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Published on Mar. 30, 2026

Ein Software-Ingenieur in San Francisco schickt einen Prompt an ein chinesisches KI-Modell. Die Daten rasen durch ein Glasfaserkabel unter dem Pazifik bis in ein Rechenzentrum im Westen Chinas, kommen von dort innerhalb von weniger als zwei Sekunden mit der Antwort zurück.

Jeder Token, diese Basiseinheit der Rechenleistung von Large Language Models (LLM), verbraucht Energie. Die Stromkosten machen gewöhnlich zwischen 40 und 60 Prozent der Betriebskosten von KI-Rechenzentren aus, schreibt die International Data Corporation (IDC).

Bei dieser grenzüberschreitenden Nutzung von LLM verlässt die in China generierte Energie physisch niemals das Land. Ihr Wert aber ist auch ganz ohne Pipelines oder Hochspannungsleitungen exportierbar geworden. „Token sind das neue Öl des KI-Zeitalters“, schrieb das chinesische Wirtschaftsportal Shidai Caijing (auf Chinesisch).

Es geht da nicht mehr um geringfügige Summen. Den gesamten globalen Inferenzmarkt hat MarketsandMarkets für 2025 auf 106 Milliarden US-Dollar (rund 92 Milliarden Euro) beziffert. Den Anteil der chinesischen Token-Exporte daran hat noch niemand genau vermessen, aber er ist sicherlich schon viele Milliarden Euro wert und wächst von dieser derzeit noch relativ geringen Basis aus explosiv.

Wegen der Beliebtheit chinesischer Chatbots und LLM fließt ein immer größerer Teil dieser Geldströme über Chinas Grenzen. Mitte Februar sorgte die Tatsache für Schlagzeilen, dass „chinesische KI-Modelle bei der Token-Nutzung erstmals die aus den Vereinigten Staaten überrundet haben“, wie das chinesische Tech-Portal Huxiu berichtete.

In der Woche vom 9. bis 15. Februar kamen chinesische Modelle auf 4,12 Billionen Tokenaufrufe, verglichen mit 2,94 Billionen bei den amerikanischen KI-Modellen. In den Wochen darauf vergrößerte sich dieser Abstand weiter.

Unter den fünf meistgenutzten Modellen weltweit waren laut OpenRouter zu diesem Zeitpunkt vier chinesische, darunter MiniMax M2.5, Kimi K2.5 von Moonshot AI, Zhipu GLM-5 und DeepSeek V3.2.

OpenRouter erfasst nicht die Token, die von Unternehmen über APIs direkt an KI-Anbieter und zurück fließen. Die Zahlen zeigen aber einen klaren Trend.

„Jedes Mal, wenn ein Entwickler irgendwo auf der Welt ein chinesisches Modell aufruft, kauft er faktisch einen Token-Dienst, der durch Chinas Elektrizität, Recheninfrastruktur und algorithmische Effizienz erzeugt worden ist", schreibt Shidai Caijing.

In diesem Zitat sind alle drei der wichtigsten Gründe aufgezählt, warum chinesische Token billiger sind als US-amerikanische oder sonstige: Die Energiekosten für die Rechenzentren sind in China geringer. Die Infrastruktur von GPUs aus chinesischer Fertigung bis zur Kühlanlage der Server ist aufgrund der kompletten chinesischen Lieferketten günstiger. Und dann sind Modelle wie DeepSeek oder Kimi auch noch für ihre Effizienz bekannt, was Strom spart.

Für die Endkunden sind die Rechenkosten in Chinas Datenzentren relevant, weil sie deutlich unter denen im nicht-chinesischen Ausland liegen und von den KI-Unternehmen als Wettbewerbsvorteil genutzt werden können.

Die Verarbeitung von einer Million Input-Token kostete im Februar bei MiniMax M2.5 Angaben des Unternehmens zufolge etwa 26 Euro-Cent. DeepSeek V3 war mit 0,14 US-Dollar noch günstiger. Anthropics Claude Opus 4.6 lag laut den veröffentlichten Tarifen des Unternehmens bei 5,00 US-Dollar pro Million Input-Token, also rund 17-mal mehr als bei MiniMax und 35-mal mehr als bei DeepSeek.

Die Preise ändern sich laufend, weshalb dies wieder nur eine Momentaufnahme sein kann, doch der Preisunterschied ist bedeutsam. Es lohnt sich daher, die drei strukturellen Säulen dieser günstigen Preise noch einmal kurz im Detail zu beleuchten.

Die Modell-Effizienz erklärt sich aus der Tatsache, dass fast alle chinesischen LLM-Entwickler MoE-Architekturen (Mixture-of-Experts) verwenden. Anstatt für jede Anfrage das gesamte neuronale Netz zu aktivieren, wecken MoE-Modelle nur die spezifischen Verarbeitungspfade auf, die für eine bestimmte Aufgabe benötigt werden.

DeepSeek V3 setzt auf diesen Ansatz und erreicht damit Inferenzkosten, die rund 30-mal niedriger liegen als bei GPT-4o. MiniMax M2.5 verfügt über insgesamt 229 Milliarden Parameter, aktiviert davon jedoch zu jedem Zeitpunkt nur 10 Milliarden. Das Ergebnis sind drastisch geringere Rechenkosten pro Token.

Die zweite Säule der neuen Token-Ökonomie sind Chinas günstige Energiekosten. China ist der weltgrößte Stromerzeuger. Ende 2025 hatte die gesamte installierte Erzeugungskapazität des Landes 3,89 Milliarden Kilowatt erreicht, etwas mehr als das Dreifache entsprechenden Kapazität in den USA.

Die Industriestrompreise variieren in China von Region zu Region, können im Westen des Landes für grünen Strom aus Wind- und Solarkraft bei nur 0,15 bis 0,28 Yuan pro Kilowattstunde liegen (umgerechnet etwa 0,02 bis 0,04 Euro). In Europa sind Industriestrompreise in der Regel um mindestens das fünffache höher als die chinesischen Grünstrompreise, in den USA zwei bis drei Mal so hoch.

Bei Strompreisen gibt es stark divergierende Angaben, je nachdem ob von industriellen oder sonstigen Preisen die Rede ist, welche Rabatte eingerechnet sind und von welchem Zeitraum exakt die Rede ist. Es geht hier um einen Vergleich der Größenordnungen, nicht um eine exakte Sezierung der Energiekosten.

Der dann verbleibende Preisunterschied zwischen chinesischen und nicht-chinesischen Strompreisen, der trotz aller möglichen Relativierungen verbleibt, hat in der internationalen Token-Ökonomie eine große Bedeutung.

„Der Export von Token ist still und leise zu Chinas effizientestem wertschöpfungsstarken Energiehandel geworden. Während Rohstrom aus China bei einem Export für ungefähr 0,5 Yuan je Kilowattstunde verkauft wird, bringt es einen geschätzten 22-fachen Wertzuwachs, wenn derselbe Strom in KI-Rechenleistung umgewandelt und als Token verkauft wird“, schrieb die China Daily unter Berufung auf eine Studie.

Während es also keine Ultra-Hochspannungsleitung zwischen China und, sagen wir, Indien gibt, könne Chinas Elektrizität neuerdings dank des globalen KI-Booms dennoch „im Ausland verbraucht werden“, schrieb das Blatt.

Chinas Regierung hat die direkte Verbindung zwischen der Versorgung mit günstiger Energie und der wirtschaftlichen Leistungsfähigkeit des Landes im KI-Zeitalter erkannt. Im gerade vorgelegten Regierungsbericht 2026 ist die „Strom-Rechen-Synergie" erstmals zu einer nationalen Priorität erhoben worden.

Um die Synergien zwischen Chinas ohnehin massiven Ausbau von Wind- und Solarkraft und anderen erneuerbaren Energien und der Skalierung der KI in der Industrie des Landes zu verstärken, wird nun gezielt immer mehr grüner Strom direkt zur Versorgung von KI-Datenzentren eingesetzt.

Einerseits werden neue Datenzentren neben Solar- oder Windparks in den an Sonne und Wind reichen Wüstenprovinzen im Westen Chinas errichtet. Der grüne Strom ist in seiner Erzeugung unschlagbar billig und er wird bei diesen Projekten gar nicht erst ins Stromnetz eingespeist und entsprechend bepreist, sondern direkt vor Ort für die Stromversorgung der KI-Rechner genutzt.

Zusätzlich wird immer mehr Wind- und Solarstrom aus der Inneren Mongolei und den Provinzen Gansu und Ningxia über Ultra-Hochspannungsleitungen in andere Landesteile transportiert, wo der Bedarf in KI-Rechenzentren größer ist als in den Wüsten oder Halbwüsten im Westen des Landes.

Chinas Regierung nennt dieses Programm „East Data, West Compute". Bis Februar 2026 waren landesweit schon 84 Direktanschluss-Projekte für Grünstrom genehmigt worden, mit einer erneuerbaren Gesamtkapazität von 32,59 Millionen Kilowatt, zeigen Daten der nationalen Energiebehörde in Peking.

Die neuen Cluster im Westen des Landes, wo Rechenzentren und Transformatoren für die UHV-Leitungen neben riesigen Photovoltaik-Flächen stehen, werden in chinesischen Fachmedien inzwischen in Anspielung auf das Silicon Valley als „Western Data Valley“ bezeichnet.

Neue, als „national“ designierte Rechenzentrums-Knotenpunkte müssen einer Auflage der Pekinger Zentralregierung zufolge mindestens 80 Prozent ihres Stroms aus erneuerbaren Quellen beziehen. Sie ist im Juli 2024 erlassen worden und trägt den Titel „Grüne und kohlenstoffarme Entwicklung von Rechenzentren“. Ihre Logik ist die Förderung eines Schwungradeffektes.

Der geht so: Wachsende Token-Nachfrage treibt den Bau weiterer Rechenzentren voran, diese absorbieren mehr erneuerbare Energie, was die Stromkosten senkt, was chinesische Token günstiger macht, was wiederum die schnellere Skalierung der KI in Industrie und Gesellschaft ermöglicht.

Ganz nebenbei macht das chinesische Token auch international begehrt. Das ist aber aus Sicht der chinesischen Zentralplaner eher ein Nebeneffekt. Es ist möglich, dass Politiker in Washington und Brüssel demnächst auch die Token-Ökonomie als Ziel für Schutzzölle oder andere Handelsbarrieren entdecken, in der vermeintlich guten Absicht, ihre heimischen KI-Anbieter vor der Konkurrenz aus China abzuschirmen. Das könnte die Token-Exporte in Zukunft reduzieren, aber nicht den Kostenvorteil chinesischer Token im internationalen Vergleich verringern.

Peking wird, so viel lässt sich vorhersagen, weiter an diesem neuen Ökosystem aus grüner Energie und KI-Datenfabriken weiterbauen. Selbst wenn legitime oder politisch instrumentalisierte Bedenken im Bereich der Cyber- und Datensicherheit und geopolitische Spannungen die junge Token-Exportwirtschaft künftig beschränken sollten, wird China mit seiner Industriepolitik die beschriebenen Synergien weiter zu maximieren versuchen.

Die Produktivitätssteigerungen durch günstige, mit Ökostrom erzeugte KI-Rechenleistungen stünden in so einem Fall in der Zukunft dann halt nur noch in der chinesischen Volkswirtschaft, nicht mehr in den USA oder Europa zur Verfügung. Das wäre aus der Sicht Pekings verschmerzbar.

Die dritte Säule der chinesischen „Tokenomics“ ist die wachsende Autonomie der gesamten chinesischen Lieferkette für Rechenzentren und die dafür benötigte Infrastruktur. Von Transformatoren und Flüssigkühlsystemen über Server bis hin zu KI-Chips kann inzwischen alles in China selbst gebaut werden. Die Auftragsbücher des Transformatorenherstellers Baobian Electric beispielsweise sind schon bis 2027 gut gefüllt.

Wo die US-Chipboykotte beißen, die China etwa den Zugang zu den leistungsstärksten GPUs von Nvidia verwehren, gibt es Engpässe. Die Rechenleistung kann nicht ganz so schnell hochgefahren werden, wie es die chinesische Regierung und die Unternehmen des Landes gerne hätten.

Auch in diesem Bereich holen chinesische Halbleiter-Hersteller wie Huawei, Cambricon oder Hygon allerdings stetig auf. Die Chips sind nicht ganz so stark, aber man kann einfach mehr davon in Clustern zusammenschließen, um eine ähnliche Rechenleistung zu erreichen. Platz für größere Rechenzentren gibt es in China genügend.

Dafür sind Chips und andere Hochtechnologien mit dem Siegel „made in China“ in der Regel wieder billiger als vergleichbare Importe, was unter anderem an den günstigen Energiekosten und den möglichen Skalierungen der Produktion liegt. Die Amortisierung von GPU-Kosten ist dann wiederum ein wichtiger Faktor, der die Preise von Token bestimmt.

„Strompreise allein sind nicht der entscheidende Faktor, der chinesischen Token erlaubt, ausländische Konkurrenten bei den Kosten zu schlagen”, wird die Expertin Shi Yuxia von der China Academy of Information and Communications Technology in chinesischen Medien zitiert. „Es ist das Zusammenspiel aus Energiekostenvorteilen, verbesserter KI-Kompetenz und Dominanz in den Lieferketten.“

Jeder dieser drei beschriebenen Sterne am Himmel der chinesischen KI-Infrastruktur strahlt für sich allein genommen schon ziemlich hell. Gemeinsam wird daraus ein Dreigestirn, das schwer zu replizieren ist.