de.wedoany.com-Bericht: Die Wirtschaftsdaten für das erste Halbjahr 2026 in Shanghai, China, zeigen, dass der Produktionswert der Künstlichen Intelligenz-Industrie im Vergleich zum Vorjahreszeitraum um 21,8 % gestiegen ist und damit zu einem wichtigen Motor des Wirtschaftswachstums wurde. Diese Daten wurden anlässlich des Abschlusses der Weltkonferenz für Künstliche Intelligenz (WAIC) veröffentlicht.
Laut dem Halbjahreswirtschaftsbericht stieg der Produktionswert der drei führenden Industrien Shanghais (Integrierte Schaltkreise, Künstliche Intelligenz, Biomedizin) um 14,5 % im Vergleich zum Vorjahr, wobei der Produktionswert der integrierten Schaltkreisindustrie um 19,5 % und der der Biomedizinindustrie um 7,2 % zunahm. In der Abschlusszeremonie der Konferenz gab die offizielle Seite die Transaktionsergebnisse bekannt: Bis zum 20. Juli hatte die Konferenz 177 wichtige globale Einkaufsdelegationen organisiert, und die voraussichtlichen beabsichtigten Einkaufsbeträge belaufen sich auf rund 20,36 Milliarden Yuan, ein Anstieg von 25 % im Vergleich zum Vorjahr. Eine Reihe von Schlüsselprojekten der Künstlichen Intelligenz in Shanghai wurden zentral unterzeichnet, darunter Bereiche wie KI-Infrastruktur, verkörperte Intelligenz, wissenschaftliche Intelligenz und Anwendungen intelligenter Agenten, insgesamt 32 Projekte mit einem Investitionsvolumen von über 40,9 Milliarden Yuan.
Derzeit steht die globale KI-Industrie vor Herausforderungen bei der Monetarisierung großer Modelle und den Kosten für Rechenleistung. Shanghai versucht, durch den Aufbau eines vollständigen Ökosystems Algorithmen in industrielle Produktionskapazitäten umzuwandeln. Im Jahr 2025 überstieg der Industriemaßstab der 394 überdurchschnittlich großen KI-Unternehmen in Shanghai 637 Milliarden Yuan, ein Anstieg von 39,5 % im Vergleich zum Vorjahr.
Im Bereich der Recheninfrastruktur wurden auf der Konferenz Produkte wie der Huawei Ascend 950 Superknoten, hochdichte KI-Inferenzkarten aus heimischer Produktion und auf Siliziumphotonik basierende Verbindungsmodule ausgestellt. Der DF1000-Chip von Dongfang Suanxin basiert auf einer vollständig heimischen Lieferkette, verwendet eine softwaredefinierte, speichernahe Rechnerarchitektur und erreicht unter ausgereiften Prozessbedingungen eine Rechenleistung von 520 TFLOPS@BF16. Wei Shaojun, Vorstandsvorsitzender und CEO von Dongfang Suanxin, wies darauf hin, dass die Entwicklung von KI-Chips mit den Einschränkungen zweier Ansätze konfrontiert ist: dem spezialisierten Ansatz (ASIC), dem es an Flexibilität und Vielseitigkeit mangelt, und dem universellen Ansatz, der stark von fortschrittlichen Prozessen abhängig ist. Guo Wei, Vizepräsident von Dongfang Suanxin, ergänzte, dass der DF1000 durch softwaredefinierte Chiptechnologie eine Entkopplung von Hard- und Software sowie eine dynamische Rekonfiguration erreicht und durch räumliche Parallelität und zeitliche Mehrfachnutzung die Auslastung der Hardwareressourcen erheblich verbessert. Zhou Zhifeng, geschäftsführender Gesellschafter von Qiming Venture Partners, erklärte in einem Nebenforum, dass sich der Schwerpunkt der KI-Rechenleistungsnachfrage hin zur Inferenz verschiebt und die Infrastruktur in den nächsten zwei Jahren einem strukturellen Engpass ausgesetzt sein wird, wodurch die Bevorratung von Rechenleistungsressourcen zu einer Kernstrategie für Unternehmen wird. Zhou Zhifeng wies auch darauf hin, dass die KI-Infrastruktur in eine Phase des systemischen Wettbewerbs eintreten wird, die Bereiche wie Chips, Verbindungen, Kühlung und Stromversorgung umfasst, und dass voraussichtlich Rechenchips auf Basis neuer Architekturen sowie große Superknoten-Cluster entstehen werden, um eine kostengünstige und effiziente Token-Produktion zu ermöglichen. In der Abschlusszeremonie der Konferenz wurde das Projekt „UniAI·Smart Connected Shanghai" gestartet. China Unicom plant, in Shanghai über 2,5 Milliarden Yuan zu investieren, um den Aufbau der intelligenten Recheninfrastruktur zu verstärken.
Verkörperte Intelligenz beschleunigt ihren Wandel vom Ausstellungsstück zum Industrieprodukt. Daten des Ministeriums für Industrie und Informationstechnologie zeigen, dass der Anteil chinesischer vierbeiniger Roboter an den weltweiten Verkaufszahlen im ersten Halbjahr 2025 nahezu 70 % betrug und die Zahl der humanoiden Roboter-Gesamtprodukte 400 überstieg. Die Durchdringungsrate von KI-Anwendungen in überdurchschnittlich großen Industrieunternehmen Chinas hat bereits 30 % überschritten. Gan Xiaobin, stellvertretender Direktor der Abteilung für Wissenschaft und Technologie des Ministeriums für Industrie und Informationstechnologie, erklärte, dass das verarbeitende Gewerbe das Hauptschlachtfeld für die Anwendung von KI sei und dass man gemeinsam mit verschiedenen Parteien spezielle Aktionen wie „Modell-Zahlen-Resonanz" und „Menschliche Roboter und verkörperte Intelligenz in realen Szenarien" durchführe. Das Nationale und Lokale Gemeinsame Innovationszentrum für Humanoide Roboter hat gemeinsam mit Huawei den ersten landesweiten Demonstrationspunkt für Trainingsplätze für verkörperte Intelligenz veröffentlicht, um Engpässe wie den Mangel an hochwertigen Daten und die unzureichende Generalisierungsfähigkeit von Modellen zu beheben. Jiang Lei, Chefwissenschaftler des Nationalen und Lokalen Gemeinsamen Innovationszentrums, erklärte, dass der Demonstrationspunkt Durchbrüche in Bereichen wie dem Aufbau großer realer Datensätze, der Entwicklung nativer VLA-Modelle (Vision-Language-Action) auf Ascend-Rechenleistung, einer integrierten Cloud-Edge-End-Architektur und einer One-Stop-Entwicklungstoolkette erzielt habe. Die mit den gemeinsamen Ergebnissen ausgestattete „Linglong"-Roboterserie wurde bereits bei SAIC Yanfeng eingesetzt und hat die Datenerfassung in realen Szenarien sowie die autonome Betriebsverifikation abgeschlossen. Han Chen, Senior Vice President von ABB und Präsident von ABB Robotics China, erklärte, dass verkörperte intelligente Roboter in Szenarien wie Automobilproduktionslinien und Logistik Einzug halten. Das ABB-Superwerk in Shanghai wurde im Dezember 2022 in Betrieb genommen und folgt dem Konzept „Roboter bauen Roboter". Durch tiefes Lernen mit physikalischer KI konnte die Erfolgsquote von Roboteroperationen in einigen Bereichen von etwa 70-80 % auf 99 % gesteigert werden. Das Unternehmen hat bereits mit mehreren auf verkörperte große Modelle spezialisierten Unternehmen zusammengearbeitet und plant, die Einführung von Robotern anderer Unternehmen in die eigenen Fabriken zu erkunden.
