Meituan verbrannte eben noch Milliarden im Rabattkrieg der Lieferdienste und macht nun wieder Gewinn, ohne die KI-Ausgaben zu drosseln. Für das zweite Quartal 2026 meldete der chinesische Konzern rund 12,5 Milliarden Euro Umsatz und die Rückkehr in die schwarzen Zahlen. Die eigentliche Nachricht steckt darin, wofür das Geld fließt.
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Der Umsatz legte um 14,4 Prozent zu, der Konzern wies nach einem Verlust im Vorquartal wieder einen Quartalsgewinn von rund 260 Millionen Euro aus.[1] Bemerkenswert ist weniger die Zahl als die Richtung, in die Vorstandschef Wang Xing das Forschungsbudget lenkt. Alle Beträge sind zum Kurs vom 31. August 2026 umgerechnet, rund 0,12 Euro je Yuan.
Das Wichtigste in Kürze
- Meituan steigerte den Umsatz im zweiten Quartal 2026 um 14,4 Prozent auf rund 12,5 Milliarden Euro und verbuchte nach einem Verlust im Vorquartal wieder einen Quartalsgewinn von rund 260 Millionen Euro.
- Das Kerngeschäft mit lokaler Vermittlung drehte sein operatives Ergebnis von negativ auf rund 680 Millionen Euro, weil der Preiskrieg der Lieferdienste abflaute.
- Die Forschungsausgaben stiegen um 22,5 Prozent auf rund 920 Millionen Euro, das entspricht 7,3 Prozent des Umsatzes.
- Wang Xing bindet die KI an Disposition, Händlerwerkzeuge und Betriebseffizienz, nicht an möglichst große Modelle.
Warum ist Meituan wieder profitabel?
Der Preiskrieg endet, die Marge kehrt zurück. Meituan, Alibabas Lieferarm und JD lieferten sich über Monate einen Rabattkampf um die schnelle Zustellung, der die Bilanz im ersten Quartal 2026 mit rund 600 Millionen Euro Verlust belastete. Im zweiten Quartal flaute der Kampf ab, der Bestellmix besserte sich und das Kerngeschäft mit lokaler Vermittlung drehte sein operatives Ergebnis auf rund 680 Millionen Euro. Parallel verdient der Auslandsdienst Keeta inzwischen Geld, in Hongkong dauerhaft und seit Juli 2026 auch in Saudi-Arabien, keine zwei Jahre nach dem Markteintritt.
Was heißt „KI im Betrieb“ bei einem Lieferdienst?
KI zahlt sich erst dort aus, wo sie eine Route kürzt oder eine Küche entlastet. Meituan steckt den Großteil seiner rund 920 Millionen Euro Forschungsbudget nicht in immer größere Sprachmodelle, sondern in Disposition, Nachfrageprognose und Werkzeuge für Händler und Kuriere. Das im Sommer vorgestellte, quelloffene LongCat-2.0 mit 1,6 Billionen Parametern liefert dafür die hauseigene Basis. Der Trend zu Modellen auf heimischen Beschleunigern reicht von Zhipus GLM-5.3-Flash bis zu Alibabas Qwen3.8-Flash, doch der Maßstab bleibt bei Meituan das Betriebsergebnis, nicht die Benchmark-Tabelle. „Wir verstärken unsere Investitionen in Ökosystem und Technik entschlossen und treiben KI in reale Geschäftsabläufe, um das Erlebnis von Nutzern und Händlern und die Effizienz des Konzerns zu verbessern“, erklärte Wang Xing bei der Vorlage der Quartalszahlen. Für einen Dienst mit hunderten Millionen Bestellungen entscheidet jede eingesparte Minute in der Zustellung über die Marge.
Meituan zeigt, dass sich KI-Ausgaben rechnen, sobald man sie am Betriebsergebnis misst und nicht an der Größe des Modells. Genau diese Disziplin fehlt vielen Mittelständlern, die Pilotprojekte starten und nach dem Nutzen nie fragen.
— Markus Seyfferth, Chefredakteur Dr. Web
Zurück in der Gewinnzone, die KI-Ausgaben steigen weiter.
Was lernen Entscheider im DACH-Raum daraus?
Der Abstand zwischen KI-Pilot und Produktivbetrieb ist die eigentliche Baustelle. Viele deutsche Mittelständler starten Assistenten und Chatbots, ohne je den Ertrag zu messen, während Investoren wie Michael Burry den aufgeblähten KI-Gewinnversprechen misstrauen. Meituans nüchterner Weg lässt sich übertragen: KI dort einsetzen, wo sie eine konkrete Kennzahl bewegt, etwa in Disposition, Einkauf oder Service, und den Nutzen wie eine Investition rechnen. Dass sich Agenten in klar umrissenen Abläufen auszahlen, zeigt im DACH-Raum etwa Knorr-Bremse mit Infosys. Die Grundlagen dazu bündelt der LLMs-Ratgeber.
Für die eigene Praxis lohnt eine nüchterne Reihenfolge: zuerst die Kennzahl benennen, die eine KI verbessern soll, danach das kleinste Modell wählen, das sie erreicht. Weil automatisierte Disposition und Preisbildung unter die Vorgaben des EU AI Act zu risikoreichen und automatisierten Entscheidungen fallen, gehört die Rechtsprüfung gleich daneben. Meituan beantwortet die Frage nach dem Wert seiner KI mit einer Zahl im Betriebsergebnis, lange bevor das nächste Modell erscheint.
Quelle
[1] Meituan: Ergebnisbekanntmachung zum zweiten Quartal 2026 (Investor Relations, 28. August 2026)
FAQ: Meituans Quartalszahlen und die KI-Strategie
Wie liefen Meituans Zahlen im zweiten Quartal 2026?
Meituan steigerte den Umsatz um 14,4 Prozent auf rund 12,5 Milliarden Euro und kehrte mit einem Quartalsgewinn von rund 260 Millionen Euro in die Gewinnzone zurück. Im ersten Quartal hatte der Preiskrieg der Lieferdienste noch einen Verlust von rund 600 Millionen Euro verursacht.
Warum ist Meituan wieder profitabel?
Der Rabattkampf um die schnelle Zustellung zwischen Meituan, Alibaba und JD flaute im zweiten Quartal ab. Der Bestellmix besserte sich, und das Kerngeschäft mit lokaler Vermittlung drehte sein operatives Ergebnis von negativ auf rund 680 Millionen Euro. Auch der Auslandsdienst Keeta verdient inzwischen Geld.
Wie viel investiert Meituan in KI und Forschung?
Die Forschungsausgaben stiegen im zweiten Quartal 2026 um 22,5 Prozent auf rund 920 Millionen Euro, das entspricht 7,3 Prozent des Umsatzes. Der Konzern lenkt das Geld überwiegend in Disposition, Nachfrageprognose und Werkzeuge für Händler und Kuriere.
Was ist LongCat-2.0?
LongCat-2.0 ist Meituans hauseigenes, quelloffenes Sprachmodell mit 1,6 Billionen Parametern, das komplett auf alternativen Beschleunigern statt auf Nvidia-Hardware trainiert wurde. Es dient als Basis für die betriebsnahen KI-Anwendungen des Konzerns.
Was können deutsche Unternehmen von Meituans KI-Kurs lernen?
Meituan setzt KI dort ein, wo sie eine messbare Betriebskennzahl verbessert, und rechnet den Nutzen wie eine Investition. Für Entscheider im DACH-Raum heißt das: zuerst die Zielkennzahl festlegen, dann das kleinste passende Modell wählen und die Vorgaben des EU AI Act zu automatisierten Entscheidungen früh prüfen.
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