Künstliche Intelligenz revolutioniert Branchen und treibt eine explosionsartige Nachfrage nach Datenverarbeitung an. Doch damit KI-Anwendungen ihr volles Potenzial entfalten können, braucht es mehr als nur leistungsfähige Server – auch die Netzinfrastruktur muss mithalten. Genau hier setzt Leviton mit neuen Innovationen an.
Der technologische Wandel bringt neue Anforderungen
Die zunehmende Verbreitung generativer KI, Large Language Models (LLMs) und Machine-Learning-Workloads stellt Rechenzentren vor völlig neue Herausforderungen. KI-Workloads erzeugen nicht nur ein Vielfaches an Daten pro Transaktion, sie sind auch auf extrem schnelle und zuverlässige Datenübertragung innerhalb und zwischen Rechenknoten angewiesen. Herkömmliche Infrastrukturen sind diesen Anforderungen nicht gewachsen.
Nach einer aktuellen Studie von Dell’Oro Group wird der Bedarf an Rechenzentrumskapazitäten für KI bis 2027 voraussichtlich um mehr als 35 % jährlich wachsen – ein beispielloser Anstieg, der neue Maßstäbe an die physikalische Netzwerkschicht stellt.
Levitons Ansatz: Leistungsstarke, skalierbare Infrastruktur für KI
Leviton, bekannt für seine hochwertigen strukturierten Verkabelungslösungen, fokussiert sich zunehmend auf die speziellen Anforderungen von KI-Rechenzentren. Mit seinem High-Density Network Infrastructure System ermöglicht das Unternehmen Bandbreiten jenseits von 800G in Rechenzentren – ein entscheidender Faktor für KI-Anwendungen mit hohen I/O-Anforderungen.
Im Zentrum der Leviton-Strategie stehen drei grundlegende Infrastrukturkomponenten:
- Ultra-Hochgeschwindigkeitsfasern: Levitons OM4- und OM5-Multimode-Fasersysteme sind für Übertragungen bis 100 Gbit/s pro Kanal optimiert – essenziell für GPU-Clustering in KI-Umgebungen.
- Modulare Patchfelder und Steckverbinder: Die Lösungen des Atlas-X1-Systems reduzieren Latenzen und sorgen für eine übersichtliche, skalierbare physische Netzstruktur.
- Thermische Optimierung: Durch clevere Architekturentscheidungen verringert Leviton den Kühlaufwand, was bei KI–basierten High Performance Clustern erhebliche Energieeinsparungen bedeutet.
In Summe positioniert sich Leviton damit als Anbieter einer ganzheitlichen Infrastruktur für KI-fähige Rechenzentren.
Warum KI-Netzwerke grundsätzlich komplexer sind
KI-Infrastruktur unterscheidet sich grundlegend von klassischen Rechenzentrumstopologien. Während traditionelle IT hauptsächlich Nord-Süd-Verkehr (Client-Server) verarbeitet, dominieren in KI-Umgebungen massive Mengen an Ost-West-Verkehr – etwa beim Training von LLMs über Hunderte GPUs hinweg.
Laut NVIDIA erzeugt das Training eines einzelnen 175B-Parameter-Modells einen Datenverkehr von mehreren Petabit. Entsprechend hoch sind die Anforderungen an die Switch-Fabric-Kapazitäten, Glasfasertransporte und latenzarme Interconnects.
Dazu kommen Echtzeitanforderungen im Inferenzbetrieb: Anwendungen in autonomem Fahren, Industrieautomatisierung oder medizinischer Diagnostik dürfen sich keine Verzögerungen erlauben. Das bedeutet, jeder Mikrosekunde in der Infrastruktur kommt potenziell geschäftskritische Bedeutung zu.
Hinzu kommt die Herausforderung der Skalierbarkeit. KI-Projekte starten oft mit einem überschaubaren Cluster, müssen jedoch binnen weniger Monate auf ein Vielfaches wachsen. Netzwerke müssen also hochgradig elastisch geplant und modular aufgebaut sein.
Netzwerk-Designprinzipien für KI-Rechenzentren
Ein modernes KI-Data-Center orientiert sich heute an folgenden Leitprinzipien:
- Horizontale Skalierbarkeit: Jeder neue Knoten soll unabhängig und ohne Disruption integriert werden können.
- Minimale Latenz: Jede Netzkomponente – Port, Switch, Patchkabel – muss optimiert sein, um Mikrolatenzen zu vermeiden.
- High Bandwidth Padding: Netzspitzen bei LLM-Trainings oder Batch-Inferenz müssen abgefedert werden können.
Hier kommen Levitons Infrastrukturlösungen zum Einsatz: Die Pre-Terminated Trunk Assemblies ermöglichen schnelle Skalierungen, ohne Downtimes. Die MTP-Technologie (Multifiber Push-On) reduziert Aufwand und Fehleranfälligkeit bei Upgrades.
Laut einer aktuellen Umfrage von Uptime Institute (2024) unter globalen Rechenzentrumsbetreibern sehen 62 % die Netzinfrastruktur als größte Herausforderung beim KI-Rollout.
Der Bedarf an zukunftssicherer physischer Grundlage wird also zunehmend zum strategischen Wettbewerbsfaktor.
Die Hardware-Evolution: Vom Server zur Infrastrukturplattform
Die Hardware für KI-Rechenzentren – egal ob NVIDIA DGX-Systeme, Intel Xeon mit Gaudi-Beschleunigern oder AMD Instinct-Plattformen – verlangt nach einem völlig neuen Grundverständnis von Infrastruktur.
Beispielsweise benötigen NVIDIA H100 GPUs bis zu 400 Gbit/s NVLink-Konnektivität und extreme Dichte beim Interconnect. Die Herausforderung liegt nicht in der Bereitstellung einer einzelnen Verbindung – sondern in deren Massenskalierung auf Hunderte Knoten.
Levitons Lösungen wie High-Fiber-Density-Kassetten und ultrakompakte Patchfelder ermöglichen das Routing von Tausenden Glasfasern auf engstem Raum – ein essenzieller Baustein zum Aufbau von GPU-Superclustern.
Die Integration mit DCIM-Systemen (Data Center Infrastructure Management) und automatisiertem Asset-Tracking gehört ebenfalls zum Portfolio. Damit lassen sich Lebenszyklen der Verkabelung analysieren, Ports on-the-fly zuweisen und Wartungen ohne manuelles Logging durchführen.
Auch im Bereich Nachhaltigkeit bringt Leviton Vorteile: Der durchgängig modulare Aufbau vermeidet aufwendige Neukonfigurationen und reduziert den Materialeinsatz signifikant.
Diese Hardware-Plattformisierung der Netzinfrastruktur folgt letztlich demselben Trend wie die KI-Software selbst: Flexibilität, Automatisierung und Skalierbarkeit dominieren die Architekturentscheidungen.
Best Practices für die Integration von KI-Infrastrukturen
Für Unternehmen, die eigene KI-Rechenzentren aufbauen oder bestehende Strukturen erweitern, ergeben sich daraus folgende Empfehlungen:
- Frühzeitige Netzwerkintegration: Die Dateninfrastruktur darf kein nachgelagerter Schritt in KI-Projekten sein – sie muss von Anfang an mitgedacht werden.
- Auf modulare Systeme setzen: Nur standardisierte, vorgefertigte Komponenten erlauben den schnellen Ausbau ohne Unterbrechungen.
- Monitoring und Analyse einplanen: DCIM-Tools und Glasfaser-Managementlösungen helfen bei Betrieb, Troubleshooting und Kapazitätsplanung.
Firmen wie Leviton bieten hier nicht nur die physikalischen Komponenten, sondern auch projektspezifische Beratungsleistungen, um eine passgenaue Infrastruktur zu designen – unabhängig davon, ob sie für Hyperscaler oder Edge-Rechenzentren benötigt wird.
Fazit: Infrastruktur als Brücke zum KI-Erfolg
Während KI-Modelle immer schneller, größer und leistungsfähiger werden, bleibt die Netzinfrastruktur ihre kritische Grundlage – oder ihr Flaschenhals. Anbieter wie Leviton zeigen, dass durchdachte, flexible Verkabelungslösungen weit mehr sind als Betriebsnotwendigkeit: Sie sind ein aktiver Beitrag zur Innovationsfähigkeit eines Unternehmens.
Entscheider sollten daher frühzeitig auf skalierbare, leistungsfähige Netzwerkarchitekturen setzen – besonders in KI-Szenarien, wo Latenz, Bandbreite und Energieoptimierung über Erfolg oder Scheitern entscheiden können.
Welche Erfahrungen haben Sie beim Aufbau von KI-fähiger Netzwerkinfrastruktur gemacht? Teilen Sie Ihre Erkenntnisse mit der Community und diskutieren Sie mit uns: Wie sieht für Sie das Rechenzentrum der Zukunft aus?
