Siemens: KI formt in Australien die Infrastruktur von Rechenzentren neu – 2026

de.wedoany.com-Bericht: Ciaran Flanagan, globaler Leiter des Rechenzentrumsgeschäfts bei Siemens, erklärte auf der Melbourne Cloud & Datacenter Convention 2026, dass die Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) weltweit an Fahrt aufnimmt und alle Länder vor derselben Herausforderung stehen: wie die digitale Infrastruktur aufgebaut werden kann, die diese Verarbeitungsanforderungen der neuen Ära unterstützt – Australien bildet dabei keine Ausnahme. Er bezeichnete diesen Wandel als die größte einzelne Transformation der Rechenzentrumsbranche seit 20 Jahren, wobei sich der Wettbewerbsschwerpunkt zunehmend von der Software- und Anwendungsebene auf die physische Infrastruktur verlagert, die den KI-Betrieb unterstützt.

Flanagan ist der Ansicht, dass sich die öffentliche Diskussion größtenteils auf KI-Software, -Modelle und -Anwendungen konzentriert, während die nächste Phase der KI-Revolution durch Infrastruktur definiert wird; von Stromnetzen über Kühlsysteme bis hin zu digitalen Zwillingen und fortschrittlicher Automatisierung verändert KI die Form und Betriebsweise von Rechenzentren. In der Vergangenheit wurde der Rechenfortschritt hauptsächlich durch Software vorangetrieben, doch die zunehmend anspruchsvollen KI-Workloads machen die physische Infrastruktur zu einem Wettbewerbsvorteil. Der Wettbewerb wird sich zunehmend darauf konzentrieren, wie diese Einrichtungen effizient betrieben werden – in allen Bereichen von Energie, Wasser, Personal und Betrieb. Rechenzentren können nicht länger als Gebäude betrachtet werden, in denen Server stehen; Strom, Kühlung, Rechenleistung und Betrieb müssen als ein koordiniertes System zusammenwirken. Die Risiken sind hoch: Die Nachfrage nach KI-Diensten steigt weiterhin rasant, und die Einrichtungen, die diese Dienste unterstützen, werden größer, dichter und komplexer. Flanagan fügte hinzu, dass KI-Investitionen die Modernisierung der globalen Stromnetze vorantreiben, was allen zugutekommt.

Eine große Veränderung in der Branche zeigt sich in der Planungsphase. Historisch wurden Rechenzentren um Workloads und Anwendungen herum entworfen; heute beginnen sie zunehmend mit dem Chip. Flanagan sagt, dass das Verhalten von Mikroprozessoren das technische Design bestimmt; die Leistung und Wärmeentwicklung von KI-Prozessoren steigen kontinuierlich, und das Verständnis dieser Eigenschaften ist entscheidend für Entscheidungen zu Stromverteilung, Kühlsystemen und Anlagendesign. Er erwähnte, dass ein Kunde bei einem jüngsten Kontakt zunächst annahm, dass KI-Inferenz-Workloads GPUs (Grafikprozessoren) verwenden würden; eine eingehende Analyse bestätigte jedoch, dass viele Inferenzstrategien auf CPUs (zentralen Prozessoren) basieren – dieser Unterschied veränderte die Pläne für Stromverteilung und Kühlungsmanagement.

Wärmeabfuhr war schon immer Teil des Rechenzentrumsdesigns; KI macht sie noch kritischer. Die traditionelle Luftkühlung wird zunehmend durch Flüssigkühlungstechnologien ergänzt, die die von Hochleistungsprozessoren erzeugte Wärme effizienter abführen. Flanagan wies darauf hin, dass es dabei nicht nur um Effizienz geht, sondern auch um Systemresilienz: Das Zeitfenster für thermisches Durchgehen in solchen Rechenzentren hat sich auf wenige Sekunden verkürzt, in einigen Fällen auf Minuten, während es früher 30 Minuten betrug; fällt die Kühlung aus, haben Betreiber möglicherweise nur Sekunden Zeit zum Reagieren. Diese Realität treibt Investitionen in Automatisierungs-, Überwachungs- und prädiktive Steuerungssysteme voran. Er sagte, dass die Autonomie zukünftiger Rechenzentren real sei. Der Fokus verlagert sich auch von der Kühlhardware auf das Management und die Steuerung von Kühlsystemen – wie Flüssigkeitskühlkreisläufe an die GPU- oder CPU-Last angepasst werden, ist entscheidend für Zuverlässigkeit und Effizienz.

Das rasante KI-Wachstum verändert gleichzeitig die Energiedebatte. Die Anlagen werden größer und verbrauchen mehr Strom; Betreiber erkunden neue Optionen für die Strominfrastruktur, einschließlich einer stärkeren Nutzung von Gleichstromarchitekturen (DC). Flanagan erklärte, dass Siemens mit Kunden intensive Gespräche über Gleichstrom führt, aber eine großflächige, umfangreiche Umstellung der gesamten Rechenzentrumsbranche auf Gleichstrom sei nicht einfach; Sicherheits-, Regulierungs- und Skalierbarkeitsfragen müssten zuerst gelöst werden, und Modularität sei ein wichtiger Teil der aktuellen Bewältigung dieser Herausforderungen. Zukünftige KI-Infrastruktur wird enger mit Stromsystemen verbunden sein, und die Zusammenarbeit zwischen Technologieanbietern, Versorgungsunternehmen und Regierungen wird immer wichtiger.

Mit der Beschleunigung der Nachfrage wird die Bereitstellungsgeschwindigkeit zu einem Hauptkriterium. Flanagan glaubt, dass modulare Bauweise Betreibern helfen kann, neue Kapazitäten schneller in Betrieb zu nehmen, und ein Hebel für mehr Effizienz ist; vorgefertigte Systeme können Bauzeiten verkürzen, die Bereitstellung hochwertiger Recheninfrastruktur beschleunigen und Organisationen helfen, ihre Investitionsrendite schneller zu erzielen. Gleichzeitig verändert die Digital-Twin-Technologie die Art und Weise, wie Anlagen geplant und entworfen werden. Einige Kunden arbeiten mit Siemens zusammen, um zukünftige Rechenzentren mithilfe von Software in 3D zu konstruieren und alle Simulationen vor dem ersten Spatenstich durchzuführen. Die Modellierung von Stromsystemen, Kühlinfrastruktur und Betriebsszenarien vor dem Bau kann Risiken reduzieren, die Vorhersagbarkeit erhöhen und Entscheidungen fundierter machen. Er bezeichnete diese Arbeit als einen echten Differenzierungsvorteil.

Aus Flanagans Sicht werden Rechenzentren in Zukunft stärker automatisiert, intelligenter und tiefer in die umgebenden Energiesysteme integriert sein – keine Serverlager mehr, sondern eher ein informationsökologisches System im industriellen Maßstab. Um solche Rechenzentren zu bauen, ist ein grundlegendes Umdenken über die Infrastruktur erforderlich, die KI ermöglicht. Siemens ist zuversichtlich, diese Herausforderung anzunehmen, aber die gesamte Branche muss zusammenarbeiten; nur durch gemeinsame Anstrengungen aller Beteiligten können die Anforderungen erfüllt und das Versprechen der KI eingelöst werden.