Nvidia arbeitet laut eigenen Angaben mit europäischen Regierungen, Unternehmen und Cloud-Anbietern an einer neuen, kontinentweiten KI-Infrastruktur.
Laut einer Mitteilung von Nvidia entstehen derzeit in mehreren europäischen Ländern KI-Infrastrukturen, die von Nvidias Blackwell-Architektur angetrieben werden. Demnach bauen Frankreich, Italien, Spanien und Großbritannien gemeinsam mit Technologie- und Cloud-Partnern wie Domyn, Mistral AI, Nebius und Nscale sowie mit Telekommunikationsanbietern wie Orange, Swisscom, Telefónica und Telenor eine Infrastruktur, die mehr als 3.000 Exaflops an Rechenleistung bieten soll. Ziel dieser Projekte sei es, Unternehmen, Start-ups sowie öffentliche Einrichtungen die Entwicklung und den Einsatz agentischer und physischer KI zu ermöglichen. Nvidia richtet zudem neue KI-Technologiezentren in Deutschland, Schweden, Italien, Spanien, Großbritannien und Finnland ein, um Forschung, sowie Aus- und Weiterbildung voranzutreiben.
Regionale Leuchtturmprojekte und Cloud-Partner
Frankreichs Mistral AI baut etwa zusammen mit Nvidia eine Cloud-Plattform auf, die in der ersten Ausbaustufe 18.000 Grace-Blackwell-Systeme umfasst und mittelfristig auf mehrere Standorte erweitert werden soll. Die Plattform richtet sich an Unternehmen und die öffentliche Hand, die eigene KI-Anwendungen entwickeln und betreiben wollen. Im Vereinigten Königreich wollen Nebius und Nscale 14.000 Blackwell-GPUs in neuen Rechenzentren bereitstellen.
Auch Deutschland versucht demnach seine Rolle als KI-Standort mit einer Reihe groß angelegter Infrastrukturprojekte auszubauen. Im Zentrum steht der Aufbau einer industriellen KI-Cloud, die in Kooperation mit Nvidia und weiteren Partnern entstehen soll. Nach Angaben von Nvidia handelt es sich um das erste Projekt dieser Art in Europa. Das Rechenzentrum soll mit rund 10.000 GPUs auf Basis der Blackwell-Architektur betrieben werden und Aufgaben aus der Fertigung, Simulation, Robotik und dem Bereich digitaler Zwillinge abdecken. Die Plattform richtet sich an Unternehmen verschiedener Größen, darunter auch den Mittelstand.
Parallel dazu werden in Deutschland zwei Supercomputer mit unterschiedlichen Schwerpunkten ausgebaut. Am Forschungszentrum Jülich entsteht mit JUPITER das derzeit leistungsstärkste System Europas als teil der EuroHPC-Initiative. Die Architektur setzt auf knapp 24.000 Nvidia Grace Hopper Superchips sowie Quantum-2 InfiniBand und soll eine Rechenleistung von über 90 Exaflops für KI-Anwendungen erreichen. Bereits jetzt liegt der Supercomputer auf der Top500-Lister der weltweit stärksten Supercomputer auf Platz 4. JUPITER ist auf wissenschaftliche Simulationen, das Training großer KI-Modelle und Forschung in Bereichen wie Klimamodellierung, Quantenmechanik und Biomedizin ausgelegt. Laut Angaben des Jülich Supercomputing Centre liegt der Fokus auch auf Energieeffizienz, das System kommt auf rund 60 Gigaflops pro Watt und ist damit das energieeffizienteste System unter den Top 5.
Blue Lion in München setzt auf neue Nvidia-Architektur
Ein weiteres Projekt ist Blue Lion, ein Supercomputer, der am Leibniz-Rechenzentrum in München errichtet wird und 2026 in Betrieb gehen soll. Als technologische Grundlage dient die neue Vera Rubin-Architektur von Nvidia, die erstmals eine eigene CPU und GPU in einem System kombiniert. Blue Lion soll etwa 30-mal mehr Rechenleistung als das bisherige Flaggschiff SuperMUC-NG liefern und vor allem für Anwendungen in der Klimaforschung, Physik und im maschinellen Lernen genutzt werden. Das System wird vollständig flüssigkeitsgekühlt, die Abwärme soll für die Versorgung umliegender Gebäude verwendet werden.
Unternehmen wie BMW, Mercedes-Benz und Schaeffler nutzen die neue Infrastruktur laut Nvidia bereits zur Optimierung von Fertigungsprozessen, für Simulationen und für die Entwicklung autonomer Roboter. Auch Softwareanbieter wie Siemens, Ansys und Cadence integrieren ihre Anwendungen in die Cloud- und Supercomputer-Projekte.
Begleitend zum Infrastrukturaufbau gibt es Initiativen zur Ausbildung von Fachkräften und zur Unterstützung von Forschungseinrichtungen, etwa durch Kooperationen mit Hochschulen, Technologiezentren und das Nvidia Deep Learning Institute.
Nvidia verweist darauf, dass ähnliche Projekte auch in anderen Regionen wie Taiwan und dem Nahen Osten verfolgt werden. Die aktuellen Investitionen in Deutschland sind Bestandteil einer globalen Expansion der eigenen KI-Infrastruktur.
