Souveräne KI-Strategien: : Von der Colocation bis zum betriebenen Sprachmodell
Sie kommen in der Automatisierung, dem Wissensmanagement und der Entscheidungsunterstützung zum Einsatz: Large Language Models (LLMs) haben sich zum Instrument der digitalen Wertschöpfung entwickelt. Doch ihr Betrieb stellt Rechenzentren vor fundamentale Herausforderungen.
Hochdichte GPU-Cluster treiben Rechenzentren an die Grenzen der verfügbaren Anschlussleistung. Referenzarchitekturen kalkulieren schon jetzt rund 1,1 MW pro Compute-Rack. Die Folge: Zusätzliche KI-Lasten lassen sich nicht mehr betreiben, selbst dann, wenn im Rechenzentrum noch reichlich freie Fläche vorhanden ist.
Indes wächst auf der regulatorischen Seite der Bedarf nach souveränen KI-Umgebungen. Unternehmen sind auf Plattformen angewiesen, in denen sich Sprachmodelle und Daten strikt dem deutschen und europäischen Recht unterordnen, um Compliance jederzeit nachweisen zu können. Anders ausgedrückt: Datenschutzgrundverordnung (DSGVO), branchenspezifische Vorgaben wie DORA im Finanzsektor und nunmehr auch der EU AI Act setzen klare Rahmenbedingungen für Organisationen. Rahmenbedingungen, die bei der Nutzung internationaler Cloud-Dienste nicht oder nur unzureichend erfüllt werden können.
Modulare Ansätze für skalierbare KI-Kapazitäten
Spezialisierte Rechenzentrumsbetreiber müssen auf diese Anforderungen reagieren. Das Unternehmen noris network hat dafür gestufte Portfolios implementiert. Das Spektrum reicht von klassischer Colocation für bestehende IT-Workloads über dediziertes GPU-Housing bis hin zu vollständig gemanagten Plattformen für KI-Anwendungen.
Technisch kommen dabei unterschiedliche Konzepte zum Einsatz: Ultra-High-Density-Racks für luftgekühlte GPU-Server bilden die Einstiegsstufe, während modulare Container-Rechenzentren die Antwort auf Leistungsdichten im Megawattbereich darstellen. In solchen Containerlösungen arbeiten hybride Kühlsysteme, die Luft- und Wasserkühlung kombinieren. Der Vorteil dieser Bauweise liegt nicht zuletzt auch in der Geschwindigkeit der Einführung: Geeignete Infrastrukturen lassen sich innerhalb kurzer Zeit aufbauen und bei Bedarf modular erweitern.
Betriebsmodelle zwischen Colocation, Managed Service und Pay as you go
Und auch Betriebsmodelle sollten im KI-Zeitalter so ausgelegt sein, dass sie rasch auf technologische und organisatorische Veränderungen reagieren können. In der Praxis setzen manche Organisationen auf dedizierte GPUCluster, um die vollständige Kontrolle zu behalten. Andere wählen Private-KI-Plattformen als Managed Service, bei denen der Service-Provider die Hardware- und Netzwerkinfrastruktur verantwortet. Im Mittelpunkt steht hier häufig eine Kubernetes-(K8s)-Container-Orchestrierungsplattform. Sie stellt die Umgebung bereit, in die sich LLMContainer direkt ausrollen lassen. Die Wahl zwischen einem dedizierten Sprachmodell und dem API-Zugriff auf geteilte Ressourcen ermöglicht es, Kosten und Leistung konsequent am jeweiligen Use-Case auszurichten.
Entscheidend ist jedoch, dass Rechenleistung, Datenhaltung und Governance in einer konsistenten Umgebung zusammengeführt bleiben. Zertifizierungen wie ISO 27001 in Verbindung mit BSI-Grundschutz, EN 50600 sowie Umweltstandards nach ISO 14001 und ISO 50001 dokumentieren, dass Sicherheits- und Nachhaltigkeitsanforderungen systematisch adressiert werden. Der Betrieb in deutschen Rechenzentren mit CO₂-neutraler Stromversorgung trägt zusätzlich den wachsenden Erwartungen an die ökologische Bilanz datenintensiver KI-Anwendungen Rechnung.