LG Electronics hat seine Position im Markt für Infrastrukturlösungen für künstliche Intelligenz gefestigt und ist offiziell als „Preferred“ Partner in der Kategorie „Power and Cooling“ in das NVIDIA Partner Network (NPN) aufgenommen worden. Das NPN fungiert als Plattform, die Unternehmenskunden mit qualifizierten Partnern für den Aufbau von AI-Rechenzentren und sogenannten AI-Factories zusammenführt.
Strategische Integration in die Planungsphase von AI-Infrastrukturen
Durch die Registrierung als Preferred Partner erwartet LG Electronics verbesserte Lieferchancen für seine Kühlsysteme, insbesondere für Chiller und Coolant Distribution Units (CDUs). Ein wesentlicher Vorteil dieser Partnerschaft besteht darin, dass die technologischen Lösungen des Unternehmens bereits in der frühen Planungs- und Designphase von globalen Projekten berücksichtigt werden können.
Das Unternehmen war der erste koreanische Hersteller, der die Spezifikationsfreigabe von NVIDIA für CDUs in den Leistungsklassen 600 kW und 1 MW erhielt. Die 600-kW-Variante bestand bereits im Juli 2026 umfangreiche technische Prüfungen, die über 100 Anforderungen in Bereichen wie Kühlleistung, Zuverlässigkeit und Ausfallsicherheit (Failover) umfassten. Im Anschluss daran wurde auch das 1-MW-Modell qualifiziert.
Ausbau des Portfolios für großskalierte AI-Factories
Besonderes Augenmerk liegt auf den leistungsstarken Modellen für großangelegte Infrastrukturen. Die 2,5-MW-CDU von LG Electronics erhielt die Spezifikationsfreigabe für AI-Factories und wurde als NVIDIA „DSX Ready CDU“ anerkannt. Damit erfüllt dieses Modell die Referenzdesign-Anforderungen der NVIDIA DSX-Plattform.
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Zudem wurde eine 2,6-MW-CDU als NVIDIA DSX Ready CDU qualifiziert und in den NVIDIA DSX AI Factory Marketplace aufgenommen. NVIDIA kategorisiert dieses System als Lösung für den Bereich „Large-Scale“. In diesem Segment der großen CDUs zählt LG Electronics neben Anbietern wie LiquidStack und Vertiv zu den ersten qualifizierten Lieferanten, nachdem NVIDIA das Programm „DSX Ready“ in diesem Monat gestartet hat.
Technologische Entwicklung und „Chip to Chiller“-Ansatz
LG Electronics ist bereits seit dem Jahr 2011 im Geschäft mit Kühlungsgraden für Rechenzentren aktiv. Während das Unternehmen zunächst großformatige luft- und wassergekühlte Chiller anbot, wurde das Spektrum zuletzt um Flüssigkühlungslösungen für AI-Serverchips erweitert. Das aktuelle Portfolio folgt einem „Chip to Chiller“-Ansatz, der Chiller, CDUs und Cold Plates umfasst. Die CDU fungiert dabei als zentrales Element der direkten Flüssigkühlung auf dem Chip (Direct-to-Chip Liquid Cooling, DTC).
Technisch zeichnen sich die Systeme durch Lösungen zur Stromversorgungs-Dualisierung und eine präzise Temperaturregelung aus, die eine Genauigkeit von ±0,25 °C erreicht.
Marktausblick und strategische Kooperationen
Das Unternehmen richtet sein Augenmerk verstärkt auf den globalen Markt für AI-Rechenzentren, wobei Nordamerika im Fokus steht. Dort konzentrieren sich nach Branchenangaben über 60 % der weltweiten Neubau-Nachfrage. Zielgruppen sind insbesondere Hyperscaler und Colocation-Betreiber, wobei Aufträge in der Megawatt-Klasse angestrebt werden.
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Die Relevanz der Flüssigkühlung nimmt laut Marktdaten von TrendForce stetig zu. Demnach steige die Penetrationsrate dieser Technologie für AI-Chips von 14 % im Jahr 2024 auf voraussichtlich rund 60 % im Jahr 2027.
Flankiert wird die technische Zertifizierung durch eine engere Abstimmung auf Führungsebene. Der Chairman der LG Group, Koo Kwang-mo, traf NVIDIA-CEO Jensen Huang im Juni 2026 in Seoul sowie im August 2026 am Hauptsitz von NVIDIA in Santa Clara. In diesem Zusammenhang unterzeichnete die LG Group im August 2026 eine strategische Kooperationsvereinbarung mit NVIDIA, die neben AI-Factories auch die Bereiche Robotik und Mobilität umfasst.
Lee Jae-sung, Präsident der ES Business Division bei der Eco Solution Company von LG Electronics, erklärte hierzu, dass die NPN-Registrierung die Kompetenz des Unternehmens bei Thermomanagement-Technologien für die AI-Infrastruktur der nächsten Generation belege. Damit könne man optimale Lösungen für die Anforderungen moderner AI-Rechenzentren bereitstellen.
