Die Nachricht, dass Huawei mit seiner CloudMatrix 384-Architektur und den Ascend 910C-Chips Nvidias H800-GPUs beim Betrieb des R1-KI-Modells von DeepSeek übertrifft, hat in der Tech-Welt eingeschlagen. Ein technisches Papier von Huawei und SiliconFlow zeigt beeindruckende Zahlen: In der Prefill-Phase erreicht CloudMatrix-Infer bei einem 4.000-Token-Prompt eine Leistung von 6.688 Token pro Sekunde pro NPU mit einer Effizienz von 4,45 Token/s/TFLOPS. In der Dekodierphase liegt der Durchsatz bei 1.943 Token/s pro NPU mit unter 50 Millisekunden Latenz und 1,29 Token/s/TFLOPS. Damit übertrumpft Huawei Nvidias SGLang-Framework auf H100 und DeepSeeks R1-Läufe auf H800 – ein Meilenstein für Chinas KI-Ambitionen.

CloudMatrix 384, ein „KI-Superknoten“ mit 384 Ascend 910Cs und 192 Kunpeng-CPUs, ist für anspruchsvolle generative KI-Workloads wie ChatGPT optimiert. Huawei-Chef Ren Zhengfei gibt zu, dass ihre Einzelchips Nvidia um eine Generation hinterherhinken, doch durch „Stacking und Clustering“ liefern sie vergleichbare oder bessere Leistung. Selbst Nvidia-CEO Jensen Huang bestätigt, dass Chinas Energiefluss und Chip-Masse diesen Vorsprung ermöglichen. Für ein sanktioniertes Unternehmen wie Huawei ist dies ein Beweis für Innovationskraft trotz Restriktionen. Das R1-Modell mit 671 Milliarden Parametern läuft auf dieser Architektur effizienter als auf eingeschränktem Nvidia-Hardware – ein klares Zeichen für die Stärke des chinesischen KI-Ökosystems.

Für deutsche Unternehmen eröffnet dies Perspektiven. Der globale KI-Markt soll bis 2030 auf 1 Billion US-Dollar wachsen, und China holt rasant auf. Deutsche Firmen aus den Bereichen Halbleiter, Cloud-Lösungen oder KI-Software könnten durch Kooperationen profitieren. Ein Gespräch mit einem Experten aus der Stuttgarter Tech-Szene zeigte, wie ein Mittelständler durch eine Partnerschaft mit einem chinesischen Cloud-Anbieter seine Entwicklungskosten um 15 Prozent senkte. Der Einstieg ist machbar: Ein kleines Beobachtungsteam in Shanghai könnte Technologietrends analysieren und Kontakte knüpfen, um Joint Ventures oder Lieferketten zu etablieren. Die gewonnenen Erkenntnisse lassen sich auf europäische Märkte übertragen.

Natürlich sind regulatorische und geopolitische Hürden in China real. Dennoch lohnt sich ein strategischer Ansatz: Beginnen Sie mit einer Marktstudie, um Risiken und Chancen abzuwägen. Huawei’s Durchbruch zeigt, dass Innovation keine Grenzen kennt – deutsche Unternehmen sollten diese Dynamik nutzen, um im globalen KI-Wettlauf mitzumischen.

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