Es ist nicht genug Strom für KI verfügbar, und ein Rechenleistungsprojekt befindet sich seit einem halben Jahr in einer Pattsituation wegen nur 2 Cent.

Schnellnachrichten zur Rechenleistung

1. Es wird erwartet, dass der Stromverbrauch der nationalen Rechenzentren bis 2030 etwa 6 % des gesamten gesellschaftlichen Stromverbrauchs ausmacht.

2. Der Bau von Rechenzentren ist in erster Linie ein Energieprojekt, und die Energiespeicherung muss in die Planung neuer Projekte einbezogen werden.

3. Mehr als hundert Direktverbindungsprojekte für Grünstrom wurden genehmigt, aber nur wenige davon sind tatsächlich in Betrieb genommen worden.

„24 oder 26 Cent?“ In einem westlichen Direktverbindungsprojekt für Grünstrom stritten sich der Stromerzeuger und die Betreiber von Rechenzentren ein ganzes halbes Jahr lang über einen Preisunterschied von 2 Cent pro Kilowattstunde.

Für Rechenzentren ist ein Unterschied von 2 Cent keine geringe Summe. Ein Rechenzentrum im Umfang von mehreren hundert Megawatt kann jährlich mehrere hundert Millionen Kilowattstunden Strom verbrauchen; ein Unterschied von 1 Cent im Strompreis bedeutet einen Kostenunterschied von mehreren Millionen Yuan. Ein Rechenzentrum im Gigawatt-Bereich gibt monatlich sogar mehrere hundert Millionen Yuan für Strom aus, wobei die Stromkosten 60 bis 70 % der Betriebskosten ausmachen.

„Das bedeutet fast, das lokale Stromnetz vollständig neu aufzubauen.“ Auf der Internationalen Ausstellung für kooperative Industriekette von Rechenleistung und Stromversorgung 2026 (CPE 2026) wiesen Branchenkenner darauf hin, dass die lokalen Stromnetze die neu hinzugekommene Nachfrage nach Rechenleistung kaum noch tragen können. Um das Spiel um den Strompreis aufzubrechen, ist eine kooperative Entwicklung von Rechenleistung und Stromversorgung erforderlich.

Letztendlich kehrt alles zu der Erkenntnis zurück: Das Ende der KI ist die Rechenleistung, und das Ende der Rechenleistung ist die Energie.

Das Stromnetz muss vollständig neu aufgebaut werden

Warum ist die Rechenleistung plötzlich so stromhungrig? Gartner prognostizierte im Jahr 2026, dass im Zeitalter der Agenten der Token-Verbrauch pro einzelner Aufgabe durch einen Agenten das 5- bis 30-fache desjenigen der standardmäßigen generativen KI erreichen kann. Die Nachfrage nach Rechenleistung steigt exponentiell an, und intelligente Rechenzentren im Gigawatt-Bereich werden sich zunehmend durchsetzen.

Früher galten 10 Megawatt bereits als großes Rechenzentrum; heute werden neue Projekte standardmäßig mit Planungsgrößen von mehreren hundert Megawatt oder sogar Gigawatt konzipiert.

Daten der Nationalen Energiebehörde zeigen, dass der gesamte Stromverbrauch der nationalen Rechenzentren im Jahr 2025 etwa 170 Milliarden Kilowattstunden betrug, was 1,6 % des gesamten gesellschaftlichen Stromverbrauchs entspricht. Bei den acht Hauptknotenpunkten des nationalen integrierten Rechennetzwerks stieg der Stromverbrauch für Rechenleistung in den letzten drei Jahren jährlich um durchschnittlich etwa 39,5 %; es wird erwartet, dass der Stromverbrauch der nationalen Rechenzentren bis 2030 auf 800 Milliarden Kilowattstunden ansteigen wird, was einem Anteil von etwa 6 % entspricht.

Aber der eigentliche Widerspruch liegt nicht in einer unzureichenden Gesamtmenge an Energie. „Chinas Energieausstattung ist insgesamt reichlich vorhanden“, erklärte Jian Yumin, CEO von Shanghai Damao Technology, gegenüber dem Reporter der *IT Times*. Das Problem liegt in der ungleichen Verteilung von Ressourcen und Lasten sowie in der unzureichenden Unterstützung lokaler Stromnetze.

Als Beispiel nannte Jian Yumin, dass der Strombedarf eines neuen intelligenten Rechenprojekts in einem östlichen regionalen Stromnetz 75 % der oberen Grenze der Stromversorgung dieses regionalen Netzes erreicht. Um die Nachfrage nach Rechenleistung zu decken, musste der Ort enorme Summen investieren, um neue Stromnetzknoten hinzuzufügen.

Im Westen ist das nicht anders. Jian Yumin führte ein Beispiel an: In einer westlichen Stadt, in der sich energieintensive Industrien konzentrieren, werden mehr als 76 % des gesamten lokalen Stromverbrauchs von traditionellen energieintensiven Industrien belegt, und die vorhandene Rechenleistung verbraucht weitere 20 %. Nun ist geplant, die Größe der Rechenleistung zu verdoppeln. Nach der branchenüblichen Anforderung einer Stromnetzredundanz von 200 % entspricht der zusätzliche Stromumfang, der für die neue Rechenleistung benötigt wird, der Größe des vorhandenen Stromnetzes. „Das bedeutet fast, das lokale Stromnetz vollständig neu aufzubauen“ – etwas, das das regionale Stromnetz nicht tragen kann.

Neben dem Ungleichgewicht zwischen Angebot und Nachfrage verschärft die unzureichende Nutzung von Rechenleistungseinrichtungen den Widerspruch noch weiter. Während der diesjährigen MWC in Shanghai erklärte Zhang Jin, General Manager der Betreiberlösungen bei Tencent Cloud, dass die durchschnittliche GPU-Auslastung intelligenter Rechenzentren im Inland unter 30 % liegt. Ein Teil der Ressourcen wird belegt aber nicht genutzt, was den Bedarf an zusätzlicher Stromversorgung weiter erhöht. Auf der CPE 2026 schätzten Branchenkenner zudem, dass die effektive Nutzungsrate der Kapazität von Rechenzentren in der Regel nur etwa 40 % beträgt. Die „belegte aber ungenutzte“ Ressourcen verschärfen diesen strukturellen Widerspruch weiter.

Kooperation von Rechenleistung und Stromversorgung löst das Nullsummenspiel

Preisunterschiede von wenigen Cent oder sogar Bruchteilen von Cent lassen Projekte in ein Nullsummenspiel geraten – wie lässt sich diese Pattsituation auflösen?

Der Weg aus dem Nullsummenspiel besteht darin, den Kuchen größer zu machen. Die von der Branche vorgeschlagene Lösung ist die kooperative Entwicklung von Rechenleistung und Stromversorgung: Rechenzentren sollen bei jeder Phase der Standortwahl, des Baus und des Betriebs lernen, Strom „sparsam und effizient“ zu nutzen. Bisher wurden drei Hauptwege erforscht.

Der erste Weg ist die vorgelagerte Energieplanung für neue Projekte. Einige westliche Direktverbindungsprojekte für Grünstrom können nach ihrer Genehmigung lange nicht in Betrieb genommen werden, da sich Stromerzeuger und Betreiber von Rechenzentren nicht über den Strompreis einigen können.

Das eingangs erwähnte westliche Projekt ist ein Beispiel dafür. Nachdem Damao Technology eingestiegen war, führte es Simulationsberechnungen für 12.000 Szenarien und 20 offene Randbedingungen durch, berücksichtigte umfassend den Energiewert, die Regelkapazität, die Kapazität und den Wert des Kohlenstoffmarkts, erschloss einen Wertraum von mehr als 3 Cent pro Kilowattstunde und trieb die Vertragsunterzeichnung des Projekts voran. Laut Angaben wurde die interne Rendite (IRR) der Investoren um etwa 20 % gesteigert, und der Strompreis für die Endnutzer sank um 10 %.

„Der Bau von Rechenzentren ist in erster Linie ein Energieprojekt.“, ist Jian Yumin überzeugt. Um aus der Sackgasse zu gelangen, muss zuerst die kognitive Barriere überwunden werden.

Der zweite Weg ist die Optimierung der Stromkosten vorhandener Rechenzentren. Die Zusammensetzung des Strompreises ist weit komplexer als ein einzelner Zahlenwert. Neben dem Hauptanteil des Strompreises gibt es dynamisch anpassbare Kosten- und Ertragsräume in Bereichen wie Preisunterschiede zwischen Spitzen- und Nebenzeiten, Kapazitätsauslastung, Hilfsdienste und Grünstromverbrauch – diese variablen Räume eröffnen der KI Einsatzmöglichkeiten.

Im KI-Rechenzentrum von SenseTime im Lingang-Gebiet von Shanghai nutzte Damao Technology ein großes Energiemodell und Agenten, um die Konfiguration und den Betrieb von Energiespeichern zu optimieren. Dadurch wurde die sinnvoll nutzbare Kapazität der Energiespeicher von 7,5 MWh auf 36 MWh gesteigert; nach der Inbetriebnahme sank die umfassenden Kosten pro Kilowattstunde um 9,73 %, was jährlich Einsparungen von mehreren zehn Millionen Yuan bei den Stromkosten ermöglicht.

Während der diesjährigen Spitzenlastperiode im Sommer in Shanghai beteiligten sich unter der Koordination der Shanghaier Kommission für Wirtschaft und Informationstechnologie die State Grid Shanghai Electric Power Company, Shanghai Telecom Lingang Rechenzentrum GmbH und 15 weitere Rechenzentren an der zentralen koordinierten Steuerung von Rechenleistung und Stromversorgung. Innerhalb von 2 Stunden wurde eine maximale Lastreduzierung von 97.800 Kilowatt erreicht. Bei dreitägigen Messungen wurden insgesamt 280.000 Inferenzanforderungen von Rechenzentren in Shanghai, Xinjiang, Anhui und Hubei gesteuert, wobei 33,03 Millionen Token ausgegeben wurden. Die Stromkosten pro Einheit Token sanken um etwa 31 %, und die durchschnittliche Auslastung pro Grafikkarte stieg um 40 %.

Damao Technology beteiligte sich in diesem Sommer auch viermal an der speziellen Spitzenlastreduzierungs- und Nebelastausgleichsaktion für Rechenzentren in Shanghai. Jian Yumin erklärte: „Wir haben keine Verbindung zu neuen Energiequellen hergestellt. Allein durch die Steuerung von Energiespeichern können wir Arbitrage an mehreren Märkten erzielen. Für die östlichen Provinzen könnte dieser 10 %-Unterschied der entscheidende Punkt im Wettbewerb mit westlichen Städten sein.“

Der dritte Weg ist die Einbeziehung von Energiespeichern in die Planung neuer Projekte. „Wir geben jeden Monat mehr als 5 Millionen Yuan für Strom aus. Die Einsparung von Stromkosten ist das zentrale Anliegen des Betriebs.“, verriet der Leiter eines intelligenten Rechenzentrums in Shanghai. Er plant, Energiespeicher im zweiten Bauabschnitt einzuführen, um die Stromkosten zu senken.

Ob es sich um die vorgelagerte Planung neuer Projekte oder den präzisen Betrieb vorhandener Projekte handelt – beide Maßnahmen treiben intelligente Rechenzentren dazu an, sich von passiven Stromverbrauchslasten zu regelbaren, handelbaren und wertsteigernden Energieeinheiten weiterzuentwickeln.

Von Ulanqab nach Shanghai

In den letzten Jahren strömen große KI-Unternehmen in eine kleine westliche Stadt, die als „Hauptstadt der Rechenleistung“ bezeichnet wird. Vor kurzem geriet Ulanqab wieder ins Rampenlicht, nachdem DeepSeek angekündigt hatte, seine Trainingsrechenleistung dort zu konzentrieren.

Am offensichtlichsten ist, dass Ulanqab niedrige Strompreise und ein kühles Klima hat, was den Kühlenergieverbrauch erheblich senken kann. Aber allein der niedrige Strompreis reicht nicht aus, um es zur „Hauptstadt der Rechenleistung“ zu machen. Schließlich steht bei Rechenzentren die Sicherheit an erster Stelle, die grüne Konformität an zweiter und die Wirtschaftlichkeit an dritter Stelle. Ulanqab liegt genau im zweistündigen ökologischen Versorgungskreis von Peking, wo das vollständige Ökosystem aus Telekommunikationsbetreibern, Geräteherstellern, Ersatzteilen und Wartungsteams verfügbar ist.

Die östlichen Regionen stehen vor anderen Herausforderungen als die westlichen. In Shanghai und anderen Orten wünschen sich viele vorhandene Rechenzentren, zu Edge-Rechenknoten umgerüstet zu werden, aber die Kapazitätserweiterung ist äußerst schwierig, und der Stromverbrauch stellt eine harte Hürde dar. Der von der Shanghaier Regierung in diesem Jahr veröffentlichte „15. Fünfjahresplan für Energieeinsparung, Kohlenstoffreduzierung und Kreislaufwirtschaftsentwicklung in Shanghai“ sieht vor, den Bau grüner Rechenzentren stetig und geordnet voranzutreiben und die integrierte Anwendung von Flüssigkühltechnologie, KI-basierten intelligenten Steuerungsmodellen zur Energieeinsparung und anderen Technologien zu unterstützen.

Gegenwärtig koordinieren viele Industrieparks in Shanghai den Stromverbrauch im Park durch virtuelle Kraftwerke, dezentrale Handelsmechanismen und andere Maßnahmen. Jian Yumin erklärte, dass bei der Umrüstung vorhandener Serverräume der Einsatz regelbarer Ressourcen wie Energiespeicher dazu beitragen kann, den Bedarf an der oberen Grenzkapazität von Transformatoren durch Entladung bei extrem hohen Lasten im Sommer zu senken. Dadurch ist es möglich, „die Rechenleistung zu erhöhen, ohne die Transformatoren zu erweitern“.

Der Westen nutzt niedrige Strompreise und neue Bauten, um das Tempo zu beschleunigen, während der Osten durch präzisen Betrieb die vorhandenen Ressourcen optimiert. Beide Wege laufen letztendlich auf dasselbe hinaus: Wer den Wert jeder einzelnen Kilowattstunde besser ausschöpfen kann.

Das Ende der Rechenleistung ist die Energie

Wenn man den Blick weitet, ist Energie auch eine Hauptlinie im Wettbewerb zwischen China und den USA um KI. In den USA verlagert sich die Erweiterung der Rechenleistung auf Erdgas, während China sich für die Direktverbindung mit Grünstrom entscheidet. Die zugrunde liegende Einschätzung ist ähnlich: Das Ende der Rechenleistung ist die Energie.

Im Jahr 2026 stehen fast 40 % der Rechenzentrums-Projekte, die in den USA fertiggestellt werden sollen, vor dem Risiko von Verzögerungen. Amerikanische Technologieunternehmen lösen sich zunehmend von der Abhängigkeit von traditionellen öffentlichen Stromnetzen und bauen eigene Kraftwerke. Derzeit ist die Gaserzeugung noch die wichtigste selbst betriebene Stromquelle für amerikanische Rechenzentren.

Gleichzeitig investieren oder kooperieren Giganten wie Microsoft, Amazon und Google in Kernenergieprojekte und wählen Standorte für Rechenzentren in der Nähe vorhandener Kernkraftwerke aus. Darüber hinaus suchen