Gebannt starrt ganz Deutschland täglich um 12 Uhr auf die Anzeigetafeln der Tankstellen: Steigen die Preise weiter oder sinken sie endlich? Längst hat die Politik das Thema „Spritpreisbremse“ zur Chefsache erklärt. Die Entschlossenheit war so groß, dass manche sogar eine handfeste Regierungskrise in Kauf genommen hätten.
Kaum Aufmerksamkeit fällt dagegen auf die tobenden Positionskämpfe um das „Erdöl des KI-Zeitalters“: die Generierung, Distribution und Nutzung von Token. Irgendwie verständlich: Tanken ist heute, Token ist vielleicht erst morgen.
Chinesisch-Lernende aufgepasst – hier kommt ein Begriff, den man künftig noch öfter hören wird: Token – 词元 (ci yuan)
Im Kontext virtueller Währungen wie Bitcoin bedeutet Token „digitale Vermögenseinheit“. Im Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz ist ein Token kein Zahlungsmittel mehr. Er ist die kleinste Recheneinheit, womit KI-Systeme, etwa die Large Language Models (LLMs) – Texte, Stimmen oder Bilder zerteilen, verstehen, verarbeiten und daraus „Output“ generieren.
Zugleich ist der Token die Basiseinheit eines jeden KI-Preismodells. Die Wirtschaftlichkeit des rasant expandierenden KI-Ökosystems hängt direkt vom Token-Preis ab. Aus Sicht der Anwender – von Privatpersonen bis hin zu KI-Entwicklern und Unternehmen – lässt sich „Wirtschaftlichkeit“ schlicht mit „Bezahlbarkeit“ übersetzen. Die Frage, wer sich wie viele dieser Basiseinheiten der KI-Wertschöpfung leisten kann, wird mitentscheidend sein für den globalen Wettbewerb und damit auch den künftigen Wohlstand.
Noch zu abstrakt? Ein Vergleich von NVIDIA-CEO Jensen Huang, den er im März mehrfach anführte, könnte Abhilfe schaffen: „Es ist bei einer Einstellung im Silicon Valley mittlerweile eine Standardfrage neben der Höhe des Jahresgehalts geworden: Wie viele Tokens gehören zu meinem Job?“ Tokens sind auf dem besten Weg, die wichtigste Ressource im wirtschaftlichen Kreislauf zu werden.
China: nun auch Token-Fabrik der Welt?
In der Woche vom 30. März bis 5. April belegten chinesische KI-Modelle alle ersten sechs Plätze im weltweiten Nutzungsranking nach Token-Verbrauch, angeführt von Qwen 2.5 aus dem Hause Alibaba. Die tägliche globale Token-Nutzung im Zusammenhang mit chinesischen KI-Modellen ist von rund 100 Milliarden Anfang 2024 auf über 140 Billionen im ersten Quartal 2026 angestiegen. Damit hat China die USA überholt.
In einem Bericht vom 26. März schilderte die Financial Times (FT) einen typischen Fall. Terry Zhang, ein KI-Entwickler aus Hongkong, berichtete der FT: „Früher habe ich ausschließlich Claude genutzt. Aber bei meinem steigenden Arbeitspensum würde mich die alleinige Nutzung von Claude etwa 900 Dollar am Tag kosten. Das ist zu viel. Die kombinierte Nutzung von Kimi und Claude funktioniert für mich hervorragend.“ Mit täglich 50 Dollar deckt Terry rund 80 Prozent seines Arbeitspensums ab. Die verbleibenden 20 Prozent– meist hochkomplexe Spezialaufgaben – bewältigt er mithilfe von Claude aus dem Hause Anthropic.
Was im Kleinen bei Entwicklern funktioniert, findet längst auch in Unternehmen statt: Airbnb nutzt seit 2025 Qwen. CEO Brian Chesky lobte öffentlich das herausragende Preis-Leistungs-Verhältnis der chinesischen Anbieter. Cursor, das populäre KI-Coding-Tool, hat lange Zeit im Hintergrund Kimi 2.5 „mitgenutzt“.
Die explosionsartige Entwicklung der letzten Monate steht in engem Zusammenhang mit der rasanten Verbreitung „agentischer Systeme“. Dabei handelt es sich um autonom agierende KI-Agenten wie etwa das umstrittene OpenClaw. Agentische Systeme haben einen weitaus größeren „Hunger“ auf Tokens. Je stärker sich solche KI-Agenten im Alltag durchsetzen, und das werden sie, desto größer wird der Vorsprung Chinas in der globalen Token-Ökonomie.
Die schlichten Zahlen verdeutlicht den massiven Preisvorteil:
- Claude 3.5 Sonnet (Anthropic) kostet auf der „Output-Seite“ derzeit 15 US-Dollar pro eine Million Tokens.
- Die teuersten Modelle aus China liegen bei rund 2,50 US-Dollar für die gleiche Menge des „digitalen Rohöls“.
- Deepseek V3 oder MiniMax 2.7, beide ebenfalls in der globalen Top-Liste, verlangen sogar weniger als 30 Cent.
Dieser erstaunliche Preisunterschied ist möglich, weil China heute so viel Strom produziert wie die USA, die EU und Indien zusammen, zum weltweit niedrigsten Preis. Wegen den Chip-Sanktionen sind chinesische Modelle außerdem gezwungen, „by design“ schon schlanker und energieeffizienter zu sein, um auf der verfügbaren Hardware zu funktionieren. Die teureren US-Systeme führen noch bei hochwertigen bis High-End Anwendungen. Die erschwinglichen Kosten der China KI ermöglichen dagegen immer mehr Ländern und Unternehmen, vor allem mehr talentierten und fantasievollen Privatpersonen mit bescheidenen finanziellen Mitteln, ebenfalls an der KI-Revolution teilzuhaben.
Die „hungrigen“ KI-Maschinen in China werden viel stärker als anderswo mit erneuerbaren Energien gefüttert. Wie Liu Liehong, Chef der National Data Administration, am 24. März verkündete, sollen neue Rechenzentren in nationalen Knotenpunkten bereits bis 2030 mindestens 80 Prozent ihres Stroms aus erneuerbaren Quellen beziehen.
„Aber die chinesischen Modelle dürfen nicht einmal die Frage nach dem 4. Juni beantworten!“ Das stimmt. Doch wer KI heute noch primär als Online-Enzyklopädie versteht, benötigt Nachhilfe in KI-Kunde – insbesondere darin, was ein „Open Source“- bzw. „Open Weights“-System bedeutet. Nahezu alle chinesischen Modelle zählen dazu. Für einen deutschen Ingenieur, der eine Open Source KI zur Optimierung einer Einspritzpumpe nutzt, ist es irrelevant, was die KI über den Platz des Himmlischen Friedens „denkt“. Was aber wichtig ist: ein Open Source Modell ermöglicht volle lokale Kontrolle über die Daten, was besonders wichtig wäre bei sensiblen technischen Spezifikationen.
Chinesische Open-Source-Systeme sind für Deutschland eine gute Nachricht, solange wir nicht Vergleichbares selbst besitzen. Denn was wirklich Abhängigkeit schafft, sind die „Closed Shops“ wie OpenAI oder Meta, nicht allein wegen des Preisdiktats.
Ausweg: kooperierende Rivalität?
Deutschland muss umdenken. Mehr Eigenständigkeit – in der digitalen Infrastruktur, bei grünen Technologien oder strategischen Rohstoffen und nun auch die „souveräne KI“ – darf nicht mit dem Wunschdenken verwechselt werden, alles allein stemmen zu können. Dafür sind die Rückstände zu groß und die EU leider zu fragmentiert.
Der Weg zu mehr technologischer Eigenständigkeit führt nicht an einer intensiveren und breiter angelegten Zusammenarbeit mit chinesischen Unternehmen und Universitäten vorbei – nicht anstelle, sondern parallel zu den Aktivitäten mit und in den USA. Die Northvolt-Pleite oder das Intel-Desaster in Magdeburg sollten eine Lehre sein: Es kostet am Ende deutlich mehr Zeit und Geld, wenn man den Anschluss an die Weltspitze verliert oder ihn gar bewusst meidet.
„Kooperierende Rivalität“ ist in der Wirtschaft wie im Profisport gelebte Praxis. Sollte die Bundesregierung eines Tages die – inzwischen fast vergessene – China-Strategie der Vorgängerregierung überarbeiten, wäre diese Haltung ein naheliegendes Leitmotiv.
Angesichts der immensen und gleichzeitigen Herausforderungen wäre es für Deutschland klüger, technologische Abhängigkeiten nicht durch Abgrenzung zu reduzieren, sondern sie in eine tiefere wechselseitige Interdependenz zu überführen.
Eine Empfehlung zum Schluss: „I went to China to see its progress on A.I. We can’t beat it”. Der Autor hat gerade ein viel beachtetes Buch über Demis Hassabis und sein Unternehmen Deepmind veröffentlicht.
https://www.nytimes.com/2026/04/13/opinion/china-ai-america-chipmakers.html?smid=nytcore-ios-share
Die Arbeit von Deepmind und deren Folgen waren Ausgangspunkt eines TED-Talks Ihres Kolumnisten vor genau 10 Jahren.
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Hier erfahren Sie mehr über den Autor und warum die Kolumne Wan Hua Zhen heißt: https://www.chinahirn.de/2024/07/08/was-bedeutet-wan-hua-zhen-der-kolumnist-erklaert-und-stellt-sich-vor/