Z.ai hat vor kurzem GLM 5.2 herausgebracht. Vielleicht sagen Sie nun, ach, schon wieder so ein Open-Source-Modell, die sind doch Monate hinter OpenAI und Anthropic. Aber diesmal liegen die Dinge anders. GLM 5.2 ist auf Augenhöhe mit Opus 4.8 und besser als GPT 5.5. Ich habe sogar One-Shot-Demos gesehen, da hat GLM 5.2 besser abgeschnitten als Opus 4.8. Das ist, soweit ich weiß, das erste Open-Source-Modell, das die Marktführer eingeholt hat. Selbst getestet, mit einer guten Harness, wie Goose, Cline, opencode oder Hermes Agent vermisst man nichts mehr. Und während die Kosten bei OpenAI und Anthropic dermaßen explodiert sind, dass sogar Weltkonzerne beginnen müssen, die Token-Usage ihrer Mitarbeiter zu beschränken, kostet GLM 5.2 nur einen Bruchteil. Das ist nicht nur eine Randnotiz für Tech-Nerds. Das könnte eine Finanzkrise von riesigen Ausmaßen lostreten.
Bevor ich erkläre, warum diese Entwicklung das Potential eines großen Wirtschaftscrashes hat, möchte ich zunächst auf den häufigsten Einwand betreffend die Marktchancen chinesischer KI eingehen. Niemand würde KI via China betreiben wollen, die Zensur, die Spionage, all das, so heißt es. Aber das (via China betreiben) muss ja niemand. GLM 5.2 ist Open Source, MIT-Lizenz, also auch kommerziell uneingeschränkt nutzbar. Ja, man kann es via Z.ai beziehen, aber das muss man nicht. Es gibt viele Alternativen. Ollama Cloud, Openrouter, opencode, und mehr. Abgesehen davon kann man es auch auf eigener Hardware zum Laufen bringen. Ok, für 8-Bit-Quantisierung braucht man sehr teure 768 GB VRAM, aber für die noch immer sehr gute 4-Bit-Quantisierung (ca. 3 – 5 % Qualitätsverlust) reichen schon 384 GB VRAM. Man kann also selbst sein eigener Provider sein und damit alle Spionageversuche von egal wem unterbinden.
Sicher, GLM 5.2 ist zensiert, wie alle Modelle aus China. Nach dem Tiananmen Square brauchen Sie es nicht zu fragen. Aber die US-amerikanischen Modelle sind ebenfalls heftig zensiert und bis zum Erbrechen auf linkstotalitäre Ansichten gebürstet. Und man kann durchaus der Meinung sein, dass man von chinesischer Manipulation weniger betroffen ist.
Abgesehen davon, als Programmierer ist einem sowieso sowohl die chinesische als auch die amerikanische Zensur egal. „Funktioniert“ oder „funktioniert nicht“ sind harte Kriterien, von Meinungsmache wird sowieso kein Code besser oder schlechter.
Zurück zu der Frage, warum diese Entwicklung das Potential hat, einen großen Wirtschaftscrash auszulösen. Lassen Sie uns zunächst ansehen, wer das Unternehmen hinter GLM ist. Z.ai (vormals Zhipu AI) ist ein Spin-off der Tsinghua University in Peking. Gegründet 2019, offizieller Name auf Chinesisch: „Knowledge Atlas Technology Joint Stock Co., Ltd“. 2025 wurde die Marke von Zhipu AI zu Z.ai umbenannt. Im Januar 2026 folgte der IPO.
Und wer ist Ed Zitron? Ed Zitron ist ein US-amerikanischer Tech-Journalist und Kolumnist. Er betreibt den Newsletter „Where’s Your Ed At“. Er ist bekannt für unerbittlich kritische, zahlenbasierte Analysen des Tech-Sektors. Zitron hatte Zugang zu auditierten Finanzdokumenten von OpenAI, unabhängig verifiziert von der Financial Times. Die Zahlen sprechen für sich: +9,4 Milliarden Umsatz von 2024 zu 2025, aber 12 Milliarden mehr operativer Verlust (von 8,78 Mrd Verlust in 2024 zu 20,92 Mrd Verlust in 2025). Das ist ein nicht tragfähiges Geschäftsmodell. Und für Anthropic sehen die Zahlen zwar etwas besser aus, aber strukturell ist es das Gleiche.
OpenAI und Anthropic haben enorme Kosten, um die Hardware bereitzustellen. Was man verdient, fließt an die Infrastrukturprovider ab, und von dem, was übrigbleibt, benötigt man enorme Summen für Forschung und Entwicklung, um die Spitze der KI-Technologie zu behalten. Die man aber jetzt, gegen GLM 5.2, beginnt zu verlieren.
Das Geschäftsmodell dieser beiden Unternehmen beruht meiner Meinung nach auf einem fatalen Denkfehler. Man glaubt, das erste Unternehmen, das eine ASI (künstliche Superintelligenz) bauen könnte, würde damit automatisch eine Monopolstellung erreichen, und dann würden sich all die Anschub-Investitionen über beliebig erhöhbare Preise wieder hereinholen lassen. Aber das wird nicht funktionieren.
Am Anfang waren es Lochkarten, man programmierte mit binär 0 und 1. Dann kamen Befehlsbytes. Sowas wie 3E 05, lade den Wert 5 in den Akkumulator. Man schrieb mit diesen Befehlsbytes rudimentäre Progrämmchen. Das hat die Produktivität mindestens verdoppelt. Dann kam jemand auf die glorreiche Idee, eine symbolische Sprache aus den Befehlsbytes zu machen, und Assembler war geboren. Das hat die Produktivität mindestens verfünffacht. Alsbald fragte man sich, warum man Stackgrößen und Rücksprungadressen immer mühsam selbst ausrechnen muss, und Compiler wurden erfunden. Das hat die Produktivität mindestens verhundertfacht. Jetzt gibt es KI, die am Ende ebenfalls nur auf binär 0 und 1 hinausläuft. Und KI erhöht ebenfalls die Produktivität, allerdings nur um das Zehnfache, wenn überhaupt.
Worauf ich hinauswill: Das ist nur eine weitere Technologie, die die Produktivität im KI-Sektor verbessert. Noch nicht einmal der stärkste Sprung, das waren ganz bestimmt Compiler. Worum es aber wirklich geht, ist die Idee dahinter: Wie kommuniziert man mit einer digitalen Maschine? Und diese Idee kann jeder nachbauen, und es tun auch bereits sehr viele; genau so, wie viele Programmiersprachen entwickelt wurden und weiter werden. Und deshalb ist die Vorstellung eines alleinigen Siegers des KI-Wettlaufs absurd.
Z.ai hat sich zudem sehr schlau aus der Hardware-Falle befreit, in der OpenAI und Anthropic stecken. GLM ist Open Source, wer es betreibt, muss selbst sehen, dass er es kostendeckend tut; wenn er das nicht schafft, ist es nicht das Problem von Z.ai. Hinzu kommt, wegen der Sanktionen des Westens gegen China, musste Z.ai GLM so ressourcenschonend wie möglich entwickeln. Während OpenAI und Anthropic Geld verbrennen, als gäbe es kein Morgen, und die allerteuersten GPUs in rauen Mengen verbrauchen, war Z.ai gezwungen, viel Aufwand zur Minimierung der Kosten und Hardware-Anforderungen zu betreiben, zum Beispiel mit dem neuen Architektur-Feature IndexShare, das den FLOPS-Aufwand für das Verwalten des extrem großen Kontexts von 1 Million Token um fast Faktor 3 reduziert.
Dies vorausgeschickt, betrachten Sie, welchen Anteil am Wirtschaftswachstum und an der Wirtschaftsleistung die neuen KI-Technologien mittlerweile in den USA erreicht haben. Da bleibt nichts übrig, wenn Sie KI abziehen. Industrie weg, sogar Dienstleistung schon stark unter Druck. Wenn nun die Träume eines KI-Weltmonopols platzen, dann gerät die Volkswirtschaft der USA in eine sehr gefährliche Schieflage, und das kann den gesamten Westen mitreißen.
Gewinnt China gerade einen Krieg, ohne auch nur einen Schuss abzugeben?
Anmerkung: Ich weiß, dass KI nicht nur die IT-Branche verändern wird, sondern alle Branchen. Aber das Gesagte gilt für alle Branchen, zum Teil sogar noch mehr. Denn Coding, das ist ein präziser Prozess mit streng bewertbaren Ergebnissen, und das trifft in anderen Branchen teilweise viel weniger zu. Journalismus, Rechtskunde und viele andere Bereiche haben weiche, nicht eindeutig messbare Qualitätsmerkmale. Wenn also KI im Coding ungeeignet ist, um ein Monopol zu errichten, dann ist sie das in anderen Bereichen noch viel mehr.