Die KI verlässt das Labor. Was sie dafür braucht.

Es gibt einen großen Unterschied zwischen einer KI-Anwendung, die in einer kontrollierten Umgebung zum Laufen gebracht wird, und einer, die im gesamten Unternehmen zuverlässig funktioniert.

Sobald KI in den Produktivbetrieb übergeht, ändern sich die Anforderungen an die Infrastruktur. Rechenleistung muss an den richtigen Standorten mit ausreichend Stromversorgung und Kühlung verfügbar sein. Modelle müssen schnell und zuverlässig mit Unternehmensdaten und -anwendungen verbunden werden. Und Unternehmen müssen darauf vertrauen können, dass das gesamte System im großen Maßstab wie erwartet funktioniert.

Das spiegelt sich darin wider, wie Kunden ihre Bereitstellungen angehen. Große Campusstandorte bieten die gebündelte Rechenleistung, die für das Training erforderlich ist; Inferenz wird hingegen näher an den Daten und Endnutzern ausgeführt. Somit müssen Kapazitäten über mehrere Standorte hinweg geplant werden und dabei für die Konnektivität gesorgt werden, die alles miteinander verbindet.

Drei Dinge sind entscheidend, damit dieser Übergang gelingt: Stromversorgung, Konnektivität und ein klarer Weg in den Produktivbetrieb.

Stromversorgung: Unterstützung der Workload

Es ist schwierig, an ausreichend Strom zu kommen. Ihn für KI nutzbar zu machen, bringt eine weitere Reihe von Herausforderungen mit sich.

KI-Systeme verbrauchen pro Rack deutlich mehr Strom als herkömmliche Unternehmensausrüstung und erzeugen dabei Wärme, die sich mit konventioneller Luftkühlung nicht effizient abführen lässt. Bei Bereitstellungen mit hoher Dichte wird Flüssigkeitskühlung zunehmend zum Standard.

Wir haben inzwischen mehr als 115 MW in 25+ laufenden, flüssigkeitsgekühlten Bereitstellungen in den Rechenzentren von Digital Realty realisiert, wobei sich die vertraglich vereinbarte Kapazität einem Gigawatt nähert. Dazu gehören eine Bereitstellung von 200 MW Anfang dieses Jahres und eine weitere von 78 MW in diesem Quartal (3Q26).

Diese Fähigkeiten sind nicht zukünftigen Entwicklungen vorbehalten. Unsere bestehenden Rechenzentren und Lösungen unterstützen KI-Workloads im großen Maßstab und bieten Kunden damit Optionen, anstatt auf die Inbetriebnahme neuer Einrichtungen warten zu müssen.

Die Stromverfügbarkeit wird weiterhin beeinflussen, wo KI-Kapazitäten aufgebaut werden, aber der Standort dieser Kapazitäten bestimmt auch, wie effektiv Unternehmen sie nutzen können.

Konnektivität: Jede Millisekunde zählt

Überlegen Sie, was passiert, wenn ein KI-Agent eine Aufgabe abschließt. Der Agent kann 20–50 Modellaufrufe tätigen und Informationen aus verschiedenen Quellen abrufen, bevor er eine Antwort erstellt.

Wenn jeder Aufruf 50 Millisekunden weniger dauert, ergibt das bei aufeinanderfolgenden Aufrufen eine Einsparung von einer bis zweieinhalb Sekunden. Wenn wir das auf Tausende von Interaktionen hochrechnen, wird das Netzwerk zu einem bedeutenden Faktor für die Anwendungsleistung.

Unternehmens-KI muss auch in verschiedenen Umgebungen betrieben werden. Das bedeutet, Daten aus privater Infrastruktur, auf dedizierter Hardware laufende Modelle und über mehrere Clouds verteilte Anwendungen miteinander zu verbinden.

ServiceFabric® von Digital Realty verbindet diese Umgebungen und bietet Kunden eine offene, programmierbare Möglichkeit, die Kommunikation ihrer Workloads zu verwalten. ServiceFabric umfasst mehr als 875 angebundene Rechenzentren und 375 Cloud On-Ramps, wobei programmierbare Funktionen seit Juni 2026 verfügbar sind.

Die Bereitstellung von Blackfuel mit Digital Realty in Barcelona zeigt dies in der Praxis. Die KI-Infrastruktur von Blackfuel kombiniert Flüssigkühlung, Dell-Systeme und AMD-GPUs, wobei ServiceFabric die Konnektivität bereitstellt.

Wir sehen auch, dass Kunden große Campusstandorte und verteilte Kapazitäten zusammenführen. Eine kürzlich erfolgte Bereitstellung vereint einen Campus mit 64 MW und 14 MW an Standorten weltweit, unterstützt durch 1.600 Cross-Connects.

Strom sorgt dafür, dass KI ausgeführt werden kann. ServiceFabric bringt ihn dorthin, wo er benötigt wird.

Weg in den Produktivbetrieb: Testen, validieren und optimieren Sie die Infrastrukturumgebung

Ein KI-Pilotprojekt kann zeigen, dass ein Modell bei einer bestimmten Aufgabe gute Leistungen erbringt. Es zeigt nicht unbedingt, wie sich die Anwendung mit Echtzeit-Unternehmensdaten, anhaltender Auslastung oder den Anforderungen an Stromversorgung und Kühlung in einer Produktionsumgebung verhält. Das sind entscheidende Variablen, die ich festlegen und testen möchte, bevor ich mich bei einer Bereitstellung zu erheblichen Investitionsausgaben verpflichte.

Im Digital Realty Innovation Lab (DRIL) konzipieren wir gemeinsam mit Kunden Bereitstellungen, validieren die Architektur, weisen die Wirtschaftlichkeit nach und bereiten die Bereitstellung im großen Maßstab vor. Die Labore befinden sich in laufenden Rechenzentren, sodass die Tests unter Produktionsbedingungen stattfinden.

Jedes Labor nutzt Flüssigkeitskühlung; es gibt keine luftgekühlten Prüfstände. ServiceFabric ist vollständig integriert und ermöglicht es Kunden, Verbindungen für private KI und hybride Cloud so zu testen, wie sie im Produktionsbetrieb funktionieren würden.

Unsere Partner bringen einen Großteil der Technologie in die Labore. Kunden können ihre eigenen Workloads auf AMD-EPYC-Prozessoren und Instinct-GPUs, den Full-Stack-KI-Pods von Cisco, der Neptune-Flüssigkühlung von Lenovo und Supermicro-Systemen testen.

Vcinity ermöglicht den Datentransfer über ServiceFabric, ePlus unterstützt das Design und die Integration von KI und VULTR bietet GPU-Kapazität. ORCA Computing betreibt außerdem photonische Quantensysteme in London.

Mit bereits gemeinsam validierter Rechenleistung, Netzwerktechnik, Kühlung und Infrastruktur können sich Kunden darauf konzentrieren, ihre eigenen Workloads zu testen.

Unsere DRIL-Standorte sind für Kunden in Nord-Virginia, London, Tokio (über MC Digital Realty, unser Joint Venture mit Mitsubishi Corporation) und São Paulo in Betrieb. Mit der voraussichtlichen Eröffnung eines weiteren DRIL in Singapur im November 2026. 

Digital Realty hat mehr als 400 Touren veranstaltet und damit den Austausch unterstützt, der zu KI-Bereitstellungen im Produktivbetrieb an unseren Standorten beigetragen hat. Viele der Unternehmen, die im DRIL Tests durchführen, bauen fokussierte Cluster auf. Dabei wird die Ausführung bestimmter Anwendungen parallel zu bestehenden Systemen – häufig über mehrere Standorte hinweg – validiert und optimiert.

DRIL bietet Kunden und Partnern einen Raum, um Lösungen in einer Live-Colocation-Umgebung zu validieren. Das bedeutet auch, dass jegliche Einschränkungen der Infrastruktur, die den Produktivbetrieb von KI häufig behindern, angegangen werden können.

Unsere Global Data Insights Survey 2026 ergab, dass 40 % der IT-Führungskräfte Infrastruktur als ihre größte Herausforderung im Bereich KI nannten – gegenüber 9 % im Jahr 2024. Dies unterstreicht die Notwendigkeit, Komponenten gemeinsam zu testen, bevor fortschrittliche Workloads bereitgestellt werden.

Vom Pilotprojekt in den Produktivbetrieb

Wir erwarten, dass in den nächsten 12 Monaten Hunderte Megawatt an KI-Nachfrage hinzukommen und die Verbindungen entstehen, die diese Kapazität zugänglich machen.

Für Unternehmen hat zunächst Priorität, zu verstehen, was ihre Anwendungen benötigen, und nachzuweisen, dass die Infrastruktur dies leisten kann.

Wenn Sie sich darauf vorbereiten, einen KI-Workload in den Produktivbetrieb zu überführen, bringen Sie ihn ins DRIL. Testen Sie es mit der Partnertechnologie, die Sie in Betracht ziehen, sowie mit realer Kühlung, Stromversorgung und Konnektivität.

Stellen Sie bereits im großen Maßstab bereit? Kontaktieren Sie uns, um darüber zu sprechen, wo sich diese Infrastruktur befinden sollte und wie sie angebunden werden kann.

Mehr über das DRIL in diesem Video erfahren.