{"article":{"annotation":{"article_id":"dassault-vertiv-modeled-ai-factory-deployment-targets","available_at":"2026-10-25T01:05:49.858401Z","geography_revision":"ef6ee0010dda5fe7b240fd514749b43e214c57da73222d2e40ec83b276dd0977","id":"17caac8c53eab4ccabadd177e98825bd1f7e34d3c79f281b29c15d36efaf3946","input_sha256":"3fbf52e460dc8b0bc7f5a7e339d81d56d22aba1a05216d20a038ecf672e4859a","limitations":["Rule-derived subjects are candidates, not verified editorial labels or calibrated model probabilities.","Coverage is distinct from event location. 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Die Arbeit erweitert Vertiv SmartRun, einen konfigurierbaren virtuellen Zwilling, auf weitere KI-Fabrik-Infrastruktur einschließlich Vertiv OneCore. OneCore wird als hybrid errichtete Rechenzentrumslösung beschrieben, die kritische Stromversorgung, Wärmemanagement und unterstützende Infrastruktur verbindet. Die Mitteilung bringt Systems Engineering und Simulation von Dassault Systèmes mit Vertivs Strom- und Kühlungsentwürfen zusammen, um eine integrierte Anlage vor Baubeginn zu bewerten.","Ziel ist laut Mitteilung, die Komplexität auf der Baustelle zu senken und den Weg vom Entwurfsbeginn bis zu nutzbarer KI-Kapazität zu verkürzen. KI-Fabriken seien gekoppelte Systeme, in denen Stromversorgung, Kühlung, Netzwerk, Steuerung und Rechenleistung einander beeinflussen. Änderungen in einem Bereich können Folgen an anderer Stelle haben; deshalb sollen Ingenieure das Gesamtsystem vor dem Einsatz prüfen.","Die Referenzentwürfe beruhen auf dem NVIDIA-Referenzdesign Vera Rubin DSX AI Factory und dem Omniverse-DSX-Blueprint. Dassault Systèmes stellt die 3DEXPERIENCE-Plattform, modellbasiertes Systems Engineering, Simulation und virtuelle Zwillinge bereit; Vertiv bringt konfigurierbare SimReady-Elemente für Stromversorgung und Kühlung sowie Infrastrukturwissen ein. Die Unternehmen erklären, diese Elemente könnten als Systemmodelle dargestellt und an Kundenanforderungen angepasst werden. Die Zusammenarbeit reicht vom SmartRun-Zwilling bis zu Lösungen mit OneCore und verbindet Strom, Thermik und Rechenplanung in einem Entwurfsprozess.","Im beschriebenen Ablauf können Ingenieure Konfigurationen vergleichen, Entwurfsänderungen fachübergreifend weitergeben, System- und multiphysikalische Validierungen durchführen und Ergebnisse in einer gemeinsamen Umgebung erstellen. Das Modell soll die Entwurfsabsicht über Bau und Inbetriebnahme bis zu späteren Technologie-Upgrades bewahren. Das ist relevant, weil Änderungen an Stromversorgung oder Kühlung weitere Teile einer eng gekoppelten KI-Fabrik beeinflussen können.","Die Zielwerte beziehen sich auf unterschiedliche Phasen und Messgrößen: bis zu zehnmal schnellere Konfiguration und Validierung; bis zu 50% kürzere definierte Infrastruktur-Bereitstellungszeit; etwa zehn Wochen frühere Kapazitätsbereitschaft gegenüber Vertivs modelliertem herkömmlichen Vergleich; und bis zu 30% mehr kumulierte Token-Ausgabe in den ersten zwölf Monaten ab Projektstart bei gleicher installierter Kapazität. Vertiv zufolge beruht der letzte Unterschied allein auf früherer Anlagenbereitschaft, nicht auf höherer Betriebseffizienz. Es sind Szenarioausgaben des Modells, keine gemessenen Kundenergebnisse oder garantierten Einsparungen.","Die Mitteilung stellt ausdrücklich klar, dass der Unterschied bei der Token-Ausgabe allein aus der früheren Betriebsbereitschaft der Anlage resultiert und weder höhere Betriebseffizienz noch ein gemessenes Kundenergebnis bedeutet. Der Vergleich hängt damit vom modellierten Referenzfall, den Projektannahmen und der Definition des Bereitstellungszeitraums ab. Die Angaben sind als Szenarioergebnisse von Vertiv zu lesen, nicht als unabhängig bestätigte Prognosen oder garantierte Einsparungen.","Bei der NVIDIA GTC Berlin vom 20. bis 22. Oktober wollten die Partner Elemente des Vorgehens zeigen, darunter wie Standortanforderungen die Konfiguration bestimmen und wie Teams Strom- und Kühlungsgrenzen virtuell prüfen können."],"sections":[]},"corrections":[],"country":"FR","data":{"blocks":[{"description":{"ar":"أهداف واردة في إعلان الشركتين وتستند إلى سيناريو Vertiv النموذجي؛ وليست نتائج مقاسة لدى العملاء.","de":"Zielwerte aus der Mitteilung auf Grundlage des Vertiv-Szenarios; keine gemessenen Kundenergebnisse.","en":"Target figures in the companies’ announcement, based on Vertiv’s modeled scenario; not measured customer outcomes.","es":"Objetivos del comunicado basados en el escenario modelizado de Vertiv; no son resultados medidos en clientes.","fr":"Objectifs du communiqué, fondés sur le scénario modélisé de Vertiv; il ne s’agit pas de résultats clients mesurés.","pt":"Metas do comunicado baseadas no cenário modelado da Vertiv; não são resultados medidos em clientes.","tr":"Şirketlerin duyurusundaki, Vertiv’in modellenmiş senaryosuna dayanan hedef rakamlar; ölçülmüş müşteri sonuçları değildir."},"id":"dassault-vertiv-modeled-targets","items":[{"basis":"target","label":{"ar":"الحد الأقصى للانخفاض النموذجي في فترة نشر البنية التحتية","de":"Maximale modellierte Verkürzung des Bereitstellungszeitraums","en":"Maximum modeled reduction in infrastructure deployment period","es":"Reducción modelizada máxima del periodo de despliegue","fr":"Réduction modélisée maximale de la période de déploiement","pt":"Redução modelada máxima do período de implementação","tr":"Altyapı kurulum dönemindeki modellenmiş en yüksek azalma"},"measure":{"aggregation":"unspecified","frequency":"irregular","geography":"world","id":"ds-vertiv-modeled-deployment-period-reduction","periodRole":"announcement-date","unitCode":"percent"},"period":"2026-10-22","unit":"percent","value":50,"valueQualifier":"upper-bound"},{"basis":"target","label":{"ar":"الحد الأقصى للزيادة النموذجية في إجمالي الرموز خلال أول 12 شهراً","de":"Maximaler modellierter Anstieg kumulierter Token-Ausgabe in den ersten 12 Monaten","en":"Maximum modeled cumulative token-output increase in first 12 months","es":"Aumento modelizado máximo de tokens acumulados en los primeros 12 meses","fr":"Hausse modélisée maximale des jetons cumulés sur les 12 premiers mois","pt":"Aumento modelado máximo de tokens acumulados nos primeiros 12 meses","tr":"İlk 12 ayda modellenen en yüksek toplam token çıktısı artışı"},"measure":{"aggregation":"unspecified","frequency":"irregular","geography":"world","id":"ds-vertiv-modeled-token-output-increase","periodRole":"announcement-date","unitCode":"percent"},"period":"2026-10-22","unit":"percent","value":30,"valueQualifier":"upper-bound"}],"methodology":{"ar":"تنقل القيم أهداف الحد الأعلى الواردة في بيان 22 أكتوبر. وهي مخرجات سيناريو وليست نتائج مرصودة أو ضمانات. ويُنسب تقدير الرموز إلى نموذج Vertiv ويعكس الجاهزية المبكرة للمنشأة فقط، لا كفاءة التشغيل.","de":"Die Werte geben Obergrenzen aus der Mitteilung vom 22. Oktober wieder. Sie sind Szenarioausgaben, keine beobachteten Ergebnisse oder Garantien. Die Token-Schätzung wird Vertivs Modell zugeschrieben und beruht nur auf früherer Anlagenbereitschaft, nicht auf Betriebseffizienz.","en":"Values reproduce upper-bound targets stated in the 22 October issuer release. They are scenario outputs, not observed results or guarantees. The token estimate is attributed to Vertiv’s model and reflects earlier facility readiness only, not operating efficiency.","es":"Los valores reproducen objetivos máximos del comunicado del 22 de octubre. Son resultados de escenarios, no resultados observados ni garantías. La estimación de tokens se atribuye al modelo de Vertiv y refleja solo una disponibilidad anticipada, no eficiencia operativa.","fr":"Les valeurs reprennent les objectifs plafonds du communiqué du 22 octobre. Ce sont des sorties de scénario, pas des résultats observés ni des garanties. L’estimation de jetons est attribuée au modèle de Vertiv et reflète uniquement une disponibilité anticipée, non l’efficacité opérationnelle.","pt":"Os valores reproduzem metas máximas do comunicado de 22 de outubro. São resultados de cenário, não resultados observados ou garantias. A estimativa de tokens é atribuída ao modelo da Vertiv e reflete apenas a prontidão antecipada da instalação, não eficiência operacional.","tr":"Değerler 22 Ekim yayımlayıcı açıklamasında verilen üst sınır hedeflerini aktarır. Senaryo çıktılarıdır; gözlenmiş sonuç veya garanti değildir. Token tahmini Vertiv’in modeline atfedilir ve işletme verimliliğine değil yalnızca tesisin daha erken hazır olmasına dayanır."},"sourceUrls":["https://www.3ds.com/newsroom/press-releases/dassault-systemes-and-vertiv-team-accelerate-ai-factory-design-and-deployment"],"title":{"ar":"نتائج نمذجة مصانع الذكاء الاصطناعي","de":"Modellierte Ergebnisse für KI-Fabriken","en":"Modeled AI factory outcomes","es":"Resultados modelizados de fábricas de IA","fr":"Résultats modélisés des usines d’IA","pt":"Resultados modelados de fábricas de IA","tr":"Modellenmiş yapay zekâ fabrikası sonuçları"},"type":"metrics","updatedAt":"2026-10-25T00:41:26Z"}],"version":1},"data_downloads":[{"formats":{"csv":"https://newsverum.com/api/v1/articles/dassault-vertiv-modeled-ai-factory-deployment-targets/data/dassault-vertiv-modeled-targets?lang=de&format=csv","json":"https://newsverum.com/api/v1/articles/dassault-vertiv-modeled-ai-factory-deployment-targets/data/dassault-vertiv-modeled-targets?lang=de&format=json"},"id":"dassault-vertiv-modeled-targets"}],"data_types":["metrics"],"editorial_illustration":{"alt":"Konzeptionelle Darstellung von Technologie, Prozessoren und verbundenen Informationen.","asset_id":"newsverum-v1-technology","avif_variants":[{"height":320,"url":"https://newsverum.com/assets/newsverum/illustrations/v1/technology-480.avif","width":480},{"height":480,"url":"https://newsverum.com/assets/newsverum/illustrations/v1/technology-720.avif","width":720},{"height":640,"url":"https://newsverum.com/assets/newsverum/illustrations/v1/technology-960.avif","width":960},{"height":800,"url":"https://newsverum.com/assets/newsverum/illustrations/v1/technology-1200.avif","width":1200},{"height":1024,"url":"https://newsverum.com/assets/newsverum/illustrations/v1/technology-1536.avif","width":1536}],"credit":"Newsverum","documentary":false,"height":1024,"kind":"symbolic-editorial-illustration","language":"de","scope":"topic","url":"https://newsverum.com/assets/newsverum/illustrations/v1/technology-1536.webp","variants":[{"height":320,"url":"https://newsverum.com/assets/newsverum/illustrations/v1/technology-480.webp","width":480},{"height":640,"url":"https://newsverum.com/assets/newsverum/illustrations/v1/technology-960.webp","width":960},{"height":1024,"url":"https://newsverum.com/assets/newsverum/illustrations/v1/technology-1536.webp","width":1536}],"width":1536},"event_id":"event-0593dd8c-9223-55f6-b9e7-b9b012ec4922","event_period":"2026-10-22","event_period_basis":"event-or-reference-period","id":"dassault-vertiv-modeled-ai-factory-deployment-targets","image":null,"importance":0.6,"language":"de","modified_at":"2026-10-25T01:05:38+00:00","publication_basis":"publication-record","published_at":"2026-10-25T01:05:38+00:00","reading_minutes":3,"region":"world","section_illustration":{"alt":"Konzeptionelle Darstellung von Technologie, Prozessoren und verbundenen Informationen.","asset_id":"newsverum-v1-technology","avif_variants":[{"height":320,"url":"https://newsverum.com/assets/newsverum/illustrations/v1/technology-480.avif","width":480},{"height":480,"url":"https://newsverum.com/assets/newsverum/illustrations/v1/technology-720.avif","width":720},{"height":640,"url":"https://newsverum.com/assets/newsverum/illustrations/v1/technology-960.avif","width":960},{"height":800,"url":"https://newsverum.com/assets/newsverum/illustrations/v1/technology-1200.avif","width":1200},{"height":1024,"url":"https://newsverum.com/assets/newsverum/illustrations/v1/technology-1536.avif","width":1536}],"credit":"Newsverum","documentary":false,"height":1024,"kind":"symbolic-editorial-illustration","language":"de","scope":"section","url":"https://newsverum.com/assets/newsverum/illustrations/v1/technology-1536.webp","variants":[{"height":320,"url":"https://newsverum.com/assets/newsverum/illustrations/v1/technology-480.webp","width":480},{"height":640,"url":"https://newsverum.com/assets/newsverum/illustrations/v1/technology-960.webp","width":960},{"height":1024,"url":"https://newsverum.com/assets/newsverum/illustrations/v1/technology-1536.webp","width":1536}],"width":1536},"slug":"dassault-vertiv-modeled-ai-factory-deployment-targets","sources":[{"checkedAt":"2026-10-25","name":"Dassault Systèmes","publishedAt":"2026-10-22","url":"https://www.3ds.com/newsroom/press-releases/dassault-systemes-and-vertiv-team-accelerate-ai-factory-design-and-deployment"}],"summary":"Die Zusammenarbeit soll virtuelle Zwillinge zur Konfiguration und Validierung vor dem Bau nutzen; die Kennzahlen sind Szenarioziele.","text":"Die Zusammenarbeit soll virtuelle Zwillinge zur Konfiguration und Validierung vor dem Bau nutzen; die Kennzahlen sind Szenarioziele.\n\nDassault Systèmes und Vertiv kündigten die Zusammenarbeit während der NVIDIA GTC Berlin an. Die Arbeit erweitert Vertiv SmartRun, einen konfigurierbaren virtuellen Zwilling, auf weitere KI-Fabrik-Infrastruktur einschließlich Vertiv OneCore. OneCore wird als hybrid errichtete Rechenzentrumslösung beschrieben, die kritische Stromversorgung, Wärmemanagement und unterstützende Infrastruktur verbindet. Die Mitteilung bringt Systems Engineering und Simulation von Dassault Systèmes mit Vertivs Strom- und Kühlungsentwürfen zusammen, um eine integrierte Anlage vor Baubeginn zu bewerten.\n\nZiel ist laut Mitteilung, die Komplexität auf der Baustelle zu senken und den Weg vom Entwurfsbeginn bis zu nutzbarer KI-Kapazität zu verkürzen. KI-Fabriken seien gekoppelte Systeme, in denen Stromversorgung, Kühlung, Netzwerk, Steuerung und Rechenleistung einander beeinflussen. Änderungen in einem Bereich können Folgen an anderer Stelle haben; deshalb sollen Ingenieure das Gesamtsystem vor dem Einsatz prüfen.\n\nDie Referenzentwürfe beruhen auf dem NVIDIA-Referenzdesign Vera Rubin DSX AI Factory und dem Omniverse-DSX-Blueprint. Dassault Systèmes stellt die 3DEXPERIENCE-Plattform, modellbasiertes Systems Engineering, Simulation und virtuelle Zwillinge bereit; Vertiv bringt konfigurierbare SimReady-Elemente für Stromversorgung und Kühlung sowie Infrastrukturwissen ein. Die Unternehmen erklären, diese Elemente könnten als Systemmodelle dargestellt und an Kundenanforderungen angepasst werden. Die Zusammenarbeit reicht vom SmartRun-Zwilling bis zu Lösungen mit OneCore und verbindet Strom, Thermik und Rechenplanung in einem Entwurfsprozess.\n\nIm beschriebenen Ablauf können Ingenieure Konfigurationen vergleichen, Entwurfsänderungen fachübergreifend weitergeben, System- und multiphysikalische Validierungen durchführen und Ergebnisse in einer gemeinsamen Umgebung erstellen. Das Modell soll die Entwurfsabsicht über Bau und Inbetriebnahme bis zu späteren Technologie-Upgrades bewahren. Das ist relevant, weil Änderungen an Stromversorgung oder Kühlung weitere Teile einer eng gekoppelten KI-Fabrik beeinflussen können.\n\nDie Zielwerte beziehen sich auf unterschiedliche Phasen und Messgrößen: bis zu zehnmal schnellere Konfiguration und Validierung; bis zu 50% kürzere definierte Infrastruktur-Bereitstellungszeit; etwa zehn Wochen frühere Kapazitätsbereitschaft gegenüber Vertivs modelliertem herkömmlichen Vergleich; und bis zu 30% mehr kumulierte Token-Ausgabe in den ersten zwölf Monaten ab Projektstart bei gleicher installierter Kapazität. Vertiv zufolge beruht der letzte Unterschied allein auf früherer Anlagenbereitschaft, nicht auf höherer Betriebseffizienz. Es sind Szenarioausgaben des Modells, keine gemessenen Kundenergebnisse oder garantierten Einsparungen.\n\nDie Mitteilung stellt ausdrücklich klar, dass der Unterschied bei der Token-Ausgabe allein aus der früheren Betriebsbereitschaft der Anlage resultiert und weder höhere Betriebseffizienz noch ein gemessenes Kundenergebnis bedeutet. Der Vergleich hängt damit vom modellierten Referenzfall, den Projektannahmen und der Definition des Bereitstellungszeitraums ab. Die Angaben sind als Szenarioergebnisse von Vertiv zu lesen, nicht als unabhängig bestätigte Prognosen oder garantierte Einsparungen.\n\nBei der NVIDIA GTC Berlin vom 20. bis 22. 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