China baut die KI‑Fabrik: billiger Strom, Dumping‑Preise und eigene Chips
Solarzellen, Batterien, Elektroautos, überall hat China zuerst die Wertschöpfungskette erobert und dann den Preis diktiert. Jetzt läuft dasselbe Muster in der Künstlichen Intelligenz. Der jüngste Fünfjahresplan der Kommunistischen Partei vom Oktober 2025 erklärt es zum Staatsziel, dass China zur globalen KI‑Macht Nummer eins wird. In abgelegenen Regionen im Norden und Westen wachsen dafür ganze Rechenzentrums‑Städte, gespeist aus Wüstensonne für zwei US‑Cent je Kilowattstunde. Das berichtet die WirtschaftsWoche in einer Satellitenbild‑Analyse. Für deutsche Unternehmen ist das keine ferne Nachricht: Die Deutsche Telekom bietet Industriekunden seit Februar 2025 ein chinesisches KI‑Modell an, allerdings sicher auf deutschem Boden gehostet.
Rechenzentrums‑Städte auf dem „goldenen Breitengrad"
Chinas Aufbauplan folgt einem einfachen Grundsatz: „Eastern Data, Western Compute", östliche Daten, westliches Rechnen. In den kühlen, dünn besiedelten Weiten von Innerer Mongolei, Gansu, Xinjiang und Ningxia trainieren Serverfarmen die Modelle, in den östlichen Metropolen werden sie genutzt. Orte wie Horinger, Ulanqab und Ningxia liegen auf einem Streifen mit fünf bis sieben Grad Durchschnittstemperatur und viel Wind und Sonne, ideal für Anlagen, die enorm viel Strom und Kühlung brauchen. Am Rand der Wüste Gobi kostet die Kilowattstunde nur drei bis sechs US‑Cent, im Solarpark‑Rechenzentrum Ningxia sogar nur zwei. Wer chinesische statt amerikanische KI‑Chips einsetzt, zahlt zudem nur die halbe Stromrechnung, den Rest trägt der Staat. Das „Who’s Who" der Techwelt siedelt sich hier an: Huawei, Tencent und Alibaba, dazu die staatlichen Telekomkonzerne China Mobile, China Telecom und China Unicom, die das Rückgrat der Infrastruktur bilden.
Der Gut‑genug‑Ansatz: Preis schlägt Spitze
China versucht vorerst gar nicht, die technische Weltspitze zu erobern. Fachleute beschreiben einen „Gut‑genug‑Ansatz", mit dem das Land Preisführer werden will, so wie einst bei den Solarzellen. Der Anbieter DeepSeek gewährt derzeit 75 Prozent Preisnachlass auf seine Modelle. Sein Modell V4 Pro kostet 44 Cent je Million Eingabe‑Token und 87 Cent je Million Ausgabe‑Token, damit ist es rund 91 Prozent billiger beim Input und 97 Prozent billiger beim Output als OpenAIs GPT‑5.5 (Token sind die Abrechnungseinheit der Anbieter, grob ein Wortbaustein). Die Billigpreise ziehen bereits internationale Kundschaft an, in Deutschland etwa über das Angebot der Deutschen Telekom. Nvidia erhebt auf seine KI‑Chips bislang 85 Prozent Bruttomarge, ein Aufschlag, der unter Druck geraten dürfte, sobald der Wettbewerb sich verschärft.
Preis je Million Token
In US‑Dollar, gleicher Maßstab für alle Balken. Ein Token ist grob ein Wortbaustein.
Fable 5 und Opus 4.8 sind beide von Anthropic (Claude), Fable 5 ist das stärkere Modell und kostet je Token das Doppelte von Opus 4.8. Die Ausgabe kostet überall mehr als die Eingabe. Der Prozentwert zeigt, wie viel günstiger DeepSeek gegenüber GPT‑5.5 ist. Quellen: WirtschaftsWoche (DeepSeek, GPT‑5.5); Anthropic-Preisliste (Fable 5 10/50, Opus 4.8 5/25 Dollar je Million Token).
Wie kommt ein chinesisches Modell zu einem deutschen Industriekunden? Über T‑Systems, die Geschäftskunden‑Tochter der Telekom. Sie startete im Februar 2025 die „AI Foundation Services" mit inzwischen über 15 Sprachmodellen, darunter offene Modelle wie Meta Llama, Mistral und eben DeepSeek R1. Entscheidend ist das Wort „offen": Weil DeepSeek seine Modellgewichte frei herausgibt, lässt sich das Modell auf eigenen Servern betreiben, statt Anfragen an einen chinesischen Cloud‑Dienst zu schicken. Die Telekom hostet es nach eigenen Angaben DSGVO‑konform in Rechenzentren in Deutschland, der Schweiz und den Niederlanden, gedacht als souveräne Alternative gerade für regulierte Branchen wie Gesundheit und Verwaltung. Das ist der feine, aber wichtige Unterschied: Wer DeepSeek über die chinesische Original‑Schnittstelle nutzt, gibt seine Daten unter chinesisches Recht; wer das offene Modell in einem deutschen Rechenzentrum laufen lässt, behält die Datenhoheit.
Eigene Chips und die Zeitfrage
Der Engpass ist derzeit noch die Hardware, weil Washington chinesischen Firmen den Zugang zu den besten Nvidia‑Chips verwehrt. Doch Peking hat die Betreiber angewiesen, heimische KI‑Chips von Huawei, Cambricon, Alibaba oder Baidu zu nutzen. Für den laufenden Betrieb und das Nachtrainieren bestehender Modelle gelten Huawei und Cambricon laut Branchenkennern inzwischen als konkurrenzfähig. Unersetzbar bleibt Nvidia vorerst nur beim Grundtraining der allergrößten Modelle von Beginn an. Dort setzt China auf Masse: Ist der einzelne Chip schwächer, werden eben mehr Chips zusammengeschaltet. Und die Zeit spielt für Peking, weil die Entwicklungszyklen für neue Chip‑Generationen im Westen länger werden. Aufzuholen ist leichter, als die Technologieführerschaft zu verteidigen.
Nicht nur zivil: die militärische Seite
Der Ausbau hat auch eine Rüstungsdimension, die in dem Bericht ausdrücklich benannt wird. Die Volksbefreiungsarmee schult in der Inneren Mongolei offenbar Modelle für intelligente Kampfroboter und Drohnen. China baut ein Netz aus Hunderten niedrig fliegenden Erdbeobachtungssatelliten, deren Daten in Rechenzentren so schnell verarbeitet werden sollen, dass Waffensysteme kurz vor dem Ziel noch aktualisierte Koordinaten erhalten. In Guiyang haben Tencent und Huawei Hochsicherheits‑Rechenzentren in unterirdischen Höhlen errichtet; die chinesische Doktrin der „zivil‑militärischen Verschmelzung" erlaubt es dem Staat, solche Anlagen auch militärisch zu nutzen.
Was das für Deutschland heißt (KIPODE‑Einordnung)
Die naheliegende Sorge lautet Abhängigkeit, und sie hat jetzt zwei Richtungen. Über die Risiken einer Abhängigkeit von US‑Clouds hat das KI‑Radar im Juni berichtet; mit den chinesischen Billigmodellen kommt eine zweite Front hinzu. Der Fall Telekom zeigt aber auch den Ausweg: Weil DeepSeek ein offenes Modell ist, kann ein deutscher Anbieter es souverän im eigenen Rechenzentrum betreiben, die Datenhoheit bleibt dann in der EU. Kritisch wird es erst, wo Beschäftigte die chinesische Original‑App oder ‑Schnittstelle nutzen, denn dann fließen die Eingaben unter chinesisches Recht. Offene Gewichte sind damit fast wichtiger als der Preis: Sie entscheiden, ob günstige KI zur Abhängigkeit oder zur souveränen Option wird. Die zweite Lektion ist industriepolitisch: Bei Solar, Batterien und Elektroautos hat Deutschland zugesehen, wie chinesische Überkapazitäten am Ende die eigenen Märkte fluteten. In der KI ist die Nachfrage in China noch so groß, dass es keine Ausfuhrschwemme gibt, doch es dürfte nur eine Frage der Zeit sein, bis Überkapazitäten auch hier ins Ausland drängen. Für den deutschen Mittelstand heißt das zweierlei: Modelle nach den Kosten je erledigter Aufgabe vergleichen, nicht nur nach dem Listenpreis, und die Frage nach einer souveränen europäischen Alternative nicht länger vertagen. Zugleich zeigt der Bericht die Grenzen des chinesischen Vorsprungs: Der US‑Markt wächst doppelt so schnell, und bei den kompliziertesten Anfragen liegen chinesische Modelle noch zurück.
KI Nein danke! Oder doch?
Warum darf die Telekom ein chinesisches Modell auf deutschem Boden betreiben? Weil es „offen" ist. Und der bekannteste Fürsprecher offener KI heißt Yann LeCun.
„Offen" heißt einfach: Der Hersteller gibt das fertige Modell zum Herunterladen frei, jeder kann es auf eigenen Rechnern laufen lassen, statt seine Daten an eine fremde Cloud zu schicken. Genau das macht billige KI erst souverän. Yann LeCun, bis Ende 2025 Chef‑Wissenschaftler des Facebook‑Konzerns Meta, gilt als wichtigster Verfechter dieser offenen Linie. Er ist zugleich die bekannteste Gegenstimme zum heutigen KI‑Kurs: Anfang 2026 gründete er in Paris das Startup AMI Labs und sammelte dafür rund 890 Millionen Euro ein. Sein Ziel sind „Weltmodelle", also eine KI, die die Welt versteht wie ein Kind, das durchs Zuschauen lernt, wie Dinge fallen und sich bewegen, statt nur Texte zu verarbeiten wie die heutigen Sprachmodelle. Diese Sprachmodelle hält LeCun für eine Sackgasse auf dem Weg zu echter Intelligenz. In meinem Buch gibt es ein eigenes Kapitel über ihn.
Kein Fachbuch, kein Horrorszenario. Eine ehrliche Bestandsaufnahme für Menschen mit 40‑Stunden‑Woche und leerem Akku am Abend. 5 Kapitel, 260 Seiten.
