Weltweit entstehen KI-Rechenzentren, nicht nur in den USA oder China, sondern auch in Europa und Deutschland. Firmen wie OpenAI, Meta, xAI oder Microsoft stecken in den Ausbau pro Jahr bis zu einer Billion US-Dollar – ja, kein Übersetzungsfehler, mehr als 1000 Milliarden US-Dollar.

Wie sich diese neuen KI-Anlagen von klassischen Rechenzentren unterscheiden, erläutert c’t-Redakteur Christof Windeck in der aktuellen Folge von c’t uplink. Etwa, warum ein KI-Rack heute bis zu 160 Kilowatt schluckt, während gewöhnliche Serverschränke bei 5 bis 15 Kilowatt liegen. Im Gespräch mit Moderator Keywan Tonekaboni geht es darum, wie Nvidia, AMD, Google und Amazon ihre Beschleuniger bauen, was Chiplets und High-Bandwidth-Memory leisten und warum der Datentransport mehr Energie kostet als die eigentliche Berechnung.

Nicht nur die Chip-Architektur ist relevant, sondern auch die Bauweise der Gebäude. Und die unterscheidet sich stark zwischen den USA, wo es viel Fläche im Nirgendwo gibt, und Europa mit seiner hohen Bevölkerungsdichte.

Und dann ist da noch das Thema Kühlung, denn wo viel Rechenpower ist, gibt es auch enorme Abwärme. Die beiden c’t Redakteure diskutieren dabei auch über die Umweltfolgen von KI-Rechenzentren, warum die nicht unbedingt ihren momentan zu hohen Wasserbrauch haben müssten und ob der Planet eigentlich genügend Ressourcen hat für die Visionen von Elon Musk & Co.?

Zu Gast im Studio: Christof Windeck
Host: Keywan Tonekaboni
Produktion: Tobias Reimer

► Die c’t-Artikel zum Thema (Paywall):

Wie sich KI-Rechenzentren von gewöhnlichen Rechenzentren unterscheiden

Rechenzentren: Weshalb die Einstufung nach elektrischer Leistung sinnvoll ist

KI-Rechenzentren: Plötzlicher Boom in Deutschland

Interaktive Karte zeigt viele geplante Rechenzentren in Deutschland

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(ktn)