Wie modulare Rechenzentren die Grundlage für Cybersicherheit schaffen

Der rasante Fortschritt Künstlicher Intelligenz verändert die sicherheitspolitische Statik digitaler Infrastrukturen. Vor diesem Hintergrund rücken modulare Rechenzentren in den Fokus.

Sie ermöglichen eine flexible Anpassung an steigende technische Anforderungen und sichern zugleich Stabilität in Situationen, in denen Rechenleistung, Energieversorgung und Sicherheitsstrukturen neu bewertet und organisiert werden müssen.

KI ist nicht nur zum probaten Werkzeug von Angreifer geworden. Sie hat sich ebenso zum entscheidenden Mittel zur Verteidigung entwickelt: Lernende Algorithmen erkennen heute Anomalien im Netzwerkverkehr, im Nutzerverhalten oder in Systemprozessen schneller und präziser, als es klassische, signaturbasierte Systeme je konnten. Integriert in Security Operations Center (SOC) und kombiniert mit SIEM-Lösungen, wird KI sogar zu einem Schlüsselbaustein proaktiver Cybersicherheit. Besonders vielversprechend sind selbstlernende Systeme, die aus vergangenen Angriffen lernen und ihre Erkennungsalgorithmen kontinuierlich und idealerweise in Echtzeit verbessern. Solche Lösungen stellen hohe Anforderungen an Infrastruktur, Datenqualität und fachliche Expertise, sowohl bei der Implementierung als auch im laufenden Betrieb.

Modularisierung als strategische Infrastrukturantwort

Vor diesem Hintergrund gewinnen modulare Rechenzentren an Bedeutung. Sie brechen mit dem klassischen Modell monolithischer Großanlagen, das oft von langen Planungszyklen, hohen Vorabinvestitionen und begrenzter Anpassungsfähigkeit geprägt war. Stattdessen ermöglichen sie eine bedarfsgerechte Skalierung, rasche Implementierung von KI-Modulen, schnelle Inbetriebnahmen und präzise Anpassungen an sich wandelnde technologische Anforderungen oder Sicherheitslagen. Darüber hinaus lassen sich autarke Module flexibel kombinieren, ersetzen oder erweitern. Das reduziert nicht nur Kosten, sondern erhöht auch die Reaktionsgeschwindigkeit.

Energieversorgung und Kühlung

Mit steigender Rechenleistung wachsen gleichzeitig die Anforderungen an Energieversorgung und Kühlung. KI-Racks mit hoher Leistung benötigen innovative Versorgungskonzepte, etwa Hochvolt-Gleichstromnetze (HVDC), die Energie effizienter und mit weniger Umwandlungsverlusten direkt ins Rack transportieren. Die Abwärme solcher Systeme kann heute nicht mehr allein mit Luft abgeführt werden. Flüssigkühlung – insbesondere Direct-to-Chip-Konzepte – hat sich in diesem Zusammenhang als technischer Standard für Hochleistungsrechner etabliert. Der Vorteil: thermische Effizienz, Geräuschreduktion und das Potenzial zur Abwärmenutzung, etwa zur Einspeisung in Fernwärmenetze oder industrielle Prozesse.

Ein Beispiel für die Umsetzung dieser Anforderungen ist das UHD-KI-Rack von noris network. Die Plattform wurde speziell für den Betrieb von Hochleistungs-KI-Systemen entwickelt und vereint mehrere zentrale Infrastrukturmerkmale: eine elektrische Leistungsaufnahme von mehr als 150 kW pro Rack, eine direkte Flüssigkühlung („Direct-to-Chip“) zur effizienten Wärmeabfuhr und eine HVDC-Stromversorgung zur Reduktion von Umwandlungsverlusten. Das System ist modular aufgebaut und lässt sich flexibel in bestehende IT-Umgebungen integrieren. Damit bietet es nicht nur eine technische Antwort auf zunehmende Leistungsdichten, sondern schafft auch eine infrastrukturelle Grundlage für den sicheren und energieeffizienten Betrieb KI-gestützter Anwendungen – vom Training großer Sprachmodelle bis hin zu sicherheitskritischen Inferenzsystemen im operativen Betrieb.

Mehr Resilienz mit hybriden Architekturmodellen

Trotz aller technologischen Fortschritte ist eine wesentliche Herausforderung noch zu meistern: die Standardisierung. Der Markt ist fragmentiert, Schnittstellen uneinheitlich, proprietäre Systeme dominieren. Erst durch einheitliche Standards – etwa in Stromversorgung, Wasserkupplungen oder Steuerungssystemen – ließen sich Modularität und Interoperabilität wirklich konsequent umsetzen. Eine moderne Sicherheitsstrategie kombiniert deshalb häufig zentrale und dezentrale Strukturen. Zentrale „KI-Fabriken“ übernehmen rechenintensive Trainingsaufgaben, während Edge-Rechenzentren in Nutzer- oder Standortnähe für die Inferenz und unmittelbare Sicherheitsanwendungen zuständig sind. Dieses „Hub-and-Spoke“-Modell verbindet Effizienz mit Resilienz und adressiert zugleich geopolitische Anforderungen an Datenhaltung und digitale Souveränität. In sicherheitskritischen Bereichen – von der Finanzwirtschaft über Gesundheitswesen bis zur öffentlichen Verwaltung – eröffnet dieses Modell die Möglichkeit, sowohl Rechenleistung als auch Datenschutz unter operativen Bedingungen zu vereinen. Lokale Verarbeitung sensibler Daten, kombiniert mit zentraler Intelligenz, ergibt eine robuste und flexible Architektur.

Die Einführung modularer KI-Infrastrukturen bedeutet nicht nur technologische, sondern auch organisatorische Veränderungen, neue Rollenprofile entstehen: Experten für KI-Infrastruktur, Cybersicherheit und regulatorische Anforderungen müssen eng zusammenarbeiten. Interdisziplinäre Teams, die technisches, operatives und sicherheitspolitisches Know-how bündeln, werden zur Norm. Ferner stehen Organisationen mehr denn je vor der strategischen Entscheidung, ob und in welchem Maße Infrastruktur selbst betrieben oder ausgelagert wird. Gerade modulare Architekturen ermöglichen es, komfortabel hybride Modelle zu fahren: ein Teil der Ressourcen wird vorgehalten, ein anderer bedarfsgerecht über Partner bezogen – flexibel, kontrollierbar und anpassbar. Unbestritten ist: KI verändert nicht nur die Art von Bedrohungen, sondern auch die Mittel zu ihrer Abwehr. Die daraus resultierenden Anforderungen an Rechenleistung, Skalierbarkeit und Integration machen modulare Rechenzentren zur logischen Antwort auf eine sich wandelnde Sicherheitslandschaft.

it-sa 2025

noris network: Halle 7, Stand 212