de.wedoany.com-Bericht: Am 3. Juni stellte Lite-On Technology aus Taiwan, China, auf der COMPUTEX 2026 seine integrierten KI-Infrastrukturfähigkeiten vor, die von Rechenzentren in der Cloud über Edge Computing bis hin zu 5G-Netzen und Smart-City-Anwendungen reichen. Die Präsentation umfasste Bereiche wie KI-Rechenzentrums-Infrastruktur, Edge Computing, 5G AI-RAN, intelligente Überwachung und Verkehrserfassung. Der Schwerpunkt lag auf den Systemintegrationsfähigkeiten des Unternehmens in den Bereichen Rechenleistung, Stromversorgung, Kühlung, Vernetzung und Szenarioanwendungen.
Einer der Schwerpunkte von Lite-On Technology auf dieser Messe war die offene O-RU-Kleinzellenlösung für Edge-Konnektivitätsszenarien. Diese Lösung integriert die 5G AI-RAN-Plattform basierend auf NVIDIA AI Aerial und ist mit einer von der Singapore University of Technology and Design entwickelten Bilderkennungsanwendung ausgestattet, um den koordinierten Betrieb von Mobilfunknetzen, Edge Computing und visuellen Erkennungsaufgaben auf derselben Plattform zu validieren. Im Gegensatz zu herkömmlichen Kommunikationsgeräten, die hauptsächlich der Konnektivität dienen, betont AI-RAN die Kombination von Funkzugangsnetzen mit KI-Rechenressourcen. Dadurch wird die Basisstation nicht mehr nur zu einem Übertragungsknoten, sondern kann auch latenzarme visuelle Analysen, Stadterfassung, industrielle Vor-Ort-Identifikation und Unternehmens-Edge-Anwendungen übernehmen. Für Betreiber, Gerätehersteller und vertikale Industriekunden tragen solche Lösungen dazu bei, 5G-Netze von einer reinen Bandbreitendienstleistung zu einer berechenbaren, erfassbaren und steuerbaren Edge-Infrastruktur zu erweitern.
Auf der Rechenzentrumsseite zeigte Lite-On Technology gleichzeitig Produkte wie flüssigkeitsgekühlte 800V-Gleichstrom-Versorgungsschränke, 110-kW-Stromversorgungsgestelle und 280-kW-Schrank-Level-Flüssigkeitskühlungs-Verteilungseinheiten, die auf die Anforderungen der nächsten Generation von hochdichten KI-Servern und Megawatt-KI-Fabriken zugeschnitten sind.
Diese Produktkombination spiegelt die Entwicklung der IKT-Infrastruktur hin zu einer Integration von „Rechenleistung, Stromversorgung, Netzwerk und Edge-Endgeräten" wider. Mit der zunehmenden Größe von KI-Anwendungen benötigen Rechenzentren nicht nur leistungsstärkere GPUs und Server, sondern auch effizientere Stromarchitekturen, stabilere Backup-Batterieeinheiten, bessere Kühlfähigkeiten und einen latenzarmen Edge-Zugang. 5G AI-RAN tritt in diesem Kontext in den Fokus der Industrie: Einerseits kann es Kommunikationsnetze näher an KI-Anwendungsorte bringen und Echtzeit-Datenverarbeitung für Fabriken, Industriegebiete, Verkehrsknotenpunkte, öffentliche Sicherheit und Smart Cities bereitstellen; andererseits erfordert es ein höheres Maß an Koordination zwischen drahtlosen Geräten, Edge-Servern, KI-Modellen, Sensoren und Cloud-Plattformen. Indem Lite-On Technology O-RU-Kleinzellen, AI-RAN-Plattformen, intelligente Überwachung sowie Stromversorgungs- und Kühlprodukte für Rechenzentren im selben Ausstellungsbereich präsentiert, wird deutlich, dass sich die Wettbewerbsgrenzen für Kommunikationsausrüstungsanbieter erweitern. Kunden werden in Zukunft möglicherweise nicht mehr einzelne Hardware kaufen, sondern einen Satz von Infrastrukturmodulen, die die Implementierung von KI unterstützen.
Die Tochtergesellschaft von Lite-On Technology, LEOTEK, präsentierte außerdem die RenAI-Plattform für intelligente Beleuchtungsnetzwerke und das neue Interlux-KI-Verkehrssignalsystem. Interlux kombiniert Radar- und Kamerasensorfusion, die NVIDIA Jetson Orin Edge-KI-Inferenzplattform und C-V2X-Kommunikationsfähigkeiten, um latenzarme Verarbeitung für Kreuzungserfassungs- und Verkehrsentscheidungsszenarien bereitzustellen. Mit der steigenden Nachfrage nach Echtzeiterfassung in Smart Cities und industriellen Umgebungen wird die Kopplung zwischen Edge-KI, 5G-Kommunikation und Stadtinfrastruktur weiter zunehmen. Der weitere Fortschritt der Implementierung wird vom Tempo der AI-RAN-Tests der Betreiber, der Bereitstellung städtischer Verkehrsprojekte, den Kosten für Edge-Geräte und der Bereitschaft der Industriekunden abhängen, visuelle Erkennungs- und Vor-Ort-Datenverarbeitungsfähigkeiten an den Netzwerkrand zu verlagern.
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