Kürzlich legte ein Beitrag von Wang Huiwen auf Jike unbeabsichtigt ein faszinierendes Phänomen offen: Chinas wettbewerbsstärkste KI-Unternehmen ballen sich mit hoher Geschwindigkeit in ein und demselben Viertel.
Nachdem Wang sein eigenes Portfolio geprüft hatte, stellte er fest: Zieht man auf der Karte von Peking ein Rechteck — südlich der Tsinghua-Universität, östlich der Peking-Universität, westlich der Xueyuan Road und nördlich von Dazhongsi — erzielten die Projekte innerhalb dieses Rechtecks deutlich bessere Investmentrenditen als jene außerhalb. Noch interessanter ist, dass dieses Muster nicht nur für die KI-Projekte gilt, in die er investiert hat, sondern auch für Unternehmen, die er verpasst hat, darunter DeepSeek, Zhipu, Lovart und Emochi, die alle in derselben Gegend sitzen.
Dieses Stück „geografischer Mystik“ veranlasste ihn zu der Bemerkung, er werde künftig allen Portfoliounternehmen raten, in das „Zentrum des Universums“ zu ziehen.
In der Geschichte chinesischer Internet-Startups gab es schon früher geografische Zentren. Nach der Pandemie gewann jedoch zunächst die Logik von SaaS-gestützter Remote-Arbeit die Oberhand. Jetzt, da KI-Gründer mit wöchentlichen Modelliterationen und einer extrem kurzen Halbwertszeit von Informationsvorteilen konfrontiert sind, wird „Back-to-back-Arbeit“ — bei der ein Gespräch nur eine Drehung des Stuhls entfernt ist — wieder zum dominierenden Modus. Das gilt besonders für Basismodelle, Inferenzoptimierung, Infrastruktur und verwandte Felder, die naturgemäß verlangen, dass Gründer, Forscher, Ingenieure und Produktverantwortliche in einem Umfeld ständiger, hochfrequenter Reibung zusammenarbeiten.
KI ist im Kern eine Branche kognitiver Produktivität.
Innerhalb von Wang Huiwens „KI-Hochwachstumsbox“ liegen neben der Peking-Universität und der Tsinghua-Universität an ihren Rändern auch Institutionen wie die Renmin University of China, die Beihang-Universität, die Beijing Language and Culture University und die China University of Geosciences. In diesem Gebiet konzentrieren sich mehr als 15 nationale Schwerpunktlabore, sieben Forschungseinrichtungen auf nationaler Ebene sowie Unternehmen wie Google, Microsoft, IBM, Intel, AMD, ByteDance, Cambricon, Lenovo und Xiaomi — was es wohl zu einem der dichtesten Talentböden des Landes macht.
Im Internetzeitalter konnten F&E-Teams über Peking, Shenzhen, Hangzhou oder sogar mehrere Städte verteilt sein und dennoch erfolgreich Produkte ausliefern. Die meisten Internetprojekte konkurrierten über Produktgeschwindigkeit, Nutzerakquise und operative Effizienz. KI ist anders: Modelliteration hängt von dichterer Zusammenarbeit zwischen Talenten ab; Training und Inferenz erfordern schwerere Rechenressourcen; Produktbereitstellung ist auf schnelleres Datenfeedback angewiesen; und technisches Urteilsvermögen ist eng mit den neuesten Papers, Open-Source-Communities und Laborentwicklungen verknüpft.
Deshalb ist für heutige KI-Startups die wirklich teure Ressource die Nähe zu Spitzentalenten — oder genauer: die Nähe zum nächsten entstehenden technischen Konsens und zu kognitiver Zusammenarbeit mit hoher Intensität.
Als DeepSeek Anfang 2023 seine F&E-Abteilung nach Peking verlegte, soll das Unternehmen mehrere erstklassige Bürogebäude in der Nähe von Tsinghua und der Peking-Universität geprüft haben, bevor es sich schließlich im Raycom InfoTech Park in Haidian niederließ. AHS, ein Unternehmen für Enterprise AGI, wählte einen Standort an der Beisihuan Middle Road in Haidian, neben dem früheren Gründungsstandort von Yu Minhong, einem Alumnus der Peking-Universität. „Mit dem Fahrrad ist man in 15 Minuten zurück an der PKU, das macht Recruiting leichter.“
Zoomt man heraus, beherbergt das Gebiet außerdem 30 bis 40 inländische Venture-Capital-Firmen, mehr als 10 staatlich gelenkte Fonds und sieben oder acht China-Büros ausländischer Fonds. Anders gesagt: Befreit von jeder Voreingenommenheit weist Wang Huiwens „KI-Hochwachstumsbox“ auch auf eine höhere Erfolgswahrscheinlichkeit hin. Es ist nicht so, dass es außerhalb der Box keine KI-Unternehmen gäbe; vielmehr erhöht dieses Gebiet zunehmend und beständig die Chancen, dass ein KI-Unternehmen in der Frühphase Talente, Konsens, Kapital und Ressourcen sichern kann.
„Um in diese Unternehmen zu investieren, sind wir selbst in die Nähe von Tsinghua gezogen“, sagte der Leiter einer Investmentfirma.
Laut Daten von IT Juzis Ruishou Analysis entfielen 2025 67 % der Frühphasenfinanzierungen — Seed-, Angel- und Series-A-Runden — auf KI-Unternehmen, was einen deutlichen „Sogeffekt“ des Kapitals zeigt. Auch Series-A-Runden werden zunehmend zu häufigen „A++“-Runden: Weil VCs nicht bis zur nächsten Runde warten wollen, werden KI-Unternehmen in aufeinanderfolgende Finanzierungstranchen aufgeteilt, während Investoren darum ringen, Allocation und Timing zu sichern. „Nicht in KI zu investieren bedeutet, aus dem Wettbewerb um die Zukunft der Technologie auszusteigen.“
„Wenn Unternehmer etwas außerhalb von KI aufbauen, fragen wir immer: Warum lässt sich das nicht noch einmal mit KI machen?“, sagte derselbe Investor.
Dichte Teams aus Spitzentalenten, enge Daten-Feedbackschleifen, KI-native Organisationsstrukturen und kognitiv starke Gründer — die Kriterien, nach denen beurteilt wird, ob ein KI-Unternehmen wirklich Gestalt angenommen hat — sind typische Merkmale der Unternehmen in Wang Huiwens „KI-Hochwachstumsbox“.
Interessant ist, dass nahezu jede zentrale Richtung — von großen Modellen, KI-Infrastruktur und Agenten bis hin zu multimodalen Anwendungen, verkörperter Intelligenz, Enterprise AI und globalisierungsorientierten Teams — in diesem relativ kleinen Gebiet repräsentative Beispiele hat.
An dem Tag, an dem Zhipu zur Börsennotierung nach Hongkong aufbrach, fand gleich auf der anderen Straßenseite, an der Beijing Academy of Artificial Intelligence, im Auditorium im ersten Stock eine Sitzung zu den „Top 10 KI-Technologietrends für 2026“ statt.
Chinas KI-„Silicon-Valley-Moment“ beginnt, eigene reale Koordinaten anzunehmen — von der Art, die man mit Palo Alto und Mountain View verbindet.
Nachdruck aus Chuangye Bang
