USA haben die Chips, China drückt die Preise: So läuft der KI-Krieg wirklich

Research von Epoch AI, die schätzen anhand von Zoll und Chipdaten, wo die weltweit ausgelieferte AI Compute Kapazität tatsächlich landet. Gemessen wird in H100 Äquivalenten, also der Rechenleistung eines Nvidia H100 als gemeinsame Vergleichseinheit. Seit 2022 gingen rund 72% der weltweiten KI Rechenleistung in die USA, China kommt trotz eigener Huawei und Cambricon Chips nur auf rund 10%, die EU auf etwa 5%. Der US Anteil wächst sogar. Von den 2025 neu ausgelieferten Compute Kapazitäten gingen rund 72% in die USA, im ersten Halbjahr 2026 bereits 78%.

China hat zwar deutlich mehr Chips als diese 10% vermuten lassen. Epoch AI schätzt Chinas Anteil an den Stückzahlen auf rund 18%. Aber viele dieser Chips sind erheblich schwächer als die neuesten Nvidia oder Google Beschleuniger. Deshalb entsprechen sie nur rund 10% der weltweiten Rechenleistung. US Exportrestriktionen und der Rückstand bei High End Chips spielen hier eine wesentliche Rolle.

Im nächsten Abschnitt des KI-Rennens gewinnt nicht automatisch das Land mit den meisten fleißigen Ingenieuren. Wenn KI-Systeme einen wachsenden Teil von Forschung, Coding und Engineering selbst übernehmen, wird verfügbare Compute Kapazität möglicherweise wichtiger als die Zahl menschlicher Entwickler. Das ist natürlich zugespitzt. Talent, Algorithmen, Daten, Energie, Chipfertigung und Software zählen weiterhin. China zeigt mit DeepSeek, Qwen und anderen Modellen gerade, dass man mit weniger Compute sehr effizient arbeiten kann. Aber für Frontier Modelle und massive Inferenzplattformen ist Compute ein strategischer Vorteil, und dort ist der US Vorsprung derzeit enorm. Der Vorsprung steckt nicht nur bei Nvidia. Epoch AI schätzt, dass allein die 5 großen US Hyperscaler Amazon, Google, Meta, Microsoft und Oracle mehr als 70% der weltweiten KI Rechenleistung besitzen. Google liegt dabei mit rund 5 Mio. H100 Äquivalenten sogar vorne, vor allem wegen seiner eigenen TPUs.

Die USA dominieren die Rechenleistung, China kann trotzdem den Preis der Intelligence nach unten drücken. Das ist für OpenAI gefährlich, weil OpenAI sehr hohe Infrastrukturkosten hat. Wenn chinesische Modelle die Marktpreise immer weiter senken, während OpenAI gleichzeitig Milliarden in Rechenzentren investieren muss, geraten die Margen unter Druck. Der US Compute Vorsprung reduziert die Gefahr, technologisch überholt zu werden. Er schützt aber nicht vor einem ökonomischen Angriff über Effizienz und Preis.

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