapp hinter den 80,8 % von Claude Opus 4.6. Nach Angaben der Analyseplattform Artificial Analysis haben mehrere chinesische Modelle mittlerweile die weltweite Spitzengruppe in den Bereichen Programmierung, multimodales Verständnis und Verarbeitung langer Kontexte erreicht.
Das Adoptionsmuster erstreckt sich auch auf US-Startups selbst. Martin Casado von der Venture-Firma Andreessen Horowitz hat geschätzt, dass rund 80 % der jungen KI-Unternehmen, die auf Open-Source-Stacks aufbauen, inzwischen chinesische Modelle verwenden.
US-Firmen weichen auf Token-Obergrenzen und Budgetkontrollen zurück
Die OpenRouter-Zahlen kommen zu einem Zeitpunkt, an dem große amerikanische Unternehmen ihre uneingeschränkten KI-Ausgaben zurückziehen. Mehrere US-Firmen gehen von Pauschalabonnements zu einer tokenbasierten Abrechnung über, und Unternehmen führen feste Obergrenzen ein, um die Kosten einzudämmen. Berichten zufolge haben Uber, Amazon, Microsoft und Meta in den letzten Wochen den Token-Verbrauch eingeschränkt, da die Kosten für den Einsatz von KI in großem Maßstab ihre Budgets übersteigen.
Die Kürzungen von Microsoft waren besonders sichtbar. Das Unternehmen hat kürzlich beschlossen, seine interne Claude-Code-Lizenz für seine Experiences and Devices-Abteilung zu widerrufen und den Zugriff bis zum 30. Juni 2026 einzustellen – ein Zeichen dafür, dass selbst die größten Unternehmenskäufer die Wirtschaftlichkeit pro Token genau unter die Lupe nehmen.
Eine sich verändernde Wettbewerbslandschaft
Der OpenRouter-Snapshot erfasst nicht den gesamten globalen Markt – er spiegelt nur den Anteil der Nutzung wider, der über einen Aggregator fließt. Die Richtung der Entwicklung steht jedoch im Einklang mit einer umfassenderen Neuausrichtung, bei der chinesische Labore, die einst als „Fast Follower“ abgetan wurden, zunehmend das Tempo in Bezug auf die Kennzahlen bestimmen, die den Entwicklern am wichtigsten sind: Preis, Geschwindigkeit und ausreichende Leistungsfähigkeit.
Es bleibt abzuwarten, ob US-Labore darauf reagieren, indem sie die Preise senken, stärker auf Premium-Leistungen setzen oder politische Hebel einsetzen. Derzeit erzählen die Token-Daten eine eindeutige Geschichte: Wenn Entwickler über ihre API-Aufrufe abstimmen, gewinnt China.
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