Weltweit schreitet die Einführung von KI mit beispielloser Geschwindigkeit voran. Hyperscaler, Colocation-Betreiber, Unternehmensrechenzentren und aufstrebende KI-Fabriken bauen ihre IT-Infrastruktur rasch aus, um immer komplexere Modelle und riesige Datensätze zu unterstützen. Dieser Boom führt zu einem steigenden Strombedarf und treibt die Anforderungen an die Kühlung auf neue Extreme.

Traditionell nutzt die Rechenzentrumsbranche die Kennzahlen „Power Usage Effectiveness“ (PUE) und „Water Usage Effectiveness“ (WUE) als primäre Maßstäbe für die Ressourceneffizienz. Diese Kennzahlen haben der Branche jahrelang gute Dienste geleistet – sie sind einfache, intuitive Indikatoren dafür, wie effektiv eine Anlage Energie und Wasser nutzt.

Doch die heutigen KI-Workloads, fortschrittlichen Chips und Flüssigkeitskühlungsarchitekturen verändern die Gleichung. Chips der nächsten Generation, die für KI und beschleunigtes Rechnen entwickelt wurden, arbeiten mit ganz anderen thermischen Profilen und Leistungsmerkmalen als herkömmliche CPUs. Sie erzeugen weitaus höhere Wärmebelastungen, sind stärker auf Flüssigkeitskühlung angewiesen und liefern je nach Betriebstemperatur eine dramatisch unterschiedliche Rechenleistung.

Da die Rechenleistung zum dominierenden Faktor für den Energieverbrauch von Rechenzentren wird, entstehen zunehmend zusätzliche Effizienzkennzahlen, die darauf abzielen, Effizienz, Nachhaltigkeit und Betriebsleistung ganzheitlich abzubilden.

Warum der PUE-Wert nicht ausreicht, um die Effizienz von KI-Rechenzentren zu messen
Der PUE-Wert berücksichtigt die Rechenleistung nicht
Eine Anlage kann einen hervorragenden PUE-Wert aufweisen und dennoch eine relativ geringe Rechenleistung liefern. Da sich der weltweite Rechenbedarf voraussichtlich verdreifachen wird – laut McKinsey & Company von 82 GW im Jahr 2025 auf über 220 GW bis 2030 –, benötigen Unternehmen Kennzahlen, die die geleistete Arbeit berücksichtigen und nicht nur den Energieeinsatz im Verhältnis zum Energieertrag.

Klimatische Schwankungen und Kühlungsunterschiede verfälschen die Messwerte
KI-Rechenzentren in heißeren Klimazonen oder Regionen mit Wasserknappheit sind mit Umweltbedingungen konfrontiert, die sich zwangsläufig sowohl auf die PUE als auch auf die WUE auswirken. Ein Standort mit hochoptimierter Kühlung kann aufgrund geografischer Gegebenheiten – und nicht aufgrund technischer Mängel – dennoch als „ineffizient“ erscheinen.

KI-Workloads verändern das Verhältnis zwischen Kühlung, Temperatur und Leistung
Ein Chip kann bei höheren Temperaturen „ausreichend“ laufen – was die PUE durch den geringeren Bedarf an mechanischer Kühlung verbessert –, liefert jedoch bei niedrigeren Temperaturen eine überlegene Rechenleistung. In diesem Fall verschlechtert sich die PUE, die Rechenleistung steigt und die Gesamtproduktivität des Systems nimmt zu. Dieser Widerspruch verdeutlicht, warum die heutigen Kennzahlen für KI-gesteuerte Umgebungen nicht ausreichen.

Um die Effizienz in modernen Einrichtungen zu bewerten – insbesondere in solchen, die KI-, Hyperscale- und Colocation-Anwendungen mit hoher Dichte unterstützen –, werden alternative Kennzahlen in Betracht gezogen, die Energie- und Wasserkennzahlen mit rechenleistungsorientierten KPIs kombinieren.

Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für einige fortschrittliche Kennzahlen, die darauf abzielen, einen umfassenderen und skalierbareren Überblick über die Leistung zu bieten:

- „Performance Per Watt“ (PPW) misst die Rechenleistung pro Energieeinheit. Ein ganzheitlicher Ansatz, um die IT-Leistung mit der Effizienz der Anlage in Einklang zu bringen.
- Die „Data Center Energy Productivity“ ( DCeP) bewertet, wie viel „nützliche Arbeit“ (erledigte Aufgaben, verarbeitete Daten usw.) pro verbrauchter Energieeinheit erzeugt wird.
- Die Rechenleistungseffizienz ( CPE) drückt die pro Energieeinheit bereitgestellte Rechenleistung aus. Ideal für KI-intensive Vorgänge.
- Das energieproportionale Computing ( EPC) bewertet, wie effizient ein System den Energieverbrauch an die Arbeitslast anpasst. Je genauer der Energieverbrauch dem Rechenbedarf folgt, desto besser.
- Die „Green Efficiency“ ( GE) verknüpft die Rechenleistung mit den CO₂-Emissionen und ermöglicht so nachhaltigkeitsorientierte Entscheidungen.
- Die „Performance Per Liter“ ( PPL) setzt den Wasserverbrauch in Beziehung zur Rechenleistung – entscheidend für Regionen, die mit Wasserknappheit oder strengen behördlichen Auflagen konfrontiert sind.

Warum diese Kennzahlen wichtig sind
Diese alternativen Messgrößen könnten es den Beteiligten ermöglichen, nicht nur die Ressourceneffizienz der Anlage zu bewerten, sondern auch den Wert, der pro Kilowatt, Liter und Kilowatt Kühlleistung erzeugt wird. Sie verändern die Art und Weise, wie Betreiber Entwurfsentscheidungen, die Kühlarchitektur, Chip-Temperaturen und Nachhaltigkeitsstrategien bewerten.

Dieses erweiterte Instrumentarium bringt jedoch auch eine größere Komplexität mit sich. Die Konvergenz von Hochdichte-Kühlung, Elektrifizierung, Wasserstrategie, fortschrittlichen Steuerungssystemen, Modellierung und regionalen regulatorischen Unterschieden erfordert einen stärker integrierten Ansatz.

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