SemiAnalysis: Stromlücke in KI-Rechenzentren wächst, Hubkolbenmotor wird zur Hauptstromversorgungstechnologie

Am 21. Juli veröffentlichte SemiAnalysis, dass sich mit dem rasanten Anstieg der Nachfrage nach KI-Rechenleistung das Stromversorgungsmodell von Rechenzentren verändert. Hubkolbenmotoren, die früher hauptsächlich als Notstromversorgung bei Stromausfällen eingesetzt wurden, werden zunehmend als ganzjährige Grundstromquelle neu positioniert. In diesem Jahr haben Hersteller von Hubkolbenmotoren Verträge über die Lieferung von etwa 1 GW an After-Meter-Stromprojekten unterzeichnet, und es wird erwartet, dass die jährliche Neuzulieferung in den Jahren 2027 und 2028 4 GW übersteigen wird. Nach der Modellierung der Tragfähigkeit des amerikanischen Stromnetzes stellt SemiAnalysis fest, dass die vorhandenen Stromreserven voraussichtlich zwischen 2027 und 2028 vollständig aufgebraucht sein werden und die geplante neue Erzeugungskapazität für 2030 nicht ausreicht, um die zusätzliche Lastnachfrage der Rechenzentren zu decken. Ihr Modell für Rechenzentren zeigt, dass etwa 140 GW potenzieller Rechenzentrumsprojekte noch keine Stromversorgungsverträge abgeschlossen haben und in Zukunft möglicherweise in großem Umfang das After-Meter-Stromversorgungsmodell nutzen werden, um Engpässe bei der Netzkapazität zu umgehen. Unter den verschiedenen After-Meter-Stromversorgungstechnologien erwartet SemiAnalysis, dass Hubkolbenmotoren den größten Anteil einnehmen werden, da sie Vorteile wie niedrigere Kosten, schnelle Bereitstellung, modulare Erweiterung und stärkere Finanzierungsmöglichkeiten bieten. Hersteller wie Caterpillar, INNIO und Cummins erweitern ihre Produktionskapazitäten, um die großflächige Bereitstellung in den kommenden Jahren zu unterstützen. Mit der Expansion der KI-Rechenzentren wandelt sich die vor Ort bereitgestellte Energie von traditionellen Notfallanlagen zu einer kritischen Energieinfrastruktur, wobei Hubkolbenmotoren eine wichtige Lösung zur Schließung der Stromlücke im Zeitalter der Rechenleistung darstellen könnten.

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