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Börsen-Beben durch neue China-KI: Warum DeepSeek so erfolgreich ist

Das Startup DeepSeek kommt aus China und sein Modell R1 kann offenbar mit Gemini oder JetGPT mithalten.

Und das aber zu deutlich niedrigeren Kosten.

Das mischt den KI-Markt gerade ordentlich auf und das macht sich auch an der Börse bemerkbar.

Manche sprechen sogar schon von einem Crash.

Darüber möchte ich jetzt sprechen mit Rasmus Rothe.

Er ist KI-Experte und Vorstandsmitglied im Bundesverband KI.

Schönen guten Tag.

Guten Tag.

Herr Rothe, Microsoft zum Beispiel hat mehrere Milliarden Dollar in OpenAI investiert und jetzt kommt ein Startup in China um die Ecke und sagt,

wir können das mindestens genauso gut,

aber für viel weniger Geld.

Mich würde das zum Nachdenken bringen als Microsoft-Chef.

Wie schätzen Sie die Situation für die großen Tech-Unternehmen gerade ein?

Wie nervös sind die?

Das ist wie ein Beben durch die KI-Wirtschaft gegangen.

Die Leute diskutieren wild und es sind sicher viele Fragen offen.

Keiner hätte gedacht, dass man für so geringe Kosten, es sind aktuell 5-6 Mio. Dollar angegeben, ein so starkes KI-Modell hätte trainieren können.

Da gibt es sicher viele Fragen zu klären.

Ja und eine der großen Fragen ist sicherlich, wie haben die das hinbekommen?

Das Interessante ist, dass sie ein technisches Papier auch veröffentlicht haben,

wo sie etwas genauer beschrieben haben,

was für Tricks sie sozusagen angewendet haben.

Und man merkt eben, dass sie da sehr intelligent waren,

das alles um einiges effizienter zu gestalten.

Also ein Teil davon ist durchaus auch öffentlich.

Das zeigt aber auch wieder, dass gerade in diesem Bereich auch Open Source gewinnt,

weil einfach je mehr Wissen sozusagen global auch geteilt wird,

desto schneller passiert Fortschritt in dem Bereich.

Vielleicht nochmal die Nachfrage, wie genau, was steht da drin?

Wie ist es DeepSeek gelungen, ein ähnlich gutes Modell mit vergleichsweise geringen Kosten zu installieren?

Ja, man hat einerseits versucht, das Modell teils auch kleiner zu machen.

Zweitens hat man den Trainingsablauf sozusagen etwas angepasst und konnte so eben mit smarter Ausnutzung der Grafikkarten das Ganze um einiges effizienter machen.

Und das ist eben ein ganz anderer Ansatz,

als die Amerikaner verfolgen, die bisher immer versucht haben,

die Modelle größer zu machen und mit noch mehr Daten zu trainieren und weniger auf Effizienz optimiert haben.

Vielleicht können Sie noch mal kurz beschreiben,

was genau kann DeepSeek und worin unterscheidet es sich von anderen KI-Modellen?

Ja, gerade im Bereich Reasoning, also wenn es darum geht,

wirklich auch komplexere Zusammenhänge zu verstehen und zum Beispiel mathematische Probleme zu lösen,

hat das Modell auf den Benchmarks sehr gute Ergebnisse geliefert.

Und das ist etwas, wo gerade OpenAI mit seinen neuesten Modellen Der bisher den Vorsprung für sich reklamiert hat.

Und man merkt, dass er gerade bei diesen teils auch sehr schwierigen Aufgaben,

zum Beispiel in der Mathematik, Diebsieg aufgeholt hat.

Jetzt war es ja so, dass die USA die Ausfuhr von Hochleistungschips nach China ja eigentlich einschränken wollten,

um genau so eine Entwicklung auszubremsen.

Kommt das jetzt mit DeepSeek wie ein Bumerang zurück?

Also haben die Maßnahmen möglicherweise das Gegenteil bewirkt?

Ja, es ist wahrscheinlich so wie bei vielen anderen Sanktionen.

Es hat sicher die Entwicklung verlangsamt,

weil auch einfach dadurch weniger Teams auf große Mengen an Grafikkarten Zugriff haben.

Aber man hat jetzt eben auch gemerkt,

dass man schon mit relativ wenig Grafikkarten gute Ergebnisse erzielt.

Und es gibt ja durchaus auch so wie bei anderen Sanktionen dann Wege,

um diese herumzukommen und über Drittmärkte an die Grafikkarten ranzukommen.

Also ich würde sagen, weniger effektiv als gedacht, die Sanktionen.

Und wie reagieren jetzt Microsoft, Nvidia, Meta, wie reagieren die Firmen darauf?

Ich glaube, ein generelles Narrativ,

auch jetzt von einem Microsoft, ist eben zu sagen,

okay, ja, das ist beeindruckend, was DeepSeek da geschafft hat.

Aber wenn KI-Modelle effizienter werden,

dann werden generell diese günstiger und dadurch auch noch mehr Firmen und Endnutzer diese KI-Modelle in der Masse nutzen.

Und das führt eher Generell zu mehr Nutzung,

was wiederum natürlich gut ist für die US-Cloud-Provider wie Microsoft und Google und Amazon.

Gleichzeitig ist es trotzdem so, dass man jetzt natürlich fragen muss,

sind die Bewertungen von den großen KI-Labs aus den USA gerechtfertigt.

Aber es zeigt auch zuletzt einfach, dass der richtige Wert von KI vor allem jetzt auch in der Anwendung kommt.

Also diese KI-Modelle jetzt in Business-Prozesse einzubetten,

um wirklich einen Mehrwert in der Wirtschaft zu schaffen.

Und das ist auch hoffentlich das, was wir in Deutschland und Europa tun werden.

Und gehen Sie davon aus, dass sich diese Talfahrt an der Börse,

die wir jetzt gesehen haben, weiter fortsetzen wird?

Ich glaube, das wird sich wieder normalisieren.

Es ist ja nicht so, dass der KI-Trend als Ganzes gestoppt wird.

Das haben jetzt nur die Chinesen etwas schneller aufgeholt als gedacht.

Die Leute werden weiteren Grafikkarten brauchen,

um KI-Modelle nicht nur zu trainieren,

sondern auch anzuwenden.

Und dieser Trend ist unaufhaltbar.

Und wir sind immer noch ganz am Anfang dabei,

diese KI-Modelle auf flächendeckend in der Wirtschaft einzusetzen.

Vielleicht zum Schluss noch die Frage momentan, ist das Modell kostenlos?

Gehen Sie davon aus, dass das auch so bleibt?

Wir werden es sehen.

Vielleicht gibt es auch mehrere Versionen.

Ich meine, das ist ja oft der Weg, dass man ein kostenloses Modell hat,

um sozusagen die Leute erstmal dazu zu bekommen,

das Modell überhaupt zu nutzen.

Dann gibt es eine Premium-Version, die sozusagen state of the art ist und die dann etwas kostet.

Ja, time will tell.

Time will tell, wir warten ab.

Herr Rothe, ich danke Ihnen sehr für Ihre Einschätzung.

Danke für das Gespräch.

Vielen Dank.