AI & computing › Neuromorfe & fotonische chips
NVIDIA investeert in Lancium voor AI-datacenters van 19 gigawatt
Chipmaker NVIDIA investeert in het Amerikaanse infrastructuurbedrijf Lancium en gaat er zijn volledige AI-technologie op inzetten. Samen bouwen ze aan datacentercampussen met een stroomcapaciteit die uiteindelijk kan oplopen tot ruim 19 gigawatt. De samenwerking moet de bouw van AI-rekencentra versnellen en efficiënter maken op het moment dat stroom steeds vaker de bottleneck vormt.
Lancium, een bedrijf uit de portefeuille van investeringsmaatschappij Blackstone, heeft een strategische samenwerking aangekondigd met NVIDIA. De chipmaker investeert rechtstreeks in het bedrijf en gaat zijn technologie inzetten op Lanciums groeiende netwerk van datacentercampussen. Het gaat om een aanzienlijke schaal: Lancium heeft nu al 4 gigawatt aan leasecapaciteit in gebruik, en er ligt een ontwikkelpijplijn klaar van meer dan 15 gigawatt aan grond die al op het stroomnet is aangesloten. Bij elkaar opgeteld gaat het om ruim 19 gigawatt, vergelijkbaar met het vermogen van tientallen kolencentrales.
Stroom als knelpunt voor AI
De vraag naar rekenkracht voor kunstmatige intelligentie groeit sneller dan de beschikbare stroomcapaciteit. Nieuwe datacenters draaien op duizenden grafische chips die enorm veel energie verbruiken, en juist die energie is in veel regio's schaars geworden. Lancium biedt een oplossing: het bedrijf verzamelt grond die al is aangesloten op het elektriciteitsnet, zodat AI-fabrieken sneller gebouwd kunnen worden zonder jarenlang te hoeven wachten op een netaansluiting. Door de investering krijgt NVIDIA toegang tot deze kant-en-klare, stroomrijke locaties voor zijn klanten en partners die grootschalige AI-toepassingen willen draaien.
Meer rekenkracht binnen hetzelfde stroombudget
Voor de daadwerkelijke bouw gebruiken de bedrijven NVIDIA's DSX-referentieontwerpen, blauwdrukken die moeten helpen om datacenters sneller neer te zetten en efficiënter te laten draaien. Een onderdeel daarvan, DSX MaxLPS, moet tot 40 procent meer GPU's laten draaien binnen hetzelfde vermogensbudget. Dat is belangrijk omdat niet het aantal chips, maar de beschikbare stroom vaak de beperkende factor is. Volgens NVIDIA verbetert de aanpak ook andere prestatiematen die in de sector steeds belangrijker worden, zoals de prestatie per megawatt, de tijd tot het eerste antwoord van een AI-model en de kosten per verwerkt tekstfragment.
Meebewegen met het stroomnet
Een tweede onderdeel, DSX Flex, moet AI-datacenters flexibeler maken door hun stroomverbruik af te stemmen op wat het elektriciteitsnet op dat moment aankan. Dat past bij het model dat Lancium al langer hanteert: campussen die meebewegen met vraag en aanbod op het net, vergelijkbaar met het principe van vraagrespons dat ook bij zonneparken en batterijen wordt toegepast. Zo kan een datacenter tijdelijk iets minder stroom trekken op momenten dat het net onder druk staat, en weer opschalen zodra er ruimte is. Voor NVIDIA is de deal onderdeel van een bredere strategie om niet alleen chips te verkopen, maar ook mee te investeren in de fysieke infrastructuur waarop die chips uiteindelijk draaien.
Achtergrond & begrippen
Wat betekent dit voor de toekomst? Deze samenwerking laat zien dat de groei van kunstmatige intelligentie steeds meer wordt bepaald door de beschikbaarheid van stroom, niet alleen door chips. Door zelf te investeren in stroomrijke bouwgrond en energie-efficiënte ontwerpen, probeert NVIDIA te voorkomen dat een tekort aan elektriciteit de uitrol van AI-technologie vertraagt. Dit soort deals kan de komende jaren bepalen waar en hoe snel nieuwe AI-datacenters verrijzen.
- AI-fabriek
- Een grootschalig datacenter dat volledig is ingericht op het trainen en draaien van AI-modellen, met duizenden gespecialiseerde chips.
- Gigawatt
- Een eenheid van vermogen gelijk aan een miljard watt, vaak gebruikt om de stroomcapaciteit van grote energieverbruikers zoals datacenters aan te duiden.
- GPU-cluster
- Een groep grafische chips die samen worden geschakeld om de rekenkracht te leveren die nodig is voor het trainen en gebruiken van AI-modellen.
- Vraagrespons
- Het principe waarbij het stroomverbruik van een installatie wordt aangepast aan de actuele belasting van het elektriciteitsnet.
- Megawatt
- Een eenheid van vermogen gelijk aan een miljoen watt, gebruikt om onder meer het stroomverbruik van datacenters te meten.
- Vermogensbudget
- De maximale hoeveelheid elektrisch vermogen die beschikbaar is voor een systeem, bijvoorbeeld het totale stroombudget van een datacenter.
- Tijd tot eerste token
- De tijd die een AI-model nodig heeft om na een vraag met het eerste stukje van zijn antwoord te komen, een belangrijke maatstaf voor de snelheid van AI-diensten.
Bronnen
Dit artikel is met behulp van AI geschreven op basis van bovenstaande bronnen en is geen letterlijke vertaling. Zo werkt onze redactie.
