![\"\"](\"https:\/\/www.sysbus.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/Vertiv_Omdia-1024x576.webp\")
<\/figure>\n\n\n\nAbbildung 1. Das prognostizierte Wachstum f\u00fcr die KI-Entwicklung wird voraussichtlich nur noch gr\u00f6\u00dfer ausfallen. Die zunehmende Entwicklung gro\u00dfer Sprachmodelle (LLMs) in den letzten Jahren setzt entscheidendes Wachstum und eine Zunahme der erforderlichen kritischen digitalen Infrastruktur voraus. Funktionen f\u00fcr KI-Anforderungen unterscheiden sich und erfordern daher kontinuierliches Lernen, w\u00e4hrend die KI w\u00e4chst: So sind beispielsweise die Anforderungen an Strom, K\u00fchlung und Ausfallsicherheit f\u00fcr das Trainieren der Modelle anders als f\u00fcr die Inferenz. Quelle: Omdia<\/em><\/p>\n\n\n\n Das Potenzial der KI f\u00fcr Data Mining und f\u00fcr die Gewinnung wertvoller Erkenntnisse \u00e4hnelt sehr der Veredelung wertvoller nat\u00fcrlicher Ressourcen. Die Tools und die Infrastruktur, die diesen Prozess unterst\u00fctzen, m\u00fcssen weiter entwickelt werden, damit sie die erh\u00f6hte Last effizient und zuverl\u00e4ssig bew\u00e4ltigen k\u00f6nnen. Einer der bemerkenswertesten Trends ist der dramatische Anstieg der Rack-Dichte: Die aktuell hohen Rack-Dichten von 50 kW je Rack werden bis 2029 voraussichtlich auf 1 MW steigen. Dieses Wachstum ist nicht blo\u00df eine beliebige Zahl. Sie k\u00fcndigt rasche Ver\u00e4nderungen an, die sich bei Unternehmen und Rechenzentren bereits ank\u00fcndigen.<\/p>\n\n\n\n Die Herausforderung durch den Energiebedarf<\/strong><\/p>\n\n\n\n Erh\u00f6hte Rack-Dichte bedeutet h\u00f6here Rechenleistung, aber auch gr\u00f6\u00dfere Herausforderungen bei der W\u00e4rmeabfuhr und beim Energieverbrauch. Eine der gr\u00f6\u00dften physikalischen und systemtechnischen Herausforderungen ist die Integration herk\u00f6mmlicher Methoden der Luftk\u00fchlung und neuer Techniken der Fl\u00fcssigk\u00fchlung. Diese fortschrittlichen K\u00fchlmethoden sind entscheidend, um die Systemleistung und Zuverl\u00e4ssigkeit bei steigender Rack-Dichte aufrechtzuerhalten. Sie erm\u00f6glichen es Rechenzentren, unter optimalen Bedingungen zu arbeiten, ohne \u00dcberkapazit\u00e4ten einzuplanen, was gleichzeitig die Energieeffizienz verbessert.<\/p>\n\n\n\n Dar\u00fcber hinaus muss die K\u00fchlung st\u00e4ndig mit Strom versorgt werden. Der steigende Strombedarf durch prozessorintensive KI-Workloads erfordert L\u00f6sungen f\u00fcr die Stromversorgung, die stets laufen, damit Impulslasten bew\u00e4ltigt werden k\u00f6nnen. Skalierbare L\u00f6sungen f\u00fcr die Stromversorgung sind im Grunde eine der wenigen proaktiven Ma\u00dfnahmen, mit denen die Rechenzentren diese Stromspitzen bew\u00e4ltigen k\u00f6nnen, ohne an Leistung oder Zuverl\u00e4ssigkeit einzub\u00fc\u00dfen. W\u00e4hrend die Branche lernt, welche Ver\u00e4nderungen und Anpassungen damit verbunden sind, wird die Entwicklung skalierbarer Systeme jetzt eine st\u00e4rkere Zusammenarbeit zwischen Chipherstellern, Stromversorgern und den Herstellern und Anbietern f\u00fcr K\u00fchlungsl\u00f6sungen sowie Rechenzentren mit sich bringen, wenn sie Marktf\u00fchrer bleiben wollen.<\/p>\n\n\n\n \u201eEine unserer heutigen Aufgaben besteht darin, die vorhandene Energie besser verf\u00fcgbar zu machen und sicherzustellen, dass sie im Rechenzentrum effizienter genutzt wird. Wir m\u00fcssen daf\u00fcr sorgen, dass der verf\u00fcgbare Strom effektiv genutzt wird.\u201c<\/em><\/p>\n\n\n\n\n\n Stephen Liang<\/strong> Eine effiziente Energieverwaltung wird eine zentrale Rolle dabei spielen, das Wachstum im Bereich der KI aufrecht zu erhalten. Rechenzentren m\u00fcssen komplexere Stromverteilungssysteme einf\u00fchren, die h\u00f6here Dichten und dynamische Lasten f\u00fcr den Betrieb von Rechenzentren bew\u00e4ltigen k\u00f6nnen. Auch Innovationen bei den erneuerbaren Energien und Smart Grids werden entscheidend dabei sein, den \u00f6kologischen Fu\u00dfabdruck solcher stromhungrigen Betriebsabl\u00e4ufe zu reduzieren.<\/p>\n\n\n\n Reale Auswirkungen<\/strong><\/p>\n\n\n\n Die derzeit verwendeten Systeme sind immer schlechter daf\u00fcr ger\u00fcstet, die zunehmende Datenintensit\u00e4t oder Rechenleistung zu bew\u00e4ltigen, die von komplexen KI-Modellen ben\u00f6tigt wird. Der Anstieg des Tempos bei der Entwicklung spezieller Hardware, wie z.B. KI-Beschleuniger und modernste Grafikprozessoren (GPUs), setzt voraus, dass nur wenige Anbieter \u00fcber das technische Know-how und die n\u00f6tige Erfahrung verf\u00fcgen, um mit den fortschreitenden Anforderungen an Unternehmen und Rechenzentren schrittzuhalten, die in der Zukunft betrieben werden.<\/p>\n\n\n\n Neben der Hardware muss auch die kritische IT-Architektur selbst neu konzipiert werden. Herk\u00f6mmliche Rechenzentren arbeiten nach Prinzipien, die in einer KI-zentrierten Welt m\u00f6glicherweise nicht mehr praktikabel sind. Neue architektonische Paradigmen wie Edge Computing und verteilte Netzwerke werden eine entscheidende Rolle dabei spielen, eine niedrige Latenz und einen hohen Durchsatz zu gew\u00e4hrleisten, wie sie f\u00fcr KI-Anwendungen in Echtzeit unverzichtbar sind. Diese Entwicklung wird auch Fortschritte bei Software-Frameworks erforderlich machen, die in der Lage sind, KI-Workloads zu optimieren und die komplexen Anforderungen hybrider Umgebungen zu bew\u00e4ltigen.<\/p>\n\n\n\n \u201eDie Dinge ver\u00e4ndern sich derzeit schneller als in den letzten 30 Jahren Um diese Ver\u00e4nderungen zu bew\u00e4ltigen, m\u00fcssen wir als Branche zusammenarbeiten und Best Practices und Referenzkonzepte festlegen. Die IT ist der Schl\u00fcssel, damit wir auf die Ver\u00e4nderungen vorbereitet sind, die bereits stattfinden.\u201c<\/em><\/p>\n\n\n\n\n\n Peter Panfil<\/strong> Optimierung der IT-Infrastruktur f\u00fcr die KI: Erkenntnisse aus unserem Whitepaper<\/strong><\/p>\n\n\n\n Die Auswirkungen des Fortschritts im Bereich der KI in Rechenzentren gehen \u00fcber technische Herausforderungen hinaus und bieten beispiellose Chancen f\u00fcr Wachstum und Innovation. Wenn die Unternehmen richtig handeln, k\u00f6nnen sie die Chancen f\u00fcr mehr Effizienz und bessere Leistung nutzen und in ihren jeweiligen Bereichen Wettbewerbsvorteile erlangen.<\/p>\n\n\n\n Unser Whitepaper \u201eKI-Workloads und die Zukunft der IT-Infrastruktur<\/strong><\/a>\u201c enth\u00e4lt eine Analyse der aktuellen Trends, Prognosen von Fachleuten zu zuk\u00fcnftigen Entwicklungen und n\u00fctzliche Strategien, die schon heute umgesetzt werden k\u00f6nnen. Mit dem Herunterladen dieses Whitepapers erhalten Rechenzentrumsprofis, Designer und Betreiber wertvolle Informationen, um die IT-Infrastruktur von Hyperscalern, Colocation-Anbietern und Unternehmen zukunftssicher zu gestalten.<\/p>\n\n\n\n Um in der KI-Revolution erfolgreich zu sein, bedarf es mehr als nur modernster Technologie. Daf\u00fcr braucht es ganzheitliche L\u00f6sungen und Partnerschaften mit einer Vision. Die Unternehmen m\u00fcssen ihre L\u00f6sungen klug ausw\u00e4hlen. Ebenso wichtig ist es aber, die richtigen Partner auszuw\u00e4hlen. Vertiv arbeitet eng mit den f\u00fchrenden Chip-Herstellern zusammen und ber\u00e4t sie bei der digitalen Infrastruktur, die sich rasch ver\u00e4ndert. Daher k\u00f6nnen wir Unternehmen dabei unterst\u00fctzen, ihre Systeme auf die bevorstehenden technologischen Entwicklungen vorzubereiten.<\/p>\n\n\n\n Die KI schreibt unweigerlich die Zukunft der IT-Infrastruktur neu. Laden Sie noch heute unser Whitepaper herunter und informieren Sie sich \u00fcber das Know-how und die Tools, die Sie brauchen werden, um die Komplexit\u00e4t der KI in der IT-Infrastruktur zu bew\u00e4ltigen. Weitere Informationen zu den kommenden Ver\u00e4nderungen f\u00fcr die kritische digitale Infrastruktur, die die KI mit sich bringen wird, finden Sie im Vertiv™ AI Hub<\/strong><\/a>.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Abbildung 1. 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