Überblick: SST-Effizienz überschreitet 98,7 % auf dem OCP Global Summit

Der OCP Global Summit in San Jose ist zur klarsten Linse geworden, durch die sich beobachten lässt, wie Hyperscaler die Designhoheit innerhalb der Lieferkette für Rechenzentren neu verteilen. Wenn Hot Chips sich mit Chips und Architekturen befasst und NVIDIA GTC mit KI-Compute-Plattformen, dann ist das Unterscheidungsmerkmal des OCP die Integration – Silizium, Server, Racks, Netzwerk, Stromversorgung, Kühlung und Software in Infrastruktur zu verwandeln, die sich im großen Maßstab bereitstellen lässt. Unter dem inzwischen gängigen Leitsatz, dass KI im Compute endet und Compute in Elektrizität, hat sich der Schwerpunkt des OCP über drei Jahre von offener Server-Hardware hin zu offener KI-Infrastruktur und systemischem Co-Design für KI-Fabriken verschoben.

Auf der diesjährigen Veranstaltung trug die NVIDIA MGX AI Factory Ecosystem Zone das stärkste Signal: Die 800-V-DC-Stromarchitektur hat sich vom Proof-of-Concept zur Engineering-Reife entwickelt. Unter den sieben Unternehmen, die für NVIDIAs SST-Ökosystem-Showcase ausgewählt wurden, waren mehrere chinesische Firmen vertreten, und eines – Zhizhan Technology, das gemeinsam mit Luxshare Precision ausstellte – trieb die Systemeffizienz auf 98,7 %.

Technische Details: Einblick in den flüssigkeitsgekühlten NovaLink-SST mit 35 kV / 10 MW

Der NovaLink von Zhizhan Technology ist ein Festkörpertransformator (SST) mit 35 kV / 10 MW, der aus 24 standardisierten flüssigkeitsgekühlten Leistungszellen aufgebaut ist. Auf Zellebene liefert jede Einheit 420 kW Ausgangsleistung in einem Gehäuse von 216 L und erreicht damit eine Leistungsdichte von 1,94 kW/L einschließlich 35-kV-Isolation sowie eine Effizienz von 99,0 % über die gesamte Kette. Die Zellen nutzen die selbst entwickelten ZPAK-SiC-Leistungsmodule von Zhizhan, die Hochfrequenz-Leistungsumwandlung, Mittelspannungsisolation und Flüssigkeitskühlung in sich vereinen. Integrierte Hilfsversorgung, Kommunikation und Steuerungsredundanz ermöglichen es dem System, nach dem Ausfall einer einzelnen Leistungszelle weiterzulaufen.

Auf Systemebene sind die Zahlen ebenso aggressiv: 98,7 % Gesamteffizienz, mehr als 1 MW/m² Leistungsdichte, 10 MW Gesamtleistung auf 9,6 m² Grundfläche, native 800-V- und 1500-V-DC-Ausgänge und Konformität mit der OCP-SST-Spezifikation V 0.3.0. Das modulare, flüssigkeitsgekühlte Zellendesign soll sowohl Wartung als auch Serienfertigung vereinfachen.

Vom Konzept zur Engineering-Reife: NVIDIAs 800-VDC-Whitepaper V2.0

Rund zwei Monate vor dem Gipfel veröffentlichte NVIDIAs Chef-Elektroingenieur Mike Tu das Whitepaper 800VDC Architecture for Next-Generation AI Infrastructure – die Revision V2.0. Anders als V1.0, das die Vorzüge von Hochspannungs-Gleichstrom erörterte, vollzieht V2.0 den Sprung von der technischen Begründung zur Standardisierung: Es etabliert 800 VDC formell als einheitliche Stromversorgungsgrundlage für KI-Compute-Fabriken im Gigawatt-Maßstab, legt einen stufenweisen Ausbaupfad dar und klassifiziert Festkörper-Leistungsschalter (SSCB) als kurzfristige Anforderung, während Festkörpertransformatoren (SST) als langfristige Endlösung festgeschrieben werden. Der OCP-Showcase machte die praktische Konsequenz deutlich.

Warum die Rack-Leistungsdichte alte Topologien sprengt

Traditionelle Stromketten in Rechenzentren sind lang: Mittelspannungs-AC wird über netzfrequente Transformatoren auf Niederspannungs-AC heruntergesetzt, durchläuft USV-Systeme mit wiederholter AC-DC-AC-Wandlung und erreicht schließlich die Server-Netzteile. Jede Wandlung verursacht Verluste. Eine im ursprünglichen Bericht zitierte Studie von Goldman Sachs stellt fest, dass die konventionelle Kette aus Netz, Transformator, USV, PDU und Server zu einer energetischen Belastung wird, wenn NVIDIAs DGX NVL8 die 3,7-fache Leistung einer A100 aufnimmt und die Dichte eines einzelnen Racks bis 2030 von 30 kW auf 1000 kW steigt – rund 1 bis 1,5 kWh gehen für je 10 kWh verloren, die in die Einrichtung fließen. Eine konventionelle fünfstufige Architektur liefert nur 75–80 % Wirkungsgrad über die gesamte Kette, während eine Architektur mit SST und 800-V-HVDC-Direktversorgung 85–90 % erreichen kann.

  • Effizienz: Zhizhan gibt 98,7 % Systemeffizienz bei nativem 800-V- und 1500-V-DC-Ausgang an.
  • Dichte: SiC-basierte Serien-SSTs können auf ein Viertel bis ein Sechstel des Volumens und Gewichts konventioneller Designs schrumpfen; ein 10-kV/1-MW-Transformator, der 50 m² benötigt, lässt sich durch 1–5 m² ersetzen – eine Reduktion um 90 %.
  • Materialien: Eine 800-V-DC-Architektur kann den Kupferbusbar-Einsatz um 45 % senken, die Verteilungsfläche um 80 % reduzieren und 30 % mehr nutzbaren Schrankraum freisetzen.
  • Geschwindigkeit: Die SST-Reaktionszeit sinkt von Sekunden auf Millisekunden, mit bidirektionalem Leistungsfluss, Harmonischenunterdrückung und aktiver Spannungsregelung.

Marktkontext: Eine Kapitalwelle und ein schnell wachsendes SST-Rennen

Die chinesische CAICT prognostiziert eine globale Compute-Kapazität von über 16 ZFlops bis 2030, mit einer CAGR von über 40 % zwischen 2022 und 2030, wobei intelligentes Compute 30 % des Gesamtvolumens überschreiten wird. JLL erwartet, dass sich die globale Rechenzentrumskapazität bis 2030 von 103 GW auf rund 200 GW verdoppelt. Dell'Oro Group prognostiziert, dass die weltweiten Rechenzentrums-Capex 2026 die Marke von 1 Billion US-Dollar erreichen und bis 2030 auf 1,7 Billionen US-Dollar steigen wird, während Goldman Sachs für den Zeitraum 2026 bis 2031 kumulative Investitionen von rund 7,6 Billionen US-Dollar schätzt. Speziell auf der SST-Seite erwartet Huatai Securities, dass der globale Markt von 2,82 Milliarden RMB im Jahr 2026 auf 101,04 Milliarden RMB im Jahr 2030 steigt; Industrial Securities ist optimistischer und prognostiziert einen Off-Rack-Strommarkt von 271 Milliarden RMB bis 2030 bei einer SST-Durchdringung von rund 40 % der installierten Kapazität.

Branchenwirkung: Der chinesische Vorteil im Mittelspannungs-Engineering

Das Wettbewerbsfeld ist bereits dicht besetzt. Delta ging im November 2025 mit Meituan und Qinhuai Data eine Partnerschaft für ein SST-basiertes intelligentes DC-Stromsystem ein – beschrieben als erste öffentlich bekannt gegebene kommerzielle Bereitstellung – mit 1 MW pro Stromschrank, 1 m² Grundfläche und 98,5 % Effizienz, gefolgt im März 2026 von einem containerisierten SST-DC-Mobilrechenzentrum. Sungrows EnerNeo wandelt 10-kV-bis-13,8-kV-Mittelspannungs-AC direkt in 800 V DC um, bei 98,5 % Effizienz, 50 % Flächeneinsparung und 99,999 % Verfügbarkeit. Guosheng Securities argumentiert, dass ein stabiler SST-Betrieb Felderfahrung erfordert und dass der Sprung von 10 kV auf 35 kV deutlich schwieriger ist. Chinesische Unternehmen verfügen über die tiefste Erfolgsbilanz bei UHV-Gleichstromübertragung und flexiblen Gleichstromverteilnetzen und haben netzbildende Regelung, Mittelspannungsgleichrichtung und DC-Schutz bereits auf der Versorgerseite validiert.

Implikationen für KI-Rechenzentren: Vom Lastpunkt zum Netzwerkknoten

Da SSTs von Natur aus multiportfähig sind, können Photovoltaik- und Speicher-Gleichstromquellen direkt am DC-Bus angeschlossen werden, ohne separate AC/DC-Stufen. Das definiert das KI-Rechenzentrum von einem passiven Stromverbraucher zu einem integrierten Knoten aus Erzeugung, Netz, Last und Speicher um – genau jene Schnittstellenfähigkeit, die die KI-Ära am dringendsten benötigt.

Ausblick: Die entscheidende Schlacht ist architektonisch, nicht Hardware

Die TTIR-Analyse legt nahe, dass der eigentliche Bestimmungsfaktor für die Marktposition weiter stromaufwärts liegt: Wer zuerst in die Architekturdesign-Systeme der KI-Giganten gelangt. Guojin Securities unterteilt die Hürden in Beteiligung an Produktspezifikationen, Mittelspannungs-Systemengineering und die Produktisierung von Hochfrequenz-Leistungselektronik. NVIDIAs Roadmap weist auf 600-kW-Racks mit Rubin Ultra im Jahr 2027 und über 1 MW mit der Feynman-Plattform im Jahr 2028 hin, wobei berichtete Verzögerungen beim Kyber-Rack Unsicherheit einführen. Das Tempo der Standardisierung wird entscheiden, welche SST-Anbieter ihre Engineering-Reife in installierte Basis umwandeln.