Geografische Nähe zu den Kunden
Im Oktober hat Gcore einen wichtigen Schritt getan, um für Kunden aus dem Bereich der KI attraktiv zu sein, als das Unternehmen das „Generative AI Cluster“vorstellte, das in Luxemburg im Datencenter von LuxConnect untergebracht ist. Für KI-Anwendungen habe das Cluster die „größte Rechenkapazität in der Region, vielleicht die größte im Benelux-Raum“, sagt Andre Reitenbach.
Als Kunden habe man Firmen aus dem Gesundheitsbereich, dem Automobilsektor, der Unterhaltungsbranche sowie viele Start-ups. Die Infrastruktur von Gcore wird zum einen von Unternehmen genutzt, um die KI-Modelle mit möglichst vielen Datensätzen zu trainieren. Zum anderen laufen die fertigen Modelle über die weltweit verteilten Server des Unternehmens.
Die Nähe der Server zu den Nutzern hilft zum einen, die Latenzzeit zu verkürzen, zum anderen können damit Datenschutzanforderungen einfacher eingehalten werden. „Angenommen, die Sekretärin des Chefs eines Stahlkonzerns soll ein Memo über eine Strategiesitzung schreiben. Früher hätte das ein paar Tage gedauert, mit KI geht das in ein paar Minuten. Aber dabei können die Informationen rund um den Globus verschickt und benutzt werden, andere Modelle zu trainieren. Die Daten sind in diesem Fall nicht geschützt. Das kann dem Unternehmen nicht recht sein“, sagt Peter Sodermans, der bei Gcore die Öffentlichkeitsarbeit verantwortet.
Ein anderes Beispiel sei ein Unternehmen, das Gcore kontaktiert hat, weil es mithilfe von KI Diagnosen aus bildgebenden Verfahren, zum Beispiel aus Röntgenbildern, erstellen will. „Die Anforderung für die Anwendung war, dass die Daten das Land nicht verlassen durften. Das Modell musste vor Ort trainiert und ausgeführt werden. Darum ist es wichtig, dass wir diese Kapazitäten lokal haben“, sagt Sodermans. Bei ihrer Technologie könne der Kunde genau festlegen, wo die Daten hinfließen und wohin nicht.
Alle paar Wochen ein neuer Standort
Deswegen werde aktuell alle paar Wochen irgendwo auf der Welt ein neues Datencenter von Gcore mit mehreren Serverschränken installiert, sagt Andre Reitenbach. Das ist nicht günstig. Ein Server, der mit entsprechender Hardware ausgestattet ist, um KI-Modelle zu trainieren, kostet etwa 300.000 Euro. „Für ein solches Datencenter, wie wir es jetzt hier aufgebaut haben, benötigt man 128 solcher Server“, sagt der Gründer. „Diese Investitionen werden überwiegend aus dem Cashflow des Unternehmens finanziert. Wir sind nicht auf Risikokapital basiert; wir müssen profitabel arbeiten.“
Das Unternehmen verdient sein Geld vor allem durch die Gebühren für das Hosting der Daten, berät Betriebe aber auch dabei, eigene KI-Modelle aufzubauen. Die Kunden müssen so nicht für alle Bereiche eigenes Knowhow entwickeln und selbst die entsprechende Infrastruktur anschaffen. „Es ist gar nicht so einfach, die notwendigen Server überhaupt erst zu bekommen, weil die so schnell ausverkauft sind. Unternehmen müssen teilweise Jahre warten, bis sie die entsprechenden Maschinen bekommen, um ihre Modelle zu trainieren“, sagt Reitenbach.
Wenn es einen Goldrausch gibt, werden die Leute gewinnen, die Schaufeln verkaufen. Wir sind im Schaufelgeschäft. Andre Reitenbach, Geschäftsführer von Gcore
Wie schon die jahrelange Hängepartie um das Google-Rechenzentrum in Bissen gezeigt hat, sind die Verfügbarkeit von Wasser und Strom oft der begrenzende Faktor bei Datencentern. Das gilt besonders bei KI-Anwendungen. „Diese Maschinen verbrauchen Unmengen von Strom“, so Reitenbach. Für den Betrieb von herkömmliche Datenschränken sind zwischen fünf und zehn Kilowatt notwendig, bei den KI-Maschinen sind es 15 bis 20 Kilowatt pro Server. Derzeit habe LuxConnect aber noch genügend Kapazitäten, um das Datencenter weiter auszubauen. Für die nächsten Jahre sei man gut gewappnet, sagt Reitenbach; für die Zukunft müssten Wege gefunden werden, das exponentielle Wachstum bei KI vom Stromverbrauch zu entkoppeln.