KI-Gigafactory Germany – AI Gigafactory Germany

Wenn wir es richtig anpacken, könnte dies auch der großen Mehrheit der deutschen Unternehmen den Zugang zu Innovationen eröffnen, die derzeit die fortschrittlichsten KI-Dienste nicht nutzen können, da sie für kleine und mittelständische Unternehmen unerschwinglich sind. Wenn wir es falsch machen, könnte dieser potenzielle Wettbewerbsvorteil verloren gehen. Während die Datenhoheit eine wichtige Überlegung ist, liegt der Fokus im Moment auf dem potentiellen Strombedarf einer KI-Gigafabrik.

Auch wenn dies eine höchst willkommene Nachricht ist, so muss doch eingeräumt werden, dass die heutigen Rechenzentren viel Energie verbrauchen – und spezielle KI-Rechenzentren mit stromhungrigen Prozessoren (GPUs) noch mehr. Einem Bericht von Euronews zufolge verbraucht jede ChatGPT-Anfrage schätzungsweise zehnmal mehr Strom als eine herkömmliche Google-Suche. Während herkömmliche Rechenzentren laut IEA zwischen 10 und 25 Megawatt (MW) Strom verbrauchen, kann der Bedarf von Hyperscale-KI-Zentren 100 MW übersteigen, was dem Jahresverbrauch von 100.000 Haushalten entspricht.

Es wird außerdem bereits von zunehmender Stromknappheit und einem Wettbewerb zwischen Unternehmen und Privathaushalten um die Verfügbarkeit gesprochen.

• Die Internationale Energieagentur (IEA) sagt voraus, dass Rechenzentren in der EU bis 2026 fast 150 TWh verbrauchen werden.
• Das größte angekündigte Rechenzentrum wird so viel Strom verbrauchen wie 5 Millionen Haushalte.
• Irland ist bereits ein extremes Beispiel für den Wettbewerb um Strom. Nach Angaben des irischen Zentralamts für Statistik wird der gemessene Stromverbrauch von Rechenzentren bis 2024 um 10 % steigen und mehr als ein Fünftel (22 %) des gesamten gemessenen Stromverbrauchs ausmachen.
• Eine Analyse von Bloomberg zeigt, dass es im Umkreis von 50 Meilen um bestimmte KI-Rechenzentren in den USA zu Stromausfällen kommt.

Da die KI-Welle immer mehr an Fahrt gewinnt, stellt dies ein inakzeptables Risiko für Einzelpersonen und bestehende Unternehmen dar und muss bereits in der Planungsphase berücksichtigt werden.

Die Verfügbarkeit von Strom ist ein großes Problem, da der Ausbau der Netze und der Stromspeicherung in Deutschland nicht mit dem Ausbau der erneuerbaren Energieerzeugung Schritt hält. Es ist zwar schön, dass die erneuerbaren Energien politisch unterstützt werden, aber die Entwicklung geht nicht schnell genug voran. Da die Kernenergie vom Tisch ist, bietet der Ausbau der erneuerbaren Energien Deutschland die Chance, sein Können in vielen Bereichen unter Beweis zu stellen – wenn der Fortschritt schneller von statten geht.

Nach Angaben des Borderstep Instituts entfallen etwa zwei Drittel des Stromverbrauchs in Rechenzentren auf die IT und ein Drittel auf die Haustechnik. Researchgate.net zeigt, dass allein die Datenspeicherung 20 % der gesamten Energie für den IT-Betrieb im Rechenzentrum verbraucht. In einer KI-Gigafabrik ist es daher wichtig, alle Elemente des Energieverbrauchs zu berücksichtigen, um die Versorgung für Unternehmen und Haushalte zu gewährleisten.

Was die Dateninfrastruktur betrifft, so erfordert KI eine hochleistungsfähige Speicherplattform, die die Datenverfügbarkeit beschleunigt, die Verwaltung vereinfacht und hoch skalierbar ist. Die zu schaffende KI-Infrastruktur muss nachhaltig sein, eine hohe Speicherdichte bieten und weniger Platz und Kühlung im Rechenzentrum benötigen. Moderne, besonders effiziente All-Flash-basierte Speichertechnologie ist bereits eine Voraussetzung für die Bewältigung anspruchsvoller KI-Workloads. In Anbetracht dieser beiden Elemente wird Flash zur offensichtlichen Speichertechnologie für den Einsatz in KI-Gigafabriken in Deutschland.

Das Potenzial von KI in Deutschland ist immens. Als Land haben wir die Möglichkeit, in Europa eine Vorreiterrolle einzunehmen, indem wir energieeffiziente Gigafactorys entwickeln, die die KI-Anforderungen des Landes erfüllen und gleichzeitig den Umweltanforderungen gerecht werden. Deutschland wird dann an der Spitze der Innovation stehen und in der Lage sein, von der Innovation zu profitieren, die KI in den nächsten Jahren und Jahrzehnten bringen kann.“

However, if implemented correctly, it could open access to innovation for most German companies, which currently cannot afford the most advanced AI services. However, if we do it wrong, this potential competitive advantage could be lost. While data sovereignty is an important consideration, the current focus is on the potential power requirements of an AI gigafactory.

Although this is welcome news, it must be acknowledged that today’s data centers consume a lot of energy, and specialized AI data centers with power-hungry processors (GPUs) consume even more. According to Euronews, each ChatGPT query uses an estimated ten times more electricity than a conventional Google search. Conventional data centers consume between 10 and 25 megawatts (MW) of electricity, but the IEA reports that hyperscale AI centers can exceed 100 MW—equivalent to the annual consumption of 100,000 households.

There is already talk of increasing power shortages and of competition between businesses and households for availability.

• The International Energy Agency (IEA) predicts that EU data centers will consume nearly 150 TWh by 2026.
• The largest announced data center will consume as much electricity as 5 million households.
• Ireland is already an extreme example of competition for electricity. According to the Irish Central Statistics Office, electricity consumption by data centers will increase by 10% by 2024, accounting for over a fifth (22%) of total measured consumption.
• An analysis by Bloomberg shows that power outages occur within a 50-mile radius of certain AI data centers in the US.

As the AI wave gains momentum, these outages pose an unacceptable risk to individuals and existing businesses, and they must be taken into account as early as the planning stage.

The availability of electricity is a major problem because the expansion of grids and electricity storage in Germany is not keeping pace with the growth of renewable energy production. While it is positive that renewable energies are receiving political support, development is not progressing quickly enough. With nuclear energy off the table, Germany has the opportunity to prove its capabilities in many areas by expanding renewable energies more quickly.

According to the Borderstep Institute, about two-thirds of electricity consumption in data centers is attributable to IT, and one-third is attributable to building services. ResearchGate.net shows that data storage alone consumes 20% of the total energy used for IT operations in data centers. Therefore, in an AI gigafactory, it is important to consider all elements of energy consumption to ensure a sufficient supply for businesses and households.

In terms of data infrastructure, AI requires a high-performance storage platform that accelerates data availability, simplifies management, and offers high scalability.

In terms of data infrastructure, AI requires a high-performance storage platform that accelerates data availability, simplifies management, and offers high scalability. The infrastructure must be sustainable and offer high storage density while requiring less space and cooling in the data center. Modern, highly efficient, all-flash storage technology is essential for handling demanding AI workloads. Considering these two elements, flash storage is the clear choice for AI gigafactories in Germany.

The potential of AI in Germany is immense. Germany has the opportunity to take a leading role in Europe by developing energy-efficient gigafactories that meet the country’s AI and environmental requirements. Germany will then be at the forefront of innovation and able to reap the benefits of AI in the coming years and decades.”