Diffusion as Strategy? Export Controls, Open Weights, and the Global Reach of Chinese AI Models, 2018–2026
Diese Studie analysiert 3.034 KI-Modelle von 2018 bis 2026 und stellt fest, dass die US-Exportkontrollen chinesische Entwickler zwar nicht unmittelbar dazu zwangen, ihre Modellgewichte offenzulegen, sie jedoch einen strategischen Wandel hin zur globalen Diffusion katalysierten, was durch einen dramatischen Anstieg derivativer Modelle, die auf chinesischen Basen aufbauen, sowie eine sich nach Ende 2024 weitende Frontier-Compute-Lücke belegt wird.
Originalarbeit lizenziert unter CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Dies ist eine KI-generierte Erklärung des untenstehenden Papers. Sie wurde nicht von den Autoren verfasst oder gebilligt. Für technische Genauigkeit konsultieren Sie das Originalpaper. Vollständigen Haftungsausschluss lesen
Im Wettlauf um den Bau intelligenterer Maschinen hat sich eine stille Debatte unter politischen Entscheidungsträgern und Technologen etabliert. Seit Jahren beschränkt die Vereinigten Staaten den Verkauf der leistungsfähigsten Computerchips nach China in der Hoffnung, den Fortschritt des Landes im Bereich der künstlichen Intelligenz zu verlangsamen. Die Logik dahinter war simpel: Ohne diese spezialisierten Werkzeuge würden chinesische Entwickler Schwierigkeiten haben, die größten und fähigsten KI-Systeme zu trainieren. Doch von der anderen Seite des Pazifiks aus zeichnete sich eine andere Geschichte ab. Anstatt zurückzufallen, begannen chinesische Entwickler, ihre KI-Modelle auf eine Weise zu veröffentlichen, die es jedem ermöglichte, den zugrunde liegenden Code herunterzuladen und zu studieren. Dieser Wandel entfachte eine Theorie: Vielleicht zwangen die Beschränkungen China dazu, seine Strategie zu ändern und rohe Gewalt gegen eine weitreichende Verbreitung einzutauschen. Sollte dies wahr sein, würde dies bedeuten, dass eine Politik, die darauf ausgelegt war, den Fortschritt eines Rivalen zu blockieren, versehentlich dazu beigetragen hat, dass sich die Technologie dieses Rivalen weltweit verbreitete.
Um diese Idee zu testen, untersuchte ein Forscher namens Alfredo Merlet die tatsächliche Geschichte von Tausenden von KI-Modellen, die zwischen 2018 und 2026 veröffentlicht wurden. Er sammelte Daten von über 3.000 Modellen und verfolgte dabei, wer sie gebaut hatte, ob ihre internen „Gewichte“ (die Kerneinstellungen, die die KI funktionsfähig machen) geheim gehalten oder geteilt wurden und welche Art von Computerchips für das Training verwendet wurden. Durch den Vergleich des Verhaltens amerikanischer und chinesischer Entwickler vor und nach drei großen Runden US-amerikanischer Beschränkungen in den Jahren 2022, 2023 und 2024 suchte Merlet nach einem klaren Wendepunkt. Er wollte sehen, ob der Moment, in dem die Chips abgeschnitten wurden, die chinesischen Entwickler dazu veranlasste, sofort ihre Türen zu öffnen, oder ob etwas anderes diesen Wandel vorantrieb.
Die Ergebnisse erzählen eine komplexere Geschichte als das einfache Narrativ von Ursache und Wirkung. Es ist wahr, dass chinesische Modelle am Ende des untersuchten Zeitraums wesentlich wahrscheinlicher offen geteilt wurden als amerikanische. Dieser Wandel geschah jedoch nicht unmittelbar nach den ersten beiden Runden der Beschränkungen. Die Daten zeigen, dass sich die Kluft zwischen den beiden Nationen erst Ende 2024 und im Laufe des Jahres 2025 vergrößerte. Darüber hinaus ging es bei der Veränderung nicht nur darum, dass chinesische Entwickler ihre Modelle öffneten; es ging auch darum, dass amerikanische Entwickler ihre Modelle schlossen. Der Zeitpunkt legt nahe, dass der Schritt zur Offenheit eine strategische Entscheidung war, die sich im Jahr 2025 festigte und wahrscheinlich durch den Erfolg spezifischer neuer Modelle und sich ändernde Geschäftsentscheidungen in den USA beeinflusst wurde, statt eine sofortige Reaktion auf die Chip-Verbote zu sein.
Obwohl die Verbindung zwischen den Verboten und der Entscheidung, den Code zu teilen, nicht so direkt ist, wie es manche gehofft hatten, ist die Geschichte darüber, wie sich diese Modelle verbreiteten, unbestreitbar. Merlet fand heraus, dass chinesische KI-Grundlagen zum Baustein für einen massiven Teil der neuen KI-Arbeit weltweit wurden. Vor 2023 basierte nur ein winziger Bruchteil neuer Modelle auf chinesischen Grundlagen. Bis 2025 war diese Zahl auf 51 Prozent angestiegen. Das bedeutet, dass mehr als die Hälfte der dokumentierten derivativen Modelle – also jene, die von Entwicklern in den USA, Europa und anderswo geschaffen wurden – auf chinesischen Fundamenten aufgebaut waren. Diese Diffusion geschah sogar unter amerikanischen Entwicklern; fast jedes fünfte neue Modell im Jahr 2025 stützte sich auf einen chinesischen Ausgangspunkt.
Die Studie untersuchte auch die Hardware und die Rechenleistung hinter diesen Systemen. Die Daten deuten darauf hin, dass sich die Lücke in der rohen Rechenleistung zwischen den größten amerikanischen und chinesischen Trainingsläufen, die sich über mehrere Jahre hinweg verringert hatte, nach der letzten Runde der Beschränkungen Ende 2024 wieder vergrößerte. Dies deutet darauf hin, dass die Verbote den Fortschritt der allergrößten, fortschrittlichsten Modelle erfolgreich verlangsamt haben könnten. Gleichzeitig berichteten chinesische Entwickler zunehmend über die Verwendung von Chips, die darauf ausgelegt waren, die Beschränkungen einzuhalten, was eine Anpassung an die neuen Regeln zeigt. Doch trotz dieser Einschränkungen an der technologischen Spitze wuchs die Reichweite der chinesischen KI.
Letztendlich bestätigt die Forschung, dass chinesische KI-Modelle zu einer dominanten Grundlage für den Rest der Welt geworden sind, stellt aber gleichzeitig die Idee infrage, dass die Exportkontrollen der alleinige Treiber dieses Ergebnisses waren. Die Offenheit der chinesischen Modelle scheint das Ergebnis eines strategischen Wandels zu sein, der später als die Verbote stattfand und durch den Erfolg spezifischer offener Modelle verstärkt wurde. Die Beschränkungen mögen China daran gehindert haben, die einzelnen größten Modelle zu trainieren, aber sie konnten nicht verhindern, dass deren Technologie zum Standard wurde, auf dem der Rest der Welt aufbaut. Die Lehre für die Zukunft ist, dass im Zeitalter der künstlichen Intelligenz die Kontrolle über die Lieferung von Chips zwar die Größe eines Modells begrenzen kann, aber nicht unbedingt kontrolliert, wo dieses Modell landet oder wie weitläufig es genutzt wird.
Ertrinken Sie in Arbeiten in Ihrem Fachgebiet?
Erhalten Sie tägliche Digests der neuesten Arbeiten passend zu Ihren Forschungsbegriffen — mit technischen Zusammenfassungen, in Ihrer Sprache.