Joachim Astel von Noris Network über den Datacenter-Circulus-vitiosus Der Energiehunger der (KI-)Rechenzentren ist nur ein Übergang

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Rechenzentren bleiben das Rückgrat der digitalen Wirtschaft. Daran besteht kein Zweifel. Doch zugleich steigt der Energiehunger der Datacenter, scheint es, ins Unermessliche. Doch ist der vermeintliche Teufelskreis aus mehr IT, mehr Strom und mehr Kühlung kein Naturgesetz. Joachim Astel, Chef bei Co-Location-Anbieter Noris Network AG, sagt: „Der heutige Energiehunger ist möglicherweise nur eine Übergangsphase.“

Die Herausforderung lässt sich klar beziffern. Klassische Co-Location-Setups bewegten sich lange in einem Bereich von fünf bis zehn Kilowatt pro Rack. Mit KI-Anforderungen verschiebt sich diese Größenordnung dramatisch: Heute sind bereits 100 Kilowatt und mehr pro Rack Realität, künftige Generationen werden ein Vielfaches davon benötigen. Schon gibt es erste Technik für die Verwirklichung von 1- und sogar 2 Megawatt-Racks. Diese extreme Leistungsdichte verändert nicht nur die Kühlung, sondern auch die Stromversorgung.

„Wir sprechen über ein völlig neues Level an Energiefluss auf kleinster Fläche“, sagt Astel. „Damit gerät das klassische Rechenzentrumsdesign an Grenzen.“ Für sein modulares Konzept, mit dem sich traditionelle Datacenter um KI-fähige Infrastruktur erweitern lässt, hat Noris Network vor Kurzem den Eco Datacenter Award 2026 für innovative Rechenzentren mit mehr als 3,5 Megawatt bekommen.

Erweiterung der Rechenzentrumsinfrastruktur im Süden Nürnbergs

Noris Network baut ein modulares Rechenzentrum in Nürnberg

Im Rechenzentrum „Nürnberg 3“ lassen sich je nach Bedarf Container-Einheiten von Innovit positionieren, erweitern oder sogar komplett verlagern. Der Vorteil: Die bisherige Infrastruktur für klassische Workloads lässt sich weitgehend beibehalten aber um höhere Dichten, Direct-to-Chip-Cooling und damit verbundene Wasserkreisläufe für Training- und Inferenzanwendungen erweitern.

Statt starre Kapazitäten für maximale Leistung vorzuhalten, werden IT-Module, Stromversorgung und Kühlung dynamisch kombiniert. Überdimensionierung – und damit unnötiger angefragter Energieverbrauch – wird vermieden. Gleichzeitig entsteht eine hohe Anpassungsfähigkeit an sich schnell ändernde Anforderungen, etwa durch neue (Nvidia-)GPU-Generationen. .„Wir vermeiden die klassische Überzüchtung von Infrastruktur“, so Astel.

Vom Energieverbraucher zum Bestandteil lokaler Energiekreisläufe

Gleichzeitig entstehen neue Chancen: Höhere Betriebstemperaturen machen Abwärme nutzbar. „Wir bewegen uns in Richtung eines Systems, in dem Kühlung nicht mehr nur Energie verbraucht, sondern selbst Teil der Energieproduktion wird“, äußert Astel. In Nürnberg etwa soll die Abwärme aufgeheizt und dann in ein Fernwärmenetz eingespeist werden. In Schwalbach wiederum ermöglicht ein Niedertemperaturnetz die Wärme aus KI-Prozessen nahezu ohne zusätzliche Aufbereitung zu nutzen.

Noris Network hat zwei Patente angemeldet, die zum einen der Kühlung,die auf Basis von Durchschnittswerten oder Raumtemperaturen gesteuert wird den Garaus machen soll und zum anderen die Einführung von Mischbatterien, die unterschiedliche Wärmeströme so kombinieren, dass am Ende genau die Temperatur entsteht, die der jeweilige Verbraucher im Rechenzentrum benötigt.

Doch hat Noris Network schon immer auf Innovationen gesetzt: Ein Beispiel dafür sind die „Kyoto-Räder“, die der Rechenzentrumsbetreiber in zwei der Rechenzentren verwendet. Es sind in eigenen Kühltürmen verbaute rotierende Wärmetauscher, etwa sechs Meter im Durchmesser. Die kühle Luft kommt von außen, die heiße Luft aus den Serverräumen.

Hochsicher und effizient in Nürnberg

Noris Network nimmt Bauabschnitt 2 vom Rechenzentrum Nürnberg Süd in Betrieb

Das neue Datacenter von Noris Network

Technik vom Feinsten und gut durchdacht - das Rechenzentrum München Ost

Nach Aussagen entsteht so ein Kreislauf, bei dem die Luft des Rechenzentrums zirkuliert. Zusätzliche Kältemaschinen sind unnötig. So kommen die Rechenzentren mit Kyoto-Kühlung auf PUE-Werte nahe 1,03 bis 1,04 - zumindest im Winter. Somit darf diese Art des Cooling als einer der effizientesten gelten, auch wenn die Technik bereits vor rund 15 Jahren eingeführt wurde. Doch nun erfordere der Energiebedarf der aktuellen KI-Hardware, dass Wasser zur Kühlung verwendet wird.

Dass dieses der Fall sein muss, ist schon vergleichsweise lange im Markt bekannt. Neu dagegen, und manchmal drastisch dargestellt, sind die Probleme um die Strombeschaffung beziehungsweise der notwendige Zugang zu den Stromnetzen und die Verteilung der Energie in den Rechenzentren selbst. Bei letzterem geht es im ersten Schritt um die Einführung einer 800-VDC-Stromversorgungsarchitektur für 1-Megawatt-Serverschränke.

Beim erstgenannten hingegen um die mehr oder weniger nicht mehr erfüllbare Nachfrage nach genügend (grünem) Strom und Stromzugängen – global und in Deutschland. Nach Prognosen der Dell ’Oro Group wird der globale Strombedarf von Rechenzentren von 80 Gigawatt im Jahr 2024 auf rund 220 Gigawatt bis 2030 steigen. Dies geht voraussichtlich mit Investitionen von über 1 Milliarde Dollar einher; etwa 70 Prozent dieses Wachstums entfallen schätzungsweise auf KI-Workloads.

Zwei Bauvorhaben: eines mit, eins ohne Strom

Astel nennt für Noris Network zwei sehr unterschiedliche Situationen für die Neubauten in Aschheim bei München und Schwalbach bei Frankfurt am Main. An dem hessischen Standort hat der Datacenter-Betreiber ein Grundstück übernehmen können, das bereits eine gesicherte Stromoption hatte; die Netzkapazität war bereits reserviert und der Anschluss konnte relativ planbar realisiert werden: „Da sind wir safe“, sagt der Chef.

In Aschheim sieht das allerdings anders aus: Das Rechenzentrum ist bereits fertig gebaut, Trafos und Infrastruktur sind vorhanden, aber der zusätzliche Stromanschluss ist noch nicht freigegeben. Der Antrag allerdings wurde etwa ein Jahr zuvor gestellt. Seitdem wartet Noris Network auf die Genehmigung.

Ausstieg aus der Spirale „mehr GPU-Power, mehr Strombedarf"

Es bleibt festzuhalten: Die aktuelle KI-Hardware ist extrem leistungsfähig, aber energetisch problematisch. Deshalb, so Astel, steht die Branche vor starken Innovationsschüben auf Chip‑ und Systemebene. In Frage kommen Rechenoperationen über Licht statt Elektronen; geänderte Logik, es werden etwa die Nullen eliminiert, rechnen mit Lasertechnik und Abständen.

Joachim Astel, Chef bei Noris Network, hat am 18. Juni 2026 mit Ulrike Ostler, Chefredakteurin bei DataCenter-Insider die DataCenter-Diaries-Podcast-Folge #69: „Joachim Astel, Chef bei Noris Network AG, aufgenommen: Was treibt die Co-Location um? Ist es der unendliche Strombedarf oder sind es doch eher IT-Innovationen wie Modellverdichtung, Photonik, Quantencomputer und 'Follow-the-Sun?“ Astel war zu diesem Zeitpunkt in Athen, auf der Messe „Beyond“ (siehe: Links).

Die Podcast-Folge #69 der DataCenter Diaries findet sich auf Spotify, Apple Podcasts, Deezer und Amazon Musik.

In der Podcast-Folge geht Astel auf eine Chipentwicklung für neuromorphes Computing in Dresden ein. Im April des vergangenen Jahres hat die TU Dresden (TUD) den von Professor Christian Mayr, Professur für Hochparallele VLSI-Systeme und Neuromikroelektronik der TUD, entwickelte Supercomputer „Spinncloud“ in Betrieb genommen - Spinncloud ist mittlerweile ein Startup.

Neuromorphes Computing

Das System basiert auf „Spinnaker2“-Chip und umfasst in dieser Ausbaustufe 35.000 Chips und über fünf Millionen Prozessorkerne. Professor Mayr erläutert den Effekt wie folgt: „Spinnaker2 vereint eine hohe Effizienz mit Echtzeitverarbeitung bei Latenzen unter einer Millisekunde.“ Inspiriert sei der Chip von biologischen Prinzipien wie Plastizität und dynamischer Rekonfigurierbarkeit. Er passe sich automatisch an komplexe, sich verändernde Umgebungen an. „Diese Kombination aus biologisch inspirierter Architektur und technologischer Innovation eröffnet neue Möglichkeiten für KI-Anwendungen in Smart Cities, beim Autonomen Fahren und dem taktilen Internet.“

Der kommerziell verfügbare Spinnaker2-Chip umfasst 153 ARM-Kerne mit 19 Megabyte (GB) On-Chip-SRAM, 2 GB DRAM sowie dedizierte Beschleuniger für Maschinelles Lernen und neuromorphe Anwendungen. Er wird in 22-nm-FDSOI-Technologie gefertigt und nutzt Adaptive Body Biasing (ABB) in einer Forward Body Bias (FBB)-Konfiguration sowie DVFS für einen adaptiven Betrieb nahe der Schwellenspannung bis hinunter zu 0,5 Vlt, was eine 10-fache Steigerung der neuronalen Simulationskapazität pro Watt gegenüber „Spinnaker1“ ermöglicht.

Spiking Neural Network Architecture, Nummer 1, wurde an der Universität Manchester entwickelt. Im Gegensatz zu diesem System ist Spinaker2 mehr als nur eine reine neuromorphe Rechenplattform zur Simulation von spikenden neuronalen Netzen; denn es unterstützt sowohl herkömmliche als auch ereignisbasierte tiefe neuronale Netze (DNNs).

Spinnaker2 strebt eine Verzehnfachung der Kernanzahl gegenüber Spinnaker1 an, mit einem Ziel von 10 Millionen ARM-Prozessorkernen auf einem einzigen Rechner. Ein Spinnaker2-Chip enthält 152.000 Neuronen und 152 Millionen Synapsen, verteilt auf seine 152 Kerne. Zusammen mit architektonischen Verbesserungen wird erwartet, dass die Umstellung auf einen 22-nm-Fertigungsprozess eine mehr als zehnfache Steigerung der neuronalen Simulationskapazität ermöglicht, während der Stromverbrauch in einem vergleichbaren Rahmen bleibt.

Für den Nachfolger „Spinnext“ gibt Spinncloud im Vergleich zu GPUs eine 78 mal höhere Energie-Effizienz an.

Zu den potenziellen Anwendungsbereichen von Spinnaker 2 gehören:

• Hirnforschung und Modellierung des gesamten Gehirns

• Biologische neuronale Simulationen mit komplexen Plastizitätsregeln

• Energie-effiziente Inferenz für Robotik und eingebettete KI

• Ereignisbasierte Modelle des Maschinellen Lernens

• Groß angelegte Ausführung hybrider KI-Modelle

• Taktiles Internet, autonome Fahrzeuge und andere Echtzeit-Anwendungen des Maschinellen Lernens

Für die Spinnaker-2-Chips gab es zuvor drei Silizium-Prototypen: „Santos“, „Jib1“ und „Jib2“. Die aktuelle, für die Fertigung freigegebene Version von Spinnaker 2 umfasst mehr als 34.500 gefertigte Einheiten, die zum Aufbau des weltweit größten gehirnähnlichen Supercomputers in Dresden verwendet werden, der mehr als 5 Millionen Einheiten enthält und eine potenzielle Anzahl von 5 Milliarden Neuronen beherbergt.

Die 5 Millionen Kerne verteilen sich auf 720 Platinen mit jeweils 48 Knoten, die in einem großen, supercomputerähnlichen Rahmen untergebracht sind. Obwohl die bisherige Konfiguration 5 Millionen Rechenelemente umfasste, ist der Supercomputer so ausgelegt, dass er bis zu 10 Millionen Einheiten aufnehmen kann, ohne dass dabei die Betriebsbedingungen beeinträchtigt werden.

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