Amazon, ein großer Investor in KI, hat eine Technologie entwickelt, die seiner Aussage nach seine Rechenzentren sowohl widerstandsfähiger als auch energieeffizienter machen wird. In einem Bericht von Wired aus dem Jahr 2026 heißt es, dass Amazon behauptet, die neue Architektur werde es dem Unternehmen ermöglichen, 69 % weniger Router und Switches und 40 % weniger Energie in seinen riesigen Amazon Web Services (AWS)-Rechenzentren zu verwenden und gleichzeitig einen um 33 % höheren Durchsatz zu liefern.
Das Herzstück dieses Fortschritts sind sogenannte Resilient Network Graphs (RNGs). Es handelt sich um eine Möglichkeit, zufällige Kabelverbindungen zu nutzen, um die Effizienz eines Netzwerks zu steigern. Es enthält zwei wesentliche Neuerungen: Auf der Hardwareseite gibt es ein Gerät namens ShuffleBox, das die physischen Kabelverbindungen zwischen Netzwerkkomponenten randomisiert, um die Netzwerkstruktur effizienter zu machen. Es lässt sich mit der Software Spraypoint kombinieren, einem benutzerdefinierten Verkehrsrouting-Algorithmus, der speziell für die Arbeit im RNG-Design entwickelt wurde.
RNG basiert auf einer 1959 von ungarischen Mathematikern entwickelten Theorie namens Zufallsnetzwerkgraphen, insbesondere dem Erdős-Rényi-Modell. Um dies zu verstehen, hilft es, sich einen Graphen mit mehreren Punkten vorzustellen. Die Punkte werden zufällig, aber vor allem nach festen Wahrscheinlichkeitsregeln verbunden. Dies bedeutet, dass Sie jedes Mal unterschiedliche endgültige Diagramme erhalten, aber auch Diagramme, deren statistische Eigenschaften vorhergesagt werden können. Obwohl RNG eher quasizufällig als wirklich zufällig ist, unterliegen die Zufallselemente strengen Vorschriften. Die daraus resultierende Effizienzsteigerung bedeutet weniger stromhungrige Hardware, was wiederum einen geringeren Stromverbrauch im Netzwerk bedeutet – ein wichtiger Gesichtspunkt, da Rechenzentren Schwierigkeiten haben, Quellen zu finden, um ihren unersättlichen Stromhunger zu stillen, ohne elektrische Netzwerke und Infrastruktur zu überlasten.
Vergleich des RNG-Systems
Ein typisches Rechenzentrum verwendet eine „Big Tree“-Netzwerkstruktur. Daten fließen in einem Stapel auf und ab, mit großen Knoten an der Spitze. Diese großen Knoten sind leistungsstarke Servercluster, die in der Lage sind, Engpässe zu überwinden, die durch die lineare Natur des „Baums“ entstehen, einem Stapel, der hauptsächlich aus Switches (die Daten innerhalb eines Netzwerks bewegen) und Routern (die Daten zwischen Netzwerken bewegen) besteht. In der Nähe der „Wurzeln“ werden die Wege dünner. Fat-Tree-Strukturen erfordern Unmengen an Verkabelung und jede Menge Hardware, und obwohl sie im Allgemeinen zuverlässig sind, sind sie nicht besonders effizient.
Anstelle des Big-Tree-Modells, bei dem der Verkehr eine kleine Anzahl fester Pfade nehmen muss und möglicherweise blockiert wird, könnte ein zufälliger Netzwerkgraph es ihnen ermöglichen, sich auf einer größeren Anzahl zufälliger Routen zu bewegen, wodurch viele alternative Pfade zwischen zwei beliebigen Punkten entstehen. Die Herausforderung besteht darin, diese Idee mit der physischen Verkabelung umzusetzen. Betreten Sie die ShuffleBox, die physische Kabel nach dem Konzept eines zufälligen Netzwerkdiagramms zufällig mischen kann. Ein wichtiger Teil des Designs ist das Optical Circuit Switching (OCS). Bei dieser Methode werden Daten von einem Startpunkt zu einem Endpunkt nur in Form von Licht innerhalb von Glasfaserkabeln übertragen. Sie ist effizienter als die herkömmliche Datenübertragung, da sie im Gegensatz zur herkömmlichen Methode nicht erfordert, dass die Daten an verschiedenen Punkten anhalten, in elektrische Energie umgewandelt und dann am nächsten Knoten oder Ziel wieder in Licht umgewandelt werden.
Spraypoint hilft, indem es genau das tut, was es verspricht: Anstatt Datenpakete über einen einzelnen besten Pfad zu senden, „sprüht“ es sie nach dem Zufallsprinzip auf mehrere benachbarte Router. Die Pakete werden dann von einer Reihe wartender Zwischenrouter abgeholt, um sie an das entsprechende Ziel zu senden. Es verteilt den Verkehr, um Staus zu vermeiden und überfüllte Hotspots zu reduzieren.
Warum dieser Fortschritt so wichtig ist
Die Reduzierung des Stromverbrauchs von Rechenzentren ist unerlässlich, um sicherzustellen, dass deren Bau die Umwelt und das Stromnetz nicht beeinträchtigt. Syracuse sagte beispielsweise, dass derzeit 30 Rechenzentren im Bundesstaat New York Baugenehmigungen beantragen. Wenn alle diese Netze gebaut werden, werden sie mehr Energie verbrauchen als das Land Irland, was zusätzlichen Druck auf ein alterndes Netz ausübt, das nach Jahren verzögerter Wartung und zu geringer Investitionen ohnehin bereits stark verschlechtert ist.
Dies ist bundesweit ein häufiges Problem. Eine Analyse von Bloomberg ergab, dass Kunden, die nur eine Autostunde von neuen Rechenzentren entfernt sind, damit rechnen können, bis zu 267 % mehr für ihre Stromrechnungen zu zahlen als vor fünf Jahren. Dies bedeutet eine nahezu Verdreifachung der Betriebskosten, die bereits auf Rekordniveau liegen. Die RNG-Technologie von Amazon ist zwar kein Allheilmittel, könnte aber erhebliche Auswirkungen haben, wenn man bedenkt, dass das Unternehmen unglaublich viel Energie verbraucht und im Jahr 2025 bekannt wurde, dass es doppelt so viele aktive Rechenzentren hat wie erwartet (laut SourceMaterial mit Bloomberg).
Derselbe Bericht hebt hervor, dass die Rechenzentren von Amazon den Bau neuer Gaskraftwerke vorantreiben und die Lebensdauer bestehender Kohlekraftwerke verlängern, die andernfalls möglicherweise stillgelegt worden wären. Auch die Größe der Rechenzentren gibt den Anwohnern Anlass zur Sorge: Das Meta-Rechenzentrum in Louisiana ist fast 70 Fußballfelder lang. Auch die Umweltauswirkungen sind erheblich. Ein separater SourceMaterial-Bericht aus dem Jahr 2025 zeigt, wie Amazon zusammen mit Google und Microsoft in einigen der trockensten Regionen der Welt Rechenzentren betreibt (und weiterhin baut), die zur Kühlung auf enorme Wassermengen angewiesen sind.