Der Effizienzwert PUE misst am eigentlichen Problem vorbei, sobald in einem Rechenzentrum ein KI-Modell rechnet. SenseTime stellt deshalb eine eigene Kennzahl in den Vordergrund: Tokens pro Watt, also die nutzbare KI-Ausgabe je verbrauchter Wattstunde. In seiner Anlage in Lingang holt der Konzern damit nach eigener Rechnung 80 Prozent mehr Tokens aus derselben Strommenge.
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Tokens pro Watt heißt die Kennzahl, mit der SenseTime seine KI-Rechenzentren künftig bewertet. Damit stellt der Konzern eine leise Annahme der ganzen Branche infrage. Über Jahre galt der PUE-Wert als Maß aller Dinge für Effizienz im Rechenzentrum. Für die Stromfresser der KI-Ära taugt dieses Maß nur noch bedingt.
Das Wichtigste in Kürze
- PUE misst nur den Overhead eines Rechenzentrums, nicht die nutzbare KI-Leistung je Watt.
- SenseTime rückt Tokens pro Watt (TPW) in den Mittelpunkt und meldet für seine Anlage in Lingang 80 Prozent mehr Tokens je Watt.
- Auch Nvidia-Chef Jensen Huang erklärte auf der GTC 2026 die Leistung pro Watt zur wichtigsten Kennzahl der KI-Fabrik.
- Deutschland schreibt Neubauten ab Juli 2026 einen PUE von höchstens 1,2 vor, also genau die Kennzahl, die bei KI-Last an Aussagekraft verliert.
Warum versagt der PUE-Wert bei KI?
PUE steht für Power Usage Effectiveness und teilt den gesamten Stromverbrauch durch den Verbrauch der reinen IT-Technik. Ein Wert nahe 1,0 heißt, dass fast der ganze Strom in den Servern landet und wenig in Kühlung oder Verlusten. Über die eigentliche Arbeit dieser Server sagt die Zahl aber nichts.
Genau hier hakt die Rechnung bei der KI. Lin Hai, General Manager bei SenseTime, nennt ein anschauliches Beispiel: Ein Betreiber, der die Kühlung drosselt und die Halle wärmer laufen lässt, verbessert den PUE-Wert auf dem Papier, treibt aber Lüfter und Grafikkarten zu höherem Verbrauch. Der PUE sinkt, die Kosten je Token steigen. Eine Kennzahl, die sich gegen das eigentliche Ziel optimieren lässt, misst das Falsche.
Was misst Tokens pro Watt genau?
Tokens pro Watt dreht die Perspektive um. Nicht der Verbrauch zählt, sondern die Ausbeute: wie viele nutzbare Tokens, also die kleinsten Text- und Rechenbausteine eines KI-Modells, aus jeder Wattstunde entstehen. SenseTime koppelt dafür Stromnetz, Rechenzentrum und Modellbetrieb in einer Plattform namens Rechen-Strom-Synergie. Flexible Rechenlasten laufen so bevorzugt in Phasen mit billigem oder reichlichem Strom.
Für seine Anlage in Lingang bei Shanghai meldet der Konzern handfeste Zahlen: 80 Prozent mehr Tokens je Watt, einen Jahres-PUE unter 1,28 und 75 Prozent weniger Strombezug in der sommerlichen Spitzenlast. Die Tageslast prognostiziert das System mit 96 Prozent Treffergenauigkeit.
Der Ansatz steht nicht allein. Nvidia-Chef Jensen Huang rückte auf der Entwicklerkonferenz GTC 2026 dieselbe Größe ins Zentrum: Weil eine KI-Fabrik durch ihre Gigawatt begrenzt sei, entscheide die Leistung pro Watt über den Umsatz.[1] Für chinesische Anbieter kommt ein Zwang hinzu: Unter den US-Exportsperren fehlt der schnelle Nachschub an Spitzen-Grafikkarten, also bleibt nur, aus knapper Hardware mehr herauszuholen.
Ein Rechenzentrum am PUE zu messen, prämiert die sparsame Halle und sagt nichts über die produktive. Für die KI zählt, wie viel Intelligenz aus jeder Kilowattstunde kommt, nicht wie kühl der Serverraum bleibt.
— Michael Dobler, Herausgeber Dr. Web
Das Energieeffizienzgesetz verlangt für neue Rechenzentren ab dem 1. Juli 2026 einen PUE von höchstens 1,2, dazu 10 % wiederverwendete Abwärme und ab 2027 Strom vollständig aus erneuerbaren Quellen.
Was heißt das für deutsche Rechenzentren?
Für Betreiber im deutschsprachigen Raum trifft der Streit einen wunden Punkt. Das Energieeffizienzgesetz verlangt von neuen Rechenzentren ab dem 1. Juli 2026 einen PUE von höchstens 1,2, dazu 10 Prozent wiederverwendete Abwärme mit Anstieg auf 20 Prozent bis 2028. Ab 2027 muss der Strom zudem vollständig aus erneuerbaren Quellen stammen.[2]
Der Gesetzgeber verlangt also genau die Kennzahl, deren Aussagekraft bei KI-Last gerade schwindet. Ein Betreiber erreicht den vorgeschriebenen PUE und erzeugt je Kilowattstunde trotzdem wenig nutzbare KI-Leistung. Für die Bilanz zählt die eine Zahl, fürs Geschäft die andere.
Praktisch ergeben sich daraus mehrere Aufgaben:
- Neben den PUE gehört eine Produktivitätskennzahl wie Tokens oder Leistung pro Watt ins eigene Monitoring.
- Flexible KI-Jobs in günstige Netzstunden zu legen senkt Kosten und Spitzenlast zugleich.
- Die Abwärme wird vom Pflichtposten zum Standortvorteil, sobald ein Wärmenetz in der Nähe liegt.
Der PUE verschwindet damit nicht, sondern bekommt eine zweite Kennzahl an die Seite. Beim Neubau eines KI-Rechenzentrums gehört die Stromausbeute von Anfang an als eigene Zielgröße ins Konzept, sonst optimieren Betreiber eine Zahl, die das Geschäft nicht mehr abbildet.
FAQ: Tokens pro Watt und der Strom-Engpass der KI
Was ist der Unterschied zwischen PUE und Tokens pro Watt?
Der PUE-Wert misst, wie viel vom gesamten Strom eines Rechenzentrums in der IT-Technik landet statt in Kühlung und Verlusten. Tokens pro Watt misst dagegen die nutzbare KI-Ausgabe je Wattstunde. Der PUE bewertet den Overhead, Tokens pro Watt die Produktivität.
Ab wann gilt ein PUE von 1,2 für neue Rechenzentren?
Das deutsche Energieeffizienzgesetz verlangt von Rechenzentren, die ab dem 1. Juli 2026 in Betrieb gehen, einen PUE-Wert von höchstens 1,2. Bestandsanlagen müssen ab 2027 einen PUE von 1,5 und ab 2030 einen von 1,3 erreichen.
Warum ist Strom der Engpass beim KI-Ausbau?
Rechenleistung für KI lässt sich nur so weit ausbauen, wie Strom und Netzanschluss reichen. Weil eine KI-Anlage durch ihre verfügbaren Gigawatt begrenzt ist, entscheidet die Ausbeute je Watt darüber, wie viel Leistung und Umsatz aus einem Standort herauskommen.
Was ist SenseCore?
SenseCore ist die KI-Infrastrukturplattform des chinesischen Anbieters SenseTime. SenseTime beziffert den Durchsatz auf rund 2,42 Billionen Tokens pro Tag (Stand Juli 2026) und will die Kapazität im Jahresverlauf 2026 vervielfachen.
Gilt das Energieeffizienzgesetz auch für kleine Rechenzentren?
Die Pflichten zu PUE-Grenzwert, Abwärmenutzung und Meldung greifen erst ab einer nicht redundanten Anschlussleistung von 300 Kilowatt. Kleinere Rechenzentren unterhalb dieser Schwelle sind davon ausgenommen.
Quellen
[1] Nvidia Developer Blog: „Scaling Token Factory Revenue and AI Efficiency by Maximizing Performance per Watt“
[2] Bundesamt für Justiz: „Energieeffizienzgesetz (EnEfG), § 11, Anforderungen an Rechenzentren“
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