KI-Infrastruktur: Flüssigkühlung springt bis 2027 auf 60%
Veröffentlicht am: 22.09.2026 um 04:42 Uhr | Redaktion boerse-global.de
NVIDIA weitet seine Rolle als Systemarchitekt für Rechenzentren aus und hat das DSX Ready Qualifizierungsprogramm für Power- und Cooling-Produkte ins Leben gerufen. Das Programm zielt darauf ab, die Infrastruktur für sogenannte AI-Factories zu standardisieren und an den DSX-Referenzdesigns des Unternehmens auszurichten. Zu den ersten qualifizierten Partnern gehören Unternehmen wie Hitachi Energy, LG Electronics, Tesla und Vertiv.
Strategische Orchestrierung von KI-Fabriken
Mit dem neuen Qualifizierungsprogramm adressiert NVIDIA kritische Engpässe beim Aufbau großskaliger KI-Infrastrukturen. Im Fokus stehen dabei die Begrenzungen durch Stromnetze, Kühlkapazitäten, Wasserverfügbarkeit und Standortvorgaben.
NVIDIA positioniert sich hiermit als Orchestrator eines kompletten Ökosystems für AI-Factories. Ziel ist es, Hardware-Komponenten so auszuwählen, dass sie nahtlos in das Gesamtdesign der Fabriken passen, um Rechenkapazität effizient in KI-Leistung umzuwandeln.
Die wirtschaftliche Bedeutung dieser Komponenten ist erheblich: Laut Branchenberichten machen Stromversorgung und Kühlung zwischen 40 und 60 Prozent der Gesamtbetriebskosten (Total Cost of Ownership) einer KI-Infrastruktur aus.
Durch eine integrierte Optimierung ließen sich die Betriebskosten um 20 bis 30 Prozent senken. Dies ist besonders relevant, da die Lieferzeiten für Kühlsysteme in High-Density-Konfigurationen aktuell zwischen 12 und 18 Monaten liegen. Eine typische 100-MW-AI-Facility erfordert demnach ein präzise abgestimmtes System aus Energieversorgung, Kühlung und Netzanbindung.
Fortschritte bei Kühlsystemen und CDUs
Ein zentraler Bestandteil des Programms sind Cooling Distribution Units (CDUs). In der ersten Phase wurden LG Electronics, LiquidStack und Vertiv als qualifizierte Anbieter aufgenommen. Vertiv gab bekannt, dass sein 2,3-MW-Modell Vertiv CoolChip als erste CDU die „NVIDIA DSX Ready“-Qualifizierung erhalten habe.
Das System ist für Flüssigkeitskühlung ausgelegt und unterstützt sowohl Direct-to-Chip- als auch Rear-Door-Wärmetauscher. Scott Armul, Chief Product and Technology Officer bei Vertiv, erklärte dazu, dass Entscheidungen über Rechenleistung, Energie und Kühlung nicht mehr unabhängig voneinander getroffen werden könnten.
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LG Electronics erhielt die Zertifizierung für eine CDU der 2,5-MW-Klasse, die als aktueller De-facto-Standard für Hochleistungssysteme gilt. Zuvor hatte das Unternehmen bereits im Juli 2026 Freigaben für eine 600-kW-CDU und im September 2026 für eine 1-MW-Variante erhalten.
Der Markt verschiebt sich laut Analysten von In-Rack- zu In-Row-Lösungen. Branchenprognosen von TrendForce gehen davon aus, dass die Adoptionsrate von Flüssigkühlung in KI-Rechenzentren von 14 Prozent im Jahr 2024 auf etwa 60 Prozent im Jahr 2027 steigen wird.
NVIDIA selbst bietet mit DSX MaxLPS eine Technologie an, die durch 45 Grad Celsius warme Flüssigkühlung bis zu 40 Prozent mehr Grafikprozessoren (GPUs) im gleichen Leistungsbudget ermöglichen soll.
Energiespeicherung und modulare Infrastruktur
Im Bereich der Battery Energy Storage Systems (BESS) wurden Hitachi Energy, LG Energy Solution und Tesla als Partner benannt. LG Energy Solution ist dabei der einzige koreanische Konzern und qualifizierte sich mit seinem LFP-basierten System JF2 AC Link.
Das Unternehmen fokussiert sich stark auf den nordamerikanischen Markt und plant dort bis Ende 2026 eine Produktionskapazität von über 50 GWh für Energiespeicher.
Der Ausbau ist vor dem Hintergrund eines massiv steigenden Energiebedarfs zu sehen: Experten von BloombergNEF erwarten, dass sich der Stromverbrauch von US-Rechenzentren von 180 TWh im Jahr 2025 auf 391 TWh bis zum Jahr 2030 mehr als verdoppeln wird.
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Delta Electronics stellte ergänzend eine umfassende Infrastruktur für die NVIDIA DSX-Plattform vor. Diese umfasst eine 800-VDC-Stromversorgung mit einem Wirkungsgrad von bis zu 98 Prozent sowie vorgefertigte modulare Rechenzentrumslösungen.
Laut Delta Electronics können diese vorgefertigten Module die Bereitstellungszeit (Deployment-Zeit) um bis zu 60 Prozent verkürzen. Vladimir Troy, NVIDIA-Vizepräsident für KI-Infrastruktur, bezeichnete AI-Factories in diesem Zusammenhang als komplexe Gesamtsysteme, während Austin Tseng von Delta Americas das Ziel betonte, mehr Intelligenz pro Megawatt zu liefern.
