Die auf dem OCP 2026 vorgestellte K-1-Plattform von Visionbay nutzt eine 800V-Gleichstromarchitektur, die speziell für den Einsatz von NVIDIA Vera Rubin konzipiert wurde. Diese Entwicklung unterstreicht einen bedeutenden Branchentrend hin zu Hochspannungs-Gleichstrom und fortschrittlicher Flüssigkeitskühlung, um den extremen Leistungsanforderungen der KI-Infrastruktur der nächsten Generation gerecht zu werden.
Überblick
Auf dem Open Compute Project (OCP) Global Summit 2026, der vom 12. bis 15. Oktober in San Jose stattfand, präsentierten Hyperscaler eine neue Generation von Infrastruktur, die entwickelt wurde, um den extremen physischen und wirtschaftlichen Anforderungen von KI-Rechenzentren gerecht zu werden. Da die Leistungsdichte der Racks 100 kW übersteigt und die Warteschlangen für Netzanschlüsse in wichtigen Märkten fünf bis sieben Jahre betragen, vollzieht die Branche rasch eine Abkehr von den herkömmlichen, luftgekühlten Niederspannungsarchitekturen. Der Gipfel beleuchtete die Konvergenz von Hochspannungs-Gleichstromversorgung (800V DC), etablierter Flüssigkeitskühlung und maßgeschneiderten Inferenz-Siliziumchips, was eine grundlegende Neugestaltung der KI-Fabrik signalisiert.
Technische Details: 800V DC und Flüssigkeitskühlung
Die physischen Grenzen der herkömmlichen Stromverteilung wurden durch KI-Workloads überschritten. Visionbay reagierte darauf mit der Vorstellung seiner K-1-KI-Fabrikplattform, die auf einer 800V-DC-Architektur basiert und speziell für zukünftige NVIDIA-Vera-Rubin-Installationen dimensioniert ist. Durch die Nutzung einer höheren Spannung reduziert die K-1-Plattform den Strom bei einer gegebenen Leistung erheblich, wodurch Widerstandsverluste über Kabel, Sammelschienen und Steckverbinder minimiert werden. Diese Effizienz potenziiert sich auf Anlagenebene, was angesichts der Tatsache, dass die Großhandelsstromkosten in der Nähe von US-Rechenzentren zwischen 2020 und 2025 um bis zu 267 % gestiegen sind, von entscheidender Notwendigkeit ist.
Gleichzeitig ist die Flüssigkeitskühlung von GPU-Clustern in die Netzwerkebene gewandert. Meta stellte IcePack vor, sein erstes flüssigkeitsgekühltes Netzwerk-Rack, zusammen mit der IceCube 102.4T-Switch-Plattform. Dies markiert eine Abkehr von den traditionellen luftgekühlten Netzwerkumgebungen. Microsoft hat die thermischen und wirtschaftlichen Vorteile der Flüssigkeitskühlung weiter validiert und berichtet über eine bis zu 15 %ige Steigerung der Energieeffizienz durch Zweiphasen-Flüssigkeitskühlung in seinen Azure-Rechenzentren im Vergleich zu luftgekühlten Entsprechungen. Da die Rack-Dichten routinemäßig die Schwelle von 50-60 kW überschreiten, ab der Luftkühlung wirtschaftlich nicht mehr tragfähig ist, werden Direct-to-Chip- und Immersionskühlung zu verbindlichen Infrastrukturstandards.
Marktkontext: Die Verlagerung hin zur Inferenz
Die Wirtschaftlichkeit des KI-Computing verlagert sich stark in Richtung Inferenz, die mittlerweile etwa zwei Drittel der gesamten KI-Computing-Ausgaben ausmacht. Diese Konzentration rechtfertigt den Übergang zu maßgeschneiderten Siliziumchips, da Allzweck-GPUs Schaltkreise für Workloads mitführen, die bei der Inferenz nie genutzt werden. Googles TPU 8i der achten Generation, die im April 2026 angekündigt wurde, zielt auf diese Verlagerung ab und beansprucht eine 80-prozentige Verbesserung der Leistung pro Dollar für Inferenz gegenüber ihrem Vorgänger. Microsofts Maia 200, die im 3-nm-Verfahren von TSMC gefertigt wird, ging Anfang 2026 mit dedizierten Tensor-Kernen für die Inferenz-Ökonomie in die Produktion. Der Nachfolger, die Maia 300, ist für 2027 geplant, wobei Microsoft angibt, dass interne Tests weitere Effizienzgewinne zeigen.
Auswirkungen auf die Branche: Netzwerke und Verbindungen
Die Rechendichte auf dem Niveau von über 100 kW schafft eine netzwerktechnische Herausforderung, die ebenso komplex ist wie die thermische. Um zu verhindern, dass Verbindungen zu Engpässen werden, konzentriert sich die Branche auf 'Scale-Across'-Konnektivität. Cisco stellte das Silicon One G302 1.6T-Silizium und eine gemeinsame Initiative mit NVIDIA zur Entwicklung des Ultra-Dense Small Form Factor Pluggable (USFP)-Standards vor, der 400G-pro-Lane-Steckoptiken bietet. Broadcom präsentierte seine Tomahawk-6-Switches und die TH6-Davisson-Co-Packaged-Optics der dritten Generation, die die optische Schnittstelle direkt in das Switch-Paket integrieren, um Latenz und Stromverbrauch zu senken. Diese Fortschritte sind unerlässlich, um die KI-Kapazität über Racks und Regionen hinweg ohne Leistungseinbußen zu verbinden.
Auswirkungen auf KI-Rechenzentren
Der Übergang zu 800V DC und Flüssigkeitskühlung beschränkt sich nicht nur auf Hyperscaler; auch der Colocation-Sektor übernimmt diese Spezifikationen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Die primäre Einschränkung bleibt jedoch die Stromverfügbarkeit. Da sich die Warteschlangen für Netzanschlüsse auf bis zu sieben Jahre erstrecken, priorisieren Hyperscaler zunehmend die Eigenerzeugung und direkte Integration erneuerbarer Energien gegenüber traditionellen Versorgeranschlüssen. Folglich wird die Standortwahl nun primär durch die verfügbare Stromkapazität bestimmt und nicht mehr durch traditionelle geografische oder latenzbasierte Faktoren. Die für KI-Anlagen im Gigawatt-Maßstab erforderliche Infrastruktur umfasst zu viele Anbieter, als dass proprietäre Schnittstellen ohne die Schaffung von Integrationsengpässen funktionieren könnten, was offene Standards unerlässlich macht, um die Bereitstellungszeiträume zu komprimieren.
Zukunftsausblick: Standardisierung und Skalierung
Die Branche bewegt sich hin zu einheitlichen Blaupausen, um die Komplexität der KI-Fabriken der nächsten Generation zu bewältigen. NVIDIA hat über seine offene MGX-Architektur Vera-Rubin-Rack- und Compute-Tray-Designs zum OCP beigetragen und bietet damit eine gemeinsame mechanische und elektrische Basis. Darüber hinaus führen Meta, Microsoft und Alibaba gemeinsam die Open Switch Platform Architecture (OSPA) an, um das Strommanagement und die Sensorsteuerung auf der Switch-Ebene zu standardisieren. Eine gemeinsame Veröffentlichung von NVIDIA, AMD, Google und Meta – die Open Data Center Specification v0.7 – definiert einheitliche Blaupausen für flüssigkeitsgekühlte Blind-Mate-Verbindungen auf Rack-Ebene und interoperable Verbindungssysteme. Da der Markt für maßgeschneiderte KI-ASICs bis 2035 voraussichtlich 137,38 Milliarden US-Dollar erreichen wird, werden diese offenen Standards der primäre Mechanismus für Hyperscaler sein, um das Tempo des Ausbaus der KI-Infrastruktur aufrechtzuerhalten.