Da musste man sich die Augen reiben oder auch die Verbindung von Ohren zum Gehirn überprüfen: Auf der vergangenen Veranstaltung „Vertiv Driving Innovation: The Future of AI Factories“ haben sich die versammelten Vertreter europäischer Datacenter Associations so schnell wie möglich die Umsetzung von Small Modular Reactors (SMRs) gewünscht. Andernfalls könne man in Europa zur KI-Rechnerei in den USA nicht aufschließen. Eine fragwürdige Allianz.

In Partnerschaft mit HPE bietet Kyndryl Kunden Unterstützung bei der Entwicklung und Skalierung von KI-Anwendungen mit der schlüsselfertigen KI-Infrastruktur „HPE Private Cloud AI“ an. Zum Paket gehören Beratung, Implementierung, Monitoring und Tools für KI-Workloads in Private und Hybrid Cloud-Umgebungen.

Zunächst sieht es gar nicht gut aus: Laut Gartner (siehe: Link) werden bis Ende 2027 mehr als 40 Prozent aller Agentic AI -Projekte eingestellt. Die Gründle liefern explodierende Kosten, ungeklärter Geschäftsnutzen und mangelnder Risikokontrolle. Doch was ist mit den 60 Prozent, die funktionieren könnten?

Wer heute über die Stromversorgung für Rechenzentren nachdenkt, der kommt an Nvidia nicht vorbei. Der GPU-Gigant, der zugleich ein komplettes Software-Universum anbietet, bestimmt weitgehend, wie ein KI-Rechenzentrum auszusehen hat. Hier spielen Batterie-Storage-Systeme (BESS) eine entscheidende Rolle. Hier ein Blog-Beitrag:

Das ursprünglich kanadische KI-Unternehmen Cohere dürfte hierzulande noch weitgehend unbekannt sein. Doch das dürfte sich insbesondere wegen jüngst verkündeter Kooperationen mit SAP und Dell Technologies vermutlich alsbald ändern. Der Unternehmensfokus liegt auf der Bereitstellung von großen lernenden Sprachmodellen für den Unternehmenseinsatz.

Der Siegeszug von Künstlicher Intelligenz (KI) und HPC-nahen Trainingsumgebungen verändert die Netzwerkinfrastruktur in Rechenzentren grundlegend. GPU-Leistung allein reicht nicht mehr aus. Entscheidend ist, wie effizient Interconnects Beschleuniger, Racks und Cluster miteinander verbinden.

Nvidia öffnet mit einem neuen Modell seine Rechenplattform für kleinere Cloud-Anbieter. Statt Nvidia-Hardware in einem Zug zu kaufen, zahlen Partner die Hardware ab und treten zugleich einen Teil ihrer Cloud-Einnahmen an Nvidia ab. Im Gegenzug trägt Nvidia das Risiko für die Auslastung der Partner mit.

Es ist schon der zweite IQM-Rechner am Leibniz-Rechenzentrum (LRZ) der Bayerischen Akademie der Wissenschaften. Das System verfügt derzeit über 54 Qubits, ist mit dem LRZ-Höchstleistungsrechner verbunden und wird bis Ende 2026 um ein zusätzliches System mit mehr als 150 Qubits ergänzt. Stargast bei der Eröffnung war EU-Kommissarin Henna Virkkunen.

Spanien zieht weitere Investitionen in Rechenzentren an. Während Edge Mode mehrere Entwicklungsprojekte verkauft und Ferrovial einen Milliarden-Campus plant, wächst an anderen Standorten der Widerstand gegen den Ausbau.

Gartner bewertet Halbleiterhersteller in mehr als 40 Kategorien für KI-Infrastrukturen und sieht je nach Technologiebereich unterschiedliche Marktführer. Nvidia, AMD, Broadcom, Marvell und Infineon gehören laut Gartner zu den führenden Anbietern.