AI-datacenters schieten als paddenstoelen uit de grond. Ze verbruiken niet alleen meer stroom dan traditionele datacenters, maar hebben ook technische bijzonderheden.
Waarom AI-datacenters een compleet nieuwe infrastructuur vereisen
De belangrijkste verschillen tussen moderne AI-datacenters en oudere datacenters zijn een hoger absoluut energieverbruik en een hogere vermogensdichtheid. Maar er zijn nog veel meer verschillen, bijvoorbeeld in het ontwerp van de gebouwen, de netwerken en de energieverdeling.
Voor AI-datacenters die veel energie verbruiken, kiest men zelfs speciale locaties in de buurt van elektriciteitscentrales of transformatorstations. In de VS produceren steeds meer AI-datacenters ook hun eigen stroom, bijvoorbeeld met mobiele gasturbines.
In dit artikel leggen we uit aan welke eisen AI-datacenters moeten voldoen en waarom dat zo is. Daarbij kijken we ook eens onder de motorkap van een moderne AI-machine. De huidige AI-servers zijn namelijk totaal anders opgebouwd dan gebruikelijke allround- en cloudmachines. Moderne AI-systemen verbruiken niet zomaar meer vermogen per rack, maar zijn ontworpen voor een nauwe onderling verbonden werking in grotere groepen. Ze hebben ook een gecentraliseerde energievoorziening, die in de nabije toekomst vaker met hoge gelijkspanningen zal worden gevoed in plaats van met wisselstroom of krachtstroom. Dat moet verliezen verminderen en nog compactere systemen mogelijk maken.
Dat er momenteel zoveel AI-datacenters gebouwd worden, heeft twee belangrijke oorzaken. Enerzijds breiden sommige toonaangevende AI-bedrijven hun capaciteit speculatief uit, dus simpelweg om de concurrentie voor te kunnen zijn. Anderzijds stijgt de behoefte aan AI-rekenkracht daadwerkelijk razendsnel omdat AI-modellen steeds groter worden en tegelijkertijd steeds vaker en intensiever worden gebruikt.
Elke nieuwe generatie AI-hardware stelt nog hogere eisen aan de energievoorziening en koeling, waardoor die niet meer in traditionele serverkasten en datacenters gebruikt kan worden. Dat komt vooral door de enorme verdichting van de rekenkracht en daarmee ook van het energieverbruik. Tien jaar geleden had de krachtigste serverprocessor van Intel 22 CPU-kernen en een nominaal energieverbruik (TDP) van 145 watt. Tegenwoordig zijn dat er tot wel 288 kernen en tot 500 watt. De krachtigste AI-versnellers verbruiken meer dan 1500 watt – en in de toekomst zelfs nog meer.
Schematische opbouw van een datacenter
Je zou kunnen stellen dat een datacenter eigenlijk alleen maar energie in warmte omzet, maar dan op een heel ingewikkelde en dure manier. Maar serieus: de servers staan in kasten (racks) in een gebouw dat ze beschermt tegen fysieke toegang van buitenaf. De stroomverdeling voorziet ze van energie, die het koelsysteem weer afvoert. Het datanetwerk verbindt de servers onderling en met het internet. Grotere datacenters zijn via eigen voedingstransformatoren aangesloten op het midden- of hoogspanningsnet. Bij langdurige stroomuitval nemen dieselgeneratoren of (LNG-)gasturbines de stroomvoorziening over. Korte stroomonderbreking worden opgevangen door ononderbroken stroomvoorzieningen (uninterruptible power supply, UPS) met accu’s, die ook spanningsschommelingen compenseren. Een watercircuit koelt via lucht-water-warmtewisselaars de lucht in de serverruimtes en de afzonderlijke servers direct. Externe warmtewisselaars geven de afvalwarmte af aan de omgevingslucht.
Meer rekenkracht verhoogt de efficiëntie
Die enorme verdichting aan rekenkracht heeft een simpele reden: het verhoogt de efficiëntie, oftewel de prestaties per watt. Want het verplaatsen van gegevens kost energie. Dat geldt niet alleen voor de externe koppeling van meerdere servers, maar bijvoorbeeld ook voor de overdracht van gegevens vanuit het werkgeheugen (RAM) naar de rekenunits van de CPU.
Bij AI-computers kost de overdracht van gegevens meer energie dan de daadwerkelijke verwerking ervan. Daarom is het voordelig om zoveel mogelijk rekenunits op elke vierkante millimeter chipoppervlak te proppen en het werkgeheugen er zo dicht mogelijk naast te plaatsen.
Dat doen de ontwikkelaars van AI-versnellers door die samen te stellen uit meerdere chiplets, die naast elkaar en binnenkort zelfs boven elkaar in een gezamenlijke behuizing zitten. Daarbij plaatsen ze er zoveel mogelijk en zo snel mogelijk RAM direct naast, meestal High Bandwidth Memory (HBM). Sommige AI-processors hebben ook extra veel supersnel werkgeheugen in de vorm van SRAM ingebouwd.
Een HBM-stack ziet er aan de buitenkant uit als één enkele chip, maar bestaat uit meerdere dun geslepen en op elkaar gestapelde DRAM-chips met extreem veel datasignaalverbindingen. In de vierde HBM-generatie (HBM4) zijn dat tot wel 16 chips boven elkaar met 2048 datasignaalverbindingen. Eén enkele stack kan tot 48 GB opslaan en levert 2 TB/s. Dat komt neer op drie tot zes keer de capaciteit en 40 keer de overdrachtssnelheid van een gewone geheugenmodule zoals die in desktop-pc’s gebruikt wordt.
Die prestatieverhoging gaat gepaard met een hoog energieverbruik. Een HBM4-stack verbruikt bij maximale overdrachtssnelheid tot wel 75 watt – en de komende generatie AI-versnellers heeft maar liefst acht of twaalf van dergelijke stacks. In het extreme geval verbruikt alleen al het geheugen van een AI-versneller dus 900 watt. Samen met de GPU-chiplets verbruikt een AI-module daarmee ruim 1500 watt (1,5 kW).
Systemische aanpak
De verdichting van de rekenkracht bestaat niet alleen uit het concentreren van zoveel mogelijk rekenkracht en geheugen in elke afzonderlijke AI-versneller, maar ook uit het proppen van zoveel mogelijk daarvan in één rack. Want dan blijven ook de verbindingen voor het koppelen van de afzonderlijke versnellers tot een groter systeem zo kort mogelijk. Dat verlaagt op zijn beurt de latentie – oftewel de tijd die gegevens nodig hebben om hun weg te vinden – en maakt het makkelijker om de overdrachtssnelheden te verhogen.
Bij het optimaliseren van grote AI-systemen heeft Nvidia een aanzienlijke voorsprong opgebouwd. Nvidia levert niet alleen bijzonder krachtige AI-versnellers met toonaangevende softwareondersteuning (trefwoord: CUDA), maar ook snelle geïntegreerde netwerktechnologie (NVLink) en al meerdere generaties complete racksystemen. Dat maakt het voor potentiële concurrenten van Nvidia nog moeilijker om een voet tussen de deur te krijgen.
Mede daardoor heeft AMD zijn eigen AI-racksysteem Helios ontwikkeld, dat zijn debuut maakt met de versnellers van de Instinct MI400-generatie. Ook ’s werelds grootste clouddienstverleners Amazon Web Services (AWS) en Google, ook wel hyperscalers genoemd, kunnen al bogen op meerdere generaties zelfontwikkelde AI-versnellers en systemen die daarmee zijn uitgerust.
Google was de pionier en nam in 2016 de eerste Tensor Processing Units (TPU’s) in gebruik. AWS gebruikt daarentegen eigen AI-chips zoals Trainium en Inferentia. De chips van Google en Amazon draaien echter alleen achter de goed beveiligde deuren van de betreffende datacenters – van de meeste zijn niet eens foto’s te vinden, laat staan dat er gegevens over het energieverbruik en soortgelijke technische details beschikbaar zijn.
150kW-racks
Ook Nvidia geeft veel technische details van zijn complete AI-systemen alleen vrij onder een geheimhoudingsovereenkomst. Toch is er best veel over bekend omdat er ook door grote serverfabrikanten zoals Dell, HPE, Lenovo en Supermicro AI-systemen met Nvidia-chips aangeboden worden die qua opbouw erg op elkaar lijken.
Veel kopers van dergelijke systemen hebben namelijk raamovereenkomsten met de genoemde merken. Die laatste passen de Nvidia-hardware dan zo aan dat die compatibel is met hun overige techniek, dus met andere racks, koelsystemen, energievoorziening, netwerkapparatuur en remote beheer.
Lenovo documenteert zijn implementatie van de Nvidia GB300 NVL72 als Lenovo NVIDIA GB300 NVL72 Rack Scale AI veel beter dan Nvidia zelf. De 2,30 meter hoge, 60 centimeter brede en 1 meter diepe kast weegt volledig uitgerust meer dan 1,5 ton en biedt ruimte aan 48 hoogte-eenheden (HE of Rack Unit/RU of Height Unit/HU). Bij volledige belasting produceert de ingebouwde hardware tot 155 kilowatt aan restwarmte, waarvan de waterkoeling ongeveer 90 procent afvoert.
Bij een aanvoertemperatuur van 40 graden Celsius moet daarvoor zo’n 120 liter per minuut door het systeem stromen. Maar omdat 10 procent van de afvalwarmte – dus meer dan 15 kilowatt – via de lucht uit het systeem moet worden afgevoerd, beschikt het ook over ventilatoren die toerentallen tot wel 34.500 rpm halen.
Minstens 36 voedingen van elk 5,5 kilowatt, verdeeld over zes inbouwmodules (power-shelves), leveren het benodigde vermogen bij zo’n 50 volt gelijkspanning. Dikke koperen rails met een belastbaarheid van 1400 ampère voeren de stroom naar 18 inbouwmodules met elk vier Nvidia Blackwell B300- en twee Grace-CPU’s. De 72 GPU-chips – vandaar de naam GB300 NVL72 – hebben samen 21 terabyte supersnel HBM3E-RAM. Aan de 36 processors hangt nog eens 17 terabyte LPDDR5X.
Het supersnelle NVLink-netwerk verbindt zowel alle vier de B300-GPU’s van een inbouwmodule intern als de 18 inbouwmodules onderling. Daarvoor zijn 9 inbouwmodules met NVLink-switches nodig. Twee Top-of-Rack-switches (ToR-switches) verbinden de AI-servers met het LAN en het systeem voor remote beheer.
Volgens schattingen kost zo’n kast minstens 6 miljoen dollar. Maar het houdt niet op bij één kast. Via NVLink-switches kun je tot wel 128 van dergelijke racks koppelen tot één systeem met in totaal 9216 versnellers.
Megalomanie
Om bij dit voorbeeld te blijven: 128 racks van elk 155 kilowatt verbruiken op piekmomenten bijna 20 megawatt (MW). Ter vergelijking: de snelste Europese supercomputer, de Jupiter Booster, heeft bij zijn HPLinpack-run tegen de 16 megawatt nodig. Nog maar een paar jaar geleden werd een datacenter van 75 megawatt, zoals de NTT Frankfurt 1, als gigantisch beschouwd. Het biedt een bruikbare oppervlakte van meer dan 52.000 vierkante meter voor serverracks, Maar het kon slechts 485 racks van elk 155 kilowatt van stroom voorzien, die met een vloeroppervlak van 0,8 tot 1,6 vierkante meter per rack minder dan 800 vierkante meter in beslag nemen – minder dan een zestigste van de oppervlakte.
Dat laat duidelijk zien dat de nieuwe AI-datacenters worden gebouwd voor veel hogere vermogensdichtheden. Er zijn momenteel in Europa meerdere datacenters gepland of in aanbouw met een aansluitvermogen van elk 200 tot 500 megawatt.
Het Japanse concern SoftBank, dat samenwerkt met OpenAI aan het Amerikaanse Stargate-project en een meerderheidsbelang heeft in CPU-ontwikkelaar ARM, plant in Frankrijk veel grotere datacenters met in eerste instantie 3,1 gigawatt (GW). In de VS staan volgens de website Cleanview.co echter datacenters met in totaal meer dan 370 gigawatt op de planning, waaronder minstens negen projecten van elk meer dan 5 gigawatt.
Die zijn niet alleen ontworpen voor de huidige AI-racks, maar voor nog vier tot vijf volgende generaties. Servers worden namelijk meestal om de drie tot zes jaar vervangen door modernere apparaten, terwijl een gebouw 20 tot 30 jaar in gebruik blijft. Veel AI-datacenters die nu worden gebouwd, zullen dus pas over een paar jaar de grenzen van hun capaciteit bereiken.
De energieverslindende opvolger van het genoemde GB300-NVL72-rack staat in de startblokken: de Nvidia Vera Rubin NVL72 (VR200 NVL72) moet zo’n 200 kilowatt verbruiken. De verwachting is dat het vermogen per rack in de loop van de komende vijf jaar zal stijgen tot zo’n 1 megawatt.
Nvidia blijft de AI-machines met elke nieuwe generatie verder optimaliseren. Zo hebben de modules met de nieuwste AI-versnellers, Vera Rubin, geen ventilatoren meer nodig omdat de waterkoeling alle componenten omvat.
Ook andere bedrijven denken in die richting: netwerkbedrijf Arista ontwikkelt het XPO-systeem voor superdicht gepakte aansluitingen voor glasvezelkabels. De XPO-module, die slechts 6,1 centimeter breed en 2,1 centimeter hoog is, bevat de optische transceivers en aansluitingen voor 64 vezels van elk 200 Gbit/s.
Dat komt neer op een totale overdrachtssnelheid van 12,8 Tbit/s, maar ook op een energieverbruik van maximaal 400 watt. Daarom maakt ook de XPO-module gebruik van waterkoeling. Of anders gezegd: in servers zonder waterkoeling kun je die netwerktechnologie niet gebruiken.
Segmentering
Om de enorme hoeveelheden elektriciteit en restwarmte te kunnen overbrengen, moeten ze in porties worden verdeeld. Door ze in meerdere modules te segmenteren, kun je de leidingentrajecten verkorten, wat weer besparingen oplevert op elektriciteitskabels en waterleidingen, en verliezen tijdens het gebruik vermindert.
In tegenstelling tot traditionele datacenters zien veel nieuwe AI-datacenters af van een centrale UPS-installatie met een afgeschermde ruimte voor bufferbatterijen. In plaats daarvan worden modulaire systemen gebruikt die elk slechts een klein deel van de serverruimtes van stroom voorzien. Daardoor moeten er echter andere concepten voor redundantie en onderhoud toegepast worden.
Als je naar een foto kijkt van de gigantische Stargate-datacenters in Texas, vallen de modulaire structuren meteen op. De eigenlijke serverruimtes zijn elk rondom een gebouw met netwerkapparatuur en andere apparaten opgesteld. De koelers, die de restwarmte aan de omgevingslucht afgeven, staan buiten naast de serverhallen.
Die bouwwijze neemt veel grondoppervlak in beslag, wat in landelijke gebieden van de VS vrij goedkoop is. In Europa bouwt men eerder met meerdere verdiepingen en installeert men de koelers op de daken. Die bouwwijze duurt echter langer en de gebouwen worden duurder omdat de constructies zwaardere lasten moeten dragen en er krachtige liften nodig zijn om de tonnen wegende racks naar hogere verdiepingen te vervoeren.
Need for Speed
Zoals gezegd is snelle implementatie belangrijk voor veel bedrijfsmodellen met AI-datacenters. Dat doet denken aan de hoogtijdagen van de cryptomining-boom: wie als eerste de krachtigste hardware kon gebruiken, lag voorop.
Het is dan ook geen toeval dat sommige bedrijven die momenteel grote tot gigantische AI-projecten opzetten, hun wortels hebben in de cryptovaluta-scene of in verwante sectoren met een serieuzere uitstraling, zoals blockchain en distributed ledger. Daaronder vallen Amerikaanse bedrijven als CoreWeave en Crusoe, die voor Oracle de gigantische Stargate-datacenters bouwen in Abilene, Texas.
De Europese neocloud-aanbieder Nebius is voortgekomen uit het zoekmachinebedrijf Yandex van de Russische miljardair Arkadi Wolosch. De crypto-mining-specialisten hebben ervaring met hoe je zo goedkoop mogelijk aan veel energie komt en zo snel mogelijk datacenters bouwt. Ze maakten bijvoorbeeld gebruik van locaties van stilgelegde elektriciteitscentrales en aluminiumsmelterijen die zijn aangesloten op krachtige elektriciteitsleidingen. Dat staat op meer plekken op de planning, zowel voor AI-datacenters als voor grote batterijopslagplaatsen.
In de VS is een industriële sector ontstaan die gespecialiseerd is in de snelle bouw van grote datacenters. Sommige bouwontwerpbureaus hebben ervaring met industriële installaties, winkelcentra en conferentiecentra. De buitenkant van de gebouwen wordt, net als bij paneelbouw, samengesteld uit industrieel geprefabriceerde elementen.
Energieopwekking ter plaatse
De VS bieden nog een ander belangrijk voordeel voor gigantische AI-datacenters: goedkope energie uit wind, kerncentrales en gas dan wel vloeibaar aardgas (Liquefied Natural Gas, LNG). Dat LNG wordt daar vaak gewonnen via fracking.
De elektriciteitsnetten in veel gebieden van de VS zijn echter ondermaats en verouderd. Er zijn ook protesten van de lokale bevolking, die bang is voor stijgende energieprijzen door nieuwe grootverbruikers. Daarom hebben zeven grote AI- en technologiebedrijven in maart 2026 in het Witte Huis de Ratepayer Protection Pledge ondertekend, die particulieren moet beschermen tegen stijgende energiekosten. Die belofte legt grote verbruikers de verantwoordelijkheid op voor hun eigen energievoorziening.
Meerdere Amerikaanse datacenters wekken de energie al ter plaatse op, bijvoorbeeld met gasturbines op LNG. Maar lawaai en vervuilende stoffen zijn voor omwonenden een grote ergernis, zoals in Memphis/Tennessee, waar SpaceXAI van Elon Musk het datacenter Colossus exploiteert en Colossus 2 bouwt.
De AI-boom en de daarvoor benodigde energieproductie ‘achter de elektriciteitsmeter’ (Behind the Meter) zorgen voor volle orderboeken bij de wereldwijd relatief weinige fabrikanten van grote gasturbines, zoals Siemens Energy en GE Vernova.
Voor de toekomst hopen sommige exploitanten van AI-datacenters op een heropleving van kernenergie, onder andere in de vorm van zogeheten Small Modular Reactors (SMR). In de VS wordt bijvoorbeeld ook de energieproductie uit aardwarmte gestimuleerd.
Al eerder verzekerden exploitanten van grote datacenters zich van de benodigde hoeveelheden energie en voorspelbare prijzen via zogeheten Power Purchase Agreements (PPA’s). Die worden ook in Europa gebruikt: zo koopt Microsoft energie bij een Duits zonnepark voor hun datacenters die momenteel in het Rijnlandse steenkoolgebied in aanbouw zijn.
Dat klinkt als een milieuvriendelijke bedrijfsvoering, maar voor het transport van grote hoeveelheden energie ontbreekt het tot nu toe vaak aan de benodigde transmissiecapaciteit. Groene stroom zou zo dicht mogelijk bij de verbruiker opgewekt moeten worden. Er worden momenteel echter ook veel windparken gebouwd.
Steeds meer grote datacenters maken gebruik van gesloten koelwatercircuits, waarvan de warmtewisselaars met buitenlucht ook midden in de zomer zonder extra verdampingskoeling functioneren. Want deze zogenaamde adiabatische koeling verbruikt veel water, dat op sommige locaties niet voldoende beschikbaar of te duur is. Bovendien zorgt een lager waterverbruik voor meer draagvlak bij de omwonenden.
Alternatieven voor transformatoren
Er zijn maar weinig gespecialiseerde bedrijven die transformatoren produceren met een vermogen van meerdere megawatt. Door de boom in AI-datacenters, maar ook door de al jaren aan de gang zijnde energietransitie en de daarmee gepaard gaande uitbreiding van de distributienetwerken, hebben grote transformatoren levertijden van jaren.
Om sneller op het elektriciteitsnet aangesloten te worden, kiezen sommige AI-datacenters voor zogeheten Solid State Transformers (SST). Dat zijn in feite gigantische schakelvoedingen. Het belangrijkste voordeel is hun modulaire opbouw, wat serieproductie vergemakkelijkt. De afzonderlijke SST-modules hebben aanzienlijk kleinere transformatoren nodig, dus minder koperdraden. Daarnaast worden krachtige vermogenshalfgeleiders voor hoge spanningen en stromen gebruikt.
Verschillende bedrijven, waaronder Europese chipfabrikanten zoals Infineon en STMicroelectronics, verwachten een sterk stijgende vraag naar vermogenselektronica, ook naar innovatieve transistors op basis van siliciumcarbide (SiC). Een goede beschikbaarheid van aansluittechniek voor het elektriciteitsnet is een concurrentievoordeel voor grote datacenterprojecten. Daardoor krijgen ze namelijk sneller de opdracht voor een aansluiting op het elektriciteitsdistributienet.
Omdat de vele projecten in het kader van de energietransitie de capaciteiten van de elektriciteitsnetbeheerders overbelasten, hebben die nieuwe procedures voor het toewijzen van aansluitingen ingevoerd: hoe verder de planning en bouw van een installatie al gevorderd is (bouwrijpheid), des te verder die ook in de toewijzingsprocedure naar voren schuift.
Gelijkspanning in plaats van wisselspanning
Het enorme energieverbruik van AI-datacenters zorgt ook voor veranderingen in de interne stroomverdeling. Tot nu toe voeren die distributies de gebruikelijke 230 volt wisselspanning of 400 volt driefasig naar de afzonderlijke racks.
Er lopen echter ook projecten met aanzienlijk hogere gelijkspanningen. Want vermogen is het product van spanning en stroom, en de verliezen door de weerstand in kabels hangen alleen af van de stroomsterkte. Bij een hogere spanning kun je hetzelfde vermogen met minder stroom overbrengen, waardoor de verliezen afnemen.
Door over te stappen op gelijkspanning kun je een aantal omzettingsstappen overslaan. Bijvoorbeeld bij de UPS-installaties, waar de binnenkomende wisselspanning tot nu toe eerst werd omgezet in een lagere gelijkspanning voor de accu’s, waaruit een omvormer (inverter) aan de uitgang weer wisselspanning genereert.
De zogeheten High Voltage Direct Current (HVDC)-distributie van toekomstige datacenters werkt met een gelijkspanning tussen 400 en 800 volt. Het concept is gebaseerd op de oplaadtechnologie voor elektrische auto’s omdat daarvoor al heel veel kant-en-klare en gecertificeerde seriecomponenten beschikbaar zijn.
Deskundigen gaan er momenteel van uit dat HVDC de komende tien jaar geleidelijk zal worden ingezet bij nieuwgebouwde AI-datacenters en sommige industriële bedrijven. Vanaf eind 2026 wil Nvidia een variant van de huidige Vera-Rubin-racks voor HVDC-gebruik leveren. In wezen hebben die systemen alleen andere voedingen nodig, die zijn ontworpen voor 800 volt DC in plaats van 230 volt AC.
Er zijn grotere aanpassingen nodig bij de stroomverdeling in het datacentergebouw. In de verdeelkasten moeten namelijk stroomonderbrekers en andere schakelapparatuur voor 800 volt worden ingebouwd. Maar ook UPS’en, voedingstransformatoren en noodstroomgeneratoren moeten er geschikt voor zijn.
Hoe meer grote verbruikers rechtstreeks op HVDC kunnen worden aangesloten, des te minder omvormers er nodig zijn. Dat geldt bijvoorbeeld ook voor netwerkapparatuur, waterpompen en airco’s.
Een markt voor HVDC-geschikte componenten zal pas geleidelijk groeien. Voor die overstap is er echter een voorbeeld, want er bestaan al decennia lang datacenters waarin servers op 48 volt gelijkspanning werken. Dat is van oudsher gebruikelijk bij de distributiestations van telefoonnetwerken, waar loodzuuraccu’s stroomuitval overbruggen. Daarom hebben zogeheten Telco-servers 48-volt-voedingen.
Conclusie
De gigantische AI-fabrieken verschillen duidelijk van traditionele datacenters omdat ze zijn ontworpen voor een efficiënte werking van machines die extreem veel energie verbruiken. Bij een aangesloten vermogen van 1 gigawatt staat elk procent verlies gelijk aan 10 megawatt vermogen.
De uitrusting van datacenters zal waarschijnlijk blijvend veranderen omdat voorheen dure en daardoor exotische technologie voor hoge efficiëntie, grote dichtheid en snelle installatie goedkoper wordt door massaproductie. Voorbeelden daarvan zijn waterkoeling in plaats van luchtcirculatie via een dubbele vloer, modulaire in plaats van centrale UPS-systemen, en HVDC in plaats van 400 volt krachtstroom.
De explosief groeiende markt voor AI-servers, AI-datacenters en de bijbehorende technologie verandert echter ook sectoren buiten de IT-aanbieders: bedrijven in de industriële bouw beleven net zo’n boom als bijvoorbeeld fabrikanten van transformatoren, hoogspanningsschakelinstallaties, gasturbines, schakelkasten en vermogenshalfgeleiders.
Christof Windeck en Noud van Kruysbergen
Praat mee