Die nächste Schlacht der DeepSeek-Gruppen hat heimlich in dieser Kleinstadt der fünften Tierklasse begonnen.

Nach mehrstufigen Sicherheitskontrollen und dem Anbringen von Sichtschutzfolien auf die Kameras der Mobiltelefone betrat Ifeng Tech dieses Rechenzentrum in Ulanqab der Inneren Mongolei. Hier laufen die großen intelligenten Rechenlasten von Cloud-Anbietern und KI-Unternehmen, und es ist auch ein Mikrokosmos des Wettbewerbs um die Recheninfrastruktur in der chinesischen KI-Industrie.

Staubige Verhältnisse wie erwartet gibt es hier nicht, stattdessen ertönt ein tiefes Brummen – das ist der kalte Luftstrom des intelligenten Rechenzentrums, der in den Modulcontainern tobt. Riesige, orange-weiße Gehäuse stehen ordentlich in Reihen und warten noch darauf, mit Rechenkarten bestückt zu werden.

„Heute kann man sagen, dass keine einzige Rechenkarte ungenutzt ist. Lieferung bedeutet Produktivität, und eine schnellere Lieferung kann einen größeren Kundennutzen realisieren“, stellte uns Wang Zhaoyang, General Manager von Alibaba Cloud Global Data Center, vor.

Seit diesem Jahr, nachdem neue KI-Unternehmen wie DeepSeek nacheinander angekündigt haben, eigene Rechenzentren zu bauen oder gemeinsam zu errichten, wechselt die Branche leise vom Vermögensmodell „Mieten von Räumen, Kaufen von Rechenleistung“ zur tiefgreifenden Kontrolle der Rechenleistungsgrundlage. Die Logik der Unternehmen hat sich auch vom früheren Kauf von Karten zur Anhäufung strategischer Vermögenswerte gewandelt, und Skalen von zehntausend oder hunderttausend Karten sind zu der Einstiegshürde geworden.

Ulanqab hat sich damit zu einem entscheidenden Schlachtfeld entwickelt, auf dem KI-Giganten um die Hochlandposition der Rechenleistung wetteifern. Von selbst gebauten Räumen mit selbst entwickelten Geräten bis hin zu modularen „Modulcontainern“, die in gemieteten Räumen innerhalb von 100 Tagen extrem schnell geliefert werden, taucht ein neues „Foxconn-Modell“ im KI-Zeitalter auf.

Besuch in Ulanqab: Was gibt es eigentlich im intelligenten Rechenzentrum?

Ulanqab ist eine Graslandstadt in der Mitte der Inneren Mongolei mit einer durchschnittlichen Jahrestemperatur von nur 4,3 Grad. Mitte dieses Jahres hat eine Stellenausschreibung von DeepSeek die Aufmerksamkeit der KI-Branche auf sie gezogen.

Früher wurde sie als „Heimat der Kartoffeln in China“ bezeichnet. Im Jahr 2013, als das mobile Internet gerade aufkam, holte Ulanqab Huawei herein, um das erste Cloud-Rechenzentrum zu bauen, und läutete offiziell das Zeitalter der Big Data ein. In den folgenden Jahren entwickelte sich Aufstieg und Niedergang des Internets hier leise in Form von Symbolen, die Menschen nicht direkt lesen können. Huawei, Alibaba, Apple, Kuaishou, 21Vianet und GDS sind nacheinander in Ulanqab eingezogen.

Nach den von der lokalen Regierung veröffentlichten Daten hat Ulanqab bis Ende 2025 84 Rechenzentrumsprojekte unterzeichnet, darunter 81 intelligente Rechenzentren mit einer Gesamtinvestition von über 500 Milliarden Yuan.

Im Jahr 2026 tritt ein neuer Akteur auf: Das intelligente Rechenzentrum von DeepSeek in Ulanqab beginnt massiv Personal einzustellen, und es ist geplant, ein supergroßes intelligentes Rechenzentrum mit einer Gesamtleistung von 1 GW in Ulanqab zu bauen, wobei gleichzeitig Ingenieure für IDC-Design und -Planung eingestellt werden.

Mit den Blicken der gesamten KI-Branche wurde eine supergroße Cluster von intelligenten Rechenzentren, die ursprünglich auf dem Grasland verborgen war, enthüllt, und Ifeng Tech kam auch in diesem August nach Ulanqab.

„Ein Schritt nach Westen von Peking ist Ulanqab“. Nach dem Verlassen des Hochgeschwindigkeitsbahnhofs spürt man nicht nur die einströmende Kühle, sondern auch auffällige rote Werbebanner.

Ulanqab liegt 350 Kilometer von Peking entfernt, ist mit dem Hochgeschwindigkeitszug in weniger als zwei Stunden erreichbar, hat eine Netzwerklatenz von nur 4 Millisekunden, niedrige Jahrestemperaturen, starken Wind, trockenes Klima und liegt nicht in Erdbebengebieten... Das Wichtigste ist, dass es hier ein „Tiefpunkt“ des Strompreises gibt, der Anteil grünen Stroms 90 % beträgt und der Strompreis zwischen 0,32 und 0,35 Yuan pro kWh liegt – wenn dasselbe Rechenzentrum in Ulanqab gebaut wird, können die Stromkosten im Jahr um 5 Milliarden Yuan im Vergleich zur benachbarten Stadt eingespart werden.

Aufgrund der Überlagerung verschiedener Vorteile ist Ulanqab zum größten intelligenten Rechencluster im ganzen Land geworden, das alle Knoten des Projekts „Ost-Daten-West-Übertragung“ im Zeitalter des intelligenten Rechnens übertrifft, und zu einer echten „Hauptstadt der Token“.

Der Rechenzentrums-Campus von Alibaba Cloud befindet sich ebenfalls in Ulanqab. Hier gibt es nicht nur die Rechenzentren, die Alibaba vor Jahren selbst gebaut hat, sondern auch ein 5.0-Modulcontainer-Rechenzentrum, das gerade in 100 Tagen mit modularem Design fertiggestellt wurde – letzteres übernimmt heute 80 % der intelligenten Rechenlast von Alibaba Cloud.

Linkes Bild: Auf der Oberseite des Bürogebäudes des Alibaba-Rechenzentrums befindet sich eine „Jurte“ zur Wärmedämmung; rechtes Bild: Außenansicht des Rechenzentrums

Hier haben wir festgestellt, dass der Bau von Rechenzentren nicht mehr nur der Logik „Häuser bauen“ folgt. Genau aus dem Grund, dass das Einstellen von Ingenieuren für IDC-Design und -Planung bei DeepSeek voller Fachkenntnisse steckt. Zum Beispiel ist das 2.0-Architektur-Rechenzentrum, das Alibaba selbst in Ulanqab gebaut hat, der Höhepunkt der vorherigen Generation von Technologien. Um Strom zu sparen, hat Alibaba hier das selbst entwickelte Panama-Stromnetzteil getestet, um den Transformationsprozess extrem zu komprimieren; um Wasser zu sparen, verwendet das Rechenzentrum ein geschlossenes System und nutzt sogar die von Servern abgegebene Wärme im Winter, um die Geräteräume zu heizen.

In der Stromverteilungsraum erzählte uns der Erklärer: „Bei herkömmlichen Rechenzentren ist die gesamte erste Etage mit Infrastruktur ausgestattet, und die Server befinden sich erst in der zweiten Etage. Aber in unserer neuen 5.0-Architektur wurde alles „abgeflacht“.

Das sogenannte Abflachen „besteht im Wesentlichen darin, das Ingenieursprojekt in eine Fabrik zu verwandeln und Produkte anstelle von Ingenieursprojekten zu verwenden“, erläuterte Wang Zhaoyang. Von der Mittelspannungs-Stromverteilung mit 10 kV über das selbst entwickelte Panama-Stromnetzteil bis hin zur Lithiumbatterie-Notstromversorgung und flüssigkeitsgekühlten IT-Schränken ist alles im Modulcontainer vorgefertigt. Vor Ort muss man nur die Modulcontainer wie Lego-Bausteine an die richtige Stelle heben und die Kabel anschließen, dann ist die Arbeit erledigt.

„Früher haben Tausende von Menschen vor Ort gearbeitet, um ein Rechenzentrum zu bauen. Jetzt brauchen wir nur ein Kran-Team, das die Container an die richtige Stelle schiebt. Unsere Grenze ist es, vom Baubeginn bis zur Lieferung nur viereinhalb Monate zu brauchen“, verriet der Erklärer. Obwohl derzeit aufgrund des pulsierenden Mangels an Rohstoffen und Bauteilen in der vorgelagerten Lieferkette der idealisierte Plan „30 Tage Vorfertigung“ in 100 Tagen manchmal nicht perfekt eingehalten werden kann, ist der Montageprozess in der Mitte bereits extrem optimiert.

Auch DeepSeek setzt auf das Projekt, um die Recheninfrastruktur zu erobern

In den letzten Jahren konzentrierte sich der Wettbewerb der großen Modellanbieter auf Algorithmen, Daten und Modellparameter.

Aber im Zeitalter des Trainings mit zehntausend oder sogar hunderttausend Karten ist die Rechenleistung von einem „eingekauften Ressourcenbestandteil“ zu einem strategischen Vermögenswert geworden, der über das Überleben des Unternehmens entscheidet.

Die starke Investition von DeepSeek ist ein Beispiel für diesen Trend. Eine grausame Realität steht allen Teilnehmern des KI-Wettbewerbs bevor: Die Rechenzentren mit sofort verfügbarer Rechenleistung auf dem Markt sind schon längst ausverkauft. Der herkömmliche Bauzyklus von bis zu 12 Monaten kann der exponentiellen Zunahme der Token-Nachfrage überhaupt nicht folgen. Vor dem Hintergrund des explosionsartigen Anstiegs der KI-Nachfrage gewinnt derjenige die Eintrittskarte für die neue Runde des Wettbewerbs, der schneller einen großen, hochdichten und kostengünstigen dedizierten Grundstein für die Rechenleistung aufbauen kann.

Darüber hinaus hat der Aufstieg von Agenten auch die Nachfrage nach Inferenzaufgaben sprunghaft ansteigen lassen. Nach Angaben des Nationalen Statistikamtes Chinas überschritt die tägliche durchschnittliche Anzahl von Token-Aufrufen im März 2026 im ganzen Land 140 Billionen. Dies erfordert den Bau von viel mehr Rechenzentren.

Die riesige Nachfrage nach Token führt zum Bau zahlreicher neuer Rechenzentren. Ifeng Tech sah in Ulanqab eine große Anzahl von Projekten im Bau. In mehreren Gebieten wie Yiwutang, Bayin-Gebiet und dem Qianqi-Vorbezirk sind neben Internetunternehmen wie Huawei, Kuaishou und Alibaba auch Drittanbieter von Rechenzentrumsdiensten wie 21Vianet und China Data mehr Fläche besetzend.

Wie man die Token auf effizientere Weise zum Laufen bringen kann, ist auch zu einem neuen Wettbewerbspunkt im KI-Zeitalter geworden.

Wang Zhaoyang erinnerte sich daran, dass als das modulare Konzept erstmals vorgeschlagen wurde, es viele gegnerische Stimmen intern gab, die die Kosten für zu hoch hielten. „Aber sobald das Produkt iteriert und optimiert wird, werden die Kosten sicher sinken“. Als man nach Partnern suchte, gab es immer noch Widerstände. „Ein Partner stimmte nicht zu und sagte, die Kosten seien zu hoch. Als wir nachprüften, stellten wir fest, dass die Kosten pro Kilowatt um mehr als ein Drittel zu hoch berechnet wurden. Später bereute er es sehr, weil er selbst falsch gerechnet hatte“, sagte Wang Zhaoyang. Heute haben viele Partner dieses Konzept vollständig akzeptiert.

Was ihn noch mehr über die Veränderung der Branchentrends überzeugte, ist die Reaktion der Konkurrenten. „Einer der größten Konkurrenten hat drei Monate gebraucht, um dieses Konzept intern grundsätzlich zu erlernen. Als er hörte, dass wir die nächste Architektur entwickeln wollen, war er sehr besorgt. Auch andere Partner fragen ständig, wann unser neuer Standard veröffentlicht wird“. Nicht nur im Inland, sondern auch die Betreiber im Ausland folgen diesem Konzept. Seiner Meinung nach ist dieses Konzept von der eigenen Erkundung Alibabas zu einem Weg geworden, den die gesamte Branche gemeinsam verfolgt.

Alibaba Cloud hat sogar eine mutigere Vorstellung über den Bau von Rechenzentren – „wir wollen der Foxconn dieser Branche werden“. Durch das ODM-Modell lässt die Lieferkette in großem Maßstab nach den von Alibaba selbst entwickelten Standards fertigen.

Im Inneren des Modulcontainers ist sogar ein einziges Stromversorgungsmodul hochstandardisiert. Der Erklärer nahm die Klimaanlage vor Ort als Beispiel: „Auf dem Markt gibt es nur Wechselstrom-Klimaanlagen, aber bei der Umwandlung von Wechselstrom zu Gleichstrom entstehen Verluste. Alibaba hat speziell kleine Hersteller beauftragt, Gleichstrom-Klimaanlagen für diese Architektur anzufertigen“. Wang Zhaoyang ergänzte später, dass in diesem modularen Konzept „jedes Modul optimal abgestimmt ist“, und die chinesische Lieferkette voll mithalten kann. „Wenn wir in irgendeinem großen Basis bauen wollen, sind diese Hersteller bereit, uns zu folgen und vor Ort Fabriken zu errichten“.

Wang Zhaoyang betonte, dass das Modulkonzept nutzlos ist, wenn der Standardisierungsgrad nicht über 90 % liegt. „Wenn man nur 30 % oder 20 % erreicht, löst man nur einige Produktprobleme. Erstens kann man das Gesamtkostenproblem nicht lösen, zweitens kann man auch das Gesamtlieferzeitproblem nicht lösen“. Er räumte auch ein, dass das Modulkonzept die praktische Herausforderung hat, dass „es nach der endgültigen Festlegung der internen Struktur schwer zu ändern ist“. „Glücklicherweise können wir es kontinuierlich iterieren. Hinter dem Modulkonzept stehen unbedingt Versionsverwaltung und Standardisierung“.

Diese Fähigkeit, Rechenzentren zu „Standardprodukten“ zu machen, kann auch das Muster des KI-Wettbewerbs zwischen China und den USA beeinflussen. Wang Zhaoyang erwähnte außerdem, dass die Produktionskapazität der chinesischen Fertigungsindustrie „beeindruckend“ ist. Man kann einfach mehrere Unternehmen in Zhejiang finden, die diese Container-Rechenzentren produzieren. In einer Umgebung, in der im Ausland allgemein ein Mangel an Industriearbeitern herrscht und die Lieferzeit bis zu 30 Monate beträgt, sind die modularen Produkte, die von der chinesischen Lieferkette bereitgestellt werden, ein überwältigender Vorteil. „Wenn eines Tages die Leistung mit der der Konkurrenten gleichzieht, werden unsere Kosten für Token definitiv auf einem Niveau liegen, das alle anderen übertrifft“.

Das Ende der KI ist die Elektrizität

Das Ende der Rechenleistung ist der Strom. Alle extremen Effizienz- und Kostenkontrollen zielen letztendlich auf den Strom ab.

„Dasselbe Rechenzentrum kann in Ulanqab im Vergleich zur benachbarten Stadt einen Unterschied von 5 Milliarden Yuan bei den jährlichen Stromkosten machen“, sagte Wang Zhaoyang. Wenn die Größe des Rechenzentrums mehr als das Zehnfache der früheren Größe beträgt und die Leistung pro Schrank bis zu 1000 kW erreicht (entspricht der Wärmeabgabe von mehr als 10.000 Menschen), wird der Strompreis zu dem einzigen Schlüsselfaktor, auf den man neben den Chips achten muss.

Aber billiger Strom fällt nicht einfach vom Himmel. Mit dem Eintritt der KI in das Zeitalter des explosionsartigen Anstiegs der Inferenzaufgaben zeigt die Nachfrage nach Rechenleistung eine „gegenseitige Annäherung“: Die Trainingslast bewegt sich nach Westen in die „dritte Tiefe“, um billigen grünen Strom zu suchen, und die Inferenzlast bewegt sich nach Osten in die „dritte Ebene“, um näher an den Wirtschaftsräumen zu sein.

Dabei stößt man auf das größte aktuelle Problem: Die Koordination von Rechenleistung und Strom. Wang Zhaoyang beobachtet, dass viele der sogenannten „Quelle-Netz-Last-Speicher“-Systeme heute im Wesentlichen nur dazu dienen, die Nutzung erneuerbarer Energien zu fördern, und keine echte Koordination mit der Rechenleistung darstellen