ZÜRICH / LONDON (IT BOLTWISE) – Das Schweizer Startup Deep Atomic plant in Zusammenarbeit mit Parker Tide LLC das erste vollständig nuklear betriebene KI-Rechenzentrum der USA. Der innovative Ansatz soll am Idaho National Laboratory umgesetzt werden und basiert auf dem kompakten Reaktor MK60, der speziell für hochdichte Computing-Workloads entwickelt wurde.
Das Zürcher Startup Deep Atomic hat in Zusammenarbeit mit Parker Tide LLC einen Vorschlag beim US-Energieministerium eingereicht, der die Errichtung des ersten vollständig nuklear betriebenen KI-Rechenzentrums der Vereinigten Staaten vorsieht. Der geplante Campus soll am Idaho National Laboratory entstehen und auf dem kompakten Reaktor MK60 basieren, der speziell für hochdichte Computing-Workloads entwickelt wurde. Neben den beiden federführenden Unternehmen umfasst das Konsortium auch Partner wie Clayco, Gleeds und Paragon Energy Solutions.
Der MK60-Reaktor liefert 60 Megawatt elektrische Leistung und zusätzliche 60 Megawatt Kühlkapazität aus einer thermischen Gesamtleistung von rund 200 Megawatt. Dank seiner kompakten Bauweise benötigt der Druckwasserreaktor weniger als 80 Quadratmeter Grundfläche und verfügt über passive Sicherheitssysteme, die eine automatische Abschaltung ohne externe Eingriffe gewährleisten. Diese Eigenschaften ermöglichen den Einsatz in urbanen Gebieten oder an Standorten mit begrenztem Netzzugang.
Das Projekt sieht einen gestaffelten Aufbau vor: Innerhalb von 24 bis 36 Monaten soll der Rechenzentrumsbetrieb mit Strom aus dem bestehenden INL-Netz sowie aus Geothermie und Solaranlagen beginnen. Parallel dazu durchläuft der MK60 die Design-Zertifizierung, Fertigung und Inbetriebnahme. Nach Abschluss dieser Phase übernimmt der Reaktor die vollständige Direktversorgung des Campus mit CO2-freier Grundlast rund um die Uhr.
Deep Atomic setzt auf eine fabrikbasierte Serienfertigung mit standardisierten Komponenten, um Kosten zu reduzieren und Installationszeiten zu verkürzen. Die Entscheidung für einen kleineren, aber skalierbaren SMR zielt darauf ab, Kapitalkosten und Projektrisiken zu minimieren. Neben der primären Nutzung für Cloud-Dienste, KI-Training und Hochleistungsrechnen lässt sich die überschüssige Wärme des Systems für Fernwärme, Landwirtschaft oder Meerwasserentsalzung verwenden.
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