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Ein Kommentar von Jeff Wittich, Chief Product Officer bei Ampere.

Anlässlich des AI Appreciation Day schenkt die Tech-Branche weltweit dem Thema künstliche Intelligenz mehr Aufmerksamkeit. Dabei rücken häufig jedoch nur die erstaunlichen Fähigkeiten der Technologie ins Rampenlicht der Feierlichkeiten – von autonomen Systemen und Sprachmodellen bis hin zu Echtzeitentscheidungen. Vielmehr beginnt die Wertschätzung für KI bereits tiefer – und zwar auf Infrastrukturebene. Sie macht den Fortschritt erst möglich.

Denn KI baut nicht allein auf Modellen auf. Die Technologie ist auf eine gigantische Rechenleistung angewiesen, die über zunehmend verteilte Umgebungen fließt. Da KI-Workloads immer größere Dimensionen annehmen und komplexer werden, hat der Energiebedarf von Rechenzentren einen kritischen Wendepunkt erreicht.

Laut der International Energy Agency (IEA) erreichte der globale Verbrauch durch Rechenzentren im Jahr 2022 460 TWh. Bis 2026 soll sich dieser Wert sogar verdoppeln, was vor allem auf KI-Workloads zurückzuführen ist. In einigen Regionen sind KI-Rechenzentren auf dem besten Weg, den Energiebedarf ganzer Städte zu übersteigen. Würden Verbrauch und Bedarf hierzulande in diesem Tempo weiter steigen, benötigten Rechenzentren im Jahr 2030 doppelt so viel Energie wie Deutschland 2024 insgesamt verbraucht hat [1] [2]. Ohne eine Veränderung hin zu einer energieeffizienteren Datenverarbeitung steht die Nachhaltigkeit von KI-Technologien auf dem Spiel.

Um KI langfristig zu unterstützen, muss die Infrastruktur künftig:

skalierbar sein und so exponentiell wachsenden Rechenbedarf abdecken.
eine für die Echtzeitverarbeitung fortgeschrittener Modelle notwendige hohe Leistung aufbringen können.
Nachhaltigkeit fördern, damit sowohl der Energieverbrauch als auch der Kohlenstoffausstoß über den gesamten Stack hinweg reduziert werden können.

Eine neue Generation von Prozessoren macht derzeit von sich reden, die den Anforderungen moderner KI-Infrastrukturen entsprechen soll. Speziell für Cloud-Umgebungen konzipiert, verbinden und priorisieren sie Energieeffizienz, konstante Leistung und Skalierbarkeit. Mit jedem Schritt, mit dem sich die Branche von Legacy-Architekturen entfernt, setzt sie zunehmend auf Designs, die Energiemehraufwand reduzieren, Leistungsschwankungen minimieren und die Anforderungen verteilter, inferenzlastiger Workloads gezielt adressieren. Dadurch lässt sich KI nachhaltiger über Rechenzentren, unternehmensweiten Implementierungen und Edge-Umgebungen hinweg skalieren.

Diese Innovation macht deutlich, dass ein breiterer Wandel innerhalb der Branche stattfindet: weg von veralteten, energieintensiven Architekturen hin zu zweckoptimierten Designs, die auf die Anforderungen moderner KI zugeschnitten sind. Für Unternehmen, die KI unternehmensweit bereitstellen, ist eine effiziente Architektur schon lange kein Nice-to-have mehr, sondern ein strategisches Unterscheidungsmerkmal. Bei gleichem Energieverbrauch ermöglichen moderne Prozessoren mehr Leistung und senken so sowohl die Betriebskosten als auch die Umweltbelastung.

In dieser Woche sollten wir mehr feiern als den KI-Fortschritt. Wir müssen das Thema weiter ausweiten. Während sich die Technologie unaufhaltsam weiterentwickelt, hängt ihr Erfolg nicht nur von intelligenteren Modellen, sondern auch von besseren Infrastrukturen ab, die sie mit der nötigen Energie versorgen. Jetzt ist der ideale Moment, in eine Computing-Infrastruktur zu investieren, die KI verantwortungsvoll und im großen Stil in die Zukunft führt.

[1] https://www.iea.org/reports/energy-and-ai

[2] https://www.destatis.de/DE/Presse/Pressemitteilungen/2025/03/PD25_091_43312.htm

Neue Prozessoren als Effizienz-Booster für KI-Rechenzentren

Moderne KI-Workloads in Hyperscale-Rechenzentren treiben den Energiebedarf in die Höhe. Neue Prozessor- und Interconnect-Technologien setzen genau hier an und steigern die Rechenleistung pro Watt dramatisch.

2-nm-ARM-basierte KI-SoCs: MediaTek N1X & NVIDIA N1

Basieren auf dem Arm Cortex-X925-Design und integrieren NVIDIAs Blackwell-GPU auf einem 2-nm-Prozess.
Kombinieren leistungsstarke und energieeffiziente CPU-Kerne mit spezialisierten KI-Beschleunigern für Inferenz und Training.
Ermöglichen durch Co-Packaged Optics (Silizium-Photonik) ultraschnelle, latenzarme und stromsparende Datenübertragung innerhalb der Server-Architektur.

Intel Xeon Scalable Prozessoren der 4. Generation (Sapphire Rapids)

Eingebaute KI-Engines: Intel Advanced Matrix Extensions (AMX) für Deep-Learning-Beschleunigung und AVX-512 für klassische ML-Workloads.
Bis zu 2,9-fache Performance-pro-Watt-Steigerung gegenüber Vorgängern und bis zu zehnfach höhere PyTorch-Inferenzleistung; Sprachmodelle laufen bis zu 20-mal schneller.
Bereits im Einsatz bei Cloud-Anbietern wie Alibaba, die ohne zusätzliche GPUs eine effizientere End-to-End-KI-Pipeline umsetzen.

AMD Instinct MI300 & EPYC-CPUs

MI300: Multi-Chip-Module mit GPU- und NPU-Clustern, optimiert für hochparallele KI-Workloads.
EPYC Genoa und Bergamo: Bis zu 96 Kerne auf Basis von Zen 4/Zen 5, kombiniert mit 3D-Cache für hohe Datenbandbreite.
Jährliche Architekturupdates versprechen kontinuierliche Steigerungen von Leistung und Energieeffizienz im KI-Betrieb.

Silizium-Photonik & Co-Packaged Optics

Technologie	Nutzen
Silizium-Photonik	Lichtimpulse auf Chip für extrem hohe Bandbreite
Co-Packaged Optics (CPO)	Enge Integration von photonischen Verbindungen und Recheneinheiten

Diese optischen Interconnects senken den Energiebedarf für Datentransfers um bis zu 90 % und vermeiden Kupfer-Flaschenhälse bei Terabit-Datenraten.

Optischer 1-Terabit-Chip zur Datenübertragung

Laval-Forscher haben einen Silizium-Photonik-Chip vorgestellt, der 1 Tbit/s überträgt und dabei nur 4 Joule pro Übertragung eines 100-Mio-Bücher-Datensatzes verbraucht.
Nutzt push-pull-Mach-Zehnder-Interferometer mit zwei Mikroring-Modulatoren zur präzisen Intensitäts- und Phasenkontrolle.
Adressiert direkt den Energiehunger bei KI-Kommunikation zwischen Tausenden von Prozessoren in Rechenzentren.

Auswahlkriterien im Überblick

Energieeffizienz (Leistung pro Watt)
Integrierte KI-Beschleuniger (AMX, NPU, GPU-Tight-Coupling)
Interconnect-Technologie (Silizium-Photonik, CPO)
Fertigungsprozess (2 nm vs. 5 nm/7 nm)
Ökosystem-Support (Cloud-Integrationen, Software-Toolchains)

Genki Absmeier

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