Neue Rechenleistung: Die Wasser-, Strom- und Kohleversorgung im Zeitalter der KI – eine Infrastrukturrevolution, die das Schicksal der Nation neu gestaltet

Im März 2026 hat das Politbüro der Zentralregierung das „Rechenleistungsnetz“ erstmals in das nationale System der „sechs Netze“ aufgenommen – gleichrangig mit Wassernetz, Stromnetz und Verkehrsnetz. Was bedeutet das? Es bedeutet, dass Rechenleistung von einem „technischen Werkzeug“ zu einer „nationalen Infrastruktur“ aufgestiegen ist. So wie Elektrizität vor über hundert Jahren die industrielle Zivilisation umgestaltet hat, gestaltet die neue Art von Rechenleistung die intelligente Zivilisation um. Und die Tiefe und Breite dieser Revolution übersteigt die Vorstellung der meisten Menschen bei weitem.

01 Eine Reihe von Daten zeigt, wie rasant die Explosion der Rechenleistung voranschreitet

Schauen wir uns zunächst einige Zahlen an.

Bis März 2026 hat die gesamte intelligente Rechenleistung Chinas 1882 EFlops (Trillionen von Gleitkommaoperationen pro Sekunde) erreicht. Die Anzahl der Standard-Rack-Einheiten in genutzten Rechenzentren beträgt 14,45 Millionen. Mehr als 70 große Rechenleistungskanäle sind bereits fertiggestellt. Die nationale integrierte Überwachungs- und Steuerungsplattform für das Rechenleistungsnetz hat etwa sieben Zehntel der intelligenten Rechenressourcen des Landes angeschlossen.

Die tägliche durchschnittliche Anzahl von Token-Aufrufen übersteigt 140 Billionen, was mehr als dem 1000-fachen des Wertes von Anfang 2024 entspricht.

1000-fach. Du hast richtig gelesen.

Was bedeutet das? Es bedeutet, dass KI kein Spielzeug mehr im Labor ist, sondern wie Wasser und Strom in jedes Kapillargefäß der Wirtschaft und Gesellschaft eindringt. Das explosionsartige Wachstum von intelligenten Agenten macht Rechenleistung zu einem „grundlegenden Produktionsfaktor“ im intelligenten Zeitalter – das ist keine Metapher, sondern die wörtliche Formulierung in politischen Dokumenten.

Aber es taucht auch ein Problem auf: Während die Rechenleistung explodiert, tritt ein scharfer Widerspruch zutage – am Ende der Rechenleistung steht die Elektrizität. Ohne Strom ist Rechenleistung nichts weiter als ein Haufen erwärmter Siliziumchips.

02 Koordination von Rechenleistung und Elektrizität: Wenn KI beginnt, um Strom zu „kämpfen“

„Am Ende der KI steht die Rechenleistung, am Ende der Rechenleistung steht die Elektrizität.“ Dieser Satz wird von einer Branchenkonsens zu einer politischen Maßnahme.

Im Regierungsarbeitsbericht 2026 wurde die „Koordination von Rechenleistung und Elektrizität“ erstmals in das Projekt der neuen Infrastruktur aufgenommen. Dies ist das erste Mal, dass die „Koordination von Rechenleistung und Elektrizität“ in den nationalen Rahmen der neuen Infrastruktur aufgenommen wird. Rückblickend auf die politische Entwicklung: 2023 wurde erstmals ein Mechanismus zur Koordination von Rechenleistung und Elektrizität vorgeschlagen, 2024 wurden Pilotprojekte explizit gestartet, und 2026 wurde es direkt zu einem Projekt der neuen Infrastruktur erhoben – ein Sprung auf drei Ebenen in drei Jahren.

Warum ist es so eilig? Weil die Daten erschütternd sind.

Erstens: Die Stromkosten sind bereits der größte Kostenfaktor in Rechenzentren. Laut einem Forschungsbericht von Huachuang Securities machen die Stromkosten bis zu 56,7 % der Betriebskosten von Rechenzentren aus und stehen an erster Stelle. In Shenzhen machen die Stromausgaben eines intelligenten Rechenzentrums mit einer Leistung von über 6000 PFLOPS mehr als sieben Zehntel der Betriebskosten aus.

Zweitens: Der weltweite Stromverbrauch durch Rechenleistung hat ein nicht zu ignorierendes Ausmaß erreicht. Daten der Internationalen Energieagentur (IEA): Im Jahr 2025 lag der weltweite Stromverbrauch von Rechenzentren bei fast 500 Terawattstunden, was etwa 1,6 % des weltweiten Gesamtstromverbrauchs entspricht. Und diese Zahl wächst weiterhin rasant.

Drittens: Die Rechenleistungsknotenpunkte im Osten haben bereits „Strommangel“. Laut einem Forschungsbericht von Guosheng Securities besteht in den Regionen Peking-Tianjin-Hebei, Jiangsu-Zhejiang-Shanghai und dem Großbuchtgebiet Guangdong-Hongkong-Makau eine Lücke in der Stromversorgung. Die Stromlücken in Jiangsu, Zhejiang und Guangdong erreichen 2458, 2349 bzw. 2495 Milliarden Kilowattstunden. Die lokale Versorgung mit grünem Strom kann den Expansionsbedarf der Rechenleistungseinrichtungen nicht mehr decken.

Das ist genau die tiefe Logik hinter dem Projekt „Ostdaten, Westverarbeitung“ – nicht dass der Westen besser für Server geeignet ist, sondern dass der Westen billigeren und reichlicheren grünen Strom hat. Das intelligente grüne Rechenzentrumsprojekt in Haidong, Qinghai, hat eine Gesamtinvestition von 3,5 Milliarden Yuan, eine Gesamt-Rechenleistung von 20.000 PUE und einen PUE-Wert (Energienutzungseffizienz) von nur 1,19. Diese Zahl bedeutet, dass fast jede Kilowattstunde Strom für die Berechnung verwendet wird, mit minimaler Verschwendung.

Die Politik hat bereits strenge Vorgaben gemacht: Bei neuen Rechenzentren an nationalen Knotenpunkten muss der Anteil des grünen Stroms über 80 % liegen. Ein Verantwortlicher des Nationalen Datenamtes hat weiter klargestellt: Sicherzustellen, dass der Anteil des grünen Stroms bei neuen Rechenleistungseinrichtungen an den Knotenpunkten über 80 % liegt.

Das ist keine Empfehlung, sondern eine harte Einschränkung.

03 Der Durchbruch heimischer Chips: Der Sprung von „verfügbar“ zu „gut nutzbar“

Das Herzstück der Rechenleistung ist der Chip. Ohne unabhängige und kontrollierbare Chips nützen selbst die größten Rechenzentren nichts – man baut sie nur für andere.

Am 26. Mai 2026 ereignete sich ein markantes Ereignis: Das Chinesische Zentrum für Informationssicherheitsbewertung und das Nationale Zentrum für Bewertung der Geheimnisschutztechnik haben gemeinsam die „Bekanntgabe der Ergebnisse der sicheren und zuverlässigen Bewertung“ veröffentlicht. Erstmals wurde eine eigene Kategorie für „KI-Trainings- und Inferenzchips“ eingerichtet, und 9 inländische KI-Chips von 7 chinesischen Unternehmen erhielten alle die Sicherheitsstufe I.

Was bedeutet das? Es bedeutet, dass die heimische KI-Rechenleistungsinfrastruktur offiziell in das nationale Zertifizierungssystem für Informationssicherheit (Xinchuang) aufgenommen wird. Das Xinchuang-Projekt erstreckt sich von den traditionellen Bereichen CPU, Betriebssysteme und Datenbanken auf die zentralen Hardwarekomponenten der KI. Dieses Zertifizierungsergebnis wird de facto zur Zugangsliste, wenn Regierungs- und Unternehmensbereiche sowie Einheiten in kritischen Sektoren KI-Chips beschaffen.

Die Marktdaten sind ebenfalls ermutigend. Im Jahr 2025 wurden auf dem chinesischen KI-Servermarkt etwa 4 Millionen KI-GPUs ausgeliefert, wobei der Anteil heimischer Chips bereits 41 % erreichte. Morgan Stanley prognostiziert, dass der chinesische KI-Chipmarkt bis 2030 ein Volumen von 67 Milliarden US-Dollar erreichen wird, wobei heimische Chips voraussichtlich etwa 76 % des Marktbedarfs decken können.

Im Einzelnen sind mehrere Kräfte bemerkenswert:

Huawei Ascend – die Flaggschiff-Kraft. Ascend 310 (Inferenz) und Ascend 910 (Training) wurden beide in die erste Gruppe der Xinchuang-Stufe-I-Zertifizierung aufgenommen. Im Jahr 2025 betrug die Auslieferung etwa 812.000 Einheiten, und der Umsatz des KI-Prozessorgeschäfts von Huawei wird 2026 voraussichtlich 12 Milliarden US-Dollar übersteigen. Die neue Generation Ascend 950PR erreicht eine Leistung, die mit Nvidias H200 vergleichbar ist, und große Unternehmen wie ByteDance, Tencent und Alibaba erhöhen ihre Einkäufe.

Die „Vier Kleinen Drachen der GPU“ – Enflame, Biren, Muxi und Iluvatar CoreX. Der IPO-Antrag von Enflame Technology an der Sci-Tech Innovation Board (STAR-Markt) wurde im Januar 2026 angenommen, was es zum ersten angenommenen Unternehmen an der STAR-Markt im Jahr 2026 macht. Das Unternehmen hat selbstständig vier Architekturgenerationen und fünf Chips entwickelt und iteriert, baut intelligente Rechenzentren in Qingyang (Gansu), Wuxi (Jiangsu) und Yichang (Hubei) auf und beteiligt sich tief am Projekt „Ostdaten, Westverarbeitung“.

Vimicro – XPU-Multikern-Heterogenität. Mit dem Chip „Starlight Smart 5“ können 8 gemeinsam eingesetzte Einheiten den Betrieb des voll ausgestatteten DeepSeek-Großmodells mit 671 Milliarden Parametern unterstützen. Im August 2025 startete das Unternehmen die Vorbereitungen für den Börsengang an der STAR-Markt, mit einer Bewertung von über 20 Milliarden Yuan.

Alibaba Pingtouge – eine neue Kraft im Cloud-Ökosystem für Rechenleistung. Die beiden Chips Zhenwu M530 und M890 haben beide die Stufe-I-Zertifizierung bestanden und werden auf Basis der großen Bereitstellung von Alibaba Cloud validiert.

Von „verfügbar“ zu „gut nutzbar“, von „Option“ zu „Pflichtoption“ – heimische KI-Chips erleben eine qualitative Veränderung. Das ist nicht nur der Durchbruch eines einzelnen Unternehmens, sondern der systematische Aufstieg einer ganzen Industriegruppe.

04 In-Memory-Computing: Eine Paradigmenrevolution zur Durchbrechung der „Speicherwand“

Wenn die Substitution heimischer Chips ein „Überholen auf einer neuen Spur“ ist, dann ist In-Memory-Computing das „Neu-Bauen der Straße“.

Um dieses Problem zu verstehen, muss man zunächst einen grundlegenden Widerspruch begreifen: Der Datentransport „frisst“ die Recheneffizienz auf.

Seit 1945, als von Neumann die Rechnerarchitektur mit gespeichertem Programm vorschlug, sind Recheneinheit und Speichereinheit stets getrennt. Daten werden häufig zwischen Prozessor und Arbeitsspeicher hin- und hertransportiert. Das ist wie eine Fabrik, in der das Rohstofflager weit von der Produktionslinie entfernt ist: Um jedes Teil herzustellen, muss jemand das Rohmaterial aus dem Lager zur Produktionslinie tragen und dann das fertige Produkt zurück ins Lager bringen.

Bei kleinen Teilen ist das kein Problem. Aber wenn die Parameter von Großmodellen von mehreren Milliarden auf mehrere hundert Milliarden ansteigen, werden der Energie- und Zeitaufwand für den Transport zu einem tödlichen Engpass. Jensen Huang, CEO von Nvidia, hat einmal offen gesagt: „Die GPU verbringt 70 % ihrer Zeit damit, auf Daten zu warten.“

Das ist die „Speicherwand“ und die „Leistungswand“.

Die Kernlogik von In-Memory-Computing ist einfach: Die Recheneinheit wird in das Speicherarray integriert, sodass die Daten direkt am Speicherort berechnet werden können. Man baut das Büro direkt im Lager, sodass die Rohstoffe zur Hand sind und sofort genutzt werden können.

Im Jahr 2026 erlebte diese Technik einen markanten Durchbruch. Auf der ISSCC 2026 veröffentlichte ein gemeinsames Team der Tsinghua-Universität, Huawei und ByteDance eine Arbeit: Ein gemischter In-Memory-Computing-Chip auf 28-nm-Basis, der die Effizienz der Kernoperationen von Empfehlungssystemen um 1-2 Größenordnungen steigert – die QPS steigt um das 66-fache und die QPS/W um das 181-fache.

Beachte: Das ist mit 28-nm-Fertigungstechnik. Ohne modernste Prozess-Technologie lässt sich eine Effizienzsteigerung um Größenordnungen erreichen. Was das für Chinas Halbleiterindustrie bedeutet, versteht man von selbst.

Chinesische Unternehmen haben auf diesem Gebiet bereits ein reiches technologisches Ökosystem aufgebaut. Basierend auf SRAM-In-Memory-Computing hat Motatech den ersten inländischen In-Memory-Computing-Chip für intelligentes Fahren, Hongtu H30, auf den Markt gebracht – mit einer Rechenleistung von 256 TOPS und einem Stromverbrauch von nur 35 W. Die Auslieferung des WTM2101-Chips von C Knowles übersteigt bereits 10 Millionen Einheiten und wird in intelligenten Wearables von Marken wie Huawei und Xiaomi eingesetzt. Xiner Semiconductor ist das einzige inländische Unternehmen, das die Massenproduktion von ReRAM realisiert hat und von ByteDance unterstützt wird. MicroNeo hat die dreidimensionale In-Memory-Computing-Architektur (3D-CIM) erstmals eingeführt, die eine Steigerung der Rechenleistungsdichte um mehr als das 4-fache und eine Reduzierung des Stromverbrauchs um mehr als das 10-fache ermöglicht.

Prognosen zufolge wird der weltweite Markt für In-Memory-Computing-Chips im Jahr 2025 12 Milliarden US-Dollar übersteigen, wobei China einen Anteil von 30 % hält.

05 Das Rechenleistungsnetz: Rechenleistung wie ein Stromnetz verteilen

Mit Chips und Rechenzentren – was kommt als Nächstes? Sie miteinander verbinden.

Im Jahr 2026 sieht der Entwurf des „15. Fünfjahresplans“ vor, „neue Infrastruktur in angemessenem Umfang vorausschauend aufzubauen“, und trifft klare Vorkehrungen für den Aufbau des nationalen integrierten Rechenleistungsnetzes. Das Politbüro der Zentralregierung hat das Rechenleistungsnetz erstmals in das nationale System der „sechs Netze“ aufgenommen – gleichrangig mit Wassernetz, Stromnetz, Verkehrsnetz, Öl- und Gasnetz sowie Logistiknetz.

Was ist das Kernziel des Rechenleistungsnetzes? Die verteilten Rechenzentren, Supercomputing-Zentren und intelligenten Rechenzentren des Landes miteinander verbinden, um sie wie ein Stromnetz einheitlich zu verteilen und nach Bedarf zu nutzen.

Aus architektonischer Sicht gliedert sich dieses Netz in drei Ebenen:

Das „Gerüst“ – das Kommunikationsnetz. Die drei großen Telekommunikationsbetreiber nutzen ihre landesweit am weitesten verbreiteten Kommunikationsnetze und Rechenzentrumsressourcen und werden zu den wichtigsten „Netzwebern“ des Rechenleistungsnetzes. China Mobile hat das größte betreibereigene intelligente Rechenzentrum des Landes aufgebaut, China Telecom baut kontinuierlich Cluster mit zehntausend Chips auf, und China Unicom treibt in mehreren Regionen große Investitionen in Rechenleistung voran.

Das „Herz“ – Chips und Rechenleistung. Das ist die Kernquelle der Rechenleistungsversorgung.

Die „Blutgefäße“ – das optische Kommunikationssystem. Die regionsübergreifende Verteilung von Rechenleistung erfordert ein optisches Kommunikationssystem mit extrem niedriger Latenz und extrem großer Bandbreite.

In der Praxis gibt es bereits erfolgreiche Fälle. Die Rechenleistungsverbund- und Verteilungsplatt