Ergebnisse der 14. Uptime-Institute-Rechenzentrumsstudie Datacenter-Betreiber sehen operativen Einsatz von KI skeptisch

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Die 14. Auflage der renommierten Datacenter-Studie des Uptime Institute analysiert die Entwicklung bei Themen wie Energie-Effizienz, Gründe für Ausfälle, Einsatz von KI-Diensten in den Rechenzentren selbst sowie die Frage, wie viele Frauen die Branche eigentlich beschäftigt.

Bereits zum 14. Mal hat das Uptime Institute seine jährlich erscheinende Studie zu den weltweiten Entwicklungen im Datacenter-Bereich veröffentlicht. Auch diesmal stand die Untersuchung wieder im Zeichen eines kontinuierlich steigenden Bedarfs an digitalen Diensten, die sowohl in ihrem Volumen als auch in den erforderlichen Computing-Leistungen weiter stark zunehmen.

Dieser Trend setzt aber sowohl die Energieversorgung als auch die Kühlung in den Rechenzentren enorm unter Druck. Viele Datacenter-Betreiber und ihre Kunden investieren daher kräftig in IT-Services sowie Infrastruktur und nutzen zunehmend auch immer mehr externe Dienstleistungen. Die Wirksamkeit und die Auswirkungen dieser Investitionen werden die Branche nach Ansicht des Uptime Institute in den kommenden Jahren nachhaltig prägen.

Zunehmende Herausforderungen

2024 zeigt dabei nach Aussage von Andy Lawrence, Executive Director of Research bei Uptime Intelligence, der dieStudie in einem Webcast präsentiert hat, wie sich die steigenden Herausforderungen auf die weitere Energieversorgung und Kühlung in den bereits bestehenden Rechenzentren auswirken. Lawrence sieht einen hohen Investitionsbedarf, um die Nachfrage auch in Zukunft decken zu können.

Gleichzeitig müsse sich die Branche aber auf anhaltende Schwierigkeiten bei der Besetzung freier Stellen mit geschultem Personal gefasst machen, so Lawrence. Nur dann könne man dem erforderlichen Wachstum der Kapazitäten gerecht zu werden. Erschwerend kämen gesetzliche Vorgaben dazu, die ebenfalls nicht ignoriert werden könnten.

Neben Lawrence haben auch der CTO des Uptime Institute Christopher Brown, der Research Director Daniel Bizo sowie der Research Analyst Douglas Donnellan am Webcast teilgenommen. Zunächst haben sie sich dabei mit der Frage beschäftigt, wie sich die Power Usage Effectiveness (PUE) in den vergangenen Jahren entwickelt hat. Nachdem sie 2007 noch bei 2,5 gelegen hatte und dann signifikant gesunken ist, hat sie sich in den vergangenen etwa zehn Jahren nur minimal geändert. Zuletzt lag sie bei 1,56.

Der PUE-Wert setzt die gesamte in einem Rechenzentrum verbrauchte Energie in ein Verhältnis zur Energieaufnahme der IT-Infrastruktur. Ein PUE von 2,0 gilt als durchschnittlich, 1,5 als effizient und Werte kleiner 1,2 als sehr effizient.

Während der durchschnittliche PUE-Wert annähernd gleich geblieben ist, ist die Dichte in den Racks gestiegen. So gaben 29 Prozent der befragten Datacenter-Betreiber an, dass sich dieser Wert zuletzt schnell erhöht habe. Knapp über die Hälfte (51 Prozent) sah immerhin noch eine leichte Zunahme. Bei 14 Prozent hat sie sich nicht verändert. Nur 6 Prozent meldeten einen Rückgang.

Am häufigsten sei weiterhin eine Density von 4 bis 6 kW. Das Uptime Institute geht aber davon aus, dass die hohen Density-Werte in Zukunft deutlich zunehmen werden. Das liege vor allem an der Verbreitung immer leistungsfähigerer Prozessoren und GPUs in den Rechenzentren.

KI in Rechenzentren

Auch wenn allgemein davon ausgegangen wird, dass für KI sehr viel Rechenkraft benötigt wird, spielt sie doch insgesamt in den globalen Rechenzentren noch keine entscheidende Rolle. Knapp die Hälfte der vorhandenen Infrastruktur werden immer noch für den Betrieb von Business-Anwendungen benötigt, 33 Prozent für High-Performance Computing (HPC) mit Beschleunigern sowie 19 Prozent für HPC-Dienste ohne Beschleuniger.

Für das Training generativer KI-Dienste werden dagegen bislang nur 15 Prozent der Leistung aufgewendet, 8 Prozent für weitere KI-Berechnungen und 5 Prozent für das Training zusätzlicher KI-Anwendungen. Anmerkung: Die Zahlen ergeben in der Summe mehr als 100 Prozent, da die Teilnehmer hier zwei Antworten auswählen durften.

Fehlende Transparenz und andere Mängel

Kritisch sahen die Autoren der Studie das Thema Nachhaltigkeit in den Rechenzentren. Es sei ein Problem, dass viele Datacenter-Betreiber ihre Nachhaltigkeitsbehauptungen nicht ausreichend mit Daten belegen könnten. So würden zwar 89 Prozent ihren Energieverbrauch messen, aber nur 43 Prozent den Verbrauch von Wasser und nur etwa ein Drittel ihre CO₂-Emissionen.

Interessant ist das schwindende Vertrauen der Branche in KI-Dienste, wenn es um den Betrieb der Rechenzentren selbst geht. Vor zwei Jahren sagten noch 76 Prozent, dass sie einer umfassend trainierten KI auch operative Entscheidungen überlassen würden. 2023 sank dieser Wert auf 64 Prozent und in diesem Jahr sogar auf nur noch 58 Prozent.

Als wahrscheinlichste Gründe für diesen Rückgang nennt das Uptime Institute mangelnde Transparenz und ungeklärte Haftungsfragen. Außerdem seien KI-Fehler und -Halluzinationen ein großes Thema in der Öffentlichkeit.

Des Weiteren beschäftigte sich die Studie mit der Zahl der Ausfälle in Rechenzentren in diesem Jahr. Hier hätten die meisten Vorfälle nur relativ geringschwellige Auswirkungen gehabt (siehe: „ Rechenzentren zeigen sich gestärkt, die Telekommunikation schwächelt; Uptime Institute bestätigt: Redundanz verhindert Ausfälle im Datacenter“). Wenn es zu Schäden gekommen ist, dann allerdings in über der Häfte der Fälle (54 Prozent) wegen Problemen mit der Energieversorgung. In 13 Prozent wegen der Kühlung und in 11 Prozent wegen Fehlern bei Hard- oder Software.

Außerdem fragten sie die Zahl der in Datacenter beschäftigten Frauen ab. In 21 Prozent der Rechenzentren arbeiten überhaupt keine weiblichen Mitarbeiter, in 26 Prozent sind es nur zwischen 1 und 4 Prozent der Personals.

Vier von fünf Rechenzentren beschäftigen zehn Prozent oder weniger Frauen. Hier besteht also noch ein großer Nachholbedarf.

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