Im Jahr 2024 gab es spannende Veränderungen in der Rechenzentrumsinfrastruktur. Die Weiterentwicklung der generativen künstlichen Intelligenz (GenAI) hat in der Branche Diskussionen ausgelöst und den Wettbewerb zwischen den Unternehmen angefacht, wobei die Vorreiter der Branche sich der Chancen, die sich ihnen bieten, bewusst sind und bereit sind, diese zu nutzen.

Unternehmen ändern ihre Strategien, um sich schnell an eine Wirtschaft anzupassen, in der Daten die KI und die Geschäftsagenda vorantreiben, und da ist es entscheidend, die Infrastrukturherausforderungen zu lösen, um mit dem rasanten Datenwachstum mithalten zu können.

KI und andere Technologien verschieben Grenzen, fördern den Wettbewerb und sorgen für Unternehmenswachstum. Aber was bedeutet das für Rechenzentren und ihre Kunden, die den Betrieb in einer Datenökonomie skalieren und Geschäftsziele auf eine gesetzeskonforme, sichere und nachhaltige Weise erreichen möchten? Hier sind die Chancen, die zukunftsorientierte Unternehmen bei der Weiterentwicklung der Rechenzentrum-Infrastruktur im Jahr 2025 ergreifen.

Die KI-Chance: KI-Inferenz wird das Lernen in Echtzeit ermöglichen

Im Jahr 2024 trainierten Unternehmen ihre KI-Modelle weiterhin intensiv. 2025 ist das Jahr, in dem mehr Unternehmen Inferenzlösungen auf den Markt bringen werden.

Das Training besteht darin, einem KI-Modell beizubringen, eine spezifische Aufgabe zu erfüllen, indem es mit relevanten Daten konfrontiert wird. Inferenz ist, wenn ein trainiertes Modell bereitgestellt und verwendet wird, um Vorhersagen oder Entscheidungen über neue oder unbekannte Daten zu treffen. Dieser Wechsel vom Training zur Inferenz signalisiert den Übergang vom „Erstellen“ von Lösungen zu deren „Verwendung“.

IDC prognostiziert, dass bis 2028 32 % aller KI-Ausgaben innerhalb von Unternehmen auf GenAI entfallen werden, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 60 % über fünf Jahre ab 2024 entspricht.

Wir werden eine Veränderung der Datenarchitektur erleben, sobald Unternehmen vom Training zur Inferenz übergehen. Derzeit erfolgt das Training in Sekundärmärkten, wo Strom kostengünstiger ist, und viele Unternehmen führen ihre Datenübertragung und das Training isoliert durch. Sobald Sie mit der Inferenz beginnen, kann diese nicht mehr isoliert erfolgen.

Wir erwarten, dass sich dieser plötzliche Wandel von Unternehmen, deren Training an isolierten Orten stattfindet, hin zur Verlagerung der Inferenz in große Metropolregionen so nah wie möglich an den Standorten der Endbenutzer vollziehen wird. Je besser die Vernetzung und Positionierung, desto geringer die Latenz, desto schneller die Reaktion und desto besser die KI-Nutzererfahrung.

Die Nachhaltigkeitsschance: Unternehmen müssen innovative Kühllösungen wie Direct-to-Chip- und Direct Liquid Cooling einführen

Unternehmen balancieren heute Nachhaltigkeit und Umweltziele in ihren betrieblichen Initiativen aus – einschließlich der Verwaltung ihrer Dateninfrastruktur.

Für große oder mittlere Unternehmen, die über eine gewisse Infrastruktur vor Ort verfügen und eine höhere Dichte anstreben, sind ihre On-Premises- oder verwalteten Rechenzentren wahrscheinlich nicht so effizient wie Colocation. Eine der Nachhaltigkeitsmaßnahmen, die immer mehr Rechenzentren einsetzen, ist die Flüssigkeitskühlung.

Flüssigkeitskühltechnologien helfen, die Wärmeabgabe zu reduzieren, indem sie Chips kühlen. Mit steigender Nachfrage werden wir mehr Rechenzentren sehen, die mit vorgeplanten Kaltwasseranlagen ausgestattet sind.

Flüssigkeitskühlung fällt in mehrere Kategorien. Dazu gehört die direkte Flüssigkeitskühlung (DLC), bei der gekühltes Wasser direkt zu den Chips oder zu aktiven Wärmetauschern an der Rückseite geleitet wird — oder auch beides gleichzeitig für hochdichte IT-workloads. Immersion ist eine weitere Option, doch sie könnte möglicherweise keine breite Akzeptanz finden, da sie schwer zu unterstützen ist, insbesondere in einem gemischten Kundenrechenzentrum.

Der sich verändernde Kühlungsmarkt muss jedoch zugänglich für die Anforderungen der Kunden sein. Rechenzentrumsanbieter müssen in der Lage sein, Kunden Optionen anzubieten, die einen Teil oder die gesamte Arbeitslast wasser- oder luftgekühlt haben möchten.

Zusätzlich zur Kühlung werden Unternehmen mit zunehmender Datenlast, insbesondere durch neue KI-Initiativen, erschwingliche Energieoptionen benötigen. Aus diesem Grund werden beim Bau neuer Rechenzentren geografische Überlegungen hinsichtlich der Strom- und Energieverfügbarkeit angestellt. In Zukunft könnten die Standorte näher an natürlich vorkommende Ressourcen heranrücken, um Wasserkraft oder geothermische Energie zu erschließen.

Die Governance-Chance: Regierungen erkennen zunehmend die Vorteile proprietärer KI-Modelle

Souveräne KI leitet sich aus dem heutigen Konzept der Datensouveränität ab, bei dem die Gesetze in der Region, in der die Daten gesammelt und gespeichert werden, Anwendung finden. Mit Initiativen zur Datensouveränität wie der EU-Datenschutz-Grundverordnung oder dem California Consumer Privacy Act, die regionale Daten regeln, ist es nicht abwegig, sich auch regionale KI-Modelle mit spezifischer Governance vorzustellen.

Angesichts der zunehmenden Cyberangriffe von Hackern spielt souveräne KI auch eine Rolle in der nationalen Verteidigung. Wenn ein Land seine KI-Kapazitäten ausbaut und proprietäre sowie private Daten verwaltet, spielt Datenhoheit eine elementare Rolle.

Letztendlich steckt die souveräne KI noch in den Kinderschuhen, aber wahrscheinlich werden im Jahr 2025 mehr Länder in proprietäre KI-Modelle investiert haben.

Die größte Chance: Hybride und private KI-Entwicklungen

Unternehmen mit sensiblen, privaten oder proprietären Daten – wie medizinische/pharmazeutische Unternehmen oder Finanzdienstleistungsunternehmen – müssen verhindern, dass ihre Daten der Öffentlichkeit zugänglich gemacht werden, was durch die Nutzung öffentlicher KI-Modelle geschehen könnte. Sie werden hybride oder private KI-Modelle verwenden, um Datensätze zu schützen, was Sie tun können, indem Sie eine Partnerschaft mit einer privaten KI-Lösung eingehen oder diese intern entwickeln.

Während es für größere Unternehmen möglicherweise kein Problem darstellt, viel Geld für private Installationen für Inferenz und Schulung auszugeben, könnten sich kleinere Unternehmen das möglicherweise nicht leisten.

Dort werden sie in öffentliche oder hybride KI investieren, wo sie ihr Training in der Cloud durchführen und dazu übergehen ihre Inferenz in ihren Rechenzentren auszuführen.

Im Jahr 2025 werde sich mehr Unternehmen für ein hybrides KI-Modell entscheiden. Private KI wird ein entscheidender Teil der Nachfrage nach KI-Factories und auch nach souveräner KI sein.

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Neue Chancen: Was kommt als Nächstes in der Rechenzentrumsinfrastruktur?