Die Bereitstellung von flüssigkeitsgekühlten so genannten AIDCs (AI Data Centers) ist alles andere als Plug-and-Play. Kaytus, Anbieter von KI-basierter und flüssigkeitsgekühlter End-to-End IT-Infrastrukturtechnik, untersucht und identifiziert die fünf häufigsten Hürden bei diesem Bereitstellungs-Prozess.
Das Rack-System von Kaytus
(Bild: Kaytus)
Aufgrund der rasanten Entwicklung KI-basierter Technologien der nächsten Generation, wie GenAI und AI4S (KI für die Wissenschaft), müssen Rechenzentren Workloads bewältigen, die noch vor wenigen Jahren unvorstellbar waren. Allerdings stellen der deutsche Branchenverband Bitkom und nationale Studien fest, dass die derzeit installierte Serverdichte und Stromkapazität in Deutschland zwar wachsen, aber hinter den Werten bekannter Hyperscaler zurückbleiben. Das aber wirkt sich negativ auf die Entwicklungsfähigkeit, Souveränität und Compliance deutscher Rechenzentren aus und erzeugt einen Druck zur Modernisierung vor Ort.
Der Aufbau eines flüssigkeitsgekühlten KI-Rechenzentrums ist allerdings ein groß angelegtes, hochgradig systematisiertes Projekt. Denn sowohl aus technischer als auch aus ingenieurwissenschaftlicher Sicht müssen Anwender verstehen, wie solche Einrichtungen aufgebaut werden, die tatsächlichen Leistungsergebnisse vorausplanen und die laufenden Support-Services verwalten.
Die größten Hindernisse
Zu den größten Herausforderungen beim Aufbau ganzheitlicher flüssigkeitsgekühlter KI-Rechenzentren gehören:
1. Herausforderungen beim Design – Der Bereich der Flüssigkeitskühlung in Rechenzentren umfasst die Architektur des Rechenzentrums sowie Komponenten, Schnittstellen, Infrastruktur und Überwachung der Flüssigkeitskühlung. Die Konzeption erfordert eine interdisziplinäre Koordination und sorgfältige Berücksichtigung von Faktoren wie der Abstimmung von Durchflussrate und -widerstand des Flüssigkeitskühlsystems, der Integration einer Flüssigkeitskühlung mit Luftkühlungsunterstützung, der Stromversorgung und anderen Modulen sowie der ganzheitlichen Verwaltung aller IT-Geräte im Rechenzentrum.
Weitere Herausforderungen sind die Gestaltung der für Sicherheit und Zuverlässigkeit zuständigen Schleifennetzwerke sowie die effektive Fehlerisolierung, was den Prozess anspruchsvoll macht. Darüber hinaus erfordern neuartige Flüssigkeitskühlsysteme eine konstante Stromversorgung von bis zu 190 Kilowatt (kW), was eine 200-prozentige Erhöhung der Belastbarkeit des Stromverteilungssystems erforderlich macht.
Der gesamte Server- beziehungsweise Schaltschrank wiegt 3.000 Kilogramm, was zudem eine verbesserte Tragfähigkeit der Konstruktion des Rechenzentrums erfordert. All dies bringt die Stromversorgung und das Wärme-Management ultrahochdichter Konfigurationen an ihre Grenzen.
Ganz und gar nicht trivial: Die Bereitstellung von flüssiggekühlten AI Data Centers. Kaytus bietet sich als Experte an.
(Bild: Kaytus)
Und schließlich nicht zu unterschätzen: Den ausführenden Infrastruktur-Dienstleistern fehlt es oft an Erfahrung mit der Konstruktion solcher Anlagen, so dass die betroffenen Anwender zunehmend unsicher sind, wie sie deren Bereitstellung effektiv planen sollen.
2. Komplexe Bereitstellung – Die Bereitstellung erfordert die Koordination mehrerer Dienstleister und die Verwaltung paralleler Baumaßnahmen. Der Branche fehlt es jedoch an Erfahrung mit der Implementierung neuer AIDC-Produkten, inklusive AI-Factory-Anwendungen, während traditionelle Rechenzentrumsdesigner ebenfalls nicht über die entsprechenden Fähigkeiten verfügen und sich für die professionelle Bereitstellung auf Systemanbieter verlassen.
Derzeit verlangen Kunden zunehmend eine schnelle Umsetzung von AIDC-Bauvorhaben. Allerdings ist die Bereitstellung flüssigkeitsgekühlter Rechenzentren mit erheblicher Komplexität verbunden, und der traditionelle Bauansatz erfordert in der Regel ein bis drei Jahre bis zur Fertigstellung, wodurch Kunden Betriebsverzögerungen und Wettbewerbsnachteile drohen, wenn die Projekte in Betrieb genommen werden.
Ohne einen klaren, ganzheitlichen Plan kommt es häufig zu Verzögerungen bei den Projekten, und die Qualität der Bereitstellungsumgebung entspricht möglicherweise nicht den Anforderungen. Beispielsweise werden die Primär- und Sekundär-Kühlkreisläufe des Rechenzentrums eines Kunden oft von verschiedenen Anbietern geliefert, und eine mangelnde Koordination zwischen den beiden Parteien kann sich negativ auf den gesamten Projektzeitplan auswirken.
Stand: 08.12.2025
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Detailfehler im Primär- und Sekundärkühlkreislauf
Ein Problem, auf das Kaytus zuvor gestoßen ist, ist, dass der Anbieter des Primärkreislaufs die erforderlichen Reinheitsstandards für Kühlmittel nicht erfüllt, wodurch die Kühlverteilungseinheit (CDU) auf der sekundären Seite nicht angeschlossen werden kann. Dies führt zu Verzögerungen bei der Bereitstellung auf der sekundären Seite und damit zu einer Verzögerung des gesamten Projekts. Daher ist es wichtig, dass die Nutzer das Projekt während der Bereitstellungsphase aus einer ganzheitlichen Perspektive betrachten.
3. Mangelnde Kompetenz bei der Optimierung – Die Optimierung flüssigkeitsgekühlter Systeme erfordert eine interdisziplinäre Zusammenarbeit, die etwa HVAC-, Flüssigkeitskühlungs-, Elektro- und IT-Systeme umfasst. Anwender benötigen Partner mit umfassender technischer Kompetenz und Erfahrung in diesen Bereichen.
Gleichzeitig ist es wichtig, dass die Leistung von flüssigkeitsgekühlten KI-Rechenzentren den Erwartungen der Anwender entspricht. Um dies sicherzustellen, bedarf es professioneller Leistungstests und Optimierungsdienste, die nicht nur die Bewertung der Hardware-Machbarkeit, die Überprüfung der System- und Softwarekompatibilität sowie eine Leistungsvalidierung, sondern auch die Zuverlässigkeitsbewertung und End-to-End-Netzwerk- und Leistungsstresstests von einzelnen Knoten bis hin zu ganzen Schranksystemen sowie die Optimierung von Systembenchmarks umfassen. Das Weglassen auch nur einer Komponente kann zu einer ineffizienten Nutzung der Systemressourcen führen.
4. Kompetenzlücken und Betriebsrisiken – Flüssigkeitskühlsysteme erfordern ein sorgfältiges Management der Kühlmittelsteuerung, der Leckage-Vermeidung und der Fehlerdiagnose. Zu den Ausfallrisiken zählen die potenzielle Korrosion von elektronischen Bauteilen, die mit dem Kühlmittel in Kontakt kommen, die Auswirkungen des Kühlmittels auf die Funktionalität und Lebensdauer der Bauteile sowie andere Leckage-Gefahren, die zu ungeplanten Ausfallzeiten führen können.
Darüber hinaus müssen Anwender häufig ihre Fähigkeiten im Bereich des Datacenter-Managements verbessern, um den Betrieb und die Wartung von Flüssigkeitskühlsystemen effektiv zu unterstützen. Dazu müssen sie die Durchflussrate, die Temperatur, den Druck und andere wichtige Parameter überwachen, um eine effiziente Verteilung des Kühlmittelflusses sicherzustellen sowie eine rechtzeitige Frühwarnung und Diagnose von Systemanomalien zu ermöglichen und potenzielle Verluste zu minimieren.
Allerdings berichten Anwender von einem Mangel an Personal mit Erfahrung in den Bereichen Infrastruktur mit hoher Dichte, Flüssigkeitskühlsysteme und integrierte Wärme-/Leistungssteuerung. Laut aktuellen Umfragen der Datacenter-Standardisierungsorganisation Uptime Institute, gaben rund 94 Prozent der Befragten an, dass Probleme wie Ausfallsicherheit, Wartung und Kühlmittel-Leckagen die größten Hindernisse beim Einsatz von Flüssigkeitskühlung sind.
5. Finanzieller Druck und vorhandene Unternehmensziele – Flüssigkeitsgekühlte AIDCs können höhere Anschaffungskosten verursachen. Für deutsche CFOs (Chief Financial Officer) muss der Business Case über die technischen Vorteile hinausgehen und auch die Kapitalrendite, Zukunftsfähigkeit und verbesserte Nachhaltigkeit (ESG-Kennzahlen) berücksichtigen.
Der Bericht „Germany Green Data Center Market“ nennt „ESG-Verpflichtungen von Unternehmen“ als wichtigen Markttreiber. Der deutsche Markt für grüne Rechenzentren wird voraussichtlich von 2.880,94 Millionen Dollar im Jahr 2024 auf 12.022,28 Millionen Dollar im Jahr 2032 wachsen, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 19,55 Prozent zwischen 2025 und 2032.
Hindernisse gehören gemeistert
Angesichts der Anfangsinvestitionen und des geplanten langfristigen Betriebs verschiedener IT-Technologien ist es für Unternehmen wichtig, sich Gedanken darüber zu machen, wie sie den ROI von flüssigkeitsgekühlten AIDC umfassend bewerten können.
TCO-Betrachtung der Kühlung per Luft und per Flüssigkeit
(Bild: Kaytus)
Der Bau eines flüssigkeitsgekühlten, KI-fähigen Rechenzentrums ist nicht nur eine technische, sondern auch eine konstruktionelle Herausforderung. Um eine vollständige Flüssigkeitskühlung für AIDCs zu implementieren, müssen Unternehmen entweder die Technologie intern beherrschen, indem sie Ressourcen koordinieren und wichtige Systeme (Elektrik, IT, Flüssigkeitskühlung, HLK) verstehen, oder externe Hilfe in Anspruch nehmen und einen professionellen Anbieter mit umfassenden Kompetenzen im Bereich Flüssigkeitskühlung finden.
Clark Li, Country Manager der DACH-Region bei Kaytus, erläutert: „Die Unternehmenstransformation erfordert nicht nur technisches Fachwissen, sondern auch Weitblick. Unternehmen, die frühzeitig in die Bewältigung dieser Herausforderungen investieren, werden sich einen entscheidenden Vorsprung im Wettlauf um die KI-Nutzung verschaffen.“
On-Stop-Shop Kaytus
Angesichts der Herausforderungen und Komplexitäten, die mit flüssigkeitsgekühlten KI-Rechenzentren verbunden seine, empfiehlt Kaytus den Unternehmen, einen One-Stop-Service-Anbieter für ganzheitliche flüssigkeitsgekühlte AIDC-Lösungen in Betracht zu ziehen. Dieser Ansatz ermögliche es Unternehmen, sich auf ihr KI-Geschäft zu konzentrieren und gleichzeitig die Innovationsbereitschaft für die Zukunft sicherzustellen.
Kaytus selbst bietet seinen Kunden eine '4D-Komplettlösung' für flüssigkeitsgekühlte KI-Rechenzentren mit den Bereichen Design, Entwicklung, Bereitstellung und dynamischer Service. Mit Wissen im BIM (Building Information Modelling) -Design, einem umfangreichen Portfolio unter einer einzigen Marke, Erfahrung in der groß angelegten Implementierung von AIDCs und individuellen Dienstleistungen, will das Unternehmen seinen Kunden eine 'intelligente Transformation bei gleichzeitiger Reduzierung der Kosten für Fehlversuche' („Trial-and-Error-Prozesse) bieten.