KI-Skalierung im Jahr 2026 3,2T-Anforderungen an Rechenzentren und Glasfaser-Interconnect-Kapazitäten

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Laut der Unternehmensberatung McKinsey wird die steigende Nachfrage nach Rechenleistung bis 2030 weltweite Investitionen in Rechenzentren in Höhe von fast sieben Billionen Dollar erfordern. Und die KI-Cluster fordern immer mehr Ressourcen und zwingen die Rechenzentrumsbranche, in kürzester Zeit massive Infrastrukturen bereitzustellen.

Das Jahr 2026 markiert einen Wendepunkt. Der globale Wettlauf um Künstliche Intelligenz (KI) ist in eine neue Phase eingetreten. In den Jahren 2024 und 2025 lag der Fokus hauptsächlich auf ersten KI-Strategien und Pilotprojekten. Doch jetzt müssen Rechenzentrumsbetreiber ihren Fokus stark auf die industrielle Skalierung legen.

Gartner-Prognose 2026

2,5 Billionen US-Dollar für KI – Infrastruktur frisst den Löwenanteil

Physical AI rückt ins Zentrum

Datacenter-Investitionen ebnen den Weg für Robotik in der realen Welt

Um die Leistung, Effizienz und Langlebigkeit der nächsten KI-Generation zu gewährleisten, sind die folgenden fünf Schlüsselbereiche entscheidend.

1) Vom Training zur Inferenz: 1,6T als Standard, 3,2T in Sicht

Die Natur von KI-Workloads unterliegt einem grundlegenden Wandel. Während der primäre Fokus bisher auf dem Training massiver Modelle lag, wird 2026 durch den industriellen Einsatz von KI-Inferenz bestimmt sein.

Um Millionen gleichzeitiger Benutzeranfragen in Echtzeit zu bedienen, müssen Rechenzentren enormen Durchsatz und extrem niedrige Latenzzeiten garantieren. Dieser Übergang vom Training zum kontinuierlichen Hochleistungsbetrieb macht die bisher üblichen Geschwindigkeiten von 40G oder 100G obsolet.

Netzwerk ohne Hitzestau

Der Countdown zu 800G

Während der Fokus in den letzten Jahren auf der Migration zu 400G und 800G lag, wird 2026 der breite Rollout von 1,6T-Geschwindigkeiten erfolgen. Diese werden oft über 2x800G-Kombi-Transceiver realisiert. Darüber hinaus erwarten wir die ersten 3,2T-Pilotinstallationen bei führenden Hyperscalern, die ihre Architekturen bereits auf die nächste Stufe des Traffic-Managements vorbereiten.

Um diese Bandbreiten zu unterstützen, ist die Grundlage des KI-Ökosystems, die Glasfaser, unverzichtbar. Da Inferenz-Server eine ultraschnelle Datenlieferung benötigen, verzehnfacht sich oft die Konnektivität vom Switch zum Server. Dies erfordert, dass die Glasfaser bis zur GPU-NIC (Network Interface Card) selbst verlegt wird, was einen massiven Ausbau der Netzwerkkapazität, einschließlich der Weitverkehrsverbindungen zwischen Rechenzentrums-Campussen, notwendig macht.

2) Vorkonfektionierte High-Density-Baugruppen statt Einzelfaser-Handhabung

Die massive Anzahl an Fasern, in einigen Fällen über 9.000 Faserstränge pro Spine-Core-Netzwerkschrank, verbietet die manuelle Handhabung einzelner Fasern. Hyperscaler und große Betreiber setzen daher konsequent auf modulare, vorkonfektionierte High-Density-Baugruppen.

Diese industriell gefertigten Kabel- und Konnektivitätslösungen ermöglichen reproduzierbare, schnelle und skalierbare Installationsprozesse. Sie garantieren nicht nur höchste optische Leistung, sondern reduzieren auch Installationsfehler und die Markteinführungszeit (TTM) erheblich.

3) Dichte als Engpass: Die Notwendigkeit von VSFF

Mit der exponentiellen Zunahme der Faseranzahl ist die Dichte zum primären Engpass im Rechenzentrum geworden. Die gebräuchliche MPO-Konnektivität stößt in hochdichten KI/ML-Schnittstellen an ihre Grenzen.

In Netzwerk-Switches, die für 800G oder 1,6T ausgelegt sind, sind die Transceiver-Ports eng angeordnet. Wenn hier herkömmliche MPO-Stecker verwendet werden, verbrauchen das erforderliche Volumen für die Kabel und das zugehörige Kabel-Management so viel Platz, dass die Kühlleistung beeinträchtigt und die Zugänglichkeit für Wartungsarbeiten nahezu unmöglich wird.

Miniaturisierung ist daher zwingend erforderlich. Sie ist eine entscheidende Voraussetzung für die Skalierbarkeit. Dies führt zur Standardisierung von Very Small Form Factor Fiber Connectors (VSFFC).

Steckverbinder wie MMC, SN-M oder MMC16 ermöglichen eine deutliche Erhöhung der Faserdichte im Patch-Feld, in einigen Fällen um mehr als 100 Prozent im Vergleich zu herkömmlichen LC-Duplex- oder MPO-Steckern. Die reduzierte Größe dieser Steckverbinder, kombiniert mit innovativen Fasern mit hohem Biegeradius, die von Corning entwickelt wurden, ermöglicht eine weitaus effizientere Nutzung des wertvollen Platzes in den Schränken und ein besseres Management von Kabelstaus.

4) Thermik & Energie: Flüssigkeitskühlung wird unvermeidlich

Die extrem hohe Leistung von KI-GPUs und -CPUs führt zu einer Wärme-Entwicklung, die herkömmliche luftbasierte Kühllösungen nicht mehr effizient bewältigen können. Bei einem Stromverbrauch, der häufig 80 Kilowatt pro Rack übersteigt - gegenüber rund 15 kW pro herkömmlichem Server-Rack) - wird die Luftkühlung physikalisch und wirtschaftlich untragbar.

Hinzu kommt, dass KI-Workloads 3 bis 5 mal mehr Strom pro Recheneinheit verbrauchen als herkömmliche Anwendungen. Folglich wird die Flüssigkeitskühlung (Direct-to-Chip- und Immersionskühlung) die herkömmliche Luftkühlung für hochdichte KI-Racks ersetzen.

Die am häufigsten verwendete Methode ist die Zirkulation von Wasser durch isolierte Rohrleitungen, die entweder über Kühlplatten direkt auf den Prozessoren (Direct-to-Chip) oder als Rücktür-Wärmetauscher integriert sind, um die Wärme direkt von den Komponenten abzuführen. Dieser Wandel ist entscheidend, da die Flüssigkeitskühlung nicht nur eine überlegene thermische Effizienz bietet, sondern auch der Schlüssel zur Erreichung zukünftiger Nachhaltigkeitsziele ist.

Die Notwendigkeit der Flüssigkühlung von Servern und Komponenten

Durch die Ermöglichung höherer Betriebstemperaturen und die erhebliche Reduzierung der erforderlichen Lüfterenergie minimiert die Flüssigkeitskühlung die Power Usage Effectiveness (PUE) und ist für den langfristigen, energieeffizienten Betrieb von Hyperscale-KI-Implementierungen unerlässlich. Laut McKinsey können Flüssigkeitskühlsysteme den Energieverbrauch im Vergleich zu Luftkühlsystemen um mehr als 27 Prozent senken. Die Energiekosten für die Flüssigkeitskühlung sind daher auch deutlich niedriger als für die Luftkühlung (Direct-to-Chip: 31 Prozent niedriger, Immersion: 37 Prozent niedriger).

5) Vorbereitung auf Co-Packaged Optics (CPO)

Co-Packaged Optics (CPO) zielt darauf ab, Optik und Elektronik enger in einem Switching- oder Verarbeitungssystem zu integrieren. CPO ist die etablierte Lösung zur signifikanten Steigerung der Energie-Effizienz, da sie die Distanz, die das elektrische Signal zurücklegen muss, drastisch reduziert. Diese tiefe Integration verändert grundlegend, wie Glasfaser in den Switch gelangt und beeinflusst das Wärme-Management.

Das Potenzial von Co-Packaged Optics und optischen Wellenleitersubstraten

Der Sprung zur Fiber-to-the-Chip-Technologie

Erste Implementierungen von CPO werden voraussichtlich 2026 beginnen, hauptsächlich in Hyperscale-KI-Rechenzentren und proprietären Systemen von Unternehmen wie Nvidia und großen Cloud-Anbietern, zum Beispiel „Nvidia Spectrum-X Photonics“. Diese frühen Rollouts werden sich auf Scale-Up-Netzwerke - innerhalb von Racks und Reihen - als Alternative zu Kupfer-Interconnects konzentrieren, wo Bandbreiten- und Leistungsbeschränkungen am größten sind. Daher müssen Rechenzentrumsbetreiber ihre Infrastruktur bis 2026 CPO-fähig machen und dabei antizipieren, dass sich großflächige Einführungs- und Standardisierungsbemühungen in Richtung 2028 bis 2030 beschleunigen werden.

Dies bedeutet, dass Racks, Kühlung und Kabel-Management heute so geplant werden müssen, dass eine optimale Faserführung und thermische Kapazität gewährleistet sind, um ein späteres CPO-Upgrade ohne einen grundlegenden Umbau der gesamten Infrastruktur zu ermöglichen. Die Implementierung von VSFF-Steckverbindern (siehe: Punkt 3) ist ein entscheidender, nicht verhandelbarer Schritt, um diese zukünftigen hochdichten Integrationspfade offen zu halten und zukünftige Störungen zu mindern. Die Voraussicht bei der Verkabelung und dem Rack-Design von heute bestimmt die Machbarkeit der CPO-Einführung von morgen.

6) Die DCI-Kapazitätskrise: Integration von hochdichter Glasfaser für den Datenverkehr zwischen Rechenzentren

KI verwandelt die Glasfaserinfrastruktur in einen entscheidenden Wegbereiter für die Verbindung von Rechenzentren (Data Center Interconnect, DCI). Während Rechenzentren schnell skalieren, müssen Weitverkehrs- und Metro-Netzwerke aggressiv mit hochkapazitiver, latenzarmer Glasfaser skaliert werden, um verteiltes KI-Training und Inferenz über Regionen hinweg zu unterstützen. Folglich hat sich DCI im Zeitalter der KI schnell zu einem kritischen Engpass entwickelt, wobei KI-Workloads mittlerweile der größte Nachfragefaktor sind und Cloud Computing und Big-Data-Analysen übertreffen.

Die massive Datenbewegung zwischen spezialisierten Cluster erfordert eine grundlegende Neugestaltung der Verbindungswege. Die technischen Anforderungen sind kompromisslos: KI-Cluster benötigen extrem niedrige Latenzzeiten (<1 ms) und hochdichte Glasfaser für den Ost-West-Verkehr zwischen GPUs und über Standorte hinweg. Diese Notwendigkeit übt immensen Druck auf die breitere Netzwerkinfrastruktur aus. Um einen Bandbreitenengpass zu vermeiden, werden allein in den USA bis 2030 etwa 200 Millionen zusätzliche Fasermeilen benötigt, angetrieben von einer jährlichen Wachstumsrate von rund 35 Prozent für den Verkehr im Wide Area Netzwork.

Große Anbieter gehen dieses Problem aktiv an, indem sie massiv in neue Hochkapazitätsrouten investieren. Eunetworks setzt sein „Super Highway“-System ein, um die Latenz auf kritischen europäischen Routen, zum Beispiel Frankfurt - Paris, um bis zu 20 Prozent zu reduzieren. In ähnlicher Weise investiert Eurofiber in neue Weitverkehrsrouten, Amsterdam - Hamburg oder Rotterdam - Frankfurt), die für Hochleistungslaser und Raman-Verstärkung ausgelegt sind und die extrem niedrige Latenz und hohe Kapazität gewährleisten, die für KI-Interconnects ab 2026 erforderlich sind. Diese aggressiven Investitionen sind unerlässlich, um die verteilte Architektur moderner KI zu unterstützen.

Der Weg in die Zukunft

Im Jahr 2026 wird KI zu einer zentralen Säule der digitalen Wirtschaft. Die Infrastruktur muss in der Lage sein, diesem Wandel gerecht zu werden. Für Rechenzentrumsbetreiber bedeutet dies, dass Agilität und Weitsicht entscheidend für die Zukunftsfähigkeit sind.

Der Anstieg ist unbestreitbar: Der europäische Markt für KI-optimierte Rechenzentren wird voraussichtlich von 17,4 Milliarden Dollar im Jahr 2025 auf 53,9 Milliarden Dollar bis 2030 wachsen (CAGR: 25,4 Prozent).

Große Branchenakteure wie die Deutsche Telekom reagieren, indem sie jährlich Milliarden in Glasfaser- und KI-Infrastruktur investieren, um KI-Readiness zu erreichen. Dies unterstreicht, dass der Ausbau des zugrunde liegenden Glasfasernetzes direkt mit dem Erfolg des KI-Einsatzes verknüpft ist.

Cindy Ryborz, Marketing Manager EMEA

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