Emerald AI wird Vollmitglied der DCFlex-Initiative des EPRI

Emerald AI gab am 2. November 2026 bekannt, der DCFlex-Initiative des EPRI als Vollmitglied beizutreten. Damit wird eine Zusammenarbeit fortgesetzt, zu der sechs Demonstrationen zur Flexibilität von KI-Rechenzentren mit NVIDIA, Energieversorgern, Netzbetreibern und Partnern aus dem Rechenzentrumsbereich gehörten.

Emerald AI zufolge besteht die Zusammenarbeit mit EPRI seit der Unternehmensgründung im November 2024 – im selben Herbst, in dem DCFlex startete. An den Demonstrationen waren Salt River Project, Oracle, ComEd, PJM Interconnection, Constellation, Dominion Energy, Portland General Electric, National Grid und Nebius beteiligt. Nach Angaben des Unternehmens nahm NVIDIA an jeder einzelnen teil, während Emerald Conductor KI-Arbeitslasten entsprechend dem Bedarf des Stromnetzes koordinierte.

Der Präsident und CEO des EPRI, Arshad Mansoor, begrüßte Emerald AI als Vollmitglied. Die Demonstrationen vor Ort sollten dazu beitragen, einen Rahmen für die praktische Umsetzung der Flexibilität des Energieverbrauchs von Rechenzentren zu entwickeln und zugleich die Netzstabilität sowie das KI-getriebene Wachstum zu unterstützen, sagte er.

Ergebnisse der Demonstrationen

Emerald AI beschreibt seinen Ansatz so: Rechenzentren können ihren Stromverbrauch während begrenzter Phasen einer Netzbelastung anpassen, ohne die Leistung kritischer Rechenlasten zu beeinträchtigen. Eine breite Nutzung dieser Flexibilität könnte nach Angaben des Unternehmens bis zu 100 GW Kapazität im bestehenden US-Stromnetz freisetzen. Das würde schnellere und umfangreichere Anschlüsse von KI-Infrastruktur ermöglichen und zugleich dazu beitragen, eine zuverlässige und bezahlbare Stromversorgung sicherzustellen.

Die Ergebnisse der Demonstration in Arizona, die in Nature Energy veröffentlicht wurden, zeigten laut Emerald AI, dass ein KI-Rechencluster während einer Spitzenlastphase drei Stunden lang seine Leistungsaufnahme um 25 % senkte und dabei alle zugesagten Servicelevel für die Arbeitslasten einhielt. Bei einer späteren Demonstration in London erreichte Emerald Conductor nach Angaben des Unternehmens mehr als 200 Leistungsvorgaben; die Reduktionen betrugen bis zu 40 %.

Bei einer weiteren Demonstration wurden Inferenzarbeitslasten zwischen Virginia und Chicago verlagert, um einen lokalen Engpass bei der Stromversorgung zu entschärfen und zugleich eine geringe Latenz aufrechtzuerhalten. In Oregon integrierte Emerald AI den vollständigen DSX-Stack von NVIDIA und reagierte auf Anfragen des Energieversorgers in Szenarien mit eisiger Witterung und einer anhaltenden Hitzewelle, so das Unternehmen.

Forschungspläne und Arbeiten an DSX

Gründer und CEO Varun Sivaram sagte, Emerald AI arbeite auf ein Modell hin, bei dem KI-Rechenzentren durch verlässliche Flexibilität für das Stromnetz schneller Strom beziehen können. Das Unternehmen wolle das Wachstum der KI unterstützen, zugleich das Stromsystem stärken und die Bezahlbarkeit von Strom in den Gemeinden sichern, in denen diese Infrastruktur angesiedelt ist, erklärte er.

Als Vollmitglied von DCFlex wird Emerald AI nach eigenen Angaben mit EPRI an unabhängiger Forschung zusammenarbeiten. Energieversorger müssten genau verstehen, welche Reaktion eine Anlage bieten könne – einschließlich ihres Umfangs, ihrer Geschwindigkeit und Dauer sowie ihrer Verfügbarkeit unter bestimmten Netzbedingungen, erklärte das Unternehmen. Die Demonstrationen und gemeinsam entwickelten technischen Rahmenwerke des EPRI schaffen eine einheitliche Grundlage, um diese Fähigkeiten zu bewerten. Für Emerald AI soll die vertiefte Beteiligung dazu beitragen, Flexibilität zu einer verlässlichen Ressource zu machen, die Energieversorger in ihre Planungs- und Betriebsentscheidungen einbeziehen können.

Emerald AI und NVIDIA arbeiten außerdem daran, Flexibilität beim Stromverbrauch in die DSX-Referenzarchitektur für KI-Fabriken zu integrieren – auch im kommerziellen Maßstab am AI Factory Research Center von NVIDIA. Emerald AI zufolge eröffnet die Einbindung von Flexibilität in die Planung einer Anlage die Möglichkeit, die Zusammenhänge zwischen Rechenleistung, Anlagenbetrieb und Reaktion auf Netzanforderungen zu untersuchen. Die Erkenntnisse könnten künftige Anlagenkonzepte beeinflussen und dazu beitragen, zu beurteilen, wie Flexibilität beim Netzanschluss und im Betrieb bewertet wird, so das Unternehmen.

Verwandte politische Arbeit

Emerald AI zufolge ergänzt die Beteiligung an DCFlex seine Rolle als Gründungsmitglied der AI Energy Management Alliance (AEMA) an der Seite von Google und NVIDIA. Die Allianz setzt sich für politische Maßnahmen ein, die nachgewiesene Flexibilität anerkennen und schnellere Netzanschlüsse für Rechenzentren unterstützen, sofern diese zur Zuverlässigkeit des Stromnetzes und zur Bezahlbarkeit von Energie beitragen.

Das Unternehmen erklärte, die im Rahmen von DCFlex erarbeiteten technischen Nachweise und die politische Arbeit von AEMA erfüllten unterschiedliche Anforderungen für eine breitere Einführung. Mit dem Übergang zu größeren Implementierungen konzentriere sich Emerald AI weiterhin darauf, das Wachstum der KI-Infrastruktur zu ermöglichen – so, dass Energieversorger es zuverlässig bewältigen können und die Gemeinden profitieren, die vom selben Stromnetz versorgt werden.