Arbeitspapier · CrossVol Research · Veröffentlicht 2026-06-04 · SSRN 6879018
Der Sell-Side-Konsens zur KI-Infrastruktur bepreist Capex in absoluten Zahlen (sechshundert Milliarden hier, siebenhundert Milliarden dort) und den Inferenz-Output in Form von Narrativen („Der Preis der Intelligenz bricht ein“). Beide Sichtweisen übersehen dasselbe. Inferenz-Output ist ein industriell gefertigtes Gut. Seine Grenzkosten werden vom Strom dominiert. Und Strom wird nicht global bepreist, sondern je Verbundnetz. Dieses Paper entwickelt ein Framework mit vier Tiers für die geographische Preisbildung der KI-Inferenz zwischen 2026 und 2030. Tier 1 („Sovereign Capable“: China, die Golfstaaten, die nordischen Länder, Frankreich) verbindet niedrige Grenzkosten für Strom mit staatlich gestütztem Kapazitätsausbau. Tier 2 („Emerging Stretched“: Indien, Südkorea, Japan) hat Hunderte Milliarden für souveräne Rechenkapazität auf Stromnetzen zugesagt, die noch nicht stabil genug sind, um sie zu tragen. Tier 3 („Power Constrained Wealthy“: die Vereinigten Staaten im PJM-Verbundnetz, Deutschland, das Vereinigte Königreich) konzentriert Capex, ohne über den physischen Strom zu verfügen, um sie zu betreiben; PJM hat seine jährliche Kapazitätsauktion inzwischen drei Jahre in Folge zu einem Clearingpreis an oder nahe der regulatorischen Obergrenze abgeschlossen, und die Auktion 2027/2028 blieb zum ersten Mal in der Geschichte dieser RTO hinter ihrem Zuverlässigkeitsziel zurück. Tier 4 („Arbitrage Suppliers“: das russische Sibirien, die kanadische Wasserkraft, der brasilianische Norte/Nordeste, die australische Pilbara) verfügt über die billigsten Elektronen der Welt und exportiert sie inzwischen in zunehmendem Maße an Tier-1-Workloads, über grenzüberschreitende Stromabkommen und Cloud-Strukturen mit doppelter Ansässigkeit. Wir leiten eine einfache Unit-Economics-Identität für den Token-Output her (die Grenzkosten entsprechen der Energie pro Token multipliziert mit dem auslastungsbereinigten Preis des gelieferten Stroms, zuzüglich der Capex-Abschreibung) und quantifizieren den Spread zwischen den Tiers anhand von Daten der Jahre 2024-2026. Anschließend zeigen wir, dass die in Vorbereitung befindlichen KI-Token-Futures der Shanghai Futures Exchange, die in der Berichterstattung überwiegend als chinesisches Inlandsinstrument zur Absicherung von Rechenleistung behandelt werden, stattdessen als das weltweit erste handelbare Instrument auf die Strom-Risikoprämie zwischen den Tiers der KI-Inferenz fungieren werden. Abschließend formulieren wir fünf überprüfbare Vorhersagen für Q3 2026 bis Q4 2027. Wir argumentieren nicht, dass eines der Tiers gewinnt. Wir argumentieren, dass Preismodelle, welche die Untergrenze ignorieren, um eine Größenordnung falsch bepreist sind, der sich der Markt noch nicht stellen musste.
BibTeX-Zitation
@techreport{djouad2026tokenswatts,
title = {Tokens, Watts, and Geography: A Four-Tier Framework for Pricing the AI Inference Trade, 2026-2030},
author = {Djouad, Djellal},
year = {2026},
doi = {10.5281/zenodo.20543628},
url = {https://doi.org/10.5281/zenodo.20543628},
institution = {CrossVol Research},
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