AI die AI moet oplossen. Het klinkt gek, maar in het geval van Schneider Electric wel de sleutel tot succes om datacenters efficiënter en duurzamer te laten draaien.
De explosieve opkomst van AI-toepassingen transformeert het speelveld voor datacenters. Deze systemen trekken enorme vermogens en produceren intense hitte, wat leidt tot steeds hogere eisen op energiebeheer en koeling.
En ironisch genoeg: het is net AI zelf dat de sleutel kan vormen tot een radicale verbetering in efficiëntie en duurzaamheid van die infrastructuur.
Tijdens een bezoek aan de Start Campus-datacentersite in Portugal, die innovatieve zeekoeling gebruikt, zien we de nieuwste innovaties van Schneider Electric aan het werk. De schreeuw om meer datacentercapaciteit klinkt ook daar luid door de talrijke AI-toepassingen die in gebruik (en verbruik) groeien.
De uitdaging: AI vraagt én zendt hitte
AI-compute genereert uitzonderlijk hoge thermische loads, vooral bij training van grote modellen. Traditionele luchtkoeling bereikt bij 50 kilowatt (kW) per rack al haar grenzen. Bij AI kunnen die waarden makkelijk oplopen tot 150 kW of meer. Daarom is vloeistofkoeling onmisbaar geworden om oververhitting te vermijden en prestaties te garanderen.
Marc Garner, SVP Secure Power Europa bij Schneider Electric: “De datacenters van de toekomst moeten ontworpen worden om vandaag al 200 kW per rack te ondersteunen, met de flexibiliteit om morgen misschien 600 kW of zelfs 800 kW te dragen.”
De datacenters van de toekomst moeten ontworpen worden om vandaag al 200 kW per rack te ondersteunen, met de flexibiliteit om morgen misschien 600 kW of zelfs 800 kW te dragen.
Marc Garner, SVP Secure Power Europa bij Schneider Electric
Een vloeistofgebaseerd systeem vergt ook voortdurende afstemming: zelfs kleine temperatuurschommelingen kunnen GPU-prestaties onder druk zetten of leiden tot thermische throttling. Daarom is de klassieke ‘instellen en vergeten’-aanpak volgens Garner ontoereikend in het AI-tijdperk.
AI als regisseur van de koeling
AI gebruiken om AI-infrastructuur te koelen: het idee klinkt misschien paradoxaal, maar juist hier ligt de kracht. Geavanceerde algoritmen kunnen continu meetgegevens zoals temperatuur, debiet of belasting analyseren en de koelparameters in real-time aanpassen.
Pankaj Sharma, EVP Secure Power Division bij Schneider Electric, geeft extra duiding: “AI voor energie en energie voor AI — dat is de vergelijking die we telkens opnieuw moeten maken. Ja, AI verbruikt veel, maar dezelfde technologie kan ons helpen dat verbruik drastisch terug te dringen.” Die visie predikt Schneider al sinds zijn Innovation Summit in Parijs vorig jaar.
Door AI te integreren in het regelmodel kan een datacenter zichzelf tunen. Denk daarbij aan bijvoorbeeld debieten verlagen waar mogelijk, koelelementen uitschakelen wanneer ze niet nodig zijn, of pomp- en ventilatorsturing finetunen volgens voorspellingen.
Strategisch zwaartepunt: end-to-end AI-infrastructuur
Voor Schneider Electric is dit niet zomaar een technologisch experiment, maar een centrale pijler in het aanbod. Hun portefeuilles voor AI-datacenters omvatten oplossingen van ‘Grid to Chip’ met een focus voor zowel voedingsvoorziening, stroomkwaliteit, als warmteafvoer.
Robert Dunn, CEO van het Start Campus-project, benadrukte de schaal en ambitie: “Wat we hier bouwen is Europa’s grootste en meest duurzame data-ecosysteem. Met een PUE van 1,1, nul waterverbruik en een vermogen van 1,2 gigawatt zetten we een nieuwe standaard voor de industrie.”
Samenwerkingen met GPU-fabrikanten maken dat deze ontwerpen toekomstbestendig zijn. Garner: “We hebben sterke relaties met leveranciers zoals Nvidia, niet alleen om hun huidige roadmap te ondersteunen, maar ook om onze eigen infrastructuur klaar te maken voor de workloads van morgen.”
De samenwerking met Nvidia is er niet alleen om hun huidige roadmap te ondersteunen, maar ook om onze eigen infrastructuur klaar te maken voor de workloads van morgen.
Marc Garner, SVP Secure Power Europa bij Schneider Electric
De overname van Motivair eerder dit jaar kadert ook in die ambitie. Samen met de koelingsspecialist zette Schneider Electric pas zijn end-to-end-aanbod voor AI-datacenterinfrastructuur in de verf.
Conclusie: AI als hefboom voor AI-infra
De AI-hype gaat niet zonder impact op de energie-infrastructuur. Volgens Schneider’s Sustainability Research Institute zou AI tussen 2025 en 2030 verantwoordelijk kunnen zijn voor 20 tot 50 procent van de groei in het elektriciteitsverbruik in de VS.
AI-gebaseerde koeloptimalisatie is vandaag meer dan een nieuwsgierigheid: het vormt het zenuwstelsel dat zulke geavanceerde systemen efficiënt maakt. De volgende generatie datacenters moet niet enkel zwaar zijn in hardware, maar ook intelligent in beheer.
Door AI te integreren in koel- en energiesystemen, zal een datacenter zich volgens Schneider Electric zelf fine-tunen, pieken gladstrijken en vermogensverlies minimaliseren. Zulke eigenschappen zijn precies wat nodig is in een tijd waarin AI zelf een steeds zwaardere last wordt voor de energienetwerken.
Zoals Sharma het samenvat: “We moeten niet alleen nadenken over hoeveel stroom AI vraagt, maar ook over hoeveel AI kan teruggeven aan ons energieverhaal.”