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Token-Fabriken: China stellt Rechenzentren von Leistung auf Token-Produktion um

Die chinesische Datenverwaltung meldet, dass die täglichen Token-Aufrufe von 100 Milliarden Anfang 2024 auf 140 Billionen im März 2026 gestiegen sind, mehr als das Tausendfache in zwei Jahren.

KonjunkturAnalyseDr. Miriam SeidelVeröffentlicht: 24. September 20266 Min. LesezeitQuellen 2
Token-Fabriken: China stellt Rechenzentren von Leistung auf Token-Produktion um

In der chinesischen Infrastrukturbranche verschiebt sich der Maßstab für den Wert eines Rechenzentrums. Statt der Zahl der Karten, des Rechenumfangs und des PUE-Werts zählt zunehmend, wie viele nutzbare Token sich aus derselben Strommenge erzeugen lassen. Das chinesische Portal QbitAI beschreibt dieses Phänomen am Beispiel des Unternehmens Zhongke Leinao. Die Firma nennt ihr System eine Token-Fabrik, die Rechenleistung und Energie koordiniert.

Das Ausmaß ist amtlich dokumentiert. Nach Angaben der staatlichen Datenverwaltung stiegen die täglichen Token-Aufrufe in China von 100 Milliarden Anfang 2024 auf 140 Billionen im März 2026, mehr als das Tausendfache innerhalb von zwei Jahren. Gleichzeitig sanken nach Branchenerhebungen die API-Preise einiger Modelle zusammengenommen um über 90 Prozent. Das Volumen wächst rasant, doch die Marge am gewöhnlichen Token wird schnell flach.

Drei Ebenen statt einer

Zhongke Leinao zerlegt das Problem in drei Stufen. Die erste optimiert Rechenleistung und Token durch heterogenes Scheduling und beschleunigt die Inferenz. Die zweite koordiniert Energie und Leistung. Die dritte umfasst Abrechnung und Betrieb. Das Ergebnis soll eine flexible Produktionslinie für Token sein. Ein Unternehmen mit typischem Bedarf von 30 Karten und einer Spitze von bis zu 100 Karten baut nur den Grundstock selbst und mietet die fehlenden 70 Karten in der Spitze von einer Plattform. Der Partner des Unternehmens, Chang Feng, erklärt die Wertlogik direkt: Eine Einheit Industrieenergie kostet einige Mao. Nach der Umwandlung in Rechenleistung erreicht der Wert mehrere Dutzend Yuan. Nach der Umwandlung in Token verkaufen einige Modelle eine Million Token für über 100 Yuan.

Die Plattform, die unter dem Namen BitaHub läuft, hat heute über 3000 Rechenknoten, über 5000 P Leistung und über 80 000 Unternehmen sowie wissenschaftliche Nutzer angeschlossen. Das Fundament bildet ein Entscheidungsgehirn, das gemeinsam mit dem Team der Chinesischen Universität für Wissenschaft und Technik entwickelt wird und die Kopplung von Energie, Rechenleistung und Token steuert. In einem Koordinationstest zwischen Shanghai, Wuhu und Urumqi blieb die Reaktionszeit der Steuerung unter 200 Sekunden. Die Erfolgsquote der Migration zwischen Regionen erreichte 100 Prozent, die Genauigkeit der Prognose des Energieverbrauchs lag bei 98 Prozent.

Der Markt schaut auf die Produktion, nicht auf den Einkauf

Dieselbe Wende zeigt sich bei größeren Akteuren. Auf einem Branchengipfel zur heterogenen Inferenz beschrieb ein Vertreter von SenseTime Dazhuangzhi, dass die durchschnittliche tägliche Zahl der bedienten Token von 0,46 Billionen im Februar auf 4,5 Billionen im August 2026 stieg, fast das Zehnfache in einem halben Jahr. Das Unternehmen verlagert den Schwerpunkt vom einzelnen Abruf auf langen Kontext, die Wiederverwendung von Präfixen und explosive Muster mit langem Schwanz im Verkehr.

Die Schlussfolgerung für den Rest des Marktes ist einfach: Wenn Token um über 90 Prozent billiger werden, liegt der Vorteil nicht mehr im Kauf von Karten, sondern darin, wie günstig und stabil man sie zum Nutzer bringt.

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Quellen

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  1. 01成立九年,中科类脑把积累装进 Token 工厂 (量子位)ZH
  2. 02让 Token 生产更高效:异构混推的关键技术演进 (量子位)ZH

Alle Zahlen und Zitate in diesem Text stammen aus den unten genannten Quellen.

Die Materialien wurden vom Redaktionsteam mit Unterstützung von KI erstellt.

Dr. Miriam Seidel

Dr. Miriam Seidel

Wirtschaft, Business und Welt

Dr. Miriam Seidel schreibt für FLASH24 über Wirtschaft, Weltpolitik und Konjunktur und stützt sich dabei auf Geschäftsberichte, Notenbankdaten und Handelsregisterauszüge, statt auf Pressemitteilungen zu warten. Sie prüft Bilanzen Zeile für Zeile, gleicht Kennzahlen mit Vorquartalen ab und rechnet Wachstumsraten selbst nach. Für ihre Analysen spricht sie mit Analysten, verfolgt die Quartalszahlen der Tech-Konzerne und wartet auf die Konjunkturumfragen des Ifo-Instituts. Dass sie privat Bilanzen von Tech-Konzernen liest und Lastenräder testet, passt zu ihrer Deck: Kapitalströme und Stadtverkehr prüft sie mit derselben Genauigkeit. Sie veröffentlicht keine Zahlen, deren Quelle sie nicht selbst eingesehen hat.

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