Rechenzentren bewegen die Welt. In diesen Gebäuden befinden sich die Server, die alle digitalen Funktionen unserer Gesellschaften speichern und berechnen. Die „Wolke“ basiert weitgehend auf aneinandergeschmiegten Computergestellen, die wiederum auf Energie, Kühlsysteme und Konnektivität angewiesen sind, die von Schaltanlagen und Leitungen über Unterseekabel bis hin zu Satellitenübertragungen reicht.

Generative künstliche Intelligenz erhöht die Nachfrage nach Rechenzentren, stellt sie aber auch vor große Herausforderungen. Großsprachige Modelle wie ChatGPT verlassen sich beim Trainieren von KI-Modellen auf Nvidia-Grafikprozessoren, und diese Chips sind unersättliche, energiehungrige Tiere.

„Bei der generativen KI geht es nicht nur darum, weitere Racks hinzuzufügen“, sagte Steven Lee, Direktor bei Schneider Electric, einem Spezialisten für digitale Automatisierung und Energiemanagement, der kürzlich auf einer Konferenz sprach. „Es verändert das Paradigma für Rechenzentren.“

Von Finanzen bis Fintech

Rechenzentren sind das unscheinbare Rückgrat von Fintech und Finanzen. Die größten Ökosysteme befinden sich in den USA (Nord-Virginia und Portland, Oregon), aber aufgrund ihrer Rolle als globale Finanzzentren auch Singapur und Hongkong.

Finanzinstitute sind neben Telekommunikationsunternehmen die größten Kunden von Rechenzentren in diesen asiatischen Zentren.

Dieses Bild ändert sich jedoch jetzt, da neue Kunden auftauchen, die um Racks und Ressourcen konkurrieren. Die Branche kann nicht schnell genug genügend Rechenzentren bauen.

Die KI-Welle bricht bereits über Amerika herein und wird sich in den nächsten zwei Jahren auf die Rechenzentren Asiens ausbreiten, sagt Andrew Green von JLL, einem Beratungsunternehmen für Gewerbeimmobilien.

Die neuen Big Player sind Hyperscaler, ein Begriff, der große Cloud-Anbieter und Internetunternehmen wie AWS, Meta oder TikTok umfasst. Ihr Hunger nach Computern zwingt Rechenzentren dazu, größer, flexibler und maßgeschneiderter zu werden.

Neue Rechenzentren erforderlich

Dies verändert die Designanforderungen für Rechenzentren. Banken und Versicherer begnügten sich mit traditionellen Co-Location-Rechenzentren, die günstiger sind, weil sie eine standardisierte Infrastruktur bieten. Hyperscale ist für rechenintensive Arbeiten und eine breitere Palette von Anwendungen erforderlich, darunter digitale Inhalte, soziale Medien, Video-Streaming, E-Commerce, Kryptowährung und mobile Zahlungen.

Und jetzt fügen Sie genAI zur Liste hinzu, was wirklich Öl ins Feuer gießt. Laut Lee verbraucht eine ChatGPT-Abfrage zehnmal mehr Energie als eine Suche bei Google. Zehn Mal!

Dies geschieht zusätzlich zu einem umfassenderen Wandel hin zur Digitalisierung auf der ganzen Welt, wobei Covid ein wesentlicher Beschleuniger dafür ist, dass Arbeit und Privatleben in die Ferne verlagert werden. Ein Beispiel: Die Zahl der täglichen Nutzer von Microsoft Teams ist von 20 Millionen im Jahr 2019 auf 300 Millionen im Jahr 2023 gestiegen, sagt Damon Lim von datacenterHawk, einem auf Rechenzentren spezialisierten Immobilienforschungsunternehmen.

Bis 2030 werden 7.5 Milliarden Menschen das Internet nutzen, das sind etwa 90 Prozent der Weltbevölkerung. Aufgrund dieser Nachfrage werden bis Ende dieses Jahres voraussichtlich mehr als 1,000 Hyperscale-Rechenzentren in Betrieb sein.

Paradox oder Machtspiel?

Das Ergebnis ist eine Vervierfachung des Stromverbrauchs von Rechenzentren bis 2028, sagt Lee. „Das ist das Energieparadoxon des enormen Verbrauchs“, sagte er. 

Aber das ist nichts Paradoxes: Mit der Digitalisierung der Gesellschaft steigen die Energiekosten für diesen Trend exponentiell an, weshalb eine „grünere“ Gestaltung von Rechenzentren von entscheidender Bedeutung ist. Und der Trend ist global. Beispielsweise macht der KI-Einsatz mittlerweile etwa 8 Prozent des Rechenzentrumsverbrauchs in Südostasien aus. Bis 2028 soll sich diese Zahl mehr als verdoppeln.

Der Trend breitet sich auch aus, was es schwieriger macht, nachhaltig zu sein. Wenn es nur um Rechenzentren ginge, könnte der grüne Fokus auf Neubauten oder die Umrüstung bestehender Gebäude liegen. Tatsächlich werden heutzutage fast alle KI-bezogenen Workloads zentral in Rechenzentren gespeichert und berechnet. Aber zunehmend werden diese Aufgaben am „Rand“ erledigt und in der Nähe der Datenquelle (z. B. Gebäuden oder Maschinen oder vielleicht Ihrem Telefon) verteilt. Setzen Sie KI an die Spitze, und der Energiebedarf wächst – und breitet sich weiter aus.

Entwickler von Rechenzentren reagieren theoretisch darauf, indem sie Server-Racks energieeffizienter machen, die Art der Kühlung der Computer ändern (eine besondere Herausforderung für Rechenzentren an heißen, tropischen Standorten) und Stromquellen anschließen, die stärker auf erneuerbare Energien angewiesen sind .

Was auf dem Papier gut klingt, ist in der Umsetzung schwierig und teuer. Rechenzentren wurden nicht unter Berücksichtigung dieser Anforderungen konzipiert.

Rosanna Tang, Forscherin bei Cushman & Wakefield, einem Immobilienberatungsunternehmen, stellt fest, dass in Hongkong 44 Prozent der Rechenzentren in alten Industriegebäuden untergebracht sind.

Diese Zentren sind nicht in der Lage, schwere Bearbeitungen durchzuführen. Sie können möglicherweise nur 10 bis 15 Kilowatt pro Rack verbrauchen, um den Rechenbedarf zu decken, während der Bedarf von Hyperscalern typischerweise 40 kW/Rack verschlingt und einige sogar bis zu 100 kW/Rack benötigen.

„Sie benötigen eine dedizierte Infrastruktur, um dieses Maß an Kühlung und Stromversorgung bereitzustellen“, sagte Patrick McCreary von der Yondr Group, einem Hyperscale-Betreiber und -Entwickler.

Hongkongs Sonderfall

In Hongkong bedeutet das, mehr Zentren in neuen Gebieten zu bauen. Die meisten Rechenzentren der Stadt befinden sich in Kowloon, insbesondere rund um einen Knotenpunkt in Tseung Kwan O. Aber die Aussicht auf die Greater Bay Area und die Integration mit benachbarten Städten auf dem Festland bedeutet, dass die neue Generation von Rechenzentren entlang der Grenze zu Shenzhen gebaut wird Die lokale Regierung bezeichnet die „Nördliche Metropole“.

Rechenzentren sind in Hongkong aufgrund des Mangels an verfügbarem Land und der außergewöhnlich hohen Mieten in Kombination mit strengen Vorschriften für Bauprojekte ein besonderes Problem. Green von JLL prognostiziert, dass Hyperscaler jede neue Kapazität verschlingen werden, wenn immer mehr Rechenzentren ans Netz gehen.

Er sagt, dass grenzüberschreitende Datenaustauschvereinbarungen die Nachfrage in Singapur und Hongkong ankurbeln werden. Im Fall Singapurs hat die Regierung mit Johor Bahru in Malaysia, nebenan, einige Regeln für den Datenaustausch erlassen. Aber der größte Schock wird die Greater Bay Area sein. Green weist darauf hin, dass sich die Behörden Hongkongs und des Festlandes auf einen Mechanismus zum Austausch von Datenschutzdaten geeinigt haben.

„Ohne dies könnte es keine GBA geben“, sagte Green. „Das ist ein Gamechanger.“ Dies wird es für Unternehmen auf dem Festland einfacher machen, Hongkong als Sprungbrett für die Globalisierung ihrer Geschäfte zu nutzen, egal in welcher Branche.

Jetzt wird die Rechenzentrumsbranche eine enorme Kapazität aufbauen, um die GBA- und KI-bezogene Nachfrage zu decken. Die Fintech-Branche wird ein Nutznießer (und ein bedeutender Kunde) sein. Aber werden diese neuen Standorte so konzipiert sein, dass sie die Stromeffizienz maximieren und den CO2-Ausstoß reduzieren? Die bisherige Erfolgsbilanz ist nicht ermutigend, und die Vorlaufkosten für die Umstellung auf eine grüne Umwelt sind relativ hoch. Die Rechenzentrumsbranche, die zunehmend auf GenAI ausgerichtet ist, könnte die Klimakatastrophe ebenso stark beschleunigen wie die digitale Wirtschaft.

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• Quelle: https://www.digfingroup.com/data-centers-genai/