05 · Geschäftsmodell

Zwei Produktlinien starten parallel

Modell A sichert Grundlast und Cashflow durch lange Mietverträge. Modell B nutzt freie Kapazität für höhere Erlöse. Beide teilen dieselben Strom- und Rechenzentrumsanlagen.

Produktlinien

Colocation und Data Hosting

Modell A · Colocation

Grundlast

Racks und Rechenräume vermieten
Kunden bringen eigene GPU- oder HPC-Systeme mit
Wir liefern Strom, Kühlung, Netz und Vor-Ort-Betrieb
Abrechnung je kW, Rack oder Rechenraum
Weniger Kapitalbedarf, lange Verträge, stabiler Cashflow

Modell B · Data Hosting

Höhere Erlöse

Eigene Rechenleistung und Hosting
Eigene GPU-Cluster für die bedarfsgerechte Nutzung
Bare Metal, dedizierte Cluster und Inferenz-Hosting
Höhere Erlöse je Megawatt
Standortübergreifende Planung schafft einen Ressourcenpool

Zielgruppen

Wer unsere Kapazität nutzt

Unternehmens-KI
Cloud / Neocloud
KI und Forschung
Hyperscaler-Bedarf
Öffentliche Hand

Data-Hosting-Architektur

Eigene Rechenleistung: vom Netzanschluss zum GPU-Rack

Geplant: 2–10 MW je Standort, nach Last ausgelegt. PUE als Planungsziel, nach Inbetriebnahme gemessen.

Strom

Mittelspannung · A/B-Verteilung · USV und Ersatzstrom

Versorgung

Kühlung

Flüssigkühlung und Wärmetausch

PUE-Ziel 1,15–1,20

Racks

40–130 kW je Rack · Flüssigkühlung · Einzelmessung

Dichte Racks

Compute

256 GPUs je Pod · Geplant 4–16 Pods je Standort

Rechenleistung

Netzwerk

Spine-Leaf · 800G InfiniBand

Geringe Latenz

Speicher

Paralleles Dateisystem · NVMe-Hot-Tier · Objektspeicher

Daten

Verwaltung

Separates BMC-Netz · DCIM · Sicherheitszonen

Betrieb

Effizienzgrundlage: EnEfG § 11. Abwärmenutzung und Grünstrom sind Teil der Standortplanung.

Netzebenen

Vier getrennte Netzebenen

800G IB

Compute · East-West

Geringe Latenz am Standort.

200G RoCEv2

Speicher · Separate Ebene

Verlustfreies Ethernet.

2 × 100G

Dienste · North-South

BGP mit mehreren Carriern.

Out-of-Band-Verwaltung

Separate physische Verbindungen.

Standortvernetzung: Dark Fibre · Latenz je Distanz und Anwendung prüfen
Erlöse: GPU-Stunden und Monatsmiete · Dedizierte Cluster · Inferenz und APIs · Zentrale Ressourcenplanung · Betrieb mit SLA

Entwickeln · Besitzen · Betreiben

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