Li Auto möchte schon immer „einsteigen“.
Einsteigen in den KI-Zug.
Nur auf dem Weg, diesen Zug zu erreichen, wirkt Li Auto nicht besonders gelassen, es fehlt immer „ein bisschen“.
Dieses „ein bisschen“ führt dazu, dass Li Auto und Li Xiang, wenn sie über KI sprechen, stets einen seltsamen Unterton von „Überzeugen“ und „Selbstbeweisen“ haben.
Li Xiang, die „Karriere-Transformation“ eines Super-Produktmanagers
Dieses Selbstbeweisen und Überzeugen begann Ende 2024.
Zu dieser Zeit, kurz vor Jahresende, gab Li Xiang ein besonders langes Interview, in dem er immer wieder betonte: „Li Auto ist kein Automobilunternehmen, sondern ein KI-Unternehmen.“
Um das Versprechen, ein „KI-Unternehmen“ zu werden, schnell einzulösen, war Li Auto das ganze Jahr 2025 über beschäftigt: organisatorische Entflechtung von Huawei, Open-Source des Star Ring OS, Vorantreiben der Chip-Eigenentwicklung, Einführung der ersten KI-Brille.
Doch das scheint nicht genug zu sein.
Anfang dieses Jahres, ohne vorherige Ankündigung, berief Li Xiang kurzerhand eine interne Mitarbeiterversammlung ein. Das Treffen dauerte fast zwei Stunden. Die meiste Zeit teilte Li Xiang wieder seine Ansichten über KI-Trends und betonte einige wichtige KI-bezogene Zeitpunkte.
Doch nach dem Treffen hinterließen die Mitarbeiter nur einen verwirrten Satz: „Ich verstehe nicht, wovon der Chef spricht.“
Und solche Stimmen waren nicht wenige. Damals äußerten viele interne Mitarbeiter von Li Auto auf der unternehmenseigenen Social-Media-Plattform unisono, dass sie „nicht verstanden“ hätten oder den Sinn des Treffens in Frage stellten.
Das heißt, zumindest zu diesem Zeitpunkt hatte Li Xiang intern bei Li Auto die Mitarbeiter noch nicht vollständig davon überzeugt, dass „Li Auto ein KI-Unternehmen ist“.
Warum?
„Das Team von Li Auto war schon immer stark auf kurzfristige Ziele fokussiert“, wies ein Analyst der Automobilbranche hin. Wenn Li Xiang also plötzlich anfängt, über langfristige Ziele zu sprechen, ist die erste Reaktion der Mitarbeiter, dass dies nicht zu Li Xiangs bisherigem „pragmatischen“ Image passt.
Li Xiang ist in der Tat sehr pragmatisch.
Schließlich traf Li Xiang als Produktmanager, der wie ein „Top-Hit-Macher“ agierte, vor 2024 mit seinen Entscheidungen stets genau die „Schwachstellen“ des Marktes und erzielte in kürzester Zeit Renditen.
Das ist die Pragmatik eines „Produktmanagers“.
Doch in einer Zeit, in der jeder über KI spricht, wenn Trends und Konzepte offen auf dem Tisch liegen, muss sich Li Xiangs Identität als Produktmanager wandeln. Er muss ein technisch versierter CTO werden, dem der Markt vertraut.
Li Xiangs neue Identität als CTO-artige Figur zeigte sich eindrucksvoll auf dem Livis Day, der Software- und Embodied-Intelligence-Konferenz von Li Auto.
Am 15. Juni in Peking.
Li Xiang stand auf der Bühne und gab die Richtung für das nächste Jahrzehnt von Li Auto vor. Er sagte, im letzten Jahrzehnt habe Li Auto ein „mobiles Zuhause“ geschaffen, im zweiten Jahrzehnt solle dem Auto und dem Zuhause „Leben eingehaucht werden“.
Vom „Hausbau“ zur „Innenausstattung“ – neben der Anerkennung von Li Xiangs eigenem Identitätswandel muss auch das Werkzeug, das Li Auto Leben einhauchen soll – die KI-Fähigkeiten – Anerkennung finden.
Diese Konferenz hatte eine hohe Informationsdichte: der selbstentwickelte Chip Mach M100, das große Modell Mach Mind, das intelligente Fahrsystem Mach VLA, die jährliche OTA-Roadmap, sowie das Versprechen „Sicherheit und Effizienz übertreffen den Menschen“ und die verlockende Upgrade-Route: Auslieferung einer neuen Version im dritten Quartal, Angleichung an die Fähigkeiten von Tesla FSD V14 im vierten Quartal.
Oberflächlich betrachtet scheinen diese Fähigkeiten im Vergleich zu anderen Autoherstellern mit intelligenten Fahrfähigkeiten nicht besonders außergewöhnlich.
Was war dann der Sinn dieser Konferenz?
Li Xiangs Kriterium für die Abhaltung einer Konferenz ist: „Wenn du diese Konferenz nicht abhältst, würden die Nutzer eine wichtige Sache weniger wissen, dann sollte sie stattfinden; wenn sie nach der Konferenz keine wertvolleren Informationen liefert, dann sollte es sie nicht geben.“
Misst man den Livis Day am 16. Juni an diesem Maßstab, scheint das Verständnis dieser technischen Kennzahlen nicht mehr attraktiv genug zu sein, denn Li Auto brauchte dringend eine „technische Hardcore-Show“, um das äußere Klischee zu kontern, „Li Auto kann nur Kühlschränke, Fernseher und Sofas bauen“.
An wen richtete sich diese Embodied-Intelligence-Konferenz von Li Auto also? Hat sie den von Li Xiang gewünschten Effekt erzielt?
Bis zu einem gewissen Grad ja, aber nicht sehr.
Das erste Publikum dieser Konferenz waren die Li Auto-Besitzer, das zweite Publikum waren institutionelle Anleger des Sekundärmarktes und die Kernalgorithmus-Teams. Gleichzeitig war es auch eine „Anti-Abwerbungs“- und „Anti-Leerverkaufs“-Roadshow für Talente und Kapital.
Ein Erstbesitzer sowohl eines L8 als auch eines i6 sagte nach dem Ansehen der Konferenz zu „Auto“: „Im Bereich des intelligenten Fahrens ist Li Auto meilenweit führend.“ Er fügte hinzu, dass er sich auch beim dritten Auto unerschütterlich für Li Auto entscheiden werde.
Offensichtlich hat diese Konferenz von Li Auto zumindest einen Li Auto-Besitzer überzeugt; die Bedeutung von „nicht sehr“ spiegelte sich im Aktienkurs wider: Zum Handelsschluss am 16. Juni fiel die Aktie von Li Auto um 1,5 %, am 17. Juni um 3,75 %.
Diese Bedeutung liegt auf der Hand.
Nicht attraktive „Embodied Intelligence“, „alter Wein in neuen Schläuchen“?
Aber das ist auch verständlich. Anders als bei der Kreation von Verkaufsschlagern ist der Technologie-Monetarisierungszyklus langwierig. Li Auto, das es gewohnt ist, kurzfristig Renditen zu erzielen, muss zwangsläufig eine Zeit der Einsamkeit durchstehen.
Die Frage ist: Ist das Konzept der „Embodied Intelligence“, das aus diesen Technologien von Li Auto besteht, für den aktuellen Markt wirklich so attraktiv?
Bevor wir die Antwort auf diese Frage finden, müssen wir klären, was die Embodied Intelligence von Li Auto eigentlich ist.
Am Tag vor der Konferenz, dem 15. Juni, postete Li Xiang auf Weibo: Viele kennen Li Auto durch „Kühlschrank, Fernseher, großes Sofa“. Heute, bitte erinnert euch an dieses Bild
Li Xiang sagte: „Der Kernunterschied zwischen einem Embodied-Intelligence-Auto und einem intelligenten Auto: Schutz der menschlichen Sicherheit, eigenständiges Erledigen von Aufgaben, effizienter als Menschen. Das ist unsere Definition eines Embodied-Intelligence-Autos und das, was Li Auto im nächsten Jahrzehnt erreichen will.“
Das bedeutet, anders als der humanoide Roboter, der bei der Konferenz von XPeng auf dem Laufsteg lief, wirkt das Konzept der Embodied Intelligence, das Li Auto vermitteln will, etwas „abstrakt“, und die Zuschauer brauchen etwas Zeit, um diese nicht so konkrete Vorstellung von Embodied Intelligence zu akzeptieren.
Tatsächlich war diese Konferenz oberflächlich eine über Technologie, aber im Kern vielmehr eine über „Neudefinition der Spielregeln“. Li Auto versucht mit den vier Wörtern „Embodied Intelligence“ den Wettbewerb auf die Dimension zu heben, „wessen Auto mehr Leben hat“.
Li Xiang definiert das Embodied-Intelligence-Auto als „Vier in Einem“: ein Elektroauto, ein Berufsfahrer, ein KI-Computer, ein Lebensassistent. Elektroauto und KI-Computer sind der „Körper“ (Embodiment), Berufsfahrer und Lebensassistent sind die „Intelligenz“.
Das Raffinierte an dieser Definition: Sie verpackt eine Reihe von Begriffen, die die ganze Branche verwendet, neu in ein Konzept mit Besitzgefühl. „Berufsfahrer“ ist autonomes Fahren, „KI-Computer“ ist die Rechenleistungsbasis, „Lebensassistent“ ist die Cockpit-KI.
Diese Phrasen verwendet Tesla, verwendet XPeng, verwendet auch NIO. Aber Li Auto gab ihnen einen Sammelnamen „Embodied-Intelligence-Auto“ und verkündete dann: Das ist die wahre Intelligenz, der Rest ist meist „funktionsgetriebene“ Intelligenz.
Wie ein Restaurant, das mit „Michelin-3-Sterne-Koch + Bio-Farm-Direktlieferung + Temperaturkontrollierter Weinkeller + Butler-Service“ wirbt und sich dann das Etikett „Neue kulinarische Spezies“ aufklebt.
Nur: Jede Sache wird ganz gut gemacht, aber zusammen ergeben sie keine neue Spezies.
Wie belebt man mit 1280 TOPS Rechenleistung die teuren „Ziegelsteine“?
Wenn das Konzept der Embodied Intelligence nicht richtig vermittelt wurde, liegt das nur daran, dass Li Auto im KI-Trend den Kommunikationsrhythmus nicht richtig getroffen hat. Aber sind die von Li Auto vorgestellten schwergewichtigen Technologien dann beeindruckend genug?
Nehmen wir den Mach M100 Chip als Beispiel. Die Parameter sind in der Tat beeindruckend.
Im Mai dieses Jahres wurde der Mach M100 in Serie produziert und in Fahrzeugen verbaut, als weltweit erster in Serie gefertigter KI-Chip mit dynamischem Datenfluss. Er verwendet einen 5-nm-Automotive-Prozess, hat eine Single-Chip-Rechenleistung von 1280 TOPS und eine tatsächliche Betriebseffizienz von über 82 %. Im Vergleich zum Mainstream-Angebot der Branche, dem Nvidia Orin-X mit 254 TOPS pro Chip, ist die Rechenleistungsdichte des Mach M100 deutlich höher. Der neue Li Auto L9 Livis, ausgestattet mit zwei Mach M100 Chips, hat eine gesamte Rechenleistung von 2560 TOPS.
Li Auto gab bekannt, dass es den gesamten Stack – vom Chip, Compiler, Betriebssystem bis hin zu KI-Algorithmen und Domänencontrollern – vollständig selbst entwickelt hat.
Aber eine grausame Tatsache, die von den Parametern verdeckt wird: Der Kern der KI sind Daten, und der Datenumfang von Li Auto wird von den führenden Playern abgehängt.
Tesla FSD V14 stützt sich auf Millionen von Autos, die täglich auf der Straße unterwegs sind und echte Fahrdaten zurücksenden. Huawei ADS stützt sich auf ein riesiges Netzwerk von Partner-Automobilherstellern.
Im Vergleich dazu liegen die Daten zur assistierten Fahrstrecke von Li Auto immer noch um Größenordnungen hinter diesen beiden zurück. Der Zeitdruck, dies innerhalb eines halben Jahres aufzuholen, ist enorm.
Aber Li Auto hat auch seine eigene Lösung: „Rechenleistung“ nutzen, um den Mangel an „Daten“ auszugleichen.
Der wahre Wert des Mach M100 ist nicht die Zahl 1280 TOPS, sondern dass er Li Auto die Fähigkeit gibt, seine eigene Datenpipeline zu definieren: nicht länger abhängig vom Iterationsrhythmus von Drittanbieter-Chips, sondern die Rechenstruktur nach den eigenen Datenanforderungen maßschneidern zu können.
Das Training von Weltmodellen mit simulierten synthetischen Daten – das ist der größte Daseinsgrund des Mach M100: Er ist nicht dafür gemacht, das heutige L2+ zu verarbeiten, sondern um die hochdichten Simulationen von morgen laufen zu lassen.
Dies ist eine teure „Überholspur“-Strategie, die im Kern zugibt: Die Geschwindigkeit, mit der ich in der physischen Welt Autos verkaufe und expandiere, kann nicht mit der Geschwindigkeit des Datenbedarfs mithalten.
Aber dieser Weg ist extrem riskant.
Der Tianji-Chip des Nachbarn XPeng war bereits im dritten Quartal 2025 in Massenproduktion, mit einer kumulierten Auslieferung von über 200.000 Stück. Das Ziel für 2026 liegt bei fast einer Million Stück. Im zweiten Quartal wechseln alle Modelle auf den selbstentwickelten Chip. Li Autos Chip ist gerade erst „erstmals verbaut“ worden, die Massenproduktionsverifizierung hat noch nicht begonnen, der Datenkreislauf ist noch nicht geschlossen.
Sollte sich der Weg der simulierten Daten als Sackgasse erweisen, wäre der Mach M100 Li Autos teuerster „Ziegelstein“.
Fazit:
Wie bereits erwähnt, fiel der Aktienkurs von Li Auto am Tag nach dem Livis Day zwei Tage in Folge.
Das liegt nicht daran, dass der Markt die Technologie nicht versteht, sondern im Gegenteil, der Markt versteht die Technologie nur zu gut: Er weiß, wie viele Schritte der Ausbeutenverbesserung zwischen der Ankündigung eines 5-nm-Chips und seiner Massenverifizierung liegen; er weiß auch, wie viele Versprechungen von OTA und die Diskrepanz zwischen Versprechen und Lieferung zwischen der Definition eines „Vier-in-Einem“-Embodied-Intelligence-Wesens und seiner massentauglichen Erfahrung liegen.
Als Li Xiang den Identitätswechsel vom „Produktmanager“ zum „Technologie-Evangelisten“ vollzog, sind sein Unternehmen vor ihm und seine Nutzer vor ihm mit ihm Schritt gehalten? Diese kognitive Kluft wird zur schwierigsten Schlucht, die Li Auto im KI-Zeitalter überwinden muss.
