DC-Schnellladen 2025: Mehr Leistung – mehr KI-Potenzial

101.192 öffentliche Ladeeinrichtungen: Diese Marke hat Deutschland 2025 erstmals geknackt. Gleichzeitig wächst das Netz langsamer – dafür steigt ausgerechnet dort die Qualität, wo es im Alltag am meisten zählt: bei DC-Schnellladern. Neue DC-Ladeeinrichtungen kommen im Schnitt auf rund 230 kW (vorher etwa 208 kW). Und fast 23 % der neuen DC-Standorte liegen sogar über 301 kW.

Für die Elektromobilität ist das eine klare Ansage: Laden wird schneller, planbarer, alltagstauglicher. Für Händler*innen und E-Commerce-Verantwortliche steckt in diesen Zahlen aber noch etwas anderes: Mehr Leistung an Schnellladern bedeutet besser vorhersehbare, stärker gebündelte Nachfrage an konkreten Standorten – und damit bessere Daten für KI.

Ich ordne die Entwicklung deshalb bewusst im Rahmen unserer Reihe „KI in Energie und Nachhaltigkeit“ ein: Ladeinfrastruktur ist längst nicht mehr nur „Energie“. Sie ist ein Nachfrage-Sensor. Und wer diese Signale mit KI richtig auswertet, optimiert nicht nur Strom und Last, sondern auch Sortimente, Personal, Lieferketten und digitale Kundenerlebnisse.

Was die Zahlen 2025 wirklich sagen: Wachstum langsamer, DC stärker

Kernaussage: Der Ausbau geht weiter, aber die Dynamik flacht ab – während DC klar priorisiert wird.

Zwischen 01.01.2025 und 09.12.2025 kamen 13.707 neue öffentliche Ladeeinrichtungen hinzu. Davon waren 8.240 AC (Wechselstrom) und 5.467 DC (Gleichstrom). Das Gesamtwachstum liegt bei knapp 16 % – die niedrigste Wachstumsrate seit vielen Jahren. Trotzdem: Insgesamt stehen nun über 100.000 öffentliche Ladeeinrichtungen.

Die Richtung ist eindeutig:

• DC wächst schneller: +26 % gegenüber 2024
• AC wächst moderater: +12 % gegenüber 2024

Auch bei den Ladepunkten (also den tatsächlichen Anschlüssen) sieht man den Trend:

• Insgesamt 183.423 Ladepunkte (+24.124, ca. 15 %)
• Zubau 2025: 10.439 AC-Ladepunkte und 13.685 DC-Ladepunkte

Das ist relevant, weil Händlerstandorte (Retail Parks, Innenstädte, Autohöfe, Fachmärkte) häufig nicht „noch eine Säule“ brauchen, sondern Spitzen abfangen müssen: Ferien, Adventswochenenden, Aktionssamstage. Und dafür ist DC – mit höherem Durchsatz pro Stunde – schlicht das passendere Werkzeug.

Warum „Ladepunkte pro Ladeeinrichtung“ mehr ist als eine Statistik

Kernaussage: Die sichtbare Nennleistung an der Säule ist oft eine Gesamtleistung, die geteilt wird – KI braucht diese Struktur, um Wartezeiten zu prognostizieren.

2025 lag der Schnitt bei 1,8 Ladepunkten pro Ladeeinrichtung (2024: 1,7). Klingt klein, verändert aber die Realität: Wenn auf einem Standort mehrere Ladepunkte an einer Leistung hängen, entsteht ein „Sharing-Effekt“. Für Kund*innen heißt das: gleiche Säule, andere reale Ladegeschwindigkeit.

Für Prognosen heißt das: KI-Modelle sollten nicht nur „kW laut Datenblatt“ sehen, sondern auch:

• Auslastung pro Ladepunkt
• Leistungsteilung (Power Sharing)
• typische Aufenthaltsdauer (kurz/ mittel/ lang)
• Tageszeit-/Wochentagsmuster

Genau hier verbinden sich Energie und Handel: Die gleiche Logik, mit der man Ladespitzen glättet, kann man auch für Personal- und Bestandsplanung nutzen.

Mehr DC-Leistung: Was sich für Kund*innen ändert – und warum Handel profitieren kann

Kernaussage: Höhere DC-Leistung verkürzt Ladezeiten, erhöht Standortattraktivität und erzeugt „planbare Mikromärkte“ rund um Ladehubs.

Die Bundesdaten zeigen: Die Nennladeleistung stieg 2025 insgesamt um 1.487,4 MW auf 7.545,6 MW.

• Zuwachs AC: 227,1 MW (Durchschnitt bleibt stabil bei 27,5 kW)
• Zuwachs DC: 1.260,3 MW (Durchschnitt steigt auf 230 kW)

Noch deutlicher wird es beim Blick auf Leistungsstufen:

• Anteil neuer DC-Einrichtungen mit ≥ 200 kW: 2024 ca. 48 %, 2025 fast 52 %
• Anteil neuer DC-Einrichtungen mit > 301 kW: 2024 knapp 12 %, 2025 annähernd 23 %

Das ist nicht nur „schneller laden“. Das verschiebt Verhalten:

1. Mehr Kurzstopps statt Langparken (15–25 Minuten werden zur Norm)
2. Höhere Frequenzspitzen (mehr Autos pro Stunde am gleichen Ort)
3. Mehr Nachfrage nach Convenience (Snacks, Coffee-to-go, schnelle Services)

Merksatz: Ein 300-kW-Ladehub ist für Händler*innen das, was ein stark frequentierter ÖPNV-Knotenpunkt für die Innenstadt ist: planbar viel Laufkundschaft – nur eben in 20-Minuten-Wellen.

Praxisbeispiel: 20-Minuten-Fenster als neue Handelslogik

Wenn ein Standort im Mittel 20 Minuten Ladezeit erzeugt, ist die Frage nicht „Wie bringe ich Leute zum Kaufen?“, sondern: Was passt in 20 Minuten wirklich rein?

• „Grab & Go“-Sortimente mit hoher Drehzahl
• Click-&-Collect Abholpunkte, die ohne Umweg erreichbar sind
• Micro-Services (Paketabgabe, Retouren, Reinigung, Schnellreparatur)

KI hilft dabei, das 20-Minuten-Fenster messbar zu machen: über erwartete Ankunftswellen, typische Warenkörbe und Stoßzeiten.

Regionale Unterschiede: Warum KI-Modelle lokal denken müssen

Kernaussage: Ladeinfrastruktur ist regional ungleich verteilt – wer bundesweit plant, muss die Modelle standort- und bundeslandspezifisch kalibrieren.

Bei neuen Ladepunkten liegen Nordrhein-Westfalen, Bayern und Baden-Württemberg vorn, das Saarland hinten. Pro Kopf verschiebt sich das Bild: Hamburg führt mit 4,1 neuen Ladepunkten pro 10.000 Einwohner, danach Baden-Württemberg und Mecklenburg-Vorpommern (je 3,4). Schlusslicht bleibt das Saarland (1,5).

Beim Bestand pro Kopf ist Baden-Württemberg am dichtesten (rund 28 Ladepunkte pro 10.000 Einwohner), gefolgt von Bayern (ca. 26) und Schleswig-Holstein (knapp 24). Schwächer versorgt sind Mecklenburg-Vorpommern, Sachsen-Anhalt und erneut das Saarland.

Was das für Retail und E-Commerce bedeutet:

• In dichten Regionen zählt Optimierung (Wartezeit runter, Durchsatz hoch).
• In dünnen Regionen zählt Verlässlichkeit (ein Ausfall kostet sofort Reichweite).
• Für Ketten ist beides gleichzeitig wahr – je nach Filiale.

KI-Anwendungsfall: Nachfrageprognosen für „Lade-Hotspots“

Ein solides Forecasting-Modell für Lade-Standorte (oder Filialen in der Nähe) sollte mindestens diese Treiber abbilden:

• Ferienkalender und Feiertage (Dezember ist traditionell Peak: Reisen + Shopping)
• Wetter (Kälte beeinflusst Reichweite, Ladebedarf und Aufenthaltsdauer)
• Verkehrsfluss (Pendler vs. Fernverkehr)
• Tarife/Preise (Preisunterschiede verschieben Nachfrage spürbar)
• Standortmix (Autobahn, Stadtrand, Innenstadt)

Das ist klassische Zeitreihenarbeit – aber mit Energie-, Mobilitäts- und Handelsdaten in einem Modell. Genau hier entsteht der Mehrwert der Reihe „KI in Energie und Nachhaltigkeit“: Nachhaltigkeit wird operativ, wenn Prognosen gut genug sind, um Ressourcen real zu steuern.

Betreiberstrategien: DC-Fokus vs. AC-Fokus – und was Händler daraus lernen

Kernaussage: Unterschiedliche Ausbaupfade erzeugen unterschiedliche Kundenströme – Händler sollten ihre Standortstrategie daran koppeln.

Bei den großen Betreibern zeigen sich 2025 unterschiedliche Handschriften:

• EnBW: fast 10.400 Ladepunkte, Wachstum um knapp 27 %, Fokus auf leistungsstarkes DC
• E.ON: rund 5.400 Ladepunkte, Wachstum um 17 %, stärkerer Fokus auf AC

Das ist mehr als Wettbewerb – es prägt das Kundenverhalten.

• DC-Standorte ziehen eher „Ich muss weiter“-Kundschaft an (kurzer Aufenthalt, hohe Frequenz).
• AC-Standorte passen eher zu „Ich bleibe hier“-Use-Cases (Einkaufsbummel, Kino, Büro).

Für Händler*innen heißt das: Der richtige Mix hängt vom Geschäftsmodell ab.

Konkrete Handlungsempfehlungen für Retail & E-Commerce (Q1 2026)

Kernaussage: Wer jetzt Daten und Prozesse vorbereitet, kann 2026 mit KI messbar bessere Entscheidungen treffen.

1. Standorte clustern statt pauschal planen

   • Cluster A: DC-Hub-Nähe (Frequenzwellen)
   • Cluster B: AC-Parkflächen (lange Verweildauer)
   • Cluster C: Unterversorgte Regionen (Verlässlichkeit, Service)

2. Bestände auf Lade-Wellen ausrichten

   • Schnell drehende Artikel (Food, Convenience, Zubehör) an DC-Hubs hochfahren
   • Retouren/Abhol-Volumen so planen, dass Peak-Zeiten nicht kollabieren

3. Personalplanung mit Ankunftsprognosen koppeln

   • 15–30-Minuten-Intervalle sind realistischer als Tagesdurchschnitt
   • Zielgröße: „Wartezeit an Kasse/Service unter X Minuten“

4. Energie- und Handelsdaten zusammenführen

   • Ladeauslastung, Parkdauer, Kassenbons, Online-Bestellungen, Wetter, Ferien
   • Datenschutz sauber lösen (Aggregationen, Pseudonymisierung, klare Zwecke)

5. Lastmanagement als Business- und Nachhaltigkeitshebel nutzen

   • Wenn Ladeleistung steigt, steigen auch Lastspitzen
   • KI kann Ladefenster, Speicher (falls vorhanden) und Gebäudelasten koordinieren

Ein Satz, der in der Praxis hilft: Wer DC-Laden ignoriert, plant Handel am Kunden vorbei – weil sich der Kundenstrom gerade neu sortiert.

FAQ aus der Praxis: Was Entscheider jetzt meist wissen wollen

Reicht es nicht, einfach mehr Ladepunkte zu bauen?

Mehr Ladepunkte helfen, aber Leistung und Steuerung entscheiden über den Durchsatz. Ein Standort mit Power Sharing kann trotz „vielen Anschlüssen“ in Peaks langsam wirken. KI-gestützte Steuerung und Prognosen machen den Unterschied.

Was hat DC-Leistung mit Bestandsmanagement zu tun?

Höhere DC-Leistung verkürzt Aufenthalte und bündelt Nachfrage in klaren Zeitfenstern. Das erzeugt wiederkehrende Muster, die KI gut vorhersagen kann – ideal, um Nachschub, Picklisten, Abholschalter und Personal zu takten.

Welche Daten brauche ich mindestens für den Start?

Pragmatisch starten viele Teams mit:

• Standort- und Zeitstempel (15-Minuten-Raster)
• Frequenz/Transaktionen (POS + Online-Abholung)
• Park-/Aufenthaltsdauer (wenn verfügbar)
• Wetter + Ferien/Feiertage
• grobe Lade-Auslastungsindikatoren (pro Standort)

Ausblick: Warum 2026 das Jahr der „Lade-intelligenten“ Handelsplanung wird

Die Zahlen von 2025 zeigen eine klare Verschiebung: Weniger Tempo beim reinen Ausbau, mehr Qualität bei DC. Für Kund*innen ist das bequem. Für den Handel ist es ein Signal, Prozesse neu zu denken – weg vom Bauchgefühl, hin zu KI-gestützten Prognosen, die Energie, Mobilität und Einkauf zusammenbringen.

Wenn ich mir für Q1/Q2 2026 eine Sache wünschen dürfte, dann diese: Dass Händler nicht nur „eine Ladesäule auf den Parkplatz“ stellen, sondern den Standort als Datenpunkt im Energiesystem behandeln – inklusive Forecasting, Lastmanagement und operativer Planung.

Welche eurer Standorte werden 2026 von der wachsenden DC-Leistung profitieren – und bei welchen fehlt euch heute noch die Datengrundlage, um das sauber zu steuern?