China plant ein umfangreiches Investitionsprogramm für seine KI-Infrastruktur. Innerhalb der nächsten fünf Jahre will Peking rund 2 Billionen Yuan – umgerechnet etwa 295 Milliarden US-Dollar – in neue Rechenzentren stecken. Die Anlagen sollen bis 2028 zu einem landesweiten „National Computing Network“ zusammengeschaltet werden, das fragmentierte Rechenressourcen bündelt und wie ein öffentliches Versorgungsnetz funktioniert.

Wie Bloomberg berichtet, befinden sich die Planungen noch in einem frühen Stadium. Verantwortlich für die Ausarbeitung sind unter anderem die Nationale Entwicklungs- und Reformkommission (NDRC) sowie das Finanzministerium. Finanziert werden soll der Ausbau hauptsächlich über langfristige Staatsanleihen mit Laufzeiten von mehr als zehn Jahren. Hinzu kommen staatliche Fonds für strategische Industrien, ergänzt durch Bankkredite und privates Kapital.

Heimische Chips statt Nvidia

Die neuen Rechenzentren sollen vorrangig von staatlichen Telekommunikationskonzernen wie China Mobile und China Telecom betrieben werden. Politisches Ziel ist es, mindestens 80 Prozent der eingesetzten Kerntechnologien – darunter KI-Chips, Beschleuniger und Netzwerktechnik – von heimischen Anbietern zu beziehen. Huawei gilt als wichtigster Hardwarelieferant.

Das Investitionsvolumen von 2 Billionen Yuan ist im Vergleich zu den Summen, die amerikanische Unternehmen gerade in den Ausbau von KI-Infrastruktur stecken, eher gering. Allerdings ist der Bau von Rechenzentren in China wegen niedrigerer Lohnkosten günstiger und die Summe beinhaltet lediglich die staatlichen Ausgaben. Zusätzliche Investitionen privater Tech-Konzerne wie Alibaba und Tencent sind darin nicht enthalten. Die Offensive ist Teil des „Six Networks“-Programms, in dessen Rahmen China insgesamt Billionen in Stromnetze, Kommunikations- und Dateninfrastruktur steckt – das Gesamtvolumen hier könnte bei über 5 Billionen Yuan liegen.

Digitale Souveränität

Das Programm ist eng mit Pekings Strategie technologischer Souveränität verknüpft. Neben Huawei steht mit Alibaba mittlerweile ein zweiter großer lokaler Anbieter bereit: Der Konzern hatte jüngst den KI-Beschleuniger Zhenwu M890 vorgestellt, der die dreifache Leistung des Vorgängers bieten soll und sowohl für Training als auch Inferenz ausgelegt ist. Der Chip verfügt über 144 GByte On-Chip-Speicher und eine Interchip-Bandbreite von 800 GByte/s. Telepolis hat diese Entwicklung ausführlich analysiert.

An den Aktienmärkten sorgten die ersten Berichte bereits für Bewegung: Chinesische Rechenzentrumsbetreiber wie GDS Holdings Ltd. und VNET Group Inc. verzeichneten im US-Vorhandel zweistellige Kurszuwächse.

(rie)

Arista hat eine neue Switchserie namens 7060XE7 mit bis zu 64 Ports mit je 1,6 Tbit/s auf vier Höheneinheiten angekündigt. Die Serie basiert auf dem aktuellen Broadcom Tomahawk 6 Chip und soll Latenzen von nur 840 Nanosekunden unter optimalen Bedingungen für die Weiterleitung von Paketen benötigen. Der Hersteller bietet das Modell sowohl mit klassischer Luftkühlung als auch mit Flüssigkeitskühlung an. Als Referenzkunden sind Meta, Microsoft, Oracle benannt, wobei die Kundenstatements-Videos auch OpenAI, Anthropic und Google zeigen.

Die Gesamtswitching-Kapazität der Switche beträgt jeweils bis zu 102,4 Tbit/s. Diese verteilen sich bei dem luftgekühlten 7060XE7-64PS/PRS und dem flüssigkeitsgekühlten 7060XE7-64PRS-RV3-L auf 64 Slots für OSFP-Transceiver mit 1,6 Tbit/s und beim 7060XE7-128PE auf 128 Slots für OSFP-Transceiver mit 800 Gbit/s. Die Ports können je nach Bedarf aber auch auf 800G, 400G und 200G heruntergebrochen werden und unterstützen zudem Linear Pluggable Optics (LPO)-Transceiver, die keinen DSP mehr, sondern nur einen Transimpedanzverstärker (TIA) und einen Treiber-Chip besitzen.

Die Ports haben geringere Latenz sowie einen geringeren Stromverbrauch, was weniger Abwärme bedeutet. Arista gibt 60 Prozent geringeren Stromverbrauch an, wohingegen andere Hersteller konservativer bis zu 50 Prozent angeben. Jedoch muss der ASIC diese Transceiver unterstützen, was bei den 7060XE7 der Fall ist. Die 1,6T-Ports teilen sich auf 8 × 200G-Lanes gemäß 224G-SerDes auf. Bei der 800G-Variante kommt entsprechend 100G-SerDes zum Einsatz. Beide Varianten nutzen PAM4-Modulation.

Die luftgekühlten Chassis kommen auf vier 19-Zoll-Höheneinheiten daher, wohingegen der flüssigkeitsgekühlte 7060XE7-64PRS-RV3-L nur zwei Open Rack Units gemäß Open Rack v3 Spezifikation benötigt, was nur 9,6 cm in der Höhe entspricht. Er kann entweder als reiner Switch oder im vorbereiteten Behältnis für die Kühlung in integrierten Racks geliefert werden.

Die Netzteile und Lüfter der luftgekühlten 64-Port-Chassis sind redundant und wie auch die Supervisor Engine im Betrieb austauschbar. Dabei stehen sowohl Wechselstrom- als auch Gleichstromvarianten zur Verfügung. Die flüssigkeitsgekühlte Variante hat Gleichstromnetzteile. Als Paketpuffer stehen 267 MB bereit.

Funktionen für KI-Backend-Netzwerke

Besonders relevant für die Zielgruppe des Switches sind jedoch die speziellen Funktionalitäten für KI-Backend-Netzwerke. Für die Lastverteilung beherrschen sie Dynamic Load Balancing (DLB) und Cluster Load Balancing (CLB). Diese werden eingesetzt, um die Bearbeitungszeiten von Aufträgen zu steuern und die Lastverteilung über das gesamte Netzwerk zu optimieren.

Zudem bringen sie auch ein erweitertes Überlastmanagement auf Basis Priority Flow Control (PFC) fähiger Lastverteilung und PFC-fähigen Überlastbenachrichtigungen (ECN), Fast CNP (Congestion Notification Packet), CSIG (Congestion Signaling) und auch ein Kürzen der Nutzdaten statt des Verwerfens des gesamten Pakets (Packet Trimming) für KI-Workloads mit. Zudem unterstützen die Switche auch Packet Spraying.

Verbindungsoptimierung mit MRC

Als ein besonders relevantes Merkmal benannte Arista auf Anfrage die Unterstützung von MRC (Multipath Reliable Connection). Durch die vollständige Unterstützung des offenen Protokolls MRC wird erreicht, dass ein einzelner Verbindungsausfall einen umfangreichen KI-Trainingsvorgang nicht zum Stillstand bringt. Dabei werden Daten schon in der Netzwerkkarte (NIC) an der XPU auf unterschiedliche Links/Pfade aufgeteilt und Out-of-Order-Pakete automatisch gehandhabt.

MRC reagiert auf Signale zur Netzwerküberlastung (ECN und Packet Trimming), verlagert die Last auf die leistungsstärksten Pfade und meidet Verbindungen und Pfade, die das Ziel gar nicht erreichen können. Eine weitere optimierte Verteilung soll über die Kombination von MRC mit Segment Routing v6 (SRv6) erreicht werden, um den Datenverkehr der XPU bereits an der Quelle besser zu steuern. Ansonsten verfügen sie über die klassischen Features im Arista EOS-Netzwerkbetriebssystem.

Ethernet statt InfiniBand

Arista positioniert die Switche für Scale-up und Scale-out-Szenarien, also eine Verbindung von XPUs innerhalb (Scale-up) oder zwischen Racks in einem Rechenzentrum (Scale-out). Die beiden luftgekühlten 7060XE7-64PS/PRS sollen im vierten Quartal 2026 verfügbar sein, wohingegen der 7060XE7-128PE und der flüssigkeitsgekühlte 7060XE7-64PRS-RV3-L erst im ersten Quartal 2027 bereitstehen sollen. Zu Preisen machte der Hersteller, wie gewohnt, keine Angaben.

Mit den vielfältigen Optimierungen für die Steuerung von latenz- und verlustkritischen Applikationen, wie KI-Trainings, den hohen Bandbreiten bringt Arista Ethernet zunehmend als Alternative zu InfiniBand ins Spiel. Die genannten Hyperscaler und KI-Pioniere sprechen dabei eine deutliche Sprache. Für die meisten Unternehmenskunden dürften die Switche jedoch mindestens eine Nummer zu groß sein.

(axk)

Wind und Sonne scheren sich nicht darum, wann ein Haushalt viel Strom braucht. Wer seine Energiekosten senken will, verschiebt deshalb seinen Bezug zeitlich oder speichert Strom zwischen. Das Elektroauto passt dazu hervorragend: Es nimmt große Energiemengen auf, lädt zu beliebigen Zeitpunkten und verbindet so klimafreundliche Mobilität mit einem wirtschaftlichen Energiekonzept fürs eigene Zuhause.

Im Webinar „Kosten optimieren mit dem E-Auto – clever laden, nachhaltig sparen“ erfahren Sie, wie Sie diese Flexibilität gezielt nutzen. Sie lernen, warum es klug ist, überschüssigen Solarstrom ins Fahrzeug zu laden, statt ihn ins Netz einzuspeisen, und wie Sie dynamische Stromtarife geschickt ausnutzen. Außerdem zeigt das Webinar, wie Sie von reduzierten Netzentgelten nach § 14a EnWG profitieren, welche Rolle virtuelle Kraftwerke spielen und welche Möglichkeiten bidirektionales Laden (Vehicle-to-Grid, V2G) künftig eröffnet.

Technik einordnen, Wirtschaftlichkeit prüfen

Referent Clemens Gleich trennt im Webinar zwischen Lösungen, die technisch reizvoll wirken, und solchen, die sich am Ende tatsächlich rechnen. Dabei nimmt er sowohl Wohneigentümer als auch Mieter in den Blick, denn längst nicht jede Lösung scheitert an der fehlenden eigenen Immobilie.

Sie erfahren, wie automatisches Überschussladen abläuft, ob dafür schon ein Balkonkraftwerk reicht und welche Verluste der Umweg über einen Heimspeicher kostet. Auch dynamische Tarife nimmt Gleich auseinander. Er erklärt, wie sich Preise am Strommarkt bilden, warum ein intelligentes Messsystem (Smart Meter) den Unterschied macht und wie Sie Ladevorgänge automatisch auf günstige Stunden legen.

Beim Thema § 14a EnWG beleuchtet der Referent die Wallbox als steuerbare Verbrauchseinrichtung und führt praxisnah durch Modul 1 und Modul 3. Zum Schluss geht es darum, wie sich Regelenergie vermarkten lässt und wie weit Vehicle-to-Grid heute tatsächlich ist.

Für E-Auto-Fahrer und Kaufinteressierte

Das Webinar richtet sich an alle, die in ihrem Haushalt regelmäßig ein Elektroauto nutzen – unabhängig davon, wer das Fahrzeug fährt. Es eignet sich sowohl für Menschen, die bereits elektrisch unterwegs sind, als auch für alle, die den Kauf eines E-Autos planen. Technische Vorkenntnisse sind nicht erforderlich.

Die Online-Veranstaltung läuft am 22. Juli 2026 von 16:00 bis 18:30 Uhr. Wer bis zum 24. Juni 2026 bucht, spart 10 Euro und zahlt den Frühbucherpreis von 59,00 Euro. Zur Teilnahme genügt ein aktueller Webbrowser.

Während der Veranstaltung können Sie über einen Online-Chat Fragen stellen. Im Nachgang erhalten Sie Zugriff auf die Aufzeichnung und können das Gezeigte in Ihrem eigenen Tempo nachvollziehen. Alle Informationen zur Veranstaltung sowie Details zur Anmeldung finden Sie auf der Website zum Webinar.

(abr)