Wie Liang Wenfeng mit DeepSeek die Kostenannahmen der KI-Industrie zerstörte

Liang Wenfeng

Geboren	1. Januar 1985 Zhanjiang
Beruf	Technologieunternehmer und KI-Forscher
Auszeichnungen	Time 100 u00b7 Nature's 10

Die Frage, die Silicon Valley in den Monaten nach dem Auftauchen von DeepSeek nicht beantworten konnte, war keine technische. Sie war philosophischer Natur. Wenn ein Team von weniger als zweihundert Ingenieuren, das in Hangzhou an Hardware arbeitete, die amerikanische Exportkontrollen eigentlich einschränken sollten, ein Modell produzieren konnte, das mit den besten der Welt zu einem Bruchteil der Kosten mithalten konnte — wozu diente dann das ganze Geld? Liang Wenfeng hat diese Frage aufgeworfen. Er blieb nicht, um die Antwort zu hören.

Wuchuan, die Küstenstadt in der Provinz Guangdong, in der er aufwuchs, taucht in den üblichen Erzählungen über die Ursprünge der Künstlichen Intelligenz nicht auf. Seine Eltern waren Grundschullehrer. Er brachte sich in der Mittelschule selbst fortgeschrittene Analysis bei, erzielte das beste Ergebnis der Region Zhanjiang im Hochschulzulassungsexamen und begann mit siebzehn Jahren sein Studium an der Zhejiang-Universität. Er studierte Elektrotechnik und Informationstechnik und schloss ein Aufbaustudium in Informations- und Kommunikationstechnik mit einer Dissertation über Objektverfolgungsalgorithmen für Kameras ab. Die Forschungsthemen waren bescheiden, aber die Grundhaltung — angewandte Mathematik zur Lösung realer, beschränkter Probleme — sollte alles Folgende prägen.

Als die Finanzkrise 2008 die Märkte erschütterte, begann er, Maschinelles Lernen auf den Handel anzuwenden. Nach Chengdu und mehreren frühen Projekten gründete er 2016 gemeinsam mit zwei Kommilitonen der Zhejiang-Universität High-Flyer Capital Management (幻方量化) in Hangzhou. Das Unternehmen wurde zu einem der erfolgreichsten quantitativen Hedgefonds Chinas: mehr als siebzig Milliarden Renminbi unter Verwaltung, durchschnittliche Renditen von über fünfzig Prozent im Jahr 2025. Der Wettbewerbsvorteil war algorithmischer Natur — Deep-Learning-Modelle auf GPU-Infrastruktur, die Liang im großen Maßstab aufzubauen begann. Im Jahr 2021 kaufte er bereits Nvidia-A100-Chips in Stückzahlen, die auf Pläne hindeuteten, die weit über den Handel hinausgingen.

Diese Infrastruktur wurde zur Grundlage von DeepSeek, das Liang im Juli 2023 als Ausgründung gründete. Das erklärte Ziel des Unternehmens war nicht, einen Chatbot oder ein kommerzielles Produkt zu entwickeln, sondern das, was er als Grundlagenforschung in der Künstlichen Intelligenz beschrieb — die Art von Arbeit, die keine Produkt-Roadmap und kein Quartalsziel hat. DeepSeek beschäftigte rund einhundertsechzig Mitarbeiter aus bewusst unterschiedlichen Fachrichtungen und arbeitete mit einem Budget, das in den Bilanzen von OpenAI oder Google DeepMind kaum aufgefallen wäre. Als DeepSeek-V3 Ende 2024 veröffentlicht wurde, wurden die Trainingskosten auf rund sechs Millionen Dollar geschätzt. Als DeepSeek-R1 im Januar 2025 folgte und den ersten Platz im iOS App Store in den USA belegte und ChatGPT verdrängte, kursierte die Zahl von fünf Komma sechs Millionen Dollar. Modelle, für die die größten Technologieunternehmen der Welt Hunderte von Millionen ausgegeben hatten, fanden einen ebenbürtigen und günstigeren Konkurrenten.

Das Disruptions-Narrativ, das sich fast sofort an DeepSeek heftete, war nicht vollständig falsch, aber in wichtigen Punkten unvollständig. Die Geschichte, die die Finanzmärkte erzählten — dass DeepSeek bewiesen habe, dass amerikanische KI-Ausgaben verschwendet seien, dass die Exportkontrollstrategie gescheitert sei — setzte voraus, dass das, was Liangs Team geleistet hatte, überall, von jedem, mit einem knappen Budget reproduzierbar war. Diese Annahme verdient Prüfung. Die GPU-Infrastruktur von High-Flyer, die vor Inkrafttreten der strengsten Exportbeschränkungen aufgebaut worden war, war keine bescheidene Ressource. Die Ingenieurentscheidungen, die effiziente Modelle bei geringen Trainingskosten ermöglichten, erforderten außergewöhnlich tiefes Fachwissen. Was DeepSeek demonstrierte, war nicht, dass große KI-Modelle billig zu entwickeln sind; es war, dass architektonische Innovation die Grenzkosten des Trainings einer bestimmten Fähigkeitsebene komprimieren kann. Der Abstand zwischen diesen beiden Aussagen ist erheblich, und ein Großteil des öffentlichen Kommentars hat sie gleichgesetzt.

Im Februar 2025 nahm Liang an einem Symposium mit Präsident Xi Jinping teil, gemeinsam mit einigen der prominentesten Technologiemanager Chinas. Es war sein öffentlichster Moment. Seitdem ist er nicht mehr öffentlich aufgetreten. DeepSeek veröffentlichte im April 2026 eine V4-Vorschau und sucht Berichten zufolge dreihundert Millionen Dollar in neuen Investitionen bei einer Bewertung von zehn Milliarden. Seine Beteiligung — rund vierundachtzig Prozent über direkte und indirekte Beteiligungen — gibt ihm sowohl die Kontrolle als auch offensichtlich den Spielraum, überall zu sein, nur nicht vor einem Mikrofon.

Über sein Privatleben hält er fast nichts im öffentlichen Register. Es gibt keine verifizierten Informationen über einen Ehepartner oder Kinder. Er hatte keine öffentliche Präsenz in sozialen Medien, bevor DeepSeek zur globalen Nachricht wurde, und erwarb danach auch keine.

DeepSeek wird weitere Modelle veröffentlichen. Die Entwicklung des Unternehmens seit dem R1-Moment zeigt keine Anzeichen einer Verlangsamung. Was genuín ungewiss bleibt, ist, ob Liang Wenfeng irgendwann auftauchen wird, um dazu etwas zu sagen — oder ob die Arbeit weiterhin dort sprechen wird, wo er sich entschieden hat zu schweigen.

Schlagwörter: künstliche Intelligenz, Wirtschaft, ceos, DeepSeek, KI, Technologieunternehmer