Was war zuerst: Supraleitung oder Megnetismus? +++ Schnelles Schalten, neue Verluste +++ Europäische FestelektrolytenLeistungselektronik
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Liebe Leserin, lieber Leser,

die in München eröffnete Industrial AI Cloud, oft „KI-Fabrik“ genannt, ist jetzt in Betrieb. In einem sanierten Rechenzentrumsstandort im Tucherpark stehen inzwischen rund 10.000 Nvidia-GPUs, darunter Systeme auf Basis der DGX B200-Architektur, bereit – gebaut für industrielle KI-Workloads aus Fertigung, Simulation, Robotik und mehr. Für Deutschland bedeutet es, einen souveränen KI-Standort zu schaffen, der rund 50 Prozent mehr KI-Rechenleistung bereitstellt als zuvor buchbar war und dabei Sicherheit, Datenschutz und Hoheitsrechte unter europäischem Recht verknüpft.

Aber je größer die Zahl der GPUs, desto größer auch die elektrische Last. Solche Systeme verbrauchen nicht nur Spitzenleistung beim Training, sie erzeugen im Dauerbetrieb eine konstante Grundlast, die sich in der Netzplanung quasi wie ein industrieller Dauerverbraucher verhält. Ein Cluster aus DGX-Systemen kann im Spitzenbetrieb mehrere Kilowatt pro Einheit ziehen; einzelne Konfigurationen mit acht GPUs erreichen laut Hersteller rund 14,3 kW Leistung in der Spitze. Auch wenn reale Verbrauchswerte im Betrieb wahrscheinlich meist darunter liegen – diese Größenordnung zeigt, wie stark KI-Hardware den Energiebedarf verschieben kann.

Die energiepolitische Frage lautet damit nicht nur: „Brauchen wir so etwas überhaupt?“, sondern: Wie planen wir unsere Netze so, dass sie diesem Bedarf dauerhaft gerecht werden? Meta möchte das mit kleinen Atomreaktoren lösen, doch wie wird das wohl in Zukunft in Deutschland aussehen?

Herzlichst, Ihr
Michael Richter
 
 
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