Der Einwand, der die Sache erst interessant macht
Ich hatte unter einem Beitrag die Geschwindigkeit des chinesischen Fahrzeugbaus bestaunt: dort kommen physische Modellvarianten schneller auf die Straße, als wir hier Software ändern. Die Antwort kam prompt und wurde abgewiegelt. Die Variantenvielfalt sei ein Problem, an dem sich die deutschen Hersteller verheben. Tesla habe die Modellpalette auch eingedampft, und die Chinesen wollten wohl die gleichen Erfahrungen machen.
Ja. Genau das wollen sie. So wie bei den Erneuerbaren Energien.
Sie kennen unsere Lernkurve. Sie fahren sie trotzdem ab, weil sie dabei schneller sind und weil sie einen Plan für die Zeit danach haben. In China wird das Automobil inzwischen offen als alternde Industrie behandelt, die Ausrichtung geht auf Robotik und Künstliche Intelligenz. Dieselbe Wette hat Elon Musk längst ausgesprochen: Was sein Unternehmen in zehn Jahren machen möchte, ist Robotik und KI.
Wer wissen will, wie ernst diese Wette genommen wird, kann auf die Bewertungen schauen.
Die Zahlen, mit Stichtag
Alle Werte in US-Dollar, Abrufstand 12. September 2026, Quelle CompaniesMarketCap, soweit nicht anders angegeben.
- SpaceX: 1,993 Billionen. Nicht börsennotiert, die Zahl ist eine private Bewertung aus der jüngsten Finanzierungsrunde.
- Tesla: 1,443 Billionen. Börsennotiert, echte Marktkapitalisierung.
- Beide zusammen: 3,436 Billionen.
- Alle 383 börsennotierten deutschen Unternehmen: 3,009 Billionen. Die zehn größten machen davon rund 1,35 Billionen aus, die übrigen 373 Unternehmen 1,663 Billionen.
- Sechs amerikanische Technologiekonzerne: 22,32 Billionen. Nvidia, Apple, Alphabet, Microsoft, Amazon und Meta, Einzelwerte addiert.
- Anthropic: 965 Milliarden. Bewertung der Series H vom 28. Mai 2026, Quelle ist die Mitteilung des Unternehmens. Nicht börsennotiert.
- OpenAI: 852 Milliarden. Bewertung vom 31. März 2026, ebenfalls nicht börsennotiert.
- Sechs große chinesische Technologiekonzerne: 1,065 Billionen. Tencent, Alibaba, BYD, Xiaomi, SMIC und Baidu, Einzelwerte addiert, Abrufstand 13. September 2026.
Das wertvollste deutsche Unternehmen ist am Stichtag Siemens mit 239,58 Milliarden, knapp vor SAP mit 238,18. Die beiden wechseln sich fast täglich ab, der Abstand liegt bei 0,6 Prozent. Anthropic allein wurde im Mai mit dem Vierfachen dieser beiden zusammen bewertet.
Was diese Zahlen sind und was nicht
Drei Einschränkungen gehören dazu, sonst trägt der Vergleich nicht.
Erstens: bewertet ist nicht dasselbe wie an der Börse wert. Bei Tesla, Siemens, SAP und den sechs amerikanischen Konzernen entsteht die Zahl täglich aus dem Handel von Millionen Anteilen. Bei SpaceX, Anthropic und OpenAI stammt sie aus einer Finanzierungsrunde: Ein Investor zahlt einen Preis je Anteil, dieser Preis wird auf alle Anteile hochgerechnet. Das ist der Preis weniger Käufer, nicht die Einigung eines Marktes. Deshalb steht bei diesen Unternehmen in meinem Text immer bewertet und nie Marktkapitalisierung.
Zweitens: 3,009 Billionen sind nicht die deutsche Wirtschaft. Sie sind die Summe der börsennotierten deutschen Unternehmen. Bosch, ZF, Würth und ein großer Teil der Weltmarktführer im Maschinenbau kommen darin gar nicht vor, weil sie keine Aktien handeln lassen. Der Vergleich misst, was der Kapitalmarkt bewertet, nicht was ein Land kann. Bei einer Volkswirtschaft mit derart starkem Familienunternehmertum ist das eine ernste Lücke, und sie macht die Zahl nicht falsch, sondern schmaler, als sie aussieht.
Drittens: Siemens und Siemens Energy stehen getrennt, weil es zwei eigenständige börsennotierte Unternehmen sind. Das ist keine Doppelzählung. DeepSeek fehlt in der chinesischen Summe bewusst, weil das Unternehmen privat ist und die kursierenden Bewertungen zwischen 51,8 und 75 Milliarden auseinandergehen. Börsenwerte und Schätzungen zu mischen würde genau den Fehler machen, vor dem der erste Punkt warnt.
Der Teil, der mich wirklich beschäftigt
Alle großen chinesischen Technologiekonzerne zusammen kommen auf vergleichsweise magere 1,065 Billionen. Ein Zwanzigstel der sechs amerikanischen. Trotzdem halten sie technologisch mit, und in Batterie, Elektroantrieb und Fertigungsgeschwindigkeit führen sie.
Die eine Seite mobilisiert Kapital in Größenordnungen, die es nie zuvor gab. Die andere kommt mit einem Bruchteil davon aus und ist trotzdem da. Vielleicht sehen wir gerade den Wettbewerb zweier Systeme in Reinform, ausgetragen an der Technologie unserer Zeit.
Eine hohe Bewertung misst, welche Zukunft Investoren einem Unternehmen zutrauen und was sie bereit sind, für diese Erwartung zu zahlen. Sie misst nicht, was heute gebaut werden kann. Wer beides gleichsetzt, liest aus der Tabelle eine Überlegenheit heraus, die auf der Werkbank nicht steht.
Ob dieser Wettbewerb überhaupt einen Gewinner haben wird
Musk sagt, in zehn Jahren spiele Geld keine Rolle mehr, weil Güter und Dienstleistungen im Überfluss vorhanden sein werden. Wenn das eintritt, laufen beide Wege auf denselben Punkt zu: einen, an dem die Frage nach dem richtigen System ihren Sinn verliert.
Das ist ein Aspekt dessen, was in der KI-Welt Singularität heißt. Gemeint ist der Moment, ab dem künstliche Intelligenz uns als klügste Spezies dieses Planeten ablöst. Und ausgerechnet jetzt rufen führende Forscher und die Chefs großer KI-Unternehmen selbst nach einem Moratorium bei der KI-Entwicklung, aus Sorge, die Sache könnte unbeherrschbar werden. Menschen also, die wirtschaftlich das genaue Gegenteil davon hätten.
Ich halte nichts von Prognosen mit Jahreszahl. Ich halte viel davon, zu sehen, worauf dieses Geld gesetzt wird.
Zurück auf die Werkbank
Damit bin ich wieder am Anfang. Dass jemand physische Varianten schneller auf die Straße bringt, als wir Software ändern, ist weder Zufall noch Fleiß. Das geht nur mit einem Automatisierungsgrad, bei dem Entwicklung, Fertigung und Lieferkette als ein System laufen. Genau dort löst sich die Grenze zwischen der physischen und der digitalen Welt gerade auf, durch das erklärte Ziel der Robotik: KI in die physische Welt bringen.
Für einen mittelständischen Hersteller hat das eine sehr unspektakuläre Konsequenz. Der Hebel liegt fast nie im Zukauf eines KI-Werkzeugs. Er liegt in den Brüchen dazwischen: getrennte Stammdaten, eine Konstruktion ohne Rückkopplung aus der Fertigung, eine Lieferantenanbindung, die in Wirklichkeit ein E-Mail-Postfach ist. Diese Brüche kosten Wochen pro Variante. Sie lassen sich messen, bevor irgendein Modell trainiert wird, und sie sind der Grund, warum Geschwindigkeit sich nicht kaufen lässt.
Zwei Systeme, zwei Wege, ein Ziel. Und niemand weiß, was hinter dem Punkt liegt, an dem sie sich treffen.
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