Die zwei schwierigsten Fragen im EV-Charging lauten: „Wo sollte ich bauen?“ und „Wie gut operiere ich?“ Darauf haben wir mit dem Location Score und dem Execution Score Antworten gegeben. Aber es gibt noch eine dritte Frage, die in jedem Investorengespräch und auf jedem Board-Deck wieder auftaucht: Wann wird dieser Markt eigentlich groß genug, um Geld zu verdienen?
Genau das beantwortet das Nachfragemodell. Es ist die Base-Demand-Komponente von Pulse — die S-Kurve, die darüber entscheidet, ob dein Businessplan für 2028 eine Prognose ist oder eine Fantasie.
Die S-Kurve — und der Markt, der sie vollendet hat
BEV-Adoption verläuft nicht linear. Das war sie nie. Jede Technologie — Smartphones, Breitband, LED-Beleuchtung, Farbfernsehen — folgt einer logistischen Kurve. Anfangs langsam, in der Mitte beschleunigt, oben abgeflacht. Die S-Kurve.
Norwegen liefert uns die vollständige Version. Von 0.3% BEV-Verkaufsanteil im Jahr 2010 auf 96% im Jahr 2025. Fünfzehn Jahre, vom Anfang bis zum Ende. Das ist der mit Abstand wertvollste Referenzmarkt im EV-Charging — nicht weil Norwegen typisch ist, sondern weil es das einzige Land ist, in dem wir den ganzen Film sehen können.
Die Form sagt uns alles. In den ersten fünf Jahren bewegt sich kaum etwas (0.3% auf 5.2%). Dann kommt der Wendepunkt — von 5% auf 50% dauert es nur sechs Jahre (2013–2020). Nach 50% flacht die Kurve ab, je näher du an die Sättigung kommst. Die letzten 16 Prozentpunkte brauchten noch einmal fünf Jahre.
Das ist wichtig, weil das schnellste Wachstum der Ladesäulennachfrage in einem klaren Fenster stattfindet — grob zwischen 10% und 60% BEV-Verkaufsanteil. Genau dort befindet sich der Großteil Europas gerade. Oder steht kurz davor.
Norwegen ist Referenz, nicht Obergrenze
Es ist verlockend, Norwegens Kurve als Tempolimit zu lesen. Ist sie aber nicht. Wenn überhaupt, dann ist sie eher die Untergrenze. Zwei strukturelle Verschiebungen bedeuten, dass spätere Märkte den steilen Teil der Kurve sogar schneller durchlaufen könnten.
Die Angebotsseite hat sich komplett verändert. Norwegische Early Adopters hatten 2013 die Wahl zwischen einem Nissan Leaf mit 120 km Realreichweite und einem Tesla Model S, das mehr kostete als viele Wohnungen. Heute betritt ein Käufer in Deutschland oder Spanien einen Markt mit Dutzenden wettbewerbsfähigen BEVs in jedem Segment — vom Citroën ë-C3 für unter €24 000 bis zu elektrischen SUVs mit 500+ km Reichweite. Die Fahrzeuge sind besser, günstiger und tatsächlich verfügbar. Das nimmt der frühen Kurve ihre größte Bremse.
Ökonomie ersetzt Politik als primären Treiber. Norwegens frühe Hochlaufphase wurde von Politik angetrieben: MwSt.-Befreiungen, Mautbefreiungen, Busspurzugang. Diese Anreize haben funktioniert, aber sie waren teuer und politisch nicht garantiert. Die Märkte, die jetzt in die steile Phase eintreten, werden zunehmend von etwas Dauerhafterem getrieben: Konsumentenökonomie. Wenn Batteriekosten sinken und BEVs Preisparität mit ICE-Fahrzeugen erreichen, wird die Kaufentscheidung zur Excel-Übung, nicht zur ideologischen Frage. Das ist ein nachhaltigerer Wachstumsmotor als jedes Subventionsprogramm.
Wir würden argumentieren, dass die langfristige EV-Adoption vor allem von Ökonomie getrieben wird. Alles andere — Emissionsreduktion, Energiesicherheit, Luftqualität — ist ein willkommener Bonus. Wenn elektrisches Fahren schlicht günstiger ist, erledigt die S-Kurve den Rest.
Ein Kontinent, unterschiedliche Uhren
Gleiche Kurve, anderes Timing. So stehen die großen europäischen Märkte 2025 da:
Norwegen ist durch. Die Niederlande und Schweden stecken tief in der Beschleunigungsphase. Das UK, Deutschland und Frankreich treten gerade ein. Spanien ist noch in der frühen Hochlaufphase. Ein Kontinent, fünf verschiedene Akte desselben Stücks.
Die praktische Konsequenz: Wenn du als CPO in mehreren Märkten aktiv bist, steht dein deutsches Portfolio kurz vor der Wachstumsphase, die Norwegen zwischen 2014 und 2020 durchlaufen hat. Dein spanisches Portfolio wird diese Phase erst in drei bis vier Jahren sehen. Gleiches Unternehmen, radikal unterschiedliche Kapital-Timelines.
So bauen wir die Prognose
Wir arbeiten nicht mit nur einer Prognose. Wir fitten drei Szenarien — niedrig, zentral und hoch — mit einer logistischen Kurve, kalibriert auf zwei Dinge:
- Historischer Fit. Die Kurve ist an die tatsächlichen BEV-Verkaufsdaten jedes Marktes verankert. Je mehr Datenpunkte, desto enger der Fit.
- Normalisierung über Referenzkurven. Wir vergleichen die Trajektorie jedes Marktes mit Norwegen und anderen fortgeschrittenen S-Kurven — den Niederlanden, Schweden, Island. Wenn ein Markt näher am norwegischen Tempo liegt, bekommt er eine steilere Kurve. Wenn er konservativer verläuft, justieren wir nach unten.
Wir validieren die Formparameter außerdem gegen andere Technologie-Adoptionskurven — Smartphone-Durchdringung, Breitbandausbau, LED-Durchdringung. Jede große Technologie folgt einer logistischen Kurve mit einem bemerkenswert ähnlichen Wachstumsfenster: Der Übergang von 10% auf 80% dauert in entwickelten Märkten typischerweise 6–10 Jahre. BEV-Adoption in Norwegen hat diese Strecke in sieben Jahren geschafft. Das ist kein Zufall — das ist die Natur von Technologieadoption, wenn Infrastruktur und Ökonomie zusammenpassen.
Was ist mit Politik?
Das werden wir ständig gefragt. Eine neue US-Regierung nimmt EV-Mandate zurück. Ölpreise schießen wegen einer Schließung von Hormus nach oben. Eine nationale Regierung streicht Kaufprämien über Nacht. Entgleist so etwas nicht die Kurve?
Kurzfristig: ja. Deutschlands Rückgang 2024 von 18.3% auf 13.5% nach dem Förderstopp steht schwarz auf weiß in den Daten. Aber zoomst du raus, bleibt das Muster intakt: Auf den Rückgang folgte eine Erholung auf 19.1% im Jahr 2025, und an der zugrunde liegenden Ökonomie hat sich nichts geändert. Batterien wurden weiter günstiger. Reichweiten wurden weiter besser. Strom blieb pro Kilometer günstiger als Benzin.
Unsere Position: Politische und makroökonomische Ereignisse erzeugen Rauschen auf der Kurve, keine andere Kurve. Sie können den Wendepunkt um ein oder zwei Jahre vorziehen oder verzögern, aber sie ändern nicht die grundlegende Richtung. Wenn elektrisches Fahren günstiger ist — und in den meisten europäischen Märkten sind wir an diesem Punkt oder nah dran — wird Adoption zur ökonomischen Unvermeidlichkeit. Die Szenarien bilden diese Unsicherheit ab: Das Low-Szenario preist anhaltenden politischen Gegenwind ein, das High-Szenario Rückenwind. Das zentrale Szenario unterstellt, dass die Ökonomie die Hauptarbeit übernimmt.
So sieht das für Deutschland aus:
Deutschland liegt 2025 bei 19% BEV-Anteil — genau am Fuß des steilsten Teils der Kurve. Beachte den Rückgang 2024 nach dem Förderstopp: real, schmerzhaft und bereits wieder aufgeholt. Das zentrale Szenario setzt Deutschland bis 2030 auf 50% und bis 2035 auf 78%. Das Low-Szenario: 28% bis 2030. Das High-Szenario: 66%.
Unter dem zentralen Szenario verdreifacht sich Deutschlands öffentliche Ladesäulennachfrage zwischen 2025 und 2030 in etwa. Unter dem Low-Szenario verdoppelt sie sich kaum. Der Unterschied zwischen diesen beiden Zukünften wird für jeden CPO im Markt in Jahren negativen Cashflows gemessen.
Vom Verkaufsanteil zur Ladesäulennachfrage
Der BEV-Verkaufsanteil sagt dir, wie schnell sich die Flotte erneuert. Aber Ladesäulennachfrage hängt vom Bestand ab — also davon, wie viele BEVs tatsächlich auf der Straße sind — nicht nur davon, wie viele dieses Jahr verkauft wurden. Deutschland verkaufte 2025 545 000 BEVs, aber die Gesamtflotte liegt bei 2 Millionen. Das sind 4% der 49 Millionen Fahrzeuge auf deutschen Straßen.
Die Umrechnungskette vom Verkaufsanteil zum Ladeumsatz sieht so aus:
- BEV-Verkaufsanteil (%) → kumulativer BEV-Bestand auf der Straße
- BEV-Bestand × durchschnittlicher jährlicher kWh-Verbrauch pro Fahrzeug → gesamte Stromnachfrage
- Gesamtnachfrage × Anteil öffentliches Laden → öffentlicher Ladesäulennachfrage-Pool
- Öffentlicher Nachfrage-Pool ÷ installierte Ladeleistung → Systemauslastung
Diese letzte Zahl — die Systemauslastung — entscheidet darüber, ob ein CPO Geld verdient. Und sie wird vom Verhältnis zwischen Nachfragewachstum und Angebotswachstum getrieben. In den meisten europäischen Märkten wächst das Angebot (installierte Ladepunkte) heute schneller als die Nachfrage (BEV-Flotte). Das hält die Auslastung niedrig. Aber die S-Kurve garantiert, dass die Nachfrage aufholt — die Frage ist nur wann.
Die Pulse-Formel, komplett
Das Nachfragemodell liefert den nationalen Nachfrage-Pool, der mit der S-Kurve wächst. Der Location Score verteilt diese Nachfrage anhand der Standortqualität über das Netzwerk. Der Execution Score passt sie an die Performance des Betreibers an.
Drei Komponenten, jeweils erklärt:
• Base Demand — dieser Artikel. Der von der S-Kurve getriebene nationale Nachfrage-Pool.
• Location Score — wie wir jede Station bewerten. Standortqualität basierend auf Verkehr, Bevölkerung, Amenities.
• Execution Score — wie wir jeden Betreiber bewerten. Was der CPO kontrolliert: Pricing, Uptime, Brand Pull.
Zusammen erlauben uns diese drei Variablen, das Ladevolumen an jeder Station, in jedem Markt und unter jedem Nachfrageszenario zu schätzen. Das ist der Motor hinter jeder Pulse-Bewertung, jeder Portfolioanalyse und jeder Profitabilitätsprognose, die wir erstellen.
Wann kommt das Geld?
Hier wird es praktisch. In unserer Projektarbeit — Bewertungen, Netzwerkplanung, M&A-Due-Diligence — taucht vor allem eine Frage immer wieder auf: Wann wird dieses Portfolio profitabel?
Die Antwort hängt nicht nur von der Nachfrage ab. Sondern von der Nachfrage relativ zum Angebot. Und genau hier wird die Marktstruktur im Charging relevant.
Das Oligopol-Problem
EV-Charging ist ein Oligopol. In den meisten europäischen Märkten kontrollieren drei bis fünf Betreiber den Großteil der Fast-Charging-Kapazität. Das heißt: Die Entscheidungen deiner Wettbewerber wirken direkt auf deine Profitabilität. Die gesamte Marktnachfrage verteilt sich über das gesamte Marktangebot — und wenn der Markt überbaut, fällt die Auslastung bei allen.
Das ist das Szenario, das CPO-CFOs nachts wach hält. Du kannst exzellente Standorte wählen, operativ fehlerfrei sein, wettbewerbsfähig bepreisen — und trotzdem Geld verlieren, wenn der Markt kollektiv mehr Kapazität installiert hat, als die Nachfrage aufnehmen kann. Die S-Kurve garantiert, dass die Nachfrage irgendwann aufholt, aber „irgendwann“ kann ein teures Wort sein, wenn du Schulden auf bereits ausgerollter Hardware bedienst.
Die Gegenstrategie ist natürlich, bessere Standorte zu wählen und besser zu exekutieren als der Wettbewerb. Ein CPO mit einem Location Score deutlich über dem Marktdurchschnitt wird selbst in einem Overbuild-Szenario mehr als seinen fairen Anteil der Nachfrage abschöpfen. Aber das Risiko ist real, und jede ehrliche Profitabilitätsprognose muss es berücksichtigen.
Wie wir das in Projects modellieren
In unserem Projects-Modul — dem Tool, das wir für CPO-Bewertungen und Analysen zur Netzwerkausbauentwicklung nutzen — projizieren wir Nachfrage nicht isoliert. Wir schätzen die Throughput per Bay für die Zukunft auf Basis eines allgemeinen Prinzips: Die langfristige Ausbaurate in jedem Markt wird zum Breakeven-Auslastungsniveau dieses Marktes tendieren.
Die Logik ist einfach. Liegt die Auslastung deutlich unter Breakeven, bremsen rationale Betreiber ihren Ausbau — oder steigen aus. Liegt die Auslastung über Breakeven, ziehen die Renditen neue Marktteilnehmer an und beschleunigen den Rollout. Mit der Zeit korrigiert sich der Markt selbst in Richtung eines Gleichgewichts, in dem die marginale Station ungefähr Breakeven läuft. Das ist die Gravitationskraft, die die Entwicklung jedes Charging-Marktes prägt.
Die Throughput-Prognose ist deshalb eine Funktion aus zwei Inputs: der Nachfrageprognose aus unserem S-Kurven-Modell und den Profitabilitätsanforderungen, die für die jeweilige Analyse den Breakeven definieren.
So sieht die Nachfragetrajektorie für Deutschland im zentralen Szenario aus, mit illustrativen Profitabilitätsschwellen für unterschiedliche Portfolioqualitäten:
Ein CPO mit Premium-Standorten (Location Scores im obersten Quartil) in Deutschland überschreitet im zentralen Szenario die Profitabilitätsschwelle etwa 2027 — wenn sich die Nachfrage gegenüber heute ungefähr verdoppelt hat. Ein durchschnittliches Portfolio schafft das eher um 2030, wenn sich die Nachfrage verdreifacht hat. Unterdurchschnittliche Standorte? Frühestens 2033.
Aber wichtig: Diese Schwellen unterstellen, dass sich der Markt in Richtung Gleichgewicht selbst korrigiert. In einem Overbuild-Szenario — also wenn Betreiber trotz niedriger Auslastung weiter ausrollen — verschieben sich die Schwellen nach oben, und die Profitabilitätsdaten rutschen nach rechts. Unter dem Low-Demand-Szenario kombiniert mit aggressivem Ausbau der Wettbewerber werden manche unterdurchschnittlichen Stationen die Linie womöglich nie überschreiten.
Das Nachfragemodell sagt dir, wie groß der Preis ist. Location Score und Execution Score sagen dir, wie groß dein Anteil daran ist. Und die Wettbewerbsdynamik sagt dir, ob dieser Preis unter drei Betreibern aufgeteilt wird oder unter dreizehn. Ein kleineres Portfolio an besseren Standorten erreicht Profitabilität Jahre vor einem großen Netzwerk, das über mittelmäßige Sites verteilt ist — und ist deutlich robuster gegenüber wettbewerbsgetriebenem Overbuild.
Jedes CPO-Profil auf Chargalytics enthält die Pulse-Nachfrageprognose für die jeweiligen Betriebsmärkte. Im Projects-Modul kannst du individuelle Profitabilitätsanalysen mit deinen eigenen Breakeven-Annahmen bauen — nicht mit unseren.
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