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Die KI soll in etwa fünf Jahren Energie-Optimierung, Predictive Maintenance, Ressourcenzuordnung , zum Beispiel von CPU, GPU und Bandbreite, orchestrieren können. Doch diese agentische Steuerungsebene wird nicht nur zum Produktivitätshebel, sondern auch zu einer hochprivilegierten Angriffsfläche.  (Bild: Gemini / KI-generiert)
Selbst ist das Rechenzentrum

Eine KI als Betriebssystem für Datacenter

In Rechenzentren und verwandten Infrastrukturen entsteht gerade eine neue Schaltstelle der Betriebslogik: eine agentische Kontrollebene für Rundum-Sorglos-Uptime, thermische Stabilität, strikte Compliance und energetische Effizienz. Agentische Steuerungssysteme wie „Nvidia DSX OS“, „Ekkosense“ oder „Phaidra“ verschieben den Rechenzentrumsbetrieb vom aktiven Monitoring zur prädiktiven Regelung.

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Einschätzungen zum „Cloud and AI Development Act“ fallen konträr aus: Kritik an scheinbar zu laxen Souveränitätskriterien einerseits, Vorwürfe Diskriminierung und künstliche Barrieren für internationale Anbieter andererseits. (Bild: GPT Image 2 / KI-generiert)
Kontroverse über Souveränitätsstufen

EU-Souveränitätskriterien für Clouds: zu restriktiv? Zu lax?

Mit dem Cloud and AI Development Act will die EU-Kommission erstmals verbindlich definieren, wann Cloud- und KI-Dienste als souverän gelten. Verbände gehen in ihren Einschätzungen des Gesetzentwurfs stark auseinander: Eco und internationale Assoziationen sehen Diskriminierung und künstliche Barrieren. Cispe und die europäische KMU-Allianz befürchten Sovereignity Washing und fordern rigorose Kriterien.

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Das ist das System „Dell Poweredge XE9785“; es ist ist speziell für die Entwicklung von Foundation-Modellen und groß angelegte Inferenzen konzipiert.  (Bild: Dell Technologies)
Skalierung für GenAI und Agentic AI im Adressbuch

Dell Technologies und AMD für die On-prem-KI

Ab Juli 2026 werden die Server „Poweredge XE7745“ und „R7725“ von Dell Technologies die „AMD Instinct MI350P“ PCIe GPUs unterstützen. Parallel dazu wurde die „Dell AI Platform with AMD“ erweitert, um die Skalierung vom Pilotprojekt zur Produktion zu vereinfachen. Unternehmen sollen dabei GenAI und Agentic AI innerhalb ihrer bestehenden Rechenzentrumsinfrastruktur betreiben können, ohne dass ein Redesign erforderlich ist.

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