LONDON (IT BOLTWISE) – Die erste externe Finanzierung von Deepseek nach der Gründung zeigt, dass der KI-Kapitalstrom 2026 weiter zündet. Gleichzeitig verschiebt sich die Logik vieler Investoren: Bewertungen orientieren sich zunehmend an der „Sicherung der Position“ statt an technischen Routen und Geschäftsmodellen. Laut Angaben eines GGV-Capital-Investors können Bewertungen in der ersten Finanzierungsrunde bereits das Drei- bis Fünffache erreichen, das vor zwei bis drei Jahren üblich war. Das erhöht den Druck auf Startups, Meilensteine schneller in belastbare Ergebnisse zu übersetzen.
Der KI-Finanzierungsmarkt wirkt 2026 nach außen weiter wie ein Wachstumsbeweis: Deepseek hat nach Unternehmensangaben vor drei Monaten die erste externe Finanzierung nach der Gründung abgeschlossen und kommt dabei auf ein Gesamtvolumen von über 500 Milliarden Yuan. Noch auffälliger ist das Tempo im Marktumfeld: Das Finanzierungsvolumen der chinesischen KI-Branche im ersten Halbjahr 2026 soll bereits höher gewesen sein als das gesamte Jahr 2025. In der Praxis heißt das weniger „Entspannung“ für Kapitalgeber, sondern vor allem eine schnellere Erwartungsdynamik – denn wenn Geld in kurzer Zeit in bekannte KI-Schwerpunkte fließt, steigt auch die Geschwindigkeit, mit der Bewertungen zwischen Runden nach oben gezogen werden.
Genau an dieser Stelle beschreiben mehrere Beteiligte eine Verschiebung im Entscheidungsmodus: Investitionsinstitute wechseln von der klassischen Phase der „Auswahl des Bereichs“ hin zur „Sicherung der Position“. Das betrifft nicht nur große KI-Modelle, sondern auch Felder wie Embodied Intelligence, also Systeme, bei denen KI eng mit Robotik- und Hardware-Umgebungen gekoppelt ist. Damit rücken Fragen in den Vordergrund, ob ein Investor „einen Platz“ in diesen Hotspots ergattern kann – und weniger, welcher technische Pfad oder welches Geschäftsmodell als langfristig tragfähig gilt. Für Startups bedeutet das, dass die Preisgestaltung der Bewertung stärker von Kapitalverfügbarkeit und Marktstimmung geprägt wird und weniger davon, wie robust die Produkt-Markt-Passung bereits im Alltag funktioniert.
Die Risikoseite dieser Entwicklung wird in den Gesprächen immer wieder als Blasenlogik eingeordnet. Schon 2021 markierte ein historischer Höhepunkt nicht nur hohe Primärmarkt-Volumina, sondern auch Bewertungen, die häufig durch Ranking- und „Konzeptverpackungen“ kurzfristig nach oben gezogen wurden. Zurück bleibt dann ein wiederkehrendes Muster: Es gibt Unternehmen, die den Zyklus nicht überstehen; neue Projekte drängen nach. Der Wall-Street-Investor Jeremy Grantham hatte laut Darstellung schon früher vor einer KI-Blase gewarnt, und auch Ray Dalio—Gründer von Bridgewater Associates – ordnete dies in jüngerer Zeit als eine Situation ein, in der Markt-Erwartungen die praktischen Fähigkeiten überholen könnten. Dalios Kernargument ist dabei weniger „KI ist wertlos“, sondern „Erwartungen kehren zur Realität zurück“: Erst dann, wenn Erwartungen wieder durch Ergebnisse gedeckt sind, würde der Markt die Bewertungen neu ausrichten.
Unter diesem Gesichtspunkt ist die konkrete Aussage von Jiang Haonan, Investor bei GGV Capital, besonders relevant: Er bestätigt, dass Bewertungen einzelner Teams in ihrer ersten Finanzierungsrunde bereits sehr hoch sein können und das Drei- bis Fünffache dessen erreichen könnten, was vor zwei oder drei Jahren üblich war. Seine Argumentation verknüpft dabei Bewertung nicht nur mit „zu teuer“, sondern mit der langfristigen Umsetzbarkeit: Wenn ein Startup für einen hohen Preis nur einen kleinen Anteil am Unternehmen abgibt und dadurch weniger „verfügbares Kapital“ entsteht, steigt die Gefahr, dass der Primärmarktzyklus zwar Kapital bereitstellt, aber die Umsetzungsgeschwindigkeit nicht mitziehen kann. Ein weiterer Punkt ist der Zeithorizont: Primärinvestments seien keine Ein- oder Zwei-Jahres-Angelegenheit, sondern müssten mindestens über fünf Jahre getragen werden. Damit wird aus der Blasenfrage eine Operating-Frage – nämlich ob sich die aufgenommenen Mittel so auf Meilensteine verteilen lassen, dass jede nächste Unterstützungsstufe logisch aus der vorherigen Ergebnisqualität hervorgeht.
Auf der anderen Seite taucht in den Aussagen auch eine Gegenstrategie auf, die weniger vom „richtigen Sektor“ als von der frühen Identifikation guter Gründer und guter Techniken lebt. Yan Qianhang von FreeS Fund beschreibt dafür ein Vorgehen mit Fokus auf erste und zweite Runde: Man sucht gezielt Hochschullehrer, begleitet deren Gründerabsicht über Beobachtung, und steigt in Seed-Chancen ein, sobald sich eine klare Gründungsintention abzeichnet. Ergänzend spielen soziale Medien eine größere Rolle als früher – nicht als Werbekanal, sondern als Frühsignalsystem. Wenn Gründer sehr frühe Ideen zuerst öffentlich diskutieren, können Investoren daraus Gesprächsanlässe ableiten: Dann geht es nicht darum, die beste Folie zu sehen, sondern zu prüfen, ob aus dem ersten Konzept ein tragfähiges Produkt- und Teamversprechen wird. Auch Feng Tian von BAI Capital nennt einen pragmatischen Filter: ein internes KI-Labor, das KI-Produkte und Anwendungen testet, wöchentlich Listen von Anwendungen sammelt und dann Kontakt zu Entwicklern aufnimmt, sobald sich wiederholbare Qualität zeigt.
Bemerkenswert ist zudem, wie stark sich die Investitionsarchitektur in Richtung „Technologie plus Anwendung“ verschiebt. Wang Chao von CAS Star zeigt zwar auf, dass ToC-Nähe etwa in Bereichen wie KI-Ankleidespiegeln, Inhaltsplattformen oder Desktop-CNC-Umgebungen Kapital angezogen hat, aber zugleich fließe mehr Geld in KI-Infrastruktur und in hardwarebezogene Möglichkeiten rund um Embodied Intelligence. Yan Qianhang erweitert das zu einem konsequenten Doppelblick: Technologie und „Verbrauch“ seien nicht trennbar, weil der Verbrauch Nachfrage formt und die Technologie das Angebot. Er verweist dabei auf sehr frühe Wetten in Festkörperbatterien, humanoiden Robotern und auch Quantencomputing – mit der Erwartung, dass frühe Technologiezyklen die gesamte Branche verändern. Gleichzeitig bleibt Skepsis gegenüber reinen Effizienzbehauptungen: Feng Tian formuliert es zugespitzt, das Modell selbst sei (noch) das Produkt, während Netzwerkeffekte für eine breite, skalierende Verbreitung bislang nicht klar sichtbar seien. Genau daraus entsteht eine stille Prüfungslogik: Lässt sich aus Modellfähigkeiten eine reale Produktisierung ableiten, die Nutzer wirklich dauerhaft bindet?
Für die nächste Phase dürfte entscheidend sein, dass Investoren die Blasenwarnung nicht nur als Makro-Story, sondern als Bewertungs- und Prozessdisziplin ausleben. Der gemeinsame Nenner in den Aussagen ist, dass das Überdauern nach dem Platzen nicht durch die Lautstärke der Nachfrage passiert, sondern durch messbare Umsetzung: Meilensteine, die einer Bewertung entsprechen, und Kapitalrunden, die aus Ergebnissen heraus gerechtfertigt werden. Wenn Bewertungen steigen, steigt auch die Verantwortung der Gründer, die Lücke zwischen Versprechen und Substanz zu schließen – nicht erst am „Showroom-Demo-Tag“, sondern in Produkt-Iterationen mit belastbaren Nutzungsdaten. Gleichzeitig haben Seed-Investoren heute bessere Zugänge als früher: Sie finden Kandidaten über Wissenschaftsveröffentlichungen, Hackathons und Social-Plattformen, wodurch aus einem Erstkontakt schneller eine fundierte These wird. Ob die KI-Blase tatsächlich „platzt“ oder sich eher in eine neue, langsamere Bewertungsphase überführt, hängt damit weniger von Schlagworten ab als von der Frage, wie schnell sich Kapital mit echter Markt- und Engineering-Performance deckt.
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