Microsoft baut sein KI-Cluster im Rheinischen Revier aus und stößt dabei auf offenen Widerstand: Kritiker zweifeln an den versprochenen Jobs und fragen, wer am Ende wirklich von der Milliarden-Investition profitiert.

NTT Global Data Centers erweitert seine Kapazität um 36 MW in Deutschland und hat Hochtief mit dem Bau eines Rechenzentrums in Berlin beauftragt. Das Auftragsvolumen liegt nach Angaben des Baukonzerns bei mehreren hundert Millionen Euro.

Woher soll der Strom für neue Hyperscale-Rechenzentren kommen? In Philippsburg ist die Energie-Infrastruktur bereits vorhanden. Ein Projektentwickler plant dort einen Campus mit bis zu 700 Megawatt Anschlussleistung.

Hat Europa als Standort für Rechenzentren eine Zukunft? Diese Frage wurde angesichts der amerikanischen Übermacht auf dem Handelsblatt Live Data Center Summit in Düsseldorf heiß diskutiert. Andreas Nauerz von Ionos fordert von der Politik, sich schneller zu bewegen.

KI direkt am Edge, Chinas Xinchuang-Kurs, Konsolidierung bei Broadcom und Red Hat sowie IT/OT-Konvergenz treiben die digitale Transformation an den Netzwerkrand – und machen Kubernetes zum Schlüsselbaustein.

Rechenzentren brauchen Energieversorger als strategische Partner, weil Stromkapazitäten, Netzanschluss und erneuerbare Beschaffung über ihre Wirtschaftlichkeit und Realisierbarkeit entscheiden. Erfolgreiche Projekte verbinden lokale Erzeugung, PPAs, Speicher, Direktleitungen und Reststrom. Frühzeitige Kooperation ermöglicht standortspezifische, regulatorisch belastbare, wirtschaftlich tragfähige Energiekonzepte und reduziert Versorgungsrisiken.

Der Halbleitermarkt ist wieder in den Schlagzeilen. Aktien des führenden Fotolithografie-Anbieters ASML stiegen in den letzten sechs Monaten um rund 97 Prozent. Hinter den Schlagzeilen verbirgt sich eine stillere, aber nicht minder folgenreiche Entwicklung: neue Ansätze zur Bewältigung der Wärme, die sowohl bei der Chip-Produktion als auch bei der davon abhängigen KI-Hardware entsteht.

Dell Technologies stellt mit dem „PowerEdge XE8812“ eine Plattform für HPC- und KI-Workloads vor – parallel hierzu beteiligt sich das Unternehmen mit AMD am Aufbau einer Forschungsinfrastruktur für Künstliche Intelligenz an der University of Cambridge.

SUSE und der spanische Chipentwickler Openchip wollen einen europäischen Hard- und Softwarestack auf Grundlage der offenen RISC-V-Architektur aufbauen. Eine Absichtserklärung sieht vor, Enterprise-Linux und Kubernetes-Engine von Suse für Vektorbeschleuniger und andere Hardware von Openchip zu zertifizieren.

Dell Technologies stellt mit dem „PowerEdge XE8812“ eine Plattform für HPC- und KI-Workloads vor – parallel hierzu beteiligt sich das Unternehmen mit AMD am Aufbau einer Forschungsinfrastruktur für Künstliche Intelligenz an der University of Cambridge.

Wer KI-Agenten betreibt, braucht laut AMD kein einzelnes CPU-Modell, sondern ein ganzes Portfolio. Der Grund: Jeder Schritt im Agenten-Workflow stellt eigene Anforderungen an den Prozessor.

Der Siegeszug von Künstlicher Intelligenz (KI) und HPC-nahen Trainingsumgebungen verändert die Netzwerkinfrastruktur in Rechenzentren grundlegend. GPU-Leistung allein reicht nicht mehr aus. Entscheidend ist, wie effizient Interconnects Beschleuniger, Racks und Cluster miteinander verbinden.

KI direkt am Edge, Chinas Xinchuang-Kurs, Konsolidierung bei Broadcom und Red Hat sowie IT/OT-Konvergenz treiben die digitale Transformation an den Netzwerkrand – und machen Kubernetes zum Schlüsselbaustein.

Wer KI-Agenten betreibt, braucht laut AMD kein einzelnes CPU-Modell, sondern ein ganzes Portfolio. Der Grund: Jeder Schritt im Agenten-Workflow stellt eigene Anforderungen an den Prozessor.

Niedrige GPU-Auslastung, falsch dimensionierte Kubernetes-Cluster und ungeeignete Modell-Tiers verursachen vermeidbare Cloud-Kosten. Warum Automatisierung und kontinuierliche Optimierung wirtschaftlich zunehmend an Bedeutung gewinnen.

Der Systemintegrator Tobol ist neuer Application Center Partner von Rittal und Eplan. Die Unternehmen wollen Planung, Fertigung und Inbetriebnahme von Rechenzentren stärker standardisieren und industrialisieren.

Niedrige GPU-Auslastung, falsch dimensionierte Kubernetes-Cluster und ungeeignete Modell-Tiers verursachen vermeidbare Cloud-Kosten. Warum Automatisierung und kontinuierliche Optimierung wirtschaftlich zunehmend an Bedeutung gewinnen.

Nach der Änderung des Oracle-Lizenzmodells migrierte der Energieversorger Ewe auf Azul Core. Das Unternehmen vereinheitlichte seine Java-Umgebung und reduzierte die Lizenzkosten nach eigenen Angaben um 60 Prozent.

Siemens hat innerhalb einer Woche zwei Initiativen für industrielle KI angekündigt: eine Edge-to-Cloud-Integration mit Databricks und FFT sowie zwei neue Funktionen für den „Eigen Engineering Agent“.

Datencenter sind zur Schlüsselinfrastruktur der digitalen Wirtschaft geworden und bilden das Rückgrat von Cloud-Diensten, KI-Anwendungen und datengetriebenen Geschäftsmodellen. Parallel dazu hat sich der rechtliche Rahmen deutlich verdichtet: Früher dominierten bau- und anlagenrechtliche Aspekte. Heute prägen Energie-Effizienz, Abwärmenutzung, Erneuerbare Energien sowie IT- und Cyber-Sicherheit die Projektentwicklung, Finanzierung und den Betrieb.

Forschende der TU Berlin haben ein Verfahren entwickelt, mit dem sich Quantenlichtquellen erstmals präzise und wiederholbar auf einem Chip platzieren lassen. Damit rückt die industrielle Serienfertigung optischer Quantenchips näher.

Skalierbarkeit ist der entscheidender Faktor: Für die nächsten Jahre ist davon auszugehen, dass verschiedene Qubit-Modalitäten parallel weiterentwickelt werden. Welche Architektur sich langfristig durchsetzt oder ob spezialisierte Lösungen nebeneinander bestehen, hängt weniger von physikalischen Prinzipien als von ihrer industriellen Skalierbarkeit ab.

Das Fraunhofer-Institut für Photonische Mikrosysteme IPMS präsentiert mit „Q-Dice“ einen Quanten-Zufallszahlengenerator (QRNG), der echte Zufälligkeit aus Quanten-Vakuumfluktuationen gewinnt. Heraus kommen echte Zufallszahlen mit Bitraten von über 4 Gigabit pro Sekunde (Gbit/s) auf Basis von intrinsisch zufälligen und unbeeinflussbaren Quanteneffekten.

Licht soll künftig nicht nur Daten transportieren, sondern selbst Teil der Berechnung werden. Quantum Pulse Ventures erweitert dafür seine Photonik-Plattform.

Veraltete Kernsysteme bremsen viele Unternehmen aus. Statt eines riskanten Komplettaustauschs setzen moderne IT-Strategien auf schrittweise Modernisierung, hybride Plattformen und integrierte Sicherheitskonzepte.

Das Fraunhofer-Institut für Photonische Mikrosysteme IPMS präsentiert mit „Q-Dice“ einen Quanten-Zufallszahlengenerator (QRNG), der echte Zufälligkeit aus Quanten-Vakuumfluktuationen gewinnt. Heraus kommen echte Zufallszahlen mit Bitraten von über 4 Gigabit pro Sekunde (Gbit/s) auf Basis von intrinsisch zufälligen und unbeeinflussbaren Quanteneffekten.

In der IT-Sicherheitslandschaft deutscher Unternehmen ist vieles bis ins Detail durchdacht: Firewalls werden fortlaufend aktualisiert, Zero-Day-Exploits analysiert, Mitarbeitende regelmäßig im sicheren Umgang mit Phishing-Mails geschult. Doch ein Bereich fristet nach wie vor ein Schattendasein: die sichere Entsorgung von IT-Geräten, auch IT Asset Disposal (ITAD) genannt.

Infineon und Siemens arbeiten gemeinsam an der Weiterentwicklung von Halbleiter-Leistungsschaltertechnologie für Rechenzentren, Produktionsanlagen und Batteriespeichersysteme. Dabei setzen sie unter anderem auf Siliziumkarbid.

Kubermatic veröffentlicht Version 1.2 seiner Kubernetes-basierten Virtualisierungsplattform „Kubermatic Virtualization“. Das Update bringt ein integriertes Identitäts- und Zugriffsmanagement, eine grafische Netzwerkkonfiguration und einen neuen Controller-Manager als technischen Unterbau.

Wer KI-Agenten betreibt, braucht laut AMD kein einzelnes CPU-Modell, sondern ein ganzes Portfolio. Der Grund: Jeder Schritt im Agenten-Workflow stellt eigene Anforderungen an den Prozessor.

Spezialisierte GPU-Clouds sollen Hyperscalern bis 2030 ein Fünftel des KI-Cloud-Marktes abnehmen. Auch bei Souveränität könnten Neoclouds punkten. Gartners Prognose entspricht rund 53 Milliarden US-Dollar Umsatz, andere Analysten sind noch optimistischer.

Niedrige GPU-Auslastung, falsch dimensionierte Kubernetes-Cluster und ungeeignete Modell-Tiers verursachen vermeidbare Cloud-Kosten. Warum Automatisierung und kontinuierliche Optimierung wirtschaftlich zunehmend an Bedeutung gewinnen.

KI direkt am Edge, Chinas Xinchuang-Kurs, Konsolidierung bei Broadcom und Red Hat sowie IT/OT-Konvergenz treiben die digitale Transformation an den Netzwerkrand – und machen Kubernetes zum Schlüsselbaustein.

Dell Technologies stellt mit dem „PowerEdge XE8812“ eine Plattform für HPC- und KI-Workloads vor – parallel hierzu beteiligt sich das Unternehmen mit AMD am Aufbau einer Forschungsinfrastruktur für Künstliche Intelligenz an der University of Cambridge.

Wer KI-Agenten betreibt, braucht laut AMD kein einzelnes CPU-Modell, sondern ein ganzes Portfolio. Der Grund: Jeder Schritt im Agenten-Workflow stellt eigene Anforderungen an den Prozessor.

Die validierte Referenzarchitektur richtet sich an Unternehmen und Cloud-Provider, die große KI-Infrastrukturen mit hoher GPU-Auslastung und skalierbarer Storage-Anbindung aufbauen.

Bei Rechenzentren gilt „Platz ist Geld“, längst nicht nur Zeit. Besonders Hyperscaler und Betreiber von HPC-Datencentern suchen nach Wegen, den vorhandenen Raum mit mehr Rechenpower zu bestücken. Einen Weg dahin eröffnen neue, kleine Steckverbinder, die mehr Verbindungen pro Gerät und Patchfeld ermöglichen.

Der Siegeszug von Künstlicher Intelligenz (KI) und HPC-nahen Trainingsumgebungen verändert die Netzwerkinfrastruktur in Rechenzentren grundlegend. GPU-Leistung allein reicht nicht mehr aus. Entscheidend ist, wie effizient Interconnects Beschleuniger, Racks und Cluster miteinander verbinden.

Deutschland baut KI‑Kapazitäten auf, aber Hochleistungsstrom, Kühlung und Fläche wachsen nicht im gleichen Tempo mit. Leistungsfähige KI‑Cluster entstehen deshalb zunehmend im Verbund, als eine KI-Domäne. Der Flaschenhals verschiebt sich damit vom reinen Compute auf Bandbreite, optische Dichte und operative Beherrschbarkeit.

Das Tool „Container Lab“ orchestriert containerisierte Router, Switches und Open-Source-Routing-Software in deklarativ definierten Topologien. Über eine einzige YAML-Datei verbindet das Tool mehrere Fabrics, simuliert WAN-Strecken zwischen Rechenzentren und stellt eine Multi-Vendor-Lab-Umgebung auf jeder Linux-Maschine bereit.

Der Rechenzentrumsbetreiber Qubite International und das Blockchain-Projekt Neptune Cash haben eine exklusive Partnerschaft vereinbart. Qubite übernimmt künftig den Aufbau, das Hosting und den Betrieb der Mining-Infrastruktur für das Layer-1-Protokoll.

Das Schweizer Unternehmen Squares AG stellt mit eine Art Wegwerf-Wallet für Blockchain-Anwender das Prinzip „Protected Self-Custody" ein. Dieses soll neue Möglichkeiten etwa für Emittenten digitaler Wertpapiere eröffnen - für tokenisierte Wertpapiere, Fondsanteile oder digitale Sachwerte und regulatorische sowie operative Vorteile bieten.

Trotz langfristiger Erwartungen setzen bislang kaum Firmen auf Kryptowährungen. Fehlende Regulierung und Sicherheitsbedenken hemmen den Einsatz.

Die Kryptowährungsbörse Snutx hat ihre Tools zur Asset-Prüfung optimiert. Nutzer können nun Vermögensflüsse in Echtzeit überwachen, was vor allem die Transparenz stärken und das Vertrauen in die Plattform erhöhen soll.