Am 12. November 2026 hat Epoch AI einen Bericht veröffentlicht, der aus Satellitenbildern berechnet wurde: Das Rechenzentrum von Huawei in Horinger in der Inneren Mongolei verfügt derzeit über rund 81.000 Nvidia-H100-Äquivalente im Betrieb – etwa 7 % von SpaceX' Colossus 2, dem größten KI-Rechenzentrum der Welt. Es ist das erste Mal, dass eines der größten KI-Rechenzentren Chinas mit einer öffentlich nachprüfbaren Methode konkret beziffert wurde.
Die Methode von Epoch AI ist einfach: Zunächst werden in kommerziellen hochauflösenden Satellitenbildern die Kühlanlagen gezählt; aus Art, Größe und Anzahl der Kühltürme wird die Wärmeabfuhrleistung jedes Gebäudes geschätzt und daraus die IT-Leistung abgeleitet. Dann werden Huaweis Chipverkäufe im Zeitverlauf mit einer angenommenen Verzögerung von vier Monaten zwischen Verkauf und Einsatz kombiniert, um zu bestimmen, welche Chips in den Racks stecken. Ohne die dünn besiedelte Nordzone bleiben vier Gebäude mit insgesamt 286 Megawatt IT-Leistung übrig, drei davon bereits in Betrieb, das vierte soll im Dezember ans Netz gehen. Das Ergebnis: Etwa 105.000 Ascend-910C- und 8.000 910B-Chips sind bereits im Einsatz.
Die wichtigsten Zahlen im Überblick:
| Kennzahl | Wert |
|---|---|
| Ascend 910C / 910B im Betrieb | ca. 105.000 / 8.000 |
| In H100-Äquivalenten | ca. 81.000 (90-%-Konfidenzintervall: 36.000–141.000) |
| Leistung pro Chip | Ein 910C ≈ 0,76 H100; B200/B300 ≈ 2,5 H100 |
| Im Vergleich zu Colossus 2 | ca. 7 %; Colossus 2 ist etwa 14-mal größer |
| Nach dem Ausbau Anfang 2028 | Campusleistung ca. 141.000 H100-Äquivalente |
Die eigentliche Bedeutung dieser Zahlen liegt darin, dass sie die Lücke messbar machen. Nach der Rechnung von Epoch AI würden 10 % der heutigen Leistung von Horinger – 8.100 H100-Äquivalente – ausreichen, um ein Modell im Maßstab von DeepSeek-V4-Pro innerhalb eines Monats zu trainieren; würde man die gesamte Campusleistung auf einen einzigen Lauf konzentrieren, bräuchte ein Modell im Maßstab von GPT-6 Astra ein Jahr. Noch wichtiger ist die Effizienz je Stromeinheit: US-KI-Rechenzentren liefern pro Stromeinheit 2,5-mal mehr Rechenleistung als ihre chinesischen Pendants, und die größten US-Anlagen haben bereits 1.000 Megawatt erreicht. Anders gesagt: China fehlt es nicht an Strom oder Land für Rechenzentren, sondern an der Chipeffizienz, die jede Stromeinheit in mehr Rechenleistung verwandelt. Das erklärt auch, warum Huawei weiter aufholt, obwohl Nvidias Anteil in China auf 34 % gefallen ist: Der Marktanteil steigt, doch der Effizienzabstand pro Chip bleibt bestehen.
Der Ausbau wird die Lücke nicht schnell schließen. In Horinger sind mindestens drei weitere Gebäude geplant, eines davon bereits im Bau in der Südzone; beim derzeitigen Bautempo soll es im Februar 2028 in Betrieb gehen und die Campusleistung um über 70 % auf etwa 141.000 H100-Äquivalente steigern. Doch Colossus 2 soll bis dahin mindestens 1,8 Millionen H100-Äquivalente erreichen, sodass der Anteil eher noch kleiner werden könnte. Epoch AIs Fazit: In den nächsten zwei Jahren dürften sich Chinas Rechenleistungsgrenzen kaum lockern, und Modellfähigkeit wie Einsatzumfang werden weiter hinter den USA zurückbleiben – doch angesichts dessen, was chinesische Modelle in den vergangenen zwei Jahren erreicht haben, ist schon das Tempo dieses „Rückstands" eine eigene Beobachtung wert.
