Offshore-Rechenzentren: KI-Server in Windkraftanlagen für nachhaltige Energie
Aikido Technologies plant KI-Server in Offshore-Windkraftanlagen für effiziente Energie und Kühlung. Erfahren Sie mehr über diese innovative Lösung für Rechenzentren.
Aikido Technologies plant KI-Server in Offshore-Windkraftanlagen für effiziente Energie und Kühlung. Erfahren Sie mehr über diese innovative Lösung für Rechenzentren.
© Akido Technologies
Das kalifornische Startup Aikido Technologies schlägt eine ungewöhnliche Lösung für den Energiehunger von KI-Rechenzentren vor: Server sollen direkt in Offshore-Windkraftanlagen platziert werden. Laut IEEE Spectrum plant das Unternehmen, bis Ende 2026 einen 100 kW-Prototypen in der Nordsee vor Norwegen einzusetzen. Dieses Hybridsystem kombiniert einen Windgenerator mit KI-Servern. Es zielt darauf ab, sowohl Stromengpässe als auch den Mangel an geeigneten Flächen für große Rechenzentren an Land zu adressieren.
Die Plattform nutzt einen halbtauchfähigen Entwurf, ähnlich wie in der Öl- und Gasindustrie. Sie schwimmt auf drei Beinen, die mit Frischwasser als Ballast gefüllt sind, und ist mit Ketten am Meeresboden verankert. Jedes Bein kann eine Rechenhalle mit 3–4 MW aufnehmen. So könnte eine einzige Installation zu einem Offshore-Rechenzentrum mit 9–12 MW werden.
Die Kühlung nutzt die natürliche Kälte der Nordsee. Wasser aus den Ballastkammern zirkuliert durch die Server und wird dann von der umgebenden Meeresumgebung gekühlt. Für Komponenten außerhalb des Flüssigkeitskreislaufs ist auch eine Klimaanlage vorgesehen. Aikido-CEO Sam Kanner weist darauf hin, dass die Kombination von Windkraft mit dieser „kostenlosen“ Kühlung solche Lösungen wettbewerbsfähig gegenüber herkömmlichen Rechenzentren machen könnte.
Doch das Projekt steht vor Herausforderungen. Wind ist unbeständig, daher werden die Plattformen Batterien zur Glättung der Stromerzeugung enthalten und können bei Bedarf ans Stromnetz angeschlossen werden. Das raue maritime Umfeld erhöht zudem den Wartungsaufwand. Trotz dieser Risiken gelten solche Experimente als mögliche Antwort auf den wachsenden Energiebedarf der KI-Infrastruktur.