Der wachsende Bedarf an Rechenleistung für künstliche Intelligenz verändert die Planung und den Betrieb von Rechenzentren.

Der Bau von Datacentern ist kompliziert, kostenintensiv und gerade sehr gefragt. Er bindet große Kapitalmengen, ist oft mit Vertragsstrafen bei Verzögerungen belegt und sollte allein deshalb reibungslos verlaufen.

KI-Anwendungen, steigende Leistungsdichten und schnell aufeinanderfolgende Chip-Generationen verändern die Anforderungen an Rechenzentren.

Eine heute gekaufte Industriesteuerung könnte 2046 noch laufen. Ob sie sich bis dahin kryptografisch nachrüsten lässt, entscheidet sich oft schon bei der Bestellung. Fünf Fragen helfen, spätere Sackgassen zu vermeiden.

Eine Inference Factory ist ein integrierter Stack, der trainierte KI-Modelle im eigenen Rechenzentrum produktiv ausführt. Scality hat am 8. Oktober 2026 eine solche Lösung vorgestellt. Der Beitrag erklärt, was hinter dem Begriff steckt, wie die Technik funktioniert, welche Wettbewerber es gibt und was Gartner, Forrester und IDC dazu sagen.

Mit dem rasanten Ausbau von KI und Cloud-Diensten wächst der Energiebedarf von Rechenzentren.

Rechenzentren stehen 2026 vor einem fundamentalen Wandel. KI-Workloads, neue Kühlkonzepte, ein Energieeffizienzgesetz im Umbruch und die Forderung nach echter Nachhaltigkeit zwingen Planer und Betreiber zu einer völlig neuen Denkweise. Wer heute noch nach alten Mustern baut und betreibt, verliert morgen den Anschluss.

Der steigende Einsatz künstlicher Intelligenz lässt den Energiebedarf von Rechenzentren deutlich wachsen.