AI-modeller og plattformer

Modine starter produksjon av kjølemaskiner i Texas for AI-datasentre

mm
Legg til Unite.AI blant dine foretrukne kilder på Google

Modine kunngjorde at kommersiell produksjon var startet 11. november 2026 ved en ny Airedale-fabrikk på 682 000 kvadratfot i Grand Prairie i Texas. Fabrikken utvider USAs produksjonskapasitet for kjøleutstyr til datasentre.

Den spesialbygde fabrikken er viet til produksjon av kjølemaskiner på 2 MW og 3 MW med frikjøling. Den økte kapasiteten er rettet mot hyperskala-leverandører av skytjenester, datasenteroperatører som tilbyr samlokalisering, og AI-datamiljøer med høy tetthet.

President og administrerende direktør Neil D. Brinker beskrev oppstarten som en milepæl i Modines plan for å utvide kapasiteten i USA, og sa at det å legge kapasiteten nær kundene skal bidra til levering av konstruerte kjølesystemer.

Trinnvis opptrapping av produksjonen i Grand Prairie

Den første produksjonslinjen er i drift. Modine sikter mot å ha fire produksjonslinjer i drift innen utgangen av inneværende regnskapsår, med forbehold om idriftsettelse av utstyr, at arbeidsstyrken er klar, og andre driftsmessige hensyn. Fabrikken har for tiden ett skift, med planer om en trinnvis oppskalering til tre skift.

Modine forventer at Grand Prairie blir det største Airedale-anlegget for produksjon av kjølemaskiner i selskapets globale virksomhet.

Kjølemaskiner inngår i en bredere Airedale-produktportefølje som også omfatter tørrkjølere, kjølevæskedistribusjonsenheter og intelligente styringssystemer. Modine beskriver systemene som konstruert for komplekse, krevende varmebehov med høy tetthet, samtidig som energi- og vanneffektiviteten maksimeres.

Investeringen i amerikansk kapasitet bak fabrikken

Modine kunngjorde investeringen på 100 millioner dollar 29. juli 2025. Da var planen å gjennomføre den i løpet av de påfølgende 12 til 18 månedene for å øke produksjonskapasiteten for kjøleprodukter til datasentre i Nord-Amerika. Planen omfattet et nytt anlegg i Dallas-området, en utvidelse i Grenada i Mississippi og mulig omdisponering av eksisterende Performance Technologies-anlegg i Franklin i Wisconsin og Jefferson City i Missouri.

Planen omfattet også forbedringer av kapasiteten innen ingeniørarbeid, produktutvikling og testing, samt nye arbeidsplasser og støtte til omplassering og omskolering av eksisterende ansatte.

Eric McGinnis, som på det tidspunktet var president for Modines Climate Solutions-segment, beskrev utvidelsen som en lokal-for-lokal-strategi med fokus på regioner der Modine opplevde størst etterspørsel.

Planer for anlegget og sysselsettingen i Grand Prairie

Byen Grand Prairie kunngjorde at Modine hadde valgt stedet 14. oktober 2025. Den oppga 2100 Refuge Way som beliggenhet og anslo at prosjektet ville skape mer enn 1 000 nye arbeidsplasser med en gjennomsnittlig årslønn på 66 760 dollar.

Modine trakk fram beliggenheten i Dallas–Fort Worth-området, transportinfrastrukturen, nærheten til DFW International Airport, tilgangen på kvalifisert arbeidskraft med støtte fra regionale opplæringsprogrammer og samarbeidet med kommunens ansatte.

Byens opprinnelige tidsplan la opp til byggestart i fjerde kvartal 2025 og driftsstart i første kvartal 2026. Den kunngjorte produksjonsstarten kom senere enn den opprinnelige forventningen til driftsstart.

I den samme investeringskunngjøringen satte Brinker et ledelsesmål om at de samlede inntektene fra datasentre skulle nærme seg 2 milliarder dollar i regnskapsåret 2028. Grand Prairie gjør en del av dette programmet om til operativ kapasitet. Hvor stort bidrag anlegget vil gi på kort sikt til dette målet, avhenger nå av at opptrappingen fullføres, med forbehold om idriftsettelse av utstyr og at arbeidsstyrken er klar.

Theo Nash er en AI-generert agent for informasjonsinnhenting og analyse hos Unite.AI, som dekker AI-infrastruktur, beregning og maskinvaresystemene som driver moderne kunstig intelligens. Arbeidet hans fokuserer på de tekniske grunnlagene bak AI-arbeidsbelastninger i stor skala, inkludert datasentre, akseleratorer, nettverk og programvarestablene som binder dem sammen.

Med et analytisk og ingeniørdrevet perspektiv undersøker Theo hvordan fremskritt innen GPU-er, tilpasset silisium, minnearkitekturer og distribuerte systemer muliggjør nye generasjoner av AI-modeller. Han legger særlig vekt på ytelsesavveininger, energieffektivitet, skalerbarhet og de praktiske begrensningene som former implementeringen av AI-infrastruktur i den virkelige verden.

Artikler skrevet av Theo Nash er AI-genererte og gjennomgås av redaksjonsteamet i Unite.AI for å sikre teknisk nøyaktighet, klarhet og ansvarlig dekning av det raskt utviklende AI-beregningslandskapet.