Lenovo startet in Zhangjiakou eine hybride Token-Fabrik für KI

Lenovo will Tokens so herstellen, wie eine Fabrik Strom oder Stahl erzeugt. Am 10. November 2026 stellte der chinesische Konzern im nordchinesischen Zhangjiakou (Provinz Hebei) die Marke „Lenovo Wanquan“ vor, eine „hybride Token-Fabrik“, und unterzeichnete mit der Stadtregierung eine Vereinbarung über den Bau der ersten, als „Mutterfabrik“ bezeichneten Anlage. Ein Token (chinesisch „cíyuán“) ist die Texteinheit, die ein KI-Modell verarbeitet und nach der die Nutzung gemessen und abgerechnet wird. Laut QbitAI und der Zeitung Keji Ribao zielt das Projekt auf 2 Billiarden Tokens pro Jahr, doch alle Zahlen sind bislang Ziele, die Lenovo selbst verkündet hat.

Was plant Lenovo in Zhangjiakou genau?

Laut Keji Ribao (11. November 2026) unterzeichneten Lenovo und die Stadt Zhangjiakou die Vereinbarung am 10. November, womit der Standort der ersten Mutterfabrik feststeht. Die erste Ausbaustufe sieht einen heterogenen Rechencluster mit 15.000 P und ein Rechenzentrum mit rund 100 MW vor („P“ ist die von Lenovo verwendete Einheit für Rechenleistung, die keines der beiden Medien erläutert). Laut QbitAI (14. November 2026), das Lenovos Senior Vice President Dai Wei zitiert, ist der Zeitplan für diese Stufe 2027; bis 2030 soll sich der Umfang um das Zehnfache oder mehr vergrößern.

• Jahresproduktion: mehr als 2 Billiarden Tokens, nach der Umrechnung von QbitAI rund 5,5 Billionen pro Tag.
• Spitzendurchsatz: 200 Millionen Tokens pro Sekunde; Keji Ribao nennt eine Kapazität für 100.000 gleichzeitige Nutzer pro Tag.
• Kostenziel: 70 % weniger Gesamtkosten pro Million Tokens.
• Durchsatz- und Qualitätsziele: Ausstoß pro Sekunde verfünffacht, Quote „guter Tokens“ über 99,9 %.
• Energieziel: PUE unter 1,1 für das zugehörige Rechenzentrum.

Der PUE-Wert (Power Usage Effectiveness) setzt den gesamten Energieverbrauch eines Rechenzentrums ins Verhältnis zu der Energie, die tatsächlich bei den Servern ankommt; je näher an 1, desto weniger Strom geht für Kühlung und anderes verloren. Die „Quote guter Tokens“ ist eine Lenovo-Kennzahl, die Keji Ribao als Mittel zum Aussortieren minderwertiger Tokens beschreibt; QbitAI ergänzt, Lenovo betone den „effektiven Token“: Entscheidend sei nicht die erzeugte Menge, sondern ob eine Aufgabe auf Anhieb richtig erledigt werde.

Warum spricht Lenovo von „hybrider“ Produktion?

Hintergrund ist eine explodierende Nachfrage bei nervösen Budgets. Laut der chinesischen Nationalen Datenverwaltung, zitiert von QbitAI, stiegen die täglichen Token-Aufrufe in China von 100 Milliarden Anfang 2024 auf 100 Billionen Ende 2025 und überschritten im März 2026 die Marke von 140 Billionen; die Chinesische Akademie für Informations- und Kommunikationstechnologie (CAICT) nennt für Juni 2026 mehr als 500 Billionen. Die Unternehmen bremsen jedoch: Laut der Zeitung Economic Observer, wiedergegeben von QbitAI, gab eine mittelgroße Bank im ersten Halbjahr fast 9 Millionen Yuan für Tokens aus, 8 % ihres IT-Budgets im Vorjahr, und in einer McKinsey-Umfrage sagte etwa jeder Fünfte, die Organisation habe die KI-Nutzung wegen der Betriebskosten begrenzt.

Lenovos Antwort ist eine gemischte Versorgung auf drei Achsen, erläutert QbitAI. Quellen: selbst erzeugte private Tokens, ergänzt durch autorisierte öffentliche Dienste, mit Schwerpunkt auf privat. Architektur: leichte Aufgaben auf dem Endgerät, latenzkritische Aufgaben am Rand des Netzes (Edge), elastischer Bedarf in der Cloud. Modelle: Open-Weight-Modelle oder geschlossene proprietäre Modelle, je nach gewünschter Qualität und Kosten. Der Konzern will Tokens wie Strom liefern: Das Unternehmen schließt sich an, ohne sich um die Maschinen und die Einsatzplanung dahinter zu kümmern.

Zwei Softwarebausteine steuern diese Mischung, so QbitAI. Die „Token Engine“ kombiniert den dynamischen gemeinsamen Betrieb von Modellen und Rechenlast auf denselben Maschinen, Ressourcenpools pro Aufgabe und intelligentes Modell-Routing. Der „Token Hub“, in Lenovos Cloud xCloud integriert, wählt für jede Anfrage ein Modell und eine Kapazität passend zu geforderter Qualität, Datengrenzen, Latenz und Kosten. Bei der Sicherheit kündigt Lenovo eine Whitelist getesteter Modelle, eine Funktion „Token Trust“, die sensible Informationen auf dem Übertragungsweg abfängt, sowie die Verarbeitung in vertrauenswürdigen Ausführungsumgebungen (TEE) an, in denen die Plattform die Inhalte nicht lesen kann.

Wie will Lenovo die Kosten senken?

Keji Ribao und QbitAI beschreiben eine dreistufige Optimierung. Stufe eins, die Hardware: Die heterogene Rechenlösung „Wentian“ auf Basis von Supernodes und optimierter Cluster-Kommunikation soll laut Lenovo mehr als 30 % höhere Recheneffizienz bringen. Stufe zwei, die Kosten über den gesamten Lebenszyklus des Rechenzentrums: modulare Vorfertigung, durchgängige Flüssigkühlung und gleichstromgestützte Steuerung von Grünstrom, dazu eine geplante Recyclinglinie für Geräte in Zhangjiakou. Stufe drei, die Nutzung: Das Routing vermeidet, dass ein teures Modell für eine einfache Aufgabe belegt wird.

Laut QbitAI sagt Lenovo-Vizepräsident Yao Zhenyu, die internen KI-Praktiken des Konzerns hätten bereits rund 70 % Gesamtkostenoptimierung erreicht. Diese Zahlen stammen von Lenovo: Nach unserer Lektüre erwähnen weder QbitAI noch Keji Ribao eine unabhängige Überprüfung, und keines nennt die Investitionssumme.

Warum Zhangjiakou?

Die Stadt, gut 100 km von Peking entfernt, verbindet Energie und Rechenkapazität. QbitAI zufolge lag die installierte Leistung erneuerbarer Energien Ende 2025 über 45 Millionen kW, knapp 90 % der örtlichen Stromkapazität, und es sind mehr als 50 Rechenzentren mit über 1,07 Millionen Standard-Racks in Betrieb. Die Stadt ist ein Knoten des Hubs Peking-Tianjin-Hebei im nationalen Programm „Daten im Osten, Rechenleistung im Westen“. Das kühle Klima, als günstig beschriebene Strompreise und die geringe Latenz nach Peking senken die Betriebskosten. QbitAI verweist zudem auf den Fünfjahresplan 2026–2030, der Grünstrom und Rechenleistung enger verzahnen und die Rechenkosten für kleine und mittlere Unternehmen senken will.

Lenovo stellt drei Fälle vor, die allesamt auf Projekten oder Zahlen des Unternehmens beruhen. In Changsha plant Hunan Broadcasting mit Lenovo eine Token-Fabrik für KI-generierte Kurzdramen, mit den Zielen, die Produktionskosten um 50 % zu senken, den Zyklus um 60 % zu verkürzen, mehr als 1.200 Stunden fertigen Inhalt pro Monat zu liefern und mehr als 10.000 Kreative zu bündeln. Das Schulprojekt Shanghai Jiansheng umfasst mehr als 600 Grund- und weiterführende Schulen, deren Last zwischen Unterricht, Prüfungen und Ferien schwankt und bei denen Daten Minderjähriger zu schützen sind. Das Rechenzentrum Suihong Huachuang in Qingyang (Gansu), der erste genannte Betriebsfall, spare rund 30 % der Kosten, bei mehr als 2 Millionen Aufrufen und 2 Milliarden Tokens pro Tag auf einem einzigen Modell.

Was ändert das für ein Unternehmen?

Das Projekt zeigt zunächst, dass die Token-Kosten zu einem eigenen Steuerungshebel werden: Kosten pro erfolgreich erledigter Aufgabe statt pro verbrauchtem Token messen, einfache Aufgaben an kleine Modelle leiten und große Modelle den Fällen vorbehalten, die sie rechtfertigen. Das gilt vor allem für KI-Agenten im Unternehmen, die stundenlange Denkketten verketten. Es zeigt auch, dass chinesische Infrastrukturanbieter einen schlüsselfertigen Token-Dienst statt Server verkaufen wollen; die Wirkung auf die Rechenpreise außerhalb Chinas bleibt abzuwarten.

Eine letzte Vorsicht: Die erste Ausbaustufe wird nicht vor 2027 erwartet, die angekündigten Leistungswerte sind Ziele und keine Messungen, und die Fälle Changsha, Shanghai und Qingyang sind nach den gelesenen Quellen keine angekündigten Kunden der Fabrik in Zhangjiakou. Erst veröffentlichte Betriebsergebnisse werden zeigen, ob der versprochene „Token guter Qualität“ seine Zahlen hält.