China feiert 2026 einen historischen Meilenstein: Die technologische Aufholjagd zur westlichen Enterprise‑IT gilt als abgeschlossen. In ausgewählten Nischen geht das Reich der Mitte sogar in Führung, pünktlich zur nächsten Kalenderphase. Denn das aktuelle Yang-Jahr Bǐngwǔ steht im Zeichen des Feuerpferdes: willensstark, wandlungsfähig, eigenwillig und kaum zu bremsen.

Während Metropolen wie Frankfurt am MAin zunehmend mit Flächenknappheit und Netzengpässen kämpfen, entwickeln sich mittelgroße Städte zur smarten Alternative für neue Rechenzentren.

Was sich wie ein Prototyp einer Schwerlastrakete von Jeff Bezos’ „Blue Origin“ oder Elon Musks „SpaceX“ anhört, ist nichts anderes als der nächste Netzwerkstandard, der sich auf Biegen und Brechen ins Rechenzentrum drängt. Den Schwarzen Peter für 800G kann man getrost der KI zuschieben.

Die Telekom eröffnet ein KI-Rechenzentrum in München mit 10.000 Nvidia-GPUs und 12 Megawatt als Basis eines „Deutschland-Stacks“ für die Industrie. Die KI-Fabrik zeichne, so die Telekom-Verantwortlichen, den Weg zu einer vierten industriellen Revolution und einer europäischen KI-Infrastruktur vor… mit klaren Forderungen an die Politik.

Sowohl KI als auch Quantencomputing haben noch ungelöste Herausforderungen. Bei der KI ist es der exorbitante Stromverbrauch der GPUs, beim Quantencomputing die Frage, für was die Technologie am besten taugt. Für beides gibt es neue Ansätze.

Die weltweiten Ausgaben für Künstliche Intelligenz (KI) steigen bis 2026 auf mehr als 2,5 Billionen Dollar. Doch der Boom folgt keiner „Agenten-Goldgräberlogik“. Nach neuen Gartner-Zahlen fließt der größte Teil der Budgets nicht in Anwendungen, sondern in Server, Plattformen und Rechenzentren; also in die industrielle Grundausstattung für maschinelles Denken.

Auf der Nvidia-Konferenz „GTC 2026“ hat Prozessor-Lieferant Intel bekannt gegeben, dass der „Xeon 6“ als Prozessor für die „Nvidia DGX Rubin NVL8“-Systeme zum Einsatz kommt.

Im „Hype Cycle 2025“ für KI rücken KI-Agenten und AI-Ready Data in den Mittelpunkt. Gartner sieht den Trend weg von reiner generativer KI hin zu skalierbaren Grundlagen.

Die stetig steigende Masse an KI-Workloads lässt den Hunger nach Rechenleistung explodieren. Doch Neubauprojekte bei Rechenzentren stoßen oftmals an harte physikalische und oft auch regulatorische Grenzen. Dabei besteht der Ausweg aus dem Kapazitäts-Dilemma nicht in „mehr Hardware, Leistung, Strom“, sondern in der Optimierung bestehender Infrastrukturen.

Bisher gab es von Nvidia eigene CPU-GPU-Chips nur für Server und Linux-Workstations. Nun ist die „Windows“-Plattform an der Reihe. Auf der Computex feiern Nvidia-Prozessoren für Notebooks und Desktop-Rechner Premiere. Zudem kommt die „DGX Station“ mit Windows.