gesellschaftlich durch KI und Verfahren des Maschinellen Lernens – rechenleistungsintensive Softwareprozesse – eine starke Abhängig- keit vom internationalen Markt ergeben, wenn es um die Ausfüh- rungsorte geht. Doch das ist letztlich eine Grundsatzfragestellung in der strategischen Ausrichtung: Woher kommt die benötigte Leis- tung? Was passiert, wenn die Leistung in der gewünschten Form nicht mehr verfügbar ist? Andererseits muss ich hervorheben, dass das Thema KI-Modelle in der Presse und Politik häufig stark verein- facht dargestellt wird. Dadurch werden unterschiedliche Varianten nicht ausreichend differenziert betrachtet. Dazu zählen unter an- derem verschiedene methodische Ansätze, beispielsweise Large- Language-Modelle, ebenso wie Fragestellungen nach der Paralleli- tät und Synchronität von Systemen und damit auch der benötigten räumlichen Nähe. Hier fehlt leider oft die präzise Differenzierung, obwohl es fachlich möglich ist, die Methoden und einzelnen Anwen- dungsbereiche klar voneinander zu unterscheiden. Innerhalb der KI und ML gibt es Methoden, die keine hohe Parallelität erfordern, was zwar grundsätzlich hohe Leistungsdichten benötigt, in der prakti- schen Anwendung jedoch eher weitaus geringer ausfällt. Wenn alles über einen Kamm geschoren wird, kann man auch leider nur zu sehr unscharfen Schlussfolgerungen kommen. Hyperscaler pauschal als die ultimative Lösungsvariante für KI zu propagieren, da sie die ein- zigen seien, die dies leisten könnten, halte ich daher in der Kernaus- sage für nicht zutreffend. Wie sollte diese Differenzierung vorgenommen werden? Schomaker: Wenn ein konkretes Anwendungsproblem besteht, ist es wichtig, sich das Problem zunächst anzuschauen und festzustel- len, welche klassischen Lösungsverfahren bereits existieren und welche alternativen Methoden sich aus dem Bereich der KI anbie- ten. Anschließend prüft man, was jeweils gewonnen oder verloren werden kann und welche Anforderungen sich daraus ergeben, also wie hoch die Parallelität ist ... Auf dieser Basis lassen sich entspre- chende Lösungsansätze entwickeln, die wir mit unseren Möglich- keiten evaluieren und erproben. In Paderborn haben wir das Glück, Zugang zum Paderborn Center for Parallel Computing (PC2) als Teil des Verbunds für Nationales Hochleistungsrechnen zu haben. Dort können wir unseren KI-Workload platzieren, bei uns handelt es sich natürlich zunächst um vorwettbewerbliche Anwendungen zu For- schungszwecken. Das dann in großen Skalen zu realisieren, damit es sich auch wirtschaftlich rechnet, ist ein weiterer Aspekt dabei. Eine zwingende Notwendigkeit zu mega-konzentrierten, hoch ska- lierten Umgebungen sehe ich nicht. Zwar geht der Trend – und die Versuchung – in diese Richtung, aber ich bin fest davon überzeugt, dass es auch anders geht. Entgeht dem Standort Deutschland mit seinen meist international aufgestellten Co-Location-Betreibern nicht ein Riesengeschäft, wenn sie ihre jahrelang gepflegte Zurückhaltung gegenüber Was- serkühlung nicht zügig den Realitäten anpassen? Schomaker: Die derzeitigen Großinvestitionen werden aktuell vor allem dadurch getrieben, dass Unternehmen momentan in KI einen mächtigen Hebel zur Steigerung der Wertschöpfung sehen. Andern- falls würde wohl niemand Milliardenbeträge für einzelne Gigawatt- rechenzentren in die Hand nehmen. Nehmen Sie aus der heutigen Perspektive einen klassischen Investitionszyklus solcher Infrastruk- turen, zum Beispiel 15 Jahre für eine Windenergie-Anlage, und proji- zieren diesen Wert sehr sportlich auf ein Rechenzentrum. Schauen Sie auch in die Vergangenheit und stellen sich die Frage: Wer hätte vor 15 Jahren den heutigen Status quo auch nur in Ansätzen prog- nostizieren und als Zukunft vorhersagen wollen? Und jetzt berück- sichtigen Sie noch die zu erwartenden Technologieentwicklungen. Wenn keine Veränderung stattfinden würde, dann bekämen wir ein extremes Problem. Aber wenn ich eines gelernt habe, dann das: Die IT-Systemlandschaft einschließlich der Domäne Wissenschaft hat es bisher noch immer geschafft, jeden auftretenden Engpass, etwa bei der CPU-Leistungsfähigkeit oder bei den Speicherkapazitäten, zumindest abzumildern. Auch für das Thema Kühlung gibt es ent- 6868