IT-Trends aus China. Quanatum, Photonik, KI und eigene Chipproduktion Machtvoll und mit Feuer ist der chinesische Tech-Stack unterwegs

Anbieter zum Thema

Vertiv GmbH

China feiert 2026 einen historischen Meilenstein: Die technologische Aufholjagd zur westlichen Enterprise‑IT gilt als abgeschlossen. In ausgewählten Nischen geht das Reich der Mitte sogar in Führung, pünktlich zur nächsten Kalenderphase. Denn das aktuelle Yang-Jahr Bǐngwǔ steht im Zeichen des Feuerpferdes: willensstark, wandlungsfähig, eigenwillig und kaum zu bremsen.

Eine der bevölkerungsreichsten Volkswirtschaften der Welt wechselt von einer Phase des schnellen Wachstums zu einem Modell technologischer Souveränität. An diesem Wendepunkt verdichten sich fünf zentrale Technologiepfade zu einem erkennbaren Muster: Ein ausgeprägter Wille, Technologie schnell in skalierbare Betriebsmodelle zu überführen, verschmilzt wahrnehmungsfähige Mobilfunknetze, photonische Interconnects, alternative Prozessor-Architekturen und „Next Compute“ (Quanten/Photonik/Neuromorphik) mit KI‑Modellen zu einem „Sino‑Stack“.

Das neue chinesische Referenzmodell für Enterprise-IT basiert nicht mehr auf der bloßen Adaption von Standards, die der Westen vorgibt. Es treibt stattdessen zielstrebig, mit nicht zu unterschätzenden Implikationen für den Westen, eine tiefe vertikale Integration von Hardware, Software und staatlicher Industriepolitik voran.

Getragen vom 15. Fünfjahresplan (2026–2030) und der Initiative „New Quality Productive Forces“, löst sich China nach und nach von westlichen Abhängigkeiten mit dem Ziel, eine hochintegrierte, weitgehend autarke digitale Infrastruktur aufzubauen.

Auf dem Programm: Substitution westlicher Komponenten, Plattform-Integration, operative Resilienz. So entsteht ein eingespielter Stack aus Rechen-, Netzwerk- und Systemtechnologien, der industrielle Nutzung, Skalierung und strategische Unabhängigkeit adressieren soll.

Der Trend zu vertikal koordinierten Plattformen mit eigener Governance-Logik verändert Sicherheit, Betrieb und Investitionsentscheidungen auch außerhalb Chinas. Im Zeitraum der vergangenen zwei Jahre stechen drei besonders „harte“ Indikatoren der neuen Großwetterlage hervor:

• ein 105-Qubit-System der Zuchongzhi-Klasse mit messbaren Fidelity-Werten, Kohärenzzeit und Benchmark-Resultaten (publiziert für Zuchongzhi-3) sowie Berichten über kommerzielle Cloud-Zugänglichkeit über die Tianyan-Plattform;

• großflächige 5G-Advanced/5.5G-Rollouts (Betreiber-Upgrades in Richtung „300+ Städte“ werden öffentlich kommuniziert) zur Verlagerung von Rechenleistung, Automatisierungslogik und Sensorik an die Edge—mit dokumentierten Live-Durchsatzwerten und ersten ISAC-Szenarien;

• Reasoning‑orientierte Post‑Training‑Methoden und Mixture-of-Experts-(MoE)‑Architekturen verschieben die „Compute‑Ökonomie“ bis hinein in Telco‑Cloud‑Angebote und On‑Prem‑Budgetdebatten.

Der radikalste Bruch spielt sich in der Hardwareschicht ab.

Total Stack Sovereignty

Die derzeit wohl markanteste Transformation im Hinblick auf die Verfügbarkeit von Rechenleistung vollzieht sich in der hybriden Fusion von Quantentechnologie und klassischem High-Performance-Computing (HPC). China hat den Schritt aus der isolierten Laborlogik hin zur skalierten Anwendung vollzogen: Quantenprozessoren werden dort nicht im Elfenbeinturm der Isolation betrieben, sondern als Beschleuniger in bestehende HPC-Workflows integriert.

Systeme wie „Zuchongzhi-3.0“ mit über 100 Qubits fungieren dabei keineswegs als bloßer Ersatz für herkömmliche Supercomputer. Sie agieren als hochspezialisierte Werkzeuge innerhalb einer „Quantum-Classical Hybrid Cloud“: Während der Quantenpfad komplexe kombinatorische Optimierungsprobleme löst, übernimmt der klassische HPC-Cluster die Orchestrierung der Simulation, die Kontrolle der Datenbewegung und die Verifikation der Ergebnisse.

Fast surreale Geschwindigkeit

In der Zuchongzhi‑Architektur sind die Qubits nicht starr miteinander verbunden. Der 105‑Qubit‑Prototyp aus der der Zuchongzhi‑3.x‑Serie supraleitender Quantenprozessoren arbeitet mit 182 Kopplern, die wie intelligente Schalter agieren.

Sie können die Interaktion zwischen benachbarten Qubits extrem schnell an‑ und ausschalten oder in ihrer Stärke modulieren, um Fehler durch ungewollte Rest‑Interaktionen zu minimieren. Das ermöglicht 2‑Qubit‑Gate‑Fidelities von 99,62 Prozent bei einer Kohärenzzeit von 72 μs (99,90 Prozent im 1‑Qubit‑Bereich).

Großer Bahnhof für die Inbetriebnahme des IQM-Systems

Euro-Q-Exa nimmt am Supercomputing-Center in Garching seine Arbeit auf

Quantum Readiness

Datacenter-Betreiber und IT-Chefs müssen jetzt ins Quantencomputing einsteigen

Als entscheidender Benchmark dient ein 83‑Qubit‑RCS‑Experiment (Random Circuit Sampling) über 32 Layer. Die Überlegenheit gegenüber klassischer Hardware wirkt hier fast surreal: Das Quantensystem erledigt in wenigen hundert Sekunden, wofür klassische Exascale‑Systeme wie „Frontier“ oder „Jupiter“ rechnerisch Milliarden Jahre benötigen würden (auch wenn die Klassiker deutlich universeller bleiben). USTC spricht von einer Beschleunigung in der Größenordnung von „10^15-fach“ gegenüber dem schnellsten klassischen System.

Bemerkenswert ist jedoch, wie explizit die chinesischen Begleittexte von Institutionen wie der USTC und der CAS inzwischen einräumen, dass der „Quantum Advantage“ ein bewegliches Ziel bleibt. Mit Verweis darauf, dass der „Google Sycamore“-Claim von 2019 durch Fortschritte bei GPU-Clustern und verbesserten Algorithmen stark relativiert wurde, betonen sie die Notwendigkeit, Quanten-Benchmarks permanent gegen die besten bekannten klassischen Algorithmen zu kalibrieren.

Quantencomputing globaler Innovationstreiber, Deutschland bei Quantensensorik führend

Deutschland in den globalen Top 5 bei Quantenpatenten

Interview mit Alessandro Curioni

Was ist der Quantenvorteil?

Für die Enterprise-IT bedeutet dies einen Paradigmenwechsel: Die Debatte verschiebt sich weg von der theoretischen „Supremacy“ hin zu harten Engineering-Metriken wie Drift-Kontrolle, Cloud-Zugängen und stabilen Toolchains.

Der Trend zur Kommerzialisierung von Quantencomputing-Leistung wird durch Telco‑getriebene Cloud‑Plattformen greifbar. So berichtete Xinhua im Oktober 2025 über ein kommerziell eingesetztes System „ähnlich Zuchongzhi 3.0“ mit 105 lesbaren Qubits und 182 Kopplern. Aufgebaut wurde es durch ein Team von China Telecom Quantum Group und QuantumCTek und angebunden an die „Tianyan“‑Plattform.

Tianyan als Quantum-Cloud habe seit ihrem Start im November 2023 laut chinesischen Staatsmedien Millionen Zugriffe aus Dutzenden Ländern verzeichnet. Der nächste Skalierungsschritt soll Tianyan‑504 mit dem 504‑Qubit‑Chip „Xiaohong“ in die Plattform integriert und weltweit zugänglich gemacht werden.

Die Bereitstellung eines Cloud-beschleunigten Experimentier-Accelerators markiert einen Wendepunkt in der Kommerzialisierung von Quanten‑HPC: weg von isolierten Labor‑Experimenten hin zu regulär buchbaren Cloud‑Diensten für Enterprise‑Workloads.

Eine begleitende Publikation vom Ende des Jahres 2025 belegt zudem die technische Reife der Hybridisierung. Durch das Open-Source-SDK „Cqlib“ als Full-Stack-Baustein gelang bereits 2023 die nahtlose Integration eines 176-Qubit-Systems in einen HPC-Cluster.

Dass dies keine bloße Theorie ist, zeigen dokumentierte Cloud-Services für RCS-Experimente, bei denen 74 Qubits über 24 Zyklen eine Million Samples in nur 18,4 Minuten lieferten – eine Aufgabe, für die klassische Systeme in der Publikation mit rund 16.000 Jahren veranschlagt werden.

Quantum as a Service

Origin Quantum hat inzwischen mit der „Wukong“-Serie den Sprung zum Quantum-as-a-Service (QaaS) vollzogen. „Origin Wukong“ ist ein 72‑Qubit‑System, ebenfalls supraleitend, das die gleichen Designprinzipien in produktnahe, kommerziell ausrollbare Maschinen (QaaS, automatisiertes Chip‑Testing, „Tianji“‑Control‑Stack) übersetzt. Mit „Tianji 4.0“ steht dafür nun eine vierte Generation des Quantum‑Control‑Systems bereit, die als skalierbare Steuer‑ und Ausleseplattform mehr als 500 Qubits in standardisierten, weitgehend automatisierten Workflows ansprechen kann.

Origin Wukong, die dritte Generation der supraleitender Quantencomputer von Origin Quantum, stellt der Welt seit mehr als einem Jahr Quantenrechenleistung zur Verfügung. Der Dienst wurde laut dem Anbieter von Nutzern aus 139 Ländern und Regionen der Welt mehr als 22 Millionen Mal aufgerufen und habe erfolgreich 340.000 globale Quantencomputing-Aufgaben abgeschlossen.

Komplexe Logistik- und Materialsimulationen werden in China fortan über hybride Clouds gelöst, die Quanten- und klassisches HPC-Computing verschmelzen.

RISC-V für Rechenzentren

Parallel dazu schiebt China RISC-V aus der Nische ins Rechenzentrum. Während der Westen operativ weiter stark auf x86 und ARM baut, wird RISC‑V in China 2026 zur Server‑Option mit Ambitionen: Neue Chips aus dem lokalen Ökosystem – etwa von Spacemit (in erster Linie aus dem breiteren RISC-V-Ökosystem heraus, bislang sichtbar vor allem in Embedded- und PC-Klassen) – sollen in Leistungsregionen vorstoßen, die bislang von „Xeon“‑Klassen dominiert wurden, jedoch mit besserer Energiebilanz.

RISC‑V ist eine offene, lizenzfreie ISA, die von RISC‑V International, einer gemeinnützigen Stiftung mit Sitz in der Schweiz, als globaler Standard gepflegt wird. Jede Firma oder jedes Land kann die Spezifikation kostenlos nutzen und eigene Implementierungen bauen. Die lizenzfreie Architektur ermöglicht es Unternehmen, hochspezialisierte KI-Beschleuniger direkt in die CPU zu integrieren.

Offene Designs sparen Entwicklungsaufwand und verschieben die Wertschöpfung in höherwertige Ebenen wie SoC‑Integration, Tools und Services. China macht sowohl aus der offenen ISA als auch aus vielen der offenen RISC‑V‑Cores Gebrauch, aber nicht nur.

Weg von MIPS

Lange Zeit basierte Loongson seine Prozessoren „Longxin“ auf einer modifizierten MIPS-Architektur. Doch mit der geopolitischen Zeitenwende vollzog das Unternehmen den radikalsten Schritt der Halbleiterbranche: die Abkehr von fremden IP-Kernen mit einer Architektur mit der Bezeichnung „Loongarch“.

Loongarch ist eine eigenständige Reduced Instruction Set Computer (RISC)-Architektur, die zwar konzeptionell Ähnlichkeiten zu RISC-V und MIPS aufweist, diese aber um über 2.500 proprietäre Instruktionen erweitert. Das Ziel: Ein Befehlssatz, der modernste Features wie binäre Translation, zur Ausführung von x86/ARM-Code, nativ unterstützt, ohne Lizenzgebühren oder Sanktionsrisiken. So entsteht ein vertikal integriertes Ökosystem mit dem Ziel, die Kontrolle über den gesamten Software-Stack an sich zu reißen.

Im Rack zählen hauptsächlich zwei Parameter: die Performance pro Watt und die Skalierbarkeit. Mit dem „Loongson 3C5000“ hat das Unternehmen einen Server-Prozessor mit 16 Kernen (LA464) und Unterstützung von Multi-Way-Interconnects im Feld. In 4-Sockel-Konfigurationen ergibt das 64 Kerne pro Node. Das entspricht einem Setup, das bereits heute kritische Infrastrukturen in China antreibt.

Die 3-D-Serie

Doch der eigentliche Gamechanger ist die 3D-Serie, „3D7000“, bei der Loongson auf ein Chiplet-Design setzt. Durch die Verbindung zweier 16-Kern-Dies auf einem Package verdoppelt Loongson die Kapazität, ohne auf extrem komplexe (und sanktionierte) Monolith-Fertigungsverfahren angewiesen zu sein.

Für das Datacenter-Management bedeutet das: Die Lücke zu AMDs „Epyc“- oder Intels Xeon-Clustern schließt sich im Bereich der Standard-Enterprise-Workloads rapide.

Loongson hat aber auch erkannt, dass die CPU allein nicht reicht. Mit der Vorstellung von „9A1000“ hat das Unternehmen seine Ambitionen im Bereich der GPGPUs (General Purpose Graphics Processing Units) untermauert.

Proprietär oder offen?

Die Architektur zieht Synergien aus der Loongarch-CPU. Während sie in puncto Peak-TFlops bei LLM-Training einer „H200“ noch nicht „das Wasser reichen“ kann, zielt sie auf Inferenz-Workloads und Edge-Computing ab. Für Administratoren ist allerdings die Integration der entscheidende Vorteil: Loongson arbeitet an einer einheitlichen Programmierplattform, die den administrativen Overhead bei der heterogenen Ressourcenplanung minimieren soll.

Die Kombination aus der autarken Loongarch-Instruktionsmenge, dem effizienten Chiplet-Ansatz bei Server-CPUs und der Expansion in den GPGPU-Markt macht Loongson zum technologischen Vorposten einer neuen, bipolaren IT-Welt. Allerdings: Während Loongson mit einer proprietären Architektur den Weg der maximalen Isolation geht, sind Rivai und Spacemit die Speerspitze der RISC-V-Offensive Chinas.

Rivai Technologies ist eng mit der Halbleiter-Sparte von Alibaba verknüpft und konzentriert sich primär auf das High-End-Segment und die Infrastruktur. In den Jahren 2025/2026 hat das Unternehmen den ersten echten RISC-V-Server-Chip für HPC-Lasten herausgebracht.

Die AI-CPU

Spacemit baut eine beschleunigte AI-CPU für den Edge-Bereich auf der Basis von RISC-V. Sie ist vollständig kompatibel mit dem RVA23-Standard. Die aktuelle Generation liefert mit 15 bis 25 Watt bis zu 60 TOPS an KI-Rechenleistung direkt im Prozessor.

Rivai und Spacemit haben den RISC-V-Standard im Rechenzentrum noch nicht „flächig etabliert“. Analysten sprechen explizit von kleinmaßstäblichen Deployments ab etwa dem vierten Quartal 2026, PoCs, vertikalen Szenarien (HPC, Storage, LLM‑Inference) und politisch flankierten Beschaffungsmaßnahmen. Während x86/ARM in den meisten kritischen Workloads zwar weiterhin dominieren, beginnen sie, an Boden zu verlieren.

Inspur, der führende Systemintegrator im Reich der Mitte, ist im Serverbau CPU-agnostisch. Das Unternehmen baut Server sowohl mit Loongson als auch mit „Kunpeng“, den ARM-basierten Chips von Huawei und Rivai GPGPUs.

KI als ein einseitiger Hebel

Der dritte Hebel ist KI, jedoch nicht in der westlichen Logik der Token-Maximierung. Im Jahr 2026 zeichnet sich in China eine klare Abkehr vom Modell-Gigantismus ab: Chinesische Institute rund um Entwicklungen wie „Deepseek“ treiben „Reasoning-Native AI“ als Effizienzprogramm voran.

Das Aufkommen von Deepseek, Moonshot AI, Minimax & Co. - vor dem Grundrauschen lautstarker Vorwürfe von Anthropic über vermeintliche Modelldistillation – markiert eine neue, infrastrukturell relevante Ausprägung chinesischer Foundation-Model-Strategie. Das „Aufholen“ tritt gegenüber aggressiver Produktisierung über offene Modellfamilien, Effizienz-Architekturen und Preis-Leistungs-Kurven in den Hintergrund.

Deepseek hat diesen Kurs früh sichtbar gemacht, etwa mit Deepseek-V3 als Mixture-of-Experts-Modell (671 B Gesamtparameter, 37B aktiv pro Token) – sowie der Veröffentlichung von Deepseek-R1 samt technischer Dokumentation und MIT-Lizenz, welche kommerzielle Nutzung und explizit auch Distillation erlaubt.

Der Deepseek-Effekt

Für Rechenzentrums- und Cloud-Entscheider wirft der Sachverhalt eine Beschaffungsfrage auf: Offene, gut dokumentierte Modelle lassen sich schneller in Private-Inference-Stacks integrieren. Sie reduzieren Vendor-Lock-in und verschieben die Optimierung von „bestes Modell“ hin zu „bestes Gesamt-SLO pro Watt, Euro und Governance-Aufwand“. Der Fertigungsstandort wird zum Hebel.

Der neue Architektur- und Trainingsansatz zielt auf mehr logische Leistungsfähigkeit pro Rechenoperation ab. Für eine definierte Inferenzleistung lässt sich bei Deepseek-R1 keine pauschale „Ersparnis“ an Rechenleistung seriös behaupten. Aber MoE-Mechanismen (Aktivierung nur eines Parameter-Teils pro Token), Inference-/Serving-Optimierungen, zum Beispiel Expert-Parallelism, Hotspot-Expert-Replikation und spekulatives Decoding, sowie Post-Training können die Kosten-/Leistungs-Kurve spürbar verschieben. Das ist ein Effekt, den Deepseek in seinen Reports explizit über Effizienz- und Trainingskennzahlen adressiert.

Gleichzeitig wird die zweite Ebene der Debatte lauter: Marktdruck, Kapital und Provenienz. Moonshot (Kimi) sondiert laut Berichten Finanzierungsrunden im Bereich einer zweistelligen Milliardenbewertung, während Minimax Anfang Januar 2026 mit einem IPO-Erlös von rund 4,8 Milliarden Honkong-Dollar, mehr als 520 Millionen Euro) auf dem Parkett in Hongkong debütierte.

Offene Fragen

Minimax positioniert „M2.5“ und die schnellere Variante „M2.5-Lightning“ explizit über Durchsatz (100 Token/s) und Token-Preise. Und doch hängt über diesem Momentum ein Fragezeichen.

Im Westen zählen neben rohen Leistungswerten auch Aspekte wie Datenschutz und die Nachvollziehbarkeit von Trainings‑ und Datenherkunft zu den Anforderungen. Daraus ergibt sich für westliche KI‑Anbieter die Notwendigkeit hieb‑ und stichfester Fähigkeiten, ihre Modelle in kontrollierten Umgebungen belastbar zu auditieren, ein Anspruch, der im Kern nur innerhalb der Regulatorik und Jurisprudenz einiger weniger Rechtsordnungen tatsächlich handlungsleitend ist.

Anthropics Vorwurf, Deepseek, Moonshot und Minimax hätten „Claude“ mittels „Distillation“ über zehntausende synthetische Benutzerkonten im industriellen Maßstab angezapft, verhallt jedoch vorerst.

Das Verschmelzen von Sensorik mit dem Netzwerk

Das vierte strukturbildende Technologie-Element im „Sino‑Stack“ ist die Aufhebung der Grenze zwischen Netzwerk und Sensorik. Der Mobilfunk ab der 5.5G-Generation (5G-Advanced) kann die Physik des Ortes 'anfühlen' und 'abtasten'.

Mit der flächendeckenden Implementierung von 5.5G (5G-Advanced) und Integrated Sensing and Communication (ISAC) verwandeln sich Funknetze in eine Wahrnehmungsinfrastruktur, die Licht- und Funkwellen kombiniert. Mobilfunkmasten agieren nicht mehr ausschließlich als Kommunikationsvermittler, sondern auch als Radarsensoren, die ihre physische Umgebung laufend erfassen und auswerten.

Ein Fabriknetz kann dadurch Objekte im Raum, ihre Bewegungsrichtung und Geschwindigkeit per Mobilfunk überwachen, ohne zusätzliche Sensorik dafür zu benötigen. Das Edge-Rechenzentrum verarbeitet diese Umgebungsdaten in Echtzeit und speist sie direkt in autonome Logistik, Safety-Zonen, Asset-Tracking oder Prozesssteuerung ein.

Photonik und EUV-Lithografie

Bei hochverdichteten Server‑Racks einer KI-Fabrik wird jeder zusätzliche Kupfer‑Link zum Kompromiss zwischen Bandbreite, Reichweite und Kühlaufwand. Hier setzt Photonik an: Unternehmen wie Alibaba und Inspur integrieren photonische Chips direkt in ihre KI-Server-Architekturen.

China bringt 2026 optische Chip-zu-Chip-Kommunikation aus der Roadmap in Pilot- und Vorserien-Deployments in Richtung Serienfertigung. Ein von Branchenallianzen getriebener Standard für das Design und Packaging von Silizium-Photonik-Chips soll Packaging-Interfaces und Design-Rules vereinheitlichen und damit perspektivisch auch die Abhängigkeit von westlichen Design-Tools (EDA) verschieben.

Photonik „made in Germany“

Photonische Chips: Rechnen mit Licht für Cloud und KI

Qant-CEO Michael Förtsch zum Stand analogen Rechnens mit Licht

Photonische Chips sind ein Formel-1-Bolide… und nahezu startklar

High Performance, Photonik und Quanten stürmen die Rechenzentren

Zukunftsperspektiven für IT und OT mit Photonenchips und Quantencomputern

Am stärksten profitieren davon AI-Cluster-Fabrics, Switch-Backplanes und scale-up/scale-out-Interconnects, überall dort, wo elektrische I/O zum Power- und Signal-Integrity-Bottleneck wird. Doch das ist erst der Anfang. China nutzt Lichttechnologien mittlerweile auch als strategischen Hebel, um westliche Exportbeschränkungen bei High-End-Chips zu umgehen.

In der chinesischen Photonik vollzieht sich aktuell ein massiver Umbruch. Die Krönung war die Inbetriebnahme eines funktionsfähigen EUV-Prototypen (Extreme Ultraviolet) in Shenzhen Anfang 2026. China hat ein nationales Konsortium, angeführt von Huawei und Forschungsinstituten, mobilisiert. Berichten zufolge nutzt der Prototyp eine LDP-Lichtquelle (Laser-Driven Plasma). Bis 2028 sollen damit erste KI-Chips in Massenproduktion gehen.

Bis 2028 sollen damit erste KI-Chips in Massenproduktion gehen. Chinas EUV-Lithographiemaschine markiert das Ende der technologischen Isolation bei Strukturbreiten von 7nm und darunter.

Parallel dazu forscht die Tsinghua-Universität an einem völlig neuen Konzept mit der Bezeichnung „Steady-State Microbunching“ (SSMB). Hierbei dient ein ganzer Teilchenbeschleuniger als Lichtquelle, was die Leistung der EUV-Strahlen massiv erhöhen und die Chipfertigung potenziell effizienter als das bisherige ASML-Verfahren machen könnte.

Alibaba, Huawei und Tencent

Die Spitze des Sino-Stacks reiten die drei hyperskalaren Cloud-Giganten: Alibaba, Huawei und Tencent. Alibaba Cloud dominiert den kommerziellen Sektor mit seinem KI-Ökosystem („Qwen“-Serie) und trumpft mit der tiefsten Integration von Agentic AI in Geschäftsprozesse auf. Alibaba Cloud führt den Markt nach Anteil im China-Cloud-Infrastructure-Geschäft an und positioniert Qwen plus Agent-Werkzeuge als Produktisierungsschicht – „tiefste Integration“ bleibt dabei naturgemäß eine Marketing-Behauptung, keine harte Metrik.

Huawei Cloud hat sich als Standard für die Industrie und den Staatssektor etabliert. Durch die eigene Chip-Sparten „Ascend“ und „Kunpeng“ bietet Huawei den einzigen komplett sanktionsresistenten Full-Stack vom Silizium bis zur ERP-Schnittstelle.

Huawei Cloud ist (nach Marktanteilen) eine der beiden großen Verfolger im Infrastrukturgeschäft und spielt im staatlich/industriell geprägten Umfeld eine zentrale Rolle; Ascend und Kunpeng sind wichtige Bausteine für vertikale Integration, aber „komplett sanktionsresistent“ ist der Stack nicht, allein schon wegen Abhängigkeiten bei Fertigung, Optiken/Metrologie, EDA-Toolchains und Komponentenökosystemen.

Tencent Cloud besetzt die Nische für hochperformante Real-Time-Kollaboration und Edge-Szenarien. Tencent Cloud ist im China-Markt ein Top-3-Player und profitiert strukturell von Echtzeit-Workloads (Gaming, Social, Media) – daraus leiten sich Edge- und Low-Latency-Stärken ab, die aber je nach Branche stark variieren.

(ID:50769063)