KI-Rechenzentren unter Druck – AI data centers under pressure

Die rasante Entwicklung großer Sprachmodelle und KI-Anwendungen beschleunigt den Bedarf an hochleistungsfähigen Rechenzentren. Gleichzeitig setzen sich heterogene Architekturen durch, die CPUs, GPUs und DPUs kombinieren. Diese Trends machen Betrieb und Wartung 2026 deutlich komplexer. Die finanziellen Risiken steigen, entsprechend höher sind die Anforderungen an Verfügbarkeit und Ausfallsicherheit. Herkömmliche Überwachungssysteme, die noch für traditionelle IT-Infrastrukturen konzipiert wurden, können die erforderliche Transparenz nicht mehr gewährleisten. KI-Rechenzentren benötigen neue Managementsoftware, um vier wesentliche Herausforderungen zu meistern.

Komplexe Infrastruktur erschwert Fehlerbehebung

Heterogene KI-Rechenzentren der nächsten Generation integrieren zahlreiche Rechen-, Netzwerk-, Speicher- und Unterstützungssysteme. Herkömmliche Überwachungsansätze behandeln IT-Komponenten als isolierte Einheiten und bieten keine durchgängige Transparenz über das gesamte System hinweg. Das erschwert die Fehlersuche erheblich. Diese traditionellen Methoden werden den strengen Anforderungen von KI-Rechenzentren nicht gerecht, die eine schnelle Fehlererkennung und zeitnahe Systemwiederherstellung erfordern. Die Unfähigkeit, Ursachen schnell zu identifizieren, verlängert die Wiederherstellungszeit und beeinträchtigt die Gesamtverfügbarkeit. Gefragt sind Monitoring-Tools, die alle Systemkomponenten parallel erfassen und überwachen können.

Steigende Ausfallraten bei Kernkomponenten

Kernkomponenten wie GPUs und Speichergeräte bilden die Grundlage für Leistung und Betriebsstabilität von KI-Rechenzentren. Die rasche Einführung von Hardware mit hoher Leistungsdichte beschleunigt den Verschleiß erheblich und führt zu höheren Ausfallraten. Analysedaten zeigen: Der Stromverbrauch von GPUs hat sich in den letzten zehn Jahren mehr als verfünffacht. Die Leistungsdichte von Serverschränken ist auf 20 bis 50 Kilowatt gestiegen und nähert sich in naher Zukunft 200 Kilowatt. Unter solch dauerhaft hoher Belastung steigt das Risiko von Komponentenausfällen stark an. Benötigt werden Funktionen für eine Zustandsüberwachung in Echtzeit sowie prädiktive Trendanalysen, die bei herkömmlichen Systemen fehlen. Sie können 2026 die Grundlage zur frühzeitigen Erkennung von Warnsignalen und proaktiver Vermeidung von Ausfällen bereitstellen.

Korrelationsbasierte Überwachung komplexer Workloads

Für KI ausgelegte Rechenzentren unterstützen vielfältige Anwendungsszenarien – von KI-generierten Inhalten über wissenschaftliche Berechnungen bis hin zu Anwendungen für autonomes Fahren. Diese Workloads stellen sehr unterschiedliche Anforderungen an Rechen-, Netzwerk- und Speicherressourcen. Das erschwert es, Hardwareprobleme wie GPU-Speicherlecks oder InfiniBand-Paketverluste bestimmten KI-Aufgaben zuzuordnen. Branchenstatistiken zeigen, dass etwa acht Prozent der ungeplanten Unterbrechungen beim Training großer Sprachmodelle durch Ausfälle von optischen Modulen oder Glasfasern verursacht werden. Selbst Paketverluste im Millisekundenbereich können das KI-Training stören, Neustarts von Jobs auslösen und zu erheblicher Verschwendung von Rechenressourcen führen. Kontrollsysteme benötigen daher zwingend Transparenz über Hardware, Workloads und Geschäftsprozesse hinweg. Ansonsten können Anwender und Rechenzentrumsmanager Korrelationen nicht erkennen und Probleme nicht effizient lokalisieren.

Komplizierte Wartungsprozesse verzögern Abläufe

Der wachsende Bedarf an standortübergreifender Zusammenarbeit hat die Komplexität des Betriebs und der Wartung von KI-Rechenzentren erheblich erhöht. Kritische Aufgaben wie die Planung von Ressourcen und Netzwerkverbindungen basieren nach wie vor stark auf manuellen Prozessen, die zeitaufwändig und fehleranfällig sind. Gleichzeitig verlangsamt der Mangel an qualifiziertem Fachpersonal die Reaktionszeiten zusätzlich. Unternehmen sind dadurch zu einem weitgehend reaktiven Ansatz beim Fehlermanagement gezwungen, statt proaktiv und präventiv zu agieren. Das Fehlen automatisierter Reaktionsmechanismen führt zu einer verlängerten durchschnittlichen Reparaturzeit, was sich negativ auf die Serviceverfügbarkeit und betriebliche Effizienz auswirkt. Moderne Lösungen bieten automatisierte Prozessunterstützung von der Planung bis zu den Reaktionsmechanismen, um Personal zu entlasten, Ressourcen einzusparen und Fehler zu vermeiden.

Intelligente Managementlösungen als Schlüssel

Um die Herausforderungen bei Betrieb und Wartung von KI-Rechenzentren zu bewältigen, sind intelligente Managementlösungen gefragt, die von den Komponenten bis hin zu Systemen alle relevanten Kontrollebenen abdecken. Nur mithilfe umfassender Transparenz über alle Ebenen hinweg kann eine automatisierte Fehlererkennung sowie eine rechtzeitige Frühwarnung umgesetzt werden.

Clark Li, Country Manager für die DACH-Region bei KAYTUS, erklärt: „Beim Einsatz unserer Managementlösung KSManage für KI-Rechenzentren konnten wir eine Verbesserung der Fehlerbehebung um bis zu 90 Prozent feststellen. Die durchschnittliche Reparaturzeit wird erheblich verkürzt und die Abhängigkeit von manuellen Eingriffen minimiert. So wird die Effizienz erheblich gesteigert und die hohe Verfügbarkeit von KI-Rechenzentren für 2026 und die Zukunft sichergestellt.“

The rapid development of large language models and AI applications is accelerating the need for high-performance data centers. At the same time, heterogeneous architectures combining CPUs, GPUs, and DPUs are becoming more prevalent. These trends will make operation and maintenance significantly more complex in 2026. Financial risks are increasing, and the requirements for availability and reliability are correspondingly higher. Conventional monitoring systems, which were designed for traditional IT infrastructures, can no longer guarantee the necessary transparency. AI data centers need new management software to overcome four key challenges.

Complex infrastructure complicates troubleshooting

Next-generation heterogeneous AI data centers integrate numerous computing, networking, storage, and support systems. Traditional monitoring approaches treat IT components as isolated units and do not provide end-to-end visibility across the entire system. This makes troubleshooting considerably more difficult. These traditional methods do not meet the stringent requirements of AI data centers, which require rapid fault detection and timely system recovery. The inability to quickly identify root causes prolongs recovery time and compromises overall availability. Monitoring tools that can capture and monitor all system components in parallel are needed.

Rising failure rates for core components

Core components such as GPUs and storage devices form the basis for the performance and operational stability of AI data centers. The rapid introduction of high-power-density hardware significantly accelerates wear and tear, leading to higher failure rates. Analysis data shows that GPU power consumption has increased more than fivefold over the past decade. The power density of server cabinets has increased to 20 to 50 kilowatts and is approaching 200 kilowatts in the near future. Under such sustained high loads, the risk of component failure increases significantly. Real-time condition monitoring and predictive trend analysis capabilities are needed, which are lacking in conventional systems. By 2026, they will provide the basis for early detection of warning signs and proactive avoidance of failures.

Correlation-based monitoring of complex workloads

AI-enabled data centers support a wide range of application scenarios, from AI-generated content and scientific calculations to autonomous driving applications. These workloads place very different demands on computing, network, and storage resources. This makes it difficult to attribute hardware problems such as GPU memory leaks or InfiniBand packet loss to specific AI tasks. Industry statistics show that about eight percent of unplanned interruptions in the training of large language models are caused by failures of optical modules or fiber optics. Even packet loss in the millisecond range can disrupt AI training, trigger job restarts, and lead to significant waste of computing resources. Control systems therefore require transparency across hardware, workloads, and business processes. Otherwise, users and data center managers cannot identify correlations and efficiently locate problems.

Complex maintenance processes delay operations

The growing need for cross-location collaboration has significantly increased the complexity of operating and maintaining AI data centers. Critical tasks such as resource planning and network connections are still heavily reliant on manual processes that are time-consuming and prone to error. At the same time, the shortage of qualified specialists further slows down response times. This forces companies to take a largely reactive approach to fault management instead of acting proactively and preventively. The lack of automated response mechanisms leads to longer average repair times, which has a negative impact on service availability and operational efficiency. Modern solutions offer automated process support from planning to response mechanisms to reduce staff workload, save resources, and prevent errors.

Intelligent management solutions as the key

To overcome the challenges of operating and maintaining AI data centers, intelligent management solutions are needed that cover all relevant control levels, from components to systems. Only with comprehensive transparency across all levels can automated error detection and timely early warning be implemented.

Clark Li, Country Manager for the DACH region at KAYTUS, explains: „When using our KSManage management solution for AI data centers, we saw an improvement in troubleshooting of up to 90 percent. The average repair time is significantly reduced and the dependence on manual intervention is minimized. This significantly increases efficiency and ensures the high availability of AI data centers for 2026 and beyond.“