Google TPU v6e bietet eine 4x bessere Leistung pro Dollar als GPUs für KI-Training. Erfahren Sie mehr über Einsatzstrategien, Kostenanalysen und optimale Anwendungsfälle

Moderne KI erfordert 40-250 kW pro Rack, während die herkömmliche Kühlung bei 15 kW versagt. Erfahren Sie mehr über technische Lösungen für die Bereitstellung von Infrastrukturen mit extremer Dichte.

OpenAI und NVIDIA kündigen eine 100-Milliarden-Dollar-Partnerschaft an, um eine 10-Gigawatt-KI-Infrastruktur aufzubauen, wobei die Vera-Rubin-Plattform ab 2026 acht Exaflops liefern soll.

NVIDIA Vera Rubin treibt Rechenzentren bis 2027 auf 600-kW-Racks voran, die eine 7,5-fache Leistungssteigerung bieten und gleichzeitig eine vollständige Umgestaltung der Infrastruktur erfordern.

CoreWeave hat sich vom Krypto-Mining zum 23 Milliarden Dollar schweren KI-Infrastruktur-Backbone gewandelt und dabei ein Umsatzwachstum von 737 % erzielt, während es die Grundmodelle von OpenAI vorantrieb.

Duale RTX 5090s entsprechen der H100-Leistung für 70B-Modelle zu 25 % Kosten. Vollständiger Hardware-Preisleitfaden für die lokale LLM-Bereitstellung von Consumer- bis Enterprise-GPUs.

Introl rangiert auf Platz 14 der Inc. 5000 mit einem Wachstum von 9.594 % und ist damit der am schnellsten wachsende GPU-Infrastrukturspezialist Amerikas, der die KI-Revolution vorantreibt.

Indien setzt 80.000+ GPUs ein und hat bis 2027 eine Investitionspipeline von 100 Mrd. USD, was eine CAGR von 34,4 % bedeutet und den am schnellsten wachsenden KI-Infrastrukturmarkt in Asien darstellt.

NVIDIA Omniverse versorgt 252+ Unternehmen mit 30-70% Effizienzsteigerung. Das 50 Billionen Dollar teure physische KI-Betriebssystem transformiert Fertigung, Robotik und autonome Fahrzeuge.

FP4-Inferenz liefert 25-50-fache Energieeffizienz bei 3,5-facher Speicherreduzierung. DeepSeek-R1 erreicht 250+ Token/Sek. Die Ära der $0,02/Token bricht an.

Malaysia sichert sich mehr als 15 Milliarden Dollar an KI-Investitionen und setzt die erste H100-GPU-Plattform der Region ein. Tech-Giganten konkurrieren, während sich Johor zum KI-Kraftzentrum Südostasiens entwickelt.

Tech-Giganten investieren mehr als 10 Milliarden Dollar in kleine modulare Reaktoren, die KI-Rechenzentren mit Strom versorgen. Erste SMR-Anlagen gehen bis 2030 ans Netz, um den Energiebedarf der KI von 945 TWh durch Kernkraft zu decken.

Singapur verpflichtet sich zu 1,6 Mrd. $ staatlicher Finanzierung + 26 Mrd. $ Tech-Investitionen, um Südostasiens KI-Drehscheibe zu werden und 15 % des weltweiten Umsatzes von NVIDIA zu generieren.

Japans ¥10 Billionen KI-Vorstoß treibt 2,1GW-Rechenzentren und 10.000+ GPU-Einsätze an. Die Konvergenz von Regierung und Unternehmen in Höhe von 135 Mrd. USD schafft Asiens Quanten-KI-Kraftwerk.

Südkorea investiert bis 2027 65 Milliarden US-Dollar in die KI-Infrastruktur, wobei Samsung und SK Hynix 90 % des weltweiten HBM-Speichers kontrollieren. Rechenzentren mit einer Leistung von 3 Gigawatt, 15.000 GPU-Einsätze und Partnerschaften mit AWS, Microsoft und NVIDIA machen Seoul zur KI-Hauptstadt Asiens.

GPU-Racks stoßen an thermische Grenzen von 50 kW. Flüssigkühlung bringt 21 % Energieeinsparung und 40 % Kostenreduzierung. Unverzichtbarer Leitfaden für KI-Infrastruktur-Teams, die vor der Wand stehen.

Indonesien ist mit 92 % weltweit führend bei der Einführung von KI und wird bis 2030 einen Markt von 10,88 Mrd. USD haben. Tech-Giganten investieren Milliarden in die Infrastruktur, während lokale Start-ups die einheimische Innovation in Südostasiens größter Volkswirtschaft vorantreiben.

Der rekordverdächtige Einsatz von 5.448 NVIDIA-Grafikprozessoren bei Isambard-AI zeigt, warum moderne KI-Infrastrukturen spezielles Fachwissen in den Bereichen Flüssigkeitskühlung, hohe Leistungsdichte und komplexe Netzwerke erfordern.