Am 21. Oktober 2026 hat NVIDIA auf der Konferenz GTC Berlin angekündigt, dass führende europäische Partner aus dem Technologie-Ökosystem die DSX AI Factory Platform übernehmen. Ziel der Initiative ist es, sogenannte KI-Fabriken aufzubauen und zu betreiben, die einen höheren Inferenz-Durchsatz sowie mehr GPU-Kapazität bereitstellen.
Flankierend kündigte NVIDIA auf der Veranstaltung finanzielle Zusagen in Höhe von fast 10 Milliarden US-Dollar für das europäische Technologie-Ökosystem an. Jensen Huang von NVIDIA hob hervor, dass eine KI-Fabrik erst dann echten Wert schaffe, wenn sie kontinuierlich Token produziere, und verwies in diesem Zusammenhang auf das Potenzial Europas in der industriellen Präzisionsfertigung.
Höhere Rechenleistung im festen Strombudget
Vor dem Hintergrund globaler Energieengpässe zielt die Plattformarchitektur auf eine deutliche Steigerung der Recheneffizienz ab. NVIDIA zufolge ermöglicht die Funktion DSX MaxLPS die Generierung derselben Token-Menge mit bis zu 30 Prozent weniger Strom. Unternehmen wie CoreWeave, Firmus, Google Cloud, IREN, Lambda, Nebius, Nscale und Sharon AI planen den Einsatz dieser Lösung.
Erste Implementierungen belegen diesen Effizienzgewinn in der Praxis. Nscale erreichte am 21. Oktober 2026 in Island mit DSX MaxLPS auf vier Racks des Typs GB300 NVL72 einen um 49 Prozent höheren Inferenz-Durchsatz sowie 37 Prozent mehr verwaltete GPU-Kapazität innerhalb desselben Budgets von 264 Kilowatt.
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Das Unternehmen Lambda erzielte in einem Machbarkeitsnachweis auf HGX-B200-Systemen mit DSX MaxLPS 24 Prozent mehr Cluster-Token-Durchsatz und 19 Prozent mehr GPU-Kapazität im festen Strombudget. Das Unternehmen Phaidra realisiert durch die Kombination von DSX Flex, Max-Q und Exchange rund 10 Prozent mehr Rechenleistung bei unverändertem Stromverbrauch.
Simulationen gegen Netzüberlastung und Wassermangel
Um Engpässe bei der Netzanbindung zu bewältigen, verweist NVIDIA auf mehr als 300 Milliarden US-Dollar an aufgelaufenem Ausrüstungsrückstand sowie Projekte mit über 200 Gigawatt Leistung in US-Netzanschlusswarteschlangen.
DSX Sim und die SimReady-Umgebung sollen es ermöglichen, Stromnetz, Umspannwerk und Rechenzentrum vorab gemeinsam digital zu simulieren. In gemeinsamen Tests senkten Emerald AI, EPRI, Nebius, UK National Grid und NVIDIA mit DSX Flex auf Blackwell-Ultra-Systemen die Leistungsaufnahme von Clustern bei simulierten Netzereignissen um bis zu 40 Prozent.
Auch bei der Infrastruktur kündigten Branchenpartner am 21. Oktober 2026 Unterstützung an. Hitachi Energy qualifizierte Batteriespeichersysteme als DSX Ready, während GE Vernova, Schneider Electric gemeinsam mit AVEVA und ETAP sowie Siemens Energy Referenzdesigns zuliefern. Trane steuert sieben thermische Referenzdesigns bei, darunter drei Kühllösungen mit 250 Megawatt Kapazität.
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Da Architekturen wie Vera Rubin vollständig auf Flüssigkühlung mit Kühlmitteltemperaturen von bis zu 45 Grad Celsius angewiesen sind, senken NVIDIA-Referenzdesigns mit geschlossenem Kreislauf und Trockenkühlern den Wasserverbrauch nahezu auf null. Bei einem Ausbauumfang von 2 Gigawatt entspricht die Ersparnis von bis zu 54 Millionen Litern Wasser pro Tag dem Tagesverbrauch von 180.000 Haushalten.
Modulare Container und europäische Industrieprojekte
Die Markteinführung modularer Rechenzentren soll durch DSX POD beschleunigt werden. Das containerbasierte Referenzdesign für Vera-Rubin-Cluster wird vor der Auslieferung integriert und validiert, wodurch die Aufbauzeit von sechs Monaten auf bis zu 14 Tage sinkt.
Die weltweite Lieferung mit Partnern wie Dell Technologies, HPE, Lenovo, Schneider Electric, Vertiv und weiteren Hardwareausrüstern ist für Anfang 2027 geplant.
Auf Softwareebene startete DSX OS am 21. Oktober 2026 als quelloffene Vorabversion für Entwickler mit Komponenten für Konfiguration, Rack-Management und Cluster-Bereitschaft; zudem ging die SimReady-Bibliothek auf der Entwicklerplattform Hugging Face online.
In Europa kündigten mehrere Akteure konkrete Großprojekte an. Die Deutsche Telekom vereinbarte eine Kooperation mit NVIDIA und vCluster Labs für private KI-Cloud-Umgebungen deutscher Industriekunden, wobei die GPU-Kapazität von 500 auf über 10.000 Einheiten steigen und die deutschen C5-Sicherheitskriterien erfüllen soll.
Cadence startet in München ein Rechenzentrum mit Cadence OnCloud sowie NVIDIA-Vera- und Grace-CPU-Systemen. In Portugal pilotieren Schneider Electric, AVEVA, Nscale und Start Campus einen digitalen Zwilling für das Rechenzentrum SIN01 auf dem 1,2-Gigawatt-Campus in Sines, der für die Aufnahme von mehr als 66.000 NVIDIA-Rubin-Grafikprozessoren ausgelegt ist.